Статьи, написанные нейросетью: что с ними не так

Проблема машинных статей не в том, что их написала машина. Проблема в том, что писать стало бесплатно — и люди перестали думать, о чём пишут. Раздел из сорока гладких текстов ни о чём вреднее, чем три статьи, написанные руками мастера, который умеет только матом и по делу.

Что именно ломается

Возьмите любую генерацию на тему «как выбрать кухню на заказ». Текст будет правильный. Учесть размеры, продумать хранение, обратить внимание на фурнитуру.

Всё верно. И всё бесполезно.

Потому что человек, который выбирает кухню, хочет знать другое. Почему срок «три недели» на практике превращается в шесть. Что происходит, если стена кривая на два сантиметра. Кто платит за распил, если ошиблись в замерах. Этих ответов у машины нет — их нет ни в одном тексте, из которых она собрана, потому что их никто не писал.

Машина отлично пересказывает то, что уже сказано. И не знает ничего из того, что происходит в цеху.

Почему таких текстов вдруг стало много

Раньше плохой текст стоил денег. Копирайтер брал две тысячи за статью, и владелец бизнеса думал: а нужна ли мне двадцатая статья про выбор кухни.

Теперь двадцатая статья стоит ноль. Думать больше не нужно. Появился соблазн решить задачу количеством: если сто страниц — это хорошо, то тысяча лучше.

Это ошибка арифметики. Сто страниц работали не потому, что их сто, а потому, что каждая закрывала чей-то вопрос. Тысяча пустых страниц не даёт в десять раз больше, она даёт раздел, который поисковик перестаёт обходить целиком.

Есть и второй эффект, менее очевидный. Когда текстов становится много, их перестают читать перед публикацией. Ошибка в цене, чужой телефон в примере, услуга, которую вы не оказываете, — всё это спокойно доезжает до сайта. А отвечать за написанное придётся вам, а не инструменту.

Где генерация работает честно

Теперь противоположная сторона, иначе это не мнение, а крик.

Мы сами публикуем машинные тексты. Наш блог собирается автоматически: система берёт запросы из Вордстата, выбирает тему, пишет черновик. Человек проверяет факты и правит. Как это устроено, мы разбирали в отдельной статье. И это работает — потому что фактуру в систему кладём мы, а не она достаёт её из воздуха.

Есть задачи, где генерация объективно сильнее человека. Описания к трём тысячам карточек товара, где нужно переформулировать характеристики без ошибок. Первый черновик структуры статьи. Переписывание одного и того же текста в пяти вариантах длины. Ответы на типовые вопросы в чате.

В магазине «Жук и Плут» ИИ-консультант отвечает покупателям языком методики, а не карточки товара — потому что в него заложили саму методику, а не оставили угадывать. Это ровно та же граница: машина сильна в форме и слаба в фактуре.

В ToYou Wood похожая логика зашита в расчёт сметы: сайт считает стоимость по размерам, потому что в него положили правила расчёта, принятые в цеху. Без этих правил он выдавал бы красивое число, не имеющее отношения к производству. Инструмент умеет считать, но не умеет знать, сколько стоит распил.

Проверка одним вопросом

Прочитайте свой текст и спросите: что здесь знает только тот, кто это делает?

Если ответ «ничего» — текст можно не публиковать. Не потому, что он машинный. Потому, что он есть в другом месте, и в другом месте он появился раньше.

Если ответ есть — конкретный срок, конкретная ошибка, конкретная сумма, конкретный случай из практики — статья имеет право на существование, кто бы её ни набирал.

Этот вопрос заодно отсекает бесконечное расширение тем. Если про десятую статью нечего сказать своего, десятой статьи быть не должно — вне зависимости от того, сколько запросов вокруг неё нашлось.

Обратная сторона: люди пишут не лучше

Честно скажем и это. Человек, которому платят за тысячу знаков и который тему видит впервые, пишет ровно такой же пустой текст. Разница только в цене.

Тезис «писать должны люди» звучит красиво и почти всегда означает «писать должен дешёвый фрилансер, который тоже ничего не знает». Такой блог не лучше машинного, он просто медленнее наполняется.

Настоящее разделение проходит не по линии «человек или машина». Оно проходит по линии «есть за текстом реальный опыт или нет».

Ещё одно возражение, которое стоит услышать. Часть читателей вообще не отличает машинный текст от человеческого и не ставит себе такой задачи. Им нужен ответ. Если ответ верный и полный, происхождение букв их не волнует — и это аргумент против снобизма, а не за пустые тексты.

Что делать практически

Начните с фактуры, а не с инструмента. Соберите то, что знаете только вы: типичные вопросы клиентов, ваши реальные сроки, три случая, когда что-то пошло не так, ваши цены и то, из чего они складываются.

Дальше выбирайте инструмент по задаче. Черновик и структуру можно генерировать. Числа, сроки, случаи и выводы — вписывать руками. Финальную вычитку делает тот, кто в теме, и он же несёт ответственность за факты.

Полезно завести один документ, куда практик сбрасывает сырьё: обрывки диалогов с клиентами, случаи, суммы, сроки. Он не пишется красиво и никому не показывается. Зато из него потом собирается текст, которого нет ни у кого другого.

И держите объём разумным. Двадцать статей, покрывающих реальные вопросы ниши, стоят дороже двухсот, покрывающих всё подряд.

Отдельно про объём одной статьи. Генерация склонна раздувать текст: там, где хватает четырёх предложений, появляется четыре абзаца. Режьте. Читатель благодарен за короткий полный ответ и не благодарен за длинный.

Короток ли путь

Короткого пути нет. Генерация убрала стоимость набора текста и не убрала стоимость знания — а платят читатель и поисковик именно за знание.

Коротко

Машинные статьи плохи не происхождением, а пустотой: они пересказывают то, что уже написано, и не знают, что происходит у вас в работе. Генерация честно закрывает форму — структуру, черновик, описания карточек. Содержание всё равно приходится добывать у практика. Проверка одна: если из текста нельзя вынуть факт, который знает только тот, кто делает работу, публиковать его незачем.