Как компании контролировать качество ИИ-контента

Редакция «Текстерры»

Искусственный интеллект незаменим для моментального создания текстов. Но у этой скорости есть оборотная сторона: руководители, которые раньше могли держать контент под личным контролем, теперь оказываются как бы в стороне от процесса.

Тексты рождаются быстро, команды публикуют их без долгих согласований, а уверенности в том, что материалы без ошибок и действительно отражают позицию бренда, становится все меньше.

В статье рассказываем, как выстроить систему контроля качества ИИ-контента: какие роли нужны, какие чек-листы и метрики использовать, где обязательно поставить точки контроля.

В конце статьи предлагаем вам мини-игру для тренировки насмотренности. Угадайте, какие фразы написал ИИ, а какие — человек.

Зачем руководителю контролировать ИИ-контент

Нейросети часто ошибаются в фактах и используют клише. Если процесс не контролировать, бренд неизбежно столкнется с двумя большими проблемами:

1. Безликий стиль. ИИ по умолчанию пишет обобщенно, поскольку обучается на огромных массивах интернет-текстов — это миллиарды страниц сайтов, блогов, форумов, статей.
   
   В массив данных попадают тексты из Википедии и корпоративных блогов — оттуда берутся академичность, обилие вводных конструкций, канцелярит и рекламные клише. С новостных сайтов в ИИ проникает формальный, безэмоциональный тон, а с форумов вроде Reddit и Stack Overflow — разговорная речь вперемешку с техническим жаргоном.

2. Ошибки. В тексте может появиться недостоверный факт, который кажется правдивым, но на самом деле таким не является, либо ссылка на источник, которого не существует.

Ошибки ИИ могут стоить очень дорого. В 2023 году адвокат из Нью-Йорка Стивен Шварц представил в суд документы по делу Mata vs. Avianca, где ссылался на шесть якобы реальных прецедентов. Однако все они оказались выдумкой ChatGPT, с фиктивными решениями и несуществующими цитатами. Опытный юрист с 30-летней практикой поверил машине на слово и не проверил факты. Итог — судебный штраф и международный скандал.

В феврале 2025 года BBC опубликовала данные о любопытном исследовании. Журналисты попросили ChatGPT, Copilot, Gemini и Perplexity ответить на вопросы, используя новостные сюжеты медиакорпорации. В 51% ответов содержались искаженные факты.

В августе 2025 года Washington Post опубликовала статью о многочисленных ошибках в материалах Википедии, написанных с использованием ИИ: неправильные географические данные, вымышленные объекты и факты. Многие материалы находились в публичном доступе довольно длительное время, пока их не удалили или не отредактировали. Неизвестно, сколько еще сфальсифицированных данных остаются невыявленными.

Без системного контроля сложно говорить об эффективности применения ИИ: ошибки и безликий стиль снижают доверие аудитории и результаты маркетинга.

Точки контроля: где и как проверять тексты

Чтобы контролировать ИИ-контент без личного редактирования, важно распределить ответственность. Предлагаем универсальную систему, которую можно использовать для любой ниши. На каждом этапе важно фиксировать, какие методы улучшают качество ответа ИИ. В процессе работы ответственные сотрудники заполняют отчет, который впоследствии ляжет на стол руководителю.

Метрики качества: как читать цифры отчетов по ИИ-контенту

Метрики оценки ИИ в контент-маркетинге совпадают с метриками анализа обычных текстов: ER, дочитываемость, конверсии, поисковая видимость. Но интерпретация данных другая — оценка эффективности ИИ строится на сравнении с «человеческими» материалами.

• ER — вовлеченность. Сравните ИИ-статьи с обычными публикациями: если ER держится на том же уровне, например, 3-4%, значит, тексты воспринимаются аудиторией нормально. Падение показателя говорит о том, что тексты получаются безликими и не вызывают эмоций.

• Дочитываемость / время на странице. Это главный критерий оценки ИИ. Если читатели бросают текст на середине, значит, в статье много «воды» или структура слишком сложна для восприятия.

• Конверсии. Оцените, насколько лучше или хуже ИИ-контент приводит заявки по сравнению с материалами, написанными человеком.

• Поисковая видимость. Сравните, как ранжируются ИИ-статьи по ключевым запросам. Если их позиции падают в выдаче, возможно, в тексте есть фактические ошибки или информация не интересна пользователю.

Метрики удобны тем, что руководителю не нужно отслеживать каждый материал, он оценивает его в комплексе с другими текстами. Например, на еженедельной или ежемесячной планерке. Такой подход экономит время, но при этом сохраняет контроль.

Пример отчета по качеству ИИ-контента с набором метрик для руководителя

Отчет удобно заполнять в Google-таблицах, Notion или Excel. Каждый материал фиксируется отдельной строкой. Финальная таблица руководителя может выглядеть так:

В оценку эффективности внедрения ИИ можно включать регулярную сводку за неделю или месяц: сколько материалов вышло, сколько пришлось доработать, какие ошибки чаще всего встречались. Важно также учитывать статистику по ранее написанным ИИ-текстам: какие позиции они заняли в поиске и сколько трафика принесли.

Красные флаги ИИ-контента: что нужно проверять всегда

Даже если базовая эффективность ИИ кажется высокой, существуют зоны, которые требуют особого внимания — именно в них чаще всего появляются ошибки, способные ударить по репутации компании.

Достоверность фактов

ИИ может придумывать даты, исследования, источники или ссылки на несуществующие документы. Иногда такие «галлюцинации» выглядят правдоподобно, и поэтому их особенно важно проверять. Минимум — убедиться в достоверности ключевых фактов через поиск. Максимум — завести чек-лист по каждому типу данных: цифры, имена, ссылки на нормативные документы.

Лайфхак: при фактчекинге лучше всего работает ручной поиск по открытым источникам, но можно попросить и сам ИИ проверить текст на адекватность и правдивость. Подойдет промпт:

«Проанализируй этот текст и укажи потенциальные фактические ошибки или сомнительные утверждения. Проверь цифры, даты, имена, названия организаций и источники. Если есть данные, которые выглядят правдоподобно, но требуют подтверждения, отметь их как „нуждается в проверке“. Не исправляй текст, только перечисли возможные неточности».

Юридические и этические нюансы

Автоматическая генерация легко приводит к некорректным формулировкам: дискриминационным намекам, неточным трактовкам законов, чрезмерным обещаниям. В маркетинговых и корпоративных текстах это может стать прямой угрозой репутации, начиная от жалоб клиентов и заканчивая штрафами. Внедрите проверку юриста на отдельном этапе и закрепите для редактора перечень «стоп-слов».

Примеры формулировок, которых стоит избегать:

• Гарантии и обещания — «100%», «гарантируем», «обязательно», «без исключений», «точно получите».

• Финансовые формулировки — «удвоите доход», «заработаете миллионы», «без рисков».

• Утверждения на околомедицинские темы — «лечит», «избавит навсегда», «без побочных эффектов».

• Правовые обобщения — «по закону можно», «это всегда разрешено», «не несет ответственности».

Тональность

Как уже говорилось, ИИ любит писать безликие «водянистые» тексты, неотличимые от сотен других. Другой риск — излишне рекламный тон, который разрушает доверие к бренду. Особенно опасно, если такие тексты выходят сериями: аудитория быстро замечает искусственность и перестает воспринимать компанию как эксперта.

Сверяйте текст с гайдлайном по тону бренда, убирайте чрезмерно рекламные формулировки и добавляйте «человеческие».

Визуальные элементы

Если ИИ используется для генерации иллюстраций и инфографики, стоит учитывать риски: от некорректных деталей — например, в логотипах, надписях, картах — до нарушений авторских прав. Визуал тоже требует отдельных проверок.

Чек-лист для оценки ИИ-контента

Чек-лист — это простой инструмент для оценки текстов, сгенерированных ИИ. Контроль качества включает четыре основных блока: структуру, достоверность, стиль и ценность для читателя.

Мы подготовили для вас подробный документ — внедрив его в отделе контента, вы сможете повысить качество ИИ-текстов.

Чек-лист помогает быстро проверить текст, сгенерированный нейросетью

Сделать копию чек-листа

А вот и обещанная игра. Сможете ли вы угадать, кто написал каждую фразу — ИИ или человек?

В карточках мы использовали цитаты из наших статей: Валерия Ферцер рассказала, как объединить маркетинговые кампании по продажам и брендингу, Олег Копылов поделился фишками для создания нейроконтента

Эффективность применения ИИ уже ни у кого не вызывает сомнений, но чтобы превратить нейросети в мощный инструмент, в компании должен быть налажен контроль за их работой. Четкие роли, понятные чек-листы, фиксированные точки проверок и прозрачные метрики помогут сделать результат предсказуемым и управляемым.

Напишите нам в Телеграм или на почту — встроим нейросети в вашу стратегию контент-маркетинга, при необходимости разработаем ее с нуля.

Читайте также:

Как распознать ИИ-контент и стоит ли его бояться

Как делать качественный контент с помощью нейросетей: советы от эксперта Яндекса

Промт-инженер в команде: зачем нужен и как его нанимать