Интеграция искусственного интеллекта в рабочие процессы маркетинга перестала быть футуристической концепцией. Один из самых ярких примеров — внедрение GPT‑агентов в повседневную деятельность специалистов по цифровому продвижению. В этом кейсе мы разберём, как маркетолог из e-commerce‑сегмента смог не просто ускорить операционные задачи, но и добиться роста конверсии на 37% всего за шесть недель, используя кастомного GPT‑ассистента, не написав ни строки кода.
Вводные данные: задача и контекст бизнес-среды
Компания, в которой работает герой кейса, специализируется на продаже нишевых товаров для дома через собственный интернет-магазин. Основная проблема заключалась в низкой вовлечённости посетителей, слабой персонализации рассылок и неэффективных посадочных страниц. При этом маркетинговый отдел состоял из двух человек, и ресурсы на внешние подрядчики были ограничены.
Перед маркетологом стояла задача: повысить конверсию в заявки с лендингов, сократить время подготовки текстов и улучшить тональность коммуникации с аудиторией. Традиционные методы не давали желаемого эффекта — требовалась автоматизация и качественное масштабирование без потери контроля над контентом.
Что было выбрано в качестве инструмента
В качестве решения было принято использовать кастомного GPT‑агента, созданного через интерфейс ChatGPT Plus. Акцент был сделан не на генерации «всего подряд», а на создании контекстного ассистента, обученного на внутренней брендовой документации и примерах удачных текстов.
Агент получил следующие ключевые установки:
- адаптация заголовков и call-to-action в зависимости от ЦА и устройства (мобильный/десктоп);
- корректировка тональности текстов в рассылках и карточках;
- генерация новых вариантов предложений на основе предыдущих кампаний;
- рекомендация вариантов A/B‑тестов.
Использование включало только встроенные инструменты: режим GPT‑4, память, и возможность загрузки документов.
Как происходила интеграция в процессы
Внедрение агента шло поэтапно и было синхронизировано с текущими задачами отдела. В первую очередь ассистент начал использоваться в подготовке шаблонов лендингов — для написания подводок, кнопок, формулировки УТП. Вводные давались через промты, адаптированные под роль бренд-стилиста.
Затем был реализован следующий этап: генерация текстов email‑рассылок. Агент создавал три варианта писем по брифу, с учётом сезонности, ЦА и прошлых кампаний. Полученные тексты не публиковались напрямую — они проходили ручную модерацию и доработку.
Параллельно тестировался модуль обработки отзывов клиентов — GPT‑агент адаптировал отзывы в коммерческие тексты (цитаты для лендингов, упоминания в рекламных форматах), сглаживая негатив или выделяя ценностные инсайты.
Сравнение показателей до и после внедрения
Для оценки эффективности были собраны метрики за 6 недель до начала использования GPT‑ассистента и 6 недель после. Таблица ниже демонстрирует результаты:
| Метрика | До внедрения | После внедрения | Изменение |
|---|---|---|---|
| Конверсия лендинга в заявку | 2,6% | 3,56% | +37% |
| Среднее время подготовки рассылки | 4,5 часа | 1,2 часа | −73% |
| Среднее количество вариантов A/B‑тестов | 1,1 | 3,3 | +200% |
| Уровень CTR в email‑кампаниях | 4,8% | 6,1% | +27% |
| Кол-во новых лендингов в месяц | 4 | 9 | +125% |
Важно подчеркнуть, что рост конверсии не был прямым следствием только улучшения текстов — свою роль сыграли скорость тестирования, адаптация под сегменты и гибкость подхода, которую дал агент.
Внутреннее устройство кастомного промта
Для работы с агентом использовались продуманные и детализированные промты. Ниже представлен пример одного из базовых шаблонов:
Ты бренд-маркетолог. Пиши тексты для лендингов в тоне: дружелюбный, уверенный, без давления. Аудитория — женщины 30–50 лет, интересующиеся домашним декором. Формат — короткие заголовки (до 7 слов), один подзаголовок и два call-to-action. Избегай штампов, говори конкретно. Подчёркивай выгоды, а не характеристики.
Такой промт использовался как основа, к которой добавлялись параметры кампании, целевой продукт, особенности акции или сезонности. В результате агент создавал не абстрактные тексты, а предложения, близкие по духу бренду.
Неочевидные эффекты: что дало дополнительный прирост
Помимо измеримых метрик, внедрение GPT‑агента дало побочные, но важные эффекты. Во-первых, команда ощутила снижение креативной усталости — при плотных графиках текстов и рассылок выгорание снижалось, так как на генерацию идей и черновиков уходило меньше энергии.
Во-вторых, появилось больше времени на стратегические задачи: анализ поведения пользователей, формулировку гипотез, улучшение сценариев вовлечения. Рутинная работа — например, переписывание заголовков под мобильную адаптацию — перешла на ассистента, что снизило количество ошибок и упрощало согласование.
И наконец, возросло качество контент-планирования. Используя возможности модели по прогнозированию реакций ЦА, маркетолог начал моделировать поведение пользователя при просмотре лендинга, а не только писать текст.
Риски и ограничения, с которыми пришлось столкнуться
Несмотря на очевидные преимущества, работа с агентом не была полностью гладкой. В процессе возникли нюансы:
- Иногда GPT‑ассистент генерировал слишком обобщённые формулировки — требовалась донастройка инструкции;
- При использовании памяти возникала путаница в предыдущих контекстах — приходилось регулярно «обнулять» сессию;
- В некоторых случаях тексты слишком «перестраховывались», теряя эмоциональный заряд — особенно в праздничных кампаниях.
Тем не менее, все проблемы решались в рамках промт-инженерии и не требовали вмешательства разработчиков.
Заключение
Реализация кастомного GPT‑агента в маркетинговой практике — не эксперимент, а обоснованный шаг к системной автоматизации. Повышение конверсии, сокращение временных затрат, рост темпа тестирования и снижение выгорания — всё это возможно без бюджета на разработку и при минимальном техническом пороге. Этот кейс наглядно показывает, как использование GPT‑агентов в работе меняет подход к контенту, делая его быстрее, качественнее и гибче.
