Об эксперте: Руслан Миняжетдинов — основатель и генеральный директор диджитал-агентства эффективных решений АЙNET. Эксперт в области веб-разработки и диджитал.
С 1 марта 2026 года вступил в силу Федеральный закон № 168-ФЗ, который изменил требования к использованию русского языка в публичной коммуникации. Его часто называют «законом против англицизмов», хотя значение шире. Под запрет попадают любые слова, отсутствующие в нормативных словарях, даже если они написаны кириллицей. Это означает, что привычные для бизнеса термины могут стать причиной претензий со стороны Роспотребнадзора или ФАС. Важно отметить, что закон защищает права физических лиц (B2C-сегмент) и пока не распространяется на B2B-коммуникации. При этом граница между «информацией для потребителей» и «рекламой» размытая, и практически любой публичный текст компании теоретически может быть квалифицирован как реклама.
В таких условиях ручная проверка каждого текста по словарям, насчитывающим десятки тысяч терминов, становится непозволительной роскошью. Бизнес, который ежедневно генерирует десятки единиц контента, стал нуждаться в автоматизированном инструменте.
Почему появился закон и чем он опасен для бизнеса
Ограничение иностранных слов в деловой коммуникации обсуждалось в Государственной Думе с конца 2022 года. По данным опроса ВЦИОМ, проведенного в марте 2026 года, 61% россиян считают, что заимствовать иностранные слова не следует. Исследование медиахолдинга Rambler&Co также подтверждает эту тенденцию: 64% респондентов уверены, что в публичном пространстве должен использоваться исключительно русский язык. Наибольший дискомфорт у 44% опрошенных вызывают англицизмы на вывесках магазинов и кафе.
Закон устанавливает четкий критерий: слово допускается к использованию, если оно зафиксировано в одном из четырех утвержденных правительством словарей. В противном случае его нельзя применять в рекламе или иной информации для потребителей. Правило распространяется и на слова, написанные кириллицей. Термины «sale», «beauty» или «kids club» теперь требуют обязательного перевода или замены.
Штрафы зависят от места выявления нарушения. За использование иностранных слов в информации для потребителей (описания товаров, инструкции) предусмотрен штраф до 10 000 рублей. Нарушения в рекламе (баннеры, слоганы, посты) наказываются штрафом от 100 000 до 500 000 рублей.
Изменения сразу поставили перед компаниями практический вопрос: как проверять большие объемы текстов перед публикацией. Для бизнеса, который ежедневно выпускает описания товаров, рекламные материалы, публикации в социальных сетях и новости, ручная сверка каждого документа с несколькими словарями быстро превращается в отдельный рабочий процесс. Эта задача стала отправной точкой для появления новых инструментов автоматической проверки текстов.
Почему новая задача оказалась сложнее, чем кажется
На первый взгляд решение выглядит очевидным: достаточно загрузить нормативные словари в базу данных и сверять каждое слово из текста с этим списком. На практике подобный подход почти сразу начинает выдавать большое количество ошибок. Русский язык относится к языкам с развитой морфологией. Одно слово может иметь десятки форм в зависимости от падежа, числа, рода, времени или лица. Например, существительное «маркетинг» в тексте может встречаться в формах «маркетинга», «маркетингу», «маркетингом» и других. При буквальном сравнении со словарем система воспримет большинство этих вариантов как неизвестные слова.
Поэтому перед проверкой текст проходит этап лемматизации, когда алгоритм приводит каждую словоформу к начальной форме, или лемме. Уже после этого начинается поиск совпадений в нормативных словарях. По сути, система анализирует не сами слова, а их языковую основу. Следующая задача — токенизация. Текст разбивается на отдельные элементы, очищается от знаков препинания, специальных символов, ссылок и служебных конструкций. После подготовки алгоритм начинает работать со словарной базой.
Даже после этого остаются неоднозначные случаи. В русском языке встречаются омонимы, составные слова, сокращения, профессиональные термины и заимствования, которые могут использоваться в разных контекстах. Поэтому полностью исключить ложные срабатывания невозможно. Их количество можно только минимизировать.
Появление современных языковых моделей закономерно вызывает вопрос: можно ли поручить подобную проверку искусственному интеллекту? Проблема заключается в том, что генеративные модели работают по вероятностному принципу. Они способны понять смысл текста, предложить замену иностранному слову или объяснить значение термина, однако не могут служить юридически значимым источником проверки. Закон требует ориентироваться на конкретные нормативные словари, а не на мнение алгоритма, каким бы точным оно ни было.
Поэтому современные системы строятся по гибридной архитектуре. За анализ структуры текста отвечают классические методы NLP (Natural Language Processing — обработка естественного языка): токенизация, лемматизация, морфологический разбор и поиск совпадений в словарях. Алгоритму недостаточно найти слово в словаре. Ему необходимо определить границы слов, привести каждое из них к начальной форме, учесть особенности русской морфологии, обработать знаки препинания, сокращения, составные конструкции и только после этого сравнить результат с нормативной базой. Поэтому подобные системы больше напоминают инструменты компьютерной лингвистики, чем обычный поиск по базе данных.
Что показала разработка подобных инструментов
Когда стало понятно, что после вступления закона объем ручной проверки значительно вырастет, мы решили автоматизировать этот процесс внутри компании. Наши департаменты регулярно выпускают рекламные материалы, SMM-контент и креативные концепции для клиентов. С вступления в силу закона стало понятно, что ручная сверка каждого текста с четырьмя словарями значительно скажется на нагрузке и распределении времени сотрудников.
Работа началась с объединения данных из утвержденных нормативных словарей и создания механизма, который способен быстро анализировать большие тексты. Во время разработки мы довольно быстро поняли, что основная сложность заключается не в объеме словарей. Совокупная нормативная база насчитывает десятки тысяч слов, и современные системы хранения данных без проблем работают с такими объемами.
Гораздо больше ресурсов потребовала обработка текста. Для каждого документа алгоритму необходимо выделить отдельные токены, определить часть речи, выполнить морфологический разбор, привести слова к начальной форме и только затем сверить их с нормативными словарями. Все эти операции должны выполняться последовательно и при этом занимать доли секунды. Отдельной задачей стала производительность. Пользователь ожидает получить результат практически сразу, независимо от того, проверяет он одно слово или многостраничный документ. Поэтому алгоритмы пришлось оптимизировать таким образом, чтобы большинство операций выполнялось в памяти без постоянных обращений к базе данных. Это позволило существенно сократить время обработки текста.
Еще одна особенность связана с постоянным обновлением нормативной базы. По мере появления новых редакций словарей система должна быстро синхронизироваться с актуальной версией, иначе результаты проверки могут перестать соответствовать действующим требованиям. При этом сервис не является юридическим инструментом и не гарантирует полного отсутствия претензий со стороны контролирующих органов. Его основная функция — автоматизация поиска потенциально проблемных фрагментов текста до публикации. Это позволяет редактору или юристу оперативно принять решение о замене слова или его сохранении.
Согласно данным ВЦИОМ, половина россиян использует иностранные слова почти каждый день. Англицизмы интегрированы в профессиональную коммуникацию, и мгновенный отказ от них невозможен. Разработанный сервис не ограничивает творческий процесс, а предоставляет инструмент для предварительной проверки материалов.
Согласно внутренним данным «АЙНЕТ Скан», в топ-5 наиболее часто проверяемых слов вошли: «инсайт», «кейс», «пресейл», «нетворкинг» и «брендинг». Важно, что слово «пресейл» попало в этот список не случайно: оно отсутствует в нормативных словарях русского языка, и его использование в публичных материалах недопустимо. При этом пользователи проверяют слова, которые выглядят как давно устоявшиеся: «коммуникация», «фейк», «каршеринг». Это свидетельствует о том, что бизнес перестраховывается и проверяет все слова, которые могут быть похожи на англицизмы, даже те, что уже зафиксированы в нормативных словарях.
Кстати, слово «маркетинг» сервис «АЙНЕТ Скан» классифицирует как разрешенное, поскольку оно зафиксировано в нормативных словарях. Термины «коуч» или «дедлайн» в словарях отсутствуют, следовательно, их использование в публичных материалах сопряжено с правовыми рисками.
Кого затронули изменения сильнее остальных
В первую очередь новые требования влияют на компании, которые ежедневно работают с большим объемом публичных текстов: интернет-магазины, маркетплейсы, банки, телеком-операторы, девелоперы, СМИ, рекламные агентства и крупные сервисные компании.
Если публикаций немного, дополнительная проверка практически не влияет на рабочий процесс. Совсем иначе ситуация выглядит там, где ежедневно создаются сотни карточек товаров, рекламных объявлений, писем и публикаций. При таких объемах ручной поиск потенциально спорных слов превращается в трудоемкую задачу, поэтому автоматизация становится вопросом эффективности.
По сути, в редакционных процессах появляется еще один обязательный этап контроля. Несколько лет назад компании массово внедряли сервисы проверки орфографии, затем — инструменты анализа уникальности и SEO-параметров. Теперь к этим процедурам постепенно добавляется проверка соответствия нормативным словарям.
Что изменится дальше
Любые новые регуляторные требования сначала воспринимаются рынком как дополнительная нагрузка. Затем вокруг них постепенно появляется технологическая инфраструктура: специализированные сервисы, плагины для редакторов, интеграции с корпоративными системами и автоматические проверки перед публикацией.
Вероятно, похожий путь пройдет и контроль соответствия нормативным словарям. Большая часть технической работы со временем станет незаметной для пользователя и встроится в привычные процессы подготовки контента. При этом полностью отказаться от участия человека вряд ли получится. Язык постоянно развивается, законодательство уточняется, а спорные случаи неизбежно будут возникать и дальше. Поэтому ближайшие годы, скорее всего, станут периодом, когда технологии будут помогать специалистам быстрее находить потенциальные риски, а окончательные решения останутся за людьми.
Источник новости: hi-tech.mail.ru
