Коротко для тех, кому нужен ответ сразу. Генеративный ИИ это класс моделей, которые создают новый контент: текст, изображения, звук, код. В маркетинге он закрывает три типа задач: породить много вариантов, переработать существующий материал, разобрать большой массив чужих текстов. Всё, что требует точных данных и решений, он не закрывает. Ценность инструмента определяется не моделью, а тем, какой материал вы в неё загрузили.
Что такое генеративный ИИ простыми словами
Обычная программа работает по правилам, которые написал человек. Если в ячейке стоит одно, сделай другое. Результат предсказуем и повторяем.
Генеративная модель работает иначе. Она обучена на огромном массиве примеров и научилась воспроизводить закономерности этого массива. На вход она получает ваш запрос, на выходе выдаёт материал, которого раньше не существовало.
Слово «генеративный» означает именно это: модель порождает новое, а не выбирает из готового списка.
Чем это отличается от привычной автоматизации
Автоматизация делает то, что ей сказали, и всегда одинаково. Генеративная модель каждый раз выдаёт немного разный результат, и это не сбой, а свойство.
Отсюда практический вывод. Задачи, где нужна повторяемость и точность, отдавать модели нельзя: расчёт бюджета, выгрузка статистики, проверка ставок. Задачи, где ценность в разнообразии вариантов, отдавать можно и нужно.
Какие бывают генеративные модели
| Тип | Что создаёт | Примеры задач в маркетинге |
|---|---|---|
| Языковые | Текст | Объявления, описания, письма, разбор отзывов |
| Изображения | Картинки | Креативы, иллюстрации, фоны, инфографика |
| Аудио и речь | Звук, озвучка | Ролики, подкасты, озвучка видео |
| Видео | Короткие клипы | Тестовые креативы для сетей |
| Код | Скрипты | Обработка выгрузок, разметка, счётчики |
Для большинства проектов рабочими остаются первые две строки. Аудио и видео пока чаще дают эффект вау на демонстрации и разочарование в продакшене.
Где генеративный ИИ даёт результат в маркетинге
Разложу по типам задач, а не по сервисам. Сервисы меняются каждые полгода, типы задач нет.
Много вариантов за раз
Это главное, в чём модель объективно сильнее человека. Не качество одного текста, а количество приличных вариантов в единицу времени.
Где это важно:
- заголовки и тексты объявлений, когда групп в кампании несколько десятков;
- варианты офферов для теста на посадочной;
- заголовки писем в рассылке;
- гипотезы креативов для сетей.
Логика простая. В тестировании выигрывает тот, кто успевает проверить больше гипотез. Раньше узким местом было производство вариантов, теперь узкое место сместилось к трафику и аналитике.
Переработка своего материала
Второй честный сценарий. У вас уже есть текст, и его надо привести в другой вид.
Примеры: превратить расшифровку созвона в структурированный бриф, сжать техническое описание до абзаца для карточки, разложить длинную статью на серию постов, собрать из таблицы связный текст.
Здесь риск выдумки минимальный: модель работает с вашим материалом, а не достаёт информацию из себя. Поэтому эти задачи я отдаю машине без колебаний.
Разбор больших массивов чужого текста
Третий сценарий, самый недооценённый. Отзывы на маркетплейсе, переписки с клиентами, комментарии, ответы в опросах, тексты конкурентов.
Человек читает триста отзывов за день. Модель раскладывает их по категориям за десять минут.
Правильная постановка задачи: не «сделай выводы», а «выдели повторяющиеся причины недовольства, посчитай частоту каждой, приведи по две дословные цитаты». Цитаты нужны, чтобы проверить, что категория не выдумана, и чтобы взять живую формулировку клиента в текст на сайт.
Работа с семантикой
Собирать частотность генеративная модель не умеет и выдумает любые числа. Собирайте спрос в Вордстате и профильных сервисах.
А дальше модель полезна: разложить выгрузку по смысловым группам, предложить минус-слова, отделить информационные запросы от коммерческих, вспомнить бытовые синонимы, которые вы не учли при сборе.
Где генеративный ИИ не работает
Список коротких «нет», который сэкономит вам время и репутацию.
Точные данные. Любая цифра рынка, доля конкурента, средний чек по отрасли будут сгенерированы правдоподобно и без источника.
Актуальность. Правила рекламных площадок, требования законов и возможности сервисов меняются быстрее, чем обновляются модели.
Стратегия под ваш бизнес. Модель не знает вашей маржи, сезонности, мощности производства и того, сколько заявок отдел продаж физически переварит.
Ответственность. Если сгенерированный текст нарушил закон о рекламе, отвечать будете вы.
Уникальность позиционирования. Модель усредняет. Она соберёт вам текст, похожий на тексты конкурентов, потому что именно на них училась.
Почему модель уверенно выдаёт неправду
Это не дефект конкретного сервиса, а устройство технологии. Модель оптимизирована на правдоподобие текста, а не на его истинность, и у неё нет внутреннего механизма, который отличает знание от догадки. Пробел заполняется наиболее вероятным на вид вариантом.
Явление называют галлюцинацией. Опаснее всего оно в чужой для вас теме: там вы не заметите подмены и примете выдумку за факт.
Рабочее правило: чем конкретнее и удобнее звучит цифра, тем выше шанс, что её не существует.
Как получить от модели нормальный результат
Качество ответа определяется запросом процентов на девяносто. Одно и то же задание, сформулированное в пять слов и в полстраницы, даёт результат разного класса.
Из чего состоит рабочий запрос
Роль. Кем модель должна себя считать: директологом, редактором, аналитиком.
Контекст. Продукт, цена, аудитория, отличие от конкурентов. Без этого выйдет текст ни про кого.
Образцы. Два или три примера того, что вам нравится. Подражание модели удаётся лучше, чем следование словесным описаниям стиля.
Ограничения. Длина, запрещённые слова, обязательные элементы.
Формат. Таблица, нумерованный список, столько-то пунктов.
Приёмы, которые повышают выход годного
Просите сразу десять или двадцать вариантов вместо одного. Один ответ почти всегда средний.
Дробите задачу. Сначала структура, потом раздел за разделом. Попытка получить готовый материал одним запросом даёт ту самую гладкую пустоту, по которой генерацию узнают с первой строки.
Спорьте с результатом. «Слишком общо, добавь конкретики про сроки» работает лучше, чем переписывание запроса с нуля.
Храните удачные формулировки. Свой файл с промтами под ваши задачи полезнее любого курса.
Риски, о которых стоит подумать заранее
Данные
Не загружайте в публичные сервисы персональные данные клиентов, доступы, договоры и внутреннюю финансовую информацию. Переписка с сервисом не является защищённым каналом, и это отдельный разговор с вашей службой безопасности.
Однообразие рынка
Если все конкуренты генерируют тексты одной моделью на одном и том же материале, посадочные страницы в нише становятся неотличимыми. Выигрывает тот, кто добавляет в текст своё: цифры проекта, скрины кабинетов, реальные возражения клиентов.
Это, кстати, ответ на вопрос, обесценит ли технология работу маркетолога. Она обесценивает средний текст. Конкретика дорожает.
Маркировка и право
Рекламные материалы, созданные с помощью нейросети, подчиняются тем же требованиям, что и любые другие: закон о рекламе, маркировка, права на изображения. Генерация не снимает ответственности и не создаёт исключений.
Как встроить это в работу за месяц
Порядок, который я считаю рабочим для небольшой команды.
Неделя первая. Выпишите задачи, которые повторяются чаще раза в неделю и состоят из текста или картинок. Отметьте те, где ошибка не стоит денег.
Неделя вторая. Возьмите одну задачу из отмеченных. Напишите подробный запрос с контекстом и образцами. Сравните результат с тем, что вы делали руками, по времени и по качеству.
Неделя третья. Заведите общий файл с удачными запросами. Добавьте вторую и третью задачу.
Неделя четвёртая. Зафиксируйте правило проверки: любая цифра, дата, название и ссылка проверяются в первоисточнике без исключений. Договоритесь, что в публичные сервисы не уходит.
Через месяц у вас будет не «внедрённый искусственный интеллект», а несколько ускоренных процессов. Это и есть нормальный результат.
FAQ
Что такое генеративный ИИ простыми словами?
Модель, которая создаёт новый контент по вашему запросу: текст, изображение, звук или код. Она не ищет готовый ответ, а порождает его на основе закономерностей, выученных при обучении.
Чем генеративные нейросети отличаются от обычных?
Обычные чаще решают задачи классификации и предсказания: распознать объект, оценить вероятность. Генеративные создают новый материал.
Заменит ли генеративный ИИ маркетологов?
Он заменяет производство среднего текста и среднего креатива. Решения о продукте, аудитории, бюджете и приоритетах требуют данных, которых у модели нет.
Можно ли верить цифрам из ответа?
Нет. Любую цифру, дату, название и ссылку нужно проверять в первоисточнике. Модель генерирует правдоподобное, а не достоверное.
Наказывают ли поисковики за сгенерированный контент?
Санкции прилетают за бесполезный и переспамленный текст, а не за способ его создания. Полезный материал с конкретикой ранжируется нормально.
Какие сервисы доступны в России?
Для текста YandexGPT и Алиса, GigaChat от Сбера. Для изображений Kandinsky и Шедеврум. Доступ к части зарубежных сервисов ограничен.
С какой задачи начать?
С той, где ошибка ничего не стоит: варианты заголовков, черновик письма, структура статьи. Дальше расширяйте список по мере доверия.
Нужно ли сообщать клиентам, что текст сделан с помощью нейросети?
Отдельного требования в законе о рекламе на этот счёт нет, но все обычные требования к рекламным материалам сохраняются. Ответственность за содержание остаётся на вас.
Что в итоге
Генеративный ИИ это станок, а не сотрудник. Он ускоряет производство вариантов, переработку своего материала и разбор чужого. Он не принимает решений и не отвечает за результат.
Проекты, где технология дала эффект, отличаются от остальных одним: в них не пытались автоматизировать смысл. Автоматизировали рутину, а смысл оставляли себе.
Если хотите понять, какие процессы в вашем маркетинге можно ускорить без потери качества, приходите на разбор. Посмотрю кампании и контент и скажу по делу.