Еще год-два назад ИИ среди белорусских маркетологов использовался точечно. В основном для быстрых гипотез и копирайтинга. Сейчас ситуация изменилась: нейросети становятся частью системной работы с рекламными кампаниями и данными. Это уже не просто эксперимент, а инструмент для повышения эффективности.

Делимся подходами инновационного digital-хаба Wunder Digital, которые позволяют внедрять ИИ без лишней сложности и получать измеримый эффект в процессах.

ChatGPT как рабочий ИИ-ассистент

Многие специалисты до сих пор используют ChatGPT как инструмент быстрого ответа: для рерайта текстов или генерации идей. Это базовый уровень, который задействует лишь часть возможностей модели и редко дает стабильный результат.

Практика показывает: ценность появляется в момент, когда взаимодействие с нейросетью становится системным. Вместо разрозненных запросов – понятная логика, роли и ограничения. По сути, вы не «задаете вопросы», а настраиваете цифрового исполнителя под конкретные задачи.

Такой подход особенно эффективен там, где есть повторяемость: подготовка рекламных креативов, конкурентный анализ, проработка офферов или сборка коммерческих предложений.

Базовая модель: из чего состоит рабочий запрос

Чтобы получать предсказуемый результат, запрос должен быть структурирован. На практике работает простая трехуровневая схема.

1. Контекст
Определяет рамки задачи: кто «исполнитель», что за продукт и для кого он создается.
«Ты performance-маркетолог в SaaS-сервисе для управления финансами малого бизнеса. Основная аудитория – предприниматели 30-50 лет, которым важно контролировать расходы и автоматизировать отчетность».

2. Ограничения и детали
Формируют стиль, тон и фильтры качества. Это критично, т.е. без ограничений модель уходит в обобщения и клише.
«Избегай канцеляризмов и перегруженных формулировок. Не используй слова “уникальный”, “революционный”. Пиши кратко: до 20 слов в заголовке, до 60 – в тексте. Тон деловой, без избыточного креатива».

3. Задача
Четкое действие, без какой-либо двусмысленности.
«Подготовь 4 варианта оффера для лендинга с акцентом на снижение финансовых потерь и экономию времени».

Почему это работает

– Структурированный запрос снижает вариативность ответа и делает результат ближе к ожидаемому. Проще говоря, вы уменьшаете «пространство для фантазии» модели и усиливаете релевантность.

Следующий уровень: персональный ассистент
Если такие задачи повторяются, логично зафиксировать настройки и не пересобирать их каждый раз. На этом этапе ChatGPT начинает работать как полноценный ИИ-ассистент. Как его настроить?

1. Зафиксируйте типовые задачи. Например: генерация гипотез для рекламы, анализ лендингов конкурентов, подготовка email-цепочек.
2. Определите роль. Не просто «маркетолог», а конкретная специализация: CRM-стратег, performance-аналитик, бренд-копирайтер. Чем уже роль, тем точнее ответы.
3. Задайте правила работы. Сюда входят стиль, ограничения, формат выдачи и логика аргументации.
4. Добавьте шаблоны. Готовые структуры запросов ускоряют работу и уменьшают количество ошибок.
5. Подключите контекстные данные. Описание продукта, сегменты аудитории, примеры удачных кампаний.

Важно: не загружайте ничего, что связано с коммерческой тайной или внутренними отчетами компании. Будьте аккуратны с такими данными.

Что это дает

• Сокращение времени на типовые задачи.
• Более стабильное качество результатов.
• Снижение нагрузки на команду за счет автоматизации рутины.

Автоматизация презентаций с помощью LLM: от текста к слайдам без ручной верстки
Большие языковые модели (LLM) давно вышли за рамки генерации текстов. Сегодня это универсальный инструмент работы с информацией: от структурирования данных до написания кода под конкретные задачи.

– Важно понимать: ChatGPT – лишь один из интерфейсов доступа к таким моделям. Ключевая ценность не в конкретном сервисе, а в способности LLM обрабатывать неструктурированный контент и превращать его в формализованный результат.

Один из практических сценариев – автоматическая сборка презентаций. Вместо ручной работы в редакторе вы передаете модели исходный материал и получаете готовый файл через связку с Google Slides и Google Apps Script.

Разберем процесс по шагам.

Этап 1. Подготовка структуры: превращаем текст в «скелет» презентации
На входе – сырой контент: заметки, расшифровка встречи, черновик статьи или набор идей. В таком виде он плохо подходит для автоматизации. Задача LLM на этом этапе – привести текст к формату, с которым сможет работать код.

Что важно задать в запросе:

• разбивка по принципу «один слайд – одна идея»;
• явное разделение на заголовки и основной текст;
• преобразование длинных абзацев в списки;
• выделение ключевых тезисов и смысловых акцентов;
• маркировка цитат или примеров как отдельных блоков;
• указание параметров оформления (например, размеры заголовков и текста).

Пример более прикладной конфигурации – вместо абстрактного форматирования можно задать структуру вида.

• Заголовок: до 8 слов.
• Подзаголовок: опционально.
• Список: не более 5 пунктов.
• Блок «вывод» для ключевой мысли.

На выходе получается не просто текст, а формализованный черновик. Фактически это JSON-подобная структура, готовая к передаче в скрипт.

Этап 2. Генерация презентации через Google Apps Script
Далее LLM используется уже как инструмент генерации кода. На основе подготовленной структуры модель пишет скрипт для Google Apps Script, который автоматизирует сборку презентации. Типовая логика скрипта:

• создание нового документа в Google Slides;
• последовательное добавление слайдов;
• распределение контента по блокам (заголовки, списки, цитаты);
• применение базовой типографики;
• унификация стилей между слайдами.

Чем более формализован входной текст, тем меньше доработок потребуется на этапе генерации кода. После этого остается вставить скрипт в интерфейс Google Apps Script и запустить его. Презентация собирается автоматически.

Что это дает бизнесу
Такой подход меняет саму экономику подготовки:

• уходит ручная верстка и форматирование;
• сокращается время производства (особенно при большом объеме материалов);
• упрощается масштабирование – например, для типовых отчетов или питчей;
• снижается зависимость от конкретного исполнителя.

На регулярных задачах экономия времени может достигать кратных значений.

Где это особенно полезно

• Агентские отчеты по кампаниям.
• Презентации для продаж и пресейла.
• Упаковка исследований и аналитики.
• Внутренние обучающие материалы.

Как нейросети ускоряют A/B-тестирование и делают маркетинг предсказуемее

– Классический A/B-тест – это всегда про время: сформулировать гипотезу, подготовить варианты, запустить, дождаться статистики. В реальности цикл часто затягивается, а количество проверяемых идей ограничено ресурсами команды.

С внедрением ИИ этот процесс меняется. Нейросети не заменяют тестирование, но радикально ускоряют его на всех этапах – от генерации гипотез до интерпретации результатов.

Шаг 1. Формулировка проблемы
Любой тест начинается с корректной постановки задачи.

«У бренда интерьерного освещения высокий охват публикаций, но низкая глубина взаимодействия. Пользователи не сохраняют посты и не переходят к продукту. Цель – увеличить вовлеченность и побудить сделать следующий шаг (сохранение, переход, заявка)».

Шаг 2. Генерация гипотез
На этом этапе ИИ дает максимальный прирост скорости. Вместо 2-3 идей «из головы» можно получить десятки вариантов с разной логикой воздействия. Важно: нейросеть стоит использовать не как генератор текста, а как инструмент вариативности.

Пример гипотез:

• смещение акцента с продукта на сценарий использования («как это выглядит в интерьере»);
• замена прямого CTA на вовлекающий вопрос;
• добавление триггера выбора («какой вариант вы бы выбрали?»);
• использование микроисторий вместо описания характеристик.

Чем шире пул гипотез на старте, тем выше вероятность найти работающую связку.

Шаг 3. Создание вариантов
После выбора гипотез ИИ позволяет быстро собрать креативы под тест. Например:

• вариант A – рациональный: акцент на характеристиках и выгоде;
• вариант B – поведенческий: сценарий + вопрос для вовлечения;
• вариант C – социальное доказательство: кейс или отзыв.

Ключевое преимущество – скорость. Подготовка нескольких полноценных вариантов занимает минуты вместо часов.

Шаг 4. Предварительная проверка: анализ до запуска
Дополнительный слой – предиктивная оценка креативов через AI-инструменты (например, карты внимания или анализ композиции). Они позволяют понять:

• куда пользователь смотрит в первую очередь;
• какие элементы игнорируются;
• есть ли визуальные «слепые зоны».

Если ключевой месседж не попадает в фокус, креатив дорабатывается до запуска.

Шаг 5. Запуск и масштабирование
После теста выбирается связка с лучшими метриками: CTR, вовлеченность, конверсии. Дальше начинается масштабирование:

• перенос механики на другие форматы;
• адаптация под разные сегменты аудитории;
• доработка на основе новых гипотез.

Что меняется в подходе
ИИ делает A/B-тестирование управляемым и более быстрым:

• сокращается цикл проверки гипотез;
• увеличивается количество тестируемых идей;
• снижается стоимость ошибки;
• появляется возможность работать с вариативностью, а не с единичными решениями.

Резюме
ИИ дает преимущество только в одном случае: если он встроен в процессы, а не используется эпизодически. Разница легко проверяется на практике. Либо команда тратит часы на подготовку гипотез и материалов, либо делает это за минуты и тестирует больше связок.

Для компаний это прикладной инструмент роста:

• быстрее реагировать на изменения спроса;
• снижать маркетинговые издержки;
• принимать решения на основе данных, а не интуиции.

Конкурентное преимущество формируется за счет скорости. Чем быстрее специалисты проходит цикл «гипотеза – тестирование – внедрение», тем выше итоговая эффективность.