Улучшаемые навыки
Нейросети
Prompt Engineering
Agentic AI
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Контекстный инжиниринг
Оркестрация данных
Автоматизация маркетинга
LLM-as-a-Judge
Бренд-безопасность
Анализ конкурентов
Генерация контента
Чему вы научитесь
01
Настраивать ИИ-агентов, которые выполняют рутинную работу вместо человека.
02
Освоите продвинутые техники работы с контекстом (RAG), чтобы ИИ выдавал релевантные ответы, зная историю именно вашего бренда.
03
Внедрять систему проверки качества контента, чтобы делегировать задачи ИИ без страха за репутацию.
04
Настраивать автоматическую отчетность: сбор данных из рекламных кабинетов и генерация выводов нейросетью.
Программа курса
01
Новая реальность: от «нажми кнопку» к «настрой оркестр»
Тренды 2026: почему просто писать промпты больше недостаточно. Смещение фокуса на ИИ с автономными агентами (Agentic AI) и оркестрацию.
Как ИИ меняет медиапланирование и вытесняет традиционную платную рекламу (трафик из GenAI обгоняет платный).
Роль маркетолога: человек как стратег и дирижер. Почему человеческий интеллект (Human Intelligence) важнее, чем алгоритмы.
Обзор инструментария: продвинутые возможности ИИ для маркетолога
Практика:
Исследование рынка за 15 минут: с помощью Perplexity и DeepSeek собираем аналитику по конкурентам. Настройка первой цепочки: Анализ конкурентов → генерация стратегии позиционирования.
02
Контекстный инжиниринг: как научить ИИ думать как ваш бренд
Проблема больших языковых моделей: они не знают ваш бизнес. Решение — Retrieval Augmented Generation (RAG) и Model Context Protocol (MCP).
Контекстный инжиниринг: создание базы знаний бренда для нейросети.
Практика:
Мастер-класс по промптам: составление идеального брифа для ИИ. Учим нейросеть писать в тональности бренда, загружая примеры текстов (CVS / файлы).
Работа с большими данными: загружаем выгрузку CRM или аналитики (CSV / Excel) в ИИ-инструменты и просим найти скрытые инсайты и сегменты аудитории.
Создание базы знаний: формируем документ с правилами бренда для дальнейшего использования во всех нейросетях.
03
Оркестрация контента и автоматизация процессов
Контент-фабрика: как создавать связки «текст + изображение + видео» на одной идее.
Автоматизация рутины: принципы работы с Make / Zapier. Знакомство с ИИ-агентами, которые сами планируют посты и запускают рекламу.
Практика:
Связка инструментов: (сценарий) → (визуал) → (озвучка) → (оживление видео).
Автоматизация отчетности: Настраиваем сценарий, который выгружает данные из кабинета рекламы, а ИИ пишет по ним структурированный отчет с выводами .
04
Внедрение, оценка качества и безопасность
Проблема «галлюцинаций»: как проверять факты.
Кто отвечает за ошибку ИИ? Как настроить фильтры соответствия требованиям и бренд-безопасности.
Использование одной нейросети для проверки работы другой. Метрики оценки (не просто «нравится/не нравится», а соответствие KPI).
Практика:
Финальный проект: сборка сквозной цепочки работы. Ставим задачу: «Запустить кампанию на новый продукт».
Используем RAG для получения стратегии. ИИ-агент генерирует несколько вариантов креативов. ИИ-судья (вторая нейросеть) оценивает креативы по чек-листу (бренд-безопасность, тональность, уникальность) и выбирает лучший. Публикация (симуляция) или выгрузка ТЗ.
05
Итого на курс 8 ак. ч.: теория — 4 ак. ч. (50%), практика — 4 ак. ч. (50%)
Для кого
Маркетолог
Предварительная подготовка
Понимание основ маркетинга и SMM.
