Продолжаю рассказывать как ИИ помогает в жизни. В данном случае я доработал скрипт с помощью Cursor, который писал 5 лет назад.

Когда ты ведёшь десятки рекламных кампаний, даже рутинная задача типа минусовки может начать раздражать.

Лет пять назад я работал на проекте Яндекс.Здоровье. Мне нужно было быстро разбирать отчёты, чтобы понять, какие слова в поисковых фразах тянут кампанию вниз. Раньше это выглядело так: выгрузка из Директа → фильтрация фраз с плохими метриками → поиск закономерностей глазами. И вот ты уже часами скроллишь CSV и сходишь с ума.

В какой-то момент я начал изучать Python — и решил, что хватит страдать. Сделал скрипт, который:

— берёт выгрузку из Мастера отчётов,
— лемматизирует фразы (приводит слова к начальной форме),
— считает, насколько каждое слово влияет на конверсию и CPA,
— формирует CSV-отчёт, который сразу можно загрузить в шаблон Excel.

Внутри Excel — сводная таблица. Сразу видно, какие слова тянут вниз, а какие, наоборот, помогают. А если данных мало — выручает minCPA: он показывает, насколько плохо может сработать слово с 80% уверенностью. Это помогает понять, как слово поведёт себя, когда данных станет больше.

До скрипта один такой разбор занимал 2–3 часа. Теперь — меньше 10 минут. Стало проще ориентироваться в данных — без необходимости просматривать каждую поисковую фразу.

Ну а теперь бонус: я подготовил инструкцию и сам файл, который берёт отчёт из Мастера отчётов Яндекс.Директа, лемматизирует фразы и раскладывает слова по строкам.

Для Windows — исполняемый .exe, для Linux и Mac — скрипт на Python3. Пользуйся сам и делись с коллегами, если поможет:

→ Инструкция по созданию лемма-отчёта (упрощение минусации)

Обещал рассказывать, как ИИ помогает в повседневной работе. Сегодня — ещё одна такая история.

На днях нужно было помочь команде — создать несколько сот креативов. Руками я это делал давно. Раньше открывал каждую посадочную, выписывал УТП и ключевые факты, а потом писал объявления вручную. В этот раз решил подойти по-другому.

Я решил доверить сбор фактов и УТП — ИИ. А чтобы обойти ограничение с URL, за 20 минут создал простую программу в Cursor: она берёт HTML страницы и превращает его в markdown. Чистый текст со структурой, ссылками и таблицами — без дизайна.

Дальше проще. Написал промт и добавил контекст — слепок посадочной в markdown. Модель предлагала десятки вариантов заголовков и описаний под ключевые запросы. Мне оставалось только выбрать самые подходящие.

В итоге такой подход сэкономил мне почти вдвое больше времени на производство креативов, чем раньше. А на десерт — сам конвертер из HTML в markdown лежит бесплатно у меня на GitHub.

Чем больше неопределённости в мире, тем опаснее старая ошибка руководителей: думать, что сила — в том, чтобы знать всё. Одна из классических ловушек: говорить «я начальник, я лучше знаю». Часто это идёт от эго или страха показаться слабым. Руководитель перестаёт слушать команду, давит решения сверху и воспринимает несогласие как неуважение.

Но сила — в другом. В умении признать: «Я не всё знаю. Но мы можем проверить гипотезу». Недавно вышло исследование, которое переворачивает привычные представления о физике. И в научной среде это нормально: радоваться новым вопросам, а не бояться их. Новые открытия не ломают учёных. Они открывают новые дороги.

Руководитель силён не тем, что всё знает и умеет (хотя и это важно). Он силён тем, что умеет опираться на свою команду. Потому что иногда ответа нет ни у кого. И только команда, которая не боится вопросов, может найти новые способы прийти к результату.

А не просто «сгенерь мне что-нибудь»

Я всё чаще использую ИИ не как инструмент, а как собеседника. Не для того, чтобы он за меня что-то написал, а чтобы я сам лучше понял, что думаю. Например, этот пост появился именно так — я задал тему и попросил ИИ позадавать мне вопросы. Я отвечал, редактировал, формулировал. Получилось чище и чётче, чем если бы я просто сел и начал писать в стол.

Такой подход срабатывает в самых разных задачах: когда пишу новый промт; когда разбираю рассылку, видео или книгу по главам; когда записываю заметку в базу знаний (а ИИ помогает понять, что я вообще вынес). Или когда готовлюсь к встрече (к 1-to-1 или пресейлу). Или когда мне нужно решить проблему через ACT-подход.

ИИ в этот момент не автор, не исполнитель и не волшебник. Он — коуч, редактор, собеседник. Он не предлагает ответ, он вытаскивает мой. Причём делает это быстро, без пауз, без «блин, как бы начать».

Если писать самому — часто спотыкаешься об «эффект чистого листа». А с ИИ его почти нет: он задаёт вопрос → ты отвечаешь → он уточняет → ты видишь, что хотел сказать. Это диалог, а не сочинение на заданную тему.

При этом, ИИ не заменяет мышление. Но сильно его упрощает. А главное — делает его регулярным. Промежуточный эффект — ты больше не зависишь от вдохновения. Есть диалог — будет результат.

Сегодня хочу поделиться промтом, который помогает писать больше:

Как использовать ИИ, чтоб писать посты легче.
(и не только посты!)

Этот промт я использую, чтобы писать посты в блог. При этом текст получается не отличим от моего стиля.

Одна важная вещь: такой подход даёт результат только если ты честно отвечаешь. Без «ага», «понял» и «всё норм». Если говоришь односложно — получаешь такой же текст. Если копаешь — ИИ помогает копнуть глубже.

Редактировать всё равно придётся. Но времени уйдёт меньше — потому что ИИ опирается на твои ответы, а не «выдумывает» от себя. Получается не чужой текст из синтетических заготовок, а твой же материал.

Вот и вся магия.
 

Когда я начал работать с ИИ, я, как и многие, делал кучу ошибок. В одном из первых тестов я попросил его ответить на письмо от кандидата. Ответ получился вежливый, правильный, без единой ошибки — и абсолютно не мой. Я так не пишу. Я не начинаю письмо с формального «Уважаемый Пётр!».

С этого момента я понял, что ИИ нужно дообучать под конкретную задачу. Я перерыл кучу роликов на YouTube и нашёл подходы, которые начал применять. Дело в том, что он не умеет подражать автоматически — по умолчанию пишет как усреднённый офисный бот. А мне нужно, чтобы он говорил моими словами, с моими оборотами, в моей манере.

Чтобы он знал, где поставить «Петя, привет», а где можно врезать коротким «Поехали, делаем». Чтобы звучал естественно, а не фальшиво. Для этого я решил сделать файл стиля. Это документ, где описано, как я пишу: какие слова люблю, как строю предложения, что считаю нормой, а что — излишним канцеляритом.

Таких файлов у меня несколько — под разные задачи. В постах я один, а в письмах — совсем другой. Там я могу «неудачно» пошутить, а в рабочем письме — только если с клиентом очень тёплые отношения. Стиль — это набор масок под разные ситуации.

Сегодня хочу дать инструкцию, как это сделать самостоятельно. Сначала собираешь массив своих текстов. Я, например, выгрузил посты из Телеграма и 50 рабочих писем. Потом просишь ИИ: «Сделай глубокий анализ моего стиля письма». Сделать стиль для Телеграма и для деловой переписки — это две разные задачи. Сначала делаем одну, потом другую.

ИИ сам разбирает ритм, лексику, структуру — и формирует описание твоего языка. Получается файл, который можно прикладывать к каждому новому запросу. Когда ИИ его читает, он начинает подражать — и пишет уже не как безликий ассистент, а как ты. Такой файл подходит для чего угодно: блог, переписка, рекламные тексты, обратная связь.

Я использую GPT-4.5 — он лучше справляется с анализом текстов. Но можно обойтись и обычной моделью, если дать точный и понятный промт. Главное — включить в запрос опцию глубокого анализа. И заранее дать ИИ «мясо» — те тексты, на которых он будет учиться.

Полную инструкцию я оформил в отдельный документ:  
Как научить ИИ писать в твоём стиле.

ИИ не пишет за тебя. Он не знает контекста, не чувствует интонации, не понимает междустрочий. Но он может быть отличным помощником, если дать ему чёткую опору. Файл стиля — это та самая опора. Без неё всё будет звучать не так.

Я всё равно редактирую текст после ИИ, переписываю абзацы. Но он как редактор — помогает не допустить ошибок и сделать текст легко читаемым.