Ключ к этому — структурированный промпт, который состоит из трех обязательных компонентов:

1. Контекст: кто вы, какова цель задачи, для кого создается контент или анализ.

Например: «Ты копирайтер в e-commerce, твоя компания продает умные зеркала. Целевая аудитория — женщины 25-40 лет, интересующиеся технологиями для дома и уходом за собой».

2. Детали: что обязательно учесть или, наоборот, исключить в этот раз: стиль, ограничения, формат, табу.

Например: «Не используй слова „инновационный“, „лучший“ или „революционный“. Сохраняй дружелюбный, но экспертный тон. Формат — заголовок до 30 символов и описание до 90».

3. Задача — конкретное действие, которое нужно выполнить здесь и сейчас: написать, проанализировать, предложить гипотезы.

Например: «Сгенерируй пять вариантов заголовков и описаний для кампании к Наврузу».

Когда такая структура используется системно, ChatGPT перестает быть просто «умным чатом» и превращается в ассистента с заданной ролью. А если задача повторяется регулярно, логичным следующим шагом становится создание персонализированного ИИ-ассистента. Чтобы это сделать, нужно следовать простому алгоритму:

Шаг 1. Выпишите задачи, которые вы выполняете регулярно: ежедневно, еженедельно или раз в квартал. Например: анализ конкурентов, генерация идей для A/B-тестов, написание писем кандидатам.

Шаг 2. Определите, какую роль должен играть ассистент: копирайтер, HR-специалист, аналитик, стратег. Чем уже специализация — тем точнее ответ.

Шаг 3. Если вы используете платформу с поддержкой собственных ассистентов (например, GPTs или Talkie AI), добавьте:

• Название ассистента.
• Его роль.
• Правила работы: тон, формат, ограничения.
• Быстрые шаблонные запросы.
• Доступные документы: брендбук, описание продуктов, портреты ЦА.

— Все это позволяет сократить время на выполнение рутинных задач с часов до минут и при этом сохранять согласованность и качество. Главное — помнить о конфиденциальности. Не загружайте в публичные модели данные, которые не должны покидать вашу компанию.

В конечном счете, ИИ становится по-настоящему полезным не тогда, когда он «умный», а когда понимает ваш контекст. Одна голова — хорошо, а 1,5 — уже команда.

Делаем презентации с помощью LLM

LLM (Large Language Model) — это большие языковые модели, которые умеют работать с текстом: писать, редактировать, структурировать, переводить и объяснять сложные вещи простым языком. Самый известный пример — ChatGPT, но по сути это целый класс моделей, обученных на огромных массивах текстовых данных.

— Языковые модели хорошо справляются не только с текстами для людей, но и для машин. Они умеют писать код, следовать строгим правилам и работать с заданными ограничениями. А значит, их можно использовать как инструмент автоматизации, а не только как помощника автора. Именно здесь появляется более неочевидный сценарий: создание презентаций не вручную, а через код. Например, с помощью скриптов на Google Apps Script, которые автоматически собирают презентацию в Google Slides.

Ниже — пошаговый разбор этого подхода.

Шаг 1. Готовим текст под будущую презентацию.

На входе у нас есть абстрактный или слабо структурированный текст: заметки, черновик статьи, расшифровка выступления. Прежде чем писать код, его нужно привести в форму, с которой сможет работать скрипт.

Для этого используем LLM и просим ее строго структурировать текст:

• разделить материал на слайды по принципу «один слайд — одна мысль»;
• выделить заголовки и, при необходимости, подзаголовки;
• оформить информацию в виде маркированных или нумерованных списков;
• вынести ключевые мысли и цитаты в отдельные блоки;
• выделить самую важную информацию жирным;
• заранее указать размеры шрифтов для каждого текстового блока.

На этом этапе мы получаем не просто текст, а структурированную заготовку, которую можно напрямую использовать для генерации презентации.

Шаг 2. Генерируем презентацию с помощью Google Apps Script.

Далее берем подготовленный текст и используем его как основу для написания скрипта на Google Apps Script.

Задача LLM на этом этапе — написать код, который:

• создает презентацию в Google Slides;
• формирует отдельные слайды;
• корректно обрабатывает заголовки, подзаголовки, списки и цитаты;
• применяет шрифты, размеры и стили оформления;
• соблюдает единые правила дизайна для всех слайдов.

В результате остается только скопировать скрипт в интерфейс Google Apps Script и запустить его. Презентация собирается автоматически, без ручной верстки и повторяющихся действий.

Тестируем гипотезы с помощью нейросетей

Нейросети дают маркетингу новую скорость. A/B-тесты больше не требуют недель на согласование и креатив. Теперь это четкий и быстрый процесс, где каждый этап можно усилить с помощью AI.

1. Начинаем с вопроса: «В чем боль?». Например, посты гончарной школы лайкают, но не комментируют. Они не приносят заявок. Цель — усилить вовлечение.
2. Переходим к аналитике и идеям. AI помогает не только писать тексты, но и формулировать рабочие предположения. В данном случае: заменить закрытый продающий пост на открытый, с вопросом в конце, чтобы снизить барьер для диалога.
3. Генерируем варианты. AI готовит два поста: классический анонс с CTA и эмоциональный заход с вопросом. При этом все за минуты адаптировано под формат и тональность площадки.
4. Прогоняем через AI-анализ внимания. Макеты тестируются в нейросетевых eye-tracking-сервисах. Если внимание уходит мимо ключевого элемента, правим сразу.
5. Запускаем и масштабируем. По итогам теста побеждает вариант с лучшими метриками: CTR, вовлечение, заявки. Его механика масштабируется на другие кампании.

— В результате AI превращает тестирование из дорогого и медленного процесса в быстрый цикл: гипотеза, далее идут прогноз, запуск и масштабирование. Это не замена стратегии — это способ быстрее находить решения, которые работают.

Wunder Digital — № 1 в Узбекистане среди агентств по интернет-маркетингу и Performance-маркетингу по версии Рейтинга Рунета 2025.

Заключение

Сегодня конкурентное преимущество получает бизнес, который не просто использует нейросети, а выстраивает с их помощью рабочие процессы. Когда ИИ понимает задачи компании, ее аудиторию и внутреннюю логику, он перестает быть отдельным инструментом и становится частью команды.

Для компаний в Узбекистане это означает возможность быстрее адаптироваться к рынку, снижать операционные издержки и принимать решения на основе данных в условиях высокой скорости изменений.