Что такое AI-копирайтинг и как он работает

Что такое ИИ-копирайтинг

ИИ-копирайтинг — это создание текстов с помощью программ на основе больших языковых моделей (LLM). Вы задаете задачу: написать статью, письмо, карточку товара, рекламный заголовок и так далее. Программа генерирует готовый текст за секунды, опираясь на паттерны, которые она извлекла из сотен миллиардов слов.

К сожалению или счастью, AI не умеет думать. Он не воспринимает смыслы так, как это делает человек. ИИ просто предсказывает, какое слово или предложение должно идти следующим в данном контексте, с точки зрения статистической вероятности. Именно поэтому AI-тексты получаются грамматически корректными и внешне связными, но иногда фактически неточными или лишенными реального опыта.

Основные драйверы рынка ИИ-копирайтинга: инфографика подготовлена LZ.Media по данным Market Research Intellect

Чем AI-копирайтинг отличается от классического

Живой коммерческий автор работает по понятной схеме: изучает продукт, разговаривает с экспертами, исследует аудиторию и принимает решения: что включить в текст, что убрать, какой тон выбрать для читателя. За хорошим текстом стоит работа с источниками, проверка фактов и понимание бизнес-контекста.

AI делает всё это быстрее, но поверхностнее. Он не позвонит клиенту, чтобы уточнить детали кейса, не почувствует, что какой-то абзац звучит фальшиво и не откажется сам от яркого оборота ради точности. Зато он напишет 50 карточек товара за 10 минут и не устанет на 51-й — именно там, где у человека начинает замыливаться глаз.

Тем не менее, основная разница не в скорости, а в природе задачи: ИИ хорошо справляется с тем, где нужны структура и масштаб. Человек же незаменим там, где главенствует оригинальная мысль.

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ: Почему ИИ перестал быть хайпом и стал обычным рабочим инструментом — разобрали в обзоре главных AI-трендов.

Откуда и как появился ИИ-копирайтинг

Отправной точкой в этой истории можно считать 2018 год, когда OpenAI выпустила GPT-1 — первую большую языковую модель на архитектуре трансформера. Модель была обучена на огромных массивах текстов и умела генерировать связные ответы. Тогда это выглядело как академический эксперимент. В 2020 году вышел уже GPT-3. Эта модель начала писать тексты, которые с трудом отличались от человеческих. Именно тогда появились первые коммерческие сервисы для копирайтинга на базе AI: Jasper, Copy.ai и десятки других.

В ноябре 2022 года OpenAI запустила ChatGPT в публичный доступ. За два месяца сервис набрал 100 миллионов пользователей — быстрее, чем любой другой продукт в истории интернета. К декабрю 2024 года еженедельная аудитория ChatGPT достигла 300 миллионов человек, а суточное число сообщений превысило 1 миллиард. Ну а рынок инструментов AI-копирайтинга, который в 2023 году оценивался в $1,7 млрд, по некоторым прогнозам, достигнет $9,2 млрд к 2031 году.

Таймлайн с короткой историей ИИ-копирайтинга: инфографика подготовлена LZ.Media

Как работает AI-копирайтинг

Большие языковые модели — это не базы данных с готовыми текстами. Они не хранят статьи и не «вспоминают» нужный абзац по запросу. Принцип работы другой: модель учится на огромных массивах текстов — книгах, сайтах, научных статьях, форумах — и в процессе обучения выявляет разные закономерности. Например, какие слова стоят рядом, как строятся предложения, что обычно следует после вступления в статье определенного жанра.

Когда вы пишете промпт — запрос к модели — она не «понимает» его в человеческом смысле. Она анализирует контекст и предсказывает наиболее вероятную последовательность слов, которая соответствует запросу. Именно поэтому GPT-4 или Claude способны написать связный текст на любую тему: не потому что знают её, а потому что видели достаточно похожих текстов, чтобы воспроизвести их логику и структуру.

Это объясняет и главный недостаток ИИ-копирайтинга. Модель воспроизводит паттерны, но не проверяет факты и не отвечает за точность. Она уверенно напишет цифру, которую никогда не существовало — просто потому что в обучающих данных встречались похожие конструкции. Именно поэтому любой AI-текст перед публикацией требует фактчекинга.

Что происходит «под капотом»

Обучение языковой модели проходит в два этапа. Сначала — предобучение: модель обрабатывает сотни миллиардов токенов (слов и частей слов) и учится предсказывать следующий токен в последовательности. Затем — дообучение с обратной связью от людей: специалисты оценивают ответы модели, и на основе этих оценок она корректирует поведение, становится более полезной и менее токсичной.

Когда вы отправляете промпт, модель обрабатывает его в так называемом «окне контекста» — это объем текста, который она держит в памяти за один раз. Например, некоторые модели ИИ могут работать с целой книгой в рамках одного диалога и сохранять связность на протяжении всей сессии.​

Как работают языковые модели: инфографика подготовлена LZ.Media

Роль человека в ИИ-копирайтинге

AI не работает сам по себе. Это инструмент, результат которого напрямую зависит от качества задания. Плохой промпт дает плохой текст. Хороший промпт — точный, с контекстом, с примерами тона и аудиторией — обеспечивает вам черновик, который уже близок к финальному.

Это и есть промпт-инжиниринг — умение формулировать задачу так, чтобы модель дала максимально полезный результат. Сравните два запроса:

• «напиши статью про контент-маркетинг»;
• «напиши вступление для статьи в корпоративный блог B2B-компании, которая продает CRM для среднего бизнеса. Тон — экспертный, но без канцелярита. Аудитория — директора по маркетингу. Нужно объяснить, почему 70% B2B-компаний теряют лидов из-за отсутствия контент-стратегии». 

Второй вариант даст текст, с которым можно работать. Первый — более обобщенный шаблон. Поэтому в промптах важно указывать роль для ИИ, формат, цель и объем будущего текста, стоп-слова и так далее.

Даже при хорошем промпте человеческая редактура остается обязательной. AI не знает, что ваш клиент три раза переписал оффер, что у вас был неудачный кейс в этой нише, который лучше не упоминать, или что ваша аудитория терпеть не может слово «ниша». Редактор/автор добавляет всё то, чего у модели нет: опыт, контекст и ответственность за текст.

ВАЖНО: Первое, что нужно сделать после получения ИИ-черновика — прочитать его вслух. Всё, что спотыкается на языке, режет слух или звучит как официальный документ, нужно править. Уже потом вы можете добавлять конкретику в виде цифр и примеров из практики, а также свое мнение в виде личного комментария, профессиональной оговорки или нестандартной метафоры.

Тенденции рынка ИИ-копирайтинга: инфографика подготовлена LZ.Media по данным Market Research Intellect

Вопрос «заменит ли AI копирайтеров?» задают уже минимум года три. За это время накопилось достаточно данных, чтобы дать честный ответ. Спойлер: смерти профессии не происходит, но рынок меняется. Например, спрос на рутинные текстовые задачи действительно упал на 20–50%. Это работа, которую ИИ делает быстрее и дешевле. При этом спрос на авторов, которые умеют работать с нейросетью, управлять контент-стратегией и производить материалы с реальной экспертизой, только растет.​

Инструменты AI-копирайтинга

Рынок нейросетевых инструментов для работы с текстом сейчас перегрет: новые сервисы появляются каждый месяц, а маркетинг у большинства из них опережает возможности. При этом выбор инструмента зависит не от рейтингов, а от задачи. Большинство контентных команд в итоге приходят к разного рода ИИ-комбинациям. Покупать один инструмент на все случаи — это либо переплачивать за ненужные функции, либо мириться с ограничениями там, где можно было получить больше и лучше.

ChatGPT (OpenAI)

Самый узнаваемый инструмент на рынке: 300 миллионов еженедельных пользователей к концу 2024 года и 62,5% рынка B2C-подписок на AI-инструменты — конкурентов рядом нет. ChatGPT хорошо справляется с задачами широкого профиля: написать черновик статьи, придумать варианты заголовков, переформулировать абзац, подготовить структуру для лонгрида. 

Бесплатная версия дает доступ к базовой модели с лимитами. Главный минус — склонность к гладким, но шаблонным формулировкам. ChatGPT пишет грамотно, но узнаваемо: тексты часто требуют серьезной редактуры, чтобы убрать характерные обороты и предсказуемую структуру.

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ: Как именно применять ChatGPT в работе с текстами и SEO — конкретные сценарии и примеры в отдельном материале LZ.Media.

Claude (Anthropic)

Прямой конкурент ChatGPT, который в задачах на длинный контент и редактуру выигрывает по качеству выходного текста. Тексты Claude звучат естественнее и требуют меньше правки — это особенно заметно на лонгридах, где ChatGPT начинает «плыть» по структуре.

Бесплатная версия доступна с ограничениями. Контекстное окно в 200K токенов делает Claude практически безальтернативным, когда нужно работать с большим документом: проанализировать транскрипт интервью, переработать объемный бриф или свести несколько черновиков в один связный текст.

DeepSeek

Китайская модель, которая в начале 2025 года взорвала рынок и быстро стала одним из самых популярных инструментов в России — в том числе потому, что работает бесплатно, без VPN и без регистрации с иностранным номером. Хорошо понимает русский язык, справляется со сложными многошаговыми задачами, поддерживает режим цепочки рассуждений DeepThink и поиск по интернету.

Для копирайтинга DeepSeek особенно полезен в задачах, где нужна аналитика: разобрать тему, выстроить структуру, переработать черновик. Писать с нуля «живые» тексты у него получается чуть хуже, чем у Claude. Но как бесплатный инструмент без инфраструктурных барьеров он занял прочное место в рабочем процессе многих команд.

Что еще используют?

GigaChat. Российская модель от Сбера, которая хорошо работает с русским языком на уровне грамматики, падежей и официально-делового стиля. Доступна бесплатно в базовой версии, есть Pro-тариф для бизнеса. Главное преимущество — данные не уходят на зарубежные серверы, что критично для компаний, работающих с чувствительной информацией или под требованиями к хранению данных в РФ. Для SEO-текстов, рерайта, деловой переписки и корпоративного контента GigaChat справляется достойно. Для задач, где нужна нестандартная подача, живой тон или сложная структура аргументации — заметно уступает западным моделям.

YandexGPT. Модель Яндекса, встроенная в экосистему компании: работает в «Алисе», «Яндекс Браузере» и инструментах «Яндекс 360». Сильная сторона — актуальная информация из поиска: YandexGPT имеет доступ к свежим данным, что делает его полезным там, где важна актуальность. Как самостоятельный инструмент для серьезного копирайтинга его используют реже — больше как вспомогательный: проверить факт, найти формулировку, сгенерировать варианты заголовков прямо в браузере.

Gemini. Модель от Google, которая хорошо генерирует тексты, интегрирована в Google Docs и Gmail. Русский язык понимает, но иногда вставляет английские фрагменты в русскоязычный текст — это раздражает при работе с длинными материалами. Главный барьер для российских пользователей — платная подписка официально недоступна без зарубежной карты. Бесплатная версия есть, но с лимитами. Те, кто уже сидит в экосистеме Google Workspace, используют Gemini органично — для остальных инфраструктурный порог перевешивает.

Qwen. Китайская модель от Alibaba, которая поддерживает 119 языков включая русский, работает в России без VPN и полностью бесплатно. Хорошо справляется с аналитикой, генерацией структур, переводами. Качество русскоязычного текста здесь на уровне DeepSeek, а на задачах с длинным контекстом эта нейросеть даже иногда выигрывает. Интерфейс только на английском, поэтому в российском сообществе копирайтеров Qwen пока не широко известен.

Сравнительная таблица популярных в России нейросетей для ИИ-копирайтинга: инфографика подготовлена LZ.Media

Какие тексты создают в рамках ИИ-копирайтинга

SEO-тексты и статьи для блога

Это самое массовое применение AI в копирайтинге: 85% пользователей ИИ-инструментов используют их именно для создания блогового контента. Причина простая: статьи для блога — это большой объем, повторяющаяся структура и четкая задача. AI собирает скелет текстов, раскрывает подзаголовки, формулирует определения.

При этом важно понимать разницу между черновиком и финальным текстом. AI не проверяет факты и не чувствует, когда аргумент надо подкрепить конкретным примером. Компании, которые публикуют ИИ-тексты без редактуры, быстро замечают последствия по поведению читателей: время на странице падает, дочитываний нет. Те же, кто выстроил процесс «AI-черновик + редактор», получают другой результат: 65% маркетологов говорят об улучшении SEO-показателей при использовании ИИ в создании контента.​

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ: Только 19% B2B-маркетологов получают системный результат при использовании ИИ для блога. Как выстроить блог так, чтобы он работал, — в нашем разборе трендов корпоративного контента.

Рекламные объявления и слоганы

Рекламный текст — задача, где AI раскрывается на полную. Тестировать 30 вариантов заголовка для объявления раньше стоило многих часов работы копирайтера. Сейчас это вопрос правильно составленного промпта и пяти минут. ИИ генерирует варианты быстро, не устает и не привязывается к «своим» формулировкам.

Слоганы и короткие рекламные тексты — отдельная история. AI хорошо работает с шаблонными структурами: боль → решение → CTA, AIDA, PAS. Но там, где нужны юмор, культурный контекст, игра слов или нестандартная точка зрения — человек по-прежнему выигрывает.

Email-рассылки

Это один из самых показательных кейсов применения AI. Автоматизированные письма на основе разных пользовательских триггеров в среднем дают 42% открытий против 20–25% у обычных рассылок. Нейросеть здесь помогает не только с текстом, но и с логикой: генерирует варианты тем писем, подбирает время отправки под сегмент, адаптирует тело письма под поведение конкретного пользователя.​

Для B2B-рассылок AI особенно полезен на этапе драфтинга: взять структуру письма, наполнить её фактурой из брифа, подобрать тему. Но финальную версию всё равно правит человек, потому что письмо от компании должно звучать как письмо от человека, а не как шаблон из CRM.

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ: Если вам интересно, какие тренды почтовых рассылок можно использовать при генерации текстов, переходите сюда и изучайте нашу статью.

Посты для социальных сетей

Опросы показывают, что 49% маркетологов используют AI именно для текстового контента в соцсетях. Здесь ИИ закрывает задачу объема: один лонгрид легко разбивается на серию постов для ВКонтакте, Telegram или TenChat. Инструмент адаптирует тон под платформу, предлагает варианты заголовков и подбирает хэштеги.

Главное ограничение тут — голос бренда. Посты в соцсетях — это живая коммуникация, и читатели мгновенно чувствуют, когда за текстом нет человека. AI дает структуру и вариативность, но интонацию и своевременность реакции на инфоповод всегда привносит автор.

Описания товаров для e-commerce

Задача, где AI выигрывает за счет масштаба. Написать 2000 описаний товаров вручную — это месяцы работы живого автора, но ИИ справляется за считанные дни. Качество здесь напрямую зависит от промпта и структуры входных данных. Если дать AI только название и артикул, вы получите обобщенный текст. Если же расписать характеристики, целевую аудиторию и конкретную выгоду для покупателя — описание будет работать.

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ: Для успешной работы онлайн-магазина недостаточно одних товарных карточек. О том, какие есть способы продвижения сайта в e-commerce, мы сделали большой и очень подробный гайд.

Скрипты и сценарии

Скрипты для продаж, тексты для голосового помощника, диалоги для чат-ботов — AI справляется со всем этим в формате черновика. Структура диалога, логика возражений, переходы между блоками — это паттерны, которые модель воспроизводит хорошо.

Сценарии для видео — отдельный большой сегмент. ИИ генерирует поминутный план, прописывает закадровый текст, адаптирует хронометраж под формат. Для YouTube-ролика или рекламного видео это сокращает подготовительный этап в разы. Ну а финальная доработка под конкретного спикера, его манеру говорить и живые детали — это уже ручная работа.

Где выигрывает AI, а где — человек: инфографика подготовлена LZ.Media

Преимущества AI-копирайтинга

Скорость

Маркетологи, которые работают с AI-инструментами, экономят в среднем 3 часа на каждом подготовленном материале и около 2,5 часов рабочего времени в день. Написание блоговой статьи с ИИ и вовсе ускоряется примерно вдвое. Скорость особенно важна там, где контент привязан к инфоповодам. AI позволяет подготовить черновик за минуты и выпустить материал, пока тема горячая.

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ: ИИ-контент меняет не только скорость производства текстов, но и правила продвижения. Пользователи чаще ищут ответы не в Google, а у нейросетей, что и рождает новое направление под названием GEO. Как в нём продвигаться и что такое AEO — объяснили в нашем лонгриде.

Удешевление контента

По данным исследований, один блоговый пост, созданный с помощью ИИ, обходится в 4,7 раз дешевле, чем такой же материал, написанный человеком с нуля. Получается, писать с AI выгоднее. В то же время общий бюджет на контент у компаний, которые перешли на ИИ, почти не изменился: деньги просто перераспределяются. Теперь можно меньше средств закладывать на производство черновиков, и больше — на редактуру, стратегию и дистрибуцию.

Важно при этом понимать, что экономия работает преимущественно в гибридной модели. Компании, которые полностью убирают человека из процесса, получают дешевый контент, который не работает. Поэтому выгоды тут нет.

Масштабируемость

Это преимущество, которое сложно переоценить для e-commerce и больших контентных проектов. Человеческая команда упирается в потолок: автор устает, качество текста падает после 2-3 рерайтов. И здесь ИИ становится палочкой-выручалочкой.

Команды, которые используют AI для создания контента, в среднем производят в 3–5 раз больше материалов без увеличения штата. Для агентств это прямое конкурентное преимущество: можно брать больше проектов, не раздувая ресурс. Для брендов же — это возможность закрыть контентом ниши, которые всегда были не самыми приоритетными, но потенциально полезными.

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ: Возможности масштабирования с ИИ доступны для разных маркетинговых каналов. О том, как это работает в контекстной рекламе, смотрите тут.

Многоязычность

AI-инструменты работают с десятками языков без смены интерфейса и без найма нового специалиста. При этом точность ИИ-перевода по основным языковым парам достигает 94% — рабочий уровень для большинства маркетинговых задач.

Для бизнеса, который выходит на новые рынки, это убирает один из главных тормозов: больше не нужно ждать локального копирайтера или переводчика, чтобы запустить кампанию на втором языке. Достаточно адаптировать промпт под культурный контекст и проверить результат с носителем языка. Последний шаг обязателен — AI хорошо переводит слова, но не всегда чувствует культурные коннотации и уж тем более юмор.

Преодоление «творческого ступора»

Страх белого листа — реальная проблема, с которой сталкивается любой автор. AI решает её не тем, что пишет за вас, а тем, что убирает момент старта. Черновик из трех абзацев, пусть и средний, уже есть — и работать с ним психологически проще. Опросы показывают, что 90% маркетологов используют ИИ именно для генерации идей и создания первых черновиков — это первый и самый болезненный этап.

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ: Иногда причина нашего ступора не в страхе, а в прокрастинации. Тогда даже ИИ окажется бессилен: мы будем просто саботировать изучение нейросетей. Как это работает — пояснили в другом материале про прокрастинацию сотрудников и руководителей.

Преимущества AI будут показывать себя только при грамотно организованном процессе разработки контента: инфографика подготовлена LZ.Media

Ограничения и недостатки ИИ-копирайтинга

Отсутствие экспертизы и эмоционального интеллекта

Как мы уже несколько раз упоминали выше, AI не знает вашего продукта изнутри. Он не разговаривал с вашими клиентами, не слышал, как менеджер защищает КП и не чувствует, что аудитория воспринимает определенные слова как сигнал «это не для нас». Всё, что модель знает, — паттерны из обучающих данных.

Для B2B-контента это особенно ощутимо. Экспертная статья, которая реально работает на доверие — не структура и не ключевые слова. Это конкретный опыт, нюансы, которые знает только практик, и позиция, за которой стоит человек. ИИ имитирует экспертность, но не производит её. Читатель, который разбирается в теме, это замечает, причем иногда с первого абзаца.

С эмоциональным интеллектом та же история. Написать текст, который попадает в конкретное состояние читателя — тревогу перед выбором подрядчика, усталость от повторяющихся ошибок, желание наконец решить проблему раз и навсегда — это задача, где живой автор выигрывает. AI может воспроизвести форму такого текста, но редко попадает в точную интонацию.

Риск шаблонности и «роботизированного» звучания

ИИшные тексты до сих пор узнаваемы. Характерные обороты («это не про X, это про Y»), рубленые предложения, ошибки в сложных случаях пунктуации, неожиданные англицизмы — всё это маркеры, которые читатель считывает даже бессознательно. Отсюда и снижение вовлеченности: никто не хочет делиться AI-контентом или вникать в его смыслы.

Проблема тут, конечно, не в том, что нейросеть плохо пишет. Проблема в том, что она пишет предсказуемо. Один и тот же запрос у разных пользователей даст похожую структуру и похожие выводы. Когда все в нише пользуются одними инструментами и не редактируют результат, контент становится однородным, и отстроиться от таких конкурентов невозможно. Но ведь мы пишем тексты, чтобы запомниться, не так ли?

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ: Узнать больше о признаках сгенерированного в ChatGPT текста можно из нашей отдельной блоговой статьи.

Галлюцинации и проблемы с фактчекингом

Это самое опасное ограничение для экспертного и B2B-контента. Языковые модели генерируют текст, предсказывая вероятные слова, а не проверяя факты. AI уверенно называет несуществующие исследования, неправильные цифры, выдуманные цитаты и ошибочные даты.

Средний уровень галлюцинаций у топовых моделей на стандартных задачах — около 3–5%. Звучит немного, но при работе с профессиональными темами цифра вырастает: в юридических и медицинских текстах галлюцинации встречаются в 6–18% случаев. Новые «рассуждающие» модели неожиданно показывают более высокие показатели: OpenAI сама признала, что o3 галлюцинирует в 33% случаев при работе с публичной информацией о людях.

Любую цифру, ссылку, название компании, цитату и дату в ИИ-тексте нужно проверять вручную. Это не опционально — это обязательная часть процесса.

SEO-риски

Google и «Яндекс» не наказывают за сгенерированные тексты. Алгоритмы оценивают качество контента, а не инструмент, которым он создан. Проблема возникает в другом месте.

Дело в том, что компании, которые запускают массовую генерацию AI-текстов без редактуры, получают контент с предсказуемой структурой и нулевой уникальностью. Именно это попадает под фильтры: после обновления Helpful Content Update в марте 2024 года 45% сайтов с низкокачественным контентом потеряли позиции. Не потому, что они использовали AI, а потому что публиковали шаблонные тексты, которые ничего не добавляют пользователю.

Еще сеошный один риск — технический. Массовая публикация похожих страниц по близким запросам создает проблему дублирования, с которой поисковики борются давно и достаточно жестко.

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ: AI-контент меняет не только работу копирайтеров, но и всю логику поисковой оптимизации. Что происходит с SEO прямо сейчас и на чём делают фокус специалисты — в нашем обзоре трендов поискового продвижения.

Этические и юридические вопросы

Здесь актуальны сразу несколько аспектов, и ни один из них пока не урегулирован окончательно.

Авторство. В Соединенных Штатах, например, Бюро по авторским правам в 2025 году закрепило позицию: контент, созданный исключительно ИИ без значимого участия человека, не защищается авторским правом. Это значит, если ваш конкурент скопирует AI-текст с вашего сайта, доказать нарушение будет сложно. При этом сами модели обучаются на текстах, которые могут быть защищены авторским правом. Сейчас это предмет десятков судебных исков, которые рассматриваются по всему миру.

Прозрачность. Часть аудитории в наше время принципиально хочет знать, читает она AI-текст или человеческий. Стандарты раскрытия этой информации пока не сформированы, но тема активно обсуждается.

Ответственность за содержание. Если иишный текст содержит фактическую ошибку, которая нанесла ущерб читателю, — кто за это отвечает? Очевидно, что компания, которая опубликовала материал, не проверив его. В YMYL-нишах (медицина, финансы, юриспруденция) такие недочеты и промахи могут иметь репутационные и финансовые последствия для бизнеса.

У каждой проблемы есть свое решение: инфографика подготовлена LZ.Media

___

Если вы дочитали до нашу статью, то скорее всего, уже понимаете: ИИ-копирайтинг — это отлаженный процесс, в котором нейросеть закрывает вопросы скорости и объема, а человек отвечает за смысл, экспертизу и голос бренда. Выстроить такой процесс можно и самостоятельно. Но когда вы понимаете, что контент разного типа нужен регулярно и в больших объемах, — это уже задача для команды, у которой есть и насмотренность, и опыт. Мы в LZ.Media занимаемся именно этим: берем бизнес-задачу, выстраиваем контент-стратегию и делаем AI-тексты, которые редактор доводит до классного финального результата. Если хотите разобраться, как это может работать конкретно для вашего проекта, — просто напишите нам.