Автоматизация новостей на чемпионате мира по футболу: нейросети писали обзоры, редактор менял в основном формулировки

1. Вводная задача от заказчика, проблематика, цели

Спортивному медиа нужно было закрыть чемпионат мира 2026 двумя потоками: обзор каждого матча вскоре после финального свистка и новости турнира каждый день. Часть матчей шла ночью по московскому времени, а работать предстояло тем же составом редакции. В плане стояло больше 20 обзоров и больше 100 новостей.

Скорость была половиной задачи, вторая — факты: фамилии игроков источники пишут по-разному, авторов голов называют разных.

Поэтому мы в Звонко собирали контент-завод вокруг проверок. Машина доводит материал до черновика в CMS заказчика и по дороге сверяет счёт и фамилии. Публикует редактор медиа.

2. Описание реализации кейса и творческого пути по поиску оптимального решения

Путь к решению: как устроен конвейер от финального свистка до черновика в CMS заказчика

Скрипт-наблюдатель раз в пять минут читает текстовую трансляцию и ловит финальный свисток. Конвейер проверяет, что матч завершён, и сверяет счёт минимум по двум источникам. Агент-исследователь собирает голы по минутам и пять показателей матча: владение, удары, угловые, фолы, офсайды. Текст и подбор игрового фото идут параллельно. Агент-редактор проверяет факты, объём и штампы, после чего материал уходит через REST API WordPress черновиком, сразу с тегами и фото.

Новости собирает тот же контент-завод на нейросетях, только по своей цепочке: источник, отсев дублей, пересказ моделью. Затем вторая модель, мы зовём её сторожем имён, сверяет каждую фамилию с исходником. После неё добавляются теги и фото, и черновик уходит редактору.

Пример из турнира: сторож имён стоял только в цепочке новостей, а в обзоре плей-офф модель написала «Холанн» вместо Холанда, и фамилию поправил редактор заказчика уже в публикации. После этого проверку транслитерации добавили в чек-лист обзоров. В ночь финала имя автора гола расходилось в четырёх версиях. Текст оставил его неназванным: без совпадения двух источников имя не ставим.

Поломки: таблицы статистики в CMS слипались в сплошной текст, мы починили это кодом. Фото с сайта турнира появляются через один-два часа после матча, поэтому часть черновиков уходила без снимка. Обзоры выходили длиннее потолка, и мы ввели жёсткую проверку объёма.

Такой AI-контент-завод под CMS заказчика мы собираем в рамках услуги автоматизация контента.

3. Результаты сотрудничества

Результат: сколько обзоров и новостей подготовили, как быстро и что правил редактор заказчика

За турнир конвейер подготовил 22 обзора матчей. Из них 12 пришлись на групповой этап и 10 на плей-офф, включая финал. Ещё один обзор, матча за третье место, заказчик отменил. С 11 июня по 19 июля мы подготовили 220 новостных черновиков. Черновики новостей приходили в 37 днях из 39, с 15 июня — утренней пачкой. Сколько новостей заказчик опубликовал, мы не знаем.

Сборка обзора от запуска до черновика в CMS занимала от 4 до 23 минут. Медиана — 12 минут: по меткам файлов считали все 23 запуска, включая отменённый обзор. На групповом этапе черновик появлялся через 10–20 минут после финального свистка. Оценка по трём матчам с известным временем начала. В плей-офф срок мы не обещаем: добавочное время и пенальти сдвигали запуск, и часть обзоров поднимали вручную.

Публиковал редактор заказчика, автоматической публикации не было. В трёх обзорах мы сравнили опубликованную версию с черновиком по предложениям, программой построчного сравнения: совпало 82–90%. Редактор делал заголовок резче и менял обороты, а в одном обзоре поправил фамилию игрока. В двух обзорах плей-офф факты не правили вовсе.

Просмотров и трафика по этим материалам у нас нет, поэтому результат считаем в материалах, минутах и правках.