Как написать статью с помощью нейросети - пошаговая инструкция

Как за 15 минут написать статью с помощью нейросети: пошаговое руководство на живом примере

Искусственный интеллект (ИИ) и нейросети последовательно и методично отбирают работу у веб-райтеров и начинающих копирайтеров. Просто потому что генерируют тексты в сотни раз быстрее и зачастую качественнее (см. предыдущую статью о поиске выгод). Но это в теории. А как обстоит дело на практике? Можно ли с помощью нейросети написать статью, причем нормальную, хорошую, которую можно опубликовать на сайте? И если можно, то как это сделать? А вот давайте-ка сейчас этим и займемся. Сегодня я покажу Вам, как написать статью, используя нейросеть Bing. Но Вы можете вместо нее использовать ChatGPT, Aria, Google Bard или любую другу. Ту, которая Вам доступна.

Исходные данные для подготовки публикации

Итак, прежде чем начнем, давайте посмотрим, что у нас есть. В этом кейсе я намеренно не буду углубляться в поисковую оптимизацию, подбор ключевых слов и LSI-ядро, чтобы не усложнять тему. Хотя в идеале все это нужно сделать. Иначе нашу публикацию читатели просто не найдут в поисковиках. О том, как это делать — есть подробный и бесплатный курс «Статьи и деньги», можете посмотреть в нем.

Мы же сейчас сконцентрируемся именно на написании самого текста и генерации изображений с помощью нейросетей. В качестве темы я взял ту, в которой пока что не особо разбираюсь — «Как выбрать лоток для кошки». Так будет интереснее. Все исходные данные сведем в табличку для наглядности.

Тема статьи«Как выбрать лоток для кошки»
Нейросеть для текстаBing
Нейросеть для изображенийLeonardo AI
Объем публикации15000 знаков с пробелами
Поисковая оптимизацияопционально

Отлично! Задача ясна. В качестве искусственного интеллекта для написания статьи я буду использовать Bing, встроенный в Скайп. Просто потому что он у меня есть, и мне с ним удобнее. Вы же можете использовать либо его же, либо любую другой, с которой Вам удобно работать. А чтобы текст не давил слишком сильно, я разбавлю статью иллюстрациями, которые мне подготовит нейросеть Leonardo. Вместо нее Вы можете использовать любую другую: Migjourney, DALL-E или любую аналогичную.

Пошаговый алгоритм написания статьи нейросетью

Поскольку в ответах искусственного интеллекта часто есть ограничения по символам, то наивно было бы полагать, что он с ходу возьмет и напишет целиком весь текст в один присест. Зато так мы можем объединить наши усилия с нейросетью и выдать полноценную публикацию, а значит, имеем все шансы сохранить работу и вместе с ИИ заменить тех веб-райтеров, которые не используют новые технологии. Условно весь процесс можно разделить на шесть шагов.

  1. Шаг 1. Создание структуры, или каркаса статьи
  2. Шаг 2. Заполнение каркаса текстом
  3. Шаг 3. Генерация картинок
  4. Шаг 4. Соединение все в единую публикацию
  5. Шаг 5. Уникализация текста
  6. Шаг 6. Финишная редактура

В целом вроде как все должно быть понятно, кроме, пожалуй, пятого пункта. Зачем уникализировать текст? А затем, что искусственный интеллект сам ничего не пишет. Любая нейросеть будет синтезировать статью на базе той информации, что у нее есть, в том числе и из интернета. А значит, в ней могут быть неуникальные фрагменты, которые могут стать головной болью при продвижении в поисковых системах. Забегая вперед: я при подготовке материала с этим столкнулся,а потому все покажу и расскажу.

Кроме того, мало кто знает, но уже активно разрабатываются алгоритмы и сервисы выявления написанных искусственным интеллектом текстов. Например, сервис Originality.AI. И если эти алгоритмы (или похожие) начнут применять поисковые системы, то у сгенерированных нейросетями публикаций могут быть серьезные проблемы в виде пессимизации (понижении позиций) или вообще вылета из индекса. Впрочем, это уже совсем другая тема. Давайте начинать.

Шаг 1. Создание структуры (плана) статьи

Чтобы создать структуру будущей публикации будем использовать соответствующий промт.

Промт — это текстовый запрос к нейросети, от вида которого напрямую зависит ответ ИИ. Поэтому он в идеале должен быть точным, прицельным или даже с примерами. Например, я использовал вот такой промт:

Разработай план статьи на тему «Как выбрать лоток для кошки», чтобы этот план состоял из семи разделов. Ответ выведи в формате списка.

Промт для нейросети.

Нейросеть немного подумала и выдала мне результат как на картинке ниже. Но чтобы Вам было проще, я продублирую его текстом.

План статьи на тему "Как выбрать лоток для кошки" может состоять из следующих разделов:
Введение. В этом разделе можно кратко описать, что такое лоток для кошки, зачем он нужен и какие проблемы могут возникнуть при его выборе. Также можно сформулировать цель и задачи статьи, а также обозначить основные критерии выбора лотка для кошки.

Типы лотков для кошек. В этом разделе можно перечислить и сравнить различные типы лотков для кошек, такие как открытые, закрытые, самоочищающиеся, с сеткой, с наполнителем и без него. Также можно указать преимущества и недостатки каждого типа, а также рекомендации по их использованию в зависимости от характера и поведения кошки.
Размер и форма лотка для кошки. В этом разделе можно обсудить, как подобрать оптимальный размер и форму лотка для кошки, учитывая ее возраст, размер, породу и привычки. Также можно дать советы по расположению лотка в доме, чтобы обеспечить кошке комфорт и уединение.
Материал и качество лотка для кошки. В этом разделе можно рассказать, из каких материалов изготавливаются лотки для кошек, какие свойства они имеют и как они влияют на здоровье и гигиену кошки. Также можно дать рекомендации по выбору качественного и безопасного лотка для кошки, а также по его очистке и дезинфекции.
Наполнитель для лотка для кошки. В этом разделе можно описать, что такое наполнитель для лотка для кошки, какие виды наполнителей существуют и как они работают. Также можно сравнить преимущества и недостатки разных наполнителей, а также дать советы по их выбору, использованию и утилизации.
Аксессуары для лотка для кошки. В этом разделе можно перечислить и описать различные аксессуары для лотка для кошки, такие как лопатки, мешки, коврики, дезодоранты и т.д. Также можно дать рекомендации по их выбору, использованию и замене.
Заключение. В этом разделе можно подвести итоги статьи, повторить основные критерии выбора лотка для кошки, а также дать общие советы по приучению кошки к лотку и предотвращению проблем с ним. Также можно предложить читателям дополнительные источники информации по теме статьи.
Ответ нейросети по запросу о структуре (плане) статьи.
Ответ нейросети по запросу о структуре (плане) статьи.

Обратите внимание, что она не только выдала мне структуру будущего материала, но и вкратце раскрыла каждый пункт. И это отлично, потому что я в следующем шаге буду использовать это раскрытие для создания новых промтов. Мы же с Вами помним, что по условию задачи в теме я не сильно разбираюсь, а потому такая помощь со стороны искусственного интеллекта будет отнюдь не лишней.

Шаг 2. Заполнение каркаса текстом

Этот этап во многом механический. На нем мы берем структуру, полученную в предыдущем шаге, и составляем промт для заполнения. От себя дополнительно можем задать требования по стилистике материала. Чтобы текст было проще воспринимать массовым читателем. И так для каждого из пунктов. По первому пункту промт может выглядеть вот так.

Напиши вступление объемом до 1000 знаков для статьи о том, как выбрать лоток для кошки. Без вопросов к читателю и заигрываний с ним. Во вступлении нужно кратко описать, что такое лоток, зачем он нужен и какие проблемы могут возникнуть при его выборе, и зачем нужна статья на эту тему. Стилистика — простая, как для школьников.

Промт для нейросети для генерации вступления к статье.

На этом этапе, возможно, придется скорректировать запрос, потому что нейросеть может писать не совсем то, что от нее просят. Или делать текст слишком большим и сложным. Так, у меня получилось добиться от Бинга нужного эффекта только с третьего раза. Вообще, умение создавать запросы к ИИ — отдельное искусство. Здесь также можно очень классно использовать теорию ролей, но об этом расскажу как-нибудь в другой раз. В итоге нейросеть выдала мне вот такую подводку.

Вступление для статьи, сгенерированное нейросетью.
Вступление для статьи, сгенерированное нейросетью.

Да, результат не сказать, чтобы идеальный. Много лексических повторов и много обещаний, которые мы не собираемся выполнять. Так, о том, как приручать кошку к лотку — это отдельная тема для отдельной публикации. Но в целом искусственный интеллект выдержал канву, а остальное поправим на этапе редактирования. Дублировать в тексте этот и последующие фрагменты я не буду, иначе это займет слишком много места.

Затем этот шаг нам нужно повторить еще шесть раз, для каждого пункта плана. И это, пожалуй, самая утомительная часть на данном этапе. Во всяком случае до тех пор, пока мы не узнали, что у текста нужно будет повышать уникальность. Зато так все равно статья получается в разы быстрее, чем если писать самостоятельно. Этическую сторону вопроса пока вынесем за скобки.

Для наглядности, вот как выглядит промт для следующего информационного блока.

Ты — эксперт по лоткам для кошек. Опиши в объеме до 1000 знаков раздел статьи «Типы лотков». Без введения. В разделе нужно перечислить и сравнить различные типы лотков, такие как открытые, закрытые, самоочищающиеся, с сеткой, с наполнителем и без него. Также нужно указать преимущества и недостатки каждого типа, а также рекомендации по их использованию в зависимости от характера и поведения кошки. Стилистика — простая, как для школьников.

Промт для одного из разделов статьи.

И вот что выдала в ответ нейросеть. Как видим, с задачей она справилась условно, процентов на 80. Запрос выполнила не полностью, но в целом, материал можно использовать.

При этом уже сейчас в материале можно заметить, что искусственный интеллект не является специалистом, а дает лишь обзщую теоретическую информацию. Причем местами качество вызывает сомнения, например, если говорить о блоке лотков без наполнителя. Настоящий же практик всегда делает упор на важных деталях. И это, на мой взгляд, одна из причин, по которым экспертный контент нейросети не смогут заменить.

Ладно, возвращаемся к генерации статьи и повторяем промты еще пять раз для каждого раздела. В итоге у нас есть набор блоков, соединив которые мы получаем готовую статью. Та-да-а-а-ам! Но мы пока не торопимся их объединять, потому что это будет просто монолит текста, который тяжело читать. Поэтому переходим к следующему шагу.

Шаг 3. Генерация изображений к статье

Нейросеть, в которой я собираюсь генерировать изображения — Leonardo.ai. Она бесплатная. Это плюс. Но понимает промты только на английском. Это минус. Поэтому если для Вас остро стоит вопрос языкового барьера, то нужен переводчик. Желательно, тоже на основе искусственного интеллекта.

Лично я для таких целей рекомендую использовать либо старый добрый Google Translate, либо его аналог — Deepl. Тут уже что Вам больше нравится. Например, я хочу нарисовать ми-ми-мишного котенка в лотке на фоне квартиры в скандинавском стиле. Задаю промт для перевода, вот так.

Промт для перевода с помощью искусственного интеллекта.

После того как у нас есть запрос на английском, копируем и вставляем его в Leonardo и смотрим, что он нам нарисует. Кстати, справился он довольно неплохо, посмотрите.

Сгенерированные нейросетью изображения для статьи.

Я, пожалуй, возьму из этого набора третью картинку для публикации, а потом поиграю немного с промтами для генерации других изображений. Думаю, штук 4-6 мне будет более чем достаточно на всю публикацию. В идеале тут, конечно, чтобы были фотографии конкретно лотков, по каждому виду. Но такую статью могут написать разве что копирайтеры зоомагазинов, а у нас, как-никак, сгенерированный нейросетью контент. Поэтому имеем то, что имеем.

Если Вы случайно словили себя на мысли: «О! Так мы же можем пойти на сайт интернет-магазина, взять там фотки лотков и вставить в статью! Эврика! Гениально!», то… Идея, конечно, хорошая, но лишь при условии, что у Вас есть разрешение магазина на подобные экзерсисы. Если нет, то это нарушение авторских прав. А мы же с Вами люди приличные, не так ли?

Впрочем, это мы сейчас заморочились, потому что тема статьи предполагает. А так изображения с разрешением на использование можно в отдельных случаях просто взять и на бесплатных фотостоках типа Pixabay. Свою функцию они тоже выполняют. Другой вопрос, что не по каждой теме такие изображения есть.

Шаг 4. Компоновка итоговой статьи

Теперь, когда у нас есть текст и графика, сгенерированные нейросетью, мы из них, как из кубиков, составляем черновой вариант публикации. Все разделы, которые у нас идут по плану, обязательно разделяем подзаголовками. Изображения вставляем в местах наибольшей концентрации текста так, чтобы он не давил массой.

Чуть ниже — наглядный пример фрагментов того, как может выглядеть статья. Я ее сильно сократил, чтобы просто показать визуально, иначе она получается слишком большой. Также, забегая вперед, я ее немного отредактировал, чтобы она выглядела более-менее прилично. Так сказать, чтобы Вы могли оценить общую картину того, что может в итоге получиться и на что способен искусственный интеллект.

Титульное изображение для статьи, сгенерированной ИИ.

Как выбрать лоток для кошки

Кошачий лоток — это небольшая коробка, в которую кошки ходят справлять нужду. Он необходим для поддержания чистоты в доме и уборки кошачьих отходов, а также для того, чтобы кошка была здоровой и счастливой. Однако выбрать туалет не так просто, как кажется. Существует множество различных типов, размеров, форм, материалов и наполнителей. У каждого типа есть свои плюсы и минусы, и не каждый лоток подойдет вашей кошке. При выборе лотка следует учитывать его характеристики, место расположения, способы уборки и удаления мусора, а также предпочтения и привычки вашей кошки.

Эта статья поможет вам разобраться во всех нюансах выбора лотка и подобрать оптимальный вариант для вашей кошки. Мы расскажем о различных типах туалетов, их достоинствах и недостатках, о том, как правильно выбрать размер, форму, материал и наполнитель. Вы также узнаете о таких полезных аксессуарах, как шпатели, мешки, коврики и дезодорирующие средства.

Типы лотков для кошек

Существует множество различных типов лотков. Они могут различаться по дизайну, функциональности и удобству. Вот самые популярные из них:

Открытые лотки

Это самые простые и дешевые варианты, которые представляют собой обычную коробку с наполнителем.

  • Плюсы: простота в уходе и замене наполнителя, а еще они позволяют питомцу видеть окружающую обстановку и чувствовать себя свободно.
  • Минусы: могут распространять неприятный запах и грязь по дому, а также не защищают отходы кошки от других животных или детей.

Открытые лотки подходят для кошек, которые не любят закрытые пространства и не испытывают стресс от шумов и движений вокруг.

Закрытые лотки

Это лотки, которые имеют крышку, дверцу или люк, которые закрывают вход в лоток.

  • Плюсы: обеспечивают кошке уединение и безопасность, а также предотвращают распространение запаха и пыли по дому.
  • Минусы: могут быть тесными и темными для кошки, а также сложными в чистке и обслуживании.

Закрытые лотки подходят для кошек, которые любят тишину и спокойствие, а также для домов, где есть другие животные или дети, которые могут беспокоить кошку.

Размер и форма лотка для кошки

Размер и форма туалета — важный фактор, влияющий на здоровье и удобство кошки. В случае, когда он чересчур маленький или, наоборот, крупный, очень узкий или широкий, с высокими или низкими бортами, то питомец может ощущать себя неуютно или вообще отказаться в него заходить.

В идеале кошачий лоток должен быть достаточно просторным, чтобы ваш питомец мог удобно развернуться, не задевая борты. Однако не рекомендуется использовать слишком большой размер, поскольку он будет занимать слишком много места в помещении и мешать уборке и наведению порядка. Средний размер кошачьего туалета составляет 40-50 см в длину и 30-40 см в ширину. Однако это не является строгим правилом, и выбирать лоток следует в соответствии с размерами кошки. Ориентировочно он должен быть в 1,5-2 раза больше длины и ширины кошки.

Форма лотка для кошки также может варьироваться в зависимости от типа лотка и предпочтений кошки. Самые распространенные формы лотков — это:

  • прямоугольные
  • овальные
  • круглые
  • угловые

Прямоугольные лотки удобны для большинства кошек, поскольку в них достаточно места для передвижения и закапывания отходов. Овальные или круглые лотки более эстетичны и креативны, но могут быть неудобны для кошек, которые любят углы и края. Угловые лотки экономят место и подходят для установки в углах, что делает их хорошим решением для тесных или небольших помещений. Однако они могут показаться тесными или не подходить для крупных или толстых кошек.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели, как выбрать лоток для кошки, удобный для вас и вашего питомца, рассмотрели типы, размеры, формы, материалы, наполнители и полезные аксессуары лотков. Еще дали советы по выбору, использованию и уходу за лотком.

Помните, что выбор кошачьего лотка — это ответственный и важный шаг, от которого зависит ее здоровье, гигиена и поведение. Не идите на компромисс с качеством и безопасностью туалета, учитывайте предпочтения и привычки кошки при выборе лотка. Не заставляйте кошку ходить в туалет насильно, вместо этого поощряйте и успокаивайте ее. Не ругайте кошку, когда она совершает ошибки. Вместо этого постарайтесь понять причину и устранить ее. Не забывайте регулярно чистить и дезинфицировать лоток, менять наполнитель и принадлежности.

По объему такая сгенерированная ИИ статья получилась примерно на 17 000 знаков. Это в три раза больше, чем фрагмент, который Вы видите выше.

А теперь самое интересное: благодаря помощи ИИ у меня ушло всего 10-15 минут на создание такой публикации. Еще раз: 10-15 минут на полноценную черновую статью из 17 тысяч знаков с иллюстрациями. Да, она не экспертная. Но, как говорится, камон, где Вы найдете экспертов на биржах контента? Живой человек такой материал будет писать хорошо если целый день.

Когда я работал руководителем отдела копирайтинга, то заметил, что люди, писавшие более 20 000 знаков в сутки быстро теряли концентрацию и выгорали. Как итог, начинали писать полную ерунду. Так что теперь Вы понимаете, почему веб-райтинг как направление обречен. И, вероятно, скоро будет называться нейрорайтингом. Потому что заказчикам гораздо выгоднее работать не с авторами текстов, а с менеджерами нейросетей, которые могут создавать такие автоматизированные публикации в промышленных масштабах. Ну и добавлять ценность в виде уникальности, изображений и редактуры.

Шаг 5. Уникализация статьи

Теперь об издержках и сложностях. У нейросетей есть один очень существенный недостаток. Они синтезируют тексты на базе того, что уже есть в интернете или литературе. А значит, очень высока вероятность, что текст выйдет неуникальный. И для поисковой оптимизации и продвижения он не подойдет. Придется дорабатывать.

Поэтому, сразу после того как текст скомпоновали, надо провести проверку на уникальность. А то мало ли: вдруг нейросеть где-то сперла фрагмент целиком? Или другой человек использовал тот же алгоритм для своей аналогичной статьи. Может такое быть? Вполне. Например, мне в этом плане не повезло, и текст статьи нейросеть выдала неуникальный.

Проверка уникальности текста, сгенерированного нейросетью.
Проверка уникальности текста, сгенерированного нейросетью.

Поэтому придется потратить какое-то время на него переработку. Да, неудобно. Да, нужно тратить время, но зато исходную статью получили всего за 15 минут! Только вот сарказм это или нет, я пока для себя не решил.

Уникализацию текста можно делать либо вручную, что долго и муторно, либо воспользоваться еще одной нейросетью, которая автоматизирует процесс рерайтинга. Например, сервисом Neural Writer или Retext.AI. Так, для этой задачи я использовал первый сервис в режиме жесткой обработки (см. скриншот ниже).

Повышение уникальности статьи с помощью искусственного интеллекта.
Повышение уникальности статьи с помощью искусственного интеллекта.

При этом 100% уникальность нам не нужна. В зависимости от сервиса проверки, 75-90% будет вполне достаточно. Кроме того, такая уникализация защищает от алгоритмов проверки ИИ текста, что может сильно сказаться в будущем, когда такие алгоритмы начнут внедрять поисковые системы. Результат обработки на картинке ниже.

Текст статьи после автоматизированного повышения уникальности с помощью ИИ.
Текст статьи после автоматизированного повышения уникальности с помощью ИИ.

В данном случае я немного помог нейросети, чтобы в итоге получились красивые цифры 100% уникальности. Но на практике это слишком трудоемкая работа, а потому тратить на нее ресурсы нецелесообразно.

Когда с этим этапом разобрались, можно переходить к следующему — финишной редактуре.

Шаг 6. Финишная редактура публикации

Текст, написанный искусственным интеллектом, хоть часто и написан (или переписан) относительно грамотно (без опечаток), но все равно неидеален. В нем может быть много лексических повторов (о том, чем это опасно, тоже сейчас расскажу), избыток местоимений, фрагменты, не соответствующие действительности, а еще противоречие здравому смыслу. Вот почему этап редактуры обязателен. Условно его можно разделить на четыре основных подэтапа.

а) Форматирование

Нейросети выдают не особо красивый и при этом сплошной текст. Его сложно сканировать и воспринимать. Поэтому первый этап — это форматирование: разделение на абзацы, добавление подзаголовков, списков и изображений. Словом, чтобы текст был красивым.

б) Проверка фактов

Нейросети часто пишут выдуманную ерунду, которая не имеет никакого отношения к реальности. Поэтому за ними всегда нужно проводить проверку фактов (факт чекинг). Везде, где используются цифры или категоричные утверждения, нужно делать проверку.

в) Стилистика

Третий пункт — стилистическая вычитка. В первую очередь здесь нужно обратить внимание на лексические повторы. Например, в моем случае в тексте просто зашкаливало количество словосочетаний «лоток для кошки». И это очень плохо для поисковой оптимизации, потому что поисковые системы могут воспринять это как переспам и манипуляцию. А это уже прямой путь под фильтры, из-под которых очень трудно выйти. Также в идеале сравнить стилистику текста с уровнем читателей. Вы наверняка обратили внимание, что я этот момент отдельно прописывал в промтах. Иначе ИИ выдавал слишком трудные для восприятия конструкции.

Хитрость: для стилистической проверки можно использовать различные вспомогательные сервисы типа Тургенева, Орфограммки и т.п.

г) Поисковая оптимизация (SEO)

Если мы планируем продвигать материал в поисковых системах, то на этом этапе самое время сделать заточку под нужные поисковые запросы (семантическое ядро) и вставить нужные слова для латентно-семантического индексирования (LSI). К сожалению, за нас этого пока нейросети сделать не смогут. Плюс, если Вы размещаете статью на сайте, то нужно убедиться, что у заголовков правильная иерархия (H1-H6), а у изображений прописаны alt-атрибуты.

Заключение

Нейросети, действительно, могут писать статьи. Причем, по моим наблюдениями, они это делают лучше, чем 80-90% авторов на биржах. И в сотни раз быстрее. Черновой вариант публикации на 15000 знаков можно сделать за 10-15 минут. И это с изображениями. Но издержки здесь тоже есть.

  1. Текст на выходе, как правило, неуникальный. Его нужно обработать, чтобы не было претензий со стороны поисковых систем.
  2. Текст нужно отформатировать и отредактировать.

В среднем суммарно на уникализацию редактуру такой статьи уходит порядка одного-двух часов. Да, это гораздо больше, чем на саму генерацию текста. Особенно если учесть работы по повышению уникальности. Но все равно итоговые затраты гораздо ниже, чем в ситуации, когда материал пишет и обрабатывает живой человек.

Вот почему на месте биржевых авторов я бы серьезно призадумался и начал осваивать этот инструмент. Полностью человека нейросети, безусловно, в статьях не заменят, но профессия веб-райтера в ближайшее время сильно трансформируется. И эта трансформация уже началась.


Дата публикации:

Автор:

Telegram канал Шардакова о копирайтинге

Обсуждение теперь в Telegram. Там и канал с полезностями, и чат. Много всего. Подпишитесь!

Свежие публикации в блоге