На этой странице
- Что бренды на самом деле делают с AI в маркетинге (а не что они говорят, будто делают)
- Примеры использования для создания контента
- Примеры использования в кампаниях и стратегии
- Варианты использования для email и CRM
- Варианты использования для исследований и аналитики
- Сценарии использования в операционной деятельности и повышении продуктивности
- Общий принцип: AI как ускоритель выполнения, а не замена стратегии
Что бренды на самом деле делают с AI в маркетинге (а не что они говорят, будто делают)
Маркетинговая пресса полна объявлений о внедрении AI. В большинстве из них описываются расплывчатые функции, «работающие на базе AI», но не объясняется, что именно AI делает на практике. Этот пост отличается: 20 конкретных, описанных практиками примеров использования ChatGPT и AI в маркетинге, достаточно подробных, чтобы сразу их воспроизвести.
Примеры использования для создания контента
1. Высокоскоростное производство SEO-контента
B2B-компания, разрабатывающая программное обеспечение, использует AI для подготовки 3 SEO-статей для блога в неделю на основе брифов по ключевым словам. Процесс: Semrush для подбора ключевых слов, AI для структурированного первого черновика объёмом 2 500 слов, редактор-человек для проверки фактов и доработки стиля, Surfer SEO для оптимизации страницы. Результат: 12 статей в месяц против 4 при прежнем полностью ручном процессе.
2. Массовое обновление описаний товаров
Бренд электронной коммерции использовал AI, чтобы менее чем за неделю переписать 2 000 описаний товаров: заменить тексты производителей на тексты в стиле бренда. В prompt были указаны правила фирменного стиля, требования к описанию преимуществ в первую очередь и требования к ключевым словам SEO для каждой категории. Ручная работа: проверка результата AI и внесение финальных правок в каждое описание. Время: всего 40 часов против расчетных 20 и более недель вручную.
3. Многоязычная локализация контента
Компания SaaS, выходящая на европейские рынки, использует AI для создания первых черновиков локализованных версий статей для блогов на немецком, французском и испанском языках. Носители языка проверяют и дорабатывают текст, а не пишут его с нуля. Время на одну локализованную статью: 45 минут вместо 4 часов на перевод человеком.
4. Описания выпусков подкастов и краткие резюме расшифровок
Маркетинговые агентства, создающие подкасты, используют AI для подготовки описаний выпусков, маркеров глав, ключевых цитат и кратких резюме для email-рассылок на основе расшифровок эпизодов. Один час подкаста с помощью AI превращается в полный набор контента на неделю менее чем за 30 минут.
Примеры использования в кампаниях и стратегии
5. Подготовка брифов кампаний
Менеджеры по работе с клиентами в маркетинговых агентствах вставляют в AI брифы клиентов, данные об аудитории и информацию о конкурентах и получают структурированный бриф кампании, включающий цель, иерархию сообщений, медиаплан и креативные направления. Время подготовки брифа: с 3 часов до 40 минут. Доля одобрения клиентами: без изменений.
6. Генерация гипотез для A/B-тестов
Команды роста используют AI для генерации 10 проверяемых гипотез на страницу на основе имеющихся данных о результатах. AI выявляет закономерности в эффективных элементах, предлагает варианты для тестирования и прогнозирует психологический механизм каждого из них. Благодаря этому подходу команды проводят в 3 раза больше тестов за квартал.
7. Планирование выхода на рынок
Основатели и продуктовые маркетологи используют Claude для создания планов выхода на рынок новых продуктов: определение ICP, иерархия сообщений, обоснование выбора каналов, график запуска и метрики успеха на 30, 60 и 90 дней. Комплексный GTM-план создаётся за 4 часа вместо 2-недельного проекта агентства.
Варианты использования для email и CRM
8. Масштабированный персонализированный аутрич
Команды SDR используют Clay + AI для масштабной генерации персонализированных первых строк на основе исследования для холодных рассылок - данные LinkedIn, свежие новости компании и сигналы из объявлений о вакансиях объединяются в персонализированное вступление с упоминанием чего-то конкретного и реального. Показатели ответов в 5-7 раз выше, чем у универсальных шаблонов.
9. Автоматизированное тестирование тем email-писем
Email-маркетологи создают по 10-15 вариантов темы письма для каждой рассылки, используя несколько психологических механизмов, менее чем за 10 минут. Затем проводят A/B-тестирование 2-3 лучших вариантов. Объём ежегодно тестируемых вариантов вырос в 5 раз, обеспечивая постоянное повышение открываемости без дополнительных усилий по созданию контента.
10. Кампании повторного вовлечения клиентов
DTC-бренды используют AI для создания сегментированных кампаний повторного вовлечения на основе истории покупок клиентов - разные сообщения для ценных неактивных клиентов, клиентов с одной покупкой и пользователей пробной версии. Персонализация на уровне сегмента без написания отдельных текстов для каждого клиента.
Ivan создан специально для рабочего процесса «декомпозиция сайта конкурента» из варианта использования 11 - позиционирование, аудитория, возражения и анализ пробелов за минуты вместо полудневного воркшопа.
Посмотреть Ivan →Варианты использования для исследований и аналитики
11. Декомпозиция сайта конкурента
Команды по стратегии вставляют текст главной страницы конкурента в AI и запрашивают анализ позиционирования: ключевое сообщение, целевая аудитория, предполагаемые возражения, ценовой сигнал и конкурентный пробел. Анализ 4 конкурентов за 30 минут вместо полудневного воркшопа.
12. Анализ голоса клиента
Маркетологи продуктов вставляют в AI выгрузки отзывов из G2 и Trustpilot и запрашивают: основные повторяющиеся темы похвалы, основные повторяющиеся жалобы, наиболее эмоционально окрашенные формулировки (для рекламных текстов) и любые упомянутые неудовлетворенные потребности. Часы ручного анализа превращаются в 15-минутный анализ с помощью AI.
13. Разбор звонков отдела продаж и анализ паттернов
Руководители отделов продаж используют AI для анализа пакетов расшифровок звонков из Gong или Chorus. AI выявляет: наиболее распространенные возражения, упоминания конкурентов, точки ценового сопротивления и языковые паттерны, встречающиеся в выигранных и проигранных сделках. Инсайт, на который раньше требовалось полдня, появляется за 20 минут.
Сценарии использования в операционной деятельности и повышении продуктивности
14. Преобразование заметок со встреч в задачи
Маркетинговые команды вставляют в AI черновые заметки с встреч и получают: структурированное резюме, все принятые решения, все задачи с ответственными и сроками, а также открытые вопросы, требующие дальнейшей проработки. Вечная неоднозначность «кто что делает» после каждой встречи устраняется за 2 минуты.
15. Интерпретация брифов агентств
Креативные агентства вставляют в AI брифы клиентов и спрашивают: «Чего на самом деле хочет клиент? О чем он не говорит? Каковы 3 главных риска в этом брифе?» Это сокращает количество циклов уточнения брифа и презентаций креативных концепций, не соответствующих ожиданиям.
Общий принцип: AI как ускоритель выполнения, а не замена стратегии
Во всех приведенных выше случаях стратегические решения принимают люди. AI выполняет производственную работу - быстрее, в большем масштабе и с большим разнообразием. Маркетологи, получающие от AI максимальную отдачу, не делегируют ему стратегию. Они делегируют ему трудоемкую производственную работу, которая следует за стратегическими решениями.
Claude с файлом навыков для конкретной роли от KissMySkills.com точно применяет этот принцип: он берет на себя производственный уровень, а вы принимаете решения. Просмотрите каталог навыков на KissMySkills.com.
Маркетинг, продажи, управление проектами, операционная деятельность и многое другое - файлы навыков, которые берут на себя производственную работу, лежащую в основе ваших решений. Работают с Claude, ChatGPT или любым AI-чату.
Просмотреть все навыки →Посмотреть маркетинговые навыки →