Перейти к содержимому
Автоматизация отделов

Автоматизация контент-производства с понятной архитектурой, KPI и контролем SLA

Контент-завод: AI-рерайт новостей по RSS, генерация обложек (nano-banana, gpt-image), редакторская петля, автопубликация в CMS (Payload, WordPress, 1С-Битрикс) и мессенджеры. Запускаем за 3-5 недель.

0+

постов в день на автопилоте

0%

экономия на копирайтере при том же объёме

0нед

до полного контент-завода с редакторской петлёй

Типовые проблемы

Что обычно тормозит запуск и масштабирование

Мы смотрим не на отдельные инструменты, а на весь коммерческий и операционный контур: лиды, данные, роли, интеграции и фактическую стоимость ручной работы.

Копирайтер не успевает — 2-3 статьи в неделю, а нужно 10-15 для роста SEO-трафика.

Рерайт чужих новостей делается вручную — копирайтер тратит 2-4 часа на статью, которая через неделю устаревает.

Обложки заказываете у дизайнера или скачиваете со стоков — единого стиля нет, дизайнер дорогой, стоки банальные.

Публикация в блог и Telegram — два отдельных процесса, иногда забывают одно из двух.

AEO/llms.txt/JSON-LD никто не настроил — материалы не попадают в выдачу ChatGPT/Perplexity.

Решение

Как мы превращаем хаотичный процесс в управляемую систему

Решение строится вокруг бизнес-метрик и поддерживается архитектурой, которая не ломается от новых каналов, отделов и интеграций.

Pipeline RSS → AI-рерайт → редактор → публикация

RSS-фид от индустриальных источников → LLM-рерайт (GPT-5, Claude Opus, Gemini) с фактчекингом → редактор проверяет 5 минут → автопубликация в CMS с SEO-разметкой.

AI-обложки в едином стиле

nano-banana или gpt-image-2 генерируют обложки по промптам с привязкой к стилю бренда. Каждая статья получает свою картинку без участия дизайнера.

AEO + автопубликация в мессенджеры

FAQ-разметка, llms.txt, JSON-LD автоматически добавляются. После публикации статья распространяется в Telegram-канал, ВК, email-рассылку через webhook.

Как работаем

Прозрачный процесс внедрения от аудита до сопровождения

1

Аудит и стратегия контента

Анализируем целевые ключи, конкурентов, существующий блог. Подбираем RSS-источники и стек LLM. Согласуем стиль бренда и редакционные регламенты.

2

Pipeline и AI-настройка

Поднимаем pipeline на Node.js/n8n, подключаем источники, настраиваем промпты для рерайта, тестируем качество на пилотной партии (10-20 материалов).

3

Интеграция с CMS

Связываем pipeline с вашей CMS (Payload, WordPress, 1С-Битрикс, кастом) для автопубликации. Настраиваем SEO-разметку, AEO, OG-теги.

4

Запуск редакторской петли

Обучаем редактора (если есть) или ставим выходной QA в наш процесс. Запускаем по 3-5 материалов в день с ростом до целевого объёма.

Кейсы

Примеры бизнес-результатов, а не только набор технологий

Все кейсы

Контент-завод для B2B-агентства (мы сами)

Этот сайт — пример: pipeline на Payload CMS + GPT-5 / Claude Opus 4.7 для рерайта + nano-banana для обложек. 6 RSS-источников, авто-публикация в блог.

От 0 до 15 опубликованных материалов за месяц. Экономия на копирайтере — 70 000 ₽/мес. Lighthouse 90+.

Telegram-канал на автопилоте для финансового сервиса

RSS-источники по теме инвестиций → AI-сокращает до постов 800-1200 знаков → автопубликация в Telegram-канал + auto-кросспостинг в ВК.

10 постов в день, прирост подписчиков канала +1800/мес. Стоимость поста — 8 ₽ vs 350 ₽ за пост от копирайтера.

SEO-блог для интернет-магазина электроники

Контент-завод генерирует 4 SEO-статьи в день под информационные запросы (как выбрать, обзоры, сравнения). Редактор проверяет факты и публикует.

Органический трафик блога вырос с 800 до 14 000 в месяц за 6 месяцев. SEO-трафик стал главным источником лидов.

Материалы и экраны

Визуализируем архитектуру, сценарии и операционные точки контроля

Используем реальные схемы, дашборды и контрольные представления, чтобы команда понимала не только итоговый интерфейс, но и логику работы решения.

Схема процессов для направления контентных процессов

Карты процессов и точки автоматизации

Центр управления проектом контентных процессов

Дашборд с KPI, SLA и статусами задач

AI-поток данных для сценария контентных процессов

Связка AI, CRM и внешних сервисов

FAQ

Коротко о сроках, внедрении, метриках и формате работы.

Следующий шаг

Разберем вашу задачу и покажем, где окупится внедрение в первую очередь

На первом созвоне фиксируем процессы, системный контур, ограничения команды и приоритетные KPI. После этого можно принять решение о формате проекта и этапе запуска.