Научитесь писать промпты правильно. Работаем с ChatGPT через фреймворки

[Задача ]: Используя модель AI for Audience Expansion, найди новые сегменты потребителей, похожих на текущих клиентов, и адаптируй подход под продвижение [входные данные ].

[Контекст ]: Не ограничивайся простым поиском аналогий – проанализируй, почему существующие клиенты уже ценят этот продукт. Какие их особенности можно использовать для поиска новых групп?

[Входные данные ]: [входные данные]

[Формат ]: Сначала объясни, что такое AI for Audience Expansion, затем покажи свой ход мыслей [шаг за шагом ], применяя модель к этой ситуации. Опиши, какие демографические и поведенческие факторы ты считаешь наиболее значимыми, и как на их основе можно найти новых пользователей.

[Дополнительно ]: Предложи 2–3 потенциальных сегмента новых пользователей для таргетирования, которые пока не используют данный продукт, но имеют высокую вероятность интереса к ним.»

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

Ниша

Продукт

Список существующих клиентов или пользователей (Seed Audience)

Это базовая аудитория, на основе которой будет строиться расширение. Обычно это список идентификаторов пользователей, email-адресов или других уникальных меток, которые позволяют системе определить целевую группу.

Данные о поведении пользователей

Включают историю взаимодействий с продуктом или сервисом: посещения сайта, время просмотра, клики, конверсии, покупки, просмотренные страницы и другие действия, характеризующие интересы и вовлеченность.

Демографические данные

Возраст, пол, местоположение, уровень дохода, семейное положение и другие характеристики, которые помогают точнее описать целевую аудиторию.

Интересы и предпочтения

Данные о темах, категориях товаров, контенте или брендах, которые интересуют пользователей. Эти данные могут собираться через анкетирование, поведенческий анализ или сторонние источники.

Технические данные устройств

Тип устройства (мобильный, десктоп), операционная система, браузер, приложения, используемые сетевые каналы – всё это может быть использовано для более точного таргетинга.

Контекст времени и частоты активности

Когда и как часто пользователи взаимодействуют с продуктом – это помогает понять паттерны поведения и выбрать лучшее время для рекламных коммуникаций.

Целевые метрики и KPI

Хотя это не данные пользователя, но важно указать, какие цели преследует маркетолог: увеличение конверсии, рост числа регистраций, удержание, повторные покупки и т.п. Это влияет на алгоритм выбора расширенной аудитории.

Ограничения и фильтры аудитории

Например, исключение пользователей из определённого региона, возрастной группы или тех, кто уже совершил нужное действие.»

Пример входных данных для AI for Audience Expansion

Ниша:

Онлайн-образование. Платформа, предлагающая курсы по программированию и веб-разработке для начинающих и профессионалов.

Продукт:

Подписка на онлайн-курсы по разработке на Python, JavaScript и созданию Full-Stack приложений. Также доступны практикумы, тесты и сертификаты.

Существующая аудитория (Seed Audience):

Список из 5000 email-адресов пользователей, зарегистрировавшихся за последние 6 месяцев. Эти пользователи уже прошли хотя бы один бесплатный урок или оформили пробную подписку.

Данные о поведении пользователей:

Изучены данные за последние 3 месяца:

Среднее время сессии – 12 минут.

40% пользователей просматривают более трёх страниц за визит.

15% добавляют курсы в избранное.

8% совершили покупку полного курса.

Чаще всего просматриваемые темы: "Введение в Python", "Основы фронтенд-разработки", "Работа с API".

Демографические данные:

Возраст: от 18 до 45 лет, основная группа – 22–35 лет.

Пол: 70% мужчины, 30% женщины.

Местоположение: Россия, Украина, Беларусь, Казахстан, Грузия.

Уровень дохода: средний и выше среднего (относительно стран проживания).

Образование: высшее или незаконченное высшее.

Интересы и предпочтения:

На основе опросов и анализа поведения:

Интересуются IT, технологиями, стартапами, карьерой в сфере tech.

Часто читают технические блоги, следят за YouTube-каналами по программированию.

Любят практический подход, проекты, реальные кейсы.

Активно участвуют в онлайн-сообществах (Telegram-чаты, Reddit, Dev.to).

Технические данные устройств:

65% используют мобильные устройства, 35% – десктоп.

Операционные системы: Android (55%), iOS (10%), Windows (30%), macOS (5%).

Браузеры: Chrome (основной), Safari, Firefox.

Большинство активны через Wi-Fi, часто заходят из дома или кафе.

Контекст времени и частоты активности:

Пиковая активность: вечером с 19:00 до 22:00 по местному времени.

Дни недели: вторник, среда, четверг.

Средняя частота посещений: 2–3 раза в неделю.

Пользователи, которые заходят чаще 4 раз в неделю, конвертируются в платные подписки на 25% чаще.

Целевые метрики и KPI:

Увеличить число платных подписок на 30% за ближайшие 3 месяца.

Повысить конверсию из пробной подписки в платную минимум на 20%.

Расширить аудиторию на 50% за счёт привлечения новых пользователей, похожих на существующих.

Ограничения и фильтры аудитории:

Не таргетировать пользователей старше 45 лет.

Исключить регионы: страны Западной Европы и США (высокая стоимость рекламы, низкая конверсия).

Не показывать рекламу тем, кто уже имеет активную подписку.

Отфильтровать пользователей, не открывавших письма или не заходивших в приложение более 30 дней.

AI for Competitive Analysis

Что это

Анализ конкурентов с помощью ИИ

Описание

Собирает и анализирует данные о действиях конкурентов в реальном времени

Пример промпта

«[Роль ]: Ты маркетолог по конкурентоспособности, специализирующийся на применении искусственного интеллекта в маркетинговой аналитике.

[Задача ]: Проведи анализ конкурентов в категории входные данные, используя данные из открытых источников, таких как URL конкурентов , товарные карточки , отзывы и рекламные кампании.

[Контекст ]: Не ограничивайся простым перечислением цен или функций – проанализируй, какие стратегии используют конкуренты, как они позиционируют свои продукты и услуги, и какие преимущества могут быть использованы твоей командой.

[Формат ]: Сначала объясни, что такое [AI for Competitive Analysis ], затем покажи свой ход мыслей [шаг за шагом ], применяя модель к этой ситуации. Опиши, какие данные ты собрал, как их интерпретировал и какие выводы сделал.

[Дополнительно ]: Предложи 2–3 стратегических рекомендации по усилению конкурентных преимуществ вашего продукта на основе полученных данных.

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

1. Общая информация о конкурентах

Названия компаний-конкурентов

Их сегмент рынка, география присутствия

Объем выручки, количество сотрудников, статус компании (частная, публичная)

Рыночная доля

2. Продукты и услуги

Перечень продуктов или услуг

Цены на продукты/услуги

Характеристики товаров (например, технические параметры, функционал)

Уникальные предложения (USP)

3. Маркетинговая активность

Рекламные кампании (включая тексты объявлений, каналы продвижения)

Контент в соцсетях и блогах

SEO-стратегии (ключевые слова, посещаемость сайтов)

Email-рассылки, акции и скидки

4. Ценовая политика

Сравнение цен на аналогичные товары или услуги

Динамика изменения цен во времени

Стратегии ценообразования (представление скидок, пакетные предложения и т.д.)

5. Отзывы и мнения клиентов

Отзывы на сайтах, маркетплейсах, в социальных сетях

Оценки в Google, Яндекс, App Store, Play Market (для приложений)

Тематический анализ отзывов (NLP) для понимания сильных и слабых сторон у конкурентов

6. Партнерские и дистрибьюторские сети

Список партнеров

Местоположение магазинов, филиалов

Интеграции с другими платформами или сервисами

7. Финансовые показатели (если доступны)

Годовые отчеты (для публичных компаний)

Показатели роста или снижения доходов

Инвестиции в R and D, рекламу, инновации

8. Технологии и цифровые инструменты

Технологии, используемые на сайте или в продуктах

Использование AI, Big Data, автоматизации

Присутствие в облачных экосистемах, мобильных платформах

9. HR-данные и кадровый состав

Вакансии и набор персонала

Репутация работодателя

Ключевые специалисты и их опыт

10. Юридическая и регуляторная среда

Патенты, судебные дела

Соответствие нормативам и стандартам

Изменения в законодательстве, влияющие на бизнес»

Пример заполненных входных данных для анализа конкурентов с использованием AI

1. Общая информация о конкурентах

Конкуренты:

ООО "ТехноСити" – крупный игрок на российском рынке потребительской электроники.

АО "Электро-Маркет" – публичная компания, работает по всей стране и частично в СНГ.

ИП "Смарт Гаджетс" – небольшой онлайн-ритейлер, специализирующийся на смартфонах и аксессуарах.

Сегмент рынка: потребительская электроника, онлайн и офлайн продажи.

География присутствия: "ТехноСити" – федеральная сеть; "Электро-Маркет" – Россия, Казахстан, Беларусь; "Смарт Гаджетс" – Москва и МО.

Объем выручки (2023):

ТехноСити – 85 млрд руб

Электро-Маркет – 140 млрд руб

Смарт Гаджетс – 1,2 млрд руб

Рыночная доля:

ТехноСити – 22%

Электро-Маркет – 36%

Смарт Гаджетс – 3%

2. Продукты и услуги

ТехноСити:

Продуктовая линейка: телевизоры, ноутбуки, бытовая техника, умные часы, аудиотехника.

Цены: средний ценовой уровень, есть бюджетные и премиум категории.

Уникальное предложение: бесплатная доставка в день заказа в крупных городах, расширенная гарантия.

Электро-Маркет:

Продуктовая линейка: аналогична, с акцентом на бытовую технику и крупногабаритную электронику.

Цены: ниже среднего, за счет оптовых закупок.

Уникальное предложение: рассрочка без переплат, собственные сервисные центры.

Смарт Гаджетс:

Продуктовая линейка: смартфоны, наушники, умные часы, чехлы.

Цены: высокая конкурентность, часто проводятся flash-распродажи.

Уникальное предложение: индивидуальный подход к клиентам, персональные рекомендации.

3. Маркетинговая активность

ТехноСити:

Рекламные кампании: YouTube, Instagram, TikTok, контекстная реклама Google.

Соцсети: регулярные посты, обзоры товаров, челленджи.

SEO: высокая посещаемость сайта, использование коммерческих ключевых слов.

Email-рассылки: еженедельные, с акциями и персонализированными предложениями.

Электро-Маркет:

Рекламные кампании: ТВ, радио, баннеры в метро.

Соцсети: меньше активности, больше ориентированы на информационный стиль.

Email-рассылки: раз в две недели, с общими предложениями.

Смарт Гаджетс:

Рекламные кампании: TikTok, VK, Instagram.

Соцсети: много пользовательского контента, живые трансляции с тестами устройств.

Email-рассылки: нет систематических, используется только при новых поступлениях.

4. Ценовая политика

Все три компании предлагают похожие продукты, но цены отличаются:

"Электро-Маркет" предлагает самые низкие цены на крупную бытовую технику.

"ТехноСити" стабильнее сохраняет уровень цен, но часто дает бонусы.

"Смарт Гаджетс" делает фокус на гибкое ценообразование: скидки до 30% в зависимости от спроса.

Пакетные предложения: "ТехноСити" и "Электро-Маркет" предлагают комплекты со скидкой (например, смартфон + чехол + наушники).

Динамика цен: все участники снижают цены в конце квартала для увеличения оборота.

5. Отзывы и мнения клиентов

ТехноСити:

Оценки: 4.5/5 на Яндекс.Маркете, 4.3/5 в Google.

Преимущества: скорость доставки, удобство выбора.

Недостатки: иногда завышенные цены, сложности с возвратом.

Электро-Маркет:

Оценки: 4.2/5 на большинстве платформ.

Преимущества: доступные цены, хорошие сервисные центры.

Недостатки: долгая доставка в регионах, не всегда корректные менеджеры.

Смарт Гаджетс:

Оценки: 4.7/5 на Яндекс.Маркете, положительные отзывы о персональном подходе.

Тематический анализ показывает: клиенты ценят оперативность и качество обслуживания.

6. Партнерские и дистрибьюторские сети

ТехноСити:

Собственные магазины в 50+ городах России.

Партнеры: Ozon, Wildberries, DNS.

Интеграции: API для маркетплейсов, мобильное приложение.

Электро-Маркет:

Филиалы в крупных городах, пункты самовывоза.

Партнеры: М.Видео, СберМегаМаркет.

Интеграции: CRM-системы, B2B-порталы.

Смарт Гаджетс:

Только онлайн-продажи.

Партнеры: VK, Telegram-каналы, независимые блогеры.

Интеграции: Tilda, MTS PJSC для SMS-рассылок.

7. Финансовые показатели

ТехноСити:

Выручка 2023: 85 млрд руб (+12% к прошлому году)

R and D: 3% от бюджета, инвестиции в автоматизацию складов.

Электро-Маркет (публичная компания):

Выручка: 140 млрд руб (+8%)

Инвестиции в рекламу: 12 млрд руб в год

Инновации: развитие собственной логистической сети

Смарт Гаджетс:

Выручка: 1,2 млрд руб (+25%)

Не раскрывает данные по инвестициям, но активно развивает онлайн-платформу.

8. Технологии и цифровые инструменты

ТехноСити:

Использует AI для персонализации каталога и прогнозирования спроса.

Внедрены облачные решения (AWS), мобильное приложение с голосовым поиском.

Электро-Маркет:

Big Data для анализа поведения клиентов.

Чат-боты в мессенджерах, сайт адаптирован под голосовые помощники.

Смарт Гаджетс:

Использует простую CRM-систему и автоматизированные email-рассылки.

Минимальное внедрение AI, но активно использует аналитику в Telegram-каналах.

9. HR-данные и кадровый состав

ТехноСити:

Более 15 000 сотрудников.

Регулярные наборы: маркетологи, аналитики, IT-специалисты.

Репутация работодателя: высокая, есть внутренние тренинги и карьерный рост.

Электро-Маркет:

Более 22 000 сотрудников.

Ключевые специалисты: опытные профессионалы из банковской и retail-сфер.

Активное участие в HR-рейтингах.

Смарт Гаджетс:

До 30 человек.

Молодая команда, фокус на digital-экспертизу.

Открытые вакансии: SMM-менеджер, контент-мейкер.

10. Юридическая и регуляторная среда

ТехноСити:

Несколько судебных дел по вопросам качества товара, но в целом хорошее соответствие нормативам.

Активно участвует в обсуждении законопроектов по электронной торговле.

Электро-Маркет:

Есть зарегистрированные патенты на программное обеспечение для управления логистикой.

Положительно прошел проверки Роспотребнадзора.

Смарт Гаджетс:

Нет судебных дел, но мало внимания уделяется регистрации прав на контент.

Следит за изменениями в законодательстве о защите персональных данных.

AI-Driven User Engagement Framework

Что это

Фреймворк повышения вовлеченности

Описание

Система, которая предлагает действия для увеличения лояльности пользователей

Пример промпта

«[Роль ]: Ты product manager , специализирующийся на использовании искусственного интеллекта в маркетинге и управлении опытом пользователя.

[Задача ]: Разработай стратегию повышения вовлечённости пользователей с помощью AI-Driven User Engagement Framework , адаптированной под продвижение [входные данные]

[Контекст ]: Не ограничивайся простыми push-уведомлениями – проанализируй, как можно создать долгосрочные отношения с аудиторией через персонализированные сообщения, награды, образовательный контент или экосистему бренда.

[Формат ]: Сначала объясни, что такое AI-Driven User Engagement Framework , затем покажи свой ход мыслей шаг за шагом, применяя модель к этой ситуации. Опиши, какие данные ты анализировал, какие точки вовлечённости наиболее важны и какие действия могут повысить интерес к продукту.

[Дополнительно ]: Предложи 2–3 конкретных рекомендации по push-уведомлениям, наградам или контенту , которые помогут удерживать внимание аудитории и повышать лояльность.»

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

1. Данные о пользователе

Это информация, характеризующая самого пользователя:

Демографические данные: возраст, пол, местоположение, язык.

Профиль пользователя: интересы, предпочтения, подписки, настройки.

Учетные данные: ID, email, история регистрации и авторизации.

Сегментация: принадлежность к группам (например, новичок, VIP, неактивный пользователь).

2. Поведенческие данные

Информация о том, как пользователь взаимодействует с продуктом:

Посещаемость: дата и время последнего посещения, частота использования.

Путь пользователя: клики, прокрутка, просмотр страниц, переходы между разделами.

Взаимодействие с контентом: лайки, комментарии, шеринг, сохранение.

Конверсии: покупки, подписки, регистрация, выполнение целевых действий.

Отказы и отток: длительное отсутствие активности, отписки, жалобы.

3. Контекстуальные данные

Данные, которые дают информацию о текущей ситуации:

Устройство и платформа: тип устройства (мобильный/десктоп), ОС, браузер.

Геолокация: текущее местоположение пользователя.

Время суток и день недели.

Тип подключения к интернету, скорость сети.

4. Контентные данные

Информация о доступном контенте или продуктах:

Категории контента, теги, темы.

Метаданные: дата публикации, популярность, рейтинг.

Характеристики продуктов (если это e-commerce): цена, наличие, описание.

История изменений контента: обновления, архивирование.

5. Ранее примененные действия и рекомендации

Данные о том, какие действия уже совершались в рамках системы вовлечения:

История отправленных уведомлений, пушей, email-рассылок.

Ранее показанные рекомендации и их результаты.

Реакция пользователя на прошлые кампании: открывал ли, нажимал ли, игнорировал.

6. Данные из внешних источников

Могут использоваться для дополнительной персонализации:

Социальные сети: активность, интересы, друзья.

CRM-системы: история взаимодействий с поддержкой, заказы.

Аналитические платформы: Google Analytics, Mixpanel и другие.

Открытые данные или API третьих сторон (например, погода, события, тренды).

7. Обратная связь от пользователей

Прямые сигналы, помогающие лучше понять удовлетворенность:

Оценки, рейтинги, опросы, формы обратной связи.

Комментарии и отзывы.

Чат-диалоги с поддержкой или чат-ботами.»

Пример данных для AI-Driven User Engagement Framework

1. Данные о пользователе

Пользователь: ID – 48291

Имя: Анастасия Смирнова

Возраст: 28 лет

Пол: Женский

Местоположение: Москва, Россия

Язык интерфейса: Русский

Подписки: Подписана на рассылку новостей и обновлений

Настройки: Получать уведомления только в дневное время

Сегментация: Активный пользователь, часто взаимодействует с контентом

2. Поведенческие данные

Последнее посещение: 03.04.2025, 15:30 (МСК)

Частота использования: 4–5 раз в неделю

Путь пользователя: За последний визит перешла с главной страницы в раздел "Рекомендации", просмотрела 3 статьи, лайкнула одну из них

Взаимодействие с контентом: Лайков за месяц – 17, комментариев – 4, поделилась контентом 2 раза

Конверсии: Совершила покупку подписки на премиум-контент 3 месяца назад

Отказы и отток: Не наблюдалось

3. Контекстуальные данные

Тип устройства: Мобильный телефон

Операционная система: Android 13

Браузер: Chrome

Геолокация: Москва, Россия

Время суток: Посещение было совершено в обеденное время

Тип подключения: Мобильный интернет (4G), средняя скорость – 25 Мб/с

4. Контентные данные

Просмотренный контент:

– Новостная статья "Как начать инвестировать с нуля" (категория: Финансы, теги: инвестиции, старт, советы)

– Видеообзор приложения для управления бюджетом (категория: Технологии, теги: финансы, мобильные приложения)

– Рекомендованный курс "Личный бренд в соцсетях" (категория: Саморазвитие, теги: карьера, маркетинг)

Метаданные: Все материалы опубликованы в течение последних 2 недель, имеют высокий рейтинг (4.8 и выше)

5. Ранее примененные действия и рекомендации

Полученные уведомления:

– Уведомление о выходе нового курса (показано 01.04.2025, не открыто)

– Email с подборкой финансовых материалов (отправлен 02.04.2025, открыт, но без кликов)

Ранее показанные рекомендации:

– Предложены курсы по саморазвитию и блоггингу, одна рекомендация привела к просмотру

Реакция на кампании: Общая активность выше среднего уровня по платформе

6. Данные из внешних источников

Социальные сети:

– Активна в Instagram и Telegram, интересуется темами саморазвития и финансов

CRM-система:

– История обращений в поддержку: 2 обращения за последние полгода, решены положительно

Аналитика:

– Google Analytics: Высокая вовлеченность в мобильном приложении, низкий bounce rate

API сторонних сервисов:

– Интеграция с сервисом погоды позволила предложить контент «Как продуктивно работать дома в дождливую погоду»

7. Обратная связь от пользователей

Форма обратной связи: Оставила отзыв после прохождения курса:

"Курс дал много полезной информации, особенно понравились практические задания."

Чат-бот: Задавала вопросы по оформлению подписки, получила ответы

Участие в опросах: Приняла участие в опросе о предпочтительных форматах контента – отметила видео и интерактивные курсы

AI-Powered Ad Targeting

Что это

Таргетинг рекламы с ИИ

Описание

ИИ анализирует поведение для показа релевантной рекламы.

Пример промпта

«[Роль]: Маркетолог в сфере упаковочных решений

[Задача]: Разработать рекламную кампанию для продвижения

[Входные данные]: [входные данные]

[Формат результата]: Стратегия таргетированной рекламы

[Результат]: Концепция рекламной кампании с ИИ-таргетингом для повышения конверсии

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

Демографические данные пользователей

Это информация о возрасте, поле, уровне образования, семейном положении, доходе, месте проживания и других характеристиках. Эти данные помогают понять, к какой аудитории лучше всего подойдёт реклама.

Геолокационные данные

Данные о местоположении пользователя позволяют настраивать геотаргетинг – например, показывать рекламу только тем, кто находится в определённом городе или регионе.