Краткое содержание: Текст для сайта можно полностью поручить нейросети, и никто этого не заметит. Ключ в правильном подходе: анализ конкурентов, подбор LSI-запросов, структурированный промпт и финальная доработка. На практике такие тексты ранжируются ничуть не хуже, чем написанные человеком. А мой текст про новогодний маникюр 2025 стабильно висел в топе Гугла весь декабрь.
Внезапно наступил 2025, а мы всё еще платим копирайтерам
Привет! Сегодня расскажу, как я делаю все тексты на сайтах наших клиентов, экономя десятки тысяч рублей на копирайтерах.
Внезапно выяснилось, что мы живём в технологичном 21 веке, и можно поручить написание осознанных и полезных текстов роботу. Но нужно понимать один важный момент: на данный момент нейросеть пишет тексты примерно на уровне среднего копирайтера. То есть, она умеет складывать буквы в предложения, но какую-то узкоспециализированную тематику, про которую нет практически никакой информации в интернете она не осилит и будет галлюцинировать.
Зато зачем платить за типовые тексты, если можно сгенерировать их бесплатно (ну, кроме осознанной финансовой поддержки школьников)?
Шаг 1: Ищем тему с хорошей частотностью
Чтобы начать работу с текстом, нам нужно придумать тему. Можно напрячь мозг или… просто попросить нейросеть:
«Придумай 10 тем для блога по наращиванию ресниц для салона красоты»
Теперь проверяем частотность каждой темы. Потому что если мы выберем тему с частотностью 20 запросов в месяц, это будет меньше одного перехода в день. Нужно ли нам такое? А если возьмем высокочастотник, то там наверху уже закрепились какие-нибудь крупные порталы.
Я выбрал тему «Наращивание или ламинирование ресниц: что выбрать?» — частотность хорошая, запрос популярный, а конкуренция не убийственная.
Шаг 2: Изучаем конкурентов (но не всех подряд)
Теперь смотрим на конкурентов в поисковой выдаче.
Важный момент: если пишем информационную статью в блог, смотрим на информационные сайты. Если делаем коммерческий текст — на коммерческие. И не смотрим:
Дзен (у него особые условия ранжирования)
ВК, Авито и другие агрегаторы
Рекламные блоки
Выбираем 5-10 сайтов конкурентов из органической выдачи и выписываем.
Шаг 3: Собираем LSI-запросы (без них текст не взлетит)
LSI-слова (или релевантные/тематические слова) — это то, что поисковик ожидает увидеть в тексте на определенную тематику. Например, если вы пишете про шкафы, поисковик ожидает встретить слова «гостиная», «двери», «полки», «инструменты» и т.п.
Для их поиска есть много сервисов, я пользуюсь бесплатным МегаИндексом. Вводим запрос и конкурентов, которых выписали на прошлом этапе.
МегаИндекс выдал нам список слов: «ресницы», «наращивание», «ламинирование», «брови», «макияж», «процедуры», «эффект», «волоски», «перманентный» и т.д.
Иногда в этом списке попадается мусор вроде «персональные” “данные» или «обработка” “персональных” “данных» — это потому, что на всех сайтах есть политика конфиденциальности, а раз такие слова часто встречается, то система считает их релевантными. Такой мусор можно смело фильтровать.
Шаг 4: Создаем структуру текста
У нас есть тема и LSI-запросы. Теперь нужно создать структуру текста — оглавление. Пишем нейросети:
«Напиши оглавление для статьи на тему ‘Наращивание или ламинирование ресниц: что выбрать?’ Изучи текст только по этим ссылкам [вставляем ссылки на конкурентов] и на основе них напиши оглавление по пунктам»
Это важно: просим нейросеть опираться на конкурентов, чтобы структура была логичной и релевантной запросу.
Как видим, структура получилась вполне логичной: введение, описание каждой процедуры, сравнение эффектов и т.д. Если нас это устраивает, переходим дальше.
Шаг 5: Генерируем текст в режиме холста
Холст — это функция ChatGPT, где можно редактировать отдельные части сгенерированного текста, а не только получать его целиком. Очень удобная штука!
Пишем промпт:
«Представь, что ты копирайтер, и напиши подробный текст на тему ‘Наращивание или ламинирование ресниц: что выбрать?’ Целевая аудитория — женщины 25-40 лет. Используй следующую структуру: [вставляем структуру из шага 4]. Включи в текст следующие слова и выдели их жирным: [вставляем LSI-запросы]»
На выходе обычно получается текст короче, чем хотелось бы. Но в режиме холста это легко исправить — справа есть переключатель длины текста. Просто двигаем его в сторону увеличения.
Шаг 6: Точечно улучшаем слабые места
Допустим, мы видим, что раздел по уходу после процедур получился слабым и коротким. Выделяем этот раздел и нажимаем «Спросить ChatGPT». В появившемся поле пишем: «Распиши подробнее про уход после процедур»
Аналогично можно работать со всеми частями текста:
Заменить списки на обычный текст
Добавить сравнительную таблицу
Расписать преимущества подробнее и т.д.
Вообще нейросеть очень любит списки. Если вам нужен более «человеческий» текст, явно просите: «Не используй списки, напиши текст полными предложениями».
Шаг 7: Финальная доработка (по желанию)
Готовый текст можно:
Проверить на читаемость в сервисе «Тургенев»
Добавить блок вопросов-ответов (туда можно впихнуть еще больше LSI-запросов)
Покреативить с оформлением и таблицами
Топ-вопросы, которые мне задают:
1. Как поисковики относятся к таким текстам?
Я писал текст про новогодний маникюр на 2025 год — полностью сгенерированный, практически без правок. И весь декабрь, пока были популярны запросы про новогодний маникюр, текст стабильно сидел в топе.Google и Яндекс прекрасно понимают, что это нейросетевой текст. Но им, похоже, наплевать. Какая разница, какой текст будет в выдаче, если он генерирует переходы и отвечает на запрос пользователя?
2. Какая уникальность получается?
Текст получается с уникальностью примерно 70-80%. Но последнее время поисковикам стало немного наплевать на эту метрику. Особенно в коммерческих тематиках — Яндекс вполне нормально ранжирует тексты с уникальностью от 60%.Я даже перестал проверять этот параметр, потому что многие сервисы проверки уникальности работают некорректно и показывают уникальность ниже реальной, а страницы и без проверок прекрасно ранжируются.
Итоги и лайфхаки напоследок:
Экономьте время: для низкочастотных запросов я вообще не редактирую тексты — генерирую и сразу загружаю на сайт. И они прекрасно ранжируются.
Эксперимент: скажите нейросети «Представь, что ты промпт-инженер. Тебе нужно сгенерировать текст на тему X. Напиши промпт для генерации этого текста». Иногда она придумывает промпты лучше, чем я сам.
Вопрос-ответ: добавляйте в конец статьи блок с вопросами и ответами — так можно впихнуть еще больше ключевых слов без риска переспама основного текста.
Не заморачивайтесь с фильтрами: пока что похоже, что поисковикам всё равно, кто написал текст, если он отвечает на запрос пользователя.
В общем, пока копирайтеры не научились писать тексты радикально лучше нейросетей, можно спокойно пользоваться этим алгоритмом и экономить бюджет.
Источник: habr.com
