Каждый, кто занимается контентом, знает: составить план публикаций на ближайшее время всегда непросто, и эта задача обычно требует немало времени и сил на выполнение. Более того, постоянная работа с контентом, посвященным определенной теме, нередко выматывает авторов, что приводит к выгоранию, а иногда и к отказу от ведения собственного блога.
Бывает и так, что пользователь начинает вести собственную страничку в Сети, однако через время у него совершенно не остается каких-либо идей на то, каким вопросам посвятить свои очередные публикации. И та проблематика, которая еще недавно представлялась ему интересной и захватывающей, не вызывает ничего, кроме отторжения. Знакомая ситуация? Тогда вам точно пора воспользоваться искусственным интеллектом, который поможет сгенерировать хоть сотню новых идей для статей (и сделать это буквально в два счета). Давайте рассмотрим лучшие нейросети, которые подходят для решения данной задачи.
Десять признанных нейросетей, с которыми легко генерировать идеи публикаций
Нижеперечисленные платформы, на наш взгляд, лучше всего подходят для тех ситуаций, когда возникает необходимость в создании контент-плана:
- Grok. Мощный инструмент для технических и аналитических задач, отлично справляется с обработкой больших данных и сложным анализом.
- Perplexity. Экспертный поисковик с функцией выдачи структурированных, точных и проверенных ответов.
- Claude. Надежная текстовая модель с высокой степенью понимания контекста и, что немаловажно, старательным соблюдением этических норм.
- ChatGPT. Универсальный ассистент, умеющий работать с текстами, кодом и даже изображениями, подходит для широкого круга задач.
- Gemini. Мультимодальный ИИ от Google, который совмещает обработку текста, изображений и звука.
- DeepSeek. Китайская мощная нейросеть с акцентом на генерацию текста и обработку естественного языка.
- GigaChat. Продвинутый чат-бот с высокой скоростью обработки запросов и широким спектром применения.
- WritingmateAI Text Generator. Бесплатный генератор текстов без необходимости регистрации, идеален для быстрого создания контента.
- DeepAI. Трансформерная модель, специализирующаяся на создании текстов, которая учитывает стилистические и тематические запросы.
- TextSynth. Генератор текста с широким контекстным окном. Хорошо подходит в тех случаях, когда нужны идеи статей на техническую или научную тематику.
Как использовать ИИ для генерации идей и создания контента
На самом деле, нет ничего проще, чем создать достойный контент-план при помощи искусственного интеллекта. Нужно лишь зарегистрироваться на одном из нейросетевых порталов и обрисовать в чате свою задачу. Например, на странице Claude:
Большинство нейросетей выдадут ответ в считанные минуты, и у вас сразу же будет на руках готовый список нужных идей. ChatGPT решает эту задачу следующим образом:
Следует лишь не забывать о том, что любой контент, созданный при помощи искусственного разума, практически всегда требует определенной доработки. В противном случае читатели легко догадаются о том, что публикации в вашем блоге или на сайте являются плодом работы нейросетей. А сегодня мало кто испытывает желание потреблять такого рода контент. Ведь читатели не глупцы — они и сами могут легко зайти на страницу с искусственным интеллектом и сгенерировать для себя подобного рода «статью». Поэтому, если вы хотите высоких конверсий и доверия клиентов, то не пренебрегайте дальнейшей обработкой и адаптацией и заголовка, и самого текста. Результат, выданный ИИ, всегда полезно «очеловечить».
Какой именно нейросетью пользоваться? Здесь все зависит исключительно от личных предпочтений. Для написания креативных заголовков и сценариев подойдут универсальные модели наподобие ChatGPT и Claude. Они не только генерируют связные и логичные тексты, но и умеют поддерживать диалог, что полезно при разработке интерактивных проектов или автоматизации клиентской поддержки. Мультимодальные ИИ, подобные Gemini, позволяют интегрировать текстовую информацию с изображениями и звуком. А это существенным образом расширяет возможности креаторов и разработчиков продуктов.
Адаптация ИИ под свои нужды
Также не стоит забывать и о том, что результаты генерации можно улучшить, предварительно «обучив» нейросеть на собственных данных. Если предварительно загрузить в чат-бот примеры заголовков, которые вам нужны, или же другую релевантную информацию, то можно значительно повысить точность ответов и сделать взаимодействие с ИИ более полезным. Обучение моделей на собственных данных поможет вам создавать более персонализированные решения с учетом специфики ваших требований.
Обучение особенно полезно при создании контент-планов, в рамках которых есть необходимость сохранять логическую последовательность и тематическую глубину. Используя заранее подготовленные примеры успешных статей или ключевых тем, вы можете научить ИИ создавать эффективные стратегии публикаций, которые будут способствовать привлечению читателей и повышению вовлеченности. Персонализированные решения на базе ИИ помогут оптимизировать процесс планирования и сделают ваш контент более системным и продуманным.
Надеемся, что наш обзор был для вас полезным и желаем творческого вдохновения в работе с нейросетями!
Это хорошо, что система даёт список источников, которые она использовала для ответа. Было бы вообще отлично, если бы эти источники…