Содержание:
- Хуки — боль которую узнают все у кого есть блог
- Видеообзор веб-приложения «Контент-завод»
- Как это работает — пользовательский сценарий без технических деталей
- Что происходит внутри — промпт, Claude, почему именно он
- SEO-поля — конкретная экономия времени
- CSV → Tilda — финальный результат
- Токены и стоимость — объяснение для тех кто не в теме, цифры
- Итог — позиционирование: студия которая строит процессы
🏭 Контент-завод на Claude
Если у Вас есть сайт и вы хотите получать трафик из поиска, Вы знаете эту боль. Нужны статьи. Регулярно. По ключевым запросам. С правильной структурой, мета-тегами, описаниями для соцсетей. И всё это нужно ещё как-то затащить на сайт.
🛑 Знакомая боль: когда блог нужен, а времени нет
Я веду блог на u11.ru о разработке сайтов на Tilda. Темы есть, экспертиза есть, времени — нет. Копирайтер пишет медленно и не понимает специфику платформы. ChatGPT даёт воду. Я решил сделать иначе: собрал собственный инструмент, который генерирует готовые SEO-статьи и сразу отдаёт их в формате для импорта в потоки Tilda.
Назвал свое веб-приложение «Контент-завод» 🏭
В видео ниже 🎬 я подробно показываю функционал и процесс создания статьи для блога с помощью моего веб-приложения «Контент-завод».
По ссылке ниже Вы можете ознакомиться с более детальным описанием веб-приложения «Контент-завод» «Контент-завод» 🔗.
🕹️ Как это работает
Открываю браузер, захожу на закрытый паролем адрес на своём сервере. Вижу четыре вкладки:
- Настройки
- Генерация
- Сохранённые
- Журнал
В настройках один раз описываю свой сайт и услуги — кто мы, для кого работаем, что умеем. Туда же добавляю список ключевых запросов: «заказать сайт на Tilda», «лендинг под ключ», «сайт для b2b» и так далее. И задаю структуру статьи — фактически это техзадание для нейросети: H1 с ключевым запросом, вводный абзац, блоки с h2, CTA в конце.
Дальше перехожу на вкладку «Генерация». Выбираю запрос из списка или ввожу вручную. Ставлю слайдером желаемый объём — от 1 000 до 10 000 знаков. Нажимаю «Сгенерировать статью».
Через 15–30 секунд в редакторе появляется готовая статья.
🧠 Что происходит внутри
Запрос уходит на мой PHP-прокси на сервере, оттуда — в OpenRouter, и дальше к модели Claude Sonnet от Anthropic. Я сознательно выбрал именно Claude: он лучше других держит структуру текста, не «плывёт» в длинных статьях и пишет живее, чем большинство альтернатив.
Промпт формируется автоматически из трёх источников:
- Тематика сайта — описание из настроек. Это контекст для модели: чем подробнее описаны услуги и аудитория, тем точнее получается текст. Не «сделай статью про Tilda», а «напиши для студии которая делает кастомные сайты на Zero Block для b2b, средний чек от 80 тысяч».
- Ключевой запрос — то, под что оптимизируется статья. Модель знает: запрос должен быть в H1 и встречаться в тексте 2–3 раза естественно, без переспама.
- Структура — моя авторская схема статьи. Это и есть главный рычаг качества. Я задаю конкретные блоки, их порядок и примерный объём каждого. Нейросеть следует этой структуре как техзаданию.
Итоговый промпт выглядит примерно так:
Ты SEO-копирайтер. Напиши SEO-статью для сайта по теме: [описание сайта]. Ключевой запрос: "[запрос]". Структура: [мои блоки]. Требования: объём ~3000 знаков, запрос в H1 и 2–3 раза в тексте, без воды, для русскоязычной аудитории, markdown-разметка. Верни только текст статьи.
Ответ приходит в Markdown. Инструмент автоматически конвертирует его в HTML и вставляет в визуальный редактор — можно сразу читать и при необходимости редактировать.
🔍 SEO-поля заполняются сами
После генерации одна кнопка — «Заполнить автоматически» — и все семь SEO-полей заполнены:
- Название поста (H1 на сайте)
- Краткое описание (анонс)
- SEO-заголовок (Meta Title, 50–70 символов)
- SEO-описание (Meta Description, 120–160 символов)
- Ключевые слова
- Заголовок для соцсетей (og:title)
- Описание для соцсетей (og:description)
Инструмент сам вытаскивает заголовок из текста, берёт первый содержательный абзац как описание, обрезает всё по правильным лимитам — не на полуслове, а по границе слова. Счётчики символов подсвечиваются зелёным когда попадаешь в рекомендуемый диапазон.
Всё можно скорректировать вручную перед скачиванием.
⚡ Скачиваю CSV — и статья в Tilda
Нажимаю «Скачать CSV» — и получаю файл готовый к импорту в Tilda Потоки. Внутри: текст статьи в формате JSON-блоков Tilda, все мета-теги, дата публикации, статус «published», уникальный URL-адрес поста.
Захожу в Tilda, импортирую файл — статья появляется в блоге со всем оформлением. Без копипасты, без ручного заполнения полей, без потери форматирования.
От нажатия кнопки до готовой статьи в блоге — около двух минут.
💎 Про токены и стоимость
Инструмент работает через OpenRouter — это агрегатор AI-моделей с единым API и оплатой по факту использования. Регистрируешься на openrouter.ai, пополняешь баланс и получаешь API-ключ. Никаких подписок — платишь только за то, что генерируешь.
- Статья на 3 000 знаков стоит примерно $0.01–0.03 (менее трех рублей).
- Статья на 7 000 знаков — около $0.07.
Для сравнения: статья у копирайтера в той же нише стоит от 1 500 рублей и пишется день-два.
Что такое токен? Токен — это единица измерения текста в AI-моделях. Примерно 1 токен = 4 символа. Чем длиннее статья, тем больше токенов — тем дороже. Но даже 100 статей в месяц обойдутся в $2–4.
🎯 Что я получил в итоге
Раньше одна статья для блога занимала у меня или моей команды от 2 до 4 часов: написать, отформатировать, заполнить мета-теги, загрузить в Tilda. Сейчас — 3 минуты, из которых большую часть занимает вычитка и лёгкая правка.
Это не значит что нейросеть пишет идеально. Статьи нужно читать, иногда дополнять живыми деталями, примерами из практики, конкретными цифрами. Но черновик который нужно улучшить — это совсем другое, чем чистый лист. Можете ознакомиться с получившейся статьей по ссылке 🔗.
Контент-завод живёт на закрытом поддомене моего сервера, защищён паролем, работает только с моего домена. Инструмент для внутреннего использования — но именно такие вещи и отличают студию 🌐, которая строит процессы, от студии которая просто делает сайты.
Я доработал контент-завод. Подробное описание релиза читайте в моей новой статье.
