Тендеры и лиды
Информация
Каждый маркетолог или основатель бизнеса знает это чувство. Вы годами выстраиваете особый стиль общения с клиентами. Подбираете правильные слова, шутите, создаете репутацию. А потом компания растет, задач становится больше, и вот уже контент для соцсетей, блога и рассылок пишут пять разных человек. И та самая, ваша уникальная интонация, начинает пропадать.
Чтобы превратить нейросеть из простого исполнителя в полезный бизнес-инструмент, ее нужно обучать. Именно обученная модель способна говорить голосом вашего бренда и стабильно решать задачи. Эта статья - пошаговый разбор того, как «внедрить» в нейросеть лингвистическое ДНК вашей компании.
Чтобы нейросеть писала в вашем стиле, она должна получить четкие инструкции. Мы называем этот свод правил «лингвистическим ДНК». Это фундамент, который превращает абстрактное понятие «голос бренда» в понятный для машины алгоритм.
Лингвистическое ДНК состоит из трех элементов:
1. Лексикон: словарь бренда. Это списки слов, которые формируют узнаваемость вашей речи.
2. Синтаксис: структура предложений. Этот элемент определяет ритм и динамику текста.
3. Тональность и стиль: характер общения. Это определяет эмоциональную окраску ваших текстов.
Сбор этих правил в единый документ - первый и самый важный шаг.
Когда «лингвистическое ДНК» готово, его нужно передать нейросети. Существует два основных метода, которые различаются по сложности и эффективности.
Метод 1: Мастер-промпт (для быстрого старта)
Это самый доступный способ. Вы создаете один большой, детальный запрос (промпт), который содержит все правила из вашего «лингвистического ДНК». Каждый раз, когда вам нужен текст, вы используете этот шаблон.
Структура мастер-промпта выглядит так:
Этот метод работает с любой публичной моделью (YandexGPT, ChatGPT) и не требует технических знаний. Главный минус: промпт нужно вставлять каждый раз, и иногда нейросеть может проигнорировать часть правил.
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
13203 тендера
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
Метод 2: Дообучение или файн-тюнинг (для системной работы)
Это более продвинутый и надежный способ. Вы берете базовую нейросеть и дообучаете ее на большом объеме ваших собственных текстов. Для этого нужен массив данных: от 500 до нескольких тысяч примеров вашего контента (статьи из блога, письма из рассылок, посты), который вы считаете эталонным. Алгоритм изучает предоставленные материалы, выявляя в них характерные для вас стилистические закономерности. Итогом этого процесса становится уникальная языковая модель, настроенная исключительно на ваш стиль общения.
В результате вы получаете собственную, кастомную модель, которая по умолчанию говорит голосом вашего бренда. Этот путь требует более серьезных временных и, зачастую, финансовых инвестиций, но дает самый стабильный результат в долгосрочной перспективе.
Представим вымышленную городскую кофейню «Зерно» и посмотрим, как обученная нейросеть справится с простой задачей: написать пост о новом напитке.
Шаг 1. Определяем «лингвистическое ДНК» «Зерна»
Шаг 2. Ставим задачу. Написать пост для соцсетей о новом сезонном тыквенном латте.
Результат работы обычной нейросети: «Представляем наш новый сезонный напиток: тыквенный латте. Этот эксклюзивный продукт изготовлен из высококачественных ингредиентов и доступен в течение ограниченного периода времени. Посетите наше заведение, чтобы насладиться уникальным вкусом осени».
Результат работы нейросети, обученной на «ДНК» «Зерна»: «Встречай осень вместе с нами. В «Зерне» появился новый гость - пряный тыквенный латте. Он согреет, подарит бодрость и станет отличным поводом для долгой беседы. Заходи в гости».
Разница очевидна. Второй текст работает не просто как анонс, а как продолжение диалога с клиентом в привычной для него манере.
Внедрение обученной нейросети в маркетинговые процессы превращает ее из простого генератора текста в ценный бренд-актив. Она обеспечивает стилистическое единство контента и освобождает время команды.
Чтобы начать работу с технологией, сделайте три шага:
