Тимур Угулава — «20+ практических кейсов применения нейросетей в маркетинге. Освобождаем голову от рутины за 1 час»

Данная статья — предположение о том, что может быть сказано спикером в рамках «Сурового Питерского Форума». Мы собрали практические кейсы применения генеративного ИИ в маркетинге, опираясь на опыт рынка и открытые материалы. Акцент на измеримой пользе, контроле качества и быстрых внедрениях без кода. Итог — дорожная карта, с которой можно разгрузить команду и снизить стоимость задач уже сегодня.

Рамка: зачем маркетологу ИИ прямо сейчас

Генеративный ИИ — класс моделей, которые создают новый контент: текст, изображения, аудио и видео на основе входных данных. Ключевое отличие — способность комбинировать знания и стиль под заданные ограничения. Это не заменяет стратегию, но ускоряет подготовку материалов и тестов в несколько раз без роста штата.

Рынок ждёт измеримую пользу: сокращение времени производства контента, снижение стоимости эксперимента, рост конверсии и CTR. Важны не «чудеса ИИ», а дисциплина: регламенты, метрики, чек-листы. В маркетинге выигрывает тот, кто превращает ИИ в поток повторяемых задач, а не в разовые трюки.

Что считаем нейросетью: генеративные модели текста, изображения, мультимодальные ассистенты

Под нейросетью здесь понимаем модели уровня OpenAI GPT‑4o, Anthropic Claude 3 и Google Gemini. Они работают с текстом, изображением, таблицами и файлами. Промпт — краткая инструкция для модели с ролью, контекстом и форматом ответа. Важно закреплять шаблоны промптов и версионировать их так же строго, как креативы.

Мультимодальные ассистенты помогают разбирать скриншоты кабинетов, протоколировать созвоны, сверять макеты с брендбуком. Визуальные модели — Midjourney, Stable Diffusion, DALL·E — закрывают рутину по референсам, вариантам фона, предметной графике. Выбор зависит от требуемого стиля и лицензионных условий.

Метрики пользы: скорость, качество, стоимость, соответствие бренду

Метрики простые: время выполнения задачи, стоимость единицы контента, качество по чек-листу и соответствие бренду. Добавляем продуктовые метрики: CTR, ER, стоимость клика, конверсию (CR), LTV. Измеряем до и после внедрения, фиксируем версию промпта и модели.

Критерии качества формализуем: узнаваемый тон, корректность фактов, понятная структура, отсутствие токсичной лексики. Минимум два уровня контроля — автоматическая проверка и человеческая модерация на критичных шагах.

Риски и ограничения: галлюцинации, приватность, лицензии, бренд-безопасность

Галлюцинации — вымышленные факты в ответах модели. Снижаем риск через ограничение контекста короткими факт-листами и обязательный фактчекинг. Конфиденциальность решаем политикой данных: маскирование PII, запрет заливки коммерческой тайны, хранение промптов и выходов в корпоративных системах.

Лицензирование изображений и стоков проверяем перед публикацией. Для UGC включаем фильтры по стоп-словам и чёрным спискам брендов и тем. Бренд-безопасность обеспечиваем через словари, список запрещённых утверждений и требование подтверждать числа и даты ссылкой на внутренний источник.

Система: как превратить ИИ в поток задач

Эффект начинается с карты задач. Разбиваем маркетинг на блоки: исследования, стратегия, контент, креативы, платная реклама, CRM, аналитика, отчёты. Для каждого блока фиксируем входные данные, шаблоны промптов и критерии качества. Системность важнее выбора конкретной модели.

Документируем роль ИИ в процессе: кто инициирует, где хранится результат, кто утверждает. Ставим лимиты по времени и бюджетам, привязываем метрики. Так ИИ становится частью производственного конвейера.

Карта задач маркетинга, где ИИ окупается

Быстрый возврат дают: генерация вариантов объявлений, адаптация текстов под каналы, расшифровка интервью, резюмирование отчётов, подготовка брифов, визуальные вариации, анализ отзывов и комментариев. Эти задачи повторяются и масштабируются, что снижает стоимость единицы.

Для каждого шага готовим чек-лист входов: цель, целевая аудитория, ограничения бренда, исторические примеры, желаемые метрики. Это повышает качество и сокращает число итераций согласования.

Шаблоны промптов и чек-листы качества

Шаблон промпта строим по паттерну: роль, контекст, данные, формат ответа, критерии качества, примеры/контрпримеры. Добавляем «не делай» с типовыми ошибками. При первом запуске моделируем 5–7 примеров и фиксируем удачные решения.

Чек-лист качества включает: факты подтверждены, терминология выдержана, ограничения соблюдены, длина и формат соответствуют каналу. Для промптов ведём версионирование и историю изменений — это база для A/B‑тестов качества.

No-code автоматизация: Zapier/Make + Google Таблицы

No-code платформа позволяет связать формы, хранилище и внешние API. Google Таблицы выступают единым хабом, а Zapier или Make управляют триггерами и очередями. Так пользователи создают задачи, не касаясь ИИ напрямую.

Важны ретраи и обработка ошибок: повторы при 4xx/5xx, парковка в очереди, уведомления ответственным. Лимиты API учитываем заранее, распределяя вызовы по расписанию.

Автоматизация рутины: 20 постов за минуту без прямого доступа к ИИ

Идея проста: пользователи заполняют форму, дальше работает конвейер. Это снижает риск утечки данных, унифицирует стиль и ускоряет производство контента в соцсети и блоги. Редактор видит только результаты и чек-листы, а не сырые ответы моделей.

Практическая цель — подготовить пачку черновиков за минуты и выбрать лучшие. Ключ — грамотные пресеты и очередь задач с приоритетами. Контент проходит модерацию и уходит в CMS или планировщик.

Архитектура: формы, шаблоны, прокси-сервисы и очереди

Формы получают тему, цель, канал, длину, ссылки на источники. Таблица хранит задания и статусы. Прокси-сервис вызывает модель и проверяет качество по чек-листу, включая фильтры бренда. Очередь обеспечивает стабильность и равномерную нагрузку.

Шаблоны задают тон и формат для каждого канала: короткие посты, длинные статьи, лид-магниты, сценарии роликов. На выходе — варианты с разной подачей и УТП, где редактор выбирает и дорабатывает.

Пайплайн: Таблицы → Пресеты → API → модерация → публикация

Старт — новая строка в Таблицах. Дальше пресет промпта обращается к API модели и получает 3–5 вариантов. Второй вызов приводит текст к бренд-тону и метаданным канала: заголовок, хэштеги, CTA, UTM.

Модератор подтверждает, после чего автоматизация публикует в CMS, VK, YouTube Shorts или планировщик. Так создаётся конвейер, где 20 черновиков собираются менее чем за минуту чистого машинного времени.

Контроль качества и A/B‑тестирование

Стандартизируем метрики: читабельность, плотность смысла, наличие фактов, соответствие формату канала. Делаем два-три варианта под A/B‑тест, фиксируем версию промпта и модели. Через неделю обновляем пресеты на основе результатов.

Для платных каналов сравниваем CTR и стоимость клика. Для органики — ER и удержание. Результаты складываем в единые отчёты и связываем с каденсом обновления промптов.

Профессиональный визуал без дизайнера

Бренд-пресеты стандартизируют изображение: цвет, шрифты, композиции, допустимые фоны, референсы. ИИ генерирует серии в одном стиле и быстро даёт вариативность по УТП. Это закрывает потребности лендингов, обложек видео и соцсетей.

Выбор движка зависит от задач. Midjourney быстрее даёт стилизацию, Stable Diffusion — контроль через контрол-неты и локальный рендер, DALL·E — естественные объекты и композиции. Плагины Canva и Figma ускоряют верстку и адаптацию под форматы.

Бренд-пресеты: цвет, шрифт, композиция, референсы

Описываем бренд-гайд: цветовые коды, сетка, отступы, запреты. Сохраняем набор референсов и негативные примеры. Для каждого сценария — свой пресет: обложки, превью, карусели, инфографика.

Метрики — скорость и доля принятия без правок. Снижение времени производства серии до минут — хороший ориентир. Часть работ всё ещё потребует дизайнера, но объём ручной рутины сокращается.

Инструменты: Midjourney/Stable Diffusion/DALL·E, Canva/Figma плагины

Создаём базовые промпты с зафиксированными параметрами. Для Stable Diffusion прописываем сиды и контроль позы/композиции. Для Midjourney фиксируем стили и соотношения сторон. Плагины в Canva и Figma автоматизируют обвязку под форматы канала.

Важно проверять лицензии и использовать собственные ассеты там, где нужно уникальное право. Для чувствительных тем вводим дополнительную модерацию перед публикацией.

Серийная генерация: вариативность и консистентность

Серийность достигается повторяемыми промптами и референсами. Вариативность — через параметры и наборы УТП. Сразу планируем 6–12 визуальных вариантов на креатив, чтобы упростить A/B‑тест.

Критерий успеха — единый визуальный язык в каналах. Контроль — шаблоны, пресеты и список «не допускается». Это снижает расхождения и споры при согласовании.

Контент-стратегия под ключ: от ЦА до контент-плана

ИИ ускоряет построение стратегии: портреты целевой аудитории, Jobs-to-Be-Done, тематики, контент-план и приоритеты каналов. Модель собирает каркас и примеры, а команда проверяет и дополняет фактами.

Верифицируем гипотезы на данных: опросы, CRM, поисковая аналитика, отзывы покупателей. Стратегия становится итеративной — обновляется по результатам публикаций и тестов.

Персоны ЦА и Jobs-to-Be-Done через ИИ

Персона — типовой представитель аудитории с целями и барьерами. Jobs-to-Be-Done — задача пользователя, ради которой он нанимает продукт. ИИ формирует черновики персон по входным данным и созвонам, ускоряя синтез инсайтов.

Сверяем персоны с фактами: транзакции, поведение на сайте, результаты опросов. На основе уточнений корректируем УТП и темы контента.

Сбор семантики и тематических кластеров

Модель помогает разложить темы по кластерам, разобрать синонимы и интенты, собрать ключевые вопросы. Это ускоряет подготовку контент-плана блога и видео.

Проверяем каждую тему на релевантность и спрос. Приоритизируем по потенциальному вкладу в лиды и доступности продакшна.

План публикаций: каналы, частоты, приоритеты

Формируем недельный ритм по каналам и ролям. Для каждого канала — цели и KPI. Назначаем владельцев и сроки. Так снижаем пропуски и дублирование тем.

План связываем с редакционным календарём и автоматизацией. Отдельно прописываем правила адаптации одного сюжета под несколько форматов.

Маркетинговые гипотезы: от идеи до креатива

Идеи — дешёвые, тесты — быстрые, итерации — регулярные. ИИ готовит формулировки, подсказывает метрики и варианты креативов. Команда управляет качеством и принимает решения на данных.

Система оценивания помогает выбирать, что запускать первым, а что ставить в очередь. Порог входа в эксперимент снижается до часов, а не недель.

Шаблон гипотезы: формула, метрика, ожидаемый эффект

Используем форматы HADI/ICE. Гипотеза содержит: аудиторию, инсайт, обещание, канал, метрику успеха, срок, риск. ИИ предлагает 10–20 формулировок и ранжирует по потенциалу.

Результаты фиксируем в таблице. Через ретро обновляем промпты и сетку оценок. Это накапливает базу знаний и снижает повторение ошибок.

Генерация креативов и вариаций под цели

Модель подбирает 5–10 вариантов заголовков, текстов, УТП и визуалов под одно обещание. Часть вариантов идёт в органику, часть — в платные каналы. A/B‑тесты выбирают победителей.

Контроль бренда сохраняется через пресеты тона и словари. Редактор утверждает лучший вариант, а остальные уходят в архив.

Бриф на продакшн и согласование

ИИ готовит бриф: задача, целевая аудитория, инсайт, формат, требования, примеры и запреты. Это снижает время входа продакшна и повышает предсказуемость.

Согласование идёт по чек-листам без лишних обсуждений. Любая правка добавляется в шаблон, чтобы не повторять ошибки.

Сторителлинг кейсов автоматически

Структуры STAR, SAR и HERO помогают кратко и убедительно рассказать о решении. ИИ собирает драфт из исходных данных, подчёркивая проблему, действия и результаты. Это ускоряет упаковку кейсов и пресс-релизов.

Важно отделять факты от интерпретаций. Цифры — только проверяемые. Модель не должна придумывать метрики, если они не указаны.

Структуры SAR/STAR/HERO для бизнес-историй

SAR/STAR задают каркас: ситуация, задача, действия, результат. HERO-подход делает акцент на трансформации и роли команды. ИИ заполняет каркас, но источники и цифры прикладывает менеджер.

Стандартизация формата упрощает чтение и сравнение кейсов. Редактор проверяет корректность терминов и дат.

Извлечение фактов из отчётов/переписок

Мультимодели резюмируют протоколы, CRM‑заметки и переписки. На выходе — список фактов, гипотез и решений. Дальше они идут в конструктор кейса.

Для чувствительных данных включаем правила приватности: анонимизацию, ограничение доступа и хранение внутри корпоративных систем.

Фактчекинг и юридическая чистота

Фактчекинг автоматизируем шаблонами вопросов: кто, что, когда, где, сколько, подтверждение источником. Юр-чистоту проверяем на предмет прав на изображения, согласий и лицензий.

Публикация возможна только после подтверждения ответственных лиц. Это критично для бренд-безопасности.

Google Таблицы + нейросети без кода

Google Таблицы становятся центром оркестровки. Они фиксируют входы, статусы, версии промптов и результаты. Это удобно для небольших команд и быстрых пилотов.

Через Apps Script настраиваем вызовы API, расписания, триггеры и ретраи. Привязываем роли и уведомления, чтобы быстрее разбирать ошибки и узкие места.

Apps Script и внешние API: принципы и ограничения

Apps Script управляет HTTP‑запросами, планировщиками и обработкой ошибок. Учитываем квоты и таймауты, а также разделяем секреты и рабочие таблицы. Для больших массивов используем пакетную обработку и очереди.

Безопасность важнее скорости. Доступ к скриптам и таблицам — по ролям. Все события логируются, результаты версионируются.

Коннекторы Zapier/Make и вебхуки

Zapier и Make закрывают типовые интеграции без кода: формы, CRM, корпоративные мессенджеры. Вебхуки связывают внешние события с нашими сценариями. Очереди и ретраи стабилизируют пайплайн.

Ошибки не скрываем — отправляем в канал уведомлений с контекстом. Это ускоряет разбор и улучшает надёжность системы.

Типовые решения: описания, UTM, брифы, резюме

Автоматизируем генерацию UTM‑меток, описаний карточек товара, резюме вебинаров, кратких брифов и чек-листов качества. Это разгружает контент-менеджеров и повышает единообразие.

Критерий успеха — снижение времени на подготовку единицы контента и доля материалов, принятых без правок.

ИИ-ассистент как член команды

ИИ-ассистенты берут роли редактора, аналитика и оператора кампаний. Они готовят драфты, планируют тесты, объясняют аномалии. Команда фокусируется на стратегии и креативе.

Чтобы ассистенты приносили пользу, им нужна «память»: бренд-гайды, словари, примеры, результаты прошлых тестов. Это хранится в файловых коллекциях и векторных базах.

Роли: редактор, аналитик, оператор кампаний

Редактор выравнивает тон и структуру. Аналитик собирает тезисы из отчётов и предлагает гипотезы. Оператор готовит карточки, UTM и очереди задач. Каждая роль имеет свою матрицу ответственности.

Результаты ассистентов проходят модерацию. Это снижает риск ошибок и усиливает обучаемость системы.

Инструкции и «память»: файлы, коллекции, векторные базы

Векторное хранилище — база, где тексты и документы кодируются в векторы для поиска по смыслу. Это позволяет ассистенту получать релевантные фрагменты без доступа ко всему архиву. Токены — единицы объёма контекста, ограничивают размер входа для модели.

Храним в памяти: бренд-тон, словари, FAQ, лучшие кейсы, чёрные списки. Периодически чистим «память», чтобы не зашумлять контекст и не снижать качество ответов.

Политика использования и эскалация сложных случаев

Описываем, что можно и нельзя отправлять в модели, как маркировать чувствительные данные, кто утверждает материалы перед публикацией. Для сложных случаев — эскалация к ответственным.

Приватность усиливаем маскированием персональных данных и запретом на загрузку конфиденциальных материалов. Это снижает регуляторные риски и защищает бренд.

Инсайты из аудитории и конкурентов

Отзывы и комментарии — ценная сырая аналитика. ИИ помогает очистить, сгруппировать и интерпретировать массив данных. Дальше команда принимает решения по гипотезам и контенту.

Регулярный цикл обработки комментариев снижает слепые зоны. Идеи быстрее попадают в продакшн, а не теряются в переписке.

Парсинг отзывов/комментариев и очистка данных

Собираем данные из форм, магазинов, соцсетей и чатов. Удаляем дубликаты, спам и оффтоп. Нормализуем поля, приводим к единому формату. Так снижается шум, и выводы становятся точнее.

Анонимизируем персональные данные. Храним исходники отдельно от результатов. Это облегчает соблюдение требований приватности.

Кластеризация тем и выявление pain points

Модель выделяет темы и подтемы, выявляет барьеры и триггеры. Результат — карта проблем и ожиданий клиентов. Дальше связываем гипотезы с темами и планируем тесты.

Приоритизируем по частоте и силе эмоций. Соотносим с воронкой: узнавание, рассмотрение, покупка, удержание. Это ускоряет подготовку релевантных креативов.

Карта инсайтов и приоритизация гипотез

Карта инсайтов агрегирует темы, барьеры, идеи и ожидаемый эффект. Каждая гипотеза получает оценку по влиянию и сложности. Это дисциплинирует бэклог маркетинга.

Решения переносим в план: контент, офферы, сценарии удержания и апсейлы. Для CRM‑каналов полезно настроить CRM-маркетинг по базе с циклом персонализированных касаний.

Выход за рамки: креатив на грани

Чтобы не застрять в шаблонах, нужен управляемый выход за рамки. ИИ помогает генерировать неожиданные идеи, но ограничения бренда остаются. Наша задача — расширять воронку креативов, сохраняя безопасность.

Комбинируем техники дивергенции с оценкой рисков. Результаты тестируем на малых бюджетах и быстро масштабируем победителей.

Техники дивергенции: SCAMPER, от противного, roleplay

SCAMPER меняет компонент оффера: заменить, объединить, адаптировать,модифицировать, по‑другому применить, исключить, развернуть. «От противного» ищет парадоксальные решения. Ролевые промпты позволяют взглянуть глазами клиента или конкурента.

Каждая техника даёт пачку идей, которые превращаются в A/B‑тесты. Фильтр бренда отсеивает рискованные варианты до запуска.

Комбинирование моделей и режимов для неожиданных идей

Текстовая модель генерирует концепты, визуальная — стили, голосовая — озвучку (например, для роликов и подкастов). Итерации собирают связки, которые тяжело придумать вручную. Это экономит время и расширяет поле поиска.

Для образцового контроля фиксируем параметры и шаги. Это помогает воспроизводить успешные связки и обучать команду.

Этические и брендовые ограничения

Закрепляем «красные линии»: дискриминация, медицинские советы, обещания, которые нельзя проверить. Чёрный список тем и картинок помогает избежать репутационных рисков.

Любой спорный креатив уходит на ручное согласование. Это снижает вероятность разбирательств после релиза.

Аналитические отчёты на автопилоте

Отчёты не должны отнимать дни. ИИ агрегирует данные и пишет краткие выводы. Руководитель видит картину, а команда — следующий шаг. Важно держать единую версию правды в дашбордах и на витринах данных.

Еженедельный цикл: сбор данных, обновление дашбордов, нарративные инсайты, решения и задачи. Это превращает аналитику в операционный процесс.

Пайплайны данных и источники

Источники — рекламные кабинеты, веб‑аналитика, CRM, платёжные системы, платформы обучения. Пайплайн очищает данные и сводит к единой схеме. Ошибки фиксируются и правятся ретроспективно.

При сборе персональных данных применяем маскирование и доступ по ролям. Это помогает соблюдать требования приватности и внутренние регламенты.

Автодашборды в Looker Studio/DataLens

Дашборды обновляются по расписанию. Руководитель видит канал, стоимость, конверсию, LTV, отток. Так проще выявить узкое место и перераспределить бюджет. Для управленческого уровня полезны дашборды для руководителя.

Стабильность достигается через буферные таблицы и контроль качества источников. Любые изменения схемы фиксируются и документируются.

Нарративные выводы на естественном языке

ИИ формирует краткий отчёт: что изменилось, почему и что делать дальше. Текст избегает жаргона, содержит числа и сроки. Это ускоряет принятие решений и планирование спринта.

Сценарий даёт на выходе: 3–5 ключевых тезисов, риски и список задач. Команда соглашается с планом или вносит правки.

Чек-лист внедрения за 1 час

За один час можно настроить рабочий скелет. Цель — быстро ощутить пользу, собрать обратную связь и решить, что масштабировать. Это пилот, а не финальная система.

Понадобятся доступы к Таблицам, Zapier/Make, аккаунты моделей и базовые пресеты. Нужен ответственный редактор и владелец процесса.

Подготовка активов и доступов

Соберите бренд-гайд, словари, примеры, чёрные списки. Проверьте доступы к системам, создайте рабочие таблицы и каналы уведомлений. Назначьте роли и SLA проверки.

Заранее определите метрики успеха: время до публикации, доля правок, CTR/ER для первых тестов. Это поможет не спорить о вкусе.

Быстрый запуск 5 ключевых сценариев

Запустите: автогенерацию постов из форм, серийную графику по пресетам, подготовку брифов, нарративные отчёты и анализ отзывов. Эти сценарии дают эффект уже в первую неделю.

Через две недели добавьте гипотезы и A/B‑тесты. Постепенно расширяйте карту задач под приоритеты бизнеса, включая игровые акции и промо.

Критерии успеха и ретро

Успех — снижение времени и стоимости единицы контента при сохранении качества. Второй маркер — доля материалов, одобренных с первой попытки. Третий — рост бизнес‑метрик на первых A/B‑тестах.

По итогам пилота проводим ретро: что мешало, что ускорило, какие промпты оставить, какие переписать. Обновляем регламенты и план масштабирования.

Заключение: что менять в процессах завтра

Завтра можно сделать три шага: назначить владельца ИИ‑конвейера, зафиксировать основные пресеты и запустить один приоритетный сценарий. Через неделю — добавить отчёты и регулярные A/B‑тесты. Через месяц — масштабировать на кросс‑канальные кампании.

ИИ — не про «магический» рост. Это про дисциплину, измеримость и повторяемость. С этими принципами команда получает устойчивое преимущество.

Выводы для владельцев онлайн‑школ

Онлайн‑школам критично быстро проверять гипотезы и адаптировать контент под сегменты. ИИ позволяет за часы перевыпустить лендинги, письма и объявления, не расширяя штат. Главное — стандартизировать тон, тезаурус и уровни допуска, чтобы не потерять качество.

Запустите конвейер из Таблиц и Zapier/Make для контента и отчётов, закрепите роли ассистентов и редакторов. Добавьте регулярный анализ отзывов и программы удержания с персонализированными касаниями. При таком подходе маркетинг становится предсказуемым, а стоимость лида — управляемой.