С помощью нейросетей можно снизить цену лида с $20 до $12, усилить кастдевы и создать целый справочник. Как нейросети экономят время маркетолога и как пользоваться Gemini, рассказал Дмитрий Южанин, CEO маркетингового агентства «Сделано» и спикер конференции «Питерский промпт». Выкладываем полезную выжимку с промптами и выводами.
Мы собрали для вас инструкцию по написанию промптов. К ней добавили шаблоны и список с нейронками. Всё проверили на своём опыте. Работает. Забирайте бесплатно по ссылке
В поисковиках можно найти много инструкций, как писать промпты и добиваться от нейронок нужного результата. Дмитрий нашёл инструкции по анализу целевой аудитории и протестировал их. Результат сравнил с проведёнными ранее кастдевами.
Итог:
- информация похожа на правду, но данные не совпадают с реальностью (особенно для не массовых рынков)
- нейронка делает слишком общие описания
- не найти инсайтов для сильных предложений и позиционирования.
В целом информация из нейронки совпадала с данными из кастдевов примерно на 70%. Но если не проводить кастдевы, то вы просто не поймёте, какая информация правдива, а какая нет. Получается, что нужны и кастдевы, и нейронки — двойная работа.
Кроме того, ИИ выдаёт слишком мало фактов и деталей. Ответы получаются общими. Если углубиться самостоятельно, то обнаруживаются ошибки и неточности.
Вывод: общение с клиентом не отменить. Только так можно получить ценную и точную информацию. Но с помощью нейросетей можно снять рутинные задачи, в том числе при проведении кастдевов.
Собираем вопросы для кастдева
Вопросы нужны такие, чтобы по ответам можно было понять, что беспокоит клиента, как он мыслит и действует. Составить такие вопросы сложно. Но как с этим справится ИИ?
Используем ChatGPT-4о или о1. Алгоритм:
- даём вводные: контекст о компании и целях интервью
- из роли эксперта просим составить вопросы
- из роли конкретных личностей проверяем вопросы.
Пример подробного промпта в ChatGPT-о1:
Пример сокращённого промпта в ChatGPT-4о.
Слово «кастдев» лучше писать на английском языке, как в примерах. Это улучшает качество ответа.
Улучшаем вопросы
Следующим шагом вводим промпты для доработки вопросов.
В примере Дмитрий приводит имена зарубежных экспертов.
Часто после этого запроса нейронка начинает использовать сложные термины. Если заметили такую проблему, введите следующий промпт:
Вы можете увидеть, что ИИ затрагивает нежелательные темы. Их можно прописать в промпте.
В итоге получаем неплохой результат:
В конце можно вбить финальный промпт, чтобы ещё раз проверить все вопросы.
Такой подход к созданию вопросов позволяет экономить время маркетолога: от 30 мин. до 3 ч. Вы можете использовать все вопросы или взять только часть, если планируется недолгий кастдев.
Как улучшить качество проведения интервью
Не у всех есть опыт в проведении кастдевов. Если вы только начинаете, то неосознанно можете ошибиться. Избежать этого поможет нейросеть.
Для этой задачи Дмитрий предпочитает Gemini 1.5 Pro и выше. Как пользоваться Gemini?
Алгоритм:
- загружаем файл с транскриптом интервью
- просим подсветить сильные и слабые стороны интервью.
Пример промпта:
После этого нейронка пишет советы, как улучшить интервью. Учитываем это в следующих кастдевах.
Можно попросить ИИ дать развёрнутые советы, как улучшить определённый пункт.
Так нейросети экономят маркетологу примерно 1–2 часа рабочего времени.
Как обработать результаты интервью
Вопросы собрали и улучшили. Провели интервью. Теперь у нас есть трёхчасовая запись. Боль — когда помнишь, что во время кастдева был особый момент с какой-то интересной информацией, но на какой минуте это было — не помнишь.
Найти этот кусочек можно с помощью Gemini.
Алгоритм:
- с помощью fireflies.ai транскрибируем запись
- загружаем полученный файл в специальный раздел Gemini или используем обёртку Gemini и формируем итоги созвона.
Так выглядит интерфейс обёртки Gemini. Сюда можно загрузить до 50 разных файлов и работать с ними. Например, можно попросить нейронку найти какую-то информацию или написать краткую выжимку с важными данными.
Только не забудьте в правом верхнем углу переключиться на версию Pro, стандартная версия не подойдёт.
Пример промпта. Gemini часто ошибается при сегментировании аудитории. Эту задачу лучше делать самостоятельно и уже потом вставлять в промпт.
В результате получаем описание целевой аудитории с точными цитатами.
Важно: не забывайте дорабатывать руками и задавать свою логику описания ЦА. Например, нейронка не сможет выделить приоритетную информацию. Это придётся делать самостоятельно.
Итоги по кастдевам
- Нейросети экономят время — 10–20 часов на каждом кастдеве
- Повышается качество проводимых интервью
- Скорость проведения кастдевов увеличивается на 15–20%
Для клиента Дмитрия по таре нашли два фокусных сегмента и точку роста в логике подачи продукта. Они помогли клиенту вырасти с 4–5 млн/мес до 15–18 млн.
Почему лучше пользоваться Gemini, а не ChatGPT
- Не так склонен к обобщению
- Легко и точно таскает цитаты
- Лучше работает с файлами
- Лучше обрабатывает большие контексты (100+ тыс. токенов)
- Можно бесплатно получать длинные ответы
Дмитрий загружал в Gemini каталог на 1 200 страниц в PDF-формате. Найти нужную информацию самостоятельно — очень долго. Но нейронка справилась и вытащила из файла нужные данные.
Gemini и ChatGPT для глубинного погружения в продукт
В проектах часто появляются проблемы:
- у продуктов много технических характеристик и особенностей
- неочевидная структура ассортимента
- материалы по продукту или отсутствуют, или разрознены
- те, кто всё знает (продавцы, руководители), не хотят тратить время на объяснение базы.
Если не разбираться в терминологии, то не получится делать контент и рекламные тексты.
Чтобы решить эту проблему, можно пользоваться Gemini. С помощью нейронки можно составить справочник и в любой момент углубить данные.
Например, можно создать учебник по рассылкам с полным руководством для сотрудников. Или сделать книгу продаж с описанием продукта для отдела продаж.
Что делать:
- описать текущий контекст: что изучаем, нашу роль и цель, какую тему изучаем
- запросить список экспертов по теме. Можно добавлять самому, если знаем кого-то, кто создавал много контента.
Пример промпта:
По этому промпту получился такой результат:
С этим списком мы составляем план обучения.
Алгоритм работы:
- составляем план своего обучения. Каждого эксперта превращаем в учителя
- составляем методичку. Подключаем роль методиста для составления плана и потом пошагово его заполняем.
Примеры промптов:
Сначала нейронка выдаёт список того, о чём нужно рассказать в каждой области. Вторым промптом переключаем ИИ в роль методолога, чтобы информация была структурированная. Третьей командой мы идём по плану и просим Gemini дополнить материалы.
Результат по первому промпту:
Результат по второму промпту:
Результат по третьему промпту:
У каждого ответа есть три точки справа, если на них нажать, появится меню, где можно скопировать результат.
Вставив скопированный ответ, например, в Google Docs, вы сразу получите красивый отформатированный текст.
Так минут за 20 можно создать целую книгу.
Совет: этот алгоритм подойдёт для изучения любой темы.
Например, если вам захотелось углубиться в тайм-менеджмент, вы сможете создать для себя персональный учебник.
Но не забывайте проверять информацию. Особенно технические факты и цифры, в них нейронка ошибается чаще всего.
Чтобы исключить неточности, можно проверить информацию у экспертов.
Также можно использовать нейросеть Perplexity. Она поможет в поиске и проверке фактов.
Разберём на примере металлорежущего инструмента. Нужно было проверить, насколько правильная получилась классификация.
В результате получаем ответ с картинками и ссылками на источники. Всё это добавляем в книгу.
Вывод по погружению
- Экономия от 8 до 30 часов
- Готовый справочник для маркетологов и продавцов по продукту
- Экспертам в продукте не нужно объяснять базу
- Повышение экспертности в глазах заказчика
С помощью описанных алгоритмов агентство Дмитрия нашло дополнительную семантику в нише электроприводов для воздушных клапанов. Причём в этой семантике не было прямых конкурентов.
Сначала команда с помощью нейронки нашла неочевидную характеристику «крутящий момент».
В Вордстате по ключевой фразе было 729 запросов в месяц.
Когда начали проверять словосочетание, оказалось, что оно было целевым. Характеристика «крутящий момент» относилась именно к воздушным клапанам.
При этом в Москве не было ни одного хорошего объявления по целевым запросам.
Ещё один пример. Команда Дмитрия работала с клиентом по геотекстилю. С помощью нейронок выяснили, что структура сайта не соответствует логике разделения на категории, принятые в отрасли. Из-за этого часть клиентов не находили продукцию.
Как создавать рекламный контент с помощью нейросетей
Что можно делать с помощью ИИ:
- тексты рекламных объявлений
- структуру и текст для лендингов
- контент для соцсетей
- структуру и тексты для презентаций.
Не получится создать нормальный контент, если использовать типовые промпты. Нейронки будут выдавать общий, разбавленный результат с ошибками.
Если использовать продуманные промпты, то нейронки могут делать текст, готовый на 80–90%. Но его всё равно нужно дорабатывать.
Что нужно делать, чтобы получить хороший текст:
- Описать ЦА и продукт. Важно дать детали и конкретику по ЦА и продукту. Можно загрузить эту информацию файлом.
- Дать фактуру. Если добавить реальный опыт, наработки, тексты будут гораздо сильнее.
- Описать цель и роль. Указываем, какой цели хотим добиться с помощью текста и какую роль занять нейронке.
- Даём алгоритм работы. Для объявлений — формулы текстов. Для статей и постов — авторский стиль. Для лендингов — логику структуры и ключевые факторы.
- Направляем и дорабатываем. С первого запроса обычно выходит не очень. Следующими нужно направить нейронку и указать на её проблемы.
Пример промпта для создания объявления в контекстной рекламе. К промпту прикрепляется файл с анализом аудитории. Абзац посередине с описанием условий просто скопирован из Яндекса.
Результат получается неплохой: нейронка учитывает аудиторию и пишет факты. Но текст всё равно можно усилить.
Как усилить текст
Можно попросить ИИ написать по 3 объявления на каждую из формул рекламных текстов:
- AIDA
- PAS
- FAB
- 4Ps
- SOFTEN
- Quest
- ACCA.
Не забывайте добавлять в промпт команду сделать тексты сильными и цепляющими, потому что нейронки склонны к мягкой подаче.
Получаем такие тексты:
Эти объявления можно обыгрывать с разных сторон: что-то взять из первого, что-то из второго.
Ещё один вариант усиления текста — написать по 3 объявления в стиле:
- Дмитрия Румянцева
- Максима Ильяхова
- Дмитрия Кота и т. д.
Вы можете подставить любой другой стиль.
Как делать изображения в нейронках
Алгоритм работы:
- в ChatGPT загружаем описание ЦА, текст оффера и просим дать идеи для изображений. Ограничиваем существующими объектами
- в Midjourney создаём по описанию и быстро тестим идею.
Примеры результатов:
Изображение справа создавалось под замену уже выгоревших объявлений. В результате смены картинки удалось снизить цену лида с $20 до $12.
Но Midjourney справляется не со всеми задачами. Например, когда нужно изобразить тару для косметики. Чтобы получить хороший результат, воспользуйтесь алгоритмом:
- ищем референс. Например, в стоках
- в ChatGPT просим описать, что изображено на картинке
- дорабатываем то, что нам нужно
Пример с тарой. В агентстве Дмитрия нашли подходящую картинку. Но она серая. Изображение с таким фоном никогда не пробьёт баннерную слепоту.
Действуя по алгоритму, в Gemini удалось сделать вот такое изображение:
В отрисовке сложных объектов Gemini круче Midjourney. Вот пример для сравнения. Нужно было создать изображение двух наполненных тюбиков и одного пустого. Gemini справился лучше.
Важно: в нейросетях можно делать подходящие картинки. Но всё равно лучше работают профессиональные фото.
ИИ для персональной эффективности
Нейронки можно использовать для автоматизации подведения итогов.
Для этого нам понадобится:
- Fireflies.ai. Делаем транскрипт созвонов в Zoom, Google Meet и т. д.
- Gemini. Формируем итоги созвона на основе транскрипта.
Сначала переводим запись созвона или выступления в текст. Далее файл добавляем в Gemini и вводим промпт.
Персональный дайджест постов в Telegram
В нейросетях можно написать код скрипта, даже если у вас мало опыта в программировании.
Что делаем:
- просим ChatGPT написать парсер постов в роли опытного DevOps
- просим объяснить, как запустить у себя этот код для новичка
- все ошибки сбрасываем ему и спрашиваем, что делать
- продумываем логику обработки.
Пример первого промпта:
Просим ChatGPT написать парсер постов в роли опытного DevOps.
Просим объяснить, как запустить у себя этот код для новичка.
Все ошибки сбрасываем ему и спрашиваем, что делать.
Постепенно докручиваем дополнительными промптами.
Далее даём команду продумать теги по файлу с собранными постами.
Загружаем файл и просим написать скрипт.
Просим ChatGPT написать код для Gemini и уточняем ответ.
Пишем код импорта данных.
В результате получаем дайджест, где можно выбрать нужные даты и получить подробный отчёт.