Я перестала использовать нейросети как «генератор текста» и собрала систему, где каждая модель делает свою часть работы. ChatGPT рулит процессом, NotebookLM вытаскивает смысл из источников, Kimi быстро переваривает большие документы и делает слайды, Gemini помогает с аналитикой и логикой стратегии, конкурирует с ChatGPT, Nano Banana выдает визуалы для креативов, Sora и Veo закрывают видео, Gamma быстро упаковывает идеи в презентации. Итог простой: я тестирую больше гипотез, делаю в 5 раз больше и меньше выгораю.
Если ты маркетолог, ты точно знаешь этот цирк: контент нужен вчера, реклама нужна с десятью гипотезами, презентация нужна «к обеду», отчет нужен «позавчера», и где-то между этим всем ты пытаешься генерировать новые идеи. Еще в 2022 году я все делала руками, потом пыталась «делегировать», а по факту делегировала себе же, только через еще одного человека.
Потом появились нейросети в моей жизни и постепенно я поняла, что у меня проблема с процессом. Я трачу мозг на задачи, где мозг не нужен.
Поэтому я собрала из нейросетей производственную линию: исследование – стратегия – контент – креатив – упаковка – запуск – анализ. Ниже расскажу, как я это делаю, какие связки реально работают, где я облажалась, и как сделать так, чтобы твои статьи и кампании имели шанс попадать и в Яндекс, и в ответы ассистентов.
С чего начала
Первое, что я сделала, было не «купить подписку на все». Я села и выписала, на что уходит время каждую неделю. Получился довольно грустный список: очень много аналитики, еще больше всяких разных текстов, презентации, «переупаковка» одного и того же под разные каналы, правки, которые никто не помнит кто просил, и бесконечные «давай еще вариант».
Дальше я разложила задачи на типы:
- Смысл и позиционирование: тут нужен человек, без вариантов.
- Генерация идей и контент-планы: тут связка человека и ИИ.
- Структура и черновики: это уже зона нейросетей.
- Массовая генерация вариантов: нейросети вообще в своей тарелке.
- Упаковка и форматирование: тоже идеально ложится на ИИ.
- Проверка фактов и цифр: смешанная зона, но ИИ ускоряет.
И только после этого я подобрала инструменты под роли.
Моя архитектура ИИ-маркетинга
Я использую несколько ключевых инструментов, и у каждого четкая роль. Без ролей начинается бардак, когда ты скачешь между сервисами и ощущаешь себя диспетчером.
- ChatGPT – центральный пульт управления, генерация черновиков, промпты, сценарии, варианты рекламы, анализ ЦА, структура контента, готовый отдел ИИ-маркетологв. В статье ниже я буду опираться на его роль как «операционной системы».
- NotebookLM – поиск по твоим источникам: загружаю ссылки, PDF, заметки, вытаскиваю выводы и цитируемые куски. Это реально «исследовательский ассистент».
- Kimi – длинные документы, таблицы, «переварить тонну текста», плюс отдельный жирный бонус: Kimi Slides умеет быстро собирать презентации.
- Gemini – логика, аналитика, структурирование, работа с данными и формулировками стратегий, особенно когда нужно аккуратно разложить по полочкам. Конкуренция с ChatGPT и поиск лучшего решения.
- Nano Banana – генерация и редактирование изображений с русским языком, инфографика во всей красе, мемы, удобно для маркетинговых визуалов и вариативности креативов.
- Sora – генерация видео из текста.
- Veo – генерация видео от Google, часто использую как альтернативу или второй «взгляд» на тот же сценарий.
- Gamma – упаковка в презентации и страницы, быстрый «документ для людей», который не стыдно показать клиенту.
Да, инструментов много. Но я не прыгаю между ними хаотично. У меня есть конвейер.
Я опишу процесс на понятном примере. Допустим, мне нужно запустить продвижение экшн-курса по маркетингу и нейросетям на аудиторию «маркетологи + предприниматели». Важно: не просто «посты», а связка контент + лид-магнит + реклама + презентация.
Шаг №1. Аналитика и «карта боли» через NotebookLM
Я начинаю с боли аудитории. Для этого мне нужны источники: комментарии, вопросы, статьи конкурентов, отзывы учеников и конкурентов, скрины переписок, что угодно.
Я загружаю все это в NotebookLM и задаю вопросы. Тоже самое можно провернуть и в ChatGPT.
Пример запроса:
Собери 12 повторяющихся болей у маркетологов и предпринимателей,
которые хотят использовать нейросети, но буксуют.
Для каждой боли дай 2 формулировки: как пишут в поиске и как спрашивают у ассистента.
Что я получаю на выходе: не «общие слова», а пул формулировок, которые потом идут в заголовки, лиды и рекламные тексты.
Результат: вместо 3 часов хаотичного чтения я за 10 минут получаю скелет рынка и языка аудитории.
Шаг №2. Смысл и позиционирование: тут я не делегирую
Это важный момент. Нейросети могут подсказать варианты позиционирования, но решение принимаю я. Почему? Потому что позиционирование – это ответственность.
Я отвечаю себе на три вопроса:
- Что именно человек получит после курса, в измеримых терминах.
- Почему он не получит это из бесплатных роликов и статей.
- Какие 2–3 «ошибки» мы исправляем быстрее всего.
Это занимает 20 минут, но экономит недели. Идеи – ChatGPT, окончательное решение и формулировка – за мной.
Шаг №3. Структура контента через ChatGPT
Теперь подключаю ChatGPT как центральный пульт. Я не прошу его «написать готовую статью». Я прошу структуру, чтобы потом наполнять экспертизой.
Собери структуру SEO-статьи на 20000 знаков. Тема – как автоматизировать маркетинг через AI в 2026. ЦА – маркетологи и предприниматели РФ. Обязательные инструменты: ChatGPT, NotebookLM, Kimi, Gemini, Nano Banana, Sora, Veo, Gamma. Добавь: TL;DR, чек-лист, таблицу, 8 FAQ, 3 цитаты, блок «что изменилось в 2026». Сделай структуру так, чтобы ассистенты могли цитировать отдельные фрагменты.
Пара минут, и у меня есть скелет.
Теперь важное: я беру этот скелет и начинаю наполнять живыми примерами. Именно здесь появляется глубина.
14 задач маркетинга, которые я закрыла с помощью нейросетями
1. Сбор семантики и кластеров под статью
Проблема: семантика по теме «нейросети для маркетинга» расползается на десятки смыслов: инструменты, промпты, кейсы, обучение, видео, дизайн, автоматизация. Если сделать кашу, статья не ранжируется.
Решение: ChatGPT собирает кластеры.
Составь список из 60 запросов по теме «нейросети для маркетинга».
Разбей на 6 кластеров по интенту: обучение, инструменты, кейсы, промпты, видео, дизайн. Для каждого кластера предложи H2 и 3–4 H3.
Результат: получаю структуру, где каждая секция отвечает на свой спрос.
2. Позиционирование курса в одной фразе
Проблема: «курс по нейросетям» звучит как все и ни о чем.
Решение: ChatGPT дает варианты, а я выкидываю слабые и оставляю живое.
Дай 12 вариантов позиционирования экшн-курса: обещание должно быть измеримым, без слова «уникальный», без абстракций с конкретикой и цифрами.
ЦА – маркетологи и предприниматели РФ.
Результат: за 10 минут у меня есть 3–4 внятных формулировки, которые потом тестирую в рекламе.
3. Контент-план на 8 недель с логикой прогрева
Проблема: многие делают контент-план как «темы постов». Получается календарь.
Решение: ChatGPT строит серию на основе реальных болей.
Собери контент-план на 8 недель:
цель – привести к покупке курса
каждая неделя должна закрывать одну ключевую боль и одну ключевую ошибку.
Добавь форматы: статья, короткое видео, кейс, чек-лист.
Результат: появляется логика, где контент полезный контент ведет к решению купить.
4. Черновики статей
Проблема: когда нейросеть пишет «с нуля», выходит мыло.
Решение: я даю ей структуру, тезисы, примеры. ChatGPT делает черновик, я делаю мясо.
Напиши черновик по структуре ниже.
В каждом блоке: проблема – решение – результат.
Добавь примеры из маркетинга, без воды и без общих фраз.
Результат: черновик готов за 20 минут. Потом я час добавляю опыт, цифры, детали, и получается текст, который звучит как человек.
5. Пакет объявлений для теста
Проблема: маркетинг любят делать как «шедевр». Но реклама – это статистика.
Решение: ChatGPT генерирует 30–50 вариантов, я выбираю 8–12 для теста.
Сделай 40 вариантов рекламных объявлений:
20 для маркетологов, 20 для предпринимателей.
Формат: заголовок до 35 символов, текст до 90.
Запрет: слова «лучший», «уникальный», «революционный».
Результат: я запускаю тест быстрее. И да, иногда выигрывает вариант, который я бы сам не написал.
6. Визуалы для постов через Nano Banana
Проблема: креативы заканчиваются, дизайнер занят, надо «просто сделать 10 вариантов».
Решение: Nano Banana дает быстрые вариации визуалов и редактирование по инструкции.
Практика: я беру один базовый концепт и делаю серии: разные фоны, акценты, под разные аудитории. Затем тестирую связку «заголовок + визуал».
Результат: вместо 2 дней ожидания я получаю пакет визуалов за вечер и выбираю 2–3 победителя по CTR.
7. Сценарии коротких видео через ChatGPT
Проблема: видео нужно много, а сценарии писать лень, потому что это выматывает.
Решение: ChatGPT делает 10 сценариев, я выбираю лучшие и допиливаю под свой стиль.
Сделай 12 сценариев коротких роликов по 20–35 секунд:
тема – как маркетолог экономит время с AI
структура – хук, проблема, решение, CTA
без инфоцыганских фраз.
Результат: вместо нуля сценариев у меня появляется выбор, и я не трачу вечер на «с чего начать».
8. Производство видео-гипотез через Sora и Veo
Проблема: съёмка и монтаж – это ресурсы. А гипотезы нужно тестировать быстро.
Решение: Sora и Veo закрывают «быстрый продакшен», когда нужно сделать 5–10 роликов на тест.
Я делаю так: один сценарий – несколько визуальных интерпретаций. Затем тестирую в рекламе, и только после этого отдаю победителя в «нормальный продакшен», если он нужен.
Результат: я перестал угадывать, что зайдёт. Я начал проверять.
9. Презентации: Gamma для упаковки, Kimi для быстрого смысла
Согласитесь, что качественные презентации пожирают время, особенно когда нужно «сделай красиво» и «чтобы было понятно».
Gamma быстро делает понятную структуру и дизайн. А еще быстрее это делает Kimi.
Результат: презентация, которая раньше занимала 3 часа, теперь собирается за 10-15 минут вместе с правками.
10. Анализ рекламных кампаний через Gemini и ChatGPT
Когда отчеты часто выглядят как «цифры ради цифр», Gemini помогает увидеть закономерности и гипотезы, особенно когда данных много.
Я даю ему задачу: найти, где бюджет сгорает, какие сегменты дают конверсии, какие креативы «тянут вниз».
Результат: быстрее нахожу, что выключить, и что масштабировать.
11. Конкурентный разбор: NotebookLM + Kimi
Проблема: конкурентный анализ превращается в бесконечное чтение сайтов.
Решение: я собираю страницы конкурентов, отзывы, публикации, и скармливаю в NotebookLM. Потом Kimi помогает «дожать» длинные источники.
Результат: получаю список: что они обещают, как упакованы, какие триггеры используют, где дырки в их логике, куда можно зайти иначе.
12. Библиотека промптов под мои задачи
Люди думают, что промпт – это одна фраза. Потом получают мусор и разочаровываются.
Я веду библиотеку промптов в документе и постоянно ее допиливаю. ChatGPT помогает делать варианты промпта под разные задачи, но финальные формулировки я фиксирую сам.
Результат: качество результата растёт, потому что я не начинаю каждый раз «с нуля».
13. Перепаковка одного материала под 7 каналов
Например, у вас один и тот же смысл нужен в статье, посте, рассылке, лендинге, сценарии, каруселе, инфографике и рекламе.
СhatGPT берет исходник и делает адаптации, но я даю жесткие рамки: формат, длина, тон, CTA.
Возьми этот текст и сделай 7 версий:
1) пост в Telegram 1200–1600 знаков
2) email 1200–1800 знаков
3) сценарий ролика 30 секунд
4) блок для лендинга: боль–решение–выгода
5) 10 заголовков
6) 10 коротких тезисов
7) FAQ из 8 вопросов
Сохраняй конкретику, не добавляй новых фактов.
Я перестала «переписывать одно и то же» вручную.
14. Контроль качества: где AI ошибается чаще всего
Нейросети уверенно несут чушь, если дать им свободу.
Поэтому я разделяю: ИИ делает черновик и варианты, а проверка фактов, цифр, правовых нюансов и обещаний остается на мне.
Результат: меньше репутационных фейлов и меньше «хайпа ради хайпа».
Что изменилось в 2026 году
Я вижу три сдвига, которые реально влияют на маркетинг и контент.
Первый сдвиг – рост визуалов и быстрых вариаций. Модели вроде Nano Banana активно интегрируются в продуктовые экосистемы, и маркетологам проще генерировать серии креативов, а не один баннер «на века».
Второй сдвиг – видео стало тестируемым, а не только дорогим. Sora и Veo подталкивают рынок к подходу «больше гипотез – быстрее выводы», и это меняет логику работы с роликами.
Третий сдвиг – ИИ-агенты и ИИ-ассистенты завоевывают свою часть рынка автоматизированных систем, вытесняя низкоквалифицированные кадры.
Кстати, вот мой Telegram и мой MAX – там рассказываю про маркетинг и нейросети, а в закрепах готовых отдел ИИ-маркетологов.