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

1. Я лучше понимаю структуру данных и постепенно «впитываю» SQL.
2. 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

1. Получаю SQL-запрос от LLM.
2. Проверяю и отлаживаю данные.
3. Загружаю результаты обратно в LLM.
4. Строю выводы и визуализации.
5. 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!