Transcription
Добрый день. Меня зовут Николай Хлебинский. Вы находитесь на канале Action Plan. Сегодня обсуждаем искусственный интеллект. У меня в гостях сегодня Максим Черкесов, экс-директор по маркетингу IVDON и ведущий интенсива по нейросетям. Максим, привет.
>> Привет, Николай.
>> Это просто уже, что творится. Уровень автоматизации, который нам доступен сегодня вот на кончиках пальцев по подписке за 20 долларов, он просто космический.
>> Нейросеть, она очень красиво упакует вашу неэкспертность. Один маркетолог сегодня может сделать то, что раньше требовалось месяцы очень серьёзной команды.
>> Нужно базово понять, что как вообще строится промт. Вот это база.
>> Дела какие-то формулы, там чат GPT выдаёт. Я сижу так, думаю, сейчас скажет: "Фигня полная". Он такой: "Ничего, увольняться надо". Сколько мы можем запустить параллельных сессий для создания разных вариаций таких лендингов? Вопрос. Ответ: сколько хотим. Спасибо, что пришёл. Спасибо, что нашёл время. Расскажи, пожалуйста, как ты пришёл к нейросетям. Расскажи, пожалуйста, что ты сейчас в них делаешь и масштаб своей деятельности как-то в цифрах охарактеризуй, чтобы мы все поняли.
Да, к нейросетям, как я пришёл к жизни, такой, да, был директором по маркетингу изначально, занимался маркетингом в основном для IT-компаний, для российских, как, например, авидеоны, также для зарубежных. И потом вот я вышел, скажем, из корпоративного сегмента и стал обучать искусственному интеллекту. Как бы это всё случилось не в один день, естественно. То есть изначально вообще, если говорить о знакомстве моём с нейросетями, это ещё там в 2000 далёком четвёртом году было, потому что я учился на программиста. У нас был такой предмет, как нейросети. То есть не было такого поня, ну, было такое понятие, как ИИ, но, >> не знаю, что сейчас это называется классический машинное обучение, >> да, да, да, я слышал. >> Вот так вот. >> И потом дальше свою жизнь связал плотно с маркетингом. А, ну вот у меня как бы такой красной нитью шла моя мой бэкграунд как инженера программиста.
>> Давай сразу вопрос. Какой самый крутой кейс использования генеративного ИИ в маркетинге ты встречал за вот всю свою карьеру?
>> Собрать аналитику через deep research, собрать ту аналитику, которая раньше собирала там, например, у меня там руками команда собирала там 2 недели, сейчас можно это собрать там за полчаса, за час. Потом на основе этой аналитики, например, собрать ещё дополнительно сделать э там анализ глубокий целевой аудитории. А нейронка это может сделать. Почему? Потому что, э, я сам участвовал в фокус-группах, я сам их организовывал. И на самом деле люди, они зачастую даже привирают на этих фокус-группах, сидят, потому что на них там действуют, там они хотят показаться лучше, там что-нибудь ээ там такое скрыть и так далее. То нейронка опять же было исследование там Стэнфорда и Гарварда. Вот недавно я его увидел, они взяли реальные исследования вот таких фокус-групп на 113.000 исследований, и их же пропустили через нейронку и увидели, что она на 83%. попадает. А 83% вот поведенческих вот этих вот историях это очень круто, потому что рядом же посадили исследователей, именно маркетологов и говорили: "Вот как вы думаете, чтобы они ответили?" Они зачастую хуже отвечали, как раз-таки нейронки.
>> А как нам это всё применить? Значит, есть такая тема, я тоже про неё слышал, что ты можешь сказать языковой модели чат GPT, там Gemini, грок и так далее. Ты можешь сказать, представь, что ты представитель целевой аудитории такой-то, а вот >> что, как нам это использовать, где деньги там, как зарабатывать на этом, >> когда мы получаем э условно говоря потенциальные ответы нашей целевой аудитории. А какие ответы? То есть какие у них страхи, какие у них ограничения перед выбором вашего продукта или же там аэ какие наоборот триггеры принятия решений решений, что именно способствует тому, что он в какой момент принимает решение, какое событие, какая мысль и так далее. Мы это всё можем собрать там и упаковать в те же самые УТП на сайте, в те же самые >> Подожди, подожди, откуда они возьмутся-то?
>> Они берутся уже в ответах лэмки. То есть мы, естественно, даём большой контекст, да, рассказываем о своём продукте, о том, что хорошо было, что плохо, что помогает, чем он помогает, например, в каких моментах нашему клиенту, как обычно решает, какие проблемы с помощью нашего продукта клиент, вот что у него не получается, ну и так далее. Чем больше контекст, естественно, тем больше вероятность того, что ответ будет релевантен.
>> Давай какой-нибудь продукт возьмём. Вот у меня есть какой-нибудь продукт.
>> Угу.
>> Например, вот этот микрофон.
>> Угу.
>> Как мне заработать денег с помощью нейронок?
>> У меня есть такой большой достаточно промт. В нём пошагово несколько частей разбито как раз-таки работа по анализу целевой аудитории. Мы сейчас как можем начать, чтобы он задал нам вопросы определённые, как раз-таки, чтобы собрать контекст.
>> У тебя ээ какой-то системный промт забит на этот кастомный GPT.
>> У меня как раз-таки забит вот системный промт, э-э, который по шагам будет проходиться и как раз-таки сначала выявлять, э-э, там у целевой аудитории там какие у неё есть ограничители, какие у неё есть страхи при покупке, какие есть там триггерные, наоборот ситуации, которые способствуют покупке и так далее.
>> Для тех, кто не до конца понимает, что это такое, это называется custom GPT. Ээ, это такая функциональность, которая присутствует в ChatGPT, где можно создать, э, некоторого такого преднастроенного своего собеседника, в которых можно добавлять свой кастомный системный промпт, то есть настройки, инструкции делать по тому, как вы хотите, чтобы он себя вёл в диалоге с вами. Туда же можно загружать файлы, документы, на которые кастомный GPT будет опираться при общении. Это очень удобно, если мы хотим какие-то конкретные задачи решать снова и снова с помощью лмки. Вот такая вот у ChatGPT есть функциональность. И мы этой функциональностью прямо сейчас и воспользуемся. А как только этот ролик соберёт 1.000 лайков или 1.000 комментариев, что раньше наступит, ссылочка на этот Custom GPT появится в моём Telegram-канале, так что подпишитесь, ссылка на него есть внизу под роликом.
>> Вот он задаёт нам вопросики такие. Так, и сейчас мы можем, конечно, долго на них отвечать, но проще всего найти сайт. Ну, мы же сейчас так >> Угу. >> показываем, да? >> Ну, давай возьмём любой микрофон этой компании, ссылку отдадим, >> да, сейчас >> на него. В целом это можно сделать с любой карточкой на Wildberries, на Ozon, на AliExpress и так далее. И мы можем ему сказать, что проанализируй >> вот вот тебе ссылка, реши сам и сам ответы на эти вопросы. Вот он начинает отвечать, значит, на наши вопросы. Понятное дело, что когда это наш продукт, чем мы более подробно ответим, чем больше мы вложимся в эту работу, то есть можно потратить какое-то количество на это времени, не то, что мы нажали на кнопку, как у часто такое бывает, да, у многих понятия, особенно которые первые свои шаги делают, что есть какая-то кнопка, сделай классно, >> кстати говоря. когда мы формируем вот то, что называется профиль клиента, ICP, Ideal customer profile, аватар клиента и вот прочие какие-то, это называется психографические характеристики клиента. Это такой фундамент для создания любых маркетинговых материалов, очень красный классный для себя открыл лайфхак. Мы примерно понимаем себя представителей нашей целевой аудитории. Допустим, я знаю, что ты представитель моей целевой аудитории. Моя задача оценить, чем ты пользуешься в повседневной жизни. У тебя ноутбук Apple, у тебя телефон Apple, у тебя автомобиль какой-то марки, ты предпочитаешь какой-то стиль одежды, какие-то бренды, ты в какие-то места ходишь, там в рестораны, какую-то особенно любишь еду. В общем, вот всё, что твой жизненный как бы такой пузырь составляет, вот оттуда я должен вынуть бренды. И дальше можно тоже серии промптов в ChatGPT, например, или в любой другой инструмент сказать: "Вот у меня есть представительница аудитории, вот он любит вот такие такие такие штуки. А теперь достань мне ценности, эмоциональные аспекты и прочие характеристики брендов, которые этого человека окружают, чтобы я понял, как мне правильно бренд-платформу делать для моего продукта >> и как они мне подойдут к моему продукту, например, те же самые, >> это мы уже потом придумаем. Тут вопрос, когда у нас есть продукт, а нам надо бренд-платформу для него построить, потому что мы ориентируем его на такую аудиторию, >> какие ценности у этого человека, какие у него предпочтения, какие у него особенности, что ему важно, что ему, наоборот, не важно, какие эмоции он хочет испытывать и так далее, >> да? А вот мы получили от него анализ этой странички, да? То есть мы ему дали карточку товара, а так и вот он написал, кто там какие основные сегменты. Вот он сам выделил, да, начинающие подкастеры, стримеры, контент-креаторы, малый бизнес, онлайн-эксперты записывают подкасты.
>> Ну, всё прямо про нас, >> да. Ну, то есть получается, что здесь мы его можем подкорректировать, что он, например, неправильно. Ну, мы его сейчас корректировать не будем, чтобы не тратить время. Вроде бы как он даже попал, да? Вот. И поэтому мы ему пишем. Вот он дальше говорит: "Подтверди, правильно ли я попал в продукты аудиторию и добавь". Да, всё о'кей. О, >> у тебя это называется ДНК клиента. Да, >> да, да. Ок. Отлично. Тогда идём глубже. Сейчас будет там первая часть ДНК клиента. То есть, а первое - это идентичность, ценности и мировоззрения целевой аудитории.
>> То есть здесь есть имя, типичное, кстати, моё. Здесь есть это опять же имя ни на что не влияет, можно так сказать. Но мы как маркетологи, когда формируем какого-то целевого клиента, обсуждаем, мы для себя такой аватар некий формируем, чтобы не просто это какая-то там эфимерная штука в вакууме была, да. Поэтому вот он задаёт дальше там возраст, гендер какой 70% мужчины, женщины, какой доход.
>> Класс.
>> Вот и это только первый шаг, да? Вот здесь он пропишет более из прошлого, убеждения о себе, отношение к людям и обществу, ну и так далее.
>> Кстати говоря, первый раз, когда я сделал вот такой профиль клиента для своей компании, я нанял консультанта. Довольно известный человек в мире маркетинга, который нам, значит, провёл занятие, рассказал теорию про то, что такое профили клиента, аватары, зачем они нужны, как они используются. Мы на это смотрели всё, как может быть сейчас смотрят зрители такие типа: "И что? Ну вот написали там что-то, какие-то цитаточки, какие-то фразы". Но мы всё это сделали. Приходим, значит, на следующий Skype тогда был. Тогда зума ещё не было, потому что это было до двадцатого года. Все общались онлайн по Skype. Приходим на следующий Skype, он смотрит на этот документ такой: "Угу, угу, угу". Скажите, пожалуйста, э какие маркетинговые инструменты ваши? Вот сайт, презентации. Вы недавно на конференции выступали, вебинар проводили. Какие ваши маркетинговые материалы адресуют более людей, которые вы описали в этом профиле? Мы, значит, переглянулись и поняли, что никакие, никакие. Вот поэтому даже когда мы такой аватар сделали в целом на его базе уже сегодня можно делать и агента, который пойдёт и проанализирует, допустим, лендинги, презентационные материалы, какие-то книжечки, буклетики, видосики, транскрибации, всё остальное на предмет соответствия профилю клиента и попадаем ли мы в задачи, в ожидание, в боли, в проблемы. О'кей, идём дальше. Хорошо, сделали эту штуку.
>> Да, и мы её ещё не сделали. Это только, >> да, этот шаг. И он пишет, что как бы откликается, не откликается, что-то усилить надо или не надо. Мы здесь можем этот каждый шаг ещё отдельно там проработать, да? А дальше мы уже идём к следующему шагу. Мы пишем: "Давай дальше". И он нам начинает уже следующий шаг: "Давай".
>> Да. Вот здесь вот боли и будут, да?
>> Да. И вот здесь вот как раз боли, страхи и триггеры. Вот здесь будут.
>> То есть, что вот он нам в первую выдал, да? Я звучу дёшево, меня не воспринимают всерьёз. Внешне - это про звук, но внутренне - это я как будто пытаюсь казаться экспертом, но по факту выгляжу как новичок. То есть вот такая боль, да, которую >> человек может рассказать. Вот опять же про что Николай говорил о том, что как эти боли, да, отражаются на ваших сайтах. То есть вы здесь можете на эту боль уже показать. Вы будете звучать как эксперт. Просто вот даже эта фраза уже сразу бьёт в эту боль, например. Ну, понятно, что с ней нужно там, >> да, >> как и раньше говорили, поиграть. И штука в том, что даже если вы что-то на WB выводите или на Ozon, и у вас есть ссылочка на 1688 или куда-нибудь там на Alibaba, где вообще всё на китайском, лмке будет всё равно. Просто отдаёте ссылку и то же самое примерно делаете. Он всё сам переведёт на нужный вам язык.
>> И, в общем, говоря, он здесь нам выдаёт какие-то боли различные ситуации, да, которые вот опять же триггерные события, когда боль становится невыносимой. Именно в эти моменты, да, и происходит вот как раз таки переломный момент. Он или принимает решение, или нет. И вот эти, опять же, ситуации можно как раз-таки повлиять там тем же самым контентом, да, в том же самом коммерческом предложении, когда мы формируем коммерческое предложение, мы ему, например, берём как его в помощь, да, лэмку любую, да, берём помощь и говорим: "А сделай на основе вот возьми анализ целевой аудитории и сделай под эту целевую аудиторию, чтобы она там непосредственно уже он читал это коммерческое предложение и по шагам понимал, что ему надо купить". Да, вот через каждую его боль, через его страхи прошёл, там завенчал его все мифы, ну, и всю вот эту вот историю. Часто говорим о том, что не доверяйте, да, до конца э нейросетям. Вы должны быть прежде всего сами экспертом когда что-то задаёте. И вы должны понимать, что он пишет. И вот я вижу, что он пишет, ну, честно говоря, слабовато, да. И я могу после, например, этого шага ему сказать такую историю. Давайте голосом. А-а, ты написал шаг два, а, по шкале глубины, а, проработки на по шкале глубины проработки от нуля до 10 на два. Напиши на 10 из 10, как будто бы ты прямо залез в голову клиента. И сейчас мы увидим, как он уже более будет нам глубокие мысли выдавать, э, более уже такие истории жизни, можно сказать.
>> Так, и что здесь совсем другой результат.
>> Вот. И мы давайте сравним, что у нас было вот здесь, например, а более, страхи, триггеры. Вот он первый. Я звучу там дёшево, меня не воспринимают всерьёз. Первое. И смотрим, что у нас получилось после. Я хочу начать расти, но каждый раз, когда я слышу себя, я понимаю, что это не тот уровень. Это не про звук, это про я не дотягиваю. И тут он пишет внутренний диалог какой. Он сидит перед записью. Ну то есть он более глубоко он прямо поэтому можно, не знаю, ролик снять уже. Вот. И то есть он разбирает одну историю нашу, одну боль, уже в большем количестве тезисов, в большем количестве мыслей, э, в каких-то прямо описывает ситуации, в которых это может быть. Следующий шаг. Переходим. Какие мифы как раз-таки ему не дают купить ваш микрофон, как здесь.
>> Угу.
>> Где лежат деньги? Это тот вопрос, который я задал с самого начала. Где деньги? Почему он застрял? Не двигается. Он уже пробовал, думал, сравнивал, смотрел обзоры, именно поэтому он застрял. Ключевое препятствие. Чем больше я смотрю, тем меньше понимаю. Так, это говорит: "Бери XLR". Этот говорит: "Бери USB". А итог: он не приближается к решению, он уходит обратно. Препятствие номер два. Вот здесь это препятствие написано. А потом а что делать, да, с этими препятствиями? Опять же вот миф один. Нужно дорогое оборудование, чтобы был норм звука. Поэтому он откладывает, копит, не покупает. Миф2?
>> Да. Если за что, мы вообще ничего не понимаем в звуке или в микрофонах. Это не наша область экспертизы, но здесь мы дошли до болей и до мифов. Я, поскольку, ну, записываю вот этот подкаст уже несколько лет, ээ, и всё-таки какие-то у меня внутренние критерии качества насмотренности образуются, некоторые из этих вещей меня откликаются. Я смотрю, думаю такой: "Ну да, да, близко". Грубо говоря, мы тут ловим такой ключевой момент, где у него может рождаться триггерная ситуация, после которой он реально может принять решение о покупке. То есть мы можем сейчас это очень долго обсуждать, но по сути здесь всё сводится к одному, что а мы начали с чего? что есть маленькая компания, например, и у неё она не может себе позволить маркетолога, который вот сделает полноценный вот ээ >> да, даже не так, он сделает это, ну просто будет делать очень долго, например, а здесь он уже получит фактуру в руки, э ускорится и будет эту фактуру использовать там для того же там сценарного плана, там для э проработки разных материалов, вот про что ты говоришь, там сайт, там различная там раздатка, если они там участвуют в выставках, ну и так далее. То есть это можно уже использовать как базу. А давай прямо и попробуем это использовать. Значит, вот у меня вся полностью эта переписка. Что я сейчас сделаю? Я открою редактор, который называется Visual Studio Code. Это бесплатная такая бесплатный интерфейс для программирования, куда у меня встроен плагин Claude. Ээ плагин Claude. Claude - это нейронка от компании Antropic, которая сейчас считается лучшим инструментом для написания кода и решения задач, связанных с разработкой. Вот мы сейчас и попробуем э сделать, это порешать. Значит, так. Э что мы говорим Claude? Мы говорим, что мы продаём вот такой микрофон. Я тебе отдаю ссылку на карточку товара. И вот мы с ChatGPT посоветовались и полностью разложили э профиль потенциального клиента, боли, потребности, эмоции, задачи. Тщательно всё проанализируй и создай план для разработки лендинга. Вот. Такую вот фразу я надиктовал. Надеюсь, что она диктовалась. Да, она диктовалась. Так, э вот такой микрофон мы продаём. Тщательно всё проанализируй. Я не знаю, что будет. У нас всё спонтанно, у нас нет никакого сценария. Я не очень, э, как бы представляю себе, какой нас ожидает результат, но мне самому интересно посмотреть, что получится, как нейронки проявят себя в связке. Visual Studio Code - это редактор кода, так называемый IDE - это среда. в которой работают программисты, в который они пишут код. Сейчас во все такие инструменты можно встроить плагин Claude или Grok или Open AI и использовать нейронки для программирования. Кстати говоря, по поводу Visual Studio, э, чтобы для тех, кто попроще, э, то есть те люди, которые, которым страшно строчки кода и так далее, э, есть, например, у ChatGPT замечательная такая же, ну, не такая же, а другая история, которая называется Codex. Оно устанавливается как отдельное приложение, также локально выполняет различные работает с файлами на вашем компьютере и также запускает различные в консоли задачи и так далее.
>> Так, что сейчас произошло? Значит, во-первых, э-э, эта штука поругалась на то, что чат GPT не хочет показывать ей текст, поэтому я его скачал в PDF, просто нажал печать в браузере, вот, сохранил в PDF и отдал PDF. Но дальше она сказала: "Я PDF не умею читать. Дай мне ещё один экшн для того, чтобы я мог нормально PDF распознавать". Вообще, это тоже ещё один лайфхак. Значит, если вы отдаёте любого рода файлы, ээ, в ChatGPT, в Claude, в Grok, в Gemini, куда куда угодно, э для того, чтобы нейронка проанализировала информацию в этом файле, лучше всего отдавать в самых простых текстовые документы в формате, табличные данные, если вы отдаёте в Excel, пересохраните формат CSV. Там нет никакой дополнительной разметки, там нет никаких дополнительных символов. машинам значительно проще читать и обращаться с такими файлами. Не будем, наверное сейчас вдаваться в подробности, почему, потому что это такой сложный вопрос. Вот, э, просто поверьте на слово.
Так, ну вот смотри, видишь, он полностью говорит: "Понял, изучил и карточку товара, и весь глубинный анализ, который разошёлся у нас аж на 26 страниц текста, э, который мы здесь готовили. И вот он сейчас прямо начинает готовить план разработки лендинга. Значит, нейронки делают очень круто сайты на сегодняшний день на основе вводных, которые вы им даёте. Но вот следующий лайфхак, который надо знать, вы не говорите сделай сайт, вы говорите: "Сделай план для того, чтобы сделать сайт". Потому что у нейронок есть такой аспект, который называется контекстное окно. как правило, большие проекты, они вообще разбираются не только на план, но ещё и на фазы. Эти планы разбиваются специально, чтобы одна фаза пролезала внутрь контекстного окна, э, для того, чтобы получить максимально хороший результат. Вот если общались с нейронками и замечали, что в длинном диалоге чат GPT перестаёт брать в расчёт то, с чего этот диалог длинный начинался. Вот это вот та самая проблема контекстного окна. И она решается вот так. с нейронкой. Сначала мы делаем план, после этого мы говорим: "А теперь реализуй план, если он нам нравится". Мы его анализируем, смотрим, читаем, дорабатываем и так далее. После этого делаем.
Значит, сейчас я не буду анализировать ээ эту историю. Я просто скажу: "Да". Создал структуру проекта и написал код Лендинга. Да. Ээ не будем это читать. В жизни мы бы на это потратили бы много времени. Сейчас для целей демонстрации просто хочется узнать, что же там будет, какой результат он покажет на самом деле. Что ээ я здесь хочу показать, какие ещё лайфхаки у меня используются. Значит, э во-первых, у меня здесь установлен скилл, который называется frontend дизайн. Это такая штука, которая недавно начала бомбить ээ интернет. Для тех, кто интересуется искусственным интеллектом, это такой системный промт с инструкцией для того, как нам обращаться правильно с фронт-дизайном с точки зрения Claude. Он же по умолчанию не очень-то знает, что такое хорошо, что такое плохо. Здесь мы его в этом инструктируем. Это первое. Второе, что у меня здесь есть, значит, у меня здесь есть вот такая вот папочка Temporary Screenshots. Это тоже очень прикольная часть разработки лендингов с Claude, в котором Claude сам делает скриншоты того, что у него получилось. Сам просматривает эти скриншоты, анализирует их, находит там точки для улучшения какие-то проблемные зоны, переделывает в следующую версию, опять делает скриншот и так в несколько итераций, пока ему не начнёт нравиться самому в соответствии с frontend дизайн скилом то, что я его сделать попросил. Это очень сильно ускоряет работу и, ну, качество результата тоже повышает.
Так, ну вот эта работа какое-то время займёт. Давай посмотрим, что с ней будет. Так, ну вот пока эта штуковина думает, а какие сценарии использования вот этого документа, который ты сейчас чат GPT нам продемонстрировал, ты видел в жизни вот такие самые яркие?
Точно могу сказать, что с помощью этой штуки, например, этого конкретно промта, например, были сделаны, то есть у компании был сайт там, который опять же не приносил там никаких лидов, потому что вот, как ты говоришь, к вам пришёл этот специалист, вы значит эксперт, вы значит посмотрели, а у вас вообще ничего не написано. Так и там у компании беглым взглядом можно было уже прочитать, что на самом деле они просто рассказали, какие они классные, а вместо того, чтобы как раз-таки рассказывать про боль. Вот. И опять же, это такая небольшая компания, э, праздное агентство. И, грубо говоря, после этого они полностью переделали свой сайт. Причём, что они ещё переделали ребрендинг, вообще смыслы свои, а, своей компании, которые не доносили на рынок. И вот после этого много вопросов закрылось, начиная главным делом от самой компании, потому что они прямо внутри поменяли смыслы, у них и HR бренд подтянулся при этом вот, и так далее, потому что была как раз-таки проблема тоже нанимать людей.
>> Так, ну что, посмотрим, что получилось, >> да, получилось. >> Что Что здесь мы видим, что произошла на самом деле магия. Во-первых, создан очень симпатичный дизайн. Мы ничего не сообщали, что мы хотим от этого дизайна. Здесь было только описание болей там и так далее. Мы можем, э, зайти куда-нибудь, э, на сделать поделать скриншоты сайтов, которые нам нравятся, зайти куда-то на Dribbble, на другие галереи, увидеть там красивые работы, чем-то вдохновиться и прямо также Claude сказать: "Смотри, мне нравится вот эта штука, сделай вот в похожем стиле". Мы здесь ничего не говорили, получился вот такой вот цвет. Я так понимаю, что это фирменные цвета изначально этого микрофона. Вот здесь добавилась куча элементов. Всяческие аргументы, тексты придуманы сами, их не было. Вот сколько мы здесь сидели, несколько минут болтали, пока всё это делалось. Покупал дешёвый микрофон разочарования. Смотришь чужой подкаст, у него как на радио, у тебя как из Zoom. В общем, использованные цитаты. Ээ, вот что типа в тебе нет проблемы, давай взбодрись. Ну и, короче, дальше Claude написал аудиоплеер на JavaScript. Я так понимаю,
Что он предлагает? Вот сюда, вот в assets, в Audio положить файлы. Вот, э, положить файлы звуковые, которые будут в этом плеере играть. Причём я такого плеера никогда не видел. Здесь слайдером переключаться можно между аудиофайлами, как бы одновременно разные. То есть вот здесь вот нажимаешь, вот пошёл этот файл, и ты можешь как бы в любой момент, видимо, как-то так сделать. Это он сам придумал откуда-то только что. Это звучит очень круто.
Отзывы написал Social Proof, бренд Австралия, на рынке шестьдесят седьмой год. Короче, что это означает? Что вот мы сейчас, э, потратили, ну, вот сколько-то, наверное, полчаса, 40 минут на вот этот процесс. Мы отдали ссылочку, э, написали несколько раз: "Дальше, дальше, дальше", а потом: "Вот тебе то, что сказал он там, сделай мне лендинг". "Дальше, дальше, дальше". Вот такой вот у нас был Wizard. Из этого сделался, ну, конечно, у меня есть вопросы такие вот визуального характера, эстетического, по смыслам, по текстам. Всё очень круто. По блокам, по наполнениям, по эстетике можно ещё подработать. Но это потому, что не было никаких референсов по э дизайну, а там смыслы такие же.
Так вот, сколько мы можем запустить параллельных сессий для создания разных вариаций таких лендингов? Вопрос. Ответ: сколько хотим. Один маркетолог сегодня может производить сотни, тысячи, может быть, ну, десятки точно. Десятки тире сотни вариаций лендингов, креативов, смыслов, нарезать аудиторию на сегменты, под них разные боли, разные потребности, разные эмоции, разные задачи. Совершенно разные писать посты, делать креативы, инфографику, заполнять по-разному карточки товара, >> рекламные объявления те же самые быстро генерить на эти же лендинги, >> да, >> использовать тот же файл, который мы сделали далее, >> проверять гипотезы.
В целом, я уже видел агентов, которые смотрят за конкурентами, берут какую-то новую рекламную кампанию конкурента, проводят вот через этот вот верс engнириing, потом заводят это вот в такое вот флоу, и потом он дальше идёт в рекламные кабинеты. Там уже один агент рисует на базе "Надо банана 2". Второй агент пишет тексты, третий агент делает настроечки компании, четвёртый агент анализирует, запускает а-тесты, и это вот всё работает. Так что компании плодятся сотнями, тысячами, компании неэффективно отключаются. Есть ещё один агент, который анализирует, что в этой компании делает гипотезы, дорабатывает системный промт до того, кто эти компании настраивает, режиссирует. И, короче, это просто уже, что творится. Уровень автоматизации, который нам доступен сегодня вот на кончике пальцев, на кончиках пальцев по подписке за 20 долларов, он просто космический. Один маркетолог сегодня может сделать то, что раньше требовалось месяцы очень серьёзной команды.
Кстати говоря, кто хочет получить ссылочку на кастомный GPT, через который мы получали психографический профиль и, э, frontend дизайн skill для Клода, ставьте обязательно лайки, пишите комментарии. Как только этот ролик собирает 1.000 лайков, я у себя в Telegram-канале выкладываю все эти материалы. Ссылочка в описании. Не пропускайте. Лайки, подписки, колокольчики, всё это с вас.
>> Кстати, ты спрашивал по поводу того, какой момент в какой компании опять же это принесло максимальную эффективность.
>> Я вот вспомнил сейчас про строительную одну компанию. Ну как строительную, это региональная компания, которая в основном занимается подрядными организациям для больших строительных компаний. Они делают, забивают сваи, этот фундамент. Вот я в этом также ничего не понимаю. Ещё меньше в этом понимаю, чем в микрофонах. Ещё микрофон ещё как-то ближе. Он, по крайней мере, вот он стоит, да.
В чём была задача? Э, точнее, такой даже не задача, а их затык, да, которые надо было как раз-таки перевести проблемы, которую надо было там решить. Вот это, что у них есть топовый проектировщик. Э, но при этом этого топового проектировщика нельзя очень сильно много напрячь, потому что он там сидит с просчётами и так далее, но при этом у них много засылается разных ледов, которые: "Посчитайте по-быстрому, там прикиньте, прикиньте", ну вот в таком формате, "прикиньте", и им приходится их постоянно разворачивать или говорить: "Подождите". Они ждать не хотят, они, естественно, по другим пошли, там им кто-то прикинул. Штат они расширять не хотели или не могли. Ну, то есть там это их личная причина. Вот.
А я такой говорю: "Слушайте, давайте попробуем через ChatGPT сделать такого небольшого кастомного бота, который вам..." Это же задача такая алгоритмическая, там есть формулы, скорее всего, и какие-то. В общем, сделали такого агента. Причём, что я не знал, что из этого выйдет, естественно. Э, говорю: "Ну, давайте, к примеру, назовите какие-то параметры, которые нужны". Ну, он там какие-то, я не помню, что он назвал, там площадь, там нагрузка какая-то. И мы, в общем, надо было изучить, а, историю о том, что сколько выдержит какой-то там нагрузки, вот определённый там вид этого фундамента. И он пошёл делать какие-то формулы, там ChatGPT выдаёт. Я сижу так, думаю: "Сейчас скажет: 'Фигня полная'". Он такой: "Ничего, увольняться надо". Он говорит: "Он просто идеально всё это сделал. Я бы это считал там полдня". Он просто мне вот за 30 секунд сейчас выдал. Я говорю: "Не, подождите, вот эти вот, кстати, вот эти вот истории, что надо увольняться, их надо вообще забыть, потому что вот я, как человек не эксперт в области вот как раз-таки проектировки, я вообще не понимаю, что он написал. А он может это провалидировать, и это самое важное". То есть он получает буст для своего естественного, скажем так, этого интеллиigence, да, вот, и получает возможность быстро делать какие-то такие задачки, которые бы, ну, вот им нужно как пирожки щёлкать.
>> Я много таких кейсов тоже вижу. Значит, мы не можем отдать на откуп искусственному интеллекту на сегодняшний день подготовку этой сметы. Точность работы этой штуки бизнес не устроит. Но предварительный скоринг такого ли, да, предварительный какой-то предрасчёт, который хотя бы отвечает на вопрос: "А эта штука вообще инженеру надо её передавать или это совсем не наш профиль? У нас нет таких поставщиков, у нас там не будет планового уровня валовой маржинальности" и какие-то вот прочие ответы на вопросы. Перед тем, как передать это туда, короче, мы убеждаемся, что этот инженер не будет делать бесполезную работу, что он будет занят только на тех вот сметах, расчётах проектной какой-то документации, которая действительно ведёт бизнес. У Голдрата это называется подчинить процесс узкому звену, когда мы перед тем, как масштабировать узкое звено, убеждаемся, что оно занято только полезной нагрузкой. И всё, что можно отфильтровать до этого, отфильтровано. Барьеры на этом пути построены.
А вот скажи, пожалуйста, много вопросов задаётся, поскольку ты обучаешь нейросетям, >> с чего вообще начать? Вот какой на сегодняшний день, вот на день записи этого подкаста, самый эффективный путь изучения генеративного искусственного интеллекта тем, кто хочет в него погрузиться.
>> Эти пути идут как снизу, так и сверху. То есть тут мы должны направление понять. То есть если это компания обычно, >> давай и тот, и другой путь. Это есть просто человек, >> да, есть просто человек, который хочет, да, это путь снизу, там сам сотрудник какой-то функциональный, да, вот он, например, пришёл такой, говорит: "Хочу". Вот. А и в основном это два типа людей, да? Это люди, которые вообще ничего не пробовали или же попробовали, им не понравилось, потому что выдаёт, ну, иногда без сноровки, так скажем, без знания.
>> Это просто в чём штука? Тебя когда посадили с этим чатом открытым, ты на неё смотришь и ты не понимаешь, >> да? Дали волшебную палочку, не дали сказать, не не сказали, как пользоваться.
>> Что с ней делать-то? Мы в этом подкасте обсуждаем постоянно кейсы практические использования, вот так, как >> сегодня мы обсуждали. Но люди, посаженные перед этим инструментом, в большинстве случаев, они просто не знают, что спросить, типа, ну как погода сегодня? Но он пойдёт посмотрит погоду. Ну так я и сам могу по >> Да. В основном-то начинают как раз-таки пользоваться именно в формате такого прокачанного поисковика, да.
>> Вот. А потом уже, когда встаёт вопрос: "А как действительно какие-то решать задачки, например, там проанализировать что-то, что-нибудь написать тот же самый текст, он начинает говорит: 'Сделай мне красиво'". А в итоге он не понимает, что такое красиво. Я даже тебе скажу: "Сделай мне красиво". Ты по-своему сделаешь красиво, я по-своему. Вот. И тут нужно базово понять, что как вообще строится промт. Вот это база. То есть, условно говоря, понятно, что есть у нас несколько слоёв, да? Сначала мы там пишем промты, потом мы уже эти промты там упаковываем в какие-то там боты. А потом после вот ты как раз рассказал про агентов, которые уже сами между собой общаются, пока что-то не сделают, результат как не вынесут тебе готовый, они там не сделают. Но как я считаю и, ээ, что я там проповедую на, скажем так, на своих уроках, а как раз-таки о том, что нужно начинать с базы, вообще понять, как минимально, да, минимально простыми словами понять, как работают вообще нейросети, да, то есть, условно говоря, я даже рассказываю так там немножко, >> как это сделать, что делать и ээ изучать, например, ну, понятное дело, что можно прийти ко мне, но я здесь не рекламируюсь.
>> Нене, не, так не пойдёт. Да, понятно. Что, >> ну, как найти обучение? Как тогда выбрать обучение? Расскажи, как понять, что вот ты молодец или какой-то другой человек, который обучает, молодец, а кто-то не молодец? Потому что я тебе скажу, я вот на новогодних праздниках, значит, купил два обучения себе.
>> Первое обучение я купил, мне вот написал товарищ, говорит: "Вот ссылка". Якобы вот это обучение прошло 1.00 человек в Асконе. Это вот там Сидов. У сес так всё это на на слуху и всё. И они там прошли вот это обучение, всё поняли и улетели просто в космос. Я думаю: "Ну всё, беру новогодние праздники, там 10 дней, активность снижена, очень хочется потратить их с пользой". Взял обучение. Я такого отвратительного обучения никогда в жизни не проходил. Там видно было, что они местами не понимают, о чём говорят, что им что-то спрашивают, они начинают отвечать, потому что, ну, как бы по ответу понятно, что они не понимают, как это работает, что они какие-то человеческие качества придают машине, пытаются как-то отшутить и рассказывают в основном, как устроен интерфейс.
>> Вот и и всё. Да, на одной из лекций я потратил полтора часа. Хорошо, что там хотя бы ускоренный был. А всё это в Зуме отдавалось ссылками на записи прямо на Zoom.
>> Там ничего не было никакого плеера удобного. Полтора часа человек писал промпты, которые делали базовые манипуляции в табличке в Google Sheets и такой типа: "Вот смотрите. Вот". В общем, плохое обучение, хотя мне его посоветовали.
>> Угу. Если говорить с этой точки зрения, то лучше посмотреть на именно небольшие курсы. То есть, что это такое? Вы ни разу не пользовались. Вам не нужны агенты сразу там какие-нибудь sales-боты создания или ещё чего-то. Почему? Потому что там, во-первых, будут, скорее всего, говорить сложными словами о сложных вещах. Вам нужно в первую очередь поставить базу, вообще понять, как нейросети работают, и научиться писать промты сами руками. Для начала, понятное дело, что потом вы будете использовать для этого различных там пром-инженеров, которые вы себе там напишете и так далее. Но понять вообще принцип этого и сформулировать свои мысли в формате промта - это, мне кажется, такой базовый уже навык. Почему? Потому что большинство людей, вот опять же, которые перед открытым экраном и интерфейсом, да, почему они не могут правильно задать вопрос и вообще задать его? Потому что у них нету вот этого мышления, э, как структурного, да, структурного мышления, которое свойственно промту, который там нужно прописать роль, нужно прописать контекст, нужно прописать саму задачу, нужно прописать, ээ, дать ему референсы, откуда посмотреть, ещё какие-то ограничения там прописать. Например, вот этих вот пять шагов достаточно для того, чтобы написать классный промт. Но как эти пять шагов опять же прописать, тоже нужно научиться. А потом уже функционале, когда мы уже начинаем использовать, а особенно я всем рекомендую начать использовать просто для себя, для жизни, для каких-то таких базовых вещей. Вот, например, э там я в своё время хотел немножко прийти в форму, да, то есть я там разъелся немного до 106 кг и такой: "Надо что-то с этим делать, конечно, вот в помощь". У меня есть ChatGPT, который может в этом помочь. Я себе сделал нутрициолога, куда забил всю базу продуктов, где он раскладывает на КБЖУ, поддерживает. Ну, целый день мне держит этот контекст. В конце дня там я спрашиваю: "Чего там не хватает?" Он ещё сфоткаешь в холодильник, он же классный ещё анализатор. Он мне такой: "О, из этих продуктов можно там это, это, это сделать. Вот салат там из яйца и макарон, там что-нибудь такое".
>> Короче, ребята, >> да. И то есть таки >> я тебя на всякий случай. Пожалуйста, никто так не делайте никогда. Очень вас прошу, никогда так ни в коем случае не делайте. Значит, любые вопросы, которые касаются вопросов питания, здоровья, назначения, лечения, диеты, лекарств и прочих таких вещей, должен делать только специалист. Мы не можем отдавать это машине. Машина работает с точностью 80-85% на сегодняшний день. Там будет довольно большая погрешность. Когда у нас очень высокие ставки, это здоровье - это самая высокая ставка, которая только может быть, нас такая точность не устраивает. Только, пожалуйста, под наблюдение врача. Вот что можно и очень хорошо делать, нужно, я бы сказал, это заключение врача, отдавать нейронке и говорить: "Вот анализы, вот заключения, проанализируй, что ты думаешь, насколько человек прав". Так называемое второе мнение брать от искусственного интеллекта. И если искусственный интеллект сигналит о том, что что-то очень плохое, какое-то есть серьёзное несоответствие, тогда искать второго реального врача. Если он говорит, типа: "Да, согласен, всё ок". Потому что в медицинском деле тоже есть некоторый такой субъективизм и очень много ситуаций пограничных, когда врач принимает решение, что вот там 50% так, 50% так, но я принимаю решение действовать так, исходя из своего э огромного опыта. Доверяться этому нельзя. Почему? Потому что искусственный интеллект, ээ, нейронные сети, большие языковые модели - это инструменты, которые обучены на очень большом корпусе текстов. Грубо говоря, можно считать, что ChatGPT - это некоторое усреднение всех текстов, которые существуют в интернете. И там есть очень экспертные тексты от именитых врачей, нутрициологов. А есть ещё всё, что было прочитано на заборах, на которых писали люди, которые некомпетентны, скажем так, в вопросах, которые мы обсуждаем. Отсюда у нас вероятности, отсюда недостаточная точность, она постоянно растёт, системы постоянно улучшаются, но мы им не доверяем.
Что касается программы обучения, от меня совет такой: спросите в ChatGPT: "Как мне построить личный трек обучения э генеративному искусственному интеллекту? Какие на сегодняшний день есть доверенные авторы, площадки, где системы рейтингов можно доверять, лидирующие курсы, учебные заведения и так далее на русском языке, на английском?" Потому что так всё это быстро меняется, так всё это быстро развивается. Как я не записываю новый выпуск этого подкаста, уже столько всего произошло, ээ, непонятно, как за этим следить, чтобы оставаться на стрие, потому что то, что вот сегодня мы показали, это вот буквально я узнал там пару недель назад вот с этими скилами, с фронтэндом о том, что можно так творить лендинги, и это происходит непрерывно. Вот поэтому, да, с базы есть хорошее видео на этом канале по промтингу, по тому, как делать правильные промпты, которые работают хорошо, там все техники описаны, оно очень короткое, и не обязательно для этого какие-то обучения покупать. Это уже реально база, фундамент. Просто посмотрите на этом канале такой видос.
Что нам надо вот ещё важное такое по темам, которые мы сегодня обсуждали, зрителям сказать какую-то вот, чтобы вишенку на торте к этому разговору преподнести.
>> Самое главное в работе с нейросетями - это твоя экспертиза. То есть, э, зачастую бывают люди, которые приходят и говорят: "То есть я понимаю, что я теперь могу вообще быть самым умным, знать везде, в каждой бочке затычка быть". Ну так, в общем, если простыми словами, а по факту получается такая история, что а если ты своими руками, своей головой, своим естественным интеллектом делал какие-то классные э вещи, э ты эксперт в определённой области, тебя нейросеть, она тебя усиливает. Если же ты руками делал не очень, скажем так, то оно просто увеличит количество этого не очень в разы. Вот. И в этом самая большая проблема. Что нужно как раз-таки прежде всего усиливать свои сильные э-э свои сильные компетенции именно с помощью нейросетей. Потому что на самом деле нейросеть, э, вот сейчас так скажу, да, нейросеть, она очень красиво упакует э вашу неэкспертность. Она очень красиво может это упаковать.
>> Вот это, кстати, интересный момент. Давай ещё остановимся. Недавно один из сооснователей OpenAI выложил вот такую вот аналитику. Значит, он взял данные Министерства труда США по 143 миллионам сотрудников, занятых в экономике, и выложил аналитику, которая за несколько дней стала виральной, в которой расписано на этом экране сейчас, значит, digital AI Exposure по профессиям, то есть какие профессии насколько подвержены влиянию искусственного интеллекта. У меня в Telegram-канале есть на эту тему большой пост, там же ссылка на эту страничку. Но я здесь что хотел сказать, что вот в контексте того, что ты рассказал, компетентность и некомпетентность. Значит, вот такая вот есть аналитика, которая называется Exposure by Education. Количество баллов вот этой вот самой подверженности влиянию искусственного интеллекта в зависимости от того, какая у человека образование. И здесь мы видим, что люди, которые без образования специального, на самом деле, искусственным интеллектом, профессии, профессии, которые не требуют специального образования, подвержены искусственному интеллекту меньше всего.
>> Ну, это пришло в основном физическое, >> да. Маляры, столяры, ээ, механики, все, кто вот, хотя механикам нужно, да, средне специальное образование. Среднеспециальное образование, если уже пошёл отрыв. Дальше есть пик в бакалаврах и как это по-русски называется? Мастер-магистр, >> магистр, наверно, да, >> да, и магистратуре. Вот, э, и он дальше начинает спадать на совсем интеллектуальном труде. В общем, всё, что делается на экране, весь этот труд подвержен искусственному интеллекту очень сильно, но надо правильно это воспринимать. Значит, он подвержен влиянию искусственного интеллекта, а не замене. Профессии трансформируются и полностью перестраиваются. Программирование уже изменилось до неузнаваемости. В Долине, в США, в топовых компаниях. Там процесс разработки полностью перестроен. То, что мы сегодня продемонстрировали, бизнес-процесс маркетинговый, вот маркетолог, который живёт и работает так, как он будет эффективен относительно того, кто живёт в прошлом году где-то и говорит, как мне в комментариях недавно написали, это тупой Т9.
>> Угу. Угу.
>> Который делает какую-то нелепую автозамену и толку от него никакого. Человек, который мыслит так, маркетолог, и человек, который работает так, как мы сегодня показали, какая разница у них будет в эффективности и бизнесы, в которых они работают, как они будут с точки зрения конкурентоспособности э друг с другом. Поэтому профессии полностью трансформируются. Какие-то подвержены больше трансформации, какие-то нет. Э надо за этим следить, надо с искусственным интеллектом и с роботами в целом дружить. Поэтому, друзья, подписывайтесь на этот канал, ставьте лайки и колокольчики. Здесь обсуждаем искусственный интеллект. Увидимся с вами в следующем видео. Пока-пока.