Корпоративное обучение · ИИ в маркетинге
Нейросети в маркетинге
ИИ снимает часть рутины маркетолога — первые варианты рекламных текстов, визуала и контент-планов, разбор больших массивов отзывов и заявок. Экспертом по продукту и аудитории остаётесь вы. Три программы — от 6-часового интенсива до 40-часового курса с итоговым проектом.
6–40
акад. часов
3
программы
6
модулей
Форматы
Где ИИ снимает рутину в маркетинге
Три направления работы, вокруг которых строится программа.
Тексты и промпты
Рекламные тексты, посты, описания и контент-планы по промпт-фреймворку ЛКДФО (Личность-Контекст-Действие-Формат-Ограничения).
Визуал и видео
Баннеры, мокапы и видео-контент по промпт-фреймворку IMAGINE — с поправкой на известные ограничения нейросетей, руки, кириллицу на картинке, сложные позы.
Аналитика и агенты
Разбор отзывов и заявок вместо ручной разметки, автоматизация SMM и чат-боты для клиентов — с пониманием, где заканчивается обычная автоматизация и начинается ИИ-агент.
Программа обучения
Что входит в курс
-
01ИИ для маркетологов8 чПромпт-инжинирингРекламные текстыКонтент-планыАнализ отзывов
-
02Генеративный ИИ для маркетинга и дизайна6 чТекст и контентГрафические нейросетиБаннеры и мокапы
-
03Нейросети в маркетинге (полный курс)40 чПромптыТексты и SEOВизуал и видеоАналитикаSMM и агентыИтоговый проект
Как проходит подготовка программы
1
Короткий разговор о том, какие процессы у команды забирают больше всего времени — контент, отчётность по кампаниям или коммуникация с клиентами.
2
Кейсы блока практики наполняются реальными материалами команды — вашими отзывами, вашими заявками, а не универсальным учебным примером.
3
В 40-часовой программе — итоговый проект на материале своей компании.
4
Инструменты — ГигаЧат и ЯндексГПТ как основные, китайский контур (Квен, ДипСик, Кими) как запасной аэродром.
Живая практика
Реальные сценарии из работы с маркетинговыми командами
Разбор конкурентов по отзывам
Анализ рынка без ручного чтения тысяч отзывов
Задача — понять, чем недовольны клиенты конкурентов, не читая вручную весь массив отзывов.
Подход — выгрузка отзывов (Яндекс Карты, 2ГИС, маркетплейсы), фильтр по низким и средним оценкам — с ними полезнее работать, чем со всем массивом — только два поля (оценка и текст), промпт «выдели топ-5 категорий жалоб».
Урок — на выходе готовый список слабых мест конкурентов, из которого получаются темы для постов о своих сильных сторонах.
Подход — выгрузка отзывов (Яндекс Карты, 2ГИС, маркетплейсы), фильтр по низким и средним оценкам — с ними полезнее работать, чем со всем массивом — только два поля (оценка и текст), промпт «выдели топ-5 категорий жалоб».
Урок — на выходе готовый список слабых мест конкурентов, из которого получаются темы для постов о своих сильных сторонах.
Агент или обычная автоматизация
Где не нужно переплачивать за «ИИ»
Задача — не заказывать сложного ИИ-агента там, где хватает обычного триггера.
Подход — принтер, сообщающий об уровне чернил, — не агент, это шаблонное событие; принтер, который определяет, кто из сотрудников печатал чаще всего за неделю, и уведомляет именно его, — уже агент, потому что появляется решение.
Урок — если задача алгоритмизируется без «понимания» текста, ИИ не нужен — достаточно обычной автоматизации.
Подход — принтер, сообщающий об уровне чернил, — не агент, это шаблонное событие; принтер, который определяет, кто из сотрудников печатал чаще всего за неделю, и уведомляет именно его, — уже агент, потому что появляется решение.
Урок — если задача алгоритмизируется без «понимания» текста, ИИ не нужен — достаточно обычной автоматизации.
Своя база знаний вместо пересказа документов заново
RAG на своих КП, регламентах и FAQ
Задача — получать ответы по своим документам, не загружая их в нейросеть заново при каждом вопросе.
Подход — документы нарезаются на смысловые блоки, векторизуются и хранятся в базе (например, Supabase) — при вопросе система сначала находит нужный блок, потом отвечает по нему.
Урок — механическая нарезка «по числу символов» часто рвёт смысл на границах — нарезку в любом случае проверяет человек.
Подход — документы нарезаются на смысловые блоки, векторизуются и хранятся в базе (например, Supabase) — при вопросе система сначала находит нужный блок, потом отвечает по нему.
Урок — механическая нарезка «по числу символов» часто рвёт смысл на границах — нарезку в любом случае проверяет человек.
Напишите про вашу задачу
Результат
После обучения участники
✓
Составляют рекламные тексты, посты и описания по промпт-фреймворку ЛКДФО
✓
Генерируют баннеры, иллюстрации и видео-контент по промпт-фреймворку IMAGINE, с поправкой на известные ограничения генераторов
✓
Разбирают отзывы и обращения клиентов через ИИ вместо ручной разметки — топ жалоб, темы для контента
✓
Отличают ИИ-агента от обычной автоматизации и умеют оценить, когда агент действительно нужен
✓
Понимают, что можно и что нельзя загружать во внешние нейросети — персональные данные клиентов, конкурентную информацию
✓
Работают с ГигаЧатом и ЯндексГПТ как основными инструментами, с китайским контуром как запасным аэродромом
Спикер и тренер
Алексей Борисов
Корпоративный тренер · Спикер · ИИ-эксперт
С 2010 года провёл 230+ корпоративных программ в 60+ организациях — 5 500+ академических часов. В 2010–2017 годах — совладелец рекламной студии «Лорес Маркетинг», вёл курс «Специалист по SMM» для Всероссийской Академии Внешней Торговли. Клиенты — Сбер, X5 Retail, ЦБ РФ, ВАВТ, МГТУ Станкин, Московское Долголетие и другие.
5 500+
часов
230+
программ
60+
организаций
Частые вопросы
FAQ
Для кого эти программы?
Маркетологи, SMM-специалисты, контент-менеджеры, дизайнеры — все, кто работает с контентом и коммуникацией с клиентами.
В чём разница между чат-ботом для клиентов и ИИ-агентом?
Чат-бот может работать по заранее написанному дереву «вопрос → ответ» без нейросети внутри — просто ищет по таблице. ИИ-агент обрабатывает запрос языковой моделью и принимает нелинейные решения. Не каждый чат-бот — агент, и не каждый агент — чат-бот.
Можно ли загружать отзывы и обращения клиентов с их персональными данными в ЧатГПТ или Квен?
Персональные данные клиентов нельзя загружать в открытые облачные модели. Для такой работы — обезличивание данных перед загрузкой либо локальное развёртывание или Яндекс Облако с соблюдением 152-ФЗ.
Нейросеть может выдумать факт в рекламном тексте или в разборе рынка?
Да, галлюцинации — архитектурная особенность, а не баг, полностью убрать их нельзя. Разбираем на курсе, как снижать риск — точный промпт, собственный контекст, проверка фактов перед публикацией.
Сколько стоит подключить нейросети к своим процессам, а не просто пользоваться чатом?
Сам no-code сервис (например, n8n) бесплатный — платите за токены API и хостинг. ДипСик — самый дешёвый вариант, около 0,5 доллара за миллион токенов. ЯндексГПТ — 200–800 ₽ за миллион токенов в зависимости от версии.
Есть ли итоговый проект?
В 40-часовой программе — да, разрабатываем стратегию контента с ИИ для реального проекта команды.
Обучение очное или онлайн?
Оба формата — выезд к заказчику или онлайн через Телемост, Дион, СберДжаз или КТолк.
Можно адаптировать программу под наши задачи?
Да, это обязательный шаг. Перед началом обсуждаем задачи команды и берём в практику реальные материалы — отзывы, заявки, продукты.
Сколько стоит программа?
Зависит от выбранного формата — от интенсива до полной 40-часовой программы. Точную цифру называю после короткого разговора о задачах команды.
Как проходит оплата?
По договору с ИП, ЭДО, закрывающие документы.
Связаться
Обсудим вашу задачу
Пишите — расскажу про программу, стоимость и сроки. Обычно отвечаю в течение нескольких часов.