Рассказываем, как встроить нейросети в работу над рассылками: от подготовки тем и сегментации аудитории до создания AI-ассистента, который пишет письма в стиле бренда.
2 июня 2026
Нейросети в email-рассылках: с чего начать и как выстроить процесс
По данным Mindbox, маркетологи используют ИИ от случая к случаю — попросили написать рассылку, получили шаблонный вариант и решили, что ИИ им не подходит. Но проблема не в инструменте, а в отсутствии системы.
Вместе с Юлией Гольцвирт, учредителем Cashcow.agency, разобрались, как выстроить работу с ИИ последовательно.
Начать с задач, где ИИ не навредит бизнесу
В подготовке темы письма, генерации идей для AB-тестов, проверке готового текста на опечатки цена ошибки минимальна. В таких задачах нейросеть не принимает стратегических решений, поэтому не навредит бизнесу.
Клиенты часто спрашивают, используем ли мы ИИ для написания текстов. За этим вопросом стоит опасение: если пишет нейросеть — значит, качество упадет. Страх понятен. На рынке много некачественного контента, созданного с помощью ИИ: например, тема кликбейтная, а вместо конкретного предложения — общие слова. Такие тексты сразу считываются.
Но проблема не в инструменте, а в умении им пользоваться. Нейросети — такой же помощник, как Excel. Отказаться от них — значит сознательно тратить время на рутину вместо стратегических задач.
Нейросеть ускоряет работу над рассылками, но не заменяет человека — финальную редактуру и проверку фактов надо делать вручную.
Улучшить готовое письмо. ИИ поможет структурировать текст, предложит варианты темы, добавит эмодзи и исправит грамматические ошибки.
Текст для рассылки от круизной компании, которое подготовил DeepSeek на основе промпта
Промпт для DeepSeek, который делал маркетолог, чтобы получить текст
Сгенерировать идеи для сегментации аудитории. В Synergetic клиентов сегментируют с помощью интервью. ИИ обрабатывает транскрибации и группирует покупателей по болям и потребностям.
Промпт для создания сегментов:
Проанализируй транскрипции интервью с покупательницами бьюти-бренда и выдели группы клиентов.
- Данные: 30 интервью с покупательницами skincare-линейки.
- Критерии группировки: боли и потребности при выборе косметики — не используй базовые категории вроде «молодые» и «возрастные».
- Количество сегментов: 5–7.
- Формат ответа: для каждого сегмента укажи ключевую боль, что мотивирует к покупке и какой офер в рассылке может сработать.
Поправить верстку. ИИ справляется с точечными правками кода: выравнивает текст, адаптирует верстку для разных почтовых агентов, добавляет кнопку СТА.
В промпт вставляют HTML-код письма, описывают проблему и уточняют ожидаемый результат. Например: «кнопка прижата к левому краю на мобильных, нужно выровнять по центру — покажи исправленный фрагмент».
Готовый код проверяют в Litmus или Email on Acid. Если код ломается в каком-то почтовике, задачу возвращают в нейросеть для доработки. Промпт может быть таким: «некорректно отображается в Gmail на Android — исправь только это, не меняй остальное».
Пример запроса для ИИ, чтобы добавить дополнительную кнопку в футер письма
Футер после исправления кода с помощью ИИ
Где ИИ создает проблемы и как их избежать
Чем активнее команда использует ИИ, тем важнее понимать его ограничения: фактические ошибки и юридические риски при работе с данными.
ИИ может генерировать убедительную, но ложную информацию. Нейросеть предсказывает вероятное продолжение текста — и там, где не хватает данных, придумывает их сама. В рассылке магазина аудиотехники может появиться несуществующая модель наушников с придуманными характеристиками, органично вписанная в реальные позиции. Так же ИИ работает с цифрами и ссылками: итогом становится несуществующая норма закона или «цитата» реального человека, которой не было.
Чтобы избежать рисков, стоит:
- Проверять вручную все названия продуктов, модели, цифры и характеристики.
- Добавлять в промпт инструкцию: «Используй только те названия моделей, которые я тебе дам. Не добавляй ничего от себя».
- Делать дополнительный запрос: «Проверь, все ли данные в тексте верны».
Использование нейросетей может нести юридические риски для компании. Например, публичные модели способны запоминать загруженные данные и воспроизводить их в ответах другим пользователям — а это нарушение ФЗ-152 «О персональных данных».
Кроме того:
- Нарушение авторских прав. ИИ может сгенерировать контент, похожий на существующие произведения.
- Разглашение коммерческой тайны. Внутренние документы, загруженные в публичный сервис, становятся частью его данных — как платформы используют эту информацию дальше, неизвестно.
- Ответственность за недостоверный контент. За опубликованный ИИ-контент компания отвечает самостоятельно, даже если текст сгенерирован платформой.
Минимизировать эти угрозы можно, если:
- Прописать регламент: какие данные допустимо загружать в ИИ. Например, обезличенные сегменты — можно, персональные сведения и финансовую информацию — нельзя.
- Проверять сгенерированные материалы перед публикацией — особенно цифры, факты и уникальность текста.
- Для работы с чувствительными данными использовать корпоративные версии инструментов — ChatGPT Enterprise, Claude Pro или YandexGPT для бизнеса. Они, как правило, не обучаются на загруженных данных и предоставляют дополнительные гарантии конфиденциальности. Конкретные условия прописаны в официальной документации каждого инструмента.
Научить ИИ голосу бренда
Без информации о бренде нейросеть может делать ошибки. Например, предложит скидку VIP-клиентам, которым важна эксклюзивность. Для них ценность продукта — в его недоступности для большинства, а скидка разрушит этот образ и отпугнет их от бренда.
Самый простой способ избежать ошибок — прописывать в промпте для нейросети стиль, запреты, tone of voice.
Пример задачи для подготовки персонализированного письма:
Напиши текст для email-рассылки бьюти-бренда.
- Твоя роль: копирайтер skincare-бренда в среднем ценовом сегменте.
- Сегмент аудитории: покупательницы, которые боятся ошибиться с выбором — читают составы, изучают отзывы, долго сомневаются перед покупкой.
- Цель письма: вернуть к покупке — перейти на сайт и добавить товар в корзину.
- Контекст: третье касание в цепочке реактивации, два предыдущих письма остались без реакции.
- Технические требования: объем — до 800 знаков, структура — тема, прехедер, приветствие, офер, CTA.
- Стиль: теплый, без давления и срочности, без слов «успей», «только сегодня», «не упусти».
- Пример удачного письма бренда.
В Synergetic используют этот промпт для подготовки персонализированных рассылок для разных групп аудитории. На создание пула сообщений на месяц по одному сегменту уходит 30 минут вместо нескольких дней. По наблюдениям команды, такая глубокая сегментация в среднем дает прирост метрик на 15%.
Если рассылки — регулярная задача, каждый раз заново объяснять нейросети особенности голоса бренда нерационально. Для этого в ИИ-инструментах есть проекты.
Например, в проект Claude можно загрузить все, что нейросеть должна знать о бренде: редполитику, примеры удачных рассылок, ограничения и требования к текстам. Этот контекст хранится постоянно — он не исчезает между сессиями и не привязан к конкретному чату.
Под каждую рассылку можно создать чат внутри проекта. Дублировать информацию о бренде заново не нужно — контекст уже внутри. Остается уточнить задачу: «напиши реактивационное письмо для сегмента «давно не покупали» или «подготовь три варианта письма к запуску новой линейки продуктов».
Форма для создания проекта в Claude. Можно сделать публичный проект, которым смогут пользоваться все сотрудники компании, или частный — только для себя
В CRM-агентстве WIM создали ассистента в ChatGPT — загрузили в него базу знаний, примеры рассылок и правила бренда, чтобы он генерировал письма без дополнительных объяснений. Теперь маркетологу достаточно загрузить бриф и написать «создай рассылку», чтобы получить текст. Настройка заняла около трех часов, но каждое письмо теперь готовится на четыре часа быстрее.
Настроить ассистента можно по схеме.
1. Создать ассистента в ChatGPT: раздел GPTs → «Создать».
2. Спросить ассистента, что ему нужно, чтобы стать экспертом по рассылкам бренда.
3. Загрузить базу знаний: примеры рассылок за последние три месяца, описание целевой аудитории, список «можно/нельзя» в текстах: допустимые обещания, названия продуктов, запрещенные формулировки.
Например: архив писем с акциями и новинками, гайд «мы говорим тепло и без давления», портрет покупательницы 25–40 лет.
4. Добавить инструкцию — в каком стиле писать, какой структуры придерживаться, к каким документам базы знаний обращаться. Например, пиши в теплом тоне, без пафоса. Опирайся на примеры из архива рассылок.
5. Откалибровать настройки — запретить слова-маркеры ИИ, убрать пафос и общие фразы. Например, не используй слова «революционный», «преображение», «результат уже через 7 дней». Избегай обещаний, которые нельзя доказать.
Например, не используй слова «революционный», «преображение», «результат уже через 7 дней». Избегай обещаний, которые нельзя доказать.
6. Загрузить задание и получить готовый текст. Например, напиши реактивационное письмо для сегмента «давно не покупали».
Стандартизировать работу, если рассылки готовит команда
Когда над рассылками работает несколько человек, каждый использует нейросети по‑своему: разные инструменты, разные промпты, разные представления о том, как должен звучать бренд. Тексты получаются неоднородными, и на правки уходит больше времени, чем на создание письма с нуля.
Чтобы этого не происходило, команды фиксируют общие стандарты: список запрещенных слов, примеры удачных рассылок и требования к промптам. Тогда любой сотрудник работает с одной базой знаний независимо от того, какой инструмент использует.
В United Colors of Benetton разработали редакционную политику. В документ внесли требования к стилю: запрет на слова-маркеры вроде «инновационный» и «уникальный», список того, чего избегать в текстах — например, излишней драматизации. Отдельно прописали инструкции по безопасности: какие данные нельзя загружать в ассистента и почему.
В Cashcow.agency стандарты зафиксировали в шпаргалке для сотрудников: какой инструмент для какой задачи использовать.
Но потом компания пошла дальше — создала собственного AI-ассистента, чтобы качество результата не зависело от того, насколько точно сотрудник сформулировал запрос.
Подборка инструментов, которые могут использовать в работе сотрудники Cashcow.agency
Для создания AI-ассистента маркетологи компании собрали письма с лучшей конверсией в продажи и универсальные стандарты текстов, которые стали основой чек-листа для проверки рассылки. Вот его критерии.
- Указание на срочность или дефицит: есть ли ограничение по времени или количеству («до 31 декабря», «только для первых 50»).
- УТП (уникальное торговое предложение): чем предложение лучше других, четко ли сформулировано.
- Работа с возражениями: упоминаются ли возможные сомнения клиента и снимаются ли они («Кажется, дорого? Цена включает…»).
- Эмоциональный акцент: создается ли ощущение выгоды, исключительности.
Разработчики прописали логику ассистента на основе шагов, которые обычно проходит маркетолог на каждом этапе работы над рассылкой.
Для создания письма с нуля нужно заполнить девять блоков с информацией о проекте:
- Продукт — что продает компания, УТП, чем отличается от конкурентов.
- Целевая аудитория — кто читает письма, какие у них боли и мотивация, как они принимают решение о покупке.
- Инфоповод — какие события становятся поводом для рассылки: сезонность, акции, поведение пользователя.
- Оффер и условия — как формулируется предложение, какие условия нужно учитывать, что нельзя обещать.
- Цель письма — продать товар, вернуть ушедшего клиента, вовлечь в коммуникацию или рассказать об акции.
- CTA — какие призывы к действию работают в этом проекте, какие формулировки под запретом.
- Структура письма — из каких блоков состоит рассылка, что идет первым, какой объем текста допустим.
- Ограничения и язык — как бренд говорит с аудиторией, какие слова и конструкции не используются.
- Дополнительные акценты — специфика бренда, которую сложно уложить в стандартные категории: табу, предпочтения клиента, исторический контекст.
Например, нужно написать повторное письмо для «теплой» базы без давления. Акцент на сроках, но без слов про «последний шанс».
После того как AI-ассистент соберет нужную информацию, он предложит вариант письма. Его можно взять в работу сразу или попросить переделать. Количество попыток не ограничено.
При подготовке акционного письма AI-ассистент задает девять вопросов, на основе которых готовит текст
Подсказки помогают сформулировать ответ для AI-ассистента
В отличие от универсального ChatGPT AI-ассистент работает строго в рамках того, что ему сообщили. Это важно, потому что письмо с выдуманными условиями акции может вызвать претензии клиентов.
Продвинутый уровень: ИИ для анализа рассылок и построения CRM-стратегии
ИИ пока не справляется со стратегическими задачами — не выстроит воронку продаж, не придумает систему коммуникаций. Но на уровне анализа данных его подключают: нейросеть находит закономерности в больших массивах рассылок, которые вручную найти сложно.
В семейном парке развлечений «Остров Мечты» нужно было увеличить частоту посещений. Маркетологи загрузили в ИИ данные по рассылкам за четыре года и попросили нейросеть найти покупательские драйверы — стимулы в текстах, на которые клиенты чаще всего реагировали. Например, упоминание звездного исполнителя или гарантированного подарка.
Для каждого сегмента клиентов нейросеть выделила свои драйверы, которые исторически приводили именно эту группу к покупке. Для семейных клиентов ими оказались «Атмосфера праздника» и «FOMO: выгодная сделка с коротким сроком». На основе найденных драйверов компания запустила ограниченные по времени акции на семейные билеты. Повторные продажи выросли на 3%, средний чек — на 10%. За год LTV по всей базе вырос на 27%.
Письма из массовой рассылки. Используются драйверы «Причастность к уникальному событию», «Социальное вовлечение», «Бесплатное участие» и «Праздничная атмосфера»
Часто задаваемые вопросы
Как привлечь клиентов с помощью ИИ?
С помощью ИИ можно готовить точечные рассылки для разных групп клиентов. Например, нейросеть поможет сегментировать аудиторию, персонализировать письма для разных групп и подобрать оптимальное время отправки. Чем точнее письмо попадет в потребность клиента, тем выше вероятность, что он откроет его и купит товар.
Какой ИИ лучше всего подходит для создания контента?
Инструментов на основе ИИ много, поэтому универсального ответа о том, какой из них лучше, нет. Каждый человек выбирает ту нейросеть, с которой ему удобно работать. Для большинства задач подойдут ChatGPT и DeepSeek: черновики, генерация идей, проверка текстов. Если работаете с российской аудиторией, можно попробовать Алису AI — она лучше понимает местный контекст: российские реалии, культурные отсылки, актуальные события.
При этом качество результата зависит не столько от выбора инструмента, сколько от того, насколько подробно сформулирован запрос — даже лучший инструмент выдаст шаблонный ответ, если промпт размытый.
Какие ограничения есть у ИИ?
- ИИ не знает специфику конкретного бизнеса, может придумывать несуществующие факты и не понимает стратегической логики коммуникаций. Контент-план, триггерные карты и политика рассылок требуют экспертности — здесь ИИ можно подключить только на уровне идей.
- Юридические риски. Публичные модели способны запоминать загруженные данные и воспроизводить их в ответах другим пользователям — это нарушение ФЗ-152 «О персональных данных». ИИ может генерировать текст, похожий на существующее произведение, — это нарушение авторских прав. Внутренние документы в публичном сервисе тоже под угрозой: платформа может использовать их для обучения, и они перестанут быть конфиденциальными.
Какой ИИ работает с текстом?
ChatGPT, DeepSeek и Claude подходят для создания текстов и редактуры: черновиков, генерации вариантов, проверки логики. Алиса AI удобна, если нужен текст с учетом российских реалий. Grok — если работаете с HTML-кодом писем. Perplexity — если нужна актуальная информация из внешних источников.
Можно ли использовать ИИ в рекламе?
Да, но с ограничениями. В рекламе ИИ решает те же задачи, что и в рассылках: генерирует тексты, подбирает темы для AB-тестов, адаптирует сообщения под разные сегменты.
Финальную проверку лучше оставить человеку — и это касается не только фактов и tone of voice. Отдельная зона ответственности — авторские права: ИИ может воспроизвести чужие формулировки, не предупредив об этом, поэтому сгенерированный контент проверяют на уникальность в «Антиплагиате».
Можно ли использовать ИИ для отправки электронных писем?
Можно, но одной нейросети для этого недостаточно. ИИ помогает создавать и улучшать контент, а для отправки нужен инструмент, который свяжет его с ESP-сервисом или CDP платформой. Например, конструктора n8n: он интегрирует ИИ с сервисом рассылок и позволяет настроить автоматическую отправку без участия человека.
Также ИИ могут отправлять определенные сообщения. Например, Claude умеет автоматически уведомлять людей о встрече из Google-календаря.
