ИИ в маркетинге: 7 прикладных кейсов плюс готовые промпты под SEO, Ads, SMM и e-mail

ИИ в маркетинге и рекламе нередко используют как продвинутого копирайтера: задали промпт – получили текст. Однако такой подход моментально «спотыкается» о проблемы качества, фактичности и контроля. Наш обзор абсолютно о другом. Здесь ИИ-инструменты, доступные в агрегаторе GPTunneL, работают как сервис внутри маркетингового пайплайна:

• генерируют варианты;
• фильтруют результат;
• структурируют информацию.

Предлагаем 7 прикладных кейсов использования искусственного интеллекта в маркетинге. Все от SEO до e-mail. Кроме того, мы предоставляем входные данные и готовые промпты, которые вы можете подогнать под собственный кейс и использовать в работе.

Как ИИ помогает в маркетинге: пайплайн – все в одном

Искусственный интеллект в маркетинге оказывается действенным, когда используется не как универсальный исполнитель, а как совокупность разных ролей. Фактически вы можете использовать ИИ, поделив его работу на несколько шагов:

• генерация: быстрый сбор вариантов: офферы, структуры статей, темы постов;
• гипотезы для тестов: задача – охват и разнообразие, а не конечное качество;
• редакторский контроль: фильтрация результатов с удалением обещаний, оценочных формулировок, рисков для рекламы и комплаенса. На этом этапе ИИ не придумывает ничего нового – он проверяет ранее созданное;
• систематизация: конвертация подготовленного материала в рабочие форматы – таблицы, сценарии, карты сайта, баннер-брифы, отчеты.

Каждая роль – отдельная нейросеть и новый диалог. При таком подходе процессом проще управлять, а результат оказывается более эффективным и достоверным.

Мультимодельность: не только текст

В маркетинге мультимодельность – это разные форматы результатов для разных рабочих шагов. Текст – только один из вариантов и не самый определяющий.

Важнее, когда нейросети для маркетинга сразу предлагают:

• таблицы для SEO-кластеров;
• структуры страниц;
• карты сайта;
• сценарии видео;
• баннер-брифы;
• шаблоны отчетов.

Такие форматы проще проверять, править и отдавать для работы соответствующим специалистам.

Мультимодельный подход снижает риск ошибок, потому что при прогоне через несколько моделей вы сразу видите логику:

1. Что и с чем связано.
2. Какие блоки за что отвечают.
3. На каком этапе принимается решение.

В кейсах, которые мы протестировали для обзора, применение ИИ в маркетинге работает именно так – не для написания контента «в лоб», а для создания управляемых инструментов, которые можно использовать повторно и масштабировать.

Как трактовать и использовать кейсы

Каждый кейс – это автономный сценарий работы с ИИ. Его можно копировать, а вместо текущих данных подставлять те, что относятся к вашей задаче.

Перед каждым промптом даны самодостаточные входные данные – копируйте их целиком, даже если они повторяются. Повторы сделаны намеренно: разные модели не «помнят» предыдущие шаги.

Если промпт требует результат предыдущего шага, это прямо указано – вставляйте его вручную. Промпты используйте в строгом порядке, иначе нарушится логика пайплайна.

Итог каждого кейса – не готовый текст, а рабочий элемент:

• таблица;
• структура;
• сценарий;
• карта;
• бриф.

Дальше с результатом может работать человек.

КЕЙС 1. SEO: от семантики до карты сайта

Входные данные:

Промпт 1.1 – Генерация семантики

Цель: собрать широкое семантическое поле, зафиксировать интенты и этапы воронки.

Контроль: запросы не дублируют друг друга по смыслу; есть отдельные группы под инфо, практику и коммерцию; при необходимости – уточнить аудиторию.

Метрика успеха: полнота покрытия тем, отсутствие смешения интентов, пригодность списка для кластеризации без ручной чистки.

Промпт 1.1 – модель: GPT-5.2

«Собери SEO-запросы для сервиса CloudKassa (выставление счетов, прием оплат, рекуррентные платежи, интеграции с банками и 1С, контроль дебиторки). Язык: русский. Поиск: «Яндекс» и Google.

Нужны:

• информационные запросы;
• практические («как выставить», «как принять оплату»);
• коммерческие без обещаний;
• формулировки под роли: бухгалтер, директор, менеджер.

Для каждого запроса укажи:

• интент (информационный/коммерческий);
• этап воронки (TOFU/MOFU/BOFU);
• черновой кластер (1–2 слова).

Формат:

| Запрос | Интент | Этап | Черновой кластер |».

Результат

ИИ:

• корректно воспринял роль генератора, не пытаясь редактировать результат;
• разложил запрос на подзадачи (темы/направления), а не выдал сплошной список;
• формировал элементы через интенты и пользовательские сценарии, а не через абстрактные ключи;
• не подмешивал выводы и советы, строго работал в рамках генерации;
• соблюдал ограничения по тону: без обещаний, сравнений, цифр;
• выдал результат в форме, готовой для следующего шага пайплайна (кластеризация/фильтрация).

Итог: нейросеть предоставила данные правильного качества, которое можно безопасно передавать другой модели на редактуру.

С результатом можно ознакомиться тут.

Промпт 1.2 – кластеризация

Входные данные:

Цель: превратить «сырую» семантику в архитектуру сайта, определить типы страниц и приоритеты.

Контроль: каждый кластер имеет один основной интент; коммерческие кластеры не конкурируют; при пересечениях – пересобрать кластеры, а не дробить страницы.

Метрика успеха: отсутствие каннибализации, понятная логика «кластер → тип страницы → задача».

Промпт 1.2 – модель: Claude Sonnet 4.5

«Приведи семантику в порядок. Сделай:

• финальные SEO-кластеры;
• для каждого: интент, тип страницы (статья/лендинг/FAQ), приоритет (P1/P2/P3), рекомендуемый H1, задача страницы (1 предложение).

Отметь:

• пересечение интентов;
• что лучше уводить в блог, а не в коммерцию.

Формат:

| Кластер | Интент | Тип страницы | Приоритет | H1 | Задача |».

Результат

Claude:

• собрал итог не «списком кластеров», а полноценной SEO-матрицей: кластер → интент → тип страницы → приоритет → H1 → задача. Это сразу превращается в план сайта;
• разграничил коммерцию и контент: отдельно landing pages, отдельно блог плюс MOFU/TOFU и «гибриды» (лид-магниты, сравнения);
• нашел пересечения интентов и прямо предложил решения (объединить «оплата по ссылке / платежная ссылка / кнопка “оплатить”», объединить интеграции). Это снижает каннибализацию;
• добавил служебные страницы (FAQ, онбординг) и приоритизацию P1–P3 – дал порядок внедрения;

Минус: местами проскакивают маркетинговые обещания в H1 («быстрее», «за 2 минуты», «за 5 минут») – это надо чистить под ваши ограничения.

Просмотреть готовый результат вы можете по ссылке.

Промпт 1.3 – визуализация карты сайта

Входные данные:

Цель: визуализировать SEO-логику и перелинковку, показать, как контент поддерживает коммерцию.

Контроль: каждая money-page поддержана инфоконтентом; нет «висящих» статей без выхода на коммерцию; при необходимости перераспределить хабы.

Метрика успеха: прозрачность структуры для команды, логичность перелинковки, готовность схемы к внедрению без пояснений.

Промпт 1.3 – модель: Gemini 3 Pro

«Построй визуальную карту сайта по SEO-кластерам. Нужно:

• контент-хабы;
• статьи и коммерческие страницы;
• логическая перелинковка (хаб → статьи → коммерция).

Формат:

• схема Mermaid (flowchart);
• короткая легенда».

Результат

Gemini 3 Pro:

• перевел SEO-логику в наглядную архитектуру, а не просто «нарисовал карту»: главная → хабы → коммерция → инфо → обратная перелинковка;
• четко реализовал silo-структуру: каждый кластер замкнут вокруг своей money-page, без хаотичных пересечений;
• разграничил типы страниц визуально и логически (хабы, коммерция, инфо), что сразу помогает понять распределение ролей контента;
• явно заложил SEO-перелинковку: пунктиром показаны точки передачи веса и лидогенерации, а не просто навигация;
• консолидировал коммерцию (счета + акты, ссылки + кнопки, 1С + банки), снижая риск каннибализации;
• учел BOFU-сценарии (сравнения, отзывы) как отдельные узлы влияния на конверсию.

Итог: модель собрала рабочую SEO-карту, пригодную для внедрения.

Оценить карту можно в чате.

КЕЙС 2. SEO: meta-данные и обновление контента

Входные данные:

Промпт 2.1 – генерация метаданных

Цель: создать безопасные meta-данные под каждый кластер, зафиксировать интент страницы в сниппете.

Контроль: нет обещаний и маркетинговых усилителей; title разных страниц не конкурируют; при необходимости сузить формулировки под конкретный сценарий.

Метрика успеха: рост CTR сниппетов, отсутствие дубликатов title/description, соответствие интенту страницы.

Промпт 2.1 – модель: GPT-5.2

«На основе SEO-кластеров сгенерируй meta-данные. Для каждого кластера:

• title;
• description.

Требования:

• строго соответствовать интенту страницы;
• без обещаний выгоды;
• без цифр и сравнений;
• нейтральный деловой тон.

Формат: | Кластер | Тип страницы | Title | Description |».

Результат

GPT-5.2:

• сформировал единый каталог meta для всех типов страниц: лендинги, статьи, гайды, отзывы, тарифы, FAQ, онбординг – покрытие не только блога, но и «служебки»;
• в title почти везде закрепил кластер + бренд, а для информационных страниц оставил чистый интент без бренда, чтобы снизить переспам;
• description пишет в формате «что это + что внутри» (функции/шаги/сценарии), без рекламных обещаний – безопасно для комплаенса;
• в ряде кластеров сделал микросегментацию («для ИП и ООО», «для физлиц и юрлиц»), что помогает попаданию в запросы.

Минусы: местами повторы конструкций («инструмент для…», «разбираем…») и не всегда добавлен уникальный разграничитель между близкими страницами («оплата по ссылке» vs «платежная ссылка»).

А старания нейросети отражены здесь.

Промпт 2.2 – аудит мета на SEO-риски

Входные данные:

Цель: выявить каннибализацию и логические конфликты между страницами, определить архитектурные ошибки.

Контроль: риски привязаны к конкретным кластерам; рекомендации решают причину, а не симптом; при спорных зонах – пересобрать структуру.

Метрика успеха: снижение пересечений интентов, стабильность позиций после правок, упрощение структуры сайта.

Промпт 2.2 – модель: Claude Sonnet 4.5

«Проверь meta-данные на SEO-риски. Нужно:

• выявить дубли title/description;
• указать риск каннибализации;
• отметить несоответствие интенту;
• предложить безопасные правки.

Формат: | Кластер | Проблема | Риск | Рекомендация |»

Результат

Claude Sonnet 4.5:

• провел полноценный SEO-аудит, а не проверку title/description по форме: сопоставил страницы между собой и выявил реальные конфликты интентов;
• явно классифицировал риски (высокий/средний/низкий) и привязал их к конкретным кластерам, а не абстрактным страницам;
• нашел ключевые точки каннибализации: платежные ссылки, счета, рекурренты, шаблоны vs гайды – и предложил архитектурные решения (объединение, разведение по ролям);
• разложил контент по воронке (что это → возможности → как сделать → шаблон) и показал, где именно ломается логика;
• обратил внимание на семантические ошибки (путаница «облачной кассы» с ККТ);
• дал технические рекомендации (canonical, noindex, 301), выходя за рамки чистого копирайтинга.

Итог: модель выступила как SEO-архитектор, а не редактор мета.

Оценить, как нейросеть справилась с задачей, можно в этом диалоге.

Промпт 2.3 – стратегия обновления контента

Входные данные:

Цель: определить, какие типы страниц можно обновлять безопасно, задать порядок работ без риска потери трафика.

Контроль: рекомендации не требуют данных, которых нет (URL, аналитика); для страниц с риском указаны ограничения; при необходимости ужесточить категории «не трогать».

Метрика успеха: отсутствие падения по ключевым страницам, управляемый план обновлений, снижение каннибализации после внедрения.

Промпт 2.3 – модель: Claude Sonnet 4.5

«На основе SEO-кластеров, meta-данных и аудита рисков. Сформируй стратегию обновления контента на уровне типов страниц,

БЕЗ привязки к конкретным URL.

Нужно:

• определить, какие типы страниц: можно обновлять безопасно, требуют аккуратного обновления, лучше не трогать на этом этапе;
• указать, что именно обновлять: meta, структуру контента, внутреннюю логику (интент/фокус);
• отметить риски при обновлении (каннибализация, смещение интента).

Формат:

| Кластер | Тип страницы | Рекомендованное действие | Что обновлять | Риск | Комментарий |

Результат

Claude Sonnet 4.5:

• перевел абстрактную задачу «обновлять осторожно» в управляемую матрицу решений: для каждого типа страниц явно указано, что делать, что трогать, чего не трогать и какой риск;
• работал не по URL, а по архитектуре сайта, разделив коммерцию, статьи, гайды, сравнения, сегментные и служебные страницы, – это делает стратегию адаптивной под любую CMS;
• жестко выявил дубли и точки каннибализации и сразу предложил конкретные действия: объединение, canonical, 301 либо четкое разграничение интентов;
• развел контент по воронке (что это → возможности → как сделать → шаблон), указав, где именно возникает смещение интента;
• добавил практический уровень внедрения: матрицу приоритетов, список безопасных изменений, список запрещенных действий и поэтапный план работ.

Итог: модель сработала как SEO-стратег и архитектор контента, а не как редактор текста. Чтобы просмотреть результат, проходите сюда.

КЕЙС 3. Ads: от офферов до баннер-брифа

Входные данные:

Промпт 3.1 – генерация офферов

Цель: получить набор альтернативных оффер-углов, разложить продукт по разным болям ЦА, создать материал для дальнейшей фильтрации.

Контроль: каждый оффер опирается на разную боль; заголовки и тексты без обещаний, оценок, сравнений; CTA нейтральные. Если офферы похожи – перезапустить с уточнением: «сделай офферы строго под разные роли: владелец/бухгалтер/финменеджер».

Метрика успеха: разнообразие оффер-углов без смысловых дублей, пригодность текстов для передачи на следующий этап, отсутствие правок со стороны модерации после финальной обработки.

Промпт 3.1 – модель: GPT-5.2

«Сгенерируй рекламные тексты для сервиса CloudKassa. Нужно:

• 3 разных оффер-угла (разные боли);
• для каждого: заголовки, основной текст, CTA.

Без цифр, без обещаний, без сравнений. Тон: деловой, спокойный. Формат:

Оффер →

• заголовки;
• текст;
• CTA».

Результат:

• модель корректно разложила продукт на разные сценарии использования: рекурренты и интеграции, выставление счетов, оплата по ссылке – это разные боли, а не рерайт одного оффера;

• в текстах выдержан деловой нейтральный тон: нет обещаний результата, сравнений или числовых усилителей – важно для финтехрекламы;
• заголовки работают как варианты угла входа, а не как один «продающий хук», что удобно для дальнейшего A/B и фильтрации;
• CTA подобраны разного уровня мягкости (консультация/подключение/создание), и это позволяет тестировать степень давления.

Недочет: один оффер продублирован дважды с разными CTA. Это значит, что редактура должна быть очень скрупулезной.

Ссылка на результат – тут.

Промпт 3.2 – редакторская фильтрация

Входные данные:

Цель: превратить сгенерированные офферы в безопасные для запуска рекламные формулировки, убрать маркетинговые риски без потери смысла.

Контроль: в версии «стало» нет обещаний результата, ускорения, выгоды; убраны оценочные слова; сохранена логика оффера; формат «было → стало» позволяет отследить изменения. Если смысл размыт – уточнить: «сохрани фокус на сценарии использования, не добавляя оценок».

Метрика успеха: прохождение модерации без отклонений, отсутствие ручных правок со стороны юристов/комплаенса, готовность к использованию без повторной редакции.

Промпт 3.2 – модель: Claude Sonnet 4.5

«Отредактируй рекламные тексты финтехсервиса. Убери:

• обещания выгоды;
• оценочные формулировки;
• рискованные слова для рекламы платежей.

Сохрани смысл. Формат: “было → стало”».

Результат:

• модель аккуратно вычистила обещания и оценочные формулировки, заменив их на описательные и нейтральные конструкции («удобно», «быстро», «меньше» → факты и действия);
• в заголовках убраны эмоциональные усилители, сохранен предмет действия (счета, ссылки, рекурренты);
• тексты переписаны без смены интента: офферы остались узнаваемыми, но стали безопаснее для финтехрекламы;
• CTA приведены к информационному уровню давления («Получить информацию»). Таким образом, сокращается риск модерации.
• формат «было → стало» позволяет прозрачно отследить каждую правку, а по нашей просьбе версия «Стало» собрана отдельно – это упрощает передачу материалов в дизайн и медиабаинг.

Итог: редактура выполнена точно; тексты готовы к следующему этапу пайплайна.

А результат – в диалоге.

Промпт 3.3 – баннер-бриф

Входные данные:

Цель: перевести отфильтрованные тексты в визуально-ориентированный артефакт для дизайнера, зафиксировать ключевую мысль оффера, избежать рассинхронизации между текстом и визуалом.

Контроль: визуальная идея соответствует конкретному офферу; нет визуальных триггеров, запрещенных для финтехрекламы; читаемость ключевой фразы в выбранном формате; сохранение нейтрального делового стиля. Если визуальные идеи абстрактные – уточнить: «привязывай визуал к рабочему процессу, а не к эмоциям».

Метрика успеха: отсутствие правок со стороны дизайна и комплаенса, быстрый переход от текста к макету, согласованность баннеров с рекламными текстами.

Промпт 3.3 – модель: Gemini 3 Pro

«Собери баннер-бриф по отфильтрованным текстам. Для каждого оффера:

• формат (квадрат/вертикаль);
• ключевая фраза;
• идея визуала;
• что нельзя изображать».

Результат

Модель:

• корректно перевела тексты в дизайн-задачи: для каждого оффера задана цель визуала, формат и ключевая фраза;
• четко разделила офферы визуально: интерфейс и порядок (счета), мобильность и передача (ссылка), системность и цикличность (рекурренты). Это снижает риск смешения смыслов между баннерами;
• дала конкретные визуальные якоря (дашборд, чат со ссылкой, связка CloudKassa – 1С – банк), с которыми дизайнер может работать без дополнительного брифа;
• блок «что нельзя изображать (купюры, монеты, стоковые фото)» закрывает комплаенс и стилистические риски финтехрекламы;
• плюс: учтены форматы размещения (1:1, 9:16, горизонталь), что упрощает масштабирование.

Итог: модель выдала полноценный баннер-бриф, готовый к передаче в дизайн.

Чтобы просмотреть рекомендации по визуалу, проходите в этот чат.

КЕЙС 4. Ads: A/B-гипотезы

Входные данные:

Промпт 4.1 – формирование A/B-гипотез

Цель: преобразовать очищенные офферы в набор корректных A/B-гипотез, где каждая гипотеза меняет только один элемент, не содержит предположений о росте/падении метрик, формулировки подходят для прямой передачи Ads-менеджеру.

Контроль: в каждой строке указан один изменяемый фактор; нет формулировок «увеличит», «повысит», «лучше сработает»; оффер соответствует версии «стало» из PROMPT 3.2. При нарушении правила – отправлять модель на повтор с указанием конкретной строки.

Метрика успеха: 100 % гипотез можно загрузить в A/B-тест без редакторских правок, каждая гипотеза однозначно сопоставляется с одним изменением, Ads-специалист может объяснить суть теста.

Промпт 4.1 – модель: Claude Sonnet 4.5

«Сформулируй A/B-гипотезы для рекламных офферов. Правила:

• одна гипотеза = один изменяемый фактор;
• без предположений о результатах.

Формат:

| Оффер | Что меняем | Зачем тестируем |».

Результат:

• все гипотезы строго однофакторные: меняется либо заголовок, либо текст, либо CTA, без смешения;
• факторы подобраны разноуровневые: лексика (глагол/существительное), фокус (функция vs результат), степень конкретики, порядок элементов, терминология;
• в блоке «Регулярные платежи» модель точно различает язык ЦА (жаргон vs понятные термины) и проверяет это как отдельную переменную;
• CTA тестируются не абстрактно, а по типу барьера: мягкий информационный vs директивный продуктовый;
• отдельно вынесены сквозные гипотезы (позиция бренда, social proof), применимые ко всем офферам;

Недочет: последние две гипотезы требуют проверки на соответствие рекламным ограничениям. В остальном – готово к прямому запуску.

Результат – по ссылке.

КЕЙС 5. SMM: контент-серии и короткие видео

Входные данные:

Промпт 5.1 – генерация контент-идей

Цель: получить список тем для SMM (посты + короткие видео) с образовательным фокусом, проверить, умеет ли модель объяснять продукт без прямой продажи и адаптироваться под Telegram и Reels/Shorts.

Контроль: темы без CTA, обещаний и сравнений; посты – про процессы и практику; видео – один тезис = один короткий ролик. Итерации: только на усиление конкретики и разделение «текст/видео».

Метрика успеха: темы можно сразу положить в контент-план, подходят для серийного контента, не нарушают финтехограничения и тон B2B-коммуникации.

Промпт 5.1 – модель: GPT-5.2

«Предложи контент для соцсетей сервиса CloudKassa. Нужно:

• темы постов (объяснения, практика);
• идеи коротких видео.

Формат:

• посты;
• видео».

Результат

GPT-5 подошел к задаче не как маркетолог, а как методист.

Контент четко разделен на два пласта: объяснение терминов и логики (ТОFU) и практика/регламенты (MOFU). При этом нейросеть не ушла в «путешествие» по продажам и CTA.

Виден системный подход:

• чек-листы;
• схемы;
• словари;
• разборы ошибок;
• регламенты для бухгалтерии и поддержки.

Видеоидеи построены серийно (одна мысль = один ролик), с повторяемыми форматами («да/нет», «1 ошибка = 1 риск», словарь за 20 сек).

Важно: модель опирается на обучающий компонент. Она не предлагает юридически опасных формулировок, не приводит цифры, не дает обещаний.

Ознакомиться с контент-планом вы можете тут.

Промпт 5.2 – редакторская обработка

Входные данные:

Цель: привести SMM-идеи к нейтральному, экспертному формату: убрать скрытую продажу, сохранить образовательную ценность, сделать контент пригодным для регулярной публикации без рекламных рисков.

Контроль: нет обещаний, выгод, призывов купить или подключиться; каждый пункт отвечает на вопрос, что пользователь поймет или сможет сделать; формулировки нейтральные (объяснение процессов, а не продукта). При необходимости – итерация с ужесточением языка (еще суше, ближе к справке/гайду).

Метрика успеха: отсутствие рекламных триггеров, четкая образовательная польза в каждом посте/видео, готовность к публикации без правок со стороны юристов и compliance.

Промпт 5.2 – модель: Claude Sonnet 4.5

«Отредактируй идеи SMM-контента. Сделай:

• нейтральный, экспертный тон;
• фокус на пользе;
• без рекламных формулировок».

Результат

Claude выполнил глубокую редакторскую работу.

В первую очередь модель убрала любые рекламные паттерны. Из формулировок ушли даже намеки на выгоду, удобство «лучше/проще», прямое позиционирование сервиса как решения. ИИ преобразовал контент в формат справки, инструкций и разборов процессов.

Во-вторых, Claude четко развел объяснение и практику: объяснительные посты фокусируются на терминах, обязанностях и логике закона, практические – на алгоритмах, чек-листах и диагностике ошибок. Это делает план оптимальным для серийного образовательного контента.

Кроме того, ИИ упорядочил идеи видео, сделав их монозадачными. Один ролик – один вопрос или ошибка, без информационной перегрузки.

Важно: позже мы запросили формат «было → стало», чтобы упростить контроль правок и повторное использование текстов в следующих итерациях.

А здесь – работа нейросети.

Промпт 5.3 – видеосценарии

Входные данные:

Цель: собрать короткие видеосценарии из готовых SMM-идей: один тезис → одно видео, без продаж и обещаний.

Контроль: один смысл на ролик; хук без оценок и финтехтриггеров; 15–30 секунд, простой продакшн; текст на экране читается без звука; CTA нейтральный (сохранить/узнать /дальше).

Метрика успеха: удержание 3 секунды, досмотры, сохранения и комментарии по теме.

Промпт 5.3 – модель: Gemini 3 Pro

«Собери короткие сценарии видео. Для каждой идеи:

• хук;
• логика кадров;
• текст на экране;
• CTA».

Результат

Gemini аккуратно преобразовал абстрактные идеи в конкретные тематические сценарии для видео. Для каждого ролика явно заданы все обязательные элементы: хук, последовательность кадров, текст на экране и нейтральный CTA – без смешения форматов и смыслов.

Каждый сценарий закрывает строго одну бухгалтерскую или фискальную ситуацию, без ухода в теоретические дебри.

Сильная сторона – визуальная логика: таймлайны, split-screen, иконки, схемы вместо людей и эмоций, что снижает рекламные риски для финтеха. CTA остаются образовательными (сохранить, прочитать, посмотреть), они не уводят в продажу.

В итоге получился набор сценариев, который можно сразу отдавать дизайнеру или монтажеру без дополнительной переработки.

Чтобы оценить эти сценарии, проходите в диалог.

КЕЙС 6. SMM: комьюнити-ответы

Входные данные:

Промпт 6.1 – карта ситуаций

Цель: собрать типовые ситуации общения с пользователями CloudKassa для комьюнити и поддержки, разделить реальные входящие по типам, снять хаос в ответах.

Контроль: ситуации описаны нейтрально, без оценки клиента; покрыты все три типа: вопросы/претензии/сомнения; контексты прикладные (что произошло, где, при каких условиях); без решений и оправданий – только формулировка ситуации.

Метрика успеха: таблицу можно сразу использовать как основу базы ответов, ситуации узнаваемы поддержкой и SMM, не требует дополнительной декомпозиции.

Промпт 6.1 – модель: GPT-5.2

«Собери типовые ситуации общения с пользователями. Нужно:

• вопросы;
• претензии;
• запросы на уточнение.

Формат: | Ситуация | Контекст |».

Результат

Модель:

• четко разделила вопросы/претензии/ запросы на уточнение, не смешивая тон и стадию конфликта;
• дала контекст каждого обращения: кто пишет (клиент, бухгалтер, разработчик), в какой момент (онбординг, прод, инцидент, проверка);
• детализировала технические запросы до уровня реальных параметров диагностики (ID операций, ФФД, ФН, идемпотентность, статусы ОФД);
• отдельно вынесла юридические и комплаенс-темы (54-ФЗ, 152-ФЗ, безопасность, блокировки);
• учла SMM-риски (публичные жалобы, эскалации по SLA).

Результат сразу пригоден как база для сценариев ответов и маршрутизации тикетов без дополнительной переработки.

Предлагаем наглядный результат.

Промпт 6.2 – шаблоны ответов

Входные данные:

Цель: преобразовать карту ситуаций в готовые шаблоны ответов для поддержки и SMM: единый стиль, предсказуемые формулировки, снижение рисков эскалации.

Контроль: ответы строго нейтральные и деловые, без сочувственных или оправдательных формул; нет обещаний сроков, компенсаций, «разберемся срочно»; каждый ответ привязан к конкретной ситуации; формулировки подходят для чата, e-mail и публичных каналов.

Метрика успеха: ответы можно использовать без правок, снижение повторных уточнений от клиента, отсутствие эскалации тона в цепочке диалога.

Промпт 6.2 – модель: Claude Sonnet 4.5

«Сформулируй корректные шаблоны ответов. Требования:

• нейтральный деловой тон;
• без обещаний;
• без эмоциональной эскалации.

Формат: Ситуация → ответ».

Результат:

• каждый ответ жестко привязан к конкретной ситуации из карты PROMPT 6.1 – нет универсальных, размытых формулировок;
• выдержан нейтральный деловой тон: модель сознательно избегает извинений, обещаний и эмоциональных «обезболивающих», что снижает риск эскалации;
• ответы структурированы так, что сразу направляют диалог дальше: что проверить, какие данные прислать, где посмотреть информацию;
• технические ответы содержат реальные операционные параметры (ID, ФФД, ФН, idempotency key, статусы ОФД), а не абстракции;
• шаблоны подходят и для чата, и для e-mail, и для публичных каналов.

Недостаток: для SMM-публичных ответов часть формулировок может быть избыточно технической – их потребуется упростить отдельной итерацией.

Готовые ответы – по ссылке.

Промпт 6.3 – проверка на риски

Входные данные:

Цель: снизить юридические, рекламные и SLA-риски в шаблонах ответов поддержки, сохранив информативность и управляемые ожидания клиента.

Контроль: выявление категоричных обещаний, признаний вины и «гарантирующих» формулировок; проверка соответствия 54-ФЗ, SLA и комплаенсу (ПДн, ИБ); замена на условные, проверочные формулировки («обычно», «зависит», «после проверки»); исключение избыточного сбора данных и небезопасных инструкций; нейтральный деловой тон без эскалации.

Метрика успеха: отсутствие безусловных обещаний и юридически рискованных утверждений, снижение числа эскалаций/возвратов из-за неверных формулировок, рост CSAT по обращениям без увеличения среднего времени ответа.

Промпт 6.3 – модель: GPT-5.2

«Проверь ответы на тон и риски.

Нужно:

• указать опасные формулировки;
• предложить безопасные замены.

Формат: Было → Стало».

Результат

Нейросеть отработала не как рерайтер, а как полноценный риск-редактор.

По всему тексту убраны жесткие обещания («1 день», «потребуется», «SLA 99,5 %») через условность и контекст. Юридически опасные обобщения по 54-ФЗ GPT заменены на формулировки, зависящие от параметров чека. Улучшено управление ожиданиями в инцидентах и поддержке (ETA, уведомления – по подтверждению). Отдельно проработан комплаенс: минимизация ПДн, обезличивание логов/скринов, проверка полномочий.

Плюс – исчез эффект «переложенной ответственности» (ОФД/статус).

Минус: тексты стали длиннее. Чтобы отвечать в чате, придется их сократить.

Просмотреть результаты генерации вы можете тут.

КЕЙС 7. E-mail

Входные данные:

Промпт 7.1 – сценарии e-mail

Цель: собрать сценарные e-mail-письма (welcome, напоминание, реактивация), которые сопровождают пользователя на разных этапах без продажного давления и обещаний результата.

Контроль: каждое письмо решает одну задачу и встроено в цепочку; формулировки нейтральные, сервисные, без маркетинговых триггеров; CTA функциональный (узнать, проверить, продолжить), а не продающий; логика письма понятна без контекста предыдущих касаний.

Метрика успеха: корректность сценарной логики (цель → текст → CTA), отсутствие рекламных рисков, возможность использовать письма как модульные блоки в автоматизированных цепочках.

Промпт 7.1 – модель: GPT-5.2

«Собери сценарии e-mail для сервиса CloudKassa. Для каждого типа письма:

• цель;
• логика сообщения;
• ключевой CTA».

Результат:

• сценарное мышление: письма собраны в цепочки, а не в изолированные рассылки;
• каждое письмо логически продолжает предыдущее и учитывает стадию пользователя;
• четкое разграничение целей: у каждого письма явно задана одна функция (снять неопределенность, довести до шага, вернуть без давления);
• контекстная логика: напоминания и реактивации завязаны на состояние пользователя (незавершенный шаг, пауза, отсутствие активности), а не на календарь;
• корректные CTA: один основной CTA, всегда операционный (кабинет, чек-лист, статус), без маркетинговых формулировок;
• низкое давление: отсутствует срочность, дефицит и «последний шанс» – важно для финтех-B2B.
• отдельный аналитический слой: предложена структура анализа без цифр – через фрикции, ветвления и соответствие контекста;
• практическая применимость: сценарии легко адаптируются под сегменты и автоматизацию.

Ограничение: объем и глубина требуют редакторской приоритизации перед продакшеном.

Увидеть, что сделал ИИ, вы можете здесь.

Промпт 7.2 – редакторская чистка

Входные данные:

Цель: привести e-mail-сценарии CloudKassa к нейтральному деловому формату: убрать скрытые манипуляции, ощущение срочности и рекламные интонации, сохранив логику сопровождения и полезность писем.

Контроль: формулировки без давления («срочно», «последний шанс», навязчивые выгоды); один понятный CTA без подталкивания и вторичных продажных акцентов; сохранение сценарной логики (welcome → напоминания → реактивация) без изменения смыслов; тон: информирование и помощь, а не убеждение.

Метрика успеха: письма читаются как сервисные, а не маркетинговые; CTA воспринимается как следующий шаг, а не требование; сценарии готовы к использованию в финтех-B2B без дополнительных юридических и редакторских правок.

Промпт 7.2 – модель: Claude Sonnet 4.5

«Отредактируй e-mail-сценарии. Убери:

• манипуляции;
• давление;
• рекламный тон.

Сохрани деловой стиль».

Результат

Модель корректно поняла задачу редактуры без давления и продаж и последовательно привела e-mail-цепочки к сервисному формату.

Что сделано хорошо:

1. Четко сохранена сценарная логика: welcome → напоминания → реактивация, без смешения целей.
2. Полностью убран рекламный и манипулятивный язык: нет срочности, выгод, триггеров страха.
3. Каждый e-mail привязан к действию в продукте, а не к абстрактному «узнать больше».
4. CTA всегда один основной, опциональные – явно вторичные.
5. Тон стабильно деловой, письма читаются как часть интерфейса, а не рассылка.

Чего не хватает:

• не везде явно зафиксированы триггеры отправки (события в кабинете);
• можно усилить связь с аналитикой через явные статусы пользователя.

А здесь – результат ИИ-работы.

Промпт 7.3 – структура писем

Входные данные:

Цель: преобразовать сценарии e-mail в прикладную структуру писем, готовую к внедрению в ESP: четкая тема, логичный порядок блоков, один основной CTA без давления.

Контроль: тема письма отражает сценарную цель (старт/напоминание/реактивация), без маркетинговых триггеров; порядок блоков соответствует логике сопровождения: контекст → действие → помощь; один основной CTA, ведущий на конкретный экран или шаг в продукте; нет обещаний, срочности, манипулятивных формулировок; структура одинакова внутри типа писем, различия только по задаче.

Метрика успеха: письма используются без дополнительной редакции, пользовательский переход ведет к ожидаемому шагу сценария, письма не вызывают эскалаций, жалоб или ощущения давления.

Промпт 7.3 – модель: GPT-5.2

«Преврати сценарии в структуру писем. Для каждого письма: тема, порядок блоков, CTA».

Результат:

• для каждого письма заданы варианты тем, которые отражают цель шага (старт, напоминание, реактивация) без продажного давления;
• порядок блоков выстроен как сценарий: контекст → полезное действие → помощь → мягкое завершение. Это сохраняет логику сопровождения, а не рассылки;
• в каждом письме – один основной CTA, ведущий на конкретный экран или действие; вторичные действия явно помечены и не конкурируют;
• структуры внутри серий унифицированы, различия только по задаче этапа.

Недостаток: не зафиксированы fallback-версии тем под deliverability (но это легко добавить).

Оценить подход GPT к структуре вы можете здесь.

КЕЙС 8. Отчеты

Входные данные:

Промпт 8.1 – структура отчета

Цель: получить понятную и воспроизводимую структуру маркетингового отчета для CloudKassa, которая позволяет оценить состояние маркетинга качественно, без цифр: где система работает, где ломается, и какие решения можно принимать дальше.

Контроль: в отчете есть логическая последовательность: от контекста → к взаимодействию → к выводам; каждый блок отвечает на управленческий вопрос, а не описывает активность ради активности; нет количественных метрик, процентов, KPI – только наблюдения, выводы, паттерны; блоки применимы к B2B-сервису и не завязаны на конкретный канал; отчет можно заполнить по фактам, даже при неполных данных.

Метрика успеха: отчет можно использовать как основу для обсуждения с продуктом/менеджером без пояснений, по итогам отчета формулируются понятные выводы и следующие шаги, структура подходит для регулярного повторения (месяц/квартал) без редактуры.

Промпт 8.1 – модель: Claude Sonnet 4.5

«Предложи структуру маркетингового отчета. Нужно:

• блоки отчета;
• что анализируется в каждом блоке».

Результат

Модель корректно поняла задачу качественного маркетингового отчета без числовых метрик и сознательно ушла от KPI-логики.

Ключевые детали выполнения:

• структура отчета построена сверху вниз: от управленческого резюме к рекомендациям, что удобно для C-level;
• каждый блок отвечает на конкретный управленческий вопрос (состояние, риски, точки роста), а не просто описывает канал;
• логично разделены маркетинг, продукт, команда и рынок, что редко встречается в шаблонных отчетах;
• предложены инструменты качественной оценки: светофор, кейсы, цитаты, «было → стало».

Отсутствие конкретных примеров объяснимо: продукт вымышленный. Если передать модели больший объем фактов, наблюдений и фидбэка, глубина отчета возрастет кратно.

Результат – по ссылке.

Промпт 8.2 – интерпретация отчета

Входные данные:

Цель: получить управленческую интерпретацию качественного маркетингового отчета: какие выводы допустимы без цифр, где высок риск неверных обобщений и какие уточняющие вопросы нужно задать маркетологу перед принятием решений.

Контроль: выводы разделены по типам (стратегические/операционные/гипотезы), а не смешаны в один список; риски интерпретации сформулированы явно (нехватка данных, субъективность, смещение контекста); вопросы маркетологу направлены на уточнение фактов и контекста, а не на оправдания; нет утверждений, которые звучат как факты без опоры на входные данные.

Метрика успеха: по результату блока руководитель понимает, какие решения можно принимать уже сейчас, а какие – только после уточнений; список вопросов сокращает неопределенность, а не расширяет ее.

Промпт 8.2 – модель: Claude Sonnet 4.5

«Опиши:

• какие типы выводов можно сделать;
• риски интерпретации;
• вопросы, которые стоит задать маркетологу».

Результат:

• типы выводов четко разграничены по уровням (стратегические, тактические, операционные, поведенческие, продуктовые, репутационные). Это снижает риск управленческих ошибок, когда краткосрочные сигналы принимают за стратегию;
• риски интерпретации разобраны не абстрактно, а через конкретные когнитивные и управленческие искажения (confirmation bias, survivorship bias, attribution problem), с примерами и способами нейтрализации;
• вопросы маркетологу привязаны к каждому блоку отчета и направлены на проверку источников, альтернативных объяснений и степени уверенности – фактически это встроенный механизм аудита.
• сильная сторона – чек-лист качества и рисковые моменты, позволяющие использовать результат как стандарт проверки отчетов;

Ограничение: без реальных данных примеры носят иллюстративный характер, но логику можно легко перенести на существующий продукт.

Предоставляем ссылку на чат.

Заключение

Эта статья – не о магии искусственного интеллекта в маркетинге. Наш обзор – о том, как последовательно использовать несколько моделей для решения маркетинговых задач, при этом не теряя контроля над смыслом, подачей и рисками.

Каждый кейс – это действенная цепочка: входные данные → четкая задача → проверка → доработка → безопасная подача результата. Чтобы этот алгоритм сработал на 100 %, важно задать качественный промпт и предоставить нейросети максимально полный контекст.

Отдельная ценность систематического и мультимодельного маркетинга – возможность легко управлять процессами. Когда промпты заранее созданы в формате шаблонов, версии несложно сравнить по нескольким моделям, а результат хранится в системе и воспроизводится в любой момент, маркетинг становится более упорядоченным и эффективным.

Вместо разовой генерации постройте маркетинговый пайплайн в GPTunneL. Храните и дополняйте промпты, сравнивайте ответы разных моделей на одной задаче, стандартизируйте сценарии и масштабируйте рабочие решения без потери качества.