Главная · Услуги · Автоматизация контента

Автоматизация контента

Контент-конвейеры,
которые работают за редакцию

Q: Делаете ли описания товаров и SEO-тексты для карточек?

Да, это тот же конвейер, что и для статей. На вход идёт товарный фид или выгрузка характеристик, на выходе — описание под каждую позицию: без выдуманных свойств, без повторов между соседними карточками и с ключевыми словами там, где они уместны. Объём считаем от нескольких сотен позиций.

Q: Чем это отличается от того, чтобы просто попросить нейросеть написать описание товара?

Нейросеть в чате пишет один текст и легко придумывает характеристики, которых у товара нет. Конвейер берёт свойства из вашей выгрузки, сверяет их отдельным агентом-фактчекером и проверяет партию на самоповторы, поэтому тысяча карточек не превращается в тысячу вариантов одного абзаца.

Q: Кто отвечает за качество текстов?

Внутри конвейера три роли: автор пишет несколько вариантов, фактчекер сверяет цифры и свойства, судья выбирает лучший. Финальную приёмку делает редактор с опытом в нише. На проектах, где конвейер уже работает, 94–96% материалов проходят приёмку с первого раза.

Q: От какого объёма конвейер окупается?

Сборка окупается там, где тексты нужны потоком и регулярно: сотни карточек, десятки статей в месяц, ежедневная лента новостей. На разовой задаче в двадцать текстов дешевле нанять автора. На потоке цена одного материала падает — на контент-движке для беттинг-проекта она снизилась на 40%.

Q: Сколько занимает запуск?

Начинаем с пилота на небольшой выборке: собираем схему, прогоняем партию текстов и показываем результат до того, как вы платите за поток. Дальше настраиваем правила под нишу и подключаем публикацию в вашу CMS или в кабинет маркетплейса.

Q: Что нужно от нас на старте?

Выгрузка товаров или список тем, примеры текстов, которые вам нравятся, и требования площадки — длина, запрещённые формулировки, обязательные блоки. Этого хватает, чтобы собрать пилот и показать, как конвейер пишет именно на ваших данных.

Собираем системы, где AI-агенты пишут, проверяют факты и публикуют, а сеньор-редактор подключается только там, где нужен человек. Больше материала, стабильное качество, цикл в минутах вместо дней.

Обсудить задачу → 3 истории с цифрами

Коротко

Не «AI-генератор»,
а производственная линия

В каждом конвейере AI берёт на себя рутину — сбор, драфт, фактчек, разметку, публикацию через API. Человек остаётся там, где важны экспертиза и ответственность.

Ниже — три истории того, что мы строим: лента новостей, SEO-движок и мониторинг бренда в медиа и нейросетях. Спорт и беттинг обезличены под NDA.

История 01 · Медиа

AI-лента новостей

Спортивное СМИ из топ-10 RU выпускало 80–100 новостей в день силами смены из 5 редакторов — цикл 22 минуты, в час-пик до 45. Мы заменили ручной выпуск конвейером «оркестратор + 5 AI-агентов». Куратор-человек подключается только на важных темах — около 5% потока.

22→4 минсредний цикл публикации

×5больше охвата без новой смены

99,2%точность фактов

5%новостей требуют куратора

news-feed · live

4 мин

Трансфер полузащитника согласованфутбол · приоритет: топ

куратор

2 мин

Итоги тура: таблица обновленафутбол · авто

авто ✓

3 мин

Заявление тренера перед матчемхоккей · авто

авто ✓

5 мин

Обзор: результаты дня в UFCUFC · авто

факт-флаг

Поток из 200+ источников · агенты помечают, куратор решает за 30 сек

Оркестратор + 5 AI-агентов

200+источников

→

Сторожважность

→

Сборщикдрафт

CMSпубликация

←

Куратортолько топы

←

Факт+Тонпараллельно

Шаги идут в параллели — отсюда цикл 4 минуты вместо 10.

История 02 · SEO

Контент-движок

Беттинг-партнёрка из топ-15 рынка: тысячи гео-запросов, редакция из 3 человек выдавала 20–25 статей в неделю, требовалось 60+. Мы собрали 6-этапный конвейер с тремя AI-агентами внутри Claude Code: Writer пишет 3 драфта, FactChecker сверяет, Judge выбирает лучший. Финал — редактор с 5+ лет в беттинге.

245+публикаций за 2 месяца

5 дн→20 минот ТЗ до публикации в CMS

−40%к стоимости статьи

94–96%статей проходят с первого раза

Публикации нарастающим итогом

пример проекта · 8 недель в проде · обезличено

накопленные статьи

Как устроен конвейер

Claude GPT Gemini Tavily

1 · ТЗSEO-спец готовит по шаблону — 5–10 мин

2 · Writer3 драфта под разным углом · 60–90 сек

3 · FactCheckerсверка фактов через Tavily + белый список

4 · Judgeвыбор лучшего по матрице из 5 критериев

5 · Редакторживая правка, снятие «AI-канцелярита» · 5–12 мин

6 · CMS3 порога качества → автопубликация по API

Экономика на масштабе · пример

10 000 ₽ → 2 000 ₽

себестоимость статьи после запуска конвейера

До10 000 ₽

После2 000 ₽

×3

темп выпуска

≤20 мин

цикл статьи

3

порога качества

История 03 · Медиахаб

Мониторинг бренда
в медиа и ИИ

Telegram-бот, который ведёт мониторинг 24/7 и приносит команде дайджесты и алерты: где упомянули бренд, что пишут медиа и что отвечают нейросети, тональность, всплески и тревоги. Собрали для клубов РПЛ — полный обход источников сжали с часов до минут.

3 ч→2 минполный обзор упоминаний и позиций

6 платформИИ под наблюдением ежедневно

24/7мониторинг публикаций + медиапоказатели

<15 минреакция на негатив и всплески

⚡ Зенит. Медиахаб6 подписчиков

🏆Championat · 10.07.2026👁 6 · 16:45

🌟 Нападающий «Зенита» вошёл в сферу интересов «Фенербахче» — L’Équipe

Нападающий «Зенита» Луис Энрике вошёл в сферу интересов «Фенербахче». По данным L’Équipe, турецкий клуб рассматривает его как альтернативу Мэйсону Гринвуду из «Марселя»…

Отслеживание всех источников в СМИ

время команды на полный обход · кейс

Было · вручную3 часа

Стало · бот2 минуты

3 ч → 2 мин

круглосуточно, автоматически — вместо ручного обхода десятков источников

📊 Зенит — упоминания в медиаполе

динамика по неделям · все источники

9 920▲ +18%к прошлой неделе

6 240

7 360

8 080

6 960

8 400

9 920

5 мая12 мая19 мая26 мая2 июн9 июн

По типам медиа

Telegram4 150

Онлайн-СМИ3 200

Соцсети1 710

ТВ / радио860

Кейсы

Что это дало на практике

Кейс · ФК «Зенит» · мониторинг

Что говорят про клуб и на каких позициях — за 2 минуты вместо 3 часов

Раньше пресс-служба до 3 часов вручную обходила десятки источников, чтобы собрать: что пишут о клубе в СМИ и соцсетях, какая тональность и на каких позициях клуб в поиске и в ответах нейросетей.

Что сделали

Собрали Telegram-бот, который в режиме 24/7 обходит СМИ, соцсети и нейросети по клубу
Свели всё в дайджесты и алерты: упоминания, тональность, позиции, всплески
Добавили срез «что отвечает ИИ о клубе» по ключевым запросам — 6 платформ

3 ч → 2 минна полный обзор

6 платформИИ ежедневно

<15 минреакция на негатив

⚡ Зенит. Медиахаб6 подписчиков

🏆Championat · 10.07.2026👁 4 · 16:11

🌟 Семак ответил, планирует ли он возглавлять «Зенит» до 2030 года

Сергей Семак заявил, что не устал от работы в «Зените» и хотел бы отработать свой контракт с клубом до конца. Тренер подчеркнул, что работа, которая ему нравится, держит его в тонусе, и он готов продолжать, если будет нужен и востребован в петербургском клубе. Контракт Семака с «Зенитом» рассчитан до конца мая 2030 года…

Кейс · СМИ

Лента новостей: 22 мин → 4 мин

Спортивное издание: ×5 охвата без новой смены, 99,2% точность фактов.

Смотреть кейс → Кейс · SEO

245+ статей за 2 месяца

Беттинг-партнёрка: цикл 20 минут вместо 5 дней, −40% к стоимости статьи.

Смотреть кейс →

С нами работают

FAQ

Частые вопросы про конвейер контента

Что конвейер умеет писать, кто проверяет качество, от какого объёма он окупается и как выглядит запуск.

Делаете ли описания товаров и SEO-тексты для карточек?

Да, это тот же конвейер, что и для статей. На вход идёт товарный фид или выгрузка характеристик, на выходе — описание под каждую позицию: без выдуманных свойств, без повторов между соседними карточками и с ключевыми словами там, где они уместны. Объём считаем от нескольких сотен позиций.

Чем это отличается от того, чтобы просто попросить нейросеть написать описание товара?

Нейросеть в чате пишет один текст и легко придумывает характеристики, которых у товара нет. Конвейер берёт свойства из вашей выгрузки, сверяет их отдельным агентом-фактчекером и проверяет партию на самоповторы, поэтому тысяча карточек не превращается в тысячу вариантов одного абзаца.

Кто отвечает за качество текстов?

Внутри конвейера три роли: автор пишет несколько вариантов, фактчекер сверяет цифры и свойства, судья выбирает лучший. Финальную приёмку делает редактор с опытом в нише. На проектах, где конвейер уже работает, 94–96% материалов проходят приёмку с первого раза.

От какого объёма конвейер окупается?

Сборка окупается там, где тексты нужны потоком и регулярно: сотни карточек, десятки статей в месяц, ежедневная лента новостей. На разовой задаче в двадцать текстов дешевле нанять автора. На потоке цена одного материала падает — на контент-движке для беттинг-проекта она снизилась на 40%.

Сколько занимает запуск?