ИИ в маркетинге: какие задачи он уже закрывает

Где ИИ в маркетинге работает, а где мешает

В маркетинге модель применяют чаще всего к текстам — и чаще всего неудачно. Причина в том, что задачу ставят неправильно: просят «написать статью», а надо просить «сделать черновик по этим фактам».

Разница принципиальная. В первом случае модель придумывает содержание — и выдумывает цифры, примеры и свойства товара. Во втором она перекладывает ваши данные в текст, и это она делает хорошо.

Отсюда правило, которое мы применяем ко всему: факты даёт компания, форму придаёт модель, проверяет человек. Нарушение первого пункта — главная причина, по которой материалы получаются пустыми и одинаковыми.

Задачи, где экономия реальная

Пять задач, на которых время сокращается заметно.

Черновики по собранным фактам. У вас есть цены, условия, вопросы клиентов — модель складывает это в связный текст. Экономия на объёме от десятка материалов.

Адаптация под площадки. Один и тот же материал для сайта, рассылки и соцсети требует разной длины и тона. Переписывание вручную занимает больше времени, чем написание.

Разбор обратной связи. Сто отзывов или ответов на опрос — в список повторяющихся тем. Руками это несколько часов.

Описания для каталога. Массовая задача, где ручная работа не окупается вовсе — разбираем отдельно.

Черновики ответов на отзывы. Особенно на негативные: модель предложит спокойную формулировку, человек поправит и отправит.

Задачи, где ИИ не помогает

Список короче, но он важнее.

Придумать позиционирование. Чем вы отличаетесь от конкурентов — это решение владельца, основанное на том, что вы реально умеете. Модель предложит общие слова.

Решить, что продвигать. Выбор приоритетов зависит от маржи, загрузки и планов — данных, которых у модели нет.

Написать текст, который никто не проверит. Опубликованный без вычитки материал рано или поздно содержит ошибку, за которую отвечать вам.

Заменить исследование. Модель не знает, что ищут ваши клиенты. Это данные из Вордстата, Метрики и разговоров с отделом продаж.

Как ставить задачу, чтобы получить результат

Качество текста определяется не моделью, а тем, что вы ей дали. Пять частей задания.

Факты. Цены, сроки, условия, характеристики, ограничения. Без них получится вода.

Кому адресовано. Не «целевая аудитория», а конкретно: человек выбирает первый раз или уже сравнивает подрядчиков.

Что должно быть в тексте. Список вопросов, на которые он отвечает.

Чего быть не должно. Обещаний, которых вы не выполняете; слов, которые не используете; тем, которые не ваши.

Пример. Один готовый материал, который вам нравится, — быстрее любого описания стиля.

Это, по сути, то же техническое задание, которое вы дали бы копирайтеру. Разница в том, что модель выполнит его буквально.

Как собрать такое задание по частям и что делать, если ответ вышел не тот, — в разборе про запросы к нейросети.

Что проверять в готовом тексте

Проверка занимает время, и это нормальная часть работы, а не признак плохого инструмента.

Цифры и факты. Каждое число — против первоисточника. Модель уверенно пишет правдоподобные, но неверные значения.

Обещания. «Гарантируем результат», «в короткие сроки» — то, за что придётся отвечать.

Ваши условия. Цены, сроки доставки, зоны обслуживания — сверить с действующими.

Повторы. Модель любит по нескольку раз сказать одно и то же разными словами.

Чужой язык. Обороты, которых нет в вашей речи. Простой тест — прочитать вслух.

Как мы используем это у себя

Раз уж речь о маркетинге, покажем на своей работе — блог, который вы читаете, делается так.

Темы берутся из данных, а не из головы: частоты запросов и состав выдачи по каждой теме. Если в топе только магазины, тема не берётся.

Факты собираются до текста. Цитаты из справок Яндекса и Google проверяются по первоисточнику — автоматически, скриптом.

Структура строится из вопросов читателя, а не из того, что удобно рассказать.

Схемы генерируются из описания, а не рисуются вручную.

Публикация идёт одним шагом: текст, картинки, перелинковка, разметка.

Что остаётся людям: решение о теме, проверка фактов и финальное чтение. Без последнего пункта в текст попадают выдуманные цифры — мы это проверяли на собственных старых страницах, где нашли и переписали три таких материала.

Как это делаем мы

Для клиентов мы не предлагаем «генерацию контента» — предлагаем убрать ручную работу вокруг него: собрать факты, разобрать обратную связь, подготовить черновики по вашим данным, адаптировать материал под площадки. Решение о том, что и зачем публиковать, остаётся за вами. Это часть автоматизации с ИИ.

Модель не придумывает содержание — она придаёт форму тому, что вы ей дали. Поэтому вопрос «какой сервис писать тексты» бессмысленный, а вопрос «откуда взять факты для текста» — рабочий. Соберите цены, условия и вопросы клиентов — и любая модель напишет приличный черновик. Не соберёте — получите воду, за которую ещё и заплатите.

Вагиз Хасанов, основатель Seo Rezult

Частые вопросы об ИИ в маркетинге

Автор статьи

Вагиз Хасанов

Основатель Seo Rezult

Больше 10 лет в SEO. Основал Seo Rezult: сейчас в команде больше 10 специалистов и больше 280 проектов. В блоге пишет о продвижении сайтов в Яндексе и Google простыми словами.

В команде

Seo Rezult: 10 лет, 10+ специалистов, 280+ проектов

Впервые опубликовано

27 сентября 2026

Все статьи автора