Открываете статью и первая мысль - "это опять ИИ накидал?" Такая мысль в голове у читателя сейчас появляется часто.

Такие тексты обычно узнаваемы за пару абзацев: гладкие фразы, ни одного личного примера, вода вместо конкретики. Читатель тратит время впустую. Автор вроде бы старался, но результат ничем не выделяется среди тысяч таких же.

Я тоже пишу статьи с ИИ. На это у меня уходит процесс из 16 шагов, где половина времени - проверки, а не один запрос в чат. Расскажу, из чего он состоит и почему я его не сокращаю, даже когда лень.

Каждую неделю разбираю что-то новое про сайты, ботов и работу с ИИ. Подпишитесь на сообщество ВКонтакте, чтобы не пропустить.

Почему вообще встал вопрос доверия к ИИ-текстам?

Коротко: больше половины новых статей в интернете уже написаны нейросетью, читатели это чувствуют, и доверие к тексту падает просто потому, что он выглядит гладко и безлично.

Цифры не мои личные ощущения. Исследование Graphite (65 000 проверенных страниц) показало: 52% новых опубликованных статей в интернете написаны ИИ. По данным Imperva, 51% всего трафика в вебе теперь идёт от ботов - впервые больше, чем от живых людей. Слово "slop" ("ИИ-мусор") в конце 2025 года сразу три словаря - Macquarie, Merriam-Webster, American Dialect Society - признали словом года.

Это уже фон, в котором мы все теперь читаем и пишем, а не редкое явление. YouTube официально назвал борьбу с этим мусором приоритетом на 2026 год. Настороженность читателя к статье, где чувствуется ИИ, вполне обоснована.

ИИ тут ни при чём - дело в том, кто им управляет

Коротко: даже поисковики штрафуют за конвейерный контент без проверки, а не за сам факт использования ИИ - грань проходит между проверенным и непроверенным текстом.

У Google на этот счёт открытая позиция: компания официально не запрещает ИИ при создании контента, оценивает результат - "кто, как и зачем" стоит за текстом. Наказание идёт за низкое качество, которое обычно и производит конвейер.

В марте 2026 года у Google прошло обновление антиспам-системы SpamBrain. Оно научилось быстрее находить массово произведённый контент и прокатилось по всей выдаче меньше чем за сутки - рекордная скорость для таких апдейтов.

Индустрия контент-маркетинга формулирует похожую мысль иначе: модель "человек в контуре". Человека ставят в трёх решающих точках - бриф (что писать и для кого), редактура (что получилось), финальное решение публиковать или нет. Объём работы между этими точками действительно можно отдать ИИ. Публикация черновика без человеческой правки на любом из этих шагов - типовая причина, почему контент получается пустым.

Я формулирую это проще: "Я руковожу. ИИ делает." ИИ - очень быстрый и очень умный исполнитель, который знает миллион вещей, но делает ровно то, что ему говорят. Чтобы говорить правильно, нужно самой понимать, чего хочешь получить, и уметь это проверить. Идея и контроль - мои. Черновой объём - его.

Как я выбираю, о чём вообще писать

Коротко: тема берётся из того, что реально болит у читателя и чего ещё не написано, а не из головы наугад.

Первый шаг всего процесса - поиск темы, а не написание. Я собираю пул минимум из 20 кандидатов: что уже спрашивают, какие темы вокруг сайтов, ботов и ИИ сейчас на пике, где в поиске на самом деле пусто - читатель ищет ответ, а качественного материала на русском языке ещё нет.

Каждую тему из пула оцениваю по нескольким критериям сразу: насколько она свежая, есть ли у меня собственный опыт, который не перескажешь чужими словами, повторяю ли я в очередной раз один и тот же угол. Если из пяти последних статей три - про одно и то же, следующая тема обязана быть про что-то смежное. Иначе получается один и тот же текст, переписанный пять раз.

Заголовок пишется для человека, а не для робота

Коротко: заголовок за секунду объясняет, что человек получит, если прочитает, и только потом совпадает с тем, как это гуглят.

Соблазн - написать заголовок, набитый ключевыми словами, звучащий как из учебника по СЕО. Такой заголовок никто не хочет открывать: он звучит как реклама самому себе.

Поэтому я всегда пишу минимум три варианта заголовка и читаю их вслух. Если получилось что-то вроде "настройка и оптимизация процесса" - переписываю. Если звучит как то, что можно сказать другу за чаем - оставляю. Заголовок этой самой статьи прошёл ту же проверку: первый вариант был больше похож на "методология создания контента с применением ИИ", и он полетел в мусорную корзину в первую же секунду.

Прежде чем писать - собираю доказательства

Коротко: перед текстом идёт отдельный этап research - источники, цифры и цитаты собираются с указанием, откуда они взяты, а не по памяти модели.

Модель может уверенно написать неточность - не потому что "врёт", а потому что не всегда отличает то, что помнит приблизительно, от того, что проверено. Прежде чем писать текст, я запускаю отдельный поиск: официальные источники в приоритете, потом эксперты, и только потом обсуждения и мнения. Каждая цифра и цитата в итоге идёт с указанием, откуда она взята, - как в этой самой статье.

Отдельно смотрю на свой собственный опыт по теме - то, что уже проверено на практике и не найдёшь в чужих статьях. Ради этого вообще стоит читать чей-то текст: личный опыт нельзя нагенерировать.

Шесть проверок на прочность, прежде чем текст кому-то показать

Коротко: готовый черновик проходит шесть отдельных проверок - факты, юридические риски, тон, структуру, ИИ-штампы и ссылки, - и любая непройденная проверка держит статью в черновиках.

Вот что проверяется отдельными шагами:

  1. Факты. Каждая цифра, цитата, дата сверяется заново, отдельно от текста, в котором она стоит.
  2. Юридические и репутационные риски. Обещания результата, которые нельзя гарантировать, ложная срочность, слова, которые сама для себя запретила использовать.
  3. Тон и голос. Звучит ли текст как я, а не как нейтральный корпоративный автор.
  4. Структура и понятность. Отвечает ли каждый раздел на реальный вопрос.
  5. Следы ИИ-почерка. Канцелярские обороты, одинаковый ритм предложений, штампованные фразы-клише - если что-то из этого проскочило, переписываю.
  6. Ссылки. Работают ли они и ведут ли туда, куда написано.

Если хоть одна из шести проверок находит проблему, исправляю и прогоняю снова, пока не станет чисто. Это самая долгая часть всего процесса, и именно она чаще всего отличает статью, которую стоит читать, от той, которую пролистают на середине.

Один реальный случай, где чуть не прокололась

Коротко: однажды служебный технический вывод от вспомогательного скрипта чуть не попал прямо в текст статьи - поймала это благодаря отдельному шагу проверки, а не на глаз в конце.

Расскажу честно, не только про то, что всё идёт гладко. Один раз при подготовке черновика в текст едва не попала строчка служебного вывода от вспомогательного инструмента - обычно такое уходит в технический лог, но в тот раз чуть не проскочило прямо на вторую строку текста. Заметила это благодаря отдельному этапу, который специально ищет подобный мусор, отдельно от смыслового чтения.

Похожая история была с проверкой того, как статья выглядит на сайте: автоматическая проверка один раз вернула пустой результат из-за особенности того, как страница загружается. Можно было решить, что текст на месте и этого достаточно. Правило простое: если инструмент повёл себя не так, как ожидалось, разбираюсь в причине.

Ошибка находится до публикации, потому что для этого есть отдельный шаг, который специально ищет именно такие вещи.

Что из этого можно взять себе, даже если вы не пишете статьи

Коротко: главная идея переносится далеко за пределы текстов - ИИ можно доверить объём работы, а решение и финальную проверку результата - нет.

Если вы фрилансер и тоже начинаете пользоваться ИИ в работе - пишете тексты, собираете сайты, ведёте переписку с клиентами, - идея та же: ИИ хорош там, где нужен объём и скорость, и слаб там, где нужно решение и ответственность. Отдавайте ему черновой вариант. Проверяйте результат отдельным шагом. Если что-то пошло не так - разбирайтесь в причине.

Ровно эту же логику использую не только в статьях. Когда делаю сайт на Тильде или Telegram-бота для клиента, ИИ помогает быстрее собрать код и вёрстку. Что именно нужно клиенту, как это должно работать и что в итоге проверить перед сдачей - решаю сама, по тому же принципу: сначала черновой вариант, потом отдельная проверка, и только потом готово.

Источники. Исследование Graphite о доле ИИ-статей в интернете — Medium. Разбор роста ИИ-контента на LinkedIn и X — The Register. Обзор влияния синтетического контента в 2026 году — Digital Watch Observatory. Официальная позиция Google по ИИ-контенту — Google Search Central Blog. E-E-A-T и оценка ИИ-контента в 2026 году — Trustedaiseo. Модель "человек в контуре" в контент-маркетинге — Improvado.

Похожий вопрос я уже разбирала со стороны дизайна: заменит ли ИИ веб-дизайнера. А если задумываетесь о сайте и хотите понимать, за что платите, - вот честный разбор сколько стоит сайт у фрилансера.

Тот же принцип - объём отдать ИИ, решение и проверку оставить себе - лежит в основе того, как я делаю сайты и ботов для клиентов.