Автоматизированный процесс генерации идей и выявления трендов.

Самое большое препятствие на пути создания контента — это не написание текста, а принятие решений. что писать. Вместо того чтобы смотреть на пустой экран, мы автоматизируем этап исследования.

Я настроил автоматический триггер, используя Make.comКаждое утро система сканирует определенные RSS-каналы (например, TechCrunch, отраслевые блоги) и обсуждения в сабреддитах, относящиеся к моей нише.

• Курок: Новый популярный пост на Reddit (>100 лайков) или заголовок новости.
• Действие: Make.com отправляет заголовок агенту искусственного интеллекта через API.
• Оценка: Искусственный интеллект анализирует тему на предмет "соответствия контенту" на основе моих предварительно заданных критериев (потенциальный объем поисковых запросов, релевантность аудитории).

Если результат высокий, создается новая страница в моем браузере. Понятие База данных «Идей» с предложенным названием и статусом «На рассмотрении». Когда я начинаю день, меня ждет меню проверенных идей.

Краткий обзор исследования "Глубокий анализ"

Как только я одобрю идею, Научный сотрудник Вступает в действие. Именно здесь Perplexity проявляет себя во всей красе. Нам не нужна банальная ерунда от ИИ; нам нужны аналитические данные, подкрепленные информацией.

Система запрашивает у Perplexity данные для анализа 5 статей, занимающих первые места в поисковой выдаче по выбранному ключевому слову. Она извлекает ключевые заголовки, данные и — что наиболее важно —Пробелы в содержании (чего не хватает конкурентам).

Этот бриф сохранен в Notion. Перед началом написания я трачу 5 минут на его проверку, чтобы убедиться, что подход соответствует моей стратегии бренда.

Рекурсивный процесс написания (этап «Клода»)

Это решающее отличие. Большинство терпят неудачу, потому что задают в одном запросе статью на 2000 слов. Качество длинных научных работ снижается с увеличением длины текста. Чтобы решить эту проблему, я разработал... Модульный рабочий процесс написания.

Я использую Клод 3.5 Сонет за его способность соответствовать сложным руководствам по стилю.

Техника «цепочки»:

• Шаг 3.1 - Зацепка: Искусственный интеллект написал 5 вариантов вступления. Я выбрал лучший.
• Шаг 3.2 - Построение чертежей в разрезе: Искусственный интеллект пишет Раздел 1 на основе утвержденного задания. Он сохраняет контекст введения.
• Шаг 3.3 - Цикл критики: Перед переходом ко второму разделу отдельный ИИ-«критик» проверяет первый раздел на соответствие моему руководству по стилю (например, «Используйте активный залог», «Избегайте модных словечек типа „революционный“»). Он автоматически исправляет черновик.
• Шаг 3.4 - Повторить: Этот цикл повторяется для каждого раздела до тех пор, пока не будет завершен весь черновик.

Этот рекурсивный процесс гарантирует, что вступление, основная часть и заключение будут связными и качественными, избегая повторяющейся «пустой болтовни», характерной для одноразовых статей об искусственном интеллекте.

Визуальная контекстуализация с помощью Midjourney

Обилие текста ухудшает пользовательский опыт. Нам нужны визуальные элементы. В процессе написания текста рабочий процесс выявляет «визуальные возможности».

Система сканирует черновик и предлагает варианты иллюстраций. Например, если в тексте обсуждается «преодоление огромного массива данных», она создает подробную подсказку для этапа обработки текста.

«Улучшение человеческого фактора» и SEO-оптимизация

На данном этапе у нас есть черновик на 2500 слов и пользовательские изображения, хранящиеся в Notion. Теперь в дело вступает человек. Это... нет редактирование грамматики; это редактирование для влияние.

Я вставляю личные истории, которые ИИ никак не мог бы знать. Я проверяю логическую последовательность сложных аргументов. Я слежу за тем, чтобы тон казался аутентичным, иногда добавляя «шероховатости» или спорные мнения, которые ИИ обычно сглаживает.

SEO-уровень: После доработки текст обрабатывается с помощью инструмента оптимизации (например, Surfer SEO или NeuronWriter). Он проверяет плотность ключевых слов не путем перенасыщения, а с помощью семантической релевантности (NLP), гарантируя, что мы охватываем глубину темы, ожидаемую Google.