Наташа Нагорнова | Нетипичный маркетинг и нейросети

ИИ ускорил маркетинг и сделал его прозрачнее. В 2026 году рынок платит только за решения, которые влияют на деньги. Все остальное – производство, оформление, тексты – перестало быть дефицитом и, как следствие, обесценилось. Если посмотреть на перспективу, большую ценность обретет человеческий контент. Еще в 2025 изменения в маркетинге стали заметны по метрикам, а в 2026 уже закрепились как новая норма. Если вы до сих пор воспринимаете ИИ как инструмент «для ускорения задач», вы работаете в старой модели...

Боли не нужно «добывать» через 100 интервью – они уже лежат в поиске, отзывах и диалогах клиентов. Ваша задача – собрать живые формулировки, отфильтровать повторы и связать их с деньгами. Частая картина. У бизнеса есть продукт, есть трафик, даже контент вроде не самый плохой. Но продажи не растут. А дальше включается магическое мышление: «мы плохо понимаем аудиторию, надо срочно делать интервью». На практике всё куда прозаичнее. Данные есть, их много, просто никто их не читает как данные. Интервью дают ощущение глубины, но часто искажают реальность...

Психологи массово подсели на ChatGPT (и другие модели) и искренне верят, что проблема пластмассовых текстов в нем. «Он пишет сухо», «он льет воду», «он не чувствует глубину». Сидят, крутят промпты, добавляют «пиши как человек», «убери канцелярщину», «добавь живости». Но каждый раз получают чуть более причесанную, но такую же скучную жижу. Если взять все ниши, то именно психологи чаще всего делают самый стерильный, искусственный и «пахнущий ИИ» контент. Причем иногда с уверенностью, что у них как раз глубоко, экологично и в самое сердце...

Промпт – это запрос с параметрами (роль, задача, ограничения, структура), который управляет качеством и форматом генерируемого контента. Готовые шаблоны ниже позволяют получать тексты, пригодные для публикации, без многочасовой доработки. Если убрать весь хайп вокруг нейросетей, получаем в сухом остатке: качество текста почти полностью определяется качеством вводных данных. Промпт в работе с ИИ – это фактически компактное техническое задание, где ты задаешь: На этапе создания промптов часто происходит...

Промпты по маркетингу – это инструкции для ИИ, с помощью которых маркетолог получает конкретный результат: гипотезы роста, тексты, сегменты аудитории, офферы, контент, рекламные сообщения, сценарии продаж и аналитику. Сильный маркетинговый промпт всегда задает роль, контекст, задачу, ограничения, критерии качества и часто строится как цепочка итераций. Без этого ИИ выдает усредненную «жвачку», которая выглядит складно, но плохо работает в реальном бизнесе. Если убрать весь шум вокруг нейросетей, останется простая штука: ИИ не думает за маркетолога...

Если тебе кажется, что у тебя «неидеальный продукт», у меня для тебя плохая новость: идеальных продуктов не существует, зато существует куча людей, которые зарабатывают на том, что ты считаешь своим косяком. И в большинстве случаев проблема не в продукте, а в том, что ты смотришь на него глазами испуганного автора. Ты думаешь, что клиент выбирает лучшее. Клиент выбирает понятное, объясненное и эмоционально упакованное. У тебя может быть объективно слабее продукт, чем у конкурента, но если ты дал человеку внятное объяснение, почему это круто, он купит у тебя...

Если ты тратишь недели на «придумывание продукта» – ты уже теряешь деньги. За 2 часа через ChatGPT можно понять: есть ли спрос, за что платят, как сформулировать оффер и получить первые реакции. Все остальное – это затяжная форма избегания рынка. Самая дорогая иллюзия в маркетинге – «идею надо сначала хорошо продумать». На практике это означает одно: человек боится столкнуться с реальностью и откладывает проверку. Я видела людей, которые месяцами разрабатывали продукт. Упаковка, лендинг, дизайн, структура, смыслы...

Когда люди говорят, что нейросети плохо пишут продающие тексты, я обычно задаю один простой вопрос. А какой оффер вы дали нейросети? В девяти случаях из десяти в ответ начинается неловкая пауза, потому что никакого оффера не было. Был запрос в духе «напиши продающий текст про курс», а дальше ожидание чуда. За последние пару лет я прогнала через ChatGPT сотни маркетинговых задач: упаковку курсов, лендинги, рекламу, телеграм-посты, воронки, стратегии и офферы. И довольно быстро поняла, что нейросеть отлично помогает создавать сильные предложения...

В Новом Конверсионске утро начиналось с аналитики. Колокола на ратуше били не часы, а CTR вчерашних подвигов. Если герой убил трёх орков и набрал меньше двух процентов вовлечённости — считалось, что день прошёл зря. Алина сидела в той же таверне «Конверсия и карась». На столе лежали: блокнот, гусиное перо, график роста доверия аудитории и наполовину съеденная селёдка. Селёдка была нужна для концентрации. Она считала, что великие идеи пахнут либо кофе, либо рыбой. Григорий напротив пытался выглядеть легендой...

В маркетинге есть одна наивная иллюзия. Люди выбирают один удобный канал, наращивают там аудиторию, радуются цифрам и начинают верить, что так будет всегда. Потом приходит алгоритм, новая политика платформы или очередной виток цифрового регулирования – и половина трафика исчезает так же быстро, как появилась. Сначала люди строили бизнесы в запрещенке и в TikTok, потом в Telegram, а сейчас многие снова ищут новую «волшебную платформу». Каждый раз повторяется один и тот же сценарий – предприниматели привязывают бизнес к одному каналу и забывают, что интернет устроен как живая экосистема...

Наверняка вы замечали, что большинство нейросетевых текстов читаются одинаково. Они вроде бы грамотные, ровные, аккуратные, но в них нет живого дыхания. Слова правильные, а ощущение такое, будто это написал бухгалтер, который очень старался выглядеть как копирайтер. Самая частая ошибка новичков простая. Люди думают, что существует один волшебный промпт, после которого ChatGPT выдаст готовый человеческий текст. Нажал кнопку – получил статью – выложил. На практике это работает примерно так же, как надежда приготовить ресторанный ужин из доширака и кипятка...

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...