#12-Правка текста поста

'#8. Посты : posts';

'Blog_PostController_actionUpdateHtml';

'#layouts_templates_updateHtml';

Правка кода HTML в тексте

<p>Меня зовут Мария Новикова, и я уже много лет пишу контент для сайтов, блогов и брендов. За это время я видела, как инструменты меняются, а требования к текстам становятся только выше. Сегодня большие языковые модели (LLM) вроде ChatGPT и Claude &ndash; это не просто способ &laquo;быстро написать текст&raquo;, а мощный инструмент для исследований и глубокого понимания аудитории.</p>
<p>В этой статье я расскажу, как использовать LLM так, чтобы они помогали делать контент более живым, осмысленным и полезным, а не превращали тексты в бездушный конвейер.</p>
<h3>О чём пойдёт речь</h3>
<ul>
<li>Анализ клиентской обратной связи в большом масштабе</li>
<li>Автоматизация интервью с экспертами</li>
<li>Анализ конкурентов для стратегических выводов</li>
<li>Как масштабировать исследования и не потерять &laquo;человеческую нить&raquo;</li>
</ul>
<h2>Почему LLM &ndash; это не про лень, а про фокус</h2>
<p>Чаще всего, когда говорят о LLM, имеют в виду массовое создание контента. И здесь легко скатиться к тому, что модель становится костылём. Мы все перегружены задачами и ищем способы упростить жизнь, но вопрос в другом: а что если использовать LLM так, чтобы они усиливали нашу экспертизу, а не заменяли её?</p>
<p>Я всё чаще применяю ИИ не для генерации готовых текстов, а для исследований &ndash; тех самых задач, которые вручную можно делать часами или неделями.</p>
<h2>Анализ клиентской обратной связи в большом объёме</h2>
<p>Одна из сильнейших сторон LLM &ndash; умение работать с большими массивами данных:</p>
<ul>
<li>обрабатывать тысячи строк текста,</li>
<li>находить повторяющиеся паттерны,</li>
<li>выявлять тренды и боли аудитории.</li>
</ul>
<p>Честно скажу: читать 10 000 NPS-опросов или открытых комментариев &ndash; сомнительное удовольствие. И здесь LLM буквально спасают.</p>
<p>Мой любимый подход &ndash; не загружать данные напрямую в интерфейс LLM, а сначала складывать сырые данные в BigQuery (или аналогичное хранилище), а уже затем просить модель помочь с SQL-запросами.</p>
<h4>Почему я делаю именно так</h4>
<ol>
<li>Я лучше понимаю структуру данных и постепенно &laquo;впитываю&raquo; SQL.</li>
<li>Это снижает риск галлюцинаций и выдуманных выводов.</li>
</ol>
<p>Когда данные отделены от модели, а LLM помогает формировать запросы, результат получается гораздо надёжнее и полезнее для бизнеса.</p>
<h4>Мой рабочий процесс</h4>
<ol>
<li>Получаю SQL-запрос от LLM.</li>
<li>Проверяю и отлаживаю данные.</li>
<li>Загружаю результаты обратно в LLM.</li>
<li>Строю выводы и визуализации.</li>
<li>Повторяю цикл и углубляюсь.</li>
</ol>
<h2>Автоматизация интервью с экспертами</h2>
<p>Эксперты &ndash; люди занятые. И, как правило, они не горят желанием часами объяснять маркетологу то, что уже сто раз обсуждали с коллегами или производителями.</p>
<p>Но без их знаний невозможно создать по-настоящему полезный контент. Решение, которое я всё чаще использую, &ndash; кастомный GPT в роли интервьюера.</p>
<p>Такой &laquo;интервьюер&raquo; задаёт вопросы, уточняет детали и аккуратно ведёт эксперта по нужной структуре. Для каждого продукта или запуска лучше делать отдельную версию.</p>
<h4>Что важно заложить в инструкции для GPT</h4>
<ul>
<li>Роль и тон общения</li>
<li>Контекст: зачем нужна информация</li>
<li>Структуру интервью</li>
<li>Темп: один вопрос &ndash; один ответ</li>
<li>Корректное завершение интервью</li>
</ul>
<p>В итоге эксперт тратит 5&ndash;10 минут между звонками, а вы получаете уникальный материал, из которого LLM может собрать тезисы или черновик статьи.</p>
<h2>Анализ конкурентов для стратегических инсайтов</h2>
<p>Здесь начинается самое интересное &ndash; и немного &laquo;серой зоны&raquo;. При грамотном подходе конкурентные данные дают колоссальное понимание рынка.</p>
<ul>
<li>Отзывы конкурентов показывают их сильные и слабые стороны.</li>
<li>Тексты на сайтах раскрывают позиционирование и целевую аудиторию.</li>
<li>Архивы сайтов помогают понять, как менялось сообщение со временем.</li>
<li>Вакансии намекают на стратегические приоритеты.</li>
<li>Социальные сети показывают, какие вопросы остаются без ответа.</li>
</ul>
<p>Когда всё это собрано, LLM отлично справляется с сопоставлением: где вы говорите одно и то же, а где реально отличаетесь.</p>
<h2>Как масштабировать исследования и не потерять человечность</h2>
<p>Работа в паре с LLM &ndash; это возможность глубже погрузиться в клиента, а не отдалиться от него. Обратная связь, разговоры, живые формулировки &ndash; всё это можно анализировать в большом масштабе и при этом сохранять эмпатию.</p>
<p>Кроме отзывов и интервью, я часто использую:</p>
<ul>
<li>транскрипты звонков продаж,</li>
<li>запросы из Google Search Console,</li>
<li>поиск по сайту,</li>
<li>карты поведения пользователей.</li>
</ul>
<p>Я стараюсь осторожно относиться к &laquo;чистой&raquo; аналитике и чаще опираться на качественные, клиентские данные. Именно они делают контент живым.</p>
<p>Удачных вам исследований и по-настоящему человеческого контента!</p>

Краткое название: Как использовать LLM, чтобы сделать контент человечнее

Полное название Как использовать LLM, чтобы сделать контент человечнее и масштабировать исследования

Активен Редактировать название и описание

Название

Стандартный редактор Смотреть

Полное название и описание

Полное название (Заголовок)

Описание

Как правило описание должно иметь около 150 знаков. Оно используется для заполнения мета-тега Description веб-страницы.
Сейчас используется - 0 символов

Описание скопировано!

Описание вставлено!