Какую работу я доверяю нейронкам: разбор конкретных задач SEO и контент-маркетинга
Меня зовут Илья Карбышев, я занимаюсь SEO для контентных проектов и веду единственный Telegram-канал про SEO для редакторов, копирайтеров, маркетологов «Бухта Карбышева». Часто использую нейросети в работе, но всегда контролирую результат. Описал проблемы и нюансы, которые стоит учесть при использовании AI в SEO и контент-маркетинге.
Зачем специалистам заморачиваться с нейросетями в SEO и контенте?
Контентмейкеры в 2025 году:
— Мы полностью механизировали и автоматизировали процесс создания контента. На контент-заводах вкалывают роботы, а не человек. Нейрозаводчане в 2026 году... оказались людьми. Это не шутка. Однажды на форуме в Ярославле на сцену вывели робота Бориса, который танцевал, разговаривал с ведущим, а потом оказался человеком в ростовом костюме. С одной стороны позорно и смешно, с другой — сложно полностью заменить человека. Хотя в прошлом году многие ИИ-энтузиасты пытались это сделать. Я слышал такие высказывания: «Мы всё автоматизировали, у нас контент-завод. Нейронки пишут статьи, снимают видео. Стали делать больше, быстрее, дешевле». «Я вообще не проверяю за нейронками. Они полностью ведут мой блог. Прямо из чата с ИИ всё выкладываю на сайт. Трафик подрастает». Команды хвастаются автоматизацией, но на выходе часто получается «нейрохрючево» в духе «молодых дружно развивающихся компаний». Да, трафик-то может и растёт, но что с конверсией? Я пока не сталкивался с ситуацией, когда с помощью ИИ улучшилось качество и повысилась конверсия контента. Использовать нейросети в работе в качестве инструмента, который экономит время и ресурсы, — нормально и даже правильно. Чтобы выяснить, какие задачи уже можно решать в чат-ботах, на какой результат рассчитывать и как внедрить их в работу, я провёл годовой эксперимент. Тестировал нейросети в течение года. Для меня было важно понять: Как я решал, какую оценку поставить нейросети: Главный принцип такой: если результат нужно долго проверять и переделывать, значит, нейросеть с задачей не справляется. Если задача с первого-второго раза выполнена на 80 %, то ИИ — молодец. Чтобы сравнение было честным, поставил три ограничения: Такой подход я выбрал, чтобы объективно оценить, какие решения можно применять сходу, без сложных надстроек. Оценки за работу нейросетей над задачами вносил в таблицу: У меня есть канал про SEO и контент-маркетинг «Бухта Карбышева». Это канал для маркетологов, контентщиков, редакторов — всех, кто создаёт контент и стратегии его продвижения в поисковиках и нейросетях. Задача была — написать пост по голосовому сообщению. Как я это делал Записал голосовое сообщение. С помощью функции Telegram Premium расшифровал его. Текст закинул в чат с нейросетью. Туда же добавил пример уже опубликованного поста, чтобы она поняла стиль и подачу. Что получилось Пост получилось сделать быстро. За скорость я без сомнений поставил «тройку». Совсем легко не было, так как приходилось дорабатывать и редактировать самому. Основная проблема — непредсказуемость правок. Например, я придумал для поста немного ироничного персонажа с именем «ИП Дрищухин», но нейронка зачем-то заменила его на «ИП ДрЕщухин». За качество готового текста поставил «двойку», потому что нейронка неуловимо поменяла авторский тон и интонацию. Читаешь и понимаешь — не то, я бы так не сказал. В целом — неплохо. Но чтобы получить текст, который будет работать с моей аудиторией, пришлось редактировать его руками. Для контента, цель которого — конвертировать, стараний только нейронки маловато. Типичная ситуация для контентных проектов: в блоге много статей, с одних приходят лиды, с других — нет. Если статей 600 и больше, например, нельзя вручную проанализировать каждую. Нужна автоматизация. Как я это делал Заголовки с URL разделил на два списка: конверсионные и нет. Нужно было понять, ведёт ли к покупке сама тема. У нейронки попросил наметить гипотезы, почему один список работает лучше другого. Что получилось Выполнить задачу получилось быстро и легко. Нейросеть предлагала полезные и здравые идеи. Плюс в том, что среди 100 заголовков она может сразу найти общий паттерн. Глубоких инсайтов не было, но как быстрый анализ — хорошо. Целью статей была регистрация, поэтому и конвертили прикладные инструкции по сервису, то есть «как подключить или настроить что-нибудь». Эту задачу решил пока оставить на AI. Но есть нюанс: не надо сразу сообщать нейронке, какой из списков работает, чтобы она свои выводы не привязывала к этой вводной. Лучше просто дать два списка и попросить рассказать, почему один будет конверсионнее другого. Были ситуации, когда даже с этой задачей ИИ справлялся плохо. Например, сравнивал заголовки и URL для E-com. Их основные статьи — подборки с лучшей техникой. Также закинул два списка: один конверсионный, другой — нет. И вообще никакого толкового результата не получил. Почему? Это может быть связано с общим спросом. Между списками не было заметного контраста: были статьи с большим охватом и маленькой конверсией, а были подборки с очень хорошей конверсией при небольшом охвате. ИИ не нашёл явных признаков для сравнения. Стояла задача написать несколько SEO-статей для сервиса бронирования отелей. Соответственно блог — про путешествия. Эксперта со стороны заказчика не было. Редакторы сказали: «Берите информацию из Интернета, фактчекинг сделаем». SEO ТЗ для статей было составлено человеком, проверял готовые статьи тоже человек. Нейронка трудилась только в середине процесса. Здесь важно понимать, что составление SEO ТЗ, по которому потом работала нейронка, заняло не один час. Это серьёзная работа, которую делал специалист. Как я это делал Я загрузил в нейросеть SEO ТЗ, собранную в Интернете фактуру — отзывы, примеры, посты, прописал требования к стилистике. Текст генерировал по блокам — так результат получается лучше. Готовый текст отправил на проверку другой нейросети, получил список правок, которые отнёс в первый чат. Финальную версию проверил живой редактор, дал рекомендации по доработке, которые я внёс в текст также с помощью ИИ. Руками не писал ни строчки, но весь процесс потребовал постоянного контроля и множества последовательных шагов. Что получилось Статьи получились достойные, но потребовали вовлечённости, выполнения множества шагов и фактчекинга со стороны опытного редактора. Поделюсь лайфхаком: если у вас нет эксперта, то ищите истории и отзывы в соцсетях или UGC-платформах типа Пикабу. Например, я нашёл рассказ, как парень заказал трансфер из аэропорта, а на месте до него докопались частники, в итоге чуть не началась драка. Такие подробности и детали оживляют статью. Основная проблема была в том, что нейроредактор — чат, где я проверял текст, — не заметил нюансы стиля, который заметил живой редактор: англицизмы, банальные метафоры. У нейросетей не вызвала вопросов фраза «на этом кемпинге была высокая опасность мошкары», хотя люди так не говорят и не пишут. Вторая проблема — повторы. Мне чуть ли не из каждого абзаца пришлось удалять тезис, что «кемпинг — это идеальный отдых для семьи, когда вы хотите уединиться на природе, но жить в комфорте». Хотя фактуры было много, ИИ постоянно вставлял эту мысль. Писать статью с нуля по SEO ТЗ с помощью нейронки оказалось быстро, более-менее легко и качественно. Эту задачу я выполнял для портала продажи билетов на мероприятия. Нужно было выгрузить с сайта список достопримечательностей и разделить на две группы — московские и питерские. Был уверен, что здесь у нейросети не возникнет трудностей. Как я это делал Выгрузил с сайта все локации и просто закинул в нейронку на сортировку. Результат проверил с помощью другой нейронки. Что получилось Даже перепроверив друг друга, боты ошиблись в половине случаев. Например, нейросеть уверенно отнесла Ленинградский вокзал к Санкт-Петербургу. К сожалению, ошибки неросети трудно прогнозировать. Когда даёшь задачу стажёру, примерно понимаешь, где он накосячит, потому что сам когда-то эту задачу выполнял и ошибался. В отношении нейронки предсказать такие моменты и заранее подсказать решения трудно. Задачу я решил быстро, легко, но не особо качественно. Пришлось перепроверять все локации из списка самому. Это стандартная SEO-задача, когда мы берём лендинг конкурента и наш лендинг, разбиваем на блоки, сравниваем и получаем список рекомендаций, по которым нужно доработать посадочную. Как я это делал Взял свой чек-лист проверки веб-страницы, чтобы нейронка ничего не сочиняла, а работала по готовому шаблону. Загрузил страницы сайта в формате PDF. В том же формате загрузил страницы конкурентов и попросил вывести результат в таблице. Что получилось Анализ оказался бесполезным. Нейросеть выдавала противоречивые результаты: то указывала на отсутствующие элементы, то пропускала очевидные расхождения. Всё пришлось перепроверять с нуля. Такую проверку нельзя считать результатом — она не экономит время, а только создаёт лишнюю работу. Почему ИИ не справился? Предположу, что ему было сложно сравнивать разные сущности. Страницы были одной тематики, но с разным дизайном, расположением блоков, формулировками. Думаю, он просто не нашёл, что сравнивать. Для онлайн-школы нужно было написать статью о soft skills на основе интервью с руководителем. Отправил эксперту анкету с вопросами, он ответил голосовыми сообщениями. Как я это делал Расшифровал голосовые сообщения от эксперта с помощью чат-бота. Из вопросов анкеты собрал структуру статьи. Всё объединил и отправил на генерацию. Результат проверил с помощью другого AI. Отредактировал с итерациями до результата. Что получилось Нейронка удалила конкретику, которая давала фактуру, сгладила острые формулировки и несколько раз повторила один и тот же пример в разных абзацах. Текст получился ровный и гладкий, но мёртвый. Пример того, как нейронка изменила первоначальный стиль и подачу автора. Автор: «Люди не умеют работать на удалёнке, отстраивать график, ставить задачи, проводят кучу непонятных встреч». Нейроперевод: «Проблемы самоорганизации приводят к встречам без четких целей и хаосу в коммуникации. В таких условиях сложно поддерживать продуктивный диалог и обмен информацией». Экспертное мнение растворилось. В то же время его нельзя было вставлять в статью в разговорном варианте. Поэтому я оставил нейротекст, но разбавил его живыми авторскими репликами, примерами и деталями. Получилось — быстро, очень легко и не очень качественно. Статью пришлось дописывать человеку. Нейросети могут экономить усилия и время в нише SEO и контент-маркетинга, но точно не улучшать результат. Часть задач однозначно можно доверить ИИ, особенно если использовать его как инструмент в руках ремесленника, а не самостоятельную рабочую единицу. Делегировать чат-ботам можно: Серьёзные задачи типа составления стратегий, выработки гипотез, написания экспертных материалов и фактчекинга пока лучше оставлять живым специалистам. Вот к какой мысли я пришел — нейросети могут помочь нам в сфере, которая всегда ассоциировалась с человеческими отношениями. Нейронки обходят живых специалистов в сервисе. Они не возмущаются, не просят «прислать нормальный текст вместо 20 голосовых». Заказчику часто проще дать задание нейросети, чем вести долгие переписки с мизантропичным копирайтером. Как это может работать на практике. Старый подход: терять время на расшифровку, переспрашивать, требовать текст. Решение с ИИ: принять формат клиента, быстро расшифровать голосовые и вывести ключевые тезисы. Старый подход: долго вытягивать информацию, составлять брифы за клиента или работать вслепую. Решение с ИИ: взять исследование на себя — проанализировать нишу, конкурентов и предложить описание ЦА, гипотез, УТП со словами: «Вот как это видим мы. Похоже на вас?» Такой подход сразу запускает рабочий диалог. Старый подход: тратить часы на встречи и переписку для выяснения деталей. Решение с ИИ: делегировать ему первичный анализ и структурирование. Переходите на диалоговый формат постановки задачи через нейросеть (или ИИ-агента). Она, выступая в роли вашего помощника, погружается в контекст, задаёт наводящие вопросы и помогает клиенту сформулировать задачу до того, как она попадёт к вам. Вы исключаете формальности и получаете уже подготовленный материал. Нейросеть — инструмент, который помогает сэкономить время и силы. Они могут решать рутинные и шаблонные задачи, но не способны заменить опыт. Особенно в сложных B2B-нишах. Не гонитесь за полной автоматизацией, стремясь делать быстрее и легче. Используйте нейросети для черновой работы, анализа данных и помощи в производстве, но финальный контроль, фактчекинг, создание смыслов и работу с фактурой лучше оставлять людям. Все свои эксперименты, стратегии, находки публикую и обсуждаю с коллегами в Telegram-канале «Бухта Карбышева». Там можно поживиться полезными материалами или побухтеть с редакторами, маркетологами и контентщиками про нейросети и продвижение.
Чтобы оценить эффективность блога и понять, куда двигаться дальше, в Telegram-канале «Бухта Карбышева» есть чек-лист для аудита конверсии.
Как оценить результат работы нейронки: короткий чек-лист
1 балл 2 балла 3 балла Быстро требуется много итераций что-то среднее готово после одной итерации Легко нужна большая вовлечённость: много правок/уточнений что-то среднее почти без моей вовлечённости Качественно приходится проверять каждый момент и переделывать что-то среднее не требует тщательной проверки 
Что можно поручить нейросетям уже сейчас?
Задача первая: пост для ТГ-канала
Задача вторая: анализ списков
Задача третья: статья с нуля по SEO ТЗ
Подробнее о процессе читайте в статье: «Как делать SEO-контент, который работает — в статье подробное ТЗ для автора»
В теме про отели и путешествия много информации в Интернете, её можно проверить хотя бы на уровне логики и личного опыта: бывает — не бывает. Для В2В-тематик я без эксперта, скорее всего, не взялся бы писать.
В каких задачах нейросетям доверять нельзя
Задача первая: разбор семантики и группировка ключевых запросов
Задача вторая: проверка веб-страницы по чек-листу, SEO-анализ
Задача третья: статья по интервью с экспертом
Итоги эксперимента: что делегировать нейронкам, а что оставить людям
Некоторые коллеги уже выбрали стратегию контентного продвижения. О том, какой подход они считают более эффективным, читайте в статье: «Практики контент-маркетинга рассказали о стратегиях продвижения своих проектов на 2026 год»
Как использовать нейросети, чтобы стать эффективным, а не лишним
Проблема 1: клиент присылает голосовые сообщения с плохо структурированными мыслями
Проблема 2: у клиента нет чёткого брифа, понимания своей ЦА или экономики продукта
Проблема 3: проект тонет в длительных согласованиях, уточнениях и «пустых» переговорах
Как использовать ИИ в SEO и контент-маркетинге: выводы по эксперименту
Читайте на сайте кейс компании «Нескучные Финансы»: как с помощью бренд-медиа увеличить ROMI на 830 % за полгода и получить +100 квалифицированных лидов в месяц.