Давайте пофантазируем, как будет выглядеть работа маркетоса в конце следующего года 😎
А через полтора года проверим, насколько мой прогноз сбылся.

Дисклеймер: говорим про маркетолога продвинутой IT или E-com компании. B2B/B2C в этом контексте — не так важно.

Итак, это чувак, который управляет работой нескольких агентов.


Допущения, которые мы используем:

- Роботы умеют продавать и разговаривать с клиентами на уровне среднего продавца. Сейчас, на мой взгляд технология готова процентов на 70 и оч сильно косячит от отрасли к отрасли и с разными языками/менталитетами
- Алгоритмы площадок остались прежними, с минорными апдейтами

СМО или head of marketing в таком случае сетапит и управляет следующими агентами:

1-й агент. Исследователь. Поводит кастдевы, имитируя человека на интервью, верифицирует найденные инсайты количетвенными исследованиями и быстро проверяет гипотезы на трафике, генерируя утп, мессаджи, value proposition и саму первичную оболочку продукта, чтобы проверить первые цифры. Также часть данных для исследования синтезируется внутри LLM.

2-й агент. Аналитик. Анализирует данные одновременно из всех систем аналитики и CRM, дэшборды уже не нужны.

На основе этих данных он распределяет задачи между другими агентами: поправить верстку на мобилке, запустить новый тест лид-формы, уменьшить скорость загрузки сайта и так далее. К этому агенту есть интерфейс для вопросов, в котором можно узнать, что происходит и что с этим делать. Разумеется, агент жрет контекст и из CRM, и из переписок менеджеров, и из звонков, передает эти данные в датасет таргетологу для большей персонализации баннеров и таргетингов.

3-й агент. Таргетолог. Тут все более-менее понятно —> уже есть несколько проектов, поднявших инвестиции от tier-1 фондов на этот продукт. Анализирует креативы и таргетинги, делает объектный анализ, на основании него генерит промпты, делает креативы, запускает таргет.

4-й агент. Набившая оскомину фабрика контента, которая автоматически читает тренды, на основании их производит контент и реализует самообучающиеся воронки продаж.

5-й агент. Инфлюенс менеджер. Автоматизированный отбор, общение по скрипту, сбор сценариев на основе трендвотчинга под конкретного блогера, аналитика, организация доставки бартерных товаров.

Возрастает ценность данных для обучения агентов. Тот, кто будет интегрировать агентов в большое количество компаний, сможет создавать своих, более совершенных.

Маркетолог в 2026 году - это скорее продакт, который учит агентов и, возможно, делает еще всякую брендовую залупу ненужную, чтобы стейкхолдеры радовались 😠

Банк AI инструментов для решения конкретных задач (Часть 1) 🔥

Оч распространенная недоработка, на которую мы часто обращаем внимание — пытаться под все задачи использовать только чатик гпт. Мы наблюдаем сейчас мощнейшую гонку технических гигантов, важно тестировать разные нейронки и успевать отлавливать, какие LLM лучше справляются с вашими задачами.

Ниже мы собрали для вас наш банк use кейсов с подборкой инструментов, которые мы используем.

I. Deep Research и исследования, когда нужно:
- глубоко заресерчить любую тему и собрать кучу инфы с разных источников (например, информацию по сделкам в индустрии),
проанализировать форумы и в целом большое количество источников для решения какой-то задачи

Лучшая связка:
Grok —> Chat GPT deep research —> Manus / Gemini

Grok может анализировать гигантский массив источников (100-200!!!), поэтому собирает сильный каркас данных, который вы дальше в идеале валидируете и еще раз прогоняете в чатике GPT или Manus.

II. Копирайт и текста для маркетинговых коммуникаций через GPT 4.0, а еще прикольный хак — сделать Custom GPTs с инструкцией под ваш TOV и базой текстов, на которые он может опираться

III. Анализ аудитории, генерация JTBD — GPT o3 / Manus

IV. Создание лендингов:

a. Manus

Про Manus мало кто знает и понимает в чем отличие от чата gpt — Manus не просто отвечает на запросы — он разбивает задачу на подзадачи, использует разные инструменты (браузер, код, API), работает асинхронно в облаке, то есть объединяет сразу несколько инструментов в решении одной задачи

В том числе он генерит неплохие лендосы из промпта, может делать это сразу на основании исследования конкурентов или текущих метрик, пример : https://fcfvbxly.manus.space/

b. Lovable. Тут чистый prompt to site, весь секрет успеха будет в том, как четко вы описали ТЗ на блоки.

c. HTML to design — old but gold, любой сайт переносит к вам в фигму и можно подрезать классную идею и раскатить ее в пару кликов.

IV. Генерация фото и видео:

a. Higgsfield - очень крутая штука, генерирует супер качественные ugc видео и фото, подходит, чтобы быстро создавать хуки для креативов + через него можно использовать VEO3 без американского аккаунта

b. VEO3 — Лучшая тула для видео генерации, писали про него подробнее в этом посте

c. Captions API - для автоматического AI монтажа видео без участия дизайнеров/ монтажеров, агент забирает сценарий и ТЗ на видео, генерирует аватара и сам монтирует, добавляет анимацию и переходы🔥

Небольшой орг анонс: в начале следующей неделе закрываем набор на наш курс по ИИ-агентам, это последний набор на ближайшие несколько месяцев.

На программе вы научитесь вместе с нами создавать любых AI агентов под задачи в вашем бизнесе, последняя возможность вписаться по ссылке: https://solokumi.com/bootcamp

Если наберем 400 реакций, то сделаем вторую часть поста с расширенным списком инструментов 🔥

Последние 3-4 месяца много общаемся с топовыми маркетологами и собрали для вас список самых трендовых и клевых (+ некоторых неочевидных) воронок, которые хайпят в маркетинге прямо сейчас. Проверьте себя, заберите и поделитесь с командой! 😎

I. VSL-воронка

Old but gold, американская классика (начали набирать популярность в ру сегменте маркетинга относительно недавно).

Клевая VSL (Video Sales Letter funnel) воронка состоит из связки: рекламный канал с холодным трафиком (TikTok, Meta, YouTube etc.) + посадочной с 10-40 минутным видосом, который как правило

а) Заостряет какую-либо боль у ЦА
б) Предлагает точечное решение этой боли для текущего сегмента

Хороша тем, что позволяет продавать сложные и дорогие продукты, иногда может заменить сейлзов, иногда может заменить вебинарную/автовебинарную воронку.

Примеры компаний, активно использующих VSL: ClickFunnels, Mindvalley, Agora Financial

II. Веб-воронки в мобильных аппах

Одна из самых эффективных и хайповых тем в маркетинге мобильных аппок последних лет. Трафик ведется на отдельную веб-посадочную

Как правило это квиз, в котором пользователь отвечает на большое количество (часто 20+ вопросов) — это создает у него офигенное ощущение кастомизации продукта конкретно под его запрос и боль. Это поднимает сквозную конверсию в оплату и сильно снижает стоимость привлечения + создатели аппок через подобную воронку уводят клиента на оплату вне AppStore и здорово экономят на комиссиях

Часто веб-воронки используют, когда нужно быстро тестировать гипотезы, масштабировать маркетинг или интегрировать готовые лендинги и воронки без разработки нового функционала в коде приложения (это сильно быстрее и дешевле)

Примеры компаний, активно использующих веб-воронки: BetterMe, Duolingo, Zing Coach

III. Старый-добрый квиз, но с моментальным оффером в конце 😠

Классика лидогенерации, но в 2024–2025 году квизы перестали быть просто сбором контактов и стали полноценным инструментом прогрева и монетизации

Сценарий:

- Пользователь проходит квиз с 5–15 вопросами (про свой опыт, цели, боли)
- На основе ответов генерируется персонализированный результат
- Сразу после результата показывается оффер: бесплатная консультация/мини-курс/скидка/быстрый апгрейд продукта

Почему работает:

- Квиз заставляет пользователя пройти прогревочный микропуть и повышает вовлечённость
- Персонализация создаёт ощущение, что продукт создан конкретно для него
- Моментальный оффер ловит горячий интерес до того, как он остынет

Где используют:

EdTech —> подбор курса или уровня обучения
Fitness & Health —> план тренировок или питания
E-commerce (тут херова туча разных вариантов)


Шерьте пост с командой и кидайте свои клевые варианты воронок в комменты, ребзя! 🔥

Новейшая подборка AI лайфхаков в маркетинге 😮

I. Один из лучших способов понять как строить AI агентов — попробовать адаптировать готовые open source шаблоны, например:

AI Blog to Podcast Agent → https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps/blob/main/starter_ai_agents/ai_blog_to_podcast_agent

Web Scrapping AI Agent (Local & Cloud) → https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps/blob/main/starter_ai_agents/web_scrapping_ai_agent

AI Lead Generation Agent → https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps/blob/main/advanced_ai_agents/single_agent_apps/ai_lead_generation_agent

AI Movie Production Agent → https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps/blob/main/advanced_ai_agents/single_agent_apps/ai_movie_production_agent

Как адаптировать под себя:
Шаг 1: Скачиваете код с Github
Шаг 2: Получаете API-ключи с нужных сервисов (обычно лежат в настройках в разделах API) — по сути, это просто пароль, по которому у AI агента будет доступ к вашему сервису
Шаг 3: Вставляете ключи в код

II. Cold outreach
Несколько постов выше делились с вами нашими AI агентами, которых мы внедрили в команду маркетинга и обещали поделиться агентом, который полностью забирает на себя Cold Outreach.

Как раньше строилась работа с аутричом:
- Ручной ресерч
- Гигантское количество табличек, сложно смотреть аналитику
- Минимум 30 минут на создание персонализированного сообщения под каждого лида

Как это происходит сейчас:
- Ты только апрувишь встречи
- Прозрачная аналитика по всем кампаниям и этапам
- AI-агент сам парсит базы
- Пишет персонализированные письма, отвечает, фиксирует стейдж

Ловите миро с подробной инструкцией по настройке: https://miro.com/app/board/uXjVJdou2zA=/?share_link_id=529002643531

III. Агенты на Cursor
n8n — отличный no-code инструмент для простых автоматизаций. Он идеален для быстрой сборки пайплайнов без кода, но ограничен готовыми модулями.

Cursor — AI-ориентированный редактор кода (на базе VS Code с встроенным ИИ вроде Claude или GPT), где вы можете собирать более гибких агентов. Здесь сочетается кодинг с ИИ: агенты могут самостоятельно анализировать данные, принимать решения и итеративно улучшаться.

Примеры агентов:
- Агент для отчетов и аналитики: Агент анализирует метрики (из Google Analytics и сигнализирует о проблемах

- AI асситстент для решения любых задач в маркетинге под вашу команду / AI личный ассистент, который ставит встречи, задачи, пишет фоллоу апы

- Агент для создания лендингов и креативов

20 августа проведем бесплатный практикум для маркетологов и предпринимателей в лайве, покажем все AI-лайфхаки, которые сами внедряем в своих компаниях.

— Фреймворк, как проводить кастдев с ChatGPT и превращать данные в готовые инсайты для офферов, креативов и лендингов
— Метод анализа креативов, который позволяет тестировать в 10 раз больше гипотез и снижать CPL в 3 раза
— Как настроить самообучающегося AI-агента на Cursor для вашей компании, экономить сотни часов команды и сделать все процессы четкими и простыми

🔥Регайтесь и добавляйтесь в календарь по ссылке

Принесли для вас из твиттера офигенную подборку разных плейбуков про AI агентов.

Советую сохранить, изучить и переслать вашим корпоративным душнилам, чтобы быстро отправили вас учить делать AI агентов.

Google: Прогноз рынка и тенденции внедрения агентов, чтобы понять, куда движется отрасль.
Ссылка

OpenAI: плейбук интеграции AI в бизнес + кейсы внедрения агентов.
Ссылка

McKinsey: Как агенты усиливают команды, ключевые барьеры внедрения и как это влияет на ROI (Return on Investment).
Ссылка

Как юридически правильно использовать агентов, какие риски и как их избежать.
Ссылка

AWS: Как оркестрировать мультиагентов, простые фреймворки для сборки.
Ссылка

McKinsey: Как CEO использовать агентов
Ссылка

Как пошагово строить AI агентов:
Ссылка на плейбук от Google
Ссылка на плейбук от OpenAI

Лучше всего, заливать нужные вам PlayBook в чат гпт и просить саммари

🔥Напоминаю, друзья, что завтра, 20 августа, у нас пройдет встреча, на которой мы расскажем вам, как использовать Cursor для автоматизации рабочих задачек и про AI в исследованиях.

Регайтесь по ссылке

Трендвотчинг (лум и чеклист по настройке на n8n) 😮😮

Когда мы начали раздуплять процесс по созданию машинки контента, первой задачей было сделать так, чтобы команда могла автоматически получать данные по трендам в соц.сетках.

Потому что ключевое, что влияет на охваты в Instagram, Titok, YouTube — попадаете ли вы в алгоритмы платформ. Если инста решает, что ваш контент хорош и интересен аудитории, то сам начинает его продвигать и показывать большему количеству людей.

Для этого мы внедрили процесс трендвотчинга — автоматически собираются самые залетевшие рилсы наших конкурентов, смежных конкурентов (*аккаунты на которые подписана ваша целевая аудитория) и лидеров трендов (*аккаунты из любых ниш, которые создают виральный контент и у кого нужно забирать лучшие практики)

Раз в неделю вы запускаете парсинг и получаете рилсы / посты / тиктоки (зависит от платформы, можно настроить на любую), которые набрали свыше 100 000 просмотров и адаптируете их под себя.

Раньше мы делали это вручную и это занимало больше 50 часов в неделю, а сейчас тратим всего 10 минут (да здравствует AI😠)

Чеклист по настройке:

I. Создаем список из аккаунтов, с которых будем делать трендвотчинг. Есть крутой лайфхак для этого: создать нулевой аккаунт в инсте и подписаться хотя бы на 10 людей в вашей тематике — так как аккаунт новый, Instagram будет пытаться вам показывать больше подобного контента = лента рекомендаций становится бесконечным источником трендов под вашу нишу.

II. Нода (= автоматизированное действие в n8n) Loop over items - нужна, чтобы отправлять аккаунты в парсинг по одному, а не общим массивом.

III. Тула Apify — парсинг рилсов (Apify - маркетплейс с разными уже преднастроенными парсерами, у которых есть все необходимые API и разрешения, мы используем вот эту штуку — ссылка), на этом этапе забираем все ссылки и метрики видео, данные про количество просмотров, подписчиков, лайков, комментариев.

IV. Trascribe нода - нода Open AI. Транскрибируем сценарий видео в текст (нормально справляется с этой задачей 4o модель), чтобы далее можно было уже с другим агентом адаптировать сценарий под себя.

V. Hook detector
Выявляет первое предложение сценария - хук. Это самая важная часть видео, потому что в эти 3 секунды Instagram или любая другая соцсеть определяет засчитывается ли это за просмотр.

IV. Сохраняем все данные в таблицу.
На основании каких данных принимать решение про то, какие видео забирать в производство?
- Соотношение количества просмотров к количеству подписчиков = чем меньше подписчиков и больше количество просмотров, тем более успешно видео
- ER (engagement rate) - соотношение количества лайков и комментариев к количеству просмотров, успешным считается ER 5-6%+
- Соотношение количества репостов по отношению к количеству просмотров

Записали для вас лум по базовой настройке такого сценария, забирайте по ссылке
Далее самые успешные видео можно автоматически анализировать с точки зрения визуала и монтажа с помощью в Gemini
И генерировать готовый сценарий под вас

А еще больше лайфхаков покажем в среду, 27 августа на вебинаре: Тренды маркетинга 2025.

Вы узнаете:
- Как генерить супер реалистичные креативы на VEO3 (и сократить сроки продакшена в 5 раз)
- Одну из трендовых и конверсионных воронок для продажи дорогих и сложных продуктов - Video Sales Letter
- Как собрать звездную команду маркетинга и какими скиллами должны обладать сейчас топовые маркетологи
- Три свежих AI-лайфхака, которые точно стоит попробовать в работе

Регистрируйтесь по ссылке, ребзя 💥

Как мы управляем отделом маркетинга? 😠

Отвечаем на вопросы с последнего вебчика.

В конце предыдущего месяца мы собираемся, чтобы обсудить план на следующий месяц.

Предположим, что план по выручке — 1 000 000 баксов в месяц. Команда приносит 2 excel файла. В первом — данные о том, сколько мы сделаем выручки, если будем делать все то же самое, что делали раньше (перечень каналов и данные из воронки, разбитые по каналам). В другом файле находится придуманный командой лист гипотез.

Гипотезы приоритизируюся и сравниваются друг с другом вы знаете как, вот пост про это

При этом важно учитывать коэффициент срабатывания гипотез. Если он 33%, и вы текущими инициативами выполняете план на 800к, то гипотез вам нужно придумать и взять в работу не на 200к, а на 600к, так как только тогда есть шанс попасть в план.

Важно, чтобы маркетинг синхронизировал свои активности с отделом продаж и с количеством сейлзов на линии, чтобы избежать перелидоза или отсутствия лидов и не демотивировал сейлзов.

Важно заранее согласовать план действий в случае недобора плана. Можем ли мы раздать скидки в конце месяца или можем ли мы увеличить количество коммуникаций по базе и что будет, если мы просто вкрутим бюджет х2 в работающем канале (хотя эта штука должна быть самой приоритетной в листе гипотез и так =))

Так как мы любим микроменеджерить держать руку на пульсе, то у нас в маркетинге есть дейлики каждый день на 30 мин. На них мы обсуждаем метрики за предыдущий день и смотрим, чтобы у нас ничего не отъебнуло. Если мы видим, что у нас стоимость квал лида сильно выше, чем таргет, мы либо обсуждаем причины и что будем делать прям на дейлике, либо ставим встречу по дебагу этой штуки. Также на этой встрече обсуждаем bottleneck’и, которые мешают расти и как мы их будем устранять.

Обычно нам хватает наших мозговых ресурсов для того, чтобы сделать дебаг, например, канала или воронки. Но если мы в ступоре или дебажим штуку, которую раньше не делали, то зовем еще умных чуваков из нетворка поштормить с нами или рассказать лучшие практики. Такие брейнштормы мы любим делать еще со времен Qmarketing и нас часто на них зовут наши друзья и клиенты из консалтинга.

Еще очень важно учить команду правильно думать.

Что как правило не умеют делать люди в маркетинге и чему приходится учить:

1) Если что-то работает, не нужно это трогать каждый день (шутка про член) и что-то постоянно менять и теребонькать в рекламном кабе.
2) Скорее всего, работающие маркетинговые механики можно подсмотреть у больших конкурентов + на других рынках (но убедитесь сперва, что это механика работает)
3) Важно не репортить позитивно, а вовремя сообщать о проблемах и обращать внимание команды и руководства на них
4) Важно постоянно общаться с рынком и пылесосить лучшие практики, и не бояться просить о помощи у тех, кто уже прошел тот же путь
5) Важно не изобретать ради изобретения. 90% ваших идей уже придумано, надо найти, откуда их брать.
6) Маркетинг - это логика. У каждого действия есть (1) причина и (2) оцифрованный результат с некоторой (3) вероятностью срабатывания и ресурсами, которые ты потратишь на него. Если ты не понимаешь, как обращаться с этими тремя пунктами, скорее всего ты потеряешь бабки.

Именно поэтому мы стараемся снабжать вас всякой вкуснятиной, которая проверена нами и нашими друзьями.

Сегодня в 18:00 по мск приходите к нам на вебчик, расскажем про тренды маркетинга в 2025 году.

Будет свежайший контент:
- Узнаете как создавать эффективные креосы на Veo3 с пошаговой инструкцией

- Научитесь делать новую конверсионную воронку: дадим структуру, примеры и бенчмарки

- Узнаете 4 фильтра для найма топ маркетоcов в команду (мы позвали человека. с колоссальным и актуальным опытом найма маркетологов), будет супер полезно фаундерам!

- Покажем 2 новых AI агента для работы с SMM и креосами

- Покажем как сэкономить десятки часов на рутине с помощью крутых промптов и правильной LLM

Регистрируйтесь по ссылке и добавляйте в календарь, будет жессское мясо! 🥩🥩

Что происходит на рынке труда маркетологов? 😔

На прошлой неделе провели оч крутой эфир с Вероникой Климовой (Вероника закрыла больше 100 вакансий, и у нее невероятная насмотренность по рынку). Принесли вам выжимку из ее выступления.

I. Рынок труда сломался, как в СНГ регионе, так и во всем мире. Искать работу стало в 4 раза сложнее 💀

- Вакансий стало меньше примерно на 20% по сравнению с прошлым годом.
- Конкуренция на одно место выросла больше, чем вдвое: если раньше было 8 кандидатов на вакансию, то сегодня — 17.
- От джунов требуют уровень миддла, но джуны нашли выход и массово шлют отклики, написанные с помощью ChatGPT, за счет чего доходят в воронке отбора достаточно далеко, чтобы создавать дополнительую конкуренцию

II. На рынке сейчас всего около 10% специалистов, которые реально умеют использовать AI. Остальные пользуются ChatGPT и конкурируют между собой, никак не двигаясь вперед. Разрыв между этими двумя категориями будет только расти

- Manus появился только в феврале 25 года. Lovable в марте. Baze44 был сделан соло фаундером с 5 людьми в команде на Cursor и через полгода продан Wix за $80 млн.

- Технологии развиваются с дикой скоростью. То, что многим уже кажется привычным — фабрики креативов, генерация лендов за несколько секунд, виртуальные аватары — на самом деле появилось только год назад

- Разрыв между теми, кто умеет применять AI и кто нет будет только расти.

III. Любую из 30+ маркетинговых ролей можно апгрейдить с помощью AI, чтобы выиграть в этой конкуренции. Несколько примеров:

- Маркетинг-менеджер — настройка и оркестрация AI-агентов, работа с no-code

- SMM и контент-креаторы — создание фабрик контента, автоматизация трендвотчинга, мультимодальная генерация

- Трафик-менеджеры — массовая генерация и тестирование креативов + аналитика кабинетов

- Продуктовые маркетологи — сборка прототипов и материалов с no-code. Быстрые и глубокие исследования без потери информации


Мир меняется очень быстро, через два года достроятся крупные AI-фермы и мы окажемся в мире, где контента и инструментов станет ещё больше, а цениться будут только те, кто умеет их использовать

Мы готовим для рынка именно таких специалистов и напоминаем, что идет набор на новый поток Ninja Marketing, который стартует уже на следующей неделе.

- За 5 месяцев обучения вы изучите 6 основных каналов трафика
- Топовые спикеры с опытом реализации миллионных бюджетов принесут свои шаблоны и фреймворки, будут проверять ваши домашние задания и давать обратную связь
- Построите 6+ агентов для автоматизации рутины
- Научитесь видеть маркетинг как систему и управлять им, а не просто тыкать на кнопки в рекламных кабинетах
- Изучите каналы как для B2C, так и для B2B на СНГ и зарубежном рынке

Старт потока уже скоро, так что занимайте себе место по ссылке

Как заботать тему AI агентов??

Ребзя, признавайтесь, у вас уже появился триггер на «я начал разбираться в n8n», «осталось всего пару лет и потом нас всех заменят», «мы просто собрали агента» и сотни других формулировок, но с одним и тем же посылом — строй AI агентов или умрешь в канаве. Собрали для вас главные хаки, которые помогут разобраться в теме AI агентов 😠

Мы писали в постах выше наш вижн на то, как изменится отдел маркетинга в 2026. Основная мысль — вы должны уметь любую свою задачу делегировать AI. План внедрения любого AI агента (если коротко):

1. Понять, что он нужен и в каком конкретно процессе
2. Понять, что он должен делать и какой результат выдавать
3. Понять, как выглядит его архитектура
4. Реализация архитектуры
5. Тесты и правки

Первый навык, который вам для этого понадобится — системное мышление, умение мыслить процессами и видеть бутылочные горлышки. Второе — понять какие тулы вам нужны, какая архитектура агента, что как и с чем соединить.

Чтобы это заботать, мы используем лайфхак: идем в чатик gpt или грок (тестили эту задачу в разных LLM, получили в этих двух лучший резалт).

Присвойте чату GPT роль CTO, опишите ему весь процесс как это должно работать и попросите сгенерировать архитектуру АИ агента под эту задачу, а потом дайте роль учителя и попросите его вас пошагово провести (а еще лучше архитектуру, которую он в итоге вам даст отправить в другом треде на проверку)

Промпт:

Войди в роль — технический директор (CTO), специализирующийся на архитектурах AI-агентов.

Описание задачи: [ПОЛНОСТЬЮ ОПИШИТЕ ПРОЦЕСС, КАК ЭТО ДОЛЖНО РАБОТАТЬ"]
Изучи в интернете всевозможные варианты решения данной задачи и архитектуры такого AI агента. На основе этого создайте подробную архитектуру AI-агента. Включите:
- Общую схему системы (опиcание текстом или в виде ASCII-арт).
- Ключевые компоненты: агенты, инструменты, базы данных, API и т.д. Необходимые инструменты
- Точки интеграции: как компоненты соединяются (например, через API, очереди).
- Сравнение вариантов решения

И для проверки:

Войди в роль эксперта по аудиту архитектур AI, специализирующегося на оценке систем с точки зрения эффективности, ошибок и не актуальных решений. Проанализируйте предложенную архитектуру AI-агента: [ВСТАВЬТЕ СЮДА ПОЛНОСТЬЮ СГЕНЕРИРОВАННУЮ АРХИТЕКТУРУ].

Предоставьте:
- Сильные и слабые стороны.
- Предложения по улучшению (например, более подходящие инструменты, оптимизация узких мест).
- Потенциальные риски и неактуальность информации (например, отсутствие предложенной ноды и тд)
- Переработанную версию архитектуры, если требуется.

В коммьюнити на гитхабе нашли для вас прикольную карту навыков для изучения AI. В ней собраны все темы, которые вам нужно знать, чтобы вы могли уверенно под любую задачу собрать AI агента, она интерактивная, к каждому навыку собраны ресурсы, которые могут вам в этом помочь: ловите карту 😮

Критически важна насмотренность.

Лайфхак чтобы ее натренировать: повторять агентов, которые публикуют в бесплатных коммьюнити / гитхабе, смотреть как они настроены. Там, конечно, бывает шлак, но если порыться, то можно найти крутые шаблоны для АИ агентов и разных автоматизаций.

Забирайте ссылки на такие коммьюнити ниже:
n8n free community with templates
jotform ai agents templates

Вы можете настроить ассистента, который будет собирать под вас новости и кейсы с рынка, серчить форумы (Honeymoon, Techcrunch)

Но в этот пост инструкция уже не влезет, поэтому решили подарить шаблон такого агента в подарок участникам нашей встречи по главным трендам в маркетинге в 2025 во вторник 9 сентября.

Расскажем:
- Какую LLM (CHAT GPT, GEMINI, Claude, GROK, MANUS) для какой задачи эффективнее применять, и сравним результаты их генераций на примерах

- Как собрать 2 ИИ агента, которыми пользуемся: AI для квалификации лидов из SMM и AI для анализа видео креативов

Регайтесь по ссылке, будет мясо, как обычно!

Автоматизированная сквозная аналитика

Мы очень любим цифры и данные, потому что только на их основе можно принимать правильные решения. В перформанс-маркетинге важен не только первый клик, а весь путь клиента.

Часто один клиент проходит 10+ точек касания: реклама → квиз → звонок → емейл → WhatsApp → повторный звонок → оплата. Без нормальной атрибуции (= понимания вклада каждого из каналов в цепочке) маркетинг работает вслепую.

Мы у себя в немецком стартапе стали изучать вопрос сквозной аналитики и собрали крутейшую систему с помощью Севы Устинова и его продукта Elly Analytics.

Как это работает:

1. Сбор данных
Подключили все источники: рекламные кабинеты, CRM, мессенджеры, емейл-сервисы.
Каждый клик, звонок и сообщение теперь фиксируется в одном месте.

2. Полная история клиента
Для каждого лида строится customer profile — от первого касания до оплаты.
Видим, через какие каналы и точки он прошёл, сколько времени занял цикл сделки.

3. Мульти-тач атрибуция
Считаем вклад каждого канала в финальный результат. Теперь видно: (а) какие источники реально приводят клиентов, (б) где бюджет сжигается

4. LTV-прогнозы
Для длинных циклов сделки смотрим не только стоимость лида, но и то, какие клиенты окупаются через недели или месяцы. Это меняет стратегию закупки — деньги уходят в источники с высоким LTV.

Раньше уходило 5–6 часов в неделю на ручную сборку отчётов в Excel. Теперь все данные в одном месте за пару кликов, нет расхождений, ручных загрузок и обновлений данных и мы быстрее принимаем решения по креативам и бюджетам

Примеры отчетов
→ Отчет с демо данными на примере реального B2C subscription бизнеса
→ Когортный отчет — показывает качество клиентов по каналам и прогноз LTV – с помощью него можно увидеть источники с лучшим ретеншеном и правильно спланировать баинг
→ Main Report — сквозной отчет со всеми метриками и каналами в динамике – именно с него начинается каждое утро перформанс команд
→ Overview — отчет для CMO и команды, чтобы знать, как идут дела

→ Ссылка на лум-экскурсию по отчетам.

Как уже совсем скоро будет выглядеть аналитика с AI агентом 😮
AI показывает план → вы утверждаете → агент выполняет

Под капотом: дата-фаундейшн с мульти-тач атрибуцией, стримингом из любых баз данных, автогенерация правил для рекламы и агенты, которые анализируют данные и объясняют, почему изменились метрики. Вы разговариваете с чатом простым языком, решаете маркетинговые задачи, в все технические берет на себя агент.

В результате: можно тестировать в 10 раз больше гипотез и автоматизировать до 90% ручных задач. Особенно эффективно работает с EdTech, HealthTech, FinTech, недвижимостью, B2B SaaS и subscription-бизнесами — там, где длинные воронки, сложные touchpoints (звонки, квизы, чат-боты) и длинный хвост LTV.

Elly Analytics скоро релизят Vibe-маркетинг платформу для user acquisition команд - заходите посмотреть как это будет выглядеть.

Сохраняйте себе пост и перешлите друзьям, кому актуально! 🔥

Если хотите первыми узнавать про апдейты того, как можно настраивать аналитику (и еще Cursor) - залетайте на канал Севы Устинова, он пишет много чего интересного по теме AI.

И кстати Сева будет рассказывать про аналитику (и про Cursor) супер подробно на курсе Ninja Marketing. А мы сегодня как раз закрываем набор на новый поток этого курса и следующий поток будет не раньше следующего года!

На программе за 6 месяцев вы погрузитесь в 6 каналов трафика, получите рабочие фреймворки, воронки, кейсы и лучшие практики этого года и научитесь строить отдел AI маркетологов. Последняя возможность вписаться по ссылке: https://solokumi.com/course_ninjamarketing

Пошаговый процесс работы с VEO3 😠😠😮😮

VEO 3 от Google по качеству генерации сейчас топ-1 в мире, видео выглядят максимально реалистично, с детальной анимацией и звуком прямо из модели.

Как зарегистрироваться, начать работу с VEO 3 и еще несколькими лайфхаками уже делились вот тут. За это время мы протестили разные форматы генерации видео креосов, делились на недавнем вебчике всем подробно и принесли вам полноценный рабочий процесс.

I. Сбор данных и идей
Начинаем с понимания продукта и аудитории. Собираем:
— инсайты о ЦА и их задачах (Jobs to Be Done);
— боли и триггеры из интервью и исследований;
— какие креативы раньше заходили, а какие нет.
Эта база для идей и сценариев

II. Генерация идей через LLM
Используем ChatGPT или другую LLM, ставим задачу: «Представь, что ты креативный директор».

Прописываем структуру эффективного видео креатива и просим описать эти пункты для каждой идеи видео:

Формат - визуал + подача, длительность ≤ 30 секунд
ФОМО - чего боится упустить ЦА, какой риск или страх
УТП - уникальное преимущество продукта
RTB (reason to believe) - факт, кейс, цифра, социальное доказательство
CTA - призыв к действию: заявка, регистрация, подписка и т. д
Хук - первые 3 секунды, включая текст на экране
Сторителлинг - сценарий: хук → боль → решение → оффер → CTA
Оффер — что конкретно предлагаем прямо сейчас

Сразу генерируем 5 идей

III. Скрипт
Каждую идею превращаем в короткий сценарий (30–50 секунд) также с помощью LLMки

Прописываем в промпте требования по длительности, тону, визуалу и структуру сценария:
- Хук (первые 3-5 секунд, должен максимально пробивать банерную слепоту и цеплять внимание)
- Сторителлинг (расскажи историю, связанную с болью/проблемой ЦА, чтобы вызвать empathy
- Interest (боль/проблема ЦА, интегрируя JTBD — опиши, какие работы пользователя не выполняются сейчас и как это мешает)
- Desire (решение + УТП (Unique Selling Proposition — чем именно продукт отличается от конкурентов, "Почему именно мы?")
- RTB (Reason To Believe — социальное доказательство: отзывы, цифры, кейсы; экспертность: сертификаты, награды, опыт; демонстрация продукта в действии)
- FOMO (Fear Of Missing Out — добавь ограничение по времени: "только сегодня", "до конца недели"; ограничение по количеству: "осталось 5 мест")
- Action (CTA + Оффер — чёткая инструкция: "оставь заявку", "скачай", "запишись", "поделись"; сделай оффер привлекательным, с бонусами или скидкой)

Главная цель этого шага — получить конечный, полностью готовый текст для диктора или актёра
Если LLM генерит фигню, просите задать уточняющие вопросы, чтобы она лучше поняла контекст и доработала сценарий

IV. Раскадровка и генерация промпта для VEO3
Следующий запрос в LLM это сделать раскадровку. Каждое видео делим на 4–7 сцен

Для каждой сцены описываем:
- ключевой стартовый кадр,
- стиль и свет (закат, офис, улица, ночь и т. д.),
- движение объектов и камеры,
- эмоции персонажей,
- звук и диалоги

Лайфхак: попросите выводить ответ в JSON-формате — так VEO 3 точнее понимает задачу и выдаёт предсказуемый результат.

Лайфхак #2: Используйте GPTs, который делает раскадровку и может предоставлять готовые, ссылка

V. Генерация видео и тестирование
Загружаем промпты в VEO 3 и получаем несколько вариантов. Фокус на первых 5 секунд — если хук слабый, зритель не досмотрит ролик. Дальше тестируем разные версии и масштабируем те, которые дают лучший результат.

Подробные промпты для создания идей и скрипта собрали в док, забирайте тут.

Примеры видео:
— Street Interview
— Говорящая голова
— Хук
— Видео иллюстрация, на которую через 11Labs наложится озвучка

Шерьте процесс с командой и делитесь своими лайфхаками и результатами в комментах 🔥

😮БИТВА нейронок друг с другом! 😮

Сравнение Chat GPT vs Grok vs Manus vs Gemini vs Claude

По нашим наблюдениям, большинство из вас для 90% своих задач юзает ChatGPT, но прикол в том, что если сравнить качество выдаваемых ответов на разные задачи, используя один и тот же промпт, ChatGPT вообще далеко не всегда лидер по качеству.

Так что мы решили провести батл между LLMками в решении частых задачек, чтобы понять в каких кейсах что лучше использовать 😠

I. Копирайт (на примере текста + идеи рекламного креатива)
Промпт:

Ты - опытный креативный директор и копирайтер, специализирующийся на образовательных продуктах для детей. Сейчас ты работаешь с компанией. ## О КОМПАНИИ
Даем данные:
RTB:
Про продукт:
ЦА:
TOV:

## ЗАДАЧА
Создай концепцию и текст для рекламного баннера в Facebook, нацеленной на привлечение новых клиентов в продукт (описать)

Требования к рекламе:
1. Создай 3 варианта креативной концепции с разными подходами
2. Для каждой концепции разработай:
- Основной заголовок (до 10 слов)
- Подзаголовок (до 15 слов)
- Основной текст (до 100 слов)
- Призыв к действию
- Концепцию визуального оформления
3. Используй психологические триггеры
4. Фокусируйся на пользе для ребенка и спокойствии родителей
5. Включи элемент срочности (ограниченное количество мест)
В финале рекомендуй лучшую концепцию с обоснованием выбора.

Результаты: Chat GPT (5.0), Grok (4.0), Manus, Gemini (2.5 pro), Claude (opus 4.1)

😐 Победитель: Claude, при чем просто всмятку. Единственный подумал, что цену не надо пихать в лоб на креатив, сделал самый сильный оффер и сам текст выглядит нативно

II. Сделать архитектуру AI агента (на примере агента для трендвотчинга)

Промпт:

Ты - опытный разработчик автоматизаций на платформе n8n с глубоким пониманием интеграций с социальными сетями и анализа данных. Тебе поручена задача разработать детальный флоу в n8n для автоматизации процесса трендвотчинга в СММ.

## КОНТЕКСТ ЗАДАЧИ

Трендвотчинг в СММ - это систематический процесс мониторинга и анализа популярного контента конкурентов для выявления паттернов успешных публикаций и последующего создания собственного вирального контента на их основе.

### Бизнес-процесс:
1. Мы имеем базу аккаунтов конкурентов в таблице
2. Нам нужно регулярно парсить их видео, которые набрали более 50,000 просмотров
3. Анализировать эти видео по ряду параметров
4. Сохранять результаты в структурированном виде для дальнейшего использования

Продолжение тут: ссылка

Результаты: Chat GPT (5.0), Grok (4.0), Manus, Gemini (2.5 pro), Claude (opus 4.1)

😐 Тут победил ChatGPT, а особенно он лучше в том, чтобы входить в роль учителя и помогать решать баги во флоу и объяснять все в роли наставника.

III. Изучение разных источников + создание отчета

Промпт максимально простой:

Найди мне лучшие практики по промптингу в 2025

Резалты: Chat GPT (5.0), Grok (4.0), Manus, Gemini (2.5 pro), Claude (opus 4.1)

😐 Победа однозначно уходит Manus.

Многие все еще не до конца понимают в чем его прикол, так вот, это фактически не LLM, а агент, который в ответе сам принимает решение какую LLM использовать, может использовать несколько разных LLMок при решении задачи, искать по разным открытым источникам, показывает вам свой виртуальный "компьютер" во время всего процесса. И вот на наш взгляд он уделал чат гптишный Deep Research в несколько раз.

IV. Копирайт лендинга
Тут промпт

Резалты: Chat GPT (5.0), Grok (4.0), Manus, Gemini (2.5 pro), Claude (opus 4.1)

😐 Claude победил, топ 1 LLM в копирайте на наш взгляд. Единственное, он сильно хуже помнит контекст и собирает контент по интернету, поэтому лучше ему отдавать инфо чисто на копирайт.

V. Анализ большого объема данных
Не поделимся исследованиями, так как вгружали гигантский обьем чувствительной информации, но скажем, что лучше всех ее обработал Gemini

Шерьте пост с друзьями и пишите в комменты, какие LLM для каких задач используете вы 🔥 (и кого схлестнуть в битве друг с другом в следующий раз)

😠 Библиотека лучших практик и AI-хаков для маркетинга, менеджмента, найма и продуктивности

Ребзя, мы сделали огромную подборку последних, самых успешных подходов и фреймворков, которые помогли нам сделать кратный рост в наших проектах

Мы собрали в единую библиотеку все лучшие наработки в одном месте и делимся им с вами!

Внутри библиотеки:

☆ Гайд «Как проводить собеседования в эпоху AI»
AI-тулзы и конкретные примеры промптов для LLM, чтобы ускорить принятие решений и снизить риск ошибочного найма

Автор: Костя Горский — экс-дизайн-руководитель Интерком и Яндекс, co-founder hirehire.ai

☆ Как за 120 минут найти свою ЦА и упаковать ТГ канал с помощью ИИ (Он будет ПОЛНОСТЬЮ готов к продажам и новой аудитории)

Автор: Ник Корытин — Ex-маркетолог Блиновской, владелец самого большого ТГ канала про смыслы в маркетинге

☆ Мини-курс: 6 AI-агентов и фреймворков, которые могут заменить отдел маркетинга — от исследований до создания фабрики контента
– Агент для создания лаборатории креативов, агент для поиска и отслеживания трендов, агент для создания контент-завода
– Фреймворки и инструкции для проведения исследований с ChatGPT, для работы с разными LLM генерации крутых видео-креативов на VEO-3

Автор: Роман Кумар Виас — co-founder Refocus (#1 образовательный продукт в мире по версии Product Hunt), ex-CMO Qlean, ex-co-founder Qmarketing Academy (куплена Skyeng в 2021)

☆ Мастер-класс по запуску SaaS-продуктов: пошаговая схема и примеры работы
– Как найти идею для своего проекта
– Где брать трафик и первых пользователей

Автор: Михаил Табунов — интернет-предприниматель, основатель Post Punk Publishing, Пакт, Coub (YC 2016)

☆ Личные хаки по работе с информацией: где брать идеи, как быстро находить и систематизировать информацию
Система для эффективной работы с сотней источников информации, чтобы не теряться в них и быстро находить нужные факты.

Автор: Алексей Подклетнов — бизнес-стратег, автор каналов «Дизраптор» и «Фичизм»

☆ Гайд "Как нанимать правильных людей"
Пошаговый процесс построения воронки найма для любых позиций, который поможет сократить время закрытия вакансий, повысить качество найма и снизить долю ошибочных офферов.

Автор: Арина Хромова — co-founder careerspace.app, Forbes «30 до 30»

🔥 Бонусы:
→ Топ 5 идей для AI пет-проектов, которые можно запилить, работая по вечерам
→ Пошаговая инструкция для обучения и прокачки своих навыков с ChatGPT

⚡️ Материалы супер мясные, и вы можете их забрать себе только до конца сентября!

👉 Получай доступ к библиотеке в боте

Как растить конверсию в продажах за счет AI анализа звонков 💀

Дебажить конверсию в продажах нужно а) регулярно и б) на основании данных с минимальным человеческим фактором. Поэтому у нас в проектах есть AI контроль качества, который анализирует разговоры и дает рекомендации по работе менеджеров. За последние 4 месяца этот инструмент позволил нам вырастить конверсию на 30% и нам еще есть куда расти.

Ловите фреймворк для анализа сейлз звонков:

I. Чтобы провести первый анализ, вам нужна нормальная выборка. Минимальная выборка это 30-50 звонков. Дальше вы будете просто собирать звонки за неделю, смотреть на параметры оценки и проводить дебаг. Выборку встреч сегментируете, потому что разные ЛПР, например, мамочки и предприниматели, принимают решения по-разному. По-хорошему надо слушать 30-50 звонков из каждого сегмента, потому что они будут отличаться по скорости принятия решений, по триггерам и по болям.

Мы берем обычно 10 выигравших звонков, 10 проигравших звонков и 10 застрявших (которые думают, обсуждают и полгода согласовывают). И собираем датасет звонков с транскрипциями по сегментам.

II. Дальше мы разрезаем эти данные на атомы:
- Триггер - активирующее действие или контекст, который подтолкнул человека искать решение проблемы. Например, в нашем случае это “я переехал в Германию и хочу получить знания” или “я хочу стоить больше на рынке, поэтому изучаю AI”.

- Боли, например “менеджеры не успевают отвечать на заявки в первые минуты”

- Мотив к покупке, что двигает клиентом, например “Хочу автоматизировать рутину, чтобы заниматься стратегией”

- Барьеры - “дорого”, “нужно согласовать с СЕО, женой, IT-отделом и тд

- Хук, который сейлз использует для того, чтобы выиграть этот разговор.

III. Анализируем насколько часто возражения попадаются и насколько серьезные возражения, есть ли контрмесседжи в разговоре с сейлзом, которые блокируют эти возражения и так далее.

IV. Win-Loss анализ:
- Топ-5 причин поражений - то, из-за чего ломается воронка. Это месседжи, которые мы точно не используем в рекламном месседже, но мы можем в креосах сразу отработать потенциальные возражения клиентов.

- Топ-5 причин побед - мы забираем в рекламные месседжи сразу

V. В B2B есть такая штука, как BANT (Budget Authority Need Timeline) — есть ли у человека бюджет, насколько он горячий и есть ли у него компетенции для того, чтобы принять решение самостоятельно.

Все эти этапы анализа делаете через chatgpt, собрали для вас набор промптов по ссылке

И теперь когда у вас есть триггеры, боли, мотивы, барьеры, вы понимаете, где у этих атомов есть пересечения, какие выигрышные сообщения используют сейлзы, и дальше, соответственно, на основании этого:

(а) Создаете и меняете рекламные сообщения, посадочные и гипотезы

(б) Дебажите скрипт продаж
Те слова и фразы, которые сейлзы используют в выигрышных звонках нужно постоянно раскатывать на остальных людей в отделе продаж. И делать так, чтобы эти фразы были критериями в оценке этих звонков при помощи AI отдела контроля качества.

Таким образом примерно каждую неделю, в зависимости от ваших объемов (у нас каждую неделю) у вас есть новый датасет, основываясь на котором мы можем заапгрейдить, наш скрипт уже на следующей неделе.

И это mind-breaking shit, потому что раньше нужно было ждать для этого месяц и делать выводы на суперограничной выборке. Но это верхушка.

Что еще можно круто делать с ИИ в аутриче и продажах:
- Скоринг лидов — как с помощью AI быстро отсеивать «холодные» и выделять приоритетные компании и контакты.
- Гиперперсонализированные сообщения на основе анализа активности компаний, недавних новостей и технологического стека
- Обогащение проспект-листов — где брать дополнительные данные о лидах и как автоматизировать их сбор

😮 В следующую среду 1 октября расскажем и покажем на вебчике о том, как хакнуть продажи и конверсии с помощью ИИшки, увеличить отклик и эффективность аутрич-кампаний и дадим как всегда конкретные инструменты и кучу мясного материала.

Регайтесь по ссылке ребзя!

Как избежать галлюцинаций LLM и получать крутые результаты генераций?

Уверены, что вы знаете, как могут галлюцинировать ChatGPT и все остальные LLM ( Cursor, Grok, Manus). У этого две причины:
1) У ИИ недостаточно инфы о вашей компании и он начинает ее додумывать
2) У всех LLM есть ограничение контекстного окна и через какое-то время диалога он начинает забывать важные детали.

Что решает эти проблемы:

I. Мета промпт
Это как бриф для дизайнера или ТЗ для программиста, только для ChatGPT. Чем качественнее вы его составите, тем лучше результат получите.

В нем прописываются все ключевые данные о вашей компании, продукте и задачах. Он нужен для того, чтобы ИИ понимал контекст бизнеса и давал максимально точные ответы.

Вместо того, чтобы каждый раз объяснять ИИ, чем занимается ваша компания, кто ваши клиенты и как вы работаете, вы один раз описываете это в метапромпте под каждый проект и юзаете его как основу для любых запросов, от написания маркетинговых текстов до генерации стратегий.

Бонусом мета-промпт стандартизирует работу команды, потому что каждый сотрудник работает по одному и тому же шаблону.

Получить шаблончик можно тут 😠

II. Кастомный агент на Cursor
Полностью решает проблему ограниченного контекстного окна LLM. Когда вы задаете вопрос или даете команду, Cursor не просто отправляет ваш текст в LLM. Он анализирует ваш запрос и автоматически подтягивает наиболее релевантные части вашего проекта.

Вот пошаговый план для сборки агента:
1. Скачайте Cursor
2. Создайте обычную папку на компе и откройте ее через Cursor. Это будет ваша рабочая директория, к которой AI будет иметь полный доступ.
3. Подготовьте базу знаний. Всю инфу про вашу компанию разбейте на подразделы (Маркетинг: аналитика ФБ, анализ креативов, вебинары и тд; Фин.модель: юнит экономика, бюджеты и тд). Важно, чтобы файлы были в удобном формате, чтобы их считывать
4. Самый важный шаг: правила для агента. Создаете отдельно в курсоре раздел rules и загружаете туда главный мета промпт (шаблон был выше) + можно добавить правила и фреймворки решения конкретных задач. Например: как конкретно он должен работать с Лендингами, теорию JTBD, книгу Хормози и тд
5. Начинайте тестить, вводите больше правил и методологий и пополняйте базу знаний

III. Для сборки негаллюцинирующего агента на n8n (попроще чем Cursor, но менее гибкая история) подрубается векторная память (Supabase или Langchain), она позволяет запоминать весь контекст и давать ответы только на его основании.

Такой агент например может за вас:
- Общаться с клиентами, самостоятельно выбирая скрипт для разговора
- Анализировать звонки сейлзов и давать рекомендации по вашим параметрам
- Составлять и отправлять персонализированные письма

Когда мы ищем себе новые сценарии для внедрения, мы пылесосим американский рынок, на котором, как правило, все самые топовые практики. И потом приносим вам самый сок, который мы нашли и протестили.

В эту среду 1октября мы позвали выступить для вас ребят из Albato, которые построили офигенный процесс по продажам на рынке США, который приводит им сотни платящих клиентов. Это реально уникальный контент, который нельзя пропускать

Покажем в лайве последние сценарии и хаки автоматизации цикла продаж и холодного аутрича с ИИ. Регайтесь по ссылке, записи не будет 😮

🎁 Все участники получат крутые подробные фреймворки настройки AI-агентов, которые сможете внедрить у себя

Шпаргалка по типам промптинга, чтобы всегда получать клевые ответы от нейронок 🔥

Типов промтинга вообще больше 20 штук, сегодня принесли вам основные 8, разбирайте и идите тестить то, что еще не пробовали:

1) Zero-Shot Prompting.
Так мы промтим ChatGPT или любую другую модель, когда устаём. Здесь нет ни роли, ни формата ответа, ни сравнений. Простой запрос без примеров или инструкций.

"Придумай пять идей для рекламных креативов в Facebook, чтобы привлечь родителей, заинтересованных в обучении детей программированию"

2) Few-Shot Prompting.
Здесь вы сразу «программируете» модель, показывая, какой результат хотите. Приводите 1–3 примера, чтобы задать формат или стиль ответа. Полезно если вы хотите конкретный стиль, либо попробовать разные стили и выбрать лучший.

"Задача — придумать рекламные тексты для Facebook школы CodeKid. Примеры: “👩‍💻 Уроки Python — даже первоклассник справится! Программирование без скуки — запишитесь уже сегодня.” “🚀 Роботы, игры, код — всё в одном курсе! Ваш ребенок полюбит учиться.” “🧠 Программирование развивает мозг! А у нас — это ещё и весело. Бесплатный пробный урок.” Придумай ещё 5 текстов в таком же стиле.

3) Chain of Thought.
Это промт, в котором вы просите модель рассуждать пошагово. Подходит для задач, где нужна логика или инсайты.

"Создай рекламный креатив для КодКидс, рассуждая пошагово:
1. Сначала определи целевую аудиторию и их боли
2. Выбери ключевое преимущество для акцента
3. Подбери эмоциональный крючок
4. Сформулируй призыв к действию
5. Создай финальный текст креатива"

Так модель выдаёт не просто текст, а ещё и логику рассуждений. И вы можете её «челленджить»: сказать, что боль выбрана неверно, возраст ЦА указан неправильно, или призыв к действию нужно сделать дерзким. То есть вы работаете не только с ответом, но и с ходом мыслей модели.

4) Role Prompting.
Здесь вы задаёте роль или персону

"Ты - опытный маркетолог детских образовательных продуктов с 10-летним стажем. Создай рекламный креатив для Facebook для школы программирования "КодКидс", учитывая психологию родителей и детей."

Это удобно, когда нужно мнение эксперта или стиль конкретного автора 😠

5) Multi-Objective (Directional) Prompting.
Промпт направляет модель сразу на несколько целей: стиль, УТП, формат, призыв

"Создай рекламный креатив для КодКидс, одновременно оптимизируя:
- Высокий CTR (привлекательность)
- Доверие родителей (безопасность и качество)
- Интерес детей (веселье и достижения)
- Конверсию в заявки (четкий CTA) Учти ограничения Facebook по рекламе детских услуг.

6) Self-Consistency и Tree of Thought
Просите модель сгенерировать несколько вариантов решений и выбрать лучший. Подходит для креативных задач, где важна надёжность результата

Пример

7) Reflexive Prompt Engineering.
Очень прикольная техника. Обычно в агентах одна LLM проверяет другую, но можно сделать это и внутри одной

Пример

Это похоже на пословицу: "Пиши пьяным, редактируй трезвым". Сначала модель генерирует, потом редактирует, выявляя слабые места и объясняя, что улучшила и почему.

8) Constraint Prompting.
Ограниченный промтинг. Когда нужно строго уложиться в формат: пост для Twitter, текст до 100 слов и т.д.

Пример

Все эти техники можно и нужно комбинировать. И очень важно делать метапромт под вашу компанию или продукт., шаблон промпта давали тут.

Еще из лайфхаков — на Reddit или в Twitter можно подрезать прикольные промты и подходы к ним

Позачера мы провели оч насыщенную встречу по AI-агентам для маркетинга и продаж с 3 спикерами и не успели уместить все мясо в 1 встречу, поэтому 8 октября делаем практикум, где впервые покажем:

- тулы для генерации лендингов
- AI-агентов в рекрутменте
- фреймворк, чтобы подсадить команду на ИИ и увеличить ее эффективность

😮 Дадим проверенную подборку 12 тулов + 3 простых сценария, которые сейчас уже иметь у себя в работе маст хэв! Зарегаться можно по ссылке 😮


(и пишите в комментах какие еще темы стоит осветить на эфирах! В прошлый раз было много запросов про AI продавцов)

Топ-3 стартапов, за которыми нужно следить в маркетинге 😐

1. Plai - недавно подняли 10 мультов, платформа маркетинга по промптам. Пишешь, что надо запустить рекламу в фб на 1000 баксов для рекламы корма для собак и хуякс — все запущено.

2. Motives AI - AI брифует тебя, AI находит респондентов, AI проводит исследования. Сам не тестил, но вот хочу на недельке прогнать для одного из наших новых направлений.
Говорят, что 60 исследований могут сделать за 48 часов.

3. FirmPilot - автоматизирует запуск кампаний с блогерами. Вообще это можно делать через AI агента, мы учим собирать подобного у себя на AI bootcamp, как это делать. А тут челики еще аналитику туда неплохую запихнули. Общаться с блогерами - это оч тяжелая задача, потому что обычно они пиздец тупые и очень круто, что это можно автоматизировать.

4. Ну и отдельно хочется сказать еще раз, ребята, учитесь промптить в Veo3 и в Sora и ищите людей, кто умеет это делать. Для ленивых есть Higgsfield, который позволяет это делать еще проще. AI контента скоро будет 90%+ везде и оч тупо игнорировать этот тренд.

Кстати, что интересно, практически весь функционал этих ребят можно запрогать внутри через n8n и make.

И это еще одна отличная иллюстрация того, что скоро практически весь B2B SaaS умрет (если натянуть сову на глобус).

Зачем покупать тулы, если скоро простым проджектом можно будет запромптить их у себя в контуре? Особенно актуально для тех, кто ссыт, что их суперважные данные утекут инопланетянам.

Оч критично развить новый скилл - Агентное мышление

Это способность декомпозировать маркетинговые задачи на отдельные автономные процессы, которые могут выполняться AI-агентами.

Это переход от "я делаю" к "я оркеструю систему агентов". Это тупо делает вас быстрее и сильнее остальных.

8 октября, кстати сделаем бесплатный практикум, покажем большой AI Framework с инструкцией как и в каких процессах вы уже сейчас можете начать простыми шагами использовать AI-агентов.

И конечно дадим мясных примеров и сценариев, которые заберете с собой 😠

Билет на практикум можно получить тут

Топ тулов для генерации лендингов/сайтов/посадочных страниц 😠

Мы протестировали все инструменты на рынке (показывали на одном из недавних эфиров результаты) и принесли вам топ отобранных инструментов, которые выиграли народное голосование

1) 10Web - быстро за 2 минуты генерит достаточно хороший базовый лендос

Результат выглядит как коммерческий сайт, а не шаблон. Сгенерил четкую структуру, нормальные отступы и визуал. Допом идет интуитивный визуальный редактор для доработки генерации.

Цена: $10/мес (Basic), $15/мес (Premium)
Триал: 7 дней

Результат

2) Pineapple Builder - один из самых сильных инструментов, который выдал нам в принципе лендос, готовый для запуска на него трафика

- Чистый дизайн, все визуально аккуратно с ровными отступами, не остается ощущения дешевого шаблона
- Блоки сгенерированны логично и продуманно
- Используются нормальные изображения

Дополнительная фишка Pineapple, что редачить контент можно через AI, промптами, а не руками двигать блоки.

Цена: $12/мес (Basic), $24/мес (Pro)
Триал: 3 бесплатные генерации (Basic Generations)

Результат

3) Dora - победитель народного голосования, который выдал самый интересный вариант 😮😮😮

- Дизайн на уровне хорошего дизайнера
- Интересные визуальные решения (фоновые изображения, секции, layout)
- Современные шрифты и отступы + использовал цветовые акценты
- Живой UI

Dora генерит сразу 4 варианта лендосов на выбор из которых можно выбрать. Минус - после выбора варианта редактировать его можно только на платном плане.

Цена: $14/мес (Basic), $25/мес (Pro)
Триал: 120 кредитов

Результат

4) Хочется выделить еще Gamma, которая сгенерила скорее презу под питч/сейлз дек, но и у нее есть сильные стороны

Gamma изначально инструмент для презентаций (ppt-style), но теперь у неё есть режим лендинга. Конечно генерила она оч долго (10 минут) и традиционно сделала презу с большим количеством текста.

Плюсы:
- очень хорошие текста по смыслу (она понимает контекст)
- хороший дизайн и шрифты

Результат

5) Бонусом держите примеры промптов, чтобы сделать лендинг за 30 минут с Gemini.

- При работе с Gemini лучше делать не больше 2-3 итераций до результата.
- Составить хороший мастер-промпт с основными ссылками, цветами и примерами.
- И хорошее ТЗ по формуле: Стратегия («Зачем?») + Структура («Что?») + Креатив («Как?»)

Пример промпта 1
Пример промпта 2

У участников нашего буткемпа есть кейс, когда за счет простого внедрения ИИ генерации в процессы они стали делать х3 объема креативов (баннеров в неделю) и х4 новых посадочных страниц в месяц ==> запускаете больше рекламных кампаний, проводите больший объем тестов гораздо быстрее

И мы заметили кстати, что часто вы даже не думаете о тех процессах, которые можно переложить на ИИ и офигеть сколько времени/денег сэкономить.

Поэтому читайте побольше кейсов внедрения, ходите на наши вебчики и приходите на новый поток AI буткемпа - там получите навык автоматизации любых задач с ИИ и соберете команду AI-агентов под себя. Заявку можно оставить по ссылке ❤️