Почему это важно для маркетолога
Все больше маркетологов и руководителей онлайн-школ используют нейросети (например, ChatGPT) для подготовки материалов: от сценариев ботов до писем в сложных автоворонках. На первый взгляд кажется, что всё просто - вводишь запрос, и ИИ моментально выдаёт нужный текст. Но реальность часто выглядит иначе: ответы оказываются слишком поверхностными, «безжизненными» или вообще не отражающими запрос.
Проблема в большинстве случаев заключается не в модели, а в запросе. Грамотно составленный промпт - это навык, который развивается так же, как умение ставить задачу подрядчику или копирайтеру. Эту компетенцию даже выделили в отдельную дисциплину - prompt engineering («промпт-инжиниринг»).
В этом материале подробно разберём наиболее распространённые ошибки, принципы эффективных промптов и практические методы, применяемые маркетологами по всему миру. Также вы получите примеры, которые пригодятся при написании сценариев для чат-ботов и автоматизированных воронок.
Типичные ошибки при работе с нейросетью
Прежде чем перейти к стратегиям, важно понять, что именно чаще всего идёт не так.
1. Слишком размытый запрос
Самая частая ошибка - постановка неконкретной задачи. Например: «Напиши текст про маркетинг». Ответ будет таким же размытым, потому что модель не понимает, какой именно маркетинг, для кого, с какой целью и в каком формате.
Как исправить:
Дайте максимум уточнений. Например:
«Опиши три тактики digital-продвижения для небольшой онлайн-школы, добавив примеры применения».
2. Отсутствие роли и контекста
Модель не может догадаться, кто именно сейчас «говорит». Если не указать роль, она создаст универсальный, усреднённый ответ.
Задача «Как прогреть аудиторию?» слишком общая.
Но: «Представь, что ты опытный продюсер онлайн-курсов. Предложи стратегию прогрева перед запуском продукта…» - уже даёт модели направление и стиль.
3. Слишком много задач сразу
Попытка объединить всё в одном запросе типа «Создай сценарий бота, письмо и рекламный текст» приводит к тому, что модель теряет фокус и выдаёт неоптимальный результат.
Лучше: разбивать работу на шаги - сначала сценарий, затем письмо и только потом рекламные элементы.
4. Сложная, перегруженная формулировка
Ещё одна распространённая проблема - попытка сформулировать задачу слишком «умно» или канцелярски. Длинные обороты, академический стиль и чрезмерная формальность только мешают модели. Например, если вы пишете запрос вроде:
«Проанализируй импликации цифровых коммуникаций в контексте пользовательского взаимодействия», ИИ может запутаться в формулировке и дать такой же туманный и бесполезный ответ.
Гораздо эффективнее писать проще и прямее:
«Объясни, как digital-инструменты помогают улучшить вовлечённость пользователей. Приведи 2–3 примера».
Ясный язык = ясный результат.
5. Недостаток данных
Формулировки без контекста почти всегда приводят к усреднённым текстам, которые не подходят ни под задачу, ни под аудиторию. Например, если вы просите: «Сделай продающий текст для моего курса», модель не знает ничего ни о продукте, ни о боли аудитории, ни о преимуществах.
Если же вы добавляете хотя бы минимальный бриф - например, кто ваша ЦА, какую проблему решает курс, какие есть уникальные особенности, - ответ становится значительно конкретнее.
Достаточно пары фраз: «Курс по таргету для новичков, аудитория 20–35 лет, боятся сложных интерфейсов, ищут простую практическую систему».
Такая уточнённость делает промпт более точным, а итоговые тексты - гораздо полезнее.
6. Отказ от итераций
Многие пользователи останавливаются на первом же варианте, хотя нейросеть можно легко направлять и улучшать её ответы. Если результат кажется слишком сухим, формальным или наоборот - чересчур эмоциональным, достаточно попросить модель изменить подачу.
Например, уточнения вроде:
«Сделай стиль проще»,
«Добавь один практический пример»,
«Сформулируй мягче»,
«Раскрой мысль детальнее»
моментально корректируют качество текста.
Итерации - это нормальный рабочий процесс. Нейросеть реагирует на уточнения так же, как копирайтер, который дорабатывает текст по вашим комментариям.
Использование нейросетей позволяет маркетологам быстро создавать сценарии, тексты для чат-ботов и рассылок, экономя время на рутинные задачи. А чтобы не тратить ресурсы на обработку заявок, оплат и коммуникаций, удобно подключать Vakas-tools: сервис автоматически собирает данные, распределяет их между отделами, запускает автоворонки и уведомления по заданным правилам, позволяя команде сосредоточиться на стратегических задачах.
Стратегии, которые делают промпты действительно эффективными
Хороший промпт - это не просто фраза в один текстовый блок, а мини-бриф, который помогает нейросети понять задачу так же, как понял бы её ваш коллега или подрядчик. Чтобы модель дала точный, полезный и применимый результат, важно продумать несколько ключевых элементов. Разберём их подробно.
1. Начните с чёткой формулировки задачи и результата
Первое, что должна увидеть нейросеть, это что именно вы хотите получить и в каком виде. Лучше всего работают глаголы действия: «Составь», «Подготовь», «Предложи», «Разработай», «Проанализируй».
Сразу задавайте формат: количество вариантов, длину, структуру.
Например:
«Сформулируй 5 идей для вебинара по продвижению онлайн-школы, каждая идея — в формате короткого абзаца на 3–4 предложения».
Такой запрос задаёт и действие, и масштаб, и ожидаемую форму.
2. Добавьте контекст - это определяет точность ответа
Нейросеть не знает вашей ниши, вашей аудитории и условий задачи, пока вы их не обозначите.
Контекст может включать:
- продукт или проект;
- целевую аудиторию;
- этап воронки;
- характеристики бренда;
- цели и ограничения.
Например:
«Это онлайн-школа по дизайну. Мы работаем с аудиторией, которая делает первые шаги в профессии: им важны ясные инструкции, наглядные примеры и ощущение, что материал можно сразу применить на практике.»
После такого уточнения модель начинает давать рекомендации, которые действительно попадают в болевые точки и особенности вашей ЦА.
3. Покажите модели ориентир: формат, структуру или стиль
Модели отлично работают по примеру. Это и есть техника few-shot prompting: вы даёте короткий образец и нейросеть автоматически подстраивается под него.
Это может быть:
- небольшой фрагмент текста с нужной подачей;
- пример диалога, если вам нужен сценарий чат-бота;
- шаблон письма;
- структура карусели или рекламного объявления.
Если пример дать невозможно, просто опишите, как должен выглядеть ответ:
«Сделай ответ в формате таблицы из трёх столбцов: “идея”, “цель”, “пример применения”.»
Это избавляет вас от переработки текста и повышает предсказуемость результата.
4. Задайте модели роль - это направляет стиль и тон
Ролевая установка помогает нейросети «войти» в нужную компетенцию и говорить языком специалиста.
Например, вместо нейтрального ответа вы можете получить экспертное мнение:
- копирайтера, который понимает продающие тексты;
- маркетолога, знающего, как работает сегментация и A/B-тесты;
- сценариста чат-ботов;
- методиста онлайн-школ;
- специалиста по воронкам.
Такая роль сразу задаёт глубину, язык, терминологию и подход — иногда это сильно меняет итоговый результат.
5. Уточните доп параметры: тон, стиль, длину, язык
Это особенно важно в маркетинге, где точность тональности влияет на конверсию.
Параметры могут быть любыми:
- «тон дружелюбный, но профессиональный»;
- «длина до 500 знаков»;
- «структура - короткие абзацы, без воды»;
- «избегай канцеляризмов»;
- «пиши простым языком для новичков»;
- «ответь на английском».
Такие уточнения помогают нейросети не отклоняться от вашего стиля бренда и формата общения с аудиторией.
6. Перед отправкой проверьте сам промпт
Даже идеальная идея может потеряться, если сам запрос выглядит как сплошной текст на 12 строк.
Хорошая практика:
- разбивать промпт на пункты;
- использовать подзаголовки;
- выделять примеры;
- убирать лишние словесные обороты;
- добавлять логичные переходы между частями задания.
Чистый, структурированный промпт воспринимается моделью точнее и даёт в ответ аккуратный и системный текст.
Что используют англоязычные специалисты: техники Zero-shot, Few-shot, CoT, ReAct и др.
Мировое сообщество, работающее с большими языковыми моделями (LLM), накопило множество практических приёмов, которые повышают качество и предсказуемость ответов. Ниже — подробное разъяснение ключевых техник, их практическое применение в маркетинге и автоворонках, а также готовые примеры промптов, которые можно адаптировать под ваши задачи.
Zero-shot vs Few-shot prompting - когда и как использовать
Идея. Различие простое: zero-shot - вы даёте задачу без примеров; few-shot - вы добавляете 1–5 образцов корректного ответа в промпт, чтобы задать формат, тон и структуру.
Когда использовать zero-shot. Когда задача простая или стандартная, формат не критичен, либо вы хотите посмотреть «чистую» генерацию модели. Пример: быстро сгенерировать десяток заголовков, посмотреть общий вектор идей.
Когда использовать few-shot. Когда важен конкретный формат, тон или структура (например, серия писем, шаблон сообщения в чат-боте, рекламные креативы с жёсткими ограничениями по символам). Few-shot «подтягивает» ответ к приведённым образцам и существенно снижает вероятность того, что модель уйдёт в сторону.
Практическая польза для маркетолога. Допустим, вы хотите, чтобы письма в воронке были в стиле «мягкий эксперт». Дадите 2–3 примера писем и модель начнёт генерировать аналогичные тексты, подбирая ту же структуру оффера, прогрева и CTA.
Примеры промптов:
Zero-shot:
«Напиши 10 заголовков для поста о бесплатном мини-курсе по интерфейсному дизайну. Заголовки - не длиннее 60 символов.»
Few-shot:
«Вот примеры заголовков, которые мне нравятся по стилю:
1. “Фигма за выходные: старт для новичков” - лаконично, простым языком, без сложных терминов.
2. “Дизайн-мышление с нуля: первые шаги” - спокойный тон, лёгкая мотивация.
Сохраняя похожий стиль и структуру, придумай 8 заголовков для мини-курса по интерфейсному дизайну.
Аудитория - новички, которые хотят быстро получить базовые навыки.»
Chain-of-Thought (CoT) - заставляем модель думать по шагам
Идея. Попросить модель показать промежуточные рассуждения - «мысли» - перед финальным ответом. Это полезно для задач, где важна логика, планирование или объяснение причинно-следственной цепочки.
Почему это работает. Когда модель «разбивает» задачу на этапы (вопросы аудитории → варианты ответов → последовательность действий), итог становится более структурным и обоснованным. CoT повышает качество решений там, где нужна многошаговая логика - например, генерация сценария прогрева, план запуска курса или создание чек-листа для A/B-тестов.
Чтобы задействовать цепочку рассуждений (CoT), промпт можно задать следующим образом:
«Давай подумаем поэтапно: сначала перечисли 3 ключевые боли нашей аудитории, затем предложи для каждой боли по 2 сообщения для прогрева в рассылке, и в конце собери пример последовательности из 4 писем.»
Пример применения для чат-бота/воронки:
1. Модель сначала перечисляет вопросы, которые волнуют ЦА.
2. Потом предлагает ответы и триггеры.
3. В конце даёт готовый сценарий из реплик или писем, собранный на основе промежуточных шагов.
Совет. Если вам важен именно ход мыслей, укажите формат промежуточных шагов: «Шаг 1 - выявление боли; Шаг 2 - гипотеза оффера; Шаг 3 - варианты заголовков».
ReAct (Reason + Act) - размышление + действие в одном флаконе
Идея. ReAct сочетает рассуждение и последующее действие: модель не только объясняет, но и предлагает конкретные шаги, сценарии или проверки. В продвинутых системах этот фреймворк включает запрос внешних данных, но и в простых промптах его можно имитировать.
Практическое применение. Для маркетологов ReAct удобен, когда нужно проанализировать набор метрик и тут же сгенерировать рекомендации: «проанализируй данные - предложи три гипотезы для роста CTR - предложи A/B-тесты».
Пример промпта:
«Проанализируй кратко следующие показатели рассылки: open 18%, CTR 2.1%, отписки 0.8%. Thought: опиши, что это может значить. Act: предложи 3 изменения в теме и 2 теста в тексте письма.»
Результат: модель даст структуру «мыслей» (возможные причины низкого CTR) и конкретные действия (альтернативные темы, изменение CTA, тесты по длине и визуалу).
Важно. ReAct полезен, когда у вас есть исходные данные (пусть даже простые) - скармливайте их модели. Если данных нет попросите модель сначала перечислить, какие данные нужны, и только затем давать рекомендации.
Ролевые и контекстные приёмы (Persona prompting, Flipped interaction и конструктивная критика)
Persona prompting. Назначение роли (например, «Ты опытный копирайтер для SaaS-продуктов» или «Ты методист онлайн-курсов») кардинально меняет результат: меняется словарный запас, аргументация, длина ответов и акценты. Роль задаёт глубину экспертизы и тон.
Flipped interaction (перевернутое взаимодействие). Лайфхак: попросите модель сначала задать вам вопросы для уточнения задачи, а затем, получив ответы, выдать улучшенный вариант. Это особенно эффективно при сложных или многокомпонентных задачах.
Конструктивный критик. Задача делится на два этапа: создать, а затем критически оценить и улучшить. Это ускоряет итерации и даёт модели «само-редактирование»: она сама выявляет слабые места и предлагает улучшения.
Примеры промптов:
Flipped interaction:
«Перед тем как ответить, задай мне до 3 уточняющих вопросов о моей досягаемой аудитории и стиле. После моих ответов составь сценарий чат-бота.»
Конструктивный критик:
«Сначала напиши текст рекламного объявления на 150 знаков. Затем сам проанализируй его: укажи слабые места и предложи 2 улучшенные версии.»
Ошибки и подводные камни при использовании этих техник
- Надоедливые «мысли» модели. CoT даёт полезную логику, но иногда растягивает ответ. Уточняйте желаемую длину промежуточных рассуждений.
- Переусложнение few-shot. Слишком большое количество примеров (10+) может «забить» модель; обычно достаточно 2–4 качественных образцов.
- Фальшивый ReAct. Модель не ходит в интернет (если вы не используете внешние инструменты), поэтому когда просите «проверить статистику в сети», помните ограничение - лучше подавать актуальные данные в запросе.
- Неправильная роль. Если назначить роль «эксперт», а задать при этом поверхностный контекст, модель может компенсировать «экспертность» общими фразами - всегда сочетайте роль и контекст.
Как тестировать и закреплять навыки
1. Экспериментируйте с одним элементом за раз. Попробуйте один и тот же запрос в zero-shot и few-shot вариантах — сравните разницу.
2. Ведите «банку» удачных промптов. Храните удачные формулировки и шаблоны для повторного использования и передачи коллегам.
3. А/Б-тесты на практике. Генерируйте 3–4 варианта письма/заголовка и прогоняйте через реальную рассылку или тесты в рекламных сетях.
4. Документируйте выводы. Записывайте, какие техники дают лучший CTR, open rate, вовлечение и в каких нишах.
Эти подходы не догма, а набор инструментов. Чем больше вы пробуете и фиксируете результаты, тем быстрее научитесь комбинировать Zero-shot, Few-shot, CoT и ReAct так, чтобы они приносили практический результат в ваших чат-ботах и автоворонках.
Вывод: нейросеть - усилитель, а не замена маркетолога
Умение грамотно ставить задачи ИИ становится важным конкурентным преимуществом.
В чат-ботах и автоворонках, где персонализация и скорость критически важны, нейросети позволяют:
- ускорять подготовку контента;
- генерировать десятки вариантов для A/B-тестирования;
- глубже сегментировать аудиторию;
- повышать отклик и конверсию за счёт точных сообщений.
Но ИИ не заменяет эксперта. Он усиливает того, кто умеет правильно формулировать запросы и критически оценивать результат. Только вы знаете нюансы вашей аудитории, боли, триггеры, ценности - нейросеть лишь помогает быстрее обрабатывать идеи и превращать их в готовые тексты.
Используя техники промпт-инжиниринга, описанные выше, вы сможете получать от ИИ не «общие фразы», а контент, который работает: вовлекает, прогревает и продаёт. Экспериментируйте, комбинируйте подходы, расширяйте промпты, уточняйте детали. В таком режиме нейросеть действительно становится мощным ассистентом, который 24/7 генерирует идеи и помогает вам строить эффективные коммуникации с тысячами потенциальных учеников.
Есть свои лайфхаки с нейросетями или автоматизацией? Пишите!