Привет, на связи Лена Художилова, редактор Сделаемского блога. Еженедельно у нас выходит от 5 до 10 статей — это довольно большой массив материала, с учетом того, что статьи пишут фактически два человека: Рома Мориц и я. Ну и будем честными, наполнение блога — не наша основная рабочая задача. Сегодня расскажу, как мы встраиваем ИИ в редакционный процесс, что в этом процессе делает нейросеть, а что остается за человеком.
Откуда мы берем темы
Прежде чем начать работу, надо понять, про что вообще писать. Блог «Сделаем» сеошный, а значит темы там должны быть частотные. При этом, у нас нет никакого желания пережёвывать по сотому кругу очевидные вещи, благо за спиной приличный бэк, собственный мощный производственный отдел и есть чем делиться. Поэтому интуитивный формат «а давайте напишем про что-нибудь» сразу мимо.
Темы мы собираем из нескольких источников одновременно.
Статистика блога. Смотрим, какие статьи уже работают — приносят трафик, держат позиции, дают переходы на курсы. Это сигнал: вот направления, в которых нас читают.
Семантика. Собираем ключевые запросы по темам. Ищем, где есть спрос, но нет нормального материала ни у нас, ни у конкурентов. Это и есть точки роста.
Интересы школы и агентства прямо сейчас. Запускается новый поток нейрокурса — нужны статьи, которые приведут аудиторию именно туда. Агентство берет новый тип проектов — значит, полезно написать про это. Контент-план всегда учитывает, что актуально для бизнеса в данный момент.
Из всего этого складывается пул тем на ближайшие недели, своего рода приоритизированная очередь с пониманием, зачем каждая тема нужна.
О том, как использовать нейросеть для составления контент-плана — со сбором семантики, кластеризацией и приоритизацией — мы писали отдельно. Там подробнее и с промптами.
Когда тема определена, начинается собственно работа. И вот тут ИИ включается по-настоящему.
На чем все держится
Спойлер: самое главное во всем этом процессе — база знаний.
У нас есть промпт-инструкция, которую Рома писал под задачи блога несколько месяцев. Это большой документ, который описывает, как именно надо работать над материалом — от разведки темы до финальной сдачи. Мы называем его маршрутизатором, потому что он буквально ведет нейросеть по каждому этапу.
Но одного маршрутизатора мало. Чтобы статьи звучали как мы, а не как усредненный SEO-материал, в Claude загружены материалы курсов — уроки «Научим писать», «Рандеву с редактором», «Конструктора» и даже немного из «Нейрокурса». Несколько десятков документов с фактурой, примерами, разборами. Плюс список опубликованных статей блога, чтобы не дублировать темы и правильно выстраивать перелинковку.
Когда Claude пишет статью про структуру текста или работу с экспертами — он берет фактуру из уроков курсов, а не из «общих знаний из интернета». Поэтому то, что написано в блоге, совпадает с тем, что мы транслируем студентам.
Как мы работаем над статьей в шесть этапов
Этап 1. Разведка
Прежде чем приступать к тексту, Claude изучает выдачу по главному ключу: что уже написано, как это написано, где зияют дыры. Параллельно смотрит в базу знаний, что из уроков и опубликованных статей релевантно теме.
На выходе — короткая сводка: вот что есть у конкурентов, вот чего нет, вот что есть у нас и можно использовать.
Этап 2. Угол атаки
Первый момент, когда я как редактор включаюсь в работу. Claude предлагает 2-3 варианта подхода к теме: как написать статью с помощью нейросети так, чтобы она отличалась от того, что уже есть в выдаче. Для каждого варианта — описание угла, предполагаемый формат, риски.
Я выбираю один или говорю, что не то, давай еще. Обычно с первого- второго раза попадаем.
Этап 3. Тезисный план
Claude составляет план: разделы, главная мысль каждого, где будут примеры, где таблицы, где CTA. Я смотрю, правлю, утверждаю. Только после этого идем дальше.
Этот шаг важен, потому что на уровне плана исправить структурный провал — пять минут. На уровне готового текста — это переписывать половину статьи.
Этап 4. Написание
Claude пишет по разделам, придерживаясь согласованного плана. Сложные или принципиальные разделы отдает мне на промежуточный чек. Простые пишет подряд.
Здесь как раз работает база знаний: нейросеть берет фактуру из уроков курсов, а не придумывает от себя.
Этап 5. Редактура
После того как текст написан, Claude сам прогоняет его через пять последовательных проходов: проверяет структуру, фактуру и примеры, симулирует разных читателей — новичка, практика, скептика, — смотрит заголовки и переходы. Отдельным проходом убирает ИИ-следы в формулировках.
На выходе — отчет с правками: что критично, что желательно, что косметика. Я смотрю, решаю, что принимаем, что нет. Применяем.
Этап 6. SEO-доводка
Финальный этап — технический. Ключи, title, description, alt-тексты, внутренние ссылки. Все это Claude делает по отдельной инструкции без моего участия.
Сколько реально уходит времени
Две статьи в день — реально, если человек заточен только на это. Мы чаще пишем по одной, потому что у нас еще есть студенты, работа над новыми курсами и уроками, материалы для других площадок, работа с агентством. Блог — важная задача, но не единственная.
На один материал в среднем уходит 2-4 часа: при этом время пилится примерно пополам, то есть 1-2 часа нейронка работает над текстом, и еще столько же я лапками его допиливают, вношу правки по стилистике, дописываю примеры, добавляю картинки.
Иногда уходит больше времени, но это случаи, когда нужна особая фактура: обойти других редакторов, найти замороченные детали или самой протестировать инструмент, как я делала, например, для статьи про создание картинок через @imagine_picbot
При этом сам производственный редакционный процесс стал другим. Если раньше у редактора было два выбора: или сделать самому, или отредактировать за автором, то теперь все это фактически склеилось в одно.
«Нейронка выдает тебе довольно прочный черновик. Сказать, что я его копирую и передаю на публикацию — точно нет. Но это точно быстрее, чем самой писать от и до, либо оставлять комментарии автору, ждать когда он доберется до статьи, потом смотреть повторно. Вообщем, нейронка для меня такой старательный и ответственный помощник»
Что ИИ не вывезет без человека
Автоматизация создания контента работает хорошо, но не везде. Человек по прежнему незаменим там, где нужно принимать решения и добавлять деталей ↓↓↓
Угол атаки. Claude предлагает варианты, но выбрать, какой из них наиболее адекватный — редакторское решение. Ни один инструмент не скажет, какая подача зацепит вашу аудиторию лучше.
Живые детали изнутри. Скрины, цифры из реального опыта, история конкретного кейса — это дает человек. Claude может написать «вот как это выглядит на практике», но саму практику приносим мы.
Финальный редакторский вкус. После всех проходов я читаю текст и иногда правлю. Не потому что что-то неправильно, а потому что «вот тут не наш голос». Это не формализуется в инструкцию. Это просто чувство, которое появляется, когда долго работаешь с одним изданием.
Если хотите выстроить похожий процесс — научиться давать нейросети нормальные инструкции, получать из нее результат, а не мусор, и постепенно перекладывать рутину на ИИ — приходите в Сделаемскую школу.
