ChatGPT для бизнеса: 7 задач, где он окупается, и 3, где мешает

Модель предсказывает следующее слово на основе гигантского массива текстов. Отсюда её сильная сторона: она хорошо держит форму, то есть структуру, связность, тон и деловой регистр. И отсюда же слабая: правдивое и выдуманное выглядят у неё одинаково гладко, потому что различать их она не обучена.

Практическое следствие простое. ChatGPT для бизнеса окупается там, где результат можно проверить за минуту, и становится дорогим там, где проверка стоит дороже самой задачи. Черновик письма вы прочитаете и сразу поймёте, годится он или нет. Фразу «по данным исследования, конверсия в этой нише 4,2%» вы не проверите никогда, потому что такого исследования не существует.

Вторая вещь, которую недооценивают: он работает только с тем, что вы ему дали. Он не знает вашу маржу, сроки производства, историю переговоров с клиентом и то, что отдел продаж не берёт трубку после шести. Запрос из одной строки даёт ответ, усреднённый по всему интернету, и обычно бесполезный.

Первая задача — черновик. Самая дорогая часть любого текста, будь то коммерческое предложение, статья или письмо на десять абзацев, это чистый лист. Я прошу сначала план, правлю план, потом прошу развернуть и дальше переписываю руками процентов на шестьдесят. Текст в итоге мой, но старт достался бесплатно.

Вторая — структурирование того, что уже сказано. Можно надиктовать мысли в беспорядке, как они есть, и попросить разложить по логике. На расшифровке часового созвона это работает особенно хорошо: на выходе список принятых решений, открытых вопросов и того, кто что кому должен к какой дате.

Третья — вычитка. Повторы, рассогласованные окончания, канцелярит, абзацы на восемь строк. Формулировка «убери повторы и воду, смысл и цифры не меняй» здесь безопасна, потому что исходник ваш и вы видите, что именно он тронул.

Четвёртая задача — разбор данных. Выгрузка поисковых запросов на три тысячи строк, список причин отказа из CRM, ответы на опрос клиентов: всё это нужно сгруппировать по смыслу, а не по формальному признаку. Глазами это пара часов и потерянное внимание, с моделью — минут двадцать плюс проверка.

В собственной кампании такой разбор показал, что 44% расхода ушло на нецелевые запросы: люди искали, как настроить рекламу самостоятельно или как её отключить, а подрядчика не искали вовсе. Группировку сделала модель, суммы я пересчитал сам, и правильно сделал: в арифметике она ошибается регулярно и умеет подогнать цифру под красивый вывод.

Пятая задача — переписка, особенно неприятная. Ответ на претензию, письмо о переносе срока, напоминание о просроченной оплате. Прошу три варианта: жёсткий, нейтральный и мягкий, беру нужный и переписываю под себя. Помогает не текст сам по себе, а то, что эмоция выключается и появляется выбор.

Шестая задача — техническое задание. Описываешь своими словами, что нужно, и просишь не написать ТЗ, а задать десять вопросов, на которые оно пока не отвечает. Половина вопросов окажется ерундой, а две-три попадут ровно в те места, где подрядчик потом сделал бы по-своему и был бы формально прав.

Седьмая — идеи. Тридцать вариантов заголовка, двадцать возражений клиента, пятнадцать сценариев для видео. Двадцать пять пунктов будут мусором, три-пять рабочими, и один-два такими, до которых сам бы не дошёл, потому что смотришь на свой продукт замыленным взглядом. При цене вопроса в две минуты арифметика сходится даже с таким процентом попаданий.

Общее у шестой и седьмой задачи в том, что модель не принимает решение, а расширяет поле, из которого решение выбираете вы.

Отключать ли кампанию, поднимать ли цену, менять ли подрядчика, брать ли человека в штат. На любой из этих вопросов вы получите уверенный, структурированный и правдоподобный ответ. Беда в том, что такой же уверенный ответ придёт и на противоположную формулировку: спросите, стоит ли отключать, — согласится; спросите, стоит ли оставить, — согласится тоже.

Пример из практики, где цена ошибки была видна сразу. Смена стратегии на «Максимум конверсий» при двух конверсиях в неделю подняла цену клика с 60 до 245 рублей. Автостратегиям нужно около десяти конверсий в неделю, иначе обучаться не на чем, а совет «переходите на автостратегию» встречается в сети в сотни раз чаще, чем оговорка про этот порог.

Модель пересказывает среднее. Среднее — это то, что уже делают конкуренты, и то, на чём построены типовые ошибки. Решение требует знания вашей экономики и готовности отвечать за результат деньгами.

Второе место, где инструмент мешает, — всё, что похоже на факт. Названия отчётов, пункты в интерфейсе, номера статей закона, доли рынка, кейсы с именами. Формат безупречный, содержания под ним может не быть вовсе.

Особенно неприятно с интерфейсами рекламных систем, которые переписывают по несколько раз в год. Вы получаете маршрут вида «Кампании, далее Настройки, далее вкладка такая-то», идёте по нему и не находите ничего, потому что вкладка выдумана. Полчаса уходит на поиск того, чего нет.

Правило, которое я держу жёстко: любая цифра и любая ссылка проверяются в первоисточнике, иначе не используются. Если для иллюстрации нужен пример, а реальных данных под рукой нет, пример помечается как условный прямо в тексте. Скучно, зато потом не приходится объясняться перед клиентом.

Третье место — там, где нужен ваш голос. Модель выдаёт ровный, гладкий, средний текст: одинаковые связки между абзацами, симметричные конструкции, аккуратный вывод в конце каждого куска. Читатель редко может объяснить, что именно не так, но доверие проседает, и письмо или пост читают по диагонали.

Позиция собирается из того, что вы видели своими глазами. Я разбирал сайт, где главная весила 3,2 мегабайта и грузилась 7,8 секунды, и другой, где фоновое видео на 20 мегабайт просто не открывалось на телефоне. Модель таких деталей не даст, она даст «оптимизируйте скорость загрузки», и это правда, которую невозможно применить.

Рабочий компромисс у меня такой: черновик и вычитка на ней, конкретика и интонация на мне. Если убрать второе, текст становится одновременно чище и бесполезнее.

Четыре шага превращают игрушку в инструмент. Первый: давать контекст на входе, включая цифры, ограничения, аудиторию и то, чего делать нельзя. Второй: просить вопросы до ответа. Третий: всё, что похоже на факт, проверять в источнике. Четвёртый: последний проход по тексту делать руками.

Отдельно про данные. Персональные данные клиентов, договоры, доступы и выгрузки с именами туда не отправляются, а если разбор нужен, таблица обезличивается заранее. Ориентир простой: не переслали бы этот файл незнакомому подрядчику — не отправляйте и в чат.

И тест окупаемости, который занимает один день: засеките время на задачу с моделью и без неё. Если правки после неё стабильно занимают больше, чем написать самому, эта задача не для неё, и никакие хитрые промпты положения не изменят.

Инструменты ускоряют работу, но не отвечают на главный вопрос: приносит ли ваша реклама деньги. Ответ лежит в стыковке рекламного кабинета с продажами — сколько заявок дошло до сделки, какая выручка, какой ROMI и какая доля рекламных расходов. Модель этих данных не видит, а в кабинете и CRM они обычно есть, просто их никто не сводил вместе.

Если реклама идёт, а картина по продажам мутная, я смотрю кабинет и говорю прямо, что там происходит: где утекает бюджет, что чинится за неделю, а что чинить бессмысленно. Разбор бесплатный, доступы остаются у вас, и если увижу, что в вашей ситуации канал не окупится, скажу об этом, а не продам настройку.

Может ли ChatGPT вести рекламу вместо специалиста?
Нет. Он помогает с текстами объявлений, группировкой запросов и разбором выгрузок, но не видит ваш кабинет, не знает маржу и не отвечает за результат деньгами. Реклама считается по продажам, ROMI и доле рекламных расходов, а этих данных у модели нет. Как помощник по рутине он окупается, как замена управления кампаниями — нет.

Нужна ли платная версия или хватит бесплатной?
Платная заметно лучше на длинных задачах и при работе с файлами, но разница между версиями меньше, чем разница между запросом с контекстом и запросом из одной строки. Сначала научитесь давать вводные: цифры, ограничения, аудиторию, что делать нельзя. Если после этого упираетесь в длину диалога и загрузку таблиц, тогда платите.

Как понять, что ответ выдуман?
Признаки довольно устойчивые: круглые цифры без источника, ссылка на исследование без названия и года, названия пунктов меню, которых нет в интерфейсе, и ссылки, которые не открываются. Любое утверждение такого рода проверяется в первоисточнике, а не переспрашивается у самой модели: на переспрос она обычно извинится и выдумает новую версию.

Безопасно ли загружать туда рабочие документы?
Персональные данные клиентов, договоры, доступы и выгрузки с именами загружать не стоит. Если нужен разбор такой таблицы, уберите из неё имена, телефоны и реквизиты заранее, оставив только то, что действительно нужно для анализа. Ориентир простой: не переслали бы этот файл незнакомому подрядчику в мессенджер — не отправляйте и в чат.