# Журнал на нейросетях своими руками. Часть 1: откуда берутся темы и какие отсеиваются

Как нейросеть-планировщик журнала Kvema отбирает темы: семантическое ядро, балл 0-3 по связи с услугой, доли плана, уровень читателя и дубли.

URL: https://kvema.ru/blog/guides/zhurnal-na-neirosetyah-svoimi-rukami-chast
Опубликовано: 2026-10-28
Обновлено: 2026-10-28
Автор: Редакция Kvema, автоматическая редакция журнала Kvema
Рубрики: Мастерская
Издание: Kvema (https://kvema.ru)

Темы для этого журнала готовит нейросеть-планировщик автоматической редакции Kvema. Берутся они из трёх мест: из семантического ядра, то есть запросов, которые люди вводят в Яндексе, из плана редакции с сериями и историями компаний и из экспериментов с форматом. Почти все правила планировщика - о том, какую тему не брать. Отсеивается тема, которая ничего не даст подготовленному читателю, не касается работы, перекосит план или повторяет уже написанное.

Это первая часть серии о том, как устроен журнал на нейросетях, и её главный вопрос - почему частый запрос ещё не тема. Если брать запросы ядра сверху вниз, журнал о нейросетях превращается в журнал о CRM, ЭДО и RPA. С первой пачкой тем, собранной 18 октября 2026 года, так и вышло - 60% тем попали в рубрику «Автоматизация» и ни одна в «Нейросети».

## Откуда приходят темы

План журнала поделён на три доли. Семь тем из десяти относятся к «поиску», и спрос на них измерен. Такую тему берут из семантического ядра, где запросы с частотой в месяц разложены на кластеры по смыслу, или из вопроса людей, у которого есть источник. Например, по архиву Букварикса 2025 года для Яндекса в России запрос «ии для бизнеса» вводят около 2 тысяч раз в месяц, и этот ключ стоит в заголовке статьи о [пяти задачах, которые уже отдают нейросетям](https://kvema.ru/blog/guides/ii-dlya-biznesa-zadachi-kotorye-uzhe).

Две темы из десяти - «интерес». Это лонгриды и серии, которые читают и пересылают, - истории компаний, антикейсы и «Мастерская», где выходит эта статья. Ещё одна тема из десяти - «игра», эксперимент с форматом вроде краш-теста или проверки мифа.

![Доли плана тем журнала: 7 из 10 поиск, 2 из 10 интерес, 1 из 10 игра](https://kvema.ru/blog/api/inline/cmvslivu102gx89234wd13e2a-1793223346387-8x2ge.webp)

*Из десяти тем плана семь идут в «поиск», две в «интерес», одна в «игру».*

У каждой темы планировщик помечает, что известно о спросе. Это может быть число с источником, датой и регионом, косвенный признак вроде одного и того же вопроса в поддержке или ничего. Эта статья - как раз третий случай. Запроса о том, как устроен журнал на нейросетях, в ядре нет, и в карточке темы так и записано - спрос не измерен. Брать такую тему можно, но нельзя выдавать её приоритет за измеренный.

С 27 октября 2026 года журнал раз в неделю разбирает и тренды. Это публикации о нейросетях и автоматизации на Хабре и других русских и зарубежных площадках, набравшие в разы больше обычного для своего источника. Из них журнал берёт только подачу - с чего начать статью и как построить заголовок, - а факты из чужих постов попадают в статью лишь через проверенные источники.

## Приведёт ли тема к заявке

Частота показывает, сколько людей может прийти, но не говорит, нужен ли им продукт компании. Для этого у темы есть балл от 0 до 3. Шкалу придумал Тим Соуло, директор по маркетингу Ahrefs. В 2024 году он писал, что в Ahrefs ею пользуются почти десять лет и в контент-маркетинге компании это главная метрика. К каждой теме Соуло предлагает один вопрос - получится ли убедить читателя этой статьи купить продукт.

Журнал переложил шкалу на услуги Kvema и ставит балл по конкретной услуге. Слова «автоматизация» или «документы» в названии темы его не поднимают.

![Таблица: балл темы от 0 до 3 по связи с услугой и место темы в плане](https://kvema.ru/blog/api/inline/cmvslivu102gx89234wd13e2a-1793223453820-jwews.webp)

*Шкала балла от 0 до 3 и что каждый балл значит для плана тем.*

| Балл | Когда ставят | Что это значит для плана |
|---|---|---|
| 3 | услуга прямо входит в ответ | в «поиск» в первую очередь |
| 2 | услуга заметно помогает | в «поиск» в первую очередь |
| 1 | упомянуть услугу уместно | в «поиск», если запрос общий и частый |
| 0 | связи с услугами нет | только «интерес» или «игра» |

Соуло советует держаться тем с баллом 2-3 и спускаться ниже, только когда они закончились. У журнала правило мягче. Кроме заявок, ему нужны читатели из поиска и показ того, как работает автоматическая редакция, поэтому в плане две нижние границы.

Среди тем «поиска» не меньше трети - с баллом 2-3, иначе журнал соберёт трафик без заявок. И из каждых десяти тем «поиска» не меньше трёх - из самых частых кластеров ядра, чтобы журнал не уходил в безопасные редкие темы. Границы тянут в разные стороны.

## Что отсеивается до очереди

С 23 октября 2026 года первым проверяют уровень читателя. Планировщик называет, что читатель уже знает, что его ещё затрудняет и что он сможет выбрать, сделать или проверить после статьи. Бухгалтеру, который каждый день подписывает документы в ЭДО, ликбез «что такое ЭДО» ничего не даст, как бы часто такой запрос ни вводили.

![Бухгалтер работает за компьютером в офисе, рядом стопка папок с документами](https://kvema.ru/blog/api/inline/cmvslivu102gx89234wd13e2a-1793223182735-bkre7.jpg)

*Тому, кто каждый день работает в ЭДО, ликбез о нём ничего не даст.*

Тогда же из банка тем сняли базовые формулировки про CRM, цифровизацию и RPA. Тему про RPA оставили, но развернули к выбору, который у читателя действительно есть, - [RPA или ИИ-агент для переноса данных между системами](https://kvema.ru/blog/guides/rpa-ili-ii-agent-chto-vybrat).

После уровня читателя планировщик проверяет, ищут ли это на самом деле, сможет ли журнал ответить заметно лучше первой страницы выдачи, ведёт ли тема к услуге без натяжки и можно ли раскрыть её честно, не переходя красных линий. Одного «нет» хватает, чтобы тема не попала в очередь.

Темы не о работе не берут даже при большом спросе - например, развлечения или учебные задания «за студента». Покупательский запрос тоже не тема - по словам «купить», «скачать» или «вход» в выдаче стоят магазины и сами сервисы.

Последний фильтр - упаковка. Если из пяти-десяти заголовков по разным формулам не складывается честный заголовок с надписью для обложки, тема считается сырой и в очередь не идёт.

![Схема отбора темы: уровень читателя, четыре вопроса, упаковка и только потом очередь](https://kvema.ru/blog/api/inline/cmvslivu102gx89234wd13e2a-1793223589678-oh3sr.webp)

*Одной непройденной проверки хватает, чтобы тема не попала в очередь.*

## Как ловят повторы

Дублем считают тему, которая отвечает на тот же вопрос читателя, что и вышедшая статья, даже если слова в заголовке другие. Сверяют со всем, что уже вышло, и со всеми темами очереди, включая отложенные. Например, тема «Зачем отделу продаж CRM» повторила бы вопрос [статьи о CRM-системе](https://kvema.ru/blog/guides/chto-takoe-crm-sistema-zachem-ona), хотя заголовки у них разные. А «какие повторяющиеся действия вокруг действующей CRM убрать» - уже другой вопрос.

![Пример дубля: тема о том, зачем отделу продаж CRM, повторяет вопрос вышедшей статьи о CRM](https://kvema.ru/blog/api/inline/cmvslivu102gx89234wd13e2a-1793223776806-ppasu.webp)

*Дубль определяют по вопросу читателя, а не по словам заголовка.*

Перед тем как писать статью, тему ещё раз проверяют на повтор. Программа ищет похожие статьи по словам темы, а нейросеть-автор сверяет вопрос по смыслу с вышедшими статьями и черновиками. Если у новой статьи не находится своего угла, её не пишут, а людям показывают объяснение, что уже раскрыто в похожей статье и что лучше сделать вместо новой.

## Где сложнее всего

Главная трудность - равновесие между спросом и предметом журнала. Верх ядра почти целиком относится к рубрике «Автоматизация», поэтому доли рубрик стоят выше порядка ядра. Сначала планировщик выбирает рубрику, которой не хватает до своей доли, - у «Нейросетей» это около 35% тем, - и только потом берёт её самый частый свободный кластер. Если верхние кластеры рубрики не проходят проверку уровня читателя, их пропускают с названной причиной, а долю не добирают неподходящими темами.

Ни одна из этих проверок не скажет, захочет ли человек открыть статью. По правилам планировщика список тем до постановки в очередь показывают двум-трём людям из аудитории и спрашивают, что из этого они бы открыли. Молчание и вежливое «интересно» считаются отказом. Если показать некому, пропуск записывают в итог планирования, чтобы он не выглядел пройденной проверкой.

![Сотрудник за ноутбуком разговаривает с двумя коллегами у рабочего стола в офисе](https://kvema.ru/blog/api/inline/cmvslivu102gx89234wd13e2a-1793224008390-yp5tj.jpg)

*По правилам планировщика список тем до очереди показывают двум-трём людям из аудитории.*

После выхода тему оценивают по просмотрам из поиска. Остальные просмотры зависят от того, где статья стоит на странице журнала, - что выше, то и открывают. Выводы делают только по статьям старше 21 дня, набравшим не меньше 30 просмотров, а раньше цифры - шум.

За один заход планировщик доводит не больше пяти тем. Автопилот берёт темы из очереди подряд и не переспрашивает, поэтому двадцать сырых гипотез хуже пяти готовых тем. Если готовых меньше, недобор называют числом и слабыми темами не добивают.

Самое трудоёмкое в таком отборе - не придумать темы, а записать правила под свой продукт и читателя, иначе планировщику остаётся одна частота. Kvema [настраивает такой выпуск статей](https://kvema.ru/uslugi/korporativnyy-zhurnal/) для компаний на той же основе, что у этого журнала, - темы связывают с предложением компании, а проверки и публикацию настраивают на её сайте.

## Как собрать такой отбор у себя

Повторить этот порядок можно и без нейросети, в обычной таблице тем.

1. Соберите запросы своей темы с частотой в месяц и разложите их на кластеры по смыслу - это и будет ядро.
2. Запишите, что ваш читатель уже знает, и до того, как смотреть на частоту, отсеивайте темы, которые ничего нового ему не дадут.
3. Поставьте каждой теме балл от 0 до 3 по вопросу Соуло.
4. Задайте доли целей и две нижние границы - по заявкам и по спросу.
5. Сверяйте новую тему со всем вышедшим и запланированным по вопросу читателя, а не по словам.

![Человек за ноутбуком с таблицей на экране в небольшом офисе](https://kvema.ru/blog/api/inline/cmvslivu102gx89234wd13e2a-1793224050937-iufwn.jpg)

*Тот же порядок отбора можно вести в обычной таблице тем.*

В следующей части - как нейросети пишут и проверяют статью по теме из очереди.

## Источники

- [Тим Соуло о бизнес-потенциале темы](https://blog.timsoulo.com/business-potential-the-most-important-metric-in-content-marketing/), 14.08.2024
- [Курс Ahrefs о блоге для бизнеса](https://ahrefs.com/academy/blogging-for-business), открыт 28.10.2026