<b>7 ошибок в AI-marketing, из-за которых контент и реклама дают слабый результат</b>

<b>7 ошибок в AI-marketing, из-за которых контент и реклама дают слабый результат</b>

AI tools ускоряют производство контента, но не решают задачу сами по себе. В ai_marketing чаще всего ломаются не модели, а процесс: запросы, проверка, адаптация под канал и контроль качества. Если это не настроено, llm просто производит больше текста, а не больше пользы.

— Сначала делают генерацию, а потом думают о задаче. Лучше начинать с цели, аудитории, формата и одного KPI.
— Кормят модель слишком общим промптом. В ответ получают усреднённый текст без позиции, оффера и конкретики.
— Не задают рамки по тону, структуре и длине. В итоге контент приходится переписывать почти вручную.
— Публикуют без фактчека и редактуры. Для AI ads и AI-контента это особенно заметно: ошибки быстро бьют по доверию.
— Оценивают результат только по объёму. Важно смотреть не на количество материалов, а на CTR, удержание, лиды или сохранения.

Ещё одна частая проблема — использовать один и тот же шаблон для разных задач: лендинга, поста, email и рекламы. У каждого канала свой ритм, и его лучше задавать отдельно, а не надеяться на универс

—
Если тема зашла, посмотри @AIinMarketingRuPro