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 – это не просто способ «быстро написать текст», а мощный инструмент для исследований и глубокого понимания аудитории.
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.
О чём пойдёт речь
- Анализ клиентской обратной связи в большом масштабе
- Автоматизация интервью с экспертами
- Анализ конкурентов для стратегических выводов
- Как масштабировать исследования и не потерять «человеческую нить»
Почему LLM – это не про лень, а про фокус
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?
Я всё чаще применяю ИИ не для генерации готовых текстов, а для исследований – тех самых задач, которые вручную можно делать часами или неделями.
Анализ клиентской обратной связи в большом объёме
Одна из сильнейших сторон LLM – умение работать с большими массивами данных:
- обрабатывать тысячи строк текста,
- находить повторяющиеся паттерны,
- выявлять тренды и боли аудитории.
Честно скажу: читать 10 000 NPS-опросов или открытых комментариев – сомнительное удовольствие. И здесь LLM буквально спасают.
Мой любимый подход – 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.
Почему я делаю именно так
- Я лучше понимаю структуру данных и постепенно «впитываю» SQL.
- Это снижает риск галлюцинаций и выдуманных выводов.
Когда данные отделены от модели, а LLM помогает формировать запросы, результат получается гораздо надёжнее и полезнее для бизнеса.
Мой рабочий процесс
- Получаю SQL-запрос от LLM.
- Проверяю и отлаживаю данные.
- Загружаю результаты обратно в LLM.
- Строю выводы и визуализации.
- Повторяю цикл и углубляюсь.
Автоматизация интервью с экспертами
Эксперты – люди занятые. И, как правило, они не горят желанием часами объяснять маркетологу то, что уже сто раз обсуждали с коллегами или производителями.
Но без их знаний невозможно создать по-настоящему полезный контент. Решение, которое я всё чаще использую, – кастомный GPT в роли интервьюера.
Такой «интервьюер» задаёт вопросы, уточняет детали и аккуратно ведёт эксперта по нужной структуре. Для каждого продукта или запуска лучше делать отдельную версию.
Что важно заложить в инструкции для GPT
- Роль и тон общения
- Контекст: зачем нужна информация
- Структуру интервью
- Темп: один вопрос – один ответ
- Корректное завершение интервью
В итоге эксперт тратит 5–10 минут между звонками, а вы получаете уникальный материал, из которого LLM может собрать тезисы или черновик статьи.
Анализ конкурентов для стратегических инсайтов
Здесь начинается самое интересное – и немного «серой зоны». При грамотном подходе конкурентные данные дают колоссальное понимание рынка.
- Отзывы конкурентов показывают их сильные и слабые стороны.
- Тексты на сайтах раскрывают позиционирование и целевую аудиторию.
- Архивы сайтов помогают понять, как менялось сообщение со временем.
- Вакансии намекают на стратегические приоритеты.
- Социальные сети показывают, какие вопросы остаются без ответа.
Когда всё это собрано, LLM отлично справляется с сопоставлением: где вы говорите одно и то же, а где реально отличаетесь.
Как масштабировать исследования и не потерять человечность
Работа в паре с LLM – это возможность глубже погрузиться в клиента, а не отдалиться от него. Обратная связь, разговоры, живые формулировки – всё это можно анализировать в большом масштабе и при этом сохранять эмпатию.
Кроме отзывов и интервью, я часто использую:
- транскрипты звонков продаж,
- запросы из Google Search Console,
- поиск по сайту,
- карты поведения пользователей.
Я стараюсь осторожно относиться к «чистой» аналитике и чаще опираться на качественные, клиентские данные. Именно они делают контент живым.
Удачных вам исследований и по-настоящему человеческого контента!