Как ИИ влияет на контент-маркетинг: возможности и риски
Почему в борьбе за внимание ЦА по-прежнему выигрывает не тот, кто использует нейросети на 100%, а тот, кто умеет выстраивать стратегию и управлять инструментами? О том, что происходит с контент-маркетингом в эпоху ИИ, в Pressfeed.Журнале рассказывает CEO & Co-founder digital-агентства LZ.Media Александр Любаков.
О том, что искусственный интеллект активно меняет правила игры в контент-маркетинге, не сказал только ленивый. Например, по данным за 2024 год, 88% маркетологов уже использовали ИИ в работе, а 70% планируют увеличить его применение в ближайшие 12 месяцев. Но проблема в том, что массовое внедрение ИИ создало новую реальность: контента стало больше, но его качество упало.
На этом фоне медиаплатформы ужесточают модерацию, авторы и бренды обвиняют друг друга в использовании ИИ-генераций, а редакции повышают требования к публикациям. Получается, что рынок стал жестче и токсичнее. Об этом и поговорим.
Возможности ИИ в контент-маркетинге
Существует огромное заблуждение, что нейросети можно доверить вообще все. На самом деле, пункты можно буквально пересчитать по пальцам.
Автоматизация рутинных процессов
Скачать PDF-инструкцию «Где и как публиковать широкоохватные статьи бесплатно»ИИ хорошо справляется с повторяющимися и техническими задачами. К ним относятся:
- подготовка черновиков статей и заметок;
- адаптация одного материала под разные форматы: публикации для СМИ, посты в соцсетях, email-рассылки, лендинги;
- ресайз и переработка контента под разные площадки;
- базовые SEO-подсказки, кластеризация поисковых запросов;
- первичная аналитика и структурирование данных.
Создание контента для медиа и СМИ
В контент-маркетинге ИИ особенно полезен при работе со статьями, кейсами, экспертными колонками и новостными материалами. Нейросети помогают:
- структурировать мысли эксперта и логично выстроить аргументацию;
- упростить сложные темы без потери смысла;
- адаптировать текст под требования конкретного издания;
- предложить альтернативные заголовки и углы подачи;
- сделать сопроводительные иллюстрации;
- быстро подготовить несколько версий материала под разные инфоповоды.
Производство мультимедийного контента
ИИ активно используют в работе с видео- и аудиоформатами, которые все чаще становятся частью контент-маркетинга. Он помогает:
- расшифровать интервью, подкасты и видеозаписи;
- подготовить выжимки для статей, релизов и соцсетей;
- создать сценарии для видео и подкастов;
- автоматически генерировать субтитры и таймкоды;
- ускорять монтаж и подготавливать материалы к публикации.
Это особенно актуально для брендов и экспертов, которые регулярно взаимодействуют со СМИ, записывают комментарии, дают интервью или участвуют в публичных обсуждениях.
Управление контент-процессами
Отдельного внимания заслуживает управленческий аспект, о котором часто забывают. ИИ влияет не только на сам контент, но и на то, как он появляется. Нейросети помогают:
- фиксировать и расшифровывать рабочие созвоны;
- делать саммари встреч с основными договоренностями;
- автоматизировать подготовку брифов и технических заданий;
- снижать потери информации между клиентом, агентством и редакцией;
- быстрее вводить новых участников в проектный контекст.
За счет этого сокращается количество правок, недопониманий и лишних итераций. Контент-команды тратят меньше времени на согласования и больше на аналитику, стратегию и качество материалов.
Персонализация в масштабе
Раньше персонализация была доступна только крупным компаниям с большими бюджетами, но ИИ изменил ситуацию. Теперь малый и средний бизнес может создавать персонализированные email-рассылки и динамический контент в рекламе, адаптировать tone of voice под разные сегменты своей ЦА и так далее.
Общая статистика при этом показывает впечатляющие результаты: 89% маркетологов фиксируют положительный ROI от персонализации, а компании в среднем получают увеличение выручки на 10–15%. Но есть и обратная сторона медали: 63% потребителей уже ожидают персонализацию как стандарт обслуживания.
Ускорение работы с большими объемами информации
ИИ обрабатывает массивы данных быстрее любого человека. Анализ трендов, мониторинг инфополя, конкурентный анализ, поиск инсайтов в больших датасетах — здесь технология показывает максимальную эффективность. Согласно исследованию, компании, использующие ИИ для получения информации о клиентах, наблюдают увеличение ROI маркетинга на 10–20%.
Поддержка в разработке стратегии
ИИ помогает быстрее проверять идеи и адаптировать контент под реакцию аудитории. Он генерирует десятки вариантов заголовков за минуты, проводит A/B-тесты в автоматическом режиме и анализирует, какие форматы работают лучше. Это ускоряет процесс принятия решений и позволяет оперативно корректировать кампании.
Платформы автоматизации маркетинга уже встроили эти возможности. Например, HubSpot анализирует поведение подписчиков и определяет оптимальное время для отправки email-рассылок. Salesforce Einstein подбирает персонализированные офферы для каждого сегмента аудитории на основе истории взаимодействий. Технология берет на себя рутину, высвобождая время специалистов для анализа и стратегических решений.
Важно отметить, что во всех этих аспектах применения ИИ ключевым моментом остается необходимость человеческого контроля. Нейросеть в идеале должна работать как исполнитель, «упаковывающий» смыслы, а не их автор.
Не стоит доверять ИИ интерпретацию результатов, принятие стратегических решений и так далее. Ну а контент, полностью переданный нейросетям, теряет уникальность, глубину и доверие аудитории, особенно в редакционной среде. Кроме того, ИИ-технологии эффективны только при четко (и верно) заданных специалистом условиях. В противном случае — это просто масштабирование ошибок.
Риски и ограничения ИИ в контент-маркетинге
Есть у применения нейросетей и существенные недостатки.
Этические нормы и доверие к контенту
Массовое использование ИИ размывает границу между авторским и машинным контентом. Аудитория все чаще сомневается в подлинности информации, а это снижает доверие к брендам и медиа. Исследование показывает, что 63% потребителей хотят знать, когда контент создан ИИ.
Проблема усложняется вероятностью появления дипфейков. Например, в феврале 2025 года в сети появилась реклама с дипфейками Опры Уинфри и Пирса Моргана. Блогер без разрешения использовал их образы для продажи курса. Это, во-первых, подрывает доверие со стороны ЦА, а во-вторых, несет определенные юридические риски.
Авторское право и юридическая неопределенность
Юридическая база не успевает за развитием технологий. Кто автор контента, созданного с помощью ИИ? Как защитить права на обучающие нейросеть данные? Можно ли использовать ИИ-генерации в коммерческих целях без рисков? Ответы на эти вопросы пока не определены законодательно.
Согласно исследованию по этике ИИ, опубликованному в журнале «AI & Society», риски копирования и вторичности контента перекладываются на бренды и авторов. Кроме того, площадки начинают перестраховываться и ужесточать правила публикации.
Ужесточение модерации и субъективность оценки контента
Платформы усиливают борьбу с низкокачественным ИИ-контентом двумя способами: внедряют автоматические детекторы генераций и нанимают редакторов для ручной проверки материалов. Оба подхода создают проблемы для авторов и брендов, даже если их контент создан без использования ИИ.
Автоматические детекторы ИИ-контента работают по паттернам и вероятностным моделям. Они анализируют структуру текста, повторяющиеся конструкции и характерные для нейросетей формулировки.
Проблема в том, что алгоритмы часто ошибаются. Качественный авторский текст может быть помечен как «ИИ-генерация», если автор использует четкую структуру, логичные переходы между абзацами или популярные в профессиональной среде термины. Система видит паттерн — и блокирует материал.
Ручная модерация создает другую проблему: субъективность оценки. Редактор принимает решение на основе личного опыта и представлений о качестве. Критерии остаются непрозрачными — никто не знает, по каким именно признакам модератор определяет ИИ-контент. Один редактор может пропустить материал, другой — отклонить аналогичный текст. Это создает непредсказуемость для авторов, которые не понимают, что именно не устроило площадку.
Ситуацию усугубляет практика взаимных обвинений в использовании ИИ-генераций. Конкуренты могут жаловаться на контент, утверждая, что он создан нейросетью, даже если материал подготовлен вручную.
В условиях жесткой фильтрации платформы перестраховываются и блокируют публикации превентивно. Авторы сталкиваются с отказами без внятных объяснений и понятного механизма апелляции. Решения принимаются быстро, а логика модерации остается непрозрачной, что увеличивает риски даже для добросовестного контента.
Риск распространения ложной или неточной информации
ИИ уверенно генерирует текст, даже если он неверен. Это явление называют галлюцинациями ИИ: модель выдает информацию, которая выглядит достоверно, но не соответствует действительности. Особенно опасно это для СМИ, экспертного контента и любых материалов, где важна фактическая точность.
Известны случаи серьезных профессиональных провалов из-за доверия к ИИ-генерациям. В 2023 году американские адвокаты использовали ChatGPT для подготовки судебных документов. ИИ сгенерировал ссылки на несуществующие судебные дела с реалистичными названиями, номерами и цитатами из решений. Юристы не проверили информацию и представили документы в суд. Когда судья начал проверку, выяснилось, что ни одного из указанных прецедентов не существует. В результате адвокатов оштрафовали за введение суда в заблуждение.
А вот другая история: после трагических событий на пляже Бонди в Австралии в декабре 2025 года новостные AI-инструменты ошибочно распространяли неверные описания события, включая ложные версии поведения свидетелей и места происшествия.
Часть из этих материалов оказалась сгенерирована либо повторно тиражирована автоматическими системами без проверки фактов. Такие сообщения получили широкое распространение до того, как независимые фактчекеры опровергли их.
ИИ-генерации изображений создают не менее серьезные проблемы. В августе 2024 года зрители «Рен-ТВ» увидели сюжет о мадагаскарском яйценосном дрозде — птице, которая якобы вынашивает яйца в кожаных мешочках на теле, как кенгуру. В качестве доказательств использовали изображения. На самом деле это фейк, придуманный интернет-троллями и разлетевшийся по VK-пабликам и телеграм-каналам за несколько месяцев до выпуска, а фотографии сгенерировала известная нейронка Midjourney.
Падение общего качества контента
ИИ сделал контент доступным, в результате чего рынок переполнен однотипными текстами и материалами без реальной ценности. Редакции и платформы повышают требования, пытаясь отфильтровать, мягко говоря, «мусор».
Однако и здесь можно столкнуться с предвзятостью модераторов и получить отказ даже с хорошим материалом. А потом увидеть среди публикаций «средненькую» статью, где явно «приложил» руку ИИ.
Из хороших новостей: ИИ обесценил слабый контент, но повысил ценность сильного. Сегодня выигрывают бренды, способные создавать уникальные, экспертные и эмоционально насыщенные материалы.
Что можно и нельзя доверить ИИ
Резюмирую главное. Нейросети — сильный инструмент, но его эффективность зависит от того, как и где вы его применяете. Понимание границ делегирования помогает избежать ошибок и использовать технологию с максимальной пользой.
Так что сегодня недостаточно уметь пользоваться ИИ-инструментами. Настоящее преимущество маркетологов — в способности разрабатывать контент-стратегии и оперативно адаптировать их под изменения digital-рынка.
Качественный контент-маркетолог остается стратегом и аналитиком, который использует ИИ как ускоритель, но принимает решения, понимая бизнес-контекст, аудиторию и репутационные риски.
Комментарии