«Подключил ChatGPT – маркетолог не нужен»: сэкономили или нет?

Каждый третий предприниматель, с которым я общаюсь в последний год, говорит примерно следующее: «Я подключил нейросети – зачем нам маркетолог? Мне DeepSeek/ ChatGPT/ Claud сделает анализ конкурентов за 10 минут»…

Понимаю, что арифметика простая: подписка на ChatGPT стоит примерно в 40-50 раз дешевле, чем профессиональный маркетолог. Но за этой математикой скрывается другая: цена ошибки ИИ в стратегии, рекламе или репутации.

Да, использование ИИ – это далеко не всегда экономия. Это скорее новый способ потратить деньги и время с ощущением, что у вас всё под контролем.

Дальше распишу конкретно: где ИИ реально экономит деньги бизнеса, где создаёт убытки, которые не сразу заметны, и как работать с нейросетями так, чтобы не навредить.

Три нюанса, которые нужно знать про нейросети, прежде чем начать

Факт 1. Западные нейросети плохо знают российский рынок

Потому что ChatGPT, Claude, Perplexity, DeepSeek и другие обучались преимущественно на англоязычных данных. Русскоязычного контента в их обучающих выборках – меньше 10%.

И это может нести для вашего бизнеса конкретные проблемы:

• Конкуренты в вашей нише: нейросети могут назвать любых (в том числе российских, европейских, американских или вообще выдумать несуществующих). Крупных конкурентов на уровне федеральных компаний они наверняка найдут, но рассчитывать на нормальный анализ региональных малоизвестных игроков не стоит.

• Российское законодательство (маркировка рекламы, НДС, трудовое право и т.д.): ИИ выдаст свою трактовку, но никто не гарантирует, что она не будет устаревшей или ошибочной.

• Цены, поставщики, подрядчики, площадки: они не знают. Если только до создания промта вы не подгрузили выверенную аналитику.

Помочь с обработкой данных нейросети смогут, а собрать закрытую и инсайдерскую информацию – нет. Составить грамотную стратегию с учетом региональных преимуществ и трендов – тоже нет.

Поэтому не удивляйтесь, когда ChatGPT вам предложит разместить рекламу на Фейсбуке[1] или товары на Amazon.

• Российский потребительский менталитет: они описывают «по-западному».

• Алгоритмы Яндекса, ВКонтакте, TenChat: понимают гораздо хуже, чем Google и Instagram[2].

Что же использовать для учета российской специфики?

Вариант 1.

• YandexGPT (обучен на русскоязычном интернете, интегрирован в экосистему Яндекса),

• GigaChat от Сбера (знает российское законодательство, деловую практику).

• Perplexity (ищет актуальные источники в интернете, в первую очередь западные, а потому уже российские – но качество не гарантировано, советую перепроверять важные данные).

Признаю честно, наши нейросети в некоторых моментах (задачи с многоступенчатой логикой, работа с кодом и большими объемами данных и др.) намного слабее мировых лидеров из-за меньшего объема обучающих данных, узости контекста, жесткой цензуры и более слабой базы в программировании.

Вариант 2 – грамотный промт-инжиниринг и прогон гипотезы через несколько нейросетей. Например, собрать данные по рынку через Perplexity и Гига-Чат, затем подобрать решения через Алиса Про (под российскую действительность), детализировать через ChatGPT и Claude, сделать контрольный фактчекинг через Giga Chat.

Вариант 3 – создавать или заказывать собственных AI-агентов с определенным функционалом под задачи бизнеса.

Факт 2. Нейросеть уверенно врёт

Это называется «галлюцинация». ИИ обычно не говорит «я не знаю», а генерирует правдоподобный ответ даже там, где данных нет и в помине. Цифры рынка, исследования, имена конкурентов, законы, цитаты – всё это может быть выдумано с видом эксперта.

Факт 3. ИИ не несёт ответственности

Маркетолог или агентство отвечают за свои рекомендации репутацией, условиями договора и, в ряде случаев, вполне реальными финансовыми последствиями.

ИИ генерирует просто текст по вашему запросу и своим алгоритмам. И если стратегия окажется неверной, реклама сольёт бюджет, а репутация пострадает — нейросеть не возместит убытки.

Это не аргумент против нейросетей. Это аргумент за то, чтобы вы понимали, что именно делегируете ИИ.

Две дилеммы при работе с нейросетями

Дилемма 1 – платно или бесплатно?

Бесплатная версия – это не «чуть хуже». Это совершенно другой инструмент с ограничениями.

Что теряете в бесплатной версии	Что получаете в платной
Более устаревшая модель (слабее думает)	Актуальная флагманская модель
Ограничение по запросам в день (5-40)	Практически неограниченно
Нет поиска в интернете	Актуальные данные из сети
Нет работы с файлами	Анализ PDF, таблиц, отчётов
Нет генерации изображений	Картинки прямо в чате
Урезанная память	Помнит контекст долгих проектов

Если честно, платная версия тоже иногда «глючит» – сбивается, делает ошибки, галлюцинирует. Но гораздо реже, чем бесплатный аналог.

Дилемма 2 – конкретная нейросеть или агрегатор?

Агрегатор предоставляет доступ к нескольким нейронкам в рамках одного аккаунта. Без VPN. С оплатой российской картой или через СБП. В российских условиях достойный выход, если нет личных предпочтений или привязок к конкретной нейросети.

Из сервисов, с которыми я работала, могу рекомендовать BotHub, GPTunnel и Chad AI.

BotHub подойдет тем, кто использует ИИ от случая к случаю и не готов оплачивать фиксированную подписку за целый месяц ради 2 часов работы в нейронке.

Оплата идет по фактическому использованию, есть возможность работать с документами и создавать корпоративные базы знаний. Из минусов: крайне сложно заранее прогнозировать месячные расходы.

GPTunnel удобен как универсальный рабочий инструмент. Позволяет быстро сравнивать ответы разных моделей, работать с большими файлами и получать черновую аналитику по отчетам, исследованиям и данным CRM. Минус – качество «на выходе» сильно зависит от постановки задачи: без навыка написания грамотного промта можно получить поверхностный результат.

Chad AI ориентирован на пользователей, которым важен предсказуемый бюджет и простота работы. Сервис предлагает большое количество готовых шаблонов для маркетинговых задач и подходит для быстрого старта без глубокого погружения в промт-инжиниринг. Минус – менее удобен для сложной аналитики и работы с большими массивами данных.

НО. Любой агрегатор ≠ инструмент для финального принятия решений по рынку. Это инструмент для черновой аналитики и гипотез, а не источник истины.

Агрегатор	Моделей	Тип оплаты	Использование
GPTunnel	100+	За разные типы генерации – pay-as-you-go	Маркетолог, аналитик, разработчик
ChadGPT	50+	Подписка	Предприниматель, бюджетный старт
BotHub	Несколько десятков	Токены – pay-as-you-go	Когда используется редко или по ситуации

Промт-инжиниринг: как заставить ИИ учитывать вашу реальность

Почему «напиши стратегию» – плохой запрос

Как уже писала, любая не-российкая нейросеть обучена в первую очередь на западных данных. Поэтому она чаще всего предлагает Google Ads вместо Яндекса, считает экономику в долларах и игнорирует локальные законы

И запрашивающий получает красивый, но бесполезный ответ.

Как правильно сделать запрос нейросети.

Принципиальный момент: ИИ не «знает контекст» – вы должны его правильно задать. И чем точнее описана реальность – тем ближе ответ к жизни.

Чтобы ИИ начал учитывать российскую специфику, в вашем запросе должно быть учтено 5 моментов.

1. Роль. Пример: «ты – коммерческий директор с 12-летним опытом работы на B2B-рынке Урала».

2. Контекст бизнеса (без этого, простите, будет прекрасная «универсальная чушь»). Пример: ниша / регион / целевая аудитория / сумма чека/ конкуренты.

3. Ограничения (самое важное). Именно здесь появляется «Россия». Пример: «работаем только в РФ» / «используем для рекламы Яндекс.Директ и VK» / «расчёты в рублях».

4. Чёткая задача. Пример. Не «напиши стратегию», а «проработай 3 варианта привлечения десяти B2B-клиентов в Москве через Яндекс.Директ».

5. Формат ответа (чтобы не получить «простыню текста»). Пример: таблица/ план из 10 пунктов/ список из 3 гипотез.

Примерный шаблон промта

Ты – [роль].

Компания: [название]

Ниша: [ниша]

Регион: [город/РФ]

Целевая аудитория: [кто покупает]

Средний чек: [сумма]

Конкуренты: [список]

Ограничения:

• работаем только в России
• каналы: Яндекс.Директ, VK Реклама; Meta запрещена, Google Ads ограничен
• оплата через российские системы
• все расчёты в рублях
• учитывай все ограничения российского законодательства.

Задача: [что нужно сделать]

Формат: [таблица / список / шаги]

Как «заземлить» ИИ

Стоит добавить реальные данные для ИИ (загрузить вложением / прописать в промте / дать ссылку на сайт).

Что можно загрузить? Например, выгрузку из CRM, статистику рекламы, данные Wordstat, отзывы клиентов, анализ конкурентов…

Никогда не загружайте в ИИ: персональные данные, коммерческую информацию (договоры, конкретные финансовые отчеты, свою стратегию и т.д.). Это должны быть обезличенные отчеты или агрегированные данные, если вы не хотите утечек или использования этих данных для обучения западных моделей.

Без данных ИИ фантазирует, а с данными – начинает думать, опираться на цифры, давать более конкретные рекомендации.

Но полностью ошибки не исчезнут – проверка всё равно нужна. В моей практике недавно был пример, когда ИИ неверно сделал расчет в гипотезе. Если бы не обнаружили при проверке – слили бы бюджет.

Частые ошибки предпринимателей

1. Писать запрос как в поисковике, типа «стратегия развития бизнеса». Получите универсальный текст «ни о чем».

2. Не ставить ограничений – ИИ решит, что вы работаете по всему миру

3. Не давать цифры или конкретные данные – ответ тоже будет абстрактным.

4. Один запрос = один ответ, без альтернатив. Лучше, когда один запрос → 2–3 варианта → сравнить → выбрать.

ИИ – не эксперт, а всего лишь инструмент. Он ускоряет анализ, помогает генерировать идеи, но не выдает «правильные решения» и даже не гарантирует точность.

Если вы не уверены в своих знаниях рынка или навыках промт-инжиниринга – поручите работу маркетологу.

Карта маркетинговых ИИ-возможностей: что – делегировать, а что – не стоит

Что предприниматель реально может сделать сам с помощью ИИ без привлечения маркетолога

1. Подготовка контент-основы (НЕ готовых текстов). ИИ можно использовать для создания контент-плана, тезисов постов и статей, структурирования материалов, генерации вариантов заголовков и офферов

Но публиковать тексты «как есть» из нейросети – это риск. Потому что:

а) могут быть проблемы с SEO (поисковики хуже ранжируют шаблонный контент);

б) начнете терять доверие аудитории (тексты «гладкие, но пустые»),

в) есть риск потерять уникальный tone of voice и стиль бренда.

Т.е., ИИ хорош для черновика, но финальный текст – лучше руками.

2. Генерация гипотез и идей. ИИ отлично подходит для разработки вариантов офферов, идей рекламных креативов, направлений тестов. Это действительно ускоряет «нулевой этап» маркетинга.

3. Сбор открытой информации о конкурентах. ИИ поможет выгрузить информацию с сайтов, сравнить офферы и отзывы, структурировать в таблицу, собрать данные по запросам конкурентов в поиске, подсказать сильные и слабые стороны на базе собранной информации. Но список конкурентов лучше формировать самому (особенно, если вы работаете в рамках региона, а не всей России), чтобы избежать галлюцинаций нейросети.

Такая аналитика полезна как «быстрый аудит», но не заменяет стратегический анализ.

4. Подготовка рекламных черновиков: написать тексты объявлений, сделать несколько вариантов для A/B-теста, сгенерировать визуалы – с этим ИИ справится. И этого достаточно для запуска первых кампаний.

5. Анализ отзывов и клиентских болей. ИИ помогает структурировать отзывы, выделить частые проблемы, сформулировать триггеры и шаблоны ответов на позитивные отзывы.

6. Черновая работа с данными. ИИ под силу сделать сводку из таблиц, увидеть базовые закономерности. Но вам стоит проверять, какие данные загружены, и не доверять выводам без проверки.

7. Подготовка простых отчётов и презентаций. Нейросеть способна оформить отчёт, структурировать данные, сделать первичные (не финальные!!!) выводы.

8. Подготовка к запуску рекламы. Поможет сформулировать тезисы по целевой аудитории, описать сегменты, наметить гипотезы. Но не выберет окончательно стратегию продвижения.

Чего не стоит доверять ИИ, а лучше отдать маркетологу

1. Аналитика маржинальности и экономики: расчет unit-экономики, прибыльности каналов, влияние маркетинга на финансовые результаты.

2. Выбор прибыльных сегментов/ продуктов и стратегии продаж: что продавать в несезон, какие продукты масштабировать, а какие – убирать.

3. Распределение маркетингового бюджета: в какие каналы инвестировать, что – сокращать, что и почему окупается / не окупается.

4. Полноценный анализ конкурентов – это не только аудит сайтов конкурентов, но и сравнительная аналитика эффективности рекламы, офлайн-активностей и продаж.

5. Полноценная аналитика рынка, ее оцифровка и интерпретация: у ИИ нет доступа к информации из закрытых источников (Росстат, ФТС и др.) и инсайдерским данным + нет опыта в конкретной регионально-нишевой ситуации, чтобы проработать грамотные выводы и сильные стратегии. Доверив нейросетям прогнозы, стратегии, рекомендации, вы скорее всего получите «среднюю температуру по больнице», а не профессиональный рецепт для лечение вашей «болезни».

6. Построение воронки продаж и клиентских программ: здесь нужны не только ваши реальные конверсии и чеки (которые можно как раз подгрузить), но информация по рынку, понимание узких мест и связка с отделом продаж.

7. Интерпретация данных. ИИ способен обнаружить закономерности. Но, чтобы объяснить причины, оценить риски и последствия для бизнеса, по-прежнему нужен специалист.

8. Стратегия и позиционирование: выбор прибыльного направления развития среди альтернатив, формирование УТП и приоритезация.

9. Сквозная аналитика в связке «реклама – атрибуция – CRM – связь с выручкой и маржинальностью».

Можно продолжать оба списка, но упрощу задачу: если ошибка стоит дорого –
это задача маркетолога, а не ИИ. По крайней мере до тех пор, пока бизнесу важно не количество сгенерированных идей, а их влияние на продажи, маржинальность и прибыль.

Именно поэтому сегодня всё большую ценность приобретает не генерация контента сама по себе, а способность связать маркетинг, продажи и финансовый результат компании в единую систему принятия решений.

Именно поэтому в своей работе я оцениваю маркетинг не по количеству действий, а по их влиянию на продажи, маржинальность и прибыль бизнеса. На этом принципе построена и Стратегическая система управляемой прибыли.

Так нужен ли маркетолог, если в компании появился ИИ?

В подготовке текстов, поиске информации, генерации идей и черновой аналитике нейросеть действительно способна частично заменить специалиста.

Но чем дороже цена ошибки, тем опаснее полностью полагаться на ИИ.

Нейросеть помогает быстрее работать. Но она не обладает полной информацией о бизнесе, не отвечает за последствия своих рекомендаций и не несёт ответственности за финансовый результат компании.

Поэтому лучший результат сегодня получают не те, кто заменяет специалистов нейросетями, а те, кто усиливает специалистов нейросетями.

Экономия на маркетологе может стоить вам сотню тысяч рублей в месяц. Ошибка в стратегии, позиционировании, интерпретации рынка – десятки и даже сотни миллионов, потерю репутации и доли рынка.

Именно поэтому нейросеть стоит рассматривать как инструмент. Но не как замену профессиональной экспертизе.

Когда цена ошибки измеряется миллионами, экономия перестаёт быть экономией.

Фото из архива Ольги Серковой

[1] Принадлежит запрещенной в РФ организации Meta

[2] Принадлежит запрещенной в РФ организации Meta