Кейс. UX-структура и тексты сайта для Авито Недвижимость — с помощью нейросетей
Завершила свою часть проекта для Авито Недвижимость — мы разрабатывали сайт-календарь офлайн-мероприятий для рынка.
Сайт должен:
• заменить ручные обзвоны до 450 участников,
• аккумулировать контакты агентств и частных риелторов,
• усиливать ощущение масштаба и ценности событий,
• аккуратно фильтровать аудиторию через анкету.
На старте мне передали большой массив материалов (глубокие исследования на 50-100 слайдов): анализ ЦА, конкурентов, сегментацию ЛПР и агентов, ожидания от страниц, ограничения по бренду и коммуникации.
Короче, вводных данных было много. Если бы я анализировала всё это вручную, компилировала, сопоставляла и держала в голове, я бы сошла с ума.
В итоге сделала так: сначала сама глубоко изучила материалы и поняла бизнес-контекст. А потом использовала нейронки.
Этап 1. Анализ вводных
После вводного интервью я загрузила документы в NotebookLM и ChatGPT.
Через NotebookLM я работала с источниками как с базой знаний:
— просила вытащить ключевые смыслы,
— найти противоречия,
— сопоставить боли аудитории с УТП,
— проверить, где прототипы не дожимают бизнес-задачу.
ChatGPT использовала для кластеризации и приоритизации смыслов.
→ Важно: я не делегировала мышление над проектом, но я ускорила процесс.
В итоге у меня появилась чёткая карта: какие смыслы первичны для ЛПР, какие — для агентов, где усиливать доверие к бесплатному формату, где снимать тревогу.
Этап 2. UX-структура страниц
Дальше проверила логику экранов и упаковала экраны в Фигме.
Снова NotebookLM:
— прогоняла структуру через сценарии пользователя,
— смотрела, не перегружены ли блоки,
— проверяла последовательность смыслов.
ChatGPT подключала для формулировок и вариантов CTA.
Я собирала документ, где по каждому экрану были:
задача, логика, аргументация (почему именно здесь должен находить экран с этими элементами), рекомендации к визуалу для дизайнеров.
Прототип в Figma собирал Сережа Перевозчиков — он взял в работу мою структуру и смыслы. Сейчас проект уже на стадии дизайна и верстки.
Этап 3. Тексты
Когда структура была утверждена, я перешла к текстам.
Алгоритм простой:
я создаю папку в GPT по проекту и закидываю в нее все вводные материалы. Внутри папки создаю чатики под разные задачи.
В отдельном чатике GPT делает черновик → я уплотняю, убираю «вату», усиливаю аргументы → прогоняю текст уже через другой чатик с другой ролью (редактора) для точечной доработки.
Итерации, правки от других отделов — всё это тоже быстрее проживается, когда у тебя есть такая папка со всеми материалами под рукой. Тогда и чатики в ИИ каждый раз не надо с нуля обучать и настраивать.
Что получилось
— Разработана UX-структура страниц
— Написаны тексты по утверждённой и перепроверенной логике
— Создано ТЗ для дизайнеров
— Готовый прототип в Фигме
Проект перешёл на стадию дизайна и верстки. Ребята взяли в работу структуру, смыслы и формулировки.
Короче, свою часть — фундамент и несущие конструкции — я заложила, а ребята занимаются отделкой фасада уже без меня.
Главный вывод
Если вы работаете с корпорациями, у вас на руках много данных и исследований, используйте нейросети, чтобы ничего не упустить.
ИИшки
— ускоряют анализ,
— усиливают логику,
— позволяют держать сложный проект и все данные в фокусе.
✅ С нейронками я остаюсь стратегом, смотрю на проект сверху, вижу и исправляю слепые пятна.
❌ Без нейронок делаю долго. И постфактум вспоминаю, что что-то из каких-то данных не использовала.
____
Пост написан за 17 минут в настроенном под мой тон оф войс chatGPT.
Использовала 2 промпта.
1. Напиши структуру кейса по этому проекту [прикрепила Понимание задачи], основная мысль такая-то.
2. Напиши текст в моем тон оф войс, уложись в 3000 знаков.
Как же упрощается упаковка кейсов, когда есть настроенный под себя аккаунт и бот, девочки!
→ Курс, чтобы настроить ИИ под себя
