Почему тексты нейросети узнаются и как сделать, чтобы они звучали как ваш бизнес
Текст нейросети узнают по сумме мелочей: общие слова вместо фактов о компании, одинаковые обороты, списки и жирный шрифт на каждом шагу, фразы-итоги в конце абзацев. Модель пишет так, потому что её обучали давать ответ, который подойдёт большинству читателей, а у вашего бизнеса читатель конкретный. Чтобы текст звучал как вы, в запрос нужно положить свои факты и примеры, записать правила голоса компании и править готовый текст по списку признаков. Просьба «пиши как человек» почти ничего не меняет.
По каким признакам читатель узнаёт текст нейросети
Один признак ничего не доказывает: люди тоже пишут длинными оборотами и ставят тире. Подозрение появляется, когда признаков в одном абзаце сразу несколько. Редакторы Википедии из проекта WikiProject AI Cleanup собрали такие признаки в справочную страницу и прямо пишут, что это наблюдения, а не правила, и что полагаться только на детекторы ИИ не стоит.
Ниже — признаки, которые чаще всего встречаются в текстах для сайтов и соцсетей малого бизнеса, с примерами фраз.
| Признак | Как выглядит в тексте компании | Что с ним делать |
|---|---|---|
| Общие слова вместо фактов | «команда профессионалов», «индивидуальный подход», «высокое качество» | заменить тем, что можно проверить: срок, порядок работы, что входит в услугу |
| Важность без содержания | «в современном мире», «играет ключевую роль», «вопрос доверия» | убрать; оставить то, что следует после |
| Противопоставление ради веса | «это не просто ремонт, это забота о вашей безопасности» | сказать прямо, что делаете |
| Тройки ради ритма | «качество, надёжность, комфорт» | оставить одно, но с подробностью |
| Фраза-итог после абзаца | «Это действительно важно.», «Выбор очевиден.» | удалить, если она повторяет сказанное |
| Оформление по шаблону | жирный ярлык и двоеточие в каждом пункте, эмодзи в заголовках | убрать выделение, пункты с одной мыслью свести в абзац |
| Вступление-разгон | «Давайте разберёмся», «Вот что нужно знать» | начать с ответа |
| Восклицание в конце | «Доверьте автомобиль экспертам!» | заменить следующим шагом: как записаться, куда позвонить |
Про тире отдельно. В английских текстах обилие длинных тире стало приметой ответов моделей, и на Хабре этому посвящают целые статьи. В русском наборе тире между словами — обычный знак, его много в любой деловой переписке, поэтому само по себе оно ничего не говорит. Настораживает другое: тире в каждом предложении там, где автор просто не выбрал между запятой, двоеточием и точкой.
Почему модель пишет одинаково, даже если попросить писать иначе
Привычки модели закладываются на дообучении, когда её учат отвечать на запросы и подстраивают под оценки людей и других моделей. Просьба в запросе меняет контекст одного ответа, но не эти привычки.
Это видно по измерениям. Группа исследователей во главе с Алексом Рейнхартом в 2025 году опубликовала в журнале PNAS сравнение текстов людей и моделей. Модели получали первую половину человеческого текста, около 500 слов, и писали продолжение такой же длины; после очистки в основном наборе осталось 8 290 текстов из шести жанров, от новостей до художественной прозы. Что получилось:
- дообученные модели использовали обороты с причастием на -ing в 2–5 раз чаще людей, GPT-4o — в 5,3 раза;
- отглагольных существительных у дообученных моделей было в 1,5–2 раза больше, у GPT-4o — в 2,1 раза;
- слово tapestry («полотно» в переносном смысле) GPT-4o употребляла в 155 раз чаще людей, и оно встретилось в 23 % её текстов;
- базовые версии Llama 3, которые не проходили дообучения на ответах, писали ближе к людям, чем дообученные;
- классификатор по грамматическим признакам отличал текст конкретной модели от человеческого с точностью 93–98 %.
Исследование сделано на английском языке, но механизм тот же и для русского: у модели есть любимые конструкции, и она возвращается к ним чаще человека.
Вторая причина — оформление. В работе, представленной на конференции ACL в 2025 году, авторы проверили, как оценщики выбирают лучший ответ. Оценщики-люди, GPT-4 и модели вознаграждения из верхней части рейтинга RewardBench систематически предпочитали ответы со списками, ссылками, жирным шрифтом и эмодзи, а также более длинные ответы, даже если по качеству они были не лучше коротких. По данным авторов, меньше 1 % таких перекошенных примеров в обучающих данных уже заметно сдвигает оценки модели вознаграждения. Модель учится тому, за что её хвалили, и переносит эту манеру в описание услуги на вашем сайте.
Чем это мешает бизнесу
Текст, собранный из общих слов, подходит любой компании в нише. Если поставить его на сайт конкурента, ничего не придётся менять. Клиент, который сравнивает три сайта, видит три одинаковых обещания «качества и индивидуального подхода» и выбирает по другим признакам: цене, отзывам, скорости ответа.
Есть и практическая сторона. В таком тексте нет того, что клиент ищет: сколько ждать, что входит в работу, как записаться, что будет, если что-то пошло не так. Нейросетевые помощники и поиск, которые собирают ответы из страниц сайтов, тоже опираются на конкретные утверждения. Фразу «мы ценим каждого клиента» нельзя процитировать в ответ на вопрос, а фразу «запись на сегодня, окна видны на сайте» — можно.
Как сделать, чтобы текст звучал как ваш бизнес
Порядок работы такой: сначала собрать факты, потом записать правила, потом дать модели образцы, и только после этого — генерировать и править. Каждый шаг закрывает свою причину шаблонного текста.
| Что | Значение |
|---|---|
| 1 | Факты: Сроки, порядок работы, что входит в услугу, частые вопросы клиентов |
| 2 | Правила голоса: Обращение, запрещённые слова, как обращаться с цифрами |
| 3 | Образцы: Два-три своих текста, которые нравятся вам и клиентам |
| 4 | Генерация: Запрос с фактами, правилами и образцами |
| 5 | Редактура: Проход по списку признаков и сверка каждой цифры |
- Факты. Модель не знает, что мастер показывает старую деталь перед заменой или что в субботу вы работаете до 18:00. Без этого она заполнит место общими словами. Соберите в один документ то, что вы обычно говорите клиентам по телефону, и ответы на вопросы, которые задают чаще всего.
- Правила голоса. Запишите, как компания говорит: на «вы» или на «ты», допустимы ли восклицания, какие слова под запретом, можно ли называть цены, как подписывать цифры. Правила работают, когда они проверяемые: «без восклицательных знаков» проверить можно, «дружелюбно, но профессионально» — нельзя.
- Образцы. Два-три ваших текста, которые нравятся клиентам: письмо, ответ на отзыв, удачный пост. По образцам модель лучше подхватывает длину предложений и манеру, чем по описанию стиля.
- Генерация. В запросе — факты, правила и образцы, а также задача: для кого текст, где он будет стоять, какой следующий шаг должен сделать читатель.
- Редактура. Готовый текст читает человек и проходит по таблице признаков выше. Каждую цифру сверяет с источником: модель может написать правдоподобное число, которого нет в ваших данных.
Последний шаг сократить не получится. Даже с хорошими правилами модель время от времени возвращается к своим привычкам, это видно и по исследованию PNAS: различия с людьми сохранялись и у крупных моделей.
Наш опыт: правила голоса Vidence и абзац до и после
Все тексты Vidence — статьи блога, посты, страницы сайта, письма — пишутся и правятся по одному набору правил. Вот основные из них:
- спокойный тон, обращение на «вы», без восклицательных знаков и без запугивания;
- у каждой цифры есть источник или описание нашего замера; фраза «по нашим замерам на N сайтах» допустима, только если сайтов не меньше 20;
- первый абзац отвечает на вопрос заголовка, сравнение оформляется таблицей;
- обещание результата без условий считается ошибкой, цены услуг в публикациях не называются;
- девять оценочных слов из пресс-релизов запрещены, потому что ничего не сообщают о деле;
- запрещены приёмы, по которым узнают текст модели: противопоставление ради веса, фразы-итоги после разделов, тройки ради ритма, вступления-разгоны, жирный шрифт на каждом пункте.
Правила записаны в виде проверяемого списка. Тот же список получает модель, когда готовит черновик, и тот же список проверяет редактор.
Пример ниже — абзац для страницы условного автосервиса. Компания и цифры в нём придуманы для примера, это не наш клиент.
До правки:
В современном мире выбор автосервиса — это не просто поиск мастера, а вопрос доверия и безопасности. Наш автосервис — это команда профессионалов, высокое качество, надёжность и индивидуальный подход к каждому клиенту. Мы используем передовые технологии и современное оборудование, чтобы ваш автомобиль служил долго. Доверьте свой автомобиль экспертам!
После правки:
Замена масла и фильтров занимает около 40 минут, подождать можно в зоне с кофе. Свободные окна на сегодня видны на сайте, записаться можно в два клика. Перед ремонтом мастер показывает изношенную деталь и называет стоимость работ; если в процессе нашли другую поломку, сначала звоним вам и только после согласия продолжаем.
Что изменено:
| Было | Стало | Какое правило |
|---|---|---|
| «В современном мире…» | убрано | без вступлений, первая фраза сообщает факт |
| «не просто поиск мастера, а вопрос доверия» | убрано | без противопоставления ради веса |
| «профессионалы, качество, надёжность, подход» | сколько длится работа и где ждать | без перечислений общих слов, факт вместо оценки |
| «передовые технологии и современное оборудование» | показ детали и цена до ремонта | утверждение, которое клиент может проверить |
| «Доверьте свой автомобиль экспертам!» | как записаться | без восклицаний, вместо призыва — следующий шаг |
Слов в обоих абзацах почти поровну, 45 и 50. В первом нет ни одного факта, во втором есть длительность работы, порядок записи и правило согласования цены. Такой абзац уже нельзя переставить на сайт соседнего автосервиса без изменений.
Как записать правила голоса своей компании
Для небольшого бизнеса хватит одной страницы. Достаточно ответить на вопросы:
- как обращаемся к клиенту и допустимы ли восклицательные знаки;
- какие слова не используем никогда (обычно это оценки вроде «лучший» и «качественный», которые нечем подтвердить);
- что говорим о ценах: называем, даём диапазон или приглашаем на расчёт;
- что можно обещать и при каких условиях, а что не обещаем никогда;
- откуда берём цифры и как указываем источник;
- какие факты о компании обязательно звучат в текстах: сроки, район, порядок работы, гарантийные условия, если они у вас есть;
- два-три образца текстов, которые вы считаете своими.
Эту страницу стоит прикладывать к каждому запросу к нейросети и отдавать сотруднику или подрядчику, который правит тексты. Если тексты пишет ИИ-ассистент внутри компании, правила можно встроить в его постоянную инструкцию, тогда их не придётся прикладывать каждый раз.
Частые вопросы
Можно ли попросить нейросеть «писать как человек»?
Можно, но результат меняется мало: модель не знает, какой именно человек нужен. Работают факты, правила и образцы ваших текстов.
Поможет ли детектор ИИ-текста?
Опираться только на детектор не стоит, об этом предупреждают и редакторы Википедии в своей справке. Полезнее проверять текст по списку признаков и по фактам.
Плохо ли само использование нейросети для текстов сайта?
Нет. Проблема в текстах без фактов. Черновик от модели с вашими данными и правками редактора бывает лучше, чем текст, написанный наспех вручную.
Нужно ли убирать из русского текста все тире?
Нет. В русском наборе тире между словами — норма. Стоит убирать тире там, где оно заменяет любой другой знак в каждом предложении.
Какая модель пишет менее узнаваемо?
В исследовании PNAS признаки сохранялись у моделей разного размера, а базовые модели без дообучения писали ближе к людям, чем дообученные. Выбор модели важен меньше, чем факты и правила в запросе.
Что дальше
Если вы хотите, чтобы ответы клиентам и тексты писал ИИ-ассистент голосом вашей компании, посмотрите, как мы делаем автоматизацию на ИИ. Проверить, как сайт выглядит для поиска и нейросетей, можно через бесплатный аудит сайта.