December 25, 2025

Сделано без ИИ. Как не спалиться на использовании ИИ маркетологу

Начиная с 2024 года мы как никогда часто стали слышать слово ИИ, ЭйАй и его производные, с результатами нейронок мы стали так часто сталкиваться в жизни, что признаки того, что контент/картинка/видео было создано с явным использованием наших братьев-машин, ставит клеймо безразличности автора или низкому качеству материала.

Возможно, вы уже видели приписки некоторых авторов на ютубе/тг, что видео было сделано без ИИ или сами комментаторы хвалили хорошую анимацию от рук самого автора. Это показывает, что люди уже немного устали от обилия нейроконтента.

Конечно, в условиях, когда на тебе тысячи дедлайнов, то ради закрытия их всех, неизбежно использование этого инструмента, нельзя не согласиться, что оно нам упростило генерацию дизайна, мы стали быстрее в копирайтинге, анализировать лиды, таблицы. Мы отдали часть своей операционной работы нейронкам, чтобы осталось время на более полезное и высокофункциональное.

Подойдем ближе к делу. В этот раз мы не будем обсуждать генерацию дизайна, ибо там нейроотпечаток сложно убрать, а рассмотрим использование ИИ при генерации текста.

Как за несколько секунд понять, что перед вами генерация и как это скрыть?

1.     ‘—’ Длинное тире – это самый популярный признак, что превратился в мем. Даже если ты грамотный человек, то использование длинного тире наводит на подозрения, лучше всего избегать и применять простой ‘-‘ , который мы используем в обычной печати.

Как так вышло? Причина тому - большое количество длинных - в обучающих данных на английском языке, на которых учат модели. Далее они применяют только их.

2.     Любовь к структуризации и перечислениям. Вы наверняка заметили, что когда нейронка генерирует ответ, то часто структурирует пункты в сочетании с длинным тире. Это правильно с точки зрения логики, но, зачастую, он использует его слишком часто и не добавляет комментарии или переходы к дальнейшему перечислению. Совет – добавлять «человеческие» комментарии к пунктам, которые он озвучивает.

3.     Не «тили-тили», а «трали-вали». Из личного наблюдения заметил, что ИИ часто использует структуру предложения «Не …, а …» по 2-3 раза за текст, рекомендация – следить, чтобы такого было меньше и использовать различные структуры построения предложения.

4.     Максимальная усредненность и пустота – Языковые модели учатся писать обо всем на уровне среднего пользователя, мало когда нейронка может выдать революционную идею или концепцию для маркетолога, скорее он пытается сочетать то, что он взял с просторов интернета и выдать за инновацию. Когда вы не первый раз читаете ИИ текст, то заметите, что как будто читаете смесь академика с инфоцыганом. Что с этим делать? Пишите в промтах просьбу писать более человечно, использовать фразы, которые вы говорите в жизни. ДУМАЙТЕ.

Особенно чувствуется «пустота» в тексте, когда любая фраза подбирается из обобщенных слов, будто модель пытается осторожничать.

Для любителей Шекспира и филологов, ссылка на исследование Университета Карнеги - https://www.pnas.org/doi/epub/10.1073/pnas.2422455122

5.     Галлюцинации – Этот признак уже всем знаком не понаслышке, когда машина добавляет несуществующий факт себе в текст. Тут остается только одно – проверять фактуру.

Причиной галлюцинации является необходимость нейронки дать ответ на любой вопрос, а так как он использует «сетку» из вариантов ответа с разными вероятностями, то в случае со сложным вопросом, происходит хаос в выборе варианта.

6.     Англицизмы не к месту. Wi-Fi, TikTok, Instagram (Запрещен на территории РФ), Netflix – Когда вы видете в тексте названия сервисов или понятий, которые обычный человек в СНГ пишет на русском или не используются – это явный признак для читателя, что текст сделан не человеком.

7.     Водяная вода. Нейронки ранее учились на английских текстах, а так как в английском слова в среднем короче, чем у нас, то у них выработалась традиция добавлять воду в текст для объема текста. К сожалению, такая же традиция перебралась и другие языки при генерации ответов.

В дополнение к этому, пользователи интернета также нашли следующие признаки, которых стоит избегать:

·      ИИ использует существительные, где люди чаще выбирают глаголы

·      Предпочитает сложноподчиненные предложения

·      Злоупотребляет причастными оборотами

·      Использует канцелярит, а наречия недолюбливает

·      Использует менее разнообразную лексику, чем человек

·      Мало ярких фраз, метких ассоциаций

Думаю для нас, коллег-маркетологов, такая информация будет полезна, когда хотим завлечь аудиторию интересным контентом, но и не хотим проявить безраличность аудитории, явно показав, что материал был сделан не руками человека.

Приглашаю обсудить как вы работаете с ИИ и как относитесь с ИИ-контенту в интернете, в комментариях