ИИ, которые программируют: почему маркетологам стоит беспокоиться (даже если вы никогда не касались IDE)

от

Крупномасштабные языковые модели, такие как ChatGPT и Claude, особенно известны своими способностями к генерации текста, включая написание рекламных объявлений, сжатие отчетов и помощь в разработке идей для блогов.

🌙 Готов к лунным высотам?
CryptoMoon покажет, когда криптоактивы готовы взлететь до звёзд!

Присоединиться в Telegram

Тем не менее, многие маркетологи по-прежнему в основном не знают об одном из своих мощных инструментов — их способности составлять реальные скрипты на языке программирования.

Сначала оно говорило. Затем писало. Теперь строит.

Эти модели не ограничены простыми фразами. Вместо этого они способны создавать целые сценарии, функциональные дополнения для браузеров, мини веб-приложения, инструменты автоматизации и многое другое — всё это создаётся с помощью инструкций на естественном языке, который может быть выбран вами по желанию.

Для специалистов по маркетингу и профессионалов PPC это открывает более высокую степень продуктивности. Теперь вам не нужно быть профессионалом в программировании для того чтобы немедленно воспользоваться преимуществами технологических решений, решающих общие проблемы.

В прошлом я мог написать скрипт только если это экономило бы мне часы ручной работы каждый месяц.

С помощью платформ Low-Code / No-Code (LLM) создание элементов теперь происходит невероятно быстро, позволяя мне разрабатывать специализированные инструменты для задач, которые ранее могли занимать час или два. Порог входа значительно снизился.

В этом посте мы рассмотрим шаг за шагом вопросы, которые можно решить с помощью программирования и LLM, удобные онлайн платформы для их использования, а также реальные примеры того, как прогрессивные маркетологи применяют этот инструмент для увеличения своей эффективности.

Реальная сила: превращение инструкций в код

Программы типа юристов (LLMs) поглотили огромное количество глобальной информации, включая не только текст, но и сценарии и программные коды. Это означает, что если вы можете ясно изложить процесс, такие программы зачастую способны преобразовать вашу формулировку в работающий компьютерный код.

Благодаря своей универсальности они также способны понять схематический набросок на доске в офисе и перевести его в код.

Эти инструменты чрезвычайно полезны для лиц, которые осознают желаемый результат, но не обладают техническими навыками для его самостоятельного создания.

Рассмотрим ситуацию маркетолога, который точно знает, как должны быть структурированы данные для ежемесячных отчетов клиентов, но считает задачу переформатирования CSV-файлов утомительной. Или представьте себе менеджера по работе с клиентами, который хочет автоматизировать процесс отсеивания низкоэффективных поисковых запросов, однако не имеет команды разработчиков, которая могла бы ему в этом помочь.

Используя модели обучения языку (LLM), можно кратко сформулировать задачи, после чего искусственный интеллект может создавать фрагменты кода на Python, утилиты на JavaScript или даже полноценные веб-приложения, адаптированные к решению конкретной проблемы.

Как SEO-эксперт, я не просто выступаю за меры по экономии времени. Наоборот, я подчеркиваю потенциал для стимулирования инноваций путем устранения технологических преград, которые тормозят рост перспективных идей. Это преобразование касается не только оптимизации процессов; оно дает нам возможность экспериментировать и развиваться, освобождаясь от трения, которое мешало нам в прошлом.

Какие проблемы может решить код, сгенерированный LLM?

Мы рассмотрим типы задач, при решении которых программирование с использованием LLM демонстрирует свои преимущества, и это не просто теоретические примеры; они основаны на повседневных задачах в различных организациях и внутренних командах.

Автоматизация повторяющихся и отнимающих много времени задач

Вы, возможно, хотя бы одно из этого делаете регулярно:

  • Переформирование экспортированных таблиц или CSV-файлов.
  • Копирование данных из рекламы в слайды для отчетности.
  • Очистка результатов вывода от GPT перед передачей клиенту.
  • Проверка рекламных текстов на соответствие требованиям бренда.

Используя языковую модель обучения (LLM), вы можете преобразовать каждую задачу в последовательный автоматизированный процесс. Просто объясните, что необходимо сделать, и LLM сгенерирует необходимый скрипт для выполнения.

Это особенно полезно для профессионалов маркетинга, которые часто оказываются в роли ‘обработчиков данных’, а не стратегических мыслителей. Преобразование рутинных задач в функции одного клика позволяет не только экономить множество часов еженедельно, но и значительно снижать вероятность ошибок, вызванных человеческим вмешательством.

2. Пробуем что-то совершенно новое

Вместо привычных дел, которые вам не нравятся из-за их затраты времени, существуют также задачи, которых вы можете избежать попытки выполнения, так как не уверены в необходимых для этого методах.

В случае моей команды мы включили интерактивную викторину в наши статьи на блоге для поддержания интереса читателей. Что касается меня, я разработал инструмент для веб-браузера, который затемняет или скрывает конфиденциальную информацию, отображаемую на экране.

Эти сценарии идеально подходят для использования LLM в задачах программирования. Они позволяют вам создавать и экспериментировать с концепциями без необходимости присутствия команды разработчиков, а даже если такая команда есть, нет нужды откладывать ваш проект до тех пор, пока он не получит приоритет.

Вы можете быстро создавать и проверять свои идеи, получая моментальную обратную связь. Это позволяет чаще вносить коррективы и даже разработать полноценный прототип без необходимости сразу привлекать инженеров.

Как SEO-эксперт, я заметил, что маркетинговые инновации часто теряются среди множества задач, ожидающих решения и известных как беклог. Однако с помощью решений Low-Code/No-Code (LLM), таких как LLM кодинг, вы можете легко экспериментировать с инновационными идеями самостоятельно, не углубляясь в сложности разработки.

Google Ads Scripts

Одним из увлекательных направлений для экспертов в области Pay-Per-Click (PPC) является следующее: скрипты Google Ads предоставляют огромные возможности, но исторически они имели высокий порог входа. Тем не менее, с появлением Языковых Обучающих Моделей (LLM), мы можем существенно облегчить этот процесс обучения.

Вы можете сказать модели:

/ Этот скрипт проверяет все активные кампании с ‘День матери’ в их названии. Он рассчитывает разницу между текущей датой и Днем матери. Если эта разница составляет менее или равно семи дней, ежедневный бюджет активных кампаний, содержащих ‘Day of Mothers’ в своем имени, увеличивается на 20%.

Представленный скрипт будет работать без проблем при копировании в область сценариев вашего аккаунта.

Как эксперт по поисковой оптимизации (SEO), я бы сказал, что это упрощает процесс для профессионалов маркетинга, желающих автоматизировать рутинные задачи PPC или создать эффективные инструменты для управления масштабными аккаунтами, делая их более доступными для всех.

Вы можете перейти от идеи к автоматизации за считанные минуты, опыт работы с JavaScript не требуется.

Инструменты, делающие доступным кодирование с помощью LLM

Было бы здорово, если вас заинтересовала идея повышения продуктивности через программирование, особенно если случались моменты, когда вы выполняли одну и ту же работу снова и снова на протяжении нескольких недель.

Оптимизация задач, таких как проведение рекламных кампаний, организация данных или упорядочивание контента, путем автоматизации второстепенных аспектов может значительно освободить время и снизить ошибки в вашем рабочем процессе.

Вот самое лучшее: вам не нужно быть разработчиком, чтобы начать.

Вот более понятный способ выразить утверждение: ‘Вам не придется беспокоиться о настройке чего-то сложного, такого как установка программного обеспечения, изучение языков программирования или настройка серверов. Кроме того, вам нет необходимости открывать сложную интегрированную среду разработки (IDE)’.

Эти инструменты, которые я продемонстрирую, работают непосредственно в вашем веб-браузере. Их цель — помочь вам без проблем пройти путь от концепции до готового кода, требуя только точного описания желаемого результата.

Если вы никогда раньше не писали код, это именно то место, с которого вам стоит начать.

Клод (Антропологический)

Для специалистов по маркетингу уникальное умение Клода создавать контент, проводить тесты и программировать прямо в интерфейсе действительно отличает его.

Установка не требуется, нет необходимости в установке и подключении API.

В процессе, который занимает мало времени, вы формулируете свои требования, Клауд переводит их в код, и результаты мгновенно видны. Этот быстрый интерактивный цикл значительно снижает типичные технические препятствия, делая исследование и доработку идей легким.

С доступным контекстным окном в 200 тысяч слов Клод становится исключительно универсальным инструментом. Будь то весь макет маркетинговой стратегии, комплексный аналитический отчет или полная копия целевой страницы — Клод может быстро и легко обработать все это одним махом.

Он отслеживает каждую деталь, которую ты предоставил, чтобы ничего не потерялось во время работы над твоими идеями.

В то время как выполнение кода в рамках одного файла хорошо работает для большинства маркетинговых задач, есть ограничение при работе с более сложными проектами, состоящими из нескольких файлов. Исполнение в одном файле не предоставляет той гибкости, которую предлагают продвинутые инструменты вроде Vercel’s V0.dev, поддерживающие структуры целых проектов. Проще говоря, хотя использование одного файла для выполнения кода удобно для простых маркетинговых задач, это становится менее адаптивным при работе с проектами, состоящими из нескольких файлов. Однако такие инструменты, как Vercel’s V0.dev, способны обрабатывать полные проектные структуры, делая их более универсальными.

Тем не менее, маркетологам, стремящимся быстро создавать мощные и эффективные инструменты, Клод справляется с удивительным объемом задач.

Вот что меня больше всего интересует:

  • Это может выполнять JavaScript прямо в браузере, что идеально подходит для быстрых задач вроде фильтрации данных, простой визуализации или интерактивных прототипов.
  • Он переводит технические концепции на простой язык, понятный маркетинговым специалистам, чтобы вы никогда не застревали в расшифровке технической терминологии.
  • Это быстро выявляет инсайты из ваших данных, помогая вам замечать тенденции и аномалии, которые иначе остались бы незамеченными.

Одно из преимуществ LLM заключается в их способности адаптироваться под уровень каждого пользователя.

Как SEO-эксперт, я могу с уверенностью сказать, что этот инструмент находит идеальный баланс для пользователей любого уровня технических навыков. Для тех, кто не разбирается в технологиях, он предоставляет нужное количество интуитивно понятных функций, чтобы дать ощущение уверенности и контроля. С другой стороны, для опытных профессионалов он предлагает продвинутые возможности, которые помогают оптимизировать рабочий процесс и увеличить производительность. По сути, это инструмент расширяет возможности без каких-либо препятствий на пути к прогрессу.

На следующем изображении Клод пишет код в ответ на маркетинговую инструкцию, где показаны и исходное направление, и конечный результат в пользовательском интерфейсе.

Пользователи могут переключить отображение в режим кода, если предпочитают видеть код вместо предварительного просмотра инструмента.

В0.дев (Версел)

Так же сильно, как я рад Клоду, версия 0 поднимает всё на совершенно новый уровень.

Верцел (Vercel), разработчик Next.js, создал платформу V0.dev, предназначенную для построения функционального программного обеспечения путем определения требований пользователя.

Почему это выделяется:

  • Создает полные компоненты React, HTML и CSS.
  • Позволяет мгновенно развернуть работающие проекты.
  • Поддерживает архитектуру с несколькими файлами, отлично подходит для настоящих приложений.

Маркетологи могут использовать V0.dev для создания:

  • инструменты реформирования текста
  • Пользовательские интерфейсы (UI/UX)
  • Внутренние панели управления.
  • Полностью работающие веб-приложения.

Это как иметь фронтенд разработчика в вашем браузере.

Ниже представлен скриншот с моей быстрой попыткой создать что-то на V0.dev. Я попросил его разработать удобный инструмент для аудитории журнала по поисковым системам, который мог бы превращать блоговый пост в краткий список основных моментов или ключевых аспектов.

Одной командой V0.dev мгновенно создал безупречный и согласованный пользовательский интерфейс. Это демонстрирует невероятную скорость перехода от идеи до функционального прототипа без необходимости писать код.

Особенно круто то, что вы можете запустить этот инструмент, чтобы им могли пользоваться все.

В процессе разработки инструмента с возможностями внешней интеграции V0 запрашивает необходимые ключи API и данные аутентификации.

При разработке приложения, не являющегося веб-приложением, например расширения для Chrome, оно предоставляет инструкции по установке необходимых файлов. По сути, эти рекомендации позволяют людям с любым уровнем навыков создавать функциональный программный продукт.

GPT-4o (OpenAI/ChatGPT)

Среди различных языковых моделей, с которыми я работал, GPt-4 выделяется как мой главный выбор для создания рекламных сценариев благодаря своей уникальной способности генерировать код без ошибок на начальном этапе. Кроме того, она отличается во многих аспектах, особенно в: 1. Понимании и интерпретации сложных указаний. 2. Сохранении высокого уровня связности всего текста. 3. Генерации креативного и привлекательного контента, который резонирует с целевой аудиторией. 4. Адаптации своего стиля и тона в зависимости от контекста или конкретных предоставленных инструкций.

  • Создание скриптов преобразования данных.
  • Отладка кода.
  • Объясняя ошибки.
  • Перевод кода с одного языка программирования на другой.

Как специалист по цифровому маркетингу, я обнаружил, что хотя GPT невероятно полезен для генерации кода, он не справляется с его непосредственным исполнением внутри окна чата. Это требует значительной ручной работы: нужно скопировать код, установить его на сервер, протестировать, отладить и затем повторить процесс, взаимодействуя с GPT для последующих корректировок.

Когда дело касается кодирования, я считаю GPTP невероятно полезным. Однако когда мне нужно быстрое и простое решение, обычно выбираю Claude. С другой стороны, если требуется более сложная задача и необходима её отладка в рамках языковой модели, подобной моей, то выберу V0.

Примеры использования в реальном мире

Давайте рассмотрим практические примеры вместо этого. Это не просто концепции, а проекты, в разработке которых LLM может помочь прямо сейчас.

Пример 1: Расширение Chrome для размытия чувствительного текста

Проблема:

Я часто обнаруживаю себя запечатлевающим изображения панелей управления или результатов поиска, однако крайне важно скрыть любую связанную с клиентом информацию, такую как имена, номера телефонов и конфиденциальные данные, перед тем как поделиться этими изображениями.

Решение от LLM:

Я попросил создать дополнение к Chrome (add-on), которое будет применять эффект размытия ко всем числовым значениям, отображаемым на веб-странице.

Он создаёт все необходимые файлы и предоставляет инструкции по настройке моего персонализированного расширения для Chrome. Вот что он предлагает.

  • Файл manifest.json.
  • JavaScript для внедрения стилей CSS.
  • Инструкция по упаковке и установке расширения.

Почему это важно:

Вместо ожидаемого продукта для большинства маркетологов, этот инновационный инструмент был создан вами, что позволяет сэкономить время на редактирование и защитить конфиденциальные данные благодаря интегрированным функциям защиты приватности.

Пример 2: Веб-приложение для переформатирования вывода GPT

Проблема:

Решение с использованием LLM

Используйте V0.dev, чтобы создать веб-приложение, которое:

  • Принимает вставленный текст.
  • Принимает список изменений форматирования, которые я обычно вношу вручную (например, нахожу ссылки и ставлю их в надстрочном индексе).
  • Отображает сразу же очищенную версию.

Почему это важно:

Он упрощает процесс управления контентом, обеспечивая единообразное форматирование. Это значит, что вместо ручного редактирования выходов для соблюдения согласованности он автоматически соответствует стандартам бренда вашей компании или платформы.

Пример 3: Генератор интерактивных блог-тестов

Проблема:

Мы хотели сделать наши блоги более интерактивными, и моя команда предложила добавить опросы.

Решение с использованием LLM:

Используйте Клода для генерации викторины на HTML/CSS/JS. Задайте пять-семь вопросов, затем свяжите результаты с разными действиями (

Почему это важно:

Как эксперт по SEO, я хочу подчеркнуть важность интерактивного контента для улучшения вовлеченности пользователей. Это значительно увеличивает время пребывания на ваших веб-страницах, снижает вероятность покидания сайта (показатель отказов) и персонализирует процесс просмотра — все это без необходимости привлечения команды дизайнеров или разработчиков!

Хотите посмотреть? Узнайте, как ИИ меняет наш контент о стратегиях торговли.

Заключение: Маркетологи теперь могут создавать то, что им нужно с помощью искусственного интеллекта.

Написание программного обеспечения для обработки текста проще, чем когда-либо ранее.

Для профессионалов маркетинга традиционная задача была ‘Какие инструменты мне следует использовать?’, однако сегодня вызов возможно будет переформулирован как ‘Какие инструменты я должен развивать?’

Вам не нужно использовать интегрированную среду разработки (IDE). Вам также не требуется знания о циклах или классах. Все что вам нужно — это задача, которую необходимо решить, точное описание этой задачи и соответствующая языковая модель (LLM), которая поможет вам в этом.

Смотрите также

2025-04-21 13:42