Пятница, 19:40. SMM-специалист переписывает третий вариант анонса вебинара, потому что «надо поживее», а под вчерашним постом шестой час висит комментарий «это вообще работает или опять развод?» — и на него никто не ответил. Знакомая картина: соцсети компании едят человека целиком, но не потому, что он плохо придумывает, а потому, что вокруг каждой идеи — гора сборки, адаптации и дежурства. AI SMM-специалист — это ИИ-роль, которая по базе знаний компании готовит контент-план и рубрикатор, посты, прогревы и опросы для Telegram, MAX и VK, сценарии и нарезки коротких видео, заголовки, описания и таймкоды, черновики ответов на комментарии и сводки по негативу, а публикует и отвечает от имени компании только после одобрения человека. Дальше — что из этого реально снимается с людей, где ИИ в соцсетях ошибается, что говорит закон о маркировке рекламы и AI-контента и как проверить пользу на одном канале за месяц.
SMM съедает день не идеями, а сборкой
Если разложить рабочую неделю SMM-специалиста по задачам, идей в ней меньше, чем кажется. Больше всего времени уходит на сборку: найти у эксперта факты для поста, переписать один текст под три площадки, вспомнить, какую цену называли в прошлом месяце, отсмотреть двухчасовой эфир ради трёх минут для клипа, ответить на двадцать одинаковых вопросов в комментариях. Это не творчество, это логистика вокруг творчества.
Как это проверить у себя: попросите SMM-специалиста неделю отмечать в таблице, на что уходят часы, по пяти колонкам — «придумать», «собрать факты», «написать и адаптировать», «видео», «комментарии и отзывы». Точность до получаса достаточна. Если колонка «придумать» окажется самой короткой, ИИ есть что забрать. Если самой длинной — ваша проблема не в рутине, и дальше можно читать просто из любопытства.
Зачем соцсети компании вообще, стоит сформулировать до разговора об ИИ. У онлайн-школы канал прогревает к запуску и продаёт места на поток. У производителя сообщество в VK отвечает дилерам и снимает часть вопросов с менеджеров. У сервисной компании Telegram-канал удерживает клиентов между визитами. Цель задаёт метрику: обращения из канала, доля записавшихся после прогрева, количество вопросов, которые не дошли до менеджера. Без цели AI SMM-специалист просто будет производить больше постов, а больше постов ещё никому не продали.
ИИ в SMM окупается ровно на той части работы, которая повторяется. Всё остальное он только ускоряет черновиком.
Рубрикатор важнее календаря: план строится от воронки
Контент-план в большинстве компаний выглядит как календарь с датами и темами «пост про нас», «полезный пост», «продающий пост». Такой план легко заполнить и невозможно проверить: непонятно, какой пост что должен был сделать. Поэтому первое, что стоит поручить ИИ, — не посты, а рубрикатор.
Рубрикатор — это список постоянных рубрик канала, где у каждой указаны задача в воронке, аудитория, формат и частота. Например, у условной онлайн-школы: «Разбор ошибки ученика» — снимает страх «у меня не получится», для тех, кто думает о покупке, раз в неделю; «Вопрос из чата» — отвечает на частое возражение, для тёплой аудитории, два раза в неделю; «Изнутри потока» — показывает процесс обучения, для сомневающихся, раз в неделю; «Новости школы» — даты, условия, для всех, по событию.
Из чего ИИ собирает рубрикатор: продукты и этапы воронки из базы знаний, частые вопросы и возражения из переписок и звонков, календарь запусков и акций, лучшие посты прошлого периода по реакциям и переходам. На выходе — таблица рубрик, а под ней план на месяц, где каждая дата привязана к рубрике и к событию. Если в месяце запуск, план перестраивается под него: сначала рубрики-проблемы, потом рубрики-доказательства, затем даты и условия.
Человек в этом месте отвечает на два вопроса: соответствуют ли рубрики тому, как компания хочет выглядеть, и есть ли под каждой рубрикой реальный материал. Рубрика «Истории клиентов» без разрешённых историй — это обещание, которое через две недели превратится в выдуманные истории. А выдуманные истории клиентов в соцсетях — прямая дорога к позору в комментариях.
Хороший рубрикатор можно проверить вопросом «зачем этот пост?» к любой дате плана. Если ответа нет, дата лишняя.
Один пост на три площадки — это три разных поста
Скопировать текст из Telegram в VK и MAX умеет любой, и именно так соцсети превращаются в зеркальный лабиринт, где подписчик видит один и тот же пост трижды и отписывается там, где увидел последним. У площадок разные привычки аудитории, разная роль в воронке и разный формат взаимодействия: где-то читают длинный текст с утра, где-то отвечают в комментариях, где-то сообщество работает как справочная.
AI SMM-специалист получает на вход один смысл — например, «открыт набор на новый поток, старт через три недели, есть ранняя цена до пятницы» — и правила каждой площадки из базы знаний компании: длина, структура, где ставится ссылка, есть ли призыв в комментарии, как компания обращается к подписчикам. На выходе — три варианта: плотный текст для канала, пост с вопросом к сообществу, короткое сообщение с датой и ссылкой. Плюс варианты заголовка или первой строки для теста.
Правила площадок компания записывает сама, по своим данным. Не стоит верить универсальным советам «в VK читают вечером» — ни ИИ, ни автор этой статьи не знает, когда читают ваши подписчики. Это видно в статистике канала, и первое поручение ИИ может звучать как «разбери статистику постов за квартал и предложи правила по времени и длине для каждой площадки». Правила утверждает человек, дальше они становятся частью базы знаний.
Отдельный класс ошибок — факты, которые разъезжаются между площадками. В Telegram ранняя цена действует до пятницы, в VK — «до конца недели», а в MAX кто-то вручную поправил на воскресенье. Когда все три поста делаются из одного утверждённого источника, такая рассинхронизация исчезает сама. Когда их делают три человека в разное время — не исчезает никогда.
Адаптация под площадку — идеальная задача для ИИ: смысл задан, правила записаны, творчество не требуется.
Прогрев — это сериал, а не пять постов со словом «скоро»
Прогревом в SMM называют серию публикаций, которая ведёт аудиторию от интереса к решению к покупке: сначала проблема, потом варианты её решения, затем доказательства, потом предложение с условиями и дедлайном. Плохой прогрев узнаётся сразу — это пять постов подряд с «скоро расскажем кое-что важное», после которых половина подписчиков уже ничего не ждёт.
ИИ хорошо справляется с каркасом прогрева, потому что это структура, а не озарение. Задача ставится так: продукт, дата старта, аудитория, главные возражения из базы знаний, доступные доказательства (кейсы с разрешением, программа, преподаватели, условия возврата). ИИ предлагает последовательность из нескольких публикаций с задачей каждой, формат, опросы, прямые эфиры и то, какое возражение закрывает каждый шаг. Человек выбрасывает лишнее и ставит то, чего ИИ знать не может: живую историю из прошлого потока, эмоцию эксперта, неловкий, но честный момент.
Опросы в Telegram, MAX и VK — недооценённая часть прогрева. Их обычно делают ради реакций, а стоит — ради данных. Опрос «что вам мешает начать: время, деньги, страх не справиться, не понимаю, с чего начать» даёт разбивку возражений на вашей аудитории. AI SMM-специалист готовит варианты ответов так, чтобы они соответствовали возражениям из базы знаний, собирает результаты и предлагает, какие посты прогрева усилить. Если в опросе победил «страх не справиться», а в прогреве три поста про цену, план стоит поменять до запуска, а не после.
Результаты опросов стоит передавать не только в SMM. Маркетологу они подсказывают формулировки объявлений, отделу продаж — порядок аргументов в разговоре. Как ИИ-маркетолог использует такие сигналы в гипотезах для рекламы, разобрано в статье про AI-маркетолога.
Прогрев, собранный ИИ, выигрывает структурой. Проигрывает он там, где нужна живая деталь, и её в прогрев добавляет человек.
Клипы из эфира: ИИ находит минуты, человек выбирает
Двухчасовой эфир или вебинар — золотая жила для коротких видео, которую почти никто не разрабатывает, потому что отсмотреть два часа ради трёх фрагментов некогда. Для SMM здесь три задачи: найти моменты, которые держатся без контекста, упаковать их под площадку и подписать так, чтобы их нашли.
Поиск моментов. По расшифровке эфира ИИ размечает фрагменты, где есть законченная мысль: ответ на вопрос зрителя, короткий разбор, спорное утверждение эксперта, пример «до и после». Для каждого фрагмента — таймкод начала и конца, почему он может сработать, для какой рубрики подходит. Человек отсматривает не два часа, а десять-пятнадцать размеченных кандидатов и выбирает.
Упаковка. Для выбранных фрагментов ИИ пишет сценарий короткого ролика: первую фразу-крючок, субтитры, текст на экране, призыв в конце, вариант обложки. Шорт для YouTube Shorts, ролик для VK Клипов и для Дзена — это разные подписи и разные призывы, даже если видео одно.
Подписи. Для полной записи эфира — заголовок, описание с ключевыми словами из базы знаний, таймкоды по темам. Таймкоды — самая неблагодарная ручная работа в SMM и самая очевидная для ИИ: по расшифровке их расставить быстрее, чем найти, где в эфире начинается ответ на вопрос о цене.
Честное ограничение: ИИ хорошо находит законченные мысли в тексте, но хуже понимает, что смешно, где эксперт выглядит уставшим и в каком фрагменте фоном слышно что-то лишнее. Финальный отбор видео — за человеком, и это не формальность. Как из того же эфира дальше получаются статьи, рассылки и лид-магниты по шаблонам бренда, разобрано отдельно в статье о контент-фабрике на ИИ.
Нарезка по расшифровке экономит часы отсмотра, но не отменяет последний просмотр глазами. Нарезку и выкладку роликов в Shorts, VK и Дзен можно поставить на поток — это делает контент-завод Кира, по расписанию или с утверждением каждого ролика.
Тон бренда живёт в базе знаний, а не в голове одного сотрудника
Главная претензия к ИИ в соцсетях — «звучит как нейросеть». Претензия справедливая, но адресована не туда. Нейросеть звучит как нейросеть, когда ей не дали ничего, кроме темы. Когда тон бренда существует только в голове SMM-специалиста, который уже три года ведёт канал, он точно так же исчезает при смене сотрудника или подрядчика.
Чтобы AI SMM-специалист писал вашим голосом, в базе знаний компании нужен раздел о тоне. Практически он состоит из пяти частей: как обращаемся к аудитории («вы» или «ты», по имени или нет); десять-двадцать эталонных постов, которые компания считает своими; запретные слова и формулировки (например, «гарантированный результат», «лучший на рынке», канцелярит, который все ненавидят); правила обещаний — что можно говорить о результатах, сроках и ценах, а что нельзя; примеры плохих ответов с пояснением, почему они плохие.
Последний пункт недооценивают. Эталонов обычно много, а антиэталонов нет, хотя именно они быстрее всего учат различать «наше» и «не наше». Пост, который когда-то вызвал волну недовольства, — ценнейший материал, если к нему приписано, что именно в нём было не так.
Как собрать и поддерживать базу знаний компании — разделы, владельцы, версии, кто утверждает, — описано в статье о базе знаний компании для ИИ. А как правки SMM-специалиста превращаются в правила, которые ИИ запоминает после подтверждения человеком, — в статье о том, как ИИ-агент учится на диалогах.
Если после месяца работы ИИ всё ещё «звучит как нейросеть», проверять стоит не модель, а раздел о тоне: скорее всего, он пустой.
Комментарии: черновик за минуты, ответ за человеком
Комментарии — место, где соцсети компании чаще всего теряют деньги незаметно. Вопрос о цене, оставшийся без ответа до утра, — это клиент, который ушёл спрашивать к конкурентам. Жалоба без реакции — это пост, под которым следующие читатели видят только жалобу.
AI SMM-специалист разбирает комментарии по типам: вопрос о продукте, возражение, жалоба, благодарность, спам, провокация. На вопросы и возражения готовит черновик ответа по базе знаний — с той ценой и теми условиями, которые утверждены, а не с теми, что пришли в голову. Жалобу помечает как срочную и готовит черновик признания проблемы с предложением перейти в личные сообщения. Спам и оскорбления выносит в отдельную очередь на удаление по правилам модерации. Провокацию помечает с пометкой «не отвечать без решения человека».
Почему не отвечать сразу, если черновик хороший? Потому что комментарий — это публичное высказывание компании, и одна неверная фраза под постом живёт дольше, чем сам пост. Схема «ИИ готовит — человек одобряет одним нажатием» отнимает у человека секунды на типовой ответ и оставляет ему время на нетиповой. Для части ответов компания может со временем разрешить публикацию без одобрения — например, «спасибо за отзыв» или ссылку на расписание, — но это решение принимается по статистике правок, а не в первый день.
Отдельно — вопросы, которые не должны решаться в комментариях: возврат денег, персональные данные, спор о договоре. Черновик ответа здесь один: вежливое приглашение в личные сообщения или к менеджеру, без обсуждения деталей публично. Этот шаблон стоит записать в базу знаний заранее, а не придумывать в момент, когда клиент уже злится.
Хорошая метрика для комментариев — не количество ответов, а время от вопроса до ответа и доля вопросов, оставшихся без ответа за сутки.
Мониторинг негатива ловит волну раньше директора
Негатив о компании редко начинается в её собственном канале. Он начинается в отзывах на картах, в чужих чатах, в комментариях под постом блогера, и до руководителя доходит, когда его уже пересылают с вопросом «вы видели?». Задача мониторинга — сократить это время.
AI SMM-специалист собирает упоминания компании в подключённых источниках — там, где у компании есть доступ и где сбор разрешён правилами площадки, — и раз в день готовит сводку: сколько упоминаний, какие темы, что изменилось по сравнению с прошлой неделей, какие отзывы требуют ответа. Для каждого отзыва, требующего реакции, — черновик ответа и отметка, кому передать: поддержке, отделу продаж, руководителю.
Ценность сводки не в подсчёте, а в причинах. «Двенадцать негативных отзывов» — бесполезная цифра. «Восемь из двенадцати — о задержке доступа к урокам после оплаты, началось во вторник» — это задача для конкретного человека, и её можно решить до того, как появится двадцатый отзыв.
Где ИИ в мониторинге ошибается: сарказм и ирония («отличный сервис, третью неделю жду ответа») распознаются нестабильно, контекст чужого чата часто неизвестен, а одинаковые жалобы от разных людей иногда оказываются одной жалобой, растиражированной ботами. Поэтому сводка — это сигнал для человека, а не решение «ситуация под контролем». Персональные данные из отзывов при этом стоит обрабатывать осторожно: имена и контакты заменяются метками до отправки текста в языковую модель, а сама обработка должна укладываться в требования закона № 152-ФЗ, по которым компания работает и без ИИ.
Мониторинг негатива полезен ровно настолько, насколько быстро кто-то в компании берёт сводку в работу. Если сводку никто не читает, она просто архив плохих новостей.
Кнопка «Опубликовать» остаётся у человека, и это не бюрократия
Самый частый вопрос на разборах: «А может ИИ публиковать сам, раз пишет уже хорошо?» Технически может. По существу — не стоит, и дело не в недоверии к качеству текстов.
Публикация в соцсетях — действие, которое нельзя по-настоящему отменить. Удалить пост можно, но за минуты его уже прочитали, сохранили скриншот, переслали в чат «смотрите, что они пишут». Цена ошибки несимметрична: сэкономленные тридцать секунд на одобрении против публичного извинения. Подробно логика «ИИ предлагает — человек решает» разобрана в статье о human-in-the-loop, здесь достаточно практической схемы.
Каждый пост, ответ и публикация попадают в очередь на одобрение с тремя кнопками: одобрить, исправить, отклонить. Исправления человек вносит прямо в черновик, и они сохраняются как сигнал: какие фразы режут, какие факты уточняют. Если одни и те же правки повторяются, их стоит превратить в правило базы знаний, а не исправлять в сотый раз. Одобрение — это не подпись вслепую: у поста видно, из каких источников взяты факты, и спорные утверждения помечены.
В Везории роль «SMM · Копирайтер» работает именно так: агент компании ставит ей задачу, собирает результат и приносит на решение, а публикация в Telegram происходит только после одобрения человеком. Это инструмент внедрения, под который мы на разборе подбираем роли, каналы и правила одобрения конкретной компании.
Одобрение, которое занимает секунды, дешевле любого удалённого поста.
Маркировка рекламы: что говорит закон, а не чат маркетологов
Юридическая часть SMM — место, где особенно опасно доверять и ИИ, и пересказам. Ниже только то, что можно прочитать в тексте закона по ссылкам, без толкований. Толкует юрист компании.
Пометка и идентификатор. По части 16 статьи 18.1 Федерального закона от 13.03.2006 № 38-ФЗ «О рекламе» реклама в интернете должна содержать пометку «реклама», а также указание на рекламодателя и (или) его сайт или страницу сайта. По части 17 той же статьи распространять такую рекламу можно при условии, что ей присвоен идентификатор рекламы — уникальное цифровое обозначение, которое присваивает оператор рекламных данных. Часть 3 обязывает рекламодателей, рекламораспространителей и операторов рекламных систем предоставлять информацию о такой рекламе.
Где рекламу размещать нельзя. Часть 10.6 статьи 5 того же закона запрещает распространение рекламы на персональных страницах, указанных в части 1.3 статьи 10.6 закона № 149-ФЗ «Об информации…», — это страницы с аудиторией более десяти тысяч пользователей социальной сети, сведения о которых не включены в перечень, который ведёт Роскомнадзор. Норму ввёл Федеральный закон от 08.08.2024 № 303-ФЗ. Часть 10.7 той же статьи, введённая законом от 07.04.2025 № 72-ФЗ, запрещает рекламу на информационных ресурсах организаций, деятельность которых признана нежелательной, и перечисляет другие случаи — её стоит прочитать целиком.
Что это значит для AI SMM-специалиста. Он не решает, является ли пост рекламой: граница между информацией о своём продукте в своём канале и рекламой зависит от обстоятельств, и это вопрос юридической квалификации. Зато он может проверять каждый черновик по чек-листу, который утвердил юрист: есть ли в посте призыв купить или ссылка на оплату, размещается ли он у внешнего блогера или в чужом канале, стоит ли пометка «реклама», указан ли рекламодатель, есть ли идентификатор. Если признаки есть, а пометки нет, пост не уходит на одобрение как готовый — он уходит с флагом «проверить маркировку». Для размещений у блогеров туда же добавляется проверка, есть ли страница в перечне.
Отдельно — содержание. Требования к рекламе не ограничиваются маркировкой: например, часть 3 статьи 5 признаёт недостоверной рекламу, которая содержит не соответствующие действительности сведения. Здесь выручает то же правило, что и для тона: ИИ берёт цены, сроки и обещания только из утверждённых источников, а не придумывает «до 90% экономии» для красоты.
ИИ хорош как второй контролёр маркировки. Первым контролёром и тем, кто решает спорные случаи, остаётся юрист.
Маркировка AI-контента: закон принят, а обязанности автора в нём нет
Второй юридический вопрос — нужно ли помечать, что пост, картинка или ролик сделаны нейросетью. Здесь в 2026 году появилась норма, и её легко пересказать неправильно в обе стороны.
Федеральный закон от 26.07.2026 № 243-ФЗ «О поддержке развития технологий искусственного интеллекта в Российской Федерации» содержит статью 9 «Маркировка информационного материала, созданного с применением больших фундаментальных моделей искусственного интеллекта». По части 1 лицу, которое применяет большую фундаментальную модель для создания материала в аудио- и (или) визуальной форме, обеспечивается возможность разместить информационное предупреждение о применении технологий ИИ. По части 3 владельцы площадок с персональными страницами, где может распространяться реклама и суточная аудитория превышает пятьсот тысяч пользователей в России, обязаны дать пользователям такую возможность. Большая фундаментальная модель по статье 3 закона — программа, содержащая не менее 1 миллиарда параметров и применяемая для большого количества различных задач.
Сроки тоже важны. Закон в целом вступает в силу 1 сентября 2026 года, но по части 2 статьи 13 статьи 8–10 — а значит, и статья 9 о маркировке — вступают в силу с 1 марта 2027 года.
Что из этого следует для SMM, а что нет. В тексте статьи 9 речь о возможности для автора и об обязанности площадки эту возможность обеспечить; обязанности компании помечать каждый пост, написанный с помощью ИИ, статья 9 не устанавливает. Статья касается аудио- и визуальных материалов, а не текстов. Но у площадок бывают собственные правила о сгенерированном контенте, законодательство меняется, а тексты законов в пересказах искажаются. Поэтому в базе знаний стоит держать не вывод «маркировать не нужно», а правило компании со ссылкой на действующую редакцию и датой последней проверки.
Есть и граница, которая от новой статьи не зависит. По статье 152.1 Гражданского кодекса обнародование и использование изображения гражданина по общему правилу допускается только с его согласия. Ролик с «аватаром» реального эксперта или сотрудника, сгенерированный без его письменного согласия, — плохая идея при любом состоянии закона о маркировке. Для компании правило простое: видео с лицом или голосом реального человека — только после согласия и по утверждённым правилам использования.
Честная пометка «сделано с помощью ИИ» там, где она уместна, редко вредит бренду. Разоблачение в комментариях вредит всегда.
Людям остаются истории, сообщество и пожары
После всего перечисленного может показаться, что SMM-специалиста можно не нанимать. Это не так, и дело не в сентиментальности. Есть три зоны, где ИИ помогает черновиком, но не заменяет человека.
Живые истории. Самые сильные посты компании — про то, что случилось на самом деле: как команда за ночь переделала программу потока после провального урока, как производство приняло сложный заказ, как клиент вернулся через год. ИИ не был на планёрке и не знает, что директор до сих пор хранит первый договор. Он может красиво оформить историю, но достать её из людей и решить, какую историю можно рассказывать публично, может только человек внутри компании.
Сообщество. Работа с сообществом — это отношения: знать активных участников по именам, пригласить эксперта из подписчиков на эфир, договориться с лидерами мнений, почувствовать, что чат устал от продаж. ИИ может подсказать, кто чаще всего пишет полезные комментарии. Позвонить этому человеку и предложить сотрудничество ИИ не должен.
Кризисы. Когда случился сбой, утечка, скандал с сотрудником или волна возмущения, нужны быстрые решения, которые затрагивают юристов, руководителя и иногда клиентов лично. Черновик заявления ИИ подготовит за минуты, и это полезно. Но что признать, за что извиниться, что пообещать и кто подпишет — решают люди. Ставить в кризис автоматические ответы — всё равно что включить автоответчик на пожарной станции.
Сюда же — позиция бренда по острым общественным темам. Если компания решает высказываться, это решение руководства, а не рубрика контент-плана.
ИИ забирает у SMM-специалиста сборку и дежурство. Взамен у специалиста появляется время на то, за что его, собственно, и нанимали.
Когда AI SMM-специалиста лучше не подключать
Честный список случаев, когда вложения не окупятся или навредят:
- Маленький канал с редкими постами. Если компания публикует пост раз в неделю в канал на несколько сотен подписчиков, экономить нечего. Хватит шаблона поста и чат-бота общего назначения под рукой у сотрудника.
- Соцсети держатся на личности. Если канал — это голос конкретного эксперта или основателя и аудитория приходит именно к нему, ИИ может помочь с таймкодами и расшифровками, но писать посты за человека рискованно: подписчики замечают подмену быстрее, чем кажется.
- Нет базы знаний и никто не готов её собрать. Без утверждённых цен, условий, тона и запретных формулировок ИИ будет выдумывать правдоподобное. Правдоподобная цена в посте хуже, чем пост, опубликованный на день позже.
- Никто не будет одобрять. Очередь на одобрение, которую никто не разбирает, превращает ИИ в генератор неопубликованных черновиков. Если у компании нет человека, у которого на это есть полчаса в день, сначала нужен человек.
- Непонятно, зачем компании соцсети. Если канал не связан ни с продажами, ни с поддержкой, ни с удержанием, больше постов не превратятся в деньги. Сначала цель, потом производство.
Если узнали себя в двух пунктах и больше, разумный первый шаг — не ИИ, а рубрикатор и раздел о тоне, собранные вручную. Они пригодятся при любом дальнейшем решении, включая решение нанять человека.
Сравнивать стоит честно и с вариантами без нас: нанять SMM-специалиста в штат, взять фрилансера, купить сервис отложенного постинга, подключить ИИ-роль. Штатный специалист выигрывает там, где много живых историй и сообщества. Сервис постинга выигрывает на маленьком объёме. ИИ-роль выигрывает, когда много каналов, много повторяющихся вопросов и много видео, которые никто не успевает резать.
Цель → метрика: пилот на одном канале за месяц
Проверять AI SMM-специалиста на всех соцсетях сразу — лучший способ ничего не понять. Результат смешается с сезоном, с запуском, с тем, что SMM-специалист ушёл в отпуск. Поэтому пилот делают на одном канале и одной-двух задачах, а цель и метрику записывают до старта — по методу, описанному на странице «Как мы работаем».
Пример формулировки цели для условной сервисной компании: «Сократить время ответа на вопросы в комментариях VK-сообщества и освободить SMM-специалисту время на съёмку историй клиентов». Метрики до и после:
- часы SMM-специалиста в неделю на сборку и адаптацию постов и на комментарии — по той же таблице из пяти колонок, что и в начале;
- медианное время от вопроса в комментарии до ответа и доля вопросов без ответа за сутки;
- доля черновиков, одобренных без серьёзных правок, — показатель того, насколько база знаний готова;
- обращения из канала по меткам в ссылках: заявки, записи, переходы в чат с менеджером;
- для мониторинга — время от первого негативного упоминания до реакции компании.
Базу фиксируют за две-четыре недели до пилота: без неё любое «стало лучше» — это ощущение. Условие остановки записывают тоже заранее. Например: если через месяц доля черновиков без серьёзных правок не растёт, а часы специалиста не сократились, пилот останавливают и разбирают причину — чаще всего она в базе знаний, а не в ИИ. Если выросли часы на одобрение и они съели экономию на подготовке, стоит пересмотреть, что именно проходит через одобрение.
Оценивать обращения из канала сложнее всего: на них влияют цена, сезон и реклама. Как отделить эффект внедрения от фона, разобрано в статье о том, как измерить эффект от внедрения AI. Где проходят границы SMM-роли относительно маркетолога, разработчика сайта и остальных ролей ИИ-команды, — в обзоре ролей ИИ-команды компании; как лендинги под те же запуски делает ИИ-разработчик, — в статье об ИИ-разработчике для сайта. А почему сгенерированные тексты без экспертизы вредят продвижению в целом, — в статье про AI в маркетинге и его границы.
Пилот удался, если у человека освободились часы и они ушли на истории и сообщество, а не на разбор очереди черновиков.
Что собрать до первого разговора о задаче
Подготовка к пилоту занимает вечер и полезна, даже если ИИ вы в итоге не подключите. Соберите в одну папку: двадцать постов, которые компания считает лучшими, и пять-десять, за которые до сих пор неловко, с пометкой почему; список запретных слов и формулировок; актуальные цены, условия и даты ближайших запусков; выгрузку комментариев за последний месяц; запись одного эфира или вебинара; таблицу времени SMM-специалиста за неделю. Отдельно — вопрос юристу компании: какие публикации он считает рекламой и какой чек-лист маркировки утверждает.
С такой папкой разговор с любым подрядчиком — нами или нет — сразу идёт про цифры: сколько часов уходит, где задержки, что можно проверить за месяц и когда остановиться. Без неё разговор идёт про «а вы умеете писать посты?», и ответ «умеем» ничего не стоит.
ИИ в соцсетях не делает бренд интереснее. Он делает так, чтобы у людей, которые умеют делать бренд интересным, наконец появилось на это время.
