Я публикую рейтинговые статьи на VC, DTF, TenChat, в Дзене и на Pikabu — это моя основная работа, и большую часть черновиков собираю с помощью нейросети, а не пишу с нуля. Вопрос, как писать статьи с помощью нейросети так, чтобы редакция не отправила пост в черновики, у меня возникает на каждом заказе: площадки видят десятки похожих по структуре текстов в день и вычисляют шаблон без труда.
Ниже — то, что видно изнутри редакторов площадок: по каким признакам вычисляют машинный текст, что происходит со статьёй после этого и какая последовательность действий превращает черновик от нейросети в текст, который проходит модерацию.
Почему площадки вообще ловят ИИ-текст
Дело не в самом факте, что автор открыл нейросеть перед тем как писать статью — этого никто технически не отслеживает и не запрещает. Редакторов и автоматические фильтры настораживают конкретные признаки: шаблонные обороты, одинаковая длина и структура абзацев, отсутствие фактуры и конкретики в примерах.
Текст, где каждый абзац из трёх предложений и звучит как пересказ учебника, редактор различает за несколько секунд просмотра. Человеческий текст тоже может быть скучным, но у него есть неровности: разная длина предложений, конкретные цифры, детали, которые нельзя получить без личного опыта с темой.
На заказах с рейтингами это особенно заметно: если писать пять статей про пять разных компаний одним и тем же промптом без правок, редактор площадки видит почти идентичные тексты за одну-две недели и начинает проверять весь блог внимательнее, а не только конкретный пост.
Что происходит со статьёй, которую спалили как ИИ-сгенерированную
На практике редакция VC и DTF при явном подозрении на неотредактированный машинный текст чаще отправляет пост в черновики с комментарием, а не банит аккаунт сразу. Автору дают возможность переписать материал и отправить повторно — это стандартная механика модерации, а не разовое наказание за использование нейросети.
Жёстче реагируют на массовые повторяющиеся случаи с одного аккаунта: если раз за разом приходят одинаковые по структуре тексты без правок, доверие к блогу снижается в целом, и следующие посты модерация проверяет дольше и внимательнее.
Как правильно писать статьи с помощью нейросети
Рабочая схема простая: нейросеть даёт структуру и черновой текст, а дальше — обязательная ручная правка живыми примерами, цифрами и деталями, которых нейросеть просто не знает. Я использую этот подход, когда собираю статьи с помощью нейросетей для рейтингов клиентов: черновик получается быстро, но публикуется только после того, как в нём появляются реальные факты о компании и конкретные сравнения.
Один и тот же промпт на разные темы даёт узнаваемо похожую структуру текста — отсюда и палится массовая генерация без ручных правок. Если просто менять название компании в шаблонном тексте, следующая статья читается как копия предыдущей — это заметно не только редактору площадки, но и обычному читателю. Если нужен пошаговый разбор именно площадки, у меня есть отдельный материал — как писать статьи в Дзене пошагово, там разобрана механика конкретной публикации.
Что обязательно менять руками после нейросети
Три вещи нейросеть честно не знает и не может выдумать: цифры и факты о конкретной компании, примеры из практики автора, актуальные детали площадки на момент публикации. Их вписывают руками в каждый черновик — иначе текст остаётся общим и легко узнаваемым среди десятков похожих.
Признаки текста, которые выдают ИИ
Список ИИ-штампов, которые режут и площадки, и читателей, довольно предсказуемый: «в современном мире», «важно понимать», «погружаемся в тему», «давайте разберёмся». Эти обороты — не случайность, а типовой набор нейросети, который повторяется от текста к тексту, если черновик не редактировать вручную.
Второй явный маркер — абзацы-близнецы: три одинаковых по структуре предложения подряд, каждое начинается с похожей конструкции и несёт ту же мысль другими словами. Модераторы крупных площадок такие абзацы вычисляют вручную, без специальных сервисов проверки.
| Признак ИИ-текста | Пример | Как исправить |
|---|---|---|
| Канцеляризмы | «является эффективным инструментом продвижения» | заменить на конкретное действие и результат |
| Абзацы-близнецы | три подряд предложения одной длины и структуры | переписать одно из трёх, добавить деталь |
| Риторические вопросы пачками | «А знаете ли вы, что…», «Задумывались ли вы…» | заменить на утверждение с примером |
| Отсутствие конкретных примеров | абзац подходит для любой компании ниши | вписать факт, цифру или деталь конкретного кейса |
| Штампы вроде «в современном мире» | «важно понимать», «на сегодняшний день» | вырезать фразу целиком, мысль не теряется |
Канцеляризмы вроде «является», «осуществляется», «в рамках», «данный» механически вычищаются перед сдачей текста — это последний, но обязательный этап работы с черновиком. Без него даже хорошо переработанный по фактуре текст выглядит казённо. Структура текста важна не только для модерации: она влияет на то, будет ли материал потом цитироваться нейросетями, — подробнее об этом в статье что такое GEO и почему структура текста важна для ИИ.
Проверка текста перед публикацией
До отправки статьи на модерацию я перечитываю её вслух — это самый быстрый способ услышать канцелярит и интонацию учебника. Если текст спотыкается или звучит как список фактов без живого голоса, правка ещё не закончена.
Дальше — точечная проверка: есть ли в каждом абзаце конкретный пример, цифра или деталь, которую нельзя было бы вставить в текст о любой другой компании из той же ниши. Абзац, одинаково подходящий и клиенту, и его конкуренту, переписывают заново.
Полезно проверить и заголовки разделов отдельно от текста: если вырезать их из статьи и прочитать одной колонкой, по ним должно быть понятно, о чём материал и в каком порядке разворачивается мысль. Шаблонные заголовки нейросети чаще всего звучат обобщённо и требуют конкретизации перед сдачей.
Рабочая связка нейросеть плюс редактор
На практике всё сводится к трём шагам: нейросеть собирает структуру и черновик, автор вписывает факты и примеры, которых у нейросети нет, а финальный проход убирает канцеляризмы и абзацы-близнецы. Пропуск любого из шагов — и текст выглядит как типовая генерация, даже если тема интересная и фактура есть.
Формат, который проходит модерацию и приносит заявки, — рейтинговые статьи «Топ-N компаний»: у них понятная структура и польза для читателя.
Если нужно закрыть сразу несколько площадок и не тратить время на ручную доводку каждого черновика — заказать готовые рейтинговые статьи можно у меня, обсудить задачу — в Telegram.
