Рассказали, как с помощью ИИ сократить объем скидок на 70%, снизить траты на SMS, и закрывать половину обращений в поддержку.
6 октября 2026
ИИ в маркетинге — что он умеет и как его внедрить
ИИ может готовить рассылки, сводить отчеты по продажам, отвечать на обращения клиентов — задачи, которые отнимали у маркетолога часы работы. Освободившись от рутины, человек может заниматься тем, что помогает бизнесу расти, — стратегией и запуском новых продуктов.
Рассказали, как компании используют ИИ в персонализации, рекламе, продажах, и дали пошаговый план внедрения.
Содержание:
Карта применения ИИ в маркетинге
Собрали направления, в которых компании уже используют ИИ, и рассказали, какие результаты можно получить.
Персонализация офферов
В отличие от человека, который может подготовить разные предложения для групп клиентов, ИИ способен сделать индивидуальный оффер каждому человеку. Как правило, чем точнее он попадает в интерес, тем выше конверсия в покупку без увеличения рекламного бюджета.
Инструменты на основе ИИ, которые можно использовать для точечной персонализации:
Товарные рекомендации на машинном обучении. Алгоритм смотрит историю просмотров и заказов покупателя, сверяет ее с поведением похожих клиентов и предсказывает его следующую покупку. На основе этого прогноза сервис выводит товар в блоке рекомендаций на сайте или добавляет его в рассылку.
Аптека «Вита» подключила ML-рекомендации в мобильных пушах и сравнила их с обычными сообщениями с помощью AB-теста. Одна группа получала сообщение с персональной подборкой, другая — с обычным предложением. За четыре месяца тестов пуши с рекомендациями подняли ARPU в среднем на 33%.
Пуш про обезболивающие препараты от аптеки «Вита», который отправляют всем клиентам независимо от их интересов
Пуш, в который категория подставляется на основе ML-алгоритма «персональные рекомендации»
Персонализация цен. ИИ по истории заказов определяет, насколько клиент чувствителен к цене, и подбирает оффер:
- Тому, кто купит без акции, отправить подборку товаров по полной цене.
- Сомневающемуся — со скидкой, чтобы мотивировать на заказ.
Так компания может сократить объем скидок, а маржу увеличить при той же выручке.
В Mindbox продукт PDP может работать в рассылке, на сайте, в приложении и даже офлайн. Например, два покупателя сканируют один и тот же QR-код и авторизуются в личном кабинете. После входа каждый получает свое предложение по цене.
Сеть зоомагазинов «Бетховен» перешла от общих акций к персональным ценам в офлайн-магазинах. Скидки убрали с ценников и спрятали за QR-кодом: на полке клиент видит полную цену, а чтобы получить свое предложение, ему нужно отсканировать код. За первый месяц использования алгоритма в двух тестовых магазинах объем скидок упал на 70%, маржинальность офлайн-покупок выросла на 1 п. п.
На ценниках в торговом зале «Бетховена» рассказывают, как получить персональную скидку
Генерация контента — текста, изображений, видео
Контент можно создавать с помощью генеративного ИИ — по описанию от маркетолога он предложит текст, картинку или видео нужного формата.
- Картинки и баннеры рисуют в Midjourney, Kandinsky.
- Ролики с цифровыми аватарами и озвучкой собирают в сервисах вроде Kling AI.
В VK с помощью ИИ собирают 3D-графику для баннеров и приложений — объемные буквы, иконки, абстрактные фоны.
- Сначала дизайнер изучает бриф и просит ChatGPT предложить пять-семь идей концепции.
- По выбранной идее он пишет промпт для Midjourney, получает изображения и дорабатывает их — меняет ракурс, материал, освещение, пока картинка не сойдется с задумкой.
Раньше 3D-элемент рисовали около часа в редакторе, а на поиск подходящей картинки по фотостокам уходило еще 30–60 минут. Теперь графику под задачу могут сделать примерно за 15 минут.
Настройка рекламы
ИИ может помочь оптимизировать рекламный бюджет. Модель оценивает, насколько клиент готов к покупке, и решает, показать ему объявление или нет. Например, автостратегии «Яндекс Директа» обучаются на данных о конверсиях и распределяют бюджет кампаний под цель, которую задал рекламодатель.
Продвинутые модели от CDP вроде Mindbox могут ориентироваться на данные о клиентах компании из CRM при показе рекламы.
Бренд одежды Befree использует ML-ретаргетинг от Mindbox:
- Модель собирает действия посетителя на сайте — что смотрел, сколько времени провел, добавлял ли товар в корзину — и по ним оценивает вероятность покупки.
- По этой вероятности она делит людей на десять групп — от тех, кто вряд ли купит, до почти готовых оформить заказ.
- Дальше подключается менеджер и назначает каждой группе свою ставку в «Яндекс Директе» — «горячим» выше, «холодным» ниже.
Результат работы алгоритма замерили в тесте с контрольной группой. Аудиторию разделили на две части: для одной ставки подстроили под вероятность покупки, для другой оставили без изменений. В первой группе каждый заказ обошелся на 7% дешевле, а конверсия в заказ была выше на 0,44 п. п.
Продажи
Инструменты искусственного интеллекта можно подключать к продажам на всех этапах воронки. Например, использовать для:
- Квалификации лида с помощью ИИ-ассистента на сайте. Он может ответить человеку на вопросы, расспросить о задаче, сроках, бюджете, даже если клиент хочет уточнить характеристики продукта ночью или в выходные.
- Подсказки для менеджера во время звонка клиенту. Продавцу необязательно помнить всю информацию о товаре или услуге, потому что инструменты вроде речевой аналитики распознают, о чем спрашивает покупатель, и сразу предлагают нужный ответ из базы знаний компании.
- Подготовки коммерческого предложения. ChatGPT или Claude по вводным менеджера напишут скрипт холодного звонка или черновик КП.
Поддержка клиентов
ИИ-ассистент на базе машинного обучения понимает вопрос человека, даже если он звучит разговорно. Например, если клиент спросит «успеете ли доставить мне товар до моего отпуска? Я улетаю 12 сентября», ассистент уточнит адрес и рассчитает дату доставки.
Внутри такого помощника, как правило:
- база данных, из которой ИИ может брать факты о клиенте, товаре и заказе;
- языковая модель, которая формулирует ответ;
- конструктор сценариев, который решает, когда передать диалог живому оператору.
Такой ассистент снимает с операторов поток типовых обращений: человеку остаются только сложные случаи, поэтому штат сотрудников не приходится расширять вслед за ростом базы.
В 2024 году в Mindbox бот закрывал 18% обращений, а к середине 2026 года — уже 45%. Вот как команде удалось добиться такого роста:
- Разбили базу знаний на статьи и FAQ по 120 подкатегориям.
- Автоматизировали обновление базы методом «снежного кома». Нейросеть сама классифицирует новые диалоги, отбирает те, где боту пришлось звать оператора, и решает, нужно ли дополнить FAQ.
- Оставили людям только контроль — раз в месяц они выборочно проверяют базу на фактические ошибки.
Аналитика
ИИ помогает маркетологу работать с данными: прогнозирует поведение клиентов и находит закономерности в отчетах. Например, заметит, что email стал приносить меньше выручки после того, как упала частота отправок.
Спрогнозировать поведение клиентов. ИИ может предсказать, что человек купит в следующий раз, с какой вероятностью уйдет к конкурентам, станет ли постоянным клиентом.
Модель в Mindbox присваивает каждому клиенту балл — оценку вероятности события, например готовности купить или риска уйти. Тем кто, скорее всего, купит, можно не давать скидку. А того, чья готовность к покупке падает, — мотивировать персональным промокодом. Так бюджет на удержание не тратят на тех, кто и так готов к заказу.
Сервис онлайн-займов MoneyMan с помощью алгоритма выбирает, кому отправить SMS с предложением повторного кредита. Модель обучили на данных клиентов, которые уже погасили заем. Для этого выделили три группы:
- оформили повторный кредит после SMS;
- получили SMS, но не откликнулись;
- оформили заем без напоминания.
По социально-демографическим и поведенческим характеристикам трех групп клиентов модель определила, какие признаки сильнее всего влияют на решение взять повторный заем. Теперь каждую ночь алгоритм оценивает людей по этим признакам и присваивает значение от 0 до 100 — чем выше балл, тем больше вероятность повторного оформления кредита. SMS уходит только тем, у кого балл выше 50. Так MoneyMan вдвое сократил траты на SMS — и не потерял в заявках.
Автоматизировать сбор отчетности. По описанию задачи ИИ может сделать скрипт, который сам будет собирать данные о клиентах или заказах и раскладывать их в таблицы. Такой подход хорошо работает для несложных отчетов — сбора и подстановки готовых данных по шаблону. Для задач сложнее — где нужно посчитать метрики или сделать вывод по цифрам — результат стоит перепроверять: с точными расчетами языковые модели справляются не всегда.
В агентстве WIM у команды есть бэклог рабочих задач — с названием, номером заказа, сметой и сроком закрытия. По каждой закрытой задаче нужно готовить отчет — отдельный Google Документ с этими данными. Чтобы упростить процесс, менеджер компании создала с помощью ChatGPT скрипт, который сам готовит документ и подставляет туда данные из таблицы. На настройку ушло около четырех часов. Теперь, чтобы получить отчет, достаточно написать в ячейке Google Таблицы слово «создать» — документ соберется автоматически.
Объяснить цифры в готовом отчете или на графике. Такой файл можно загрузить в нейросеть вроде ChatGPT — она разберет цифры и объяснит результат.
В Mindbox AI-ассистент смотрит отчет «Метрики бизнеса», видит, как менялась выручка и какие сегменты и каналы на нее повлияли. По итогам анализа предлагает гипотезы — с какой аудиторией работать, какие сценарии протестировать.
AI-ассистент собирает сводку по маркетингу за месяц: показывает динамику выручки и заказов и называет причины изменений
Найти закономерности в данных. Например, семейный парк «Остров Мечты» передал нейросети данные по рассылкам за четыре года и попросил выделить стимулы в текстах, на которые клиенты откликались чаще всего. Для семейной аудитории ими оказались атмосфера праздника и ограниченная по времени выгода.
В итоге перед школьными каникулами клиентам предложили бонус с ограниченным сроком действия. Повторные продажи в сегменте, которому отправляли предложение, выросли на 3%, средний чек — на 10% по сравнению с другими сегментами.
Продвижение в поиске
ИИ может помочь SEO-специалисту с рутиной, на которую обычно уходит много времени.
Собрать и сгруппировать запросы, которые люди вбивают в поиск. Специалист собирает их и раскладывает по смыслу, чтобы понять, какие страницы нужны сайту для продвижения и о чем писать на каждой. Раньше разбор большого ядра занимал дни ручной работы. Теперь черновую группировку по смыслу нейросеть делает за минуты, но результат стоит проверять: ИИ может объединить в один кластер запросы, за которыми стоят разные намерения. Например, «купить квадроцикл» и «как выбрать квадроцикл» — слова похожи, а цели у пользователей разные. Первый человек готов купить, второму нужна статья со сравнением моделей. Значит, и страницы сайта для них нужны разные.
Написать метатеги. Специалист вставляет в ChatGPT текст страницы или ее адрес и просит собрать title и description под нужные запросы. Модель выдает несколько вариантов — их можно поправить, например по длине, чтобы поисковик не обрезал текст.
Разобрать контент конкурентов, чтобы улучшить позиции в выдаче. Для этого можно загрузить в модель материалы из топа и попросить сравнить их со своей страницей, чтобы найти, чего не хватает.
Попасть в ИИ-поиск (GEO). Пользователи все реже переходят по ссылкам, чтобы получить ответ на свой вопрос, а предпочитают задавать его ChatGPT, «Алисе» или нейропоиску. Например, спрашивают «где заказать торт на день рождения», «какой купить ноутбук для учебы» — и сразу получают готовый ответ. Чтобы бренд попал в этот ответ, сайт оптимизируют под нейросети. Такую оптимизацию называют GEO — контент готовят так, чтобы модель взяла информацию со страницы и сослалась на нее.
В самой подготовке контента может помочь ИИ. У ChatGPT можно спросить, что люди чаще ищут по теме, и вынести эти вопросы в заголовки — так модели проще сопоставить страницу с запросом.
Ведение соцсетей
ИИ может быть полезен SMM-специалистам при подготовке контента, планировании публикаций, разборе отзывов.
Создавать тексты и визуал. Пост можно собрать через генеративные нейросети — текст в YandexGPT, картинку в Midjourney. Также можно использовать SMM-сервисы со встроенной нейросетью вроде SMMplanner, Postmypost. Они умеют генерировать пост по теме, составлять контент-план, добавлять материал в расписание и выкладывать его сразу в несколько соцсетей. Некоторые инструменты запоминают голос бренда и пишут в его стиле, другие могут готовить черновики ответов на комментарии пользователей.
Разбирать комментарии о бренде. Упоминания о компании появляются на разных площадках, и уследить за всеми помогают системы мониторинга на базе ИИ, например Brand Analytics,«Медиалогия» или«Крибрум».
Такие сервисы находят и разбирают комментарии о компании в соцсетях, на отзовиках, маркетплейсах и в сторах приложений. Причем ищут не только текстовые упоминания: распознают название на картинках, расшифровуют видео и голосовые посты. Система прочитывает тысячи реплик, размечает тональность каждой и передает их маркетологу для дальнейшей работы:
- Позитив показывает, за что бренд любят, — эти формулировки можно использовать в рекламе и на посадочных страницах, чтобы говорить с клиентом его словами.
- Негатив вскрывает узкие места — повторяющиеся жалобы на доставку или упаковку подсказывают, что стоит изменить в продукте.
- Спорные и вирусные темы сигнализируют о риске — команда успевает вмешаться, пока обсуждение не переросло в репутационный кризис.
Flowwow вместе с Brand Analytics за год нарастила число ответов от лица бренда на 175% и научилась снижать репутационные риски. Например, поймала гипернаценку на цветы к 8 Марта и убрала из выдачи такие товары.
Популярные ИИ-инструменты для маркетолога
Единого инструмента для маркетинга на базе ИИ не существует — выбор зависит от сложности задачи и от того, как часто она повторяется. Разовую могут сделать ChatGPT, Midjourney. Повторяющуюся передают агенту, собранному под один сценарий. Многоэтапную — связке из нескольких инструментов, где результат одного шага уходит на вход следующему агенту.
Точечные инструменты под конкретную задачу
Некоторые ИИ-инструменты работают внутри платформы клиентских данных: рекомендации, персональные цены, прогноз оттока. Другие можно использовать независимо от остальных сервисов — написать текст, собрать видео, разобрать упоминания.
Задача
Инструменты
Персонализировать предложение для клиента
Mindbox ML-алгоритмы
Персонализировать цены
Mindbox PDP
Спрогнозировать поведение клиента
Mindbox ML-алгоритмы
Оптимизировать рекламный бюджет
Mindbox Ads (ML-ретаргетинг), автостратегии «Яндекс Директа»
Подготовить контент
ChatGPT, DeepSeek, Claude, YandexGPT, GigaChat
Сгенерировать картинки
Midjourney, Kandinsky
Собрать видео и озвучку
Kling AI, ElevenLabs
Вести соцсети
SMMplanner, Postmypost
Отслеживать упоминания бренда
Brand Analytics, «Медиалогия», «Крибрум»
Продвигать сайт в поиске
ChatGPT, Claude
Разобраться в данных и отчетах
Mindbox AI-ассистент, ChatGPT
Отвечать клиентам в чате
ИИ-ассистенты на базе ML
ИИ-агенты
У крупных нейросетей, как правило, есть агентный режим: пользователь ставит задачу словами, а модель сама выполняет ее по шагам — просматривает сайты, открывает файлы, сводит данные в таблицы. Например, ИИ-агент «Найти дешевле» в «Алисе» берет на себя весь путь покупки. Пользователь называет товар, агент изучает предложения по всему Рунету с учетом города, присылает подборку с ценами и помогает оформить заказ в один клик в чате. По данным «Яндекса», так покупатель экономит в среднем 25% от стоимости и тратит на поиск 5–8 минут.
Запустить агента в чате с «Алисой AI» можно под строкой ввода в панели инструментов
Своего агента обучают на данных компании, чтобы он опирался не на общие формулировки, а на то, как принято в бизнесе. Агентство WIM использует агента для подготовки рассылок клиентам. Команда один раз загрузила в нейросеть архив удачных писем, tone of voice бренда и список формулировок, которые компании не подходят. Теперь для нового письма хватает короткого брифа вместо подробного задания. Настройка заняла около трех часов и экономит команде четыре часа на каждом письме.
Когда одного агента недостаточно
Более продвинутый вариант — связать несколько агентов в одну цепочку. Каждый из них отвечает за свой шаг и передает результат следующему агенту, чтобы пройти сценарий целиком.
Например, компания может собрать связку, которая сама ведет телеграм-канал. Раз в неделю первый агент выбирает самую читаемую статью в блоге на сайте, второй пишет из нее пост в стиле бренда, третий публикует его в канале.
Связка из трех агентов для телеграм-канала — результат каждого агента становится задачей для следующего
Собирают такие сценарии в специальных конструкторах: n8n, Zapier, Make, Albato, ApiX-Drive, Nodul. В них можно связать между собой разные сервисы — сайты, мессенджеры, почту, таблицы, нейросети — и настроить передачу данных от одного к другому по заданному сценарию. Например, чтобы вести телеграм-канал из блога, нужно связать: сайт со статьями, нейросеть, которая пишет текст, и телеграм для публикации. Дальше связка будет работать сама: по расписанию брать статью, делать пост и публиковать его, а человеку останется только следить за результатом.
Как внедрить ИИ в маркетинг — пошаговый план
Собрать рассылку с помощью ChatGPT может любой сотрудник. Но чтобы ИИ верно оценивал вероятность покупки для тысяч клиентов или бот без сбоев вел сотни диалогов в поддержке, нужен не разовый промпт, а налаженный процесс. Расскажем, как его запустить:
- Выбрать пилотную задачу. Лучше всего для старта подходят рутинные операции — черновик рассылки, классификация обращений, сборка отчета из готового набора данных. На них легче оценить качество результата и заметить ошибку.
- Подобрать инструмент в зависимости от того, с какими данными предстоит работать. Для публичных данных — текстов, перевода, разбора открытых трендов — подойдут ChatGPT или DeepSeek. Такие сервисы могут использовать переписку для обучения модели, но для этих задач это не критично. А для работы с клиентской базой и внутренней отчетностью нужна версия, которая по договору не использует данные для обучения, — например, ChatGPT Business или YandexGPT для бизнеса.
- Зафиксировать в регламенте для команды, какие данные можно отдавать нейросети, а какие нет. Например, можно передавать обезличенную информацию вроде «сегмент клиентов 25–35 лет, купивших товар категории X» или общую статистику по продажам без привязки к конкретным людям. Нельзя — имена, телефоны, адреса, номера карт клиентов.
- Обкатать работу с ИИ на ограниченном масштабе — на части клиентов или на данных за прошлый период. Например, запустить ИИ-рассылку на 10% подписчиков и сравнить отклик с обычной версией писем. А сборку отчета проверить на данных за прошлый месяц, где результат уже известен, — и сверить его с тем, что выдал ИИ.
- Дорабатывать решение по обратной связи клиентов и сотрудников, которые с ним работают. На основе таких отзывов донастраивают инструмент: пополняют данные, на которые он опирается, или меняют логику работы.
Риски и ограничения ИИ в маркетинге
При подключении ИИ к маркетингу возникают четыре риска: утечка данных клиентов, шаблонные тексты, ошибки в цифрах и нарушение закона. На каждый есть свое правило:
Защищать персональные данные клиентов. Публичная нейросеть может сохранить то, что в нее загрузили, и показать это в ответе другому пользователю или взять в обучающую выборку. И если имена, телефоны, заказы из CRM попадут к посторонним, компании грозят штрафы по КоАП РФ — до 15 млн рублей, а за повторную утечку — до 3% годовой выручки.
Чтобы избежать нарушений, используют готовые ассистенты внутри CDP — они работают прямо на данных компании, и база остается закрытой. Например, AI-ассистент Mindbox анализирует отчеты «Метрики бизнеса», объясняет причины изменения показателей и предлагает гипотезы для тестов — все это без выгрузки данных во внешнюю модель.
Дорабатывать тексты, которые создает ИИ. Читатели научились узнавать сгенерированный контент по одинаковым словам-усилителям и абстрактным фразам — «играет важную роль», «в современном мире», «неотъемлемая часть». Без редактуры текст нейросети будет похож на тысячи других: читатель опознает шаблон и, скорее всего, не будет дочитывать статью.
Чтобы этого избежать, для нейросети можно прописать редполитику со списком слов, которых в тексте быть не должно, а финальную вычитку оставить за человеком. Проверить, насколько текст похож на машинный, можно в GigaCheck от Сбера или text.ru.
Перепроверять цифры и факты, потому что ИИ не всегда справляется с расчетами и может выдумывать информацию, которая кажется достоверной. Цифры сверяют с исходным отчетом или пересчитывают в таблице. Факты проверяют по первоисточнику: у модели просят ссылку и открывают ее. Названия, даты, цитаты и нормы закона берут из официального источника, а не из ответа модели.
Соблюдать закон о рекомендательных технологиях. На сайте нужно разместить контакты компании (название юрлица и адрес электронной почты), предупреждение, что товары или контент подбирает алгоритм, и правила работы рекомендаций. Ответственность лежит на компании, даже если показ настроил сам алгоритм. Если требования не выполнены, Роскомнадзор может запретить применять рекомендательные технологии, а при нарушении запрета — заблокировать сайт. Остальные нормы — в обзоре «Законы об ИИ для маркетологов».
Частые вопросы об ИИ в маркетинге
Что такое ИИ в маркетинге простыми словами?
ИИ в маркетинге — это программы, которые пишут тексты для рассылок, подбирают оффер для каждого клиента, разбирают комментарии покупателей о бренде, анализируют отчеты компаний.
Инструменты ИИ:
- ML-модели учатся на истории клиентов и предсказывают их поведение — что купит человек в следующий раз или с какой вероятностью он перестанет делать заказы. Такие модели могут быть встроены в платформы клиентских данных и работать почти без участия маркетолога.
- Языковые модели (LLM), например ChatGPT, создают контент по запросу — текст, картинку, код. Маркетолог формулирует промпт и получает черновик.
Обычная автоматизация работает по заданному сценарию. Например, отправляет письмо, если клиент положил товар в корзину и не купил его за несколько дней. ИИ вместо этого может проанализировать ситуацию и решить, что делать дальше. Одному человеку он может предложить скидку, если тот обычно покупает только по акции, другому — просто отправить напоминание, а третьему — подсказать похожий товар вместо того, который закончился.
Какие задачи маркетинга можно автоматизировать с помощью ИИ?
ИИ можно использовать почти на всех этапах работы маркетолога — от привлечения клиента до аналитики результатов. Автоматизировать с его помощью можно:
- Персонализацию офферов — подобрать каждому клиенту свой товар и свою цену вместо общей акции для всех.
- Подготовку контента — собрать черновики писем, постов, статей, картинки и видеоролики.
- Настройку рекламы — показывать объявления тем, кто ближе к покупке, и не тратить бюджет на случайных посетителей.
- Аналитику и прогнозы — предсказать, кто уйдет в отток, разобрать отчеты и найти точки роста.
- Поддержку клиентов — отвечать на типовые вопросы через чат-ботов, размечать тональность комментариев и упоминаний бренда.
- SEO и SMM — кластеризовать запросы, готовить метатеги и вести контент-план для соцсетей.
Какие инструменты ИИ используют маркетологи в 2026 году?
Чаще всего маркетологи используют:
- Языковые модели — ChatGPT, DeepSeek, YandexGPT, GigaChat, Claude — для текстов, идей и кода.
- Генераторы визуала — Midjourney и Kandinsky для картинок, Kling AI для роликов.
- SMM-сервисы с нейросетью — SMMplanner и Postmypost, чтобы собрать пост и опубликовать его по расписанию.
- Системы мониторинга — Brand Analytics для сбора упоминаний о компании в соцсетях, на отзовиках и маркетплейсах.
- ML-инструменты внутри платформ автоматизации маркетинга — товарные рекомендации для покупателей, персональные цены и прогноз оттока клиентов.
- ИИ-агенты — берут на себя многошаговые задачи, например собрать пост из статьи и опубликовать его или подготовить рассылку по брифу.
Может ли ИИ полностью заменить маркетолога?
ИИ меняет работу маркетолога, но не заменяет его. Нейросети можно отдать рутинные задачи — написание черновиков, сегментация базы, разбор отчетов.
Подготовку стратегии развития компании или финальные правки контент-плана ИИ, скорее всего, не сможет сделать правильно. К тому же нейросеть может ошибаться в фактах и цифрах, поэтому ее выводы все равно стоит проверять человеку.
С чего начать внедрение ИИ в маркетинг?
- Выбрать пилотную задачу — рутинную операцию, на которой легко оценить качество результата и заметить ошибку. Например, черновик рассылки, классификацию обращений в поддержку или сборку отчета из готового набора данных.
- Подобрать инструмент под тип данных. Для публичных данных — текстов, переводов, разбора открытых трендов — подойдут ChatGPT или DeepSeek. Для работы с клиентской базой и внутренней отчетностью нужна версия, которая не использует данные для обучения, — например, ChatGPT Business или Yandex AI Studio.
- Прописать регламент для сотрудников, которые работают с ИИ: что можно отдавать нейросети, а что нельзя. Например, обезличенные сегменты клиентов — можно, персональные и финансовые данные — нельзя.
- Обкатать решение на ограниченном масштабе — на части аудитории или на данных за прошлый период, где результат уже известен. Например, запустить ИИ-рассылку на 10% подписчиков и сравнить отклик с обычной версией.
- Дорабатывать решение по обратной связи клиентов и сотрудников — пополнять данные, на которые опирается инструмент, или менять логику его работы.
Как ИИ помогает в SEO- и SMM-продвижении?
В SEO ИИ помогает собрать семантику и подготовить новые материалы для продвижения:
- кластеризует тысячи запросов по смыслам;
- пишет черновики метатегов: title и description;
- разбирает топ выдачи и подсказывает, каких подтем не хватает на сайте компании для улучшения позиций в поиске.
Отдельное направление, с которым может помочь ИИ, — GEO. Это — оптимизация сайта для цитирования нейросетями вроде ChatGPT и «Алисы» в своих ответах.
В SMM искусственный интеллект работает с контентом и обратной связью:
- генерирует посты и визуал под соцсеть;
- разбирает комментарии и упоминания бренда, размечает тональность;
- помогает вести контент-план и подбирать форматы, которые нравятся аудитории.
