Content Portal to nasz system, który z pomocą AI prowadzi treść od planu do publikacji. Zbudowaliśmy go na metodyce firmy, w której ten proces prowadzi ośmioosobowy zespół contentowy in-house, i postawiliśmy sobie wyzwanie: odtworzyć go w jednym systemie, w którym pracę wykonują dobrze zorkiestrowane modele AI, a decyzje podejmuje człowiek. Jeden system obejmuje dziś pracę, którą tam dzieli między siebie osiem osób, a porządny artykuł powstaje osiem razy szybciej: w 90–120 minut wobec około 16 roboczogodzin.
Content Portal nie zaczął się od pomysłu, żeby automatycznie pisać artykuły. Zaczął się od metodyki, którą przejęliśmy od kolegi pracującego w firmie z ośmioosobowym zespołem contentowym in-house. Ta firma pozyskuje klientów głównie z wyszukiwarki, dlatego proces tworzenia treści jest u niej sprawą operacyjną, a nie dodatkiem do marketingu.
Pierwsza zasada tej metodyki brzmi: osiemdziesiąt procent sukcesu treści to dobry plan. Tekst, który trafia w niewłaściwą frazę albo w inną intencję wyszukiwania, niż zakładał autor, nie obroni się jakością pisania. Dlatego najbardziej rozbudowaną częścią systemu jest Content Planner, a produkcja stoi dopiero za nim.
Drugi wątek dotyczy narzędzi. Tamten zespół prowadzi swój proces w trzech miejscach: klastry tematyczne rysuje w Miro, plan treści trzyma w arkuszu Google, a pracę nad tekstami prowadzi na tablicy w Trello. W Content Portalu wszystkie trzy etapy pracują na jednym zbiorze danych. To kolejny system wewnętrzny zbudowany metodą AI-Assisted Engineering, po systemie finansowym Forteca i automatyzacji faktur.
Z tej metodyki zrobiliśmy wyzwanie. Skoro tamten proces wymaga ośmiu osób, sprawdziliśmy, ile tej pracy przejmą modele językowe, jeżeli każdy dostanie jasno opisane zadanie, kontekst i bramkę, a człowiek zachowa każdą decyzję. Content Portal jest odpowiedzią na to pytanie i pokazuje sposób, w jaki budujemy systemy z AI dla klientów.
Pisanie jest najkrótszą częścią pracy nad dobrym artykułem. Wcześniej trzeba wybrać frazę, sprawdzić jej potencjał, przeanalizować pierwszą dziesiątkę wyników wyszukiwania i zaplanować, jak tekst połączy się z resztą klastra. Po pisaniu dochodzą grafiki, optymalizacja pod wyszukiwarkę, tłumaczenie oraz kontrola strony po publikacji.
Gdy te kroki są rozproszone po kilku narzędziach, dane przepisuje się ręcznie, a o stanie tekstu wie tylko osoba, która nad nim siedzi. W zespole, od którego przejęliśmy metodykę, porządny artykuł to w takim układzie około 16 roboczogodzin.
Content Portal składa się z dwóch części, które odpowiadają na różne pytania. Content Planner odpowiada na pytanie, co piszemy i dlaczego. Content Builder odpowiada na pytanie, na czym stoi praca i kiedy materiał wychodzi. Obie części działają w jednym panelu. Wszystkie zrzuty pochodzą z wersji demonstracyjnej, na danych przykładowych.
Jeden wiersz to jeden artykuł, a kolumny pochodzą z metodyki: frazy główne i dodatkowe, trudność frazy, miesięczna liczba wyszukiwań, potencjał ruchu, intencja wyszukiwania, format treści oraz potencjał biznesowy. Obok metryk stoi kąt, czyli odpowiedź na dwa pytania: czym tekst przewyższy pierwszą trójkę wyników i jak połączy się z ofertą. Pola edytuje się bezpośrednio w tabeli, bez otwierania formularza.
Plan treści w tabeli. Artykuł w produkcji pokazuje numer swojego materiału z Content Buildera, dzięki czemu z planu jednym kliknięciem przechodzi się do tekstu.
Metryki fraz nie są wpisywane ręcznie. System wczytuje eksport z Ahrefsa, usuwa powtórzenia oraz przelicza łączny wolumen wyszukiwań dla frazy głównej i fraz dodatkowych. Rozpoznaje też język artykułu: tekst polski dostaje liczbę wyszukiwań w Polsce, a angielski liczbę globalną. W jednym z naszych eksportów ta sama fraza miała 350 wyszukiwań w Polsce i 42 900 na świecie, więc pomylenie tych kolumn zamieniłoby kolejność planu w zgadywanie.
Rekord artykułu: miejsce w drzewie klastrów, wersje językowe, fraza główna z intencją oraz metryki wczytane z Ahrefsa.
Metodyka każe myśleć całymi klastrami, a nie pojedynczymi artykułami, ponieważ klaster pisze się szybciej, buduje autorytet w temacie i ułatwia linkowanie wewnętrzne. Plan ma więc strukturę drzewa: obszar, klaster i klaster drugiego poziomu. Widok mind mapy pokazuje całe drzewo razem z metrykami każdego artykułu oraz kolorem jego statusu, dzięki czemu luki w klastrze widać bez przeglądania arkusza.
Plan treści jako drzewo: obszar, klaster, klaster drugiego poziomu i artykuły. Przy każdym artykule stoi fraza główna, intencja oraz cztery metryki, a kolor ramki oznacza status.
Gdy artykuł jest gotowy do pisania, przycisk „Wyślij do produkcji” zakłada dla niego materiał w Content Builderze. Brief materiału powstaje z danych planu: frazy, metryk, intencji i kąta. Materiał trafia do Backlogu, a nie od razu do kolejki zadań, ponieważ plan nie jest jeszcze zleceniem pisania. Start produkcji pozostaje osobną decyzją człowieka.
Produkcja przebiega w ośmiu kolumnach: Backlog, Do wykonania, Przygotowanie, Pisanie i treść, Grafika i wideo, Publikacja, Review oraz Done. Kampania trzyma założenia wspólne dla wielu materiałów, a każdy materiał je dziedziczy, dlatego post promujący artykuł nie zaczyna się od zera.
Tablica produkcji. Karta pokazuje rodzaj treści, kampanię, artykuł z planu, termin oraz informację, że model pracuje nad materiałem albo czeka on w kolejce.
Przygotowanie to głęboki research i wybór kąta, a pierwszym krokiem pisania jest outline. Według metodyki dobry outline przesądza o większości efektu, ponieważ czytelnik w internecie skanuje tekst, zamiast czytać go od początku do końca. Dopiero na outlinie powstaje treść, a po niej pakiet SEO z policzonymi długościami tytułu i opisu.
Każdy wynik etapu jest propozycją: research, outline, treść, grafika, pakiet SEO. Model może przygotować kilka wariantów, natomiast wybór należy do człowieka, a odrzucony wariant zostaje w historii materiału. Każdy etap ma też bramki, czyli warunki, które muszą być spełnione, zanim materiał przejdzie dalej. Część z nich zamyka się sama po wyborze propozycji, a akceptację wersji do publikacji może zaznaczyć wyłącznie właściciel.
Zakładka Treść w panelu materiału: jeden outline odrzucony, drugi wybrany, tekst czeka na decyzję. Bramka „outline wybrany przed pisaniem” zamknęła się sama, ponieważ wynika z dokonanego wyboru.
Wpis blogowy przechodzi w ten sposób 38 punktów kontrolnych, od briefu po sprawdzenie strony na produkcji. Po wdrożeniu automat czyta opublikowaną stronę z serwera, a nie plik z dysku, i zgłasza każdą rozbieżność.
Wersja angielska powstaje w osobnej zakładce na podstawie zaakceptowanej wersji polskiej i ma własną akceptację. Oś czasu pokazuje te same materiały po tygodniach, w torach odpowiadających klastrom planu, razem z postami, które je promują. Przeciągnięcie karty na osi zmienia wyłącznie termin, nigdy etap produkcji.
Oś czasu: artykuły w torach klastrów, a obok nich posty, które je promują. Nad osią licznik obciążenia każdego tygodnia.
System nie potrafi niczego opublikować. Kolumna Publikacja jest etapem procesu, a nie przyciskiem: Content Portal nie ma połączenia z LinkedInem, Facebookiem ani pocztą, a wdrożenie wpisu na stronę uruchamia człowiek po obejrzeniu podglądu. Ta sama zasada obowiązuje we wszystkich naszych systemach.
W firmie, od której mamy metodykę, research, outline, pisanie, SEO, grafikę i kontrolę wykonuje ośmioosobowy zespół. W Content Portalu te same kroki wykonują modele językowe, a o jakości wyniku decyduje to, jak są zorkiestrowane: każdy krok ma jedno zadanie, instrukcję, kontekst i bramkę, za którą stoi człowiek. To nie jest generator tekstu z przyciskiem „napisz artykuł”, lecz proces, w którym model wykonuje pracę, a każdy wynik trafia do panelu jako propozycja.
Zadania wykonuje agent oparty na Claude Code, uruchamiany na komputerze właściciela. Zlecenie wychodzi z panelu jednym przyciskiem albo komentarzem w wątku materiału, a wynik wraca do sekcji, której dotyczy.
| Etap | Co robi model | Co robi człowiek |
|---|---|---|
| Przygotowanie | pisze polecenie dla głębokiego researchu, a po nim wypisuje luki w materiale | wybiera polecenie i uzupełnia luki |
| Outline | dwa warianty szkieletu z frazami z planu | wybiera jeden |
| Treść | do trzech wariantów tekstu na podstawie wybranego outline'u | wybiera wariant, uwagi wpisuje w wątku |
| SEO | tytuł, opis i nagłówki z policzonymi długościami | zatwierdza pakiet |
| Grafika | dwa warianty z narzędzia do generowania obrazów | wybiera grafikę |
| Kontrola | audyt stylu względem zapisanego głosu marki, przegląd kodu strony, sprawdzenie strony po wdrożeniu | akceptuje wersję do publikacji i uruchamia wdrożenie |
Każdy typ treści ma instrukcję prowadzącą krok po kroku: wpis blogowy, case study i post na LinkedIn. Instrukcje przekładają zasady metodyki na polecenia, które model wykonuje po kolei, od briefu i researchu, przez outline i treść, po kontrolę strony na produkcji. Panel pokazuje tę instrukcję w zakładce Instrukcje i zaznacza kroki należące do bieżącego etapu, dzięki czemu człowiek i model pracują według tego samego dokumentu.
Do każdego zadania model dostaje brief kampanii, brief materiału oraz dostęp do odczytu repozytorium z dokumentacją naszych systemów. Liczby w tekstach pochodzą z briefu albo z repozytorium, a brakujące dane trafiają na listę pytań, zamiast zostać dopisane. Ten tekst powstał w ten sam sposób: czasy produkcji w tabeli poniżej agent odczytał z historii materiałów, a porównanie wersji wpisów z historii zmian w repozytorium.
Wytyczne Google dla oceniających jakość wyników biorą pod uwagę doświadczenie autora, czyli pierwsze „E” w skrócie E-E-A-T. Dlatego blog karmimy realizacjami z liczbami, a nie treścią ogólną, którą model mógłby napisać o dowolnej firmie.
Przebieg odtworzyliśmy z dziennika zmian systemu, w którym między 10 sierpnia a 8 października 2026 roku stanęły 52 wpisy.
Poniżej wynik wyzwania: czasy produkcji odczytane z historii materiałów, koszt artykułu oraz porównanie dwóch wpisów, które istniały na stronie przed powstaniem systemu, z ich nowymi wersjami.
Czas liczony od otwarcia produkcji w materiale do wersji przekazanej do oceny.
| Wpis | Data | Do wersji do oceny |
|---|---|---|
| KSeF w firmie transportowej | 16.09.2026 | 1 h 07 min |
| Excel w zarządzaniu flotą | 07.10.2026 | 42 min |
| System dostaw NutriBot: lekcje dla firm TSL | 14.10.2026 | 1 h 13 min |
| System do zarządzania flotą: co musi mieć | 15.10.2026 | 1 h 50 min |
| Software house, SaaS czy system dedykowany | 15.10.2026 | 2 h 03 min |
Zastrzeżenie metodologiczne: poprawki po ocenie, wersja angielska oraz wdrożenie dochodzą do tych czasów osobno. Dla wpisu o NutriBocie cały przebieg, razem z animacją, wersją angielską i wdrożeniem, zajął około 3 godzin 20 minut. Dwa ostatnie wpisy powstawały równolegle tego samego poranka.
Dwa wpisy istniały na stronie, zanim powstał Content Portal, i zostały w nim napisane od nowa w miejsce poprzednich wersji.
| Wpis | Przed (marzec 2026) | Po (Content Portal) |
|---|---|---|
| KSeF w firmie transportowej | 652 słowa · 6 sekcji · 0 rycin | 3364 słowa · 11 sekcji · 3 ryciny |
| Excel w zarządzaniu flotą | 711 słów · 5 sekcji · 0 rycin | 3823 słowa · 7 sekcji · 3 ryciny |
Wcześniejsze wersje powstały bez planu i bez procesu, wersja o KSeF podczas warsztatu. Porównanie pokazuje więc różnicę między tekstem pisanym od ręki a tekstem z planem, researchem i bramkami, a nie między dwoma równie starannymi podejściami. Na różnicę składają się przede wszystkim ryciny oraz sekcje odpowiadające na kolejne pytania czytelnika.
Osiemdziesiąt procent sukcesu treści to dobry plan. Tę zasadę przejąłem od zespołu, który żyje z ruchu z wyszukiwarki, i na niej oparłem cały system. Dlatego najmocniejszą częścią Content Portalu jest Planner, który jest nieodzownie związany z generatorem tekstu.
Content Portal pokazuje, co dają modele AI osadzone w dobrze opisanym procesie: praca zespołu wykonywana w ułamku czasu, przy decyzjach, które zostają przy człowieku. Tak samo budujemy systemy dla klientów, zaczynając od procesu i jego zasad, a nie od narzędzia. Bezpłatny audyt cyfrowy wskaże procesy, w których ten sposób pracy da Ci najwięcej, bez zobowiązań z Twojej strony.
Umów bezpłatny audyt cyfrowy