В 2025 году преленд перестал быть просто промежуточной страницей между креативом и лендингом. Сегодня он решает то, что не способен сделать ни один визуал — формирует доверие. Пользователь кликает все осмотрительнее, требует аргументов и признаков реальности. От того, насколько правдоподобно выглядит история или отзыв на преленде, зависит, дойдет ли он до лендинга и подтвердит заказ.
Если раньше тексты для прогрева писались вручную, то теперь все чаще используются нейросети для автоматизации контента. Генерация историй, имитация отзывов, формулировки от первого лица — все это можно создать за минуты, если знать, как правильно работать с промтами. Но между реалистичным повествованием и машинным шаблоном — пропасть. И не каждая модель умеет писать тексты, которым действительно верят.
В этом материале рассказываем, как сделать преленд с помощью ключевых моделей, которые сегодня применяются для генерации текстов: от ChatGPT и Gemini до Perplexity и Bothub. Разберем, как каждая справляется с имитацией человеческого стиля и почему важен не просто выбор онлайн нейросети, а логика промта, задающего тон всей истории.
Почему доверие к преленду влияет на конверсию в товарке
Заработок на товарке все реже зависит от дизайна и все чаще от восприятия правдоподобности. В 2025 году преленд — это уже не просто промежуточный экран, а фильтр доверия. Здесь пользователь решает, верить ли истории, продукту и бренду. В эпоху нейросетей, когда тексты можно сгенерировать за секунды, ключевым фактором стала аутентичность. Она отличает страницу, которая вызывает эмоцию, от сайта, который пользователь просто закрывает.
Перед тем как создать продающий лендинг, важно понимать, что правдоподобный сайт формирует контекст. Только в этом случае пользователь проходит по воронке без внутреннего сопротивления, а его внимание удерживается естественно.
Наша команда регулярно публикует статьи и делает обзоры на популярные AI-сервисы и партнерки для новичков в арбитраже трафика. Если вы хотите быть в курсе всех трендов товарки, читайте блог от редактора TrafficUltras!
Что и почему делает историю на преленде по-настоящему убедительной
Хорошая история не рекламирует — она убеждает через узнавание. В тексте должен быть персонаж, ситуация и причина, по которой этот опыт близок читателю. Сценарий строится по принципу микронаративов: завязка, деталь, эмоция, результат.
Классический пример — история от первого лица:
«Я долго искала средство, которое реально помогает при болях в суставах. Рекламе не верила, но однажды наткнулась на статью врача…»
Такой текст не содержит прямого оффера, но вызывает доверие. В арбитраж товарке это работает сильнее, чем визуал рекламного баннера. Главное — конкретика. Фразы вроде «все изменилось» или «жизнь стала лучше» больше не работают. Аудитория стала более требовательной и считывает пустые обещания мгновенно.
Убедительная история включает несколько деталей:
факт, который выглядит бытовым (время суток, возраст, место, случайная мелочь);
эмоцию, выраженную не через эпитет, а через действие («наконец смог подняться по лестнице без боли»);
результат, который не обещает чудо, а демонстрирует процесс.
Чем меньше в тексте рекламных конструкций, тем выше конверсия. Пользователь воспринимает такую подачу как разговор, а не как продажу.
Текстовые элементы, которые формируют доверие пользователя в 2025 году
В 2025 году структура доверия на преленде выглядит иначе, чем три года назад. Работает то, что кажется естественным — короткие предложения, сбитый ритм, человеческие ошибки и легкая небрежность слога. Основные элементы, повышающие доверие:
простота — разговорные вставки создают ощущение реальной речи;
вариативность имен и деталей — разные герои и места действия убирают эффект копипаста;
фотографии с реалистичным шумом — слишком чистый визуал вызывает сомнение в подлинности;
тон эмоций без гиперболы — спокойное, почти сдержанное описание воспринимается достовернее, чем восторг;
комментарии второго уровня — короткие «ответы» или уточнения под отзывами, создающие иллюзию диалога.
Топовые нейросети уже умеют генерировать такие тексты, но без корректировки человека результат выглядит стерильно. Поэтому медиабайеры выстраивают систему двойной проверки. Сначала они генерируют контент, а затем дорабатывают его вручную или через другую модель, которая убирает гладкость слога.
В арбитраже трафика на товарку доверие определяет успех рекламной кампании. Если преленд вызывает ощущение подлинности, растет не только CTR, но и апрув, потому что пользователи чаще подтверждают заказ после общения с колл-центром.
Обзор самых популярных нейросетей для генерации текстов для прелендов
В 2025 году онлайн нейросети окончательно стали частью повседневной работы арбитражника. Они не просто ускоряют процесс, а формируют новый стандарт производства контента. Особенно в белой и черной товарке, где ежедневно нужны десятки свежих историй и отзывов. Качество текстов теперь зависит не от копирайтера, а от того, какую модель выбрали и насколько точно задан промт.
Использование ИИ в маркетинге позволило решать разные задачи: где-то важен эмоциональный отклик, где-то — достоверная структура фраз, а где-то — способность выдерживать стиль под конкретное ГЕО. Ниже — обзор самых популярных нейросетей, которые реально применяются для написания текстов под преленды и показывают стабильный результат. В рамках этого эксперимента, мы оценим, насколько AI-сервисы способны заменить человека и способны ли вообще.
ChatGPT: универсальный инструмент для любых форматов текстового контента
ChatGPT остается самой гибкой моделью для ИИ в маркетинге. Он подходит для написания отзывов, сюжетных историй, экспертных статей и даже коротких диалогов между персонажами. Преимущество — умение адаптироваться под стиль. При корректных промтах модель создает тексты, максимально похожие на человеческие, но без избыточного пафоса.
Для ChatGPT мы использовали промт:
Create a block of competitive advantages for the ‘OsteoVitas’ cream with marine collagen. I need 5 competitive advantages with a short description of 1–2 sentences.
Модель выдала структурированный список, выдержанный в формате коротких маркетинговых тезисов. Формулировки чистые, грамотно построенные, без избыточных эпитетов и лишней воды. ChatGPT хорошо держит стиль и понимает задачу. Ему удалось создать аккуратный, сбалансированный по объему и смыслу контент.
Gemini: нейросеть от Google с цензурой и ограничениями
Gemini, бывший Bard, изначально создавался как инструмент поиска и аналитики, а не копирайтинга. Для трендов в товарке он подходит условно — модель выдает аккуратные, информативные тексты, но сильно ограничена по тематикам из-за цензуры. Главное преимущество Gemini — структурность. Он выстраивает логичную аргументацию, цитирует источники и поэтому хорошо подходит для псевдоновостных прелендов.
В рамках теста для Gemini мы использовали промт:
Write a detailed description of the non-existent ointment with marine collagen ‘OsteoVitas’. The text is needed for the review page on a pre-lander (800–1000 characters).
Модель выдала развернутый материал с заголовком, подзаголовками и четкой структурой. Тон уверенный, фактологичный, а логика прозрачна. Размер текста, заданный промптом, не соблюден. Вместо 800–1000 символов получилось несколько тысяч, поэтому текст придется урезать вручную, оставляя только суть. Но в целом, как для описания несуществующего продукта, результат хороший и пригодный для последующего использования в лендинг конструкторе.
Perplexity AI: быстрая и бесплатная нейронка с реалистичной подачей
Perplexity за последние месяцы стал одним из самых востребованных инструментов среди арбитражников. Причина проста — сочетание скорости, бесплатного доступа и естественной подачи. В рамках нашего эксперимента мы использовали следующий промпт, чтобы оценить, как Perplexity AI улавливает концепцию и может ли написать продающий заголовок и подзаголовок.
Generate a concept for a pre-landing page in the style of a news article and write a headline and subheading for the main page. The product is a joint ointment with marine collagen called “OsteoVitas”.
На удивление, Perplexity показала себя хорошо. Модель корректно считала запрос, предложила понятную композицию страницы и структурированный результат с готовыми заголовками. Формулировки получились умеренно эмоциональными, без излишнего пафоса и рекламности. С первой попытки текст выглядит как готовая концепция под новостный преленд, которую можно сразу брать в работу.
Bothub: генерация отзывов и историй для прелендов
Bothub — новая нейросеть, созданная специально для текстовых задач в маркетинге и e-commerce. Она умеет быстро генерировать отзывы, описания и короткие сценарии для прелендов. По сути, это инструмент, который совмещает простоту интерфейса и адаптацию под коммерческие задачи без сложных технических настроек.
Для теста нейросети, которая пишет тексты, мы использовали промт:
Generate realistic testimonials for a pre-landing page promoting an ointment with marine collagen called ‘OsteoVitas’.
Ответ получился в соответствии с запросом: нейросеть выдала примеры отзывов от разных персонажей — с возрастом, профессией и короткими репликами. Однако живой речи в этих текстах мало. Слог выглядит выверенным, эмоции сдержанными, а интонация слишком нейтральная. Отзывы читаются скорее как демонстрационный пример, чем как история, которой можно поверить.
Bothub хорошо справляется с базовой структурой и логикой, но пока не умеет передавать естественные сбои речи и эмоциональные колебания, которые создают эффект подлинности. При ручной доработке такие тексты можно использовать как основу для прелендов в нейтральных тематиках — косметика, уход либо бытовые товары. Для историй с эмоциональной вовлеченностью, на наш взгляд, модель пока слабовата.
Как использовать новые нейросети для создания доверительных сайтов и прелендов в товарке
Разница между просто сгенерированным текстом и реально работающим прелендом огромна. Нейронка не знает контекста оффера товарки, не понимает боли аудитории и не чувствует эмоцию. Поэтому весь результат зависит от того, как арбитражник выстроит промт, задаст роль и направит модель. Чтобы получить текст, который выглядит естественно и вызывает доверие, важно не просто сформулировать запрос, а пошагово выстроить логику.
Логика работы: от первого промта к финальному тексту
Даже самая лучшая нейросеть строит ответ по контексту. Чем точнее запрос-подсказка, тем реалистичнее результат. Ошибка большинства арбитражников — формулировать абстрактные промты. Рабочий сценарий включает три важных момента:
контекстная установка — задать возраст, пол, цель и эмоцию персонажа («женщина 45 лет, устала от неэффективных кремов, пишет отзыв без рекламы»);
структура повествования — обозначить, как должна развиваться история (последовательно, от рассказа о проблеме до получения результатов);
постобработка — удалить шаблонные фразы, заменить общие слова на бытовые («купила» вместо «приобрела», «мазала» вместо «использовала»).
Эта трехступенчатая система превращает стандартную генерацию в текст, который считывается как личный опыт и выглядит так, будто его написал человек.
Детали, которые повышают точность запроса для генерации отзывов и правдоподобных историй
Правильный промт должен быть не длинным, а точным. В 2025 году генераторы особенно чувствительны к интонации и примерам. Если нейросеть видит в запросе шаблонный маркетинговый стиль, она копирует его. Поэтому нужно имитировать человеческий язык прямо в промте. Ключевые приемы:
использовать фразы из живого общения («честно не верила», «думала, опять реклама» и т.д.);
добавлять мелкие бытовые детали (город, время суток, ситуация);
задавать эмоциональную динамику («сомневалась», «удивилась», «не ожидала получить результат»);
указывать тон (доверительный либо с легким недоверием в начале).
Важно просить модель передать личную историю. Тогда она выстраивает повествование естественно, избегая штампов. Нейросети для текстов вроде ChatGPT и Perplexity лучше реагируют на человеческие сценарии, чем на формальные инструкции.
Как выбирать и сочетать нейросети под преленды
В 2025 году популярные нейросети уже умеют корректно передавать стиль и варьировать глубину подачи информации. Чтобы получить живой текст под сайт для товарки, важно понимать сильные и слабые стороны каждой. Ниже — краткая оценка сервисов искусственного интеллекта, которые мы протестировали в рамках этого обзора:
ChatGPT универсален, уверенно держит структуру и формат. Иногда игнорирует заданный объем, но в целом дает качественный результат;
Perplexity AI — быстрый, с естественной разговорной интонацией;
Bothub может терять глубину и уходить в шаблонный маркетинговый стиль;
Gemini хорошо и быстро справляется с фактологией и экспертными вставками, но не всегда соблюдает требования по объему.
Наши фавориты для базовой сборки — Perplexity AI и ChatGPT. В любом случае финальная правка руками обязательна и без участия человека не обойтись, но основу и структуру преленда этими инструментами можно собрать довольно быстро и качественно.
Заключение
Тексты на прелендах формируют первое впечатление о продукте и определяют, дойдет ли пользователь до лендинга. Нейросети обеспечивают автоматизацию контента, но не снимают ответственности за качество. Генератор может построить структуру, имитировать стиль и даже добавить эмоцию, но убедительность текста все равно формируется на этапе ручной доработки.
По итогам тестов лучшими инструментами для работы с трафиком на товарку остаются Perplexity AI и ChatGPT. Первая обеспечивает стабильность, скорость и простоту доступа. Вторая — отвечает за универсальность и гибкость в построении логики текста. Оба инструмента позволяют собрать основу для лендинг конструктора за минуты, но по-прежнему требуют человеческой оценки и корректировки под конкретное ГЕО и оффер.
Нет комментариев.