LLM в маркетинге полезнее не там, где «пишет текст», а там, где снимает рутину с решений

LLM в маркетинге полезнее не там, где «пишет текст», а там, где снимает рутину с решений

Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку: компании покупают доступ к LLM, чтобы ускорить производство контента, а потом удивляются, что маркетинг почти не стал эффективнее. Причина простая: текст — это самый дешёвый слой. Настоящая ценность LLM в аналитике и MarTech — в том, чтобы быстрее собирать, нормализовать и интерпретировать данные, на которых потом строятся решения.

У меня это особенно заметно в B2B и performance. Когда команда просит «сделать отчёт по кампаниям», я уже давно не даю модели задачу «напиши выводы». Я даю ей разрозненные выгрузки: кабинеты, CRM, сайт, коллтрекинг, опросы продаж. И прошу не сочинять, а привести данные к одной логике:
— объединить названия сегментов;
— найти дубли и аномалии;
— подсветить, где просел путь от клика до сделки;
— предложить 3–5 рабочих гипотез, которые можно проверить.

В одном проекте такой подход сократил время еженедельного разбора с 4–5 часов до примерно 40 минут. Но важнее другое: мы перестали спорить о «красивых отчётах» и начали быстрее видеть, что реально влияет на выручку.

Это хорошо ложится в текущую эпоху. Когда классический last-click уже плохо объясняет вклад каналов, а RevOps требует общей картины, LLM становится не «копирайтером», а слоем ускорения между источниками данных и управленческим решением.

Мой вывод простой: если LLM у вас работает только на тексты — вы используете 20% его потенциала. Самое сильное применение начинается там, где модель помогает маркетологу думать быстрее, а не писать больше.

— @AIinMarketingRuPro