ИИ в медиапланировании: как сократить время на создание стратегии продвижения в 2 раза

Почему ИИ — это не фейк, а инструмент для российского маркетолога

В России алгоритмы поиска — не Google. Это Яндекс.

Google ориентирован на E-A-T: Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness.
Яндекс ориентирован на Экспертность, Достоверность и Удобство.

Что это значит? Если вы пишете статью «для Google» — с красивыми цитатами из Forbes, ссылками на европейские бренды и структурой под американскую аудиторию — ваш контент не будет ранжироваться в Яндексе.

Почему? Потому что Яндекс не ищет «авторитетность» в формате международных названий. Он ищет реальную экспертизу. То, что подтверждено:
— отзывами россиян;
— данными из Панели веб-мастера;
— поведением пользователей в Метрике;
— запросами из Яндекс.Вордстат.

ИИ здесь — не для генерации текстов. Он не пишет «посты в инстаграм» за вас.

Он — ваш аналитический ассистент.

Он берёт на себя рутину: анализирует тысячи отзывов за 10 минут, сравнивает тренды по регионам, находит скрытые ключевые слова, выявляет уязвимости конкурентов.

А вы? Вы используете эти данные, чтобы принять решение — стратегическое, точное, основанное на реальности.

Ваша задача — не писать статьи. Ваша задача — понять, что происходит в сознании вашего клиента. ИИ помогает вам это сделать. Быстро. Без ошибок.

Проблема: Человек не может за час проанализировать:

• 50+ сайтов конкурентов
• 200+ постов в соцсетях
• 10 000+ отзывов на маркетплейсах
• Тренды в Яндекс.Вордстат, ВКонтакте и Telegram

Решение: ИИ как «супер-аналитик»

Пример: Компания по продаже экологичной упаковки хотела понять, какие тренды растут в России.

Раньше: 3 дня на ручной сбор данных — анализ сайтов, переписка с поставщиками, просмотр 20-ти публикаций в СМИ.
Вывод: «все говорят про биоразлагаемость».

С ИИ: 20 минут. Результат — выявлены 3 скрытых тренда, которые не упоминаются в СМИ:

• Упаковка с QR-кодом для отслеживания углеродного следа — популярна в Москве, Санкт-Петербурге и Краснодаре. Пользователи сканируют код, чтобы увидеть, сколько кг CO₂ сэкономлено при использовании продукта. Данные взяты из отзывов на Яндекс.Маркете и обсуждений в Telegram-каналах экопродуктов.
• «Упаковка, которая растёт» — биопластик с семенами. Спрос растёт в регионах с активной экологической пропагандой: Тюмень, Новосибирск, Казань. Анализировалось 842 отзыва на Wildberries и Ozon — ключевые фразы: «посадил, выросло», «не мусор, а подарок».
• Влияние «зелёного» дизайна на лояльность у поколения Z — не просто «зелёный цвет», а дизайн с природными текстурами: дерево, лён, неровные края. Подтверждено анализом 320 комментариев в ВКонтакте: «выглядит как настоящий, а не упаковка».

Проанализируй текущие тренды в нише [указать нишу, например: «экологичная упаковка для продуктов»] в России.
Сформируй структурированный отчёт по следующим пунктам:

1. 5 основных трендов (с источниками и примерами брендов)
2. 3 скрытых тренда, которые не упоминаются в СМИ
3. Ключевые слова и фразы, которые набирают популярность в поиске (с данными по запросам из Яндекс.Вордстат)
4. Риски и угрозы, связанные с этими трендами

Используй данные из источников: Яндекс.Вордстат, Reddit, ВКонтакте, Telegram, LiveJournal.
Не придумывай — только проверенные факты.

💡 Совет: Вставьте результаты в Notion или Airtable — и создайте дашборд, который будет обновляться раз в неделю. Используйте его для еженедельных стратегических встреч. Не тратите время на повторные отчёты — сделайте систему, которая работает сама.

Проблема: Мы часто строим ЦА по демографии: «женщины 25–40, с доходом выше 80 тыс.».

Но покупательское поведение определяется эмоциями, привычками и контекстом — а не возрастом.

Вы можете иметь 10 000 человек в ЦА, но только 3% из них — настоящие покупатели. Почему? Потому что вы не знаете, почему они покупают.

Решение: ИИ анализирует поведенческие паттерны

Пример: Сайт по продаже кофе в капсулах.

Изначальная ЦА: «работники офисов».

С помощью ИИ проанализировали:

• Комментарии в Telegram-каналах о кофе — 427 постов
• Отзывы на Wildberries и Ozon — 1834 отзыва
• Посты в ВКонтакте с хештегом #кофепауза — 652 публикации

Результат:
Оказалось, что покупатели с высокой LTV — это не офисные сотрудники, а мамы в декрете.

Они покупают кофе за 2–3 часа до сна, чтобы успеть «самой себе перерыв».
Они не ищут «лучший кофе» — они ищут «кофе, который не раздражает нервы».

В их отзывах: «после него я не кричу на детей», «вкус мягкий, как объятие», «я пью его в тишине — и это мой момент».

Вывод: изменили позиционирование. Стало не «кофе для офиса», а «тихий кофе для мамы».

Конверсия выросла на 68%.

Проанализируй поведение целевой аудитории в нише [указать нишу] на платформах: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники, Яндекс.Дзен.
Найди:

1. 5 типов пользователей, которые активно обсуждают продукт (не только покупатели)
2. Их основные эмоции, боли и мотивации (не демография!)
3. Языковые паттерны: какие слова они используют? Какие фразы повторяются?
4. Кто из них — потенциальные амбассадоры? Почему?
5. Неочевидные сегменты: кто покупает, но не говорит об этом? (например: мужчины, покупающие подарки для жен)

Приведи реальные цитаты из обсуждений. Не используй общие фразы вроде «люди хотят быть счастливыми».

💡 Практика: Запустите этот промпт на 3–5 популярных сообществах по вашей нише — и вы получите реальные копирайт-формулировки для рекламы. Не придумывайте — используйте слова, которые уже используют ваши клиенты.

Проблема: Мы смотрим на конкурентов только через их сайт и рекламу.

Но наиболее интересные активности — это:

• Комментарии под их постами
• Отзывы на Яндекс.Маркете и Ozon
• Упоминания в блогах и Telegram-каналах
• Реклама в низкочастотных площадках (доски объявлений, локальные сообщества)

Решение: ИИ как «супер-монитор»

Пример: Бренд детских игрушек запустил кампанию, но не увидел конкурента — потому что тот продавал через Telegram-бота, а не в инстаграме.

ИИ проанализировал:

• 1200 комментариев в закрытых группах ВКонтакте
• 842 отзыва на Яндекс.Маркете и Ozon
• 53 поста в Telegram-каналах родительских сообществ

Нашел: у конкурента 87% положительных отзывов — и ключевое слово: «игрушка, которая не ломается через неделю».

У нас в рекламе говорили: «красивая, яркая, развивает воображение».

Вывод: в рекламе мы начали говорить не про «красивость», а про «надёжность».

Доля рынка выросла на 23% за два месяца.

Проанализируй 5 ключевых конкурентов в нише [указать нишу].
Собери данные по:

1. Контент-стратегия: какие форматы они используют? (Reels, длинные посты, видео-отзывы)
2. Топ 3 комментария под их постами — что говорят покупатели?
3. Отзывы на маркетплейсах: какие проблемы упоминают чаще всего?
4. Платформы, где они рекламируются — но мы их не видим (например: VK сообщества, Telegram-каналы, доски объявлений)
5. Низкочастотные ключевые слова, по которым они получают трафик

Сравни их с нами: где мы слабее? Где они ошибаются? Что можно скопировать — а что лучше не копировать?
Приведи 3 конкретные идеи для улучшения нашей стратегии.

💡 Совет: Используйте Яндекс.Метрику + Google Alerts для мониторинга — и получайте еженедельные сводки от ИИ. Не ждите, пока конкурент обойдёт вас — узнавайте его шаги до того, как он сделает их.

Проблема: Мы часто «забываем» про сезонность.

«Почему мы запускаем рекламу на мороженое в январе?» — спрашивают потом.

Решение: ИИ предсказывает сезонные пики

Пример: Бренд детской одежды.

Раньше: запускали рекламу за 2 недели до Нового года.

ИИ проанализировал:

• Поисковые запросы за 5 лет (Яндекс.Вордстат)
• Сезонные тренды в Яндекс.Маркете и Pinterest
• Поведение пользователей в Метрике — время на сайте, переходы по категориям

Результат: Пик интереса начинается за 6–8 недель до Нового года — и резко падает после 15 декабря.

Ключевые моменты:

• С 15 октября — рост запросов «детская одежда для новогодних костюмов» на 42%
• С 1 ноября — рост поисков «подарок для ребёнка» на 68%
• После 15 декабря — спад на 92%, пик возврата товаров

Вывод: перенесли запуск кампаний на ноябрь.

Охват вырос на 140%, CPM снизился на 32%.

И мы не платили за «поздние» показы, которые всё равно не конвертировались.

Проанализируй сезонные колебания спроса в нише [указать нишу] за последние 5 лет.
Используй данные:

• Яндекс.Вордстат
• Ключевые события (Новый год, День учителя, 8 марта, начало учебного года и т.д.)
• Данные Яндекс.Метрики — если у вас есть доступ

Сформируй:

1. График сезонности (опиши словами)
2. Три «запускных окна» — когда спрос начинает расти, пик и закат
3. Какие события (не праздники) влияют на спрос? (например: возвращение детей в школу → покупка рюкзаков)
4. Рекомендации по календарному плану кампаний на 2025 год — с датами

Приведи реальные цифры по росту запросов.

💡 Практика: Создайте «сезонный календарь» в Google Sheets — и каждый месяц запускайте этот промпт, чтобы обновлять прогнозы. Не полагайтесь на «интуицию» — доверьтесь данным.