AI
Учим маркетинг проверять ИИ: упражнение с шестью отзывами
Занятие учит главному навыку работы с ИИ: проверке. Сотрудник получает от ИИ черновик текста. Затем сверяет каждую цитату с отзывами клиентов, каждое обещание с бренд-платформой, каждое число с исходником. Нашёл расхождение - вычёркивает или помечает.
Чему учим маркетинговый отдел
Публичный образовательный проект AI Masters (Сергей Шима, сооснователь Majento) предлагает маркетингу три формата: короткий курс из трёх занятий по два часа, полный курс из шести модулей, хакатон на один-два дня. Программы на сайте AI Masters.
В блоге AI Masters есть план внедрения ИИ в маркетинг. Он идёт по шагам: список повторяющихся задач отдела, выбор нескольких процессов для пилота, сборка библиотеки промптов (готовых инструкций для ИИ) и шаблонов, замер времени, качества и объёма работы, обратная связь команды. План применения ИИ в маркетинге. Мы строим программу под задачи и процессы конкретного бизнеса, без готового шаблона.
В статье AI Masters о рабочем столе директора по маркетингу описан поиск по расшифровкам встреч: он может вернуть цитату и показывает, откуда она. Отсюда и навык, который тренируем: требовать от ИИ цитату и самому открывать источник.
Три файла на столе
На столе участника лежат три документа. Бренд-платформа - короткий текст о том, что бренд обещает, как говорит и чего не говорит. Подборка отзывов клиентов. Бриф на контент. Как устроено само занятие и как ведущий к нему готовится, описано в разборе первого занятия команды.
Согласование материалов бренда остаётся за человеком, ответственным за бренд.
Это рекомендация редакции на основе учебных программ, а не проведённый замер. Логика простая: утверждение без источника в текст не попадает.
Упражнение: сводка отзывов и пост пекарни
Пекарня «Тёплая корка». Вымышленный бренд, все отзывы учебные.
Бренд-платформа, выдержка: «Печём каждое утро. Говорим просто и тепло, без превосходных степеней. Не обещаем то, чего не проверяли: состав, полезность, сроки доставки».
Шесть отзывов:
- «Хлеб свежий, но курьер опоздал на час.»
- «Люблю ржаной, беру каждую субботу.»
- «Круассаны вкусные, жаль, что к девяти утра их уже нет.»
- «Доставка приехала холодной, батон зачерствел.»
- «Продавцы приветливые, всегда подскажут.»
- «Цены выросли, но качество то же.»
Поручение участнику: попросить ИИ сделать сводку отзывов по темам с цитатами и написать черновик поста в соцсети на основе сводки и бренд-платформы.
Эталонная сводка (проверено пересчётом):
| Тема | Сколько отзывов | Номера |
|---|---|---|
| Доставка | 2 | №1, №4 |
| Свежесть | 2 | №1, №4 |
| Ассортимент | 2 | №2, №3 |
| Наличие товара утром | 1 | №3 |
| Сервис | 1 | №5 |
| Цена | 1 | №6 |
Цитаты к каждой теме участник берёт дословно из отзывов с указанными номерами. Выводов сверх шести строк нет.
Четыре ошибки в ответе ИИ
А вот что выдаёт ИИ в учебном примере:
«Большинство клиентов недовольны доставкой. Лучший хлеб в городе! 100% натуральный состав, доставим за 30 минут. Как пишет наш клиент: «Никогда не ел ничего вкуснее»».
Это выдуманный учебный пример, он не описывает поведение какой-то модели. Участник должен найти четыре ошибки:
- «Большинство» неверно: доставку упоминают 2 из 6 отзывов.
- Цитата «Никогда не ел ничего вкуснее» не встречается среди шести отзывов. ИИ её выдумал.
- «100% натуральный состав» и «за 30 минут» - обещания, которых нет в бренд-платформе. Платформа прямо запрещает обещать состав и сроки доставки без проверки.
- «Лучший хлеб в городе» - превосходная степень, которую платформа запрещает.
Критерии оценки: участник нашёл все четыре ошибки; каждая цитата в исправленном посте сверена с номером отзыва; новых обещаний сверх платформы нет; исправленный черновик передан ответственному за бренд на согласование, а не опубликован сразу.
Самостоятельное задание и что дальше
Участник получает новый вымышленный бриф (например, анонс нового вида хлеба) и три новых отзыва. Сам ставит задачу ИИ, сверяет ответ и прикладывает к черновику таблицу проверки: утверждение - откуда взято - статус (подтверждено / нет в источнике / требует согласования). Критерий: утверждений со статусом «нет в источнике» в тексте не остаётся.
Другие упражнения отдела: сегментация аудитории по учебным описаниям клиентов, разбор учебной выгрузки рекламной кампании с проверкой каждой цифры по таблице, проверка визуала на соответствие правилам бренда человеком.
После обучения выделяем AI-чемпионов: сотрудников, которые помогают коллегам и собирают задачи для внедрения. Если команда находит повторяемую задачу, которую можно переложить на софт, следующий шаг - автоматизация маркетинга. Это отдельный проект, а не обязательное продолжение обучения. Подробнее на странице про автоматизацию.
Условия Majento: группа до 15 человек, лучше офлайн, онлайн тоже возможен. Программу строим под задачи и процессы бизнеса. Обучение покупается отдельно, внедрение после него не обязательно. Обучение команды работе с ИИ.
Вопросы и ответы
Можно ли взять реальные отзывы клиентов
Для занятия достаточно учебных отзывов. Настоящие берут только после согласования с владельцем данных в компании, без имён и контактов клиентов и только в сервисе, который разрешён правилами компании. Методика сверки та же.
Кто согласует итоговый текст
Человек, ответственный за бренд. Участник передаёт ему исправленный черновик. Порядок согласования задаёт сама компания.
Нужно ли сразу автоматизировать контент
Нет. Автоматизация - следующий шаг, если команда найдёт задачу, которую софт реально закрывает. Обучение можно заказать отдельно. Решение о софте принимают, когда понятны задача, данные и способ проверки результата.
Пришлите бренд-платформу и пару обезличенных отзывов - разберём на учебном упражнении. Пишите в Telegram или на почту.