ChatGPT как личный ассистент: реальные примеры делегирования задач нейросети

В начале марта я участвовала в эксперименте, вдохновлённым статьёй IT-Agency про использование нейросети в качестве ассистента в работе и бытовых задачах.

Я проверила, может ли ChatGPT стать полноценным рабочим инструментом, помогающим в ежедневной работе:

• анализировать данные,
• готовить исследования, структурировать задачи и ускорять рутину,
• давать обратную связь.

Значительная часть рутины маркетолога — это аналитика, сбор данных, подготовка медиапланов и поиск семантики. Эти процессы требуют не креативности, а внимательности и времени. Именно такие задачи я поручила ИИ-ассистенту.

В течение недели я использовала ChatGPT в разных рабочих сценариях: от исследования рынка и анализа рекламных кейсов до планирования недели и подготовки таблиц. В статье расскажу, что удалось ускорить, где ИИ действительно помогает, а где без человека всё равно не обойтись.

Какие задачи я делегирую ИИ-ассистенту

Во время эксперимента я использовала ChatGPT в таких задачах, как:

• исследование рынка и сбор кейсов конкурентов;
• уточнение данных для медиапланирования;
• перенос и структурирование данных в таблицы;
• сортировка и кластеризация семантики для рекламных кампаний;
• планирование рабочей недели.

Ниже расскажу о нескольких задачах, где ИИ-ассистент оказался особенно полезным.

Исследование конкурентов, которое помогает клиенту доказать стратегию продвижения

Одна из задач, где ChatGPT оказался очень эффективным, — небольшое исследование рынка для клиента.

Задача

Клиенту нужно доказать руководству эффективность рекламных кампаний. Из-за экономической ситуации есть риск, что бюджет попадёт под сокращение, но компании это не выгодно, так как мы добились очень хороших показателей. Поэтому клиент дал нам задачу провести исследование рынка и помочь в аргументации позиции. Изначально планировалось заложить на него дополнительный бюджет.

Решение

Чтобы помочь коллегам, я попробовала найти решение с помощью ChatGPT. Сначала собрала кейсы конкурентов в той же нише. В итоге получилось около 13 проектов с открытой статистикой. Все кейсы я вручную перенесла в единый документ, чтобы отправить на анализ следующие данные:

• рекламный бюджет;
• объём лидов;
• CTR;
• CR;
• CPC;
• CPM;
• CPA;
• CPL.

После этого передала файл ChatGPT и попросила сделать сравнительный анализ CPA, CPL и найти корреляцию с объёмом лидов и заявок.

Так же мы обнаружили корреляцию в кейсах: чем выше объём заявок, тем дешевле лид с контекстной рекламы — поэтому занижать рекламный бюджет не всегда целесообразно, это может привести к поломке наработанных показателей.

Результат

Наши показатели оказались в группе «Хороший CPL».

Так же мы обнаружили корреляцию в кейсах: чем выше объём заявок, тем дешевле лид с контекстной рекламы — поэтому занижать рекламный бюджет не всегда целесообразно, это может привести к поломке наработанных показателей.

Также же мы узнали самые частые действия, которые делают конкуренты для снижения цены лида:

• Настройка сквозной аналитики;
• Реструктуризация и чистка семантики;
• Оптимизация стратегий;
• Доработка сайта;
• В креативах — акцент на «болях» аудитории.

Мы получили понятную картину рынка и смогли оценить качество результатов наших рекламных кампаний без дополнительных трудозатрат. В дальнейшем клиент использовал эту информацию для защиты рекламного бюджета.

Исследование конкурентов для медиаплана и выигранный тендер

Ещё одна задача, где ChatGPT помог ускорить работу, — подготовка медиаплана для участия в тендере.

Задача

Нужно подготовить медиаплан для таргетированной рекламы во ВКонтакте и Telegram Ads. Проект участвовал в тендере на долгосрочное сотрудничество, поэтому требовалась максимальная точность расчётов.

А для неё нужны данные, поэтому я отправилась исследовать рынок и выяснять показатели рекламных кампаний конкурентов: CTR, CPC, среднюю цену лида в нашей нише.

Решение

Я собрала кейсы конкурентов — около 10 проектов с открытыми данными. Для каждого зафиксировала ключевые показатели рекламных кампаний. Затем передала ChatGPT и попросила:

• структурировать показатели;
• проанализировать результаты;
• посчитать усреднённые значения по основным метрикам.

На основе этих данных мы рассчитали медиаплан: от объёма показов до количества лидов. Подписки и заявки на сайте считали отдельно, чтобы точнее оценить воронку.

Результат

ChatGPT вывел рыночные показатели CTR, CPC и среднюю цену лида. Это помогло скорректировать медиплан.

Расчёты соответствовали реальным показателям рынка. Клиент оценил точность, и она вызвала доверие. Мы выиграли тендер и запустили сотрудничество с партнёрами. Сейчас готовимся запускать таргетированную рекламу.

Сортировка и кластеризация семантики для рекламных кампаний

Ещё одна задача, где ChatGPT заметно ускоряет работу, — подготовка семантики для рекламных кампаний. Но важно понимать, что нейросеть не способна сама собрать её — только придать заранее прописанную структуру.

Задача

Мы планировали запуск поисковых кампаний в конкурентном аукционе. Предстояло собрать семантику для нового направления, провести мини-исследование спроса в Wordstat и тщательно кластеризовать ключи, чтобы уже на запуске мы получили целевой KPI.

Решение

Сначала я вручную собрала базовую семантику — примерно 500 запросов на одно направление. После этого передала список запросов ChatGPT и попросила:

• отсортировать запросы;
• сгруппировать их по тематикам;
• исключить неподходящие;
• оформить результат в таблицах.

ИИ-ассистент быстро разобрал список и вернул результат уже в структурированном виде. Дальше я упаковала семантику в таблицу по группам и отправила оформленный файл клиенту, а он поблагодарил за оперативность.

Результат

Это позволило в несколько раз быстрее подготовить файлы для рекламных кампаний и привести семантику в аккуратный вид.

Основную аналитическую работу я всё равно проверяю вручную, но ChatGPT снимает значительную часть рутинной обработки данных.

Планирование личного расписания на неделю

Кроме аналитических задач я использую ChatGPT и для планирования работы.

Иногда задач накапливается слишком много: основная работа, подготовка рекламных кампаний, аналитика, контент для блога. В такой ситуации легко схватиться за всё сразу и потерять фокус.

Задача

Составить рабочее расписание на неделю так, чтобы успеть выполнить задачи по проектам и подготовить контент для блога.

Решение

Я передала ChatGPT список задач и описала контекст: какие задачи относятся к основной работе, а какие — к личным проектам.

После этого попросила ассистента:

• расставить приоритеты;
• выделить самые важные задачи недели;
• предложить реалистичное расписание.

Результат

ChatGPT предложил понятный план недели и распределил приоритеты. Более того, он объяснил причины, почему то или иное дело более важное. Это помогло понять, какие задачи стоят внимания здесь и сейчас, а что можно отложить на потом без ущерба для работы.

Такой подход помогает быстрее навести порядок в задачах и снять ощущение перегруженности.

Так же я осознаю, что у ИИ-ассистента есть проблема: поддакивание из-за адаптации под личность пользователя — поэтому он бывает слишком мягким и необъективным. Но этот «баг» легко исправить.

Совет 2: чтобы получать качественные ответы, я прописываю правила в настройках профиля и иногда указываю их прямо в задачах:

«Показывай когнитивные искажения. Не повторяйся», — это сильно улучшает качество ответов.

Такая настройка позволяет решить ещё одну проблему — расслабление мозга. Я предпочитаю разиваться, поэтому после делегирования задач всегда прошу обратную связь, чтобы в будущем уметь делать их самостоятельно.

Поэтому после каждой успешной задачи я спрашиваю обратную связь и добавляю запросы: «Как сделать лучше? Что ещё добавить?»

Совет 3: под каждую задачу выбирайте правильные нейросети:

• ChatGPT хорош в обратной связи и анализе текстовой информации;
• если вам нужны картинки, обращайтесь к Nano Banana и Gemini;
• если код — к Cloude;
• если видео — к Hgen.

Не останавливайтесь только на одной нейросети. Изучайте их функционал и берите лучшее из доступного. Тогда вы откроете для себя огромные возможности.

Заключение

Эксперимент с ChatGPT показал мне простую вещь: нейросети лучше всего работают там, где нужно ускорить рутинные процессы.

Сбор данных, анализ таблиц, сортировка запросов, подготовка структуры исследования — всё это задачи, которые ИИ-ассистент заметно ускоряет. При этом ключевые решения, проверка результатов и стратегия всё равно остаются на стороне специалиста.

За неделю эксперимента я убедилась, что ChatGPT действительно способен стать рабочим помощником в интернет-маркетинге и не только. Он помогает быстрее разбираться с объёмными задачами, структурировать информацию и экономить время на технических этапах работы.

Если вы хотите попробовать использовать ChatGPT как личного ассистента, начните с простого:

• выберите одну рутинную задачу, которая регулярно занимает время;
• разбейте её на шаги;
• передайте нейросети один из этапов.

Со временем появится собственная система работы с ИИ-ассистентом. И тогда он станет не просто инструментом для экспериментов, а частью ежедневной работы.