Кейс: как мы в агентстве зарабатываем с помощью ИИ? Сейчас каждый первый маркетолог рассказывает про свой опыт взаимодействия с ИИ, делится крутыми промтами и показывает что получилось. В большинстве случаев получаются действительно достойные вещи: необычные креативы, тексты в стиле Лавкрафта, классные видео или музыка. Но мало кто из коллег делится цифрами, насколько внедрение той или иной крутой фичи повлияло на деньги. Пойду другим путем и расскажу наш кейс. Простой, понятный, с цифрами. Итак. Однажды нам нужно было срочно запустить очередной рекламный флайт в Промостраницах Яндекс для одного из наших дорогих клиентов. Необходимо было оперативно написать 16 текстов по определенной логике с целью: заинтересовать аудиторию, увлечь статьей и в конце органично подсказать, что в данной ситуации можно воспользоваться клиентским продуктом. У меня нет штатного копирайтера, есть только проверенный подрядчик, который пишет классные вдумчивые и продающие тексты под заказ. Мы пошли за оценкой стоимости работ и 16 этих лонгридов нам оценили в 127 000 руб. При этом, срок выполнения такой задачи составил был до 15 дней. Это было неприемлемо по срокам и сильно нагружало себестоимость. Тогда мы решили попробовать написать своими силами с помощью Gemini. После нескольких часов мучений нейронки и уточняющих промтов, сетка выдала нужный нам результат. Т.к. статьи должны были быть написаны примерно по одной логике, только немного для разных ЦА, мы раскатали это решение на оставшиеся 15 штук. В итоге, в течение 6 рабочих дней, занимая примерно по 4 часа в день времени штатного маркетолога, вопрос был решен. Стоимость времени маркетолога: 852 р./час Стоимость решения всей задачи: 54 528 р. Экономия: +72 472 р. Сэкономил = заработал)) Вот так на простом примере очевидно, сколько ресурсов может экономить грамотное использование ИИ в процессах агентства. Для наглядности прикрепляю табличку с расчетом. Пользуйтесь на здоровье и поделитесь с тем, кому актуально.