channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Непрерывный пайплайн крео: как не стопорить пролив из-за ручной рутины</b>

В медиабайинге контент — это не «креативчик», а производственная линия. Если каждый этап живёт в голове у одного дизайнера или фармера, команда упирается в бамп: крео кончаются, преленды тормозят, тесты встают.

Собирай пайплайн из 5 узлов: бриф → генерация → отбор → адаптация → логирование. На брифе фиксируешь оффер, боль, формат, ограничения по модерации. Генерация — через LLM: пачка углов, заголовков, скриптов, CTA. Отбор — по чек-листу на читаемость, соответствие офферу и длину. Адаптация — под плейсмент, язык, локаль и конкретный креативный угол.

Чтобы не ловить хаос, каждому узлу дай вход и выход в одном формате. Например: бриф всегда в шаблоне, генерация всегда отдаёт JSON или таблицу, отбор всегда ставит статус: «в прод», «на доработку», «в архив». Тогда промпт можно гонять пачками, а не вручную пересобирать каждый материал. Это база для любого скейла.

Финальный слой — логирование. Сохраняй не только сам крео, но и промпт, связку, хук, результат теста и причину отклонения. Через это быстро видно, какие углы дают апрув и где команда сливает время. Оптимизируем не догадками, а логикой промпта.


network: ubt

channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

format: evergreen

content:
<b>5 ошибок LLM в продающих нутра-текстах, которые режут конверсию в ноль</b>

LLM в нутре полезен, пока вы не отдаёте ему весь текст целиком. Главная ошибка — просить «написать продающий лендинг» без рамки по боли, офферу, возражениям и CTA. На выходе получаете стерильный текст, который звучит как инфо-помойка, а не как преленд под пролив.

Вторая ошибка — кормить модель общими вводными: «мужчины 35+, проблема с давлением, нужен текст». Без триггера, механики и запрета на мусорные обещания LLM начинает лепить банальности. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув: если в тексте нет конкретного сценария использования, читатель не дойдёт до клика.

Третья — просить сразу «жёсткий» копирайтинг. Для нутры это часто ломает доверие: слишком много давления, слишком мало доказательной логики. Рабочая схема: 1) боль, 2) механизм, 3) социальное доказательство, 4) мягкий бамп в CTA. Оптимизируем не догадками, а логикой промпта.

Четвёртая ошибка — не чистить галлюцинации. LLM любит выдумывать составы, эффекты и псевдоклинические формулировки. Это база для любого скейла: перед заливом вырезайте всё, что нельзя подтвердить, и оставляйте только то, что повышает CTR, а не риск бана. Аналитика говорит сама за себя.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Системный промпт для заголовков крео: как не стрелять по аудитории вхолостую</b>

Если заголовок креатива не цепляет за 1–2 секунды, пролив умирает ещё до клика. Поэтому промпт должен не «писать красиво», а выдавать варианты под конкретный оффер, боль и формат трафика.

Держите структуру: 1) роль модели — «ты копирайтер под performance»; 2) входные данные — оффер, ЦА, боль, триггер, ограничение по длине; 3) задача — сгенерировать 20–30 заголовков; 4) правила — без воды, без клише, с разными углами: страх, выгода, любопытство, контраст, срочность. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

Хороший шаблон требует не только генерации, но и фильтрации: пусть модель сразу убирает слабые формулировки, повторяющиеся смыслы и слишком общие обещания. Добавьте блок «почему заголовок сработает» — так проще понять, где есть потенциал для CTR, а где просто красивый шум. Аналитика говорит сама за себя.

Рабочий пример логики: «Сгенерируй 25 заголовков для крео под [оффер]. Каждый заголовок — до 6 слов. Вариации: боль, выгода, вопрос, провокация, анти-скепсис. Не используй шаблоны вроде “узнай как” и “шок”. Отметь 5 лучших и объясни выбор». Это база для любого скейла.

Не просите у LLM “сделать цепляюще” — просите собрать систему из углов, ограничений и отбора. Тогда заголовки начинают работать как инструмент, а не как лотерея.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Непрерывный пайплайн крео для команды: как не ловить простой в проливе</b>

Если креативы делаются руками, команда всегда упирается в бутылочное горлышко: дизайнер занят, копирайтер ждёт ТЗ, медиабайер сам дописывает хуки. Решение — собрать конвейер, где каждый этап отбит по статусу: бриф → генерация → валидация → сборка → тест.

Схема простая: • вход — оффер, ЦА, боли, формат; • на выходе — пачка заголовков, углов, CTA и вариаций под разные преленды; • между ними — жёсткий чек-лист на соответствие офферу, запреты, длину, тон и наличие триггера. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

Чтобы пайплайн не ломался, задайте роли: один агент собирает фактуру, второй генерирует 20–30 вариаций, третий режет мусор и оставляет только то, что можно ставить в тест. Включаем автоматизацию, выключаем рутину. В идеале всё падает в одну таблицу или таск-трекер: статус, ответственный, дедлайн, готовность к проливу.

Главная ошибка — оценивать контент по «нравится/не нравится». Нужны метрики: скорость выпуска, доля годных крео после первичного фильтра, время от брифа до запуска, процент победивших связок. Аналитика говорит сама за себя.

Если у команды нет пайплайна, вы платите не за креатив, а за хаос. Это база для любого скейла: сначала строим конвейер, потом уже докручиваем качество и ROI.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Как превратить идею UGC-скрипта в ТЗ, которое не ломает крео на брифе</b>

Идея без структуры у UGC-блогера быстро превращается в “что-то живое, но мимо оффера”. Поэтому автоматизируем не текст, а логику: кто говорит, какую боль цепляет, какой бамп нужен в середине и чем закрывается CTA.

Собираем ТЗ из 5 блоков:
• Роль: кто в кадре и какой у него тон
• Хук: 1–2 секунды на стоп-скролл
• Боль/контекст: почему продукт вообще нужен
• Доказательство: факт, демонстрация, сравнение
• CTA: что человек должен сделать после просмотра

Дальше прогоняем это через промпт и просим LLM вернуть не “креатив”, а рабочую схему: крючок, тезисы по сценам, реплики, паузы, визуальные подсказки. Так медиабайер получает не сырой текст, а скрипт, который можно сразу отдавать в продакшн без ручной переписки с блогером.

Хорошее ТЗ всегда отвечает на три вопроса: что говорить, что показать и где продавить возражение. Если один из блоков пустой — воронка рассыпается уже на этапе крео.

Оптимизируем не догадками, а логикой промпта. Это база для любого скейла.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Какая модель Claude тянет большие массивы арбитражных данных без потери логики</b>

Если у тебя в таблице не 50 строк, а выгрузка из трекера, CRM, сплита и антидетекта, модель надо выбирать не по «умности», а по устойчивости к шуму. На длинных массивах важны 3 вещи: удержание контекста, точность агрегации, стабильность на повторном прогоне.

Claude Opus лучше держит сложные связи: находит аномалии в связках крео → преленд → апрув, не теряет цепочку при нескольких слоях фильтров. Sonnet обычно быстрее и дешевле в рутине: сводки, кластеризация офферов, первичная разметка трафика, разбор логов по шаблону. Haiku годится для черновой чистки и простых тегов, но на длинных данных чаще режет смысл и требует перепроверки.

Рабочая схема простая: — сначала Haiku для грубой нормализации; — потом Sonnet для группировки и поиска паттернов; — Opus для финального вывода, где нужен decision-making по ROI, капе и связкам. Такой пайплайн снижает стоимость обработки и не убивает качество на последнем шаге. Включаем автоматизацию, выключаем рутину.

Ключевая ошибка — пихать в одну задачу весь массив разом. Лучше дробить по сущностям: крео отдельно, гео отдельно, воронка отдельно, потом собирать вывод через финальный промпт. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Как превратить идею UGC-скрипта в ТЗ, которое блогер не испортит</b>

Плохой скрипт для UGC почти всегда рождает один и тот же ад: блогер импровизирует, крео расползается, оффер теряется, а в отчёте — «ну я старался». Автоматизация тут нужна не ради понтов, а чтобы быстро прогонять сырую идею через структуру и получать нормальное ТЗ без ручной рутины.

Делайте пайплайн из 4 блоков: 1) входные данные — оффер, ЦА, боль, триггеры; 2) формат — хук, проблема, демонстрация, CTA; 3) ограничения — длительность, тон, стоп-слова, что нельзя обещать; 4) контроль качества — есть ли в тексте один смысл, один главный аргумент и один целевой бамп. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

Хороший промпт для генерации ТЗ должен не «писать сценарий», а собирать бриф: кто говорит, кому, с какой болью, какой кадр нужен в первой секунде, где вставить доказательство и какой следующий шаг после просмотра. Если этого нет — ролик будет красивым, но бесполезным для пролива.

Чтобы не ловить хаос, просите LLM выдавать ТЗ в одном и том же формате: заголовок, цель, структура по сценам, обязательные фразы, запреты, чек-лист на финальную проверку. Включаем автоматизацию, выключаем рутину.

Так вы не генерите «креатив ради креатива», а быстро штампуете рабочие брифы под UGC-команду. Это база для любого скейла.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Как превратить сырой бриф UGC в ТЗ, которое сразу можно отдавать креатору</b>

UGC-скрипт ломается не на креативе, а на расплывчатом вводе. Если в брифе есть только «сделай нативно» и «покажи боль», на выходе получаем крео без угла и с мёртвым хук-стартом.

Рабочая схема такая: 1) фиксируем оффер и ЦА; 2) выписываем 3 боли, 3 возражения, 3 триггера доверия; 3) задаём формат подачи — отзыв, демонстрация, сравнение, «до/после»; 4) сразу ограничиваем длительность, тон и CTA. Это база для любого скейла.

Дальше прогоняем всё через промпт: «Сделай 5 вариантов скрипта, где первый кадр бьёт в боль, второй снимает возражение, третий даёт доказательство». На выходе отсеиваем всё, где нет конкретного действия в первые 2–3 секунды. Аналитика говорит сама за себя: слабый старт сжигает досмотр и режет апрув.

В ТЗ обязательно добавляйте: что показывать в кадре, какие слова нельзя говорить, какой главный тезис повторяется, и где нужен бамп на доверие — отзыв, цифра, упаковка, логотип, экран с результатом. Без этого креатор импровизирует, а вы потом чините пролив вручную.

Оптимизируем не догадками, а логикой промпта: чем точнее ТЗ, тем меньше мусорных итераций и дешевле тест крео.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Системный промпт для заголовков крео: как заставить LLM работать на CTR, а не на лирику</b>

Плохой промпт выдаёт «цепляющие» заголовки в вакууме: много шума, мало клика. Нормальный системный промпт задаёт роли, ограничения и формат. Тогда модель не фантазирует, а генерит пачку рабочих вариантов под конкретный оффер и воронку.

Что должно быть внутри:
— роль: копирайтер под performance;
— цель: CTR, а не «красиво»;
— контекст: ниша, боль, оффер, этап воронки;
— ограничения: длина, стоп-слова, тон, запрещённые обещания;
— формат вывода: 20 вариантов + кластеризация по углам.

Если этого нет, заголовки будут одинаково серыми: «Узнай как…», «Секрет…», «Лучшее решение…». Прогоняем через промпт и смотрим на апрув: сильный вариант всегда опирается на триггер — страх, выгоду, любопытство или конкретный результат. Без триггера CTR не едет.

Рабочая схема промпта:
1) сначала попроси сгенерировать 5 углов подачи;
2) потом по каждому углу — 10 заголовков;
3) затем отфильтруй по длине, ясности и совпадению с аватаром;
4) отдельно попроси «анти-клики» — варианты, которые не выглядят как кликбейт.
Так ты получаешь не один удачный заголовок, а систему для массового теста.

Ключевой лайфхак: в системном промпте явно запрети модели повторять слова из брифа и штампованные конструкции. Это режет мусор и повышает разнообразие. Аналитика говорит сама за себя: чем точнее рамка, тем меньше воды в выдаче.

Включаем автоматизацию, выключаем рутину: один хороший системный промпт экономит часами ручной перебор и быстрее выводит крео в тест.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Непрерывный пайплайн контента для медиабаинга: без ручного ада и с контролем качества</b>

Если крео, преленды и тексты живут в чатах, команда теряет скорость на согласованиях и правках. Пайплайн решает это: один входящий бриф, дальше автоматом идут генерация, проверка, разметка и передача в прод. Включаем автоматизацию, выключаем рутину.

Схема простая: 1) вход — оффер, ЦА, угол, ограничения; 2) LLM генерит 3-5 вариантов крео, заголовков и первичных офферных хуков; 3) второй промпт валидирует стиль, длину, риск-слова и соответствие преленду; 4) третий этап — маршрутизация в папки или таск-трекер по статусам «готово», «на доработку», «в тест». Аналитика говорит сама за себя.

Чтобы пайплайн не развалился, задайте жёсткие правила: формат входа только через шаблон, один оффер — один набор промптов, отдельный список стоп-слов, отдельный чек на уникальность углов. Для команды это база для любого скейла: продакшн не зависит от конкретного копирайтера, а бамп новых гипотез идёт без простоя.

Сильный ход — хранить удачные промпты как пресеты под связки GEO/оффер/формат. Тогда новый запуск не начинается с нуля: прогоняем через промпт и смотрим на апрув. Чем меньше ручных касаний между брифом и тестом, тем выше скорость пролива и ниже цена ошибки.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Непрерывный контент-пайплайн для медиабаинга: как не стопорить пролив на крео</b>

Если контент делают вручную, команда почти всегда упирается в бамп: дизайнер занят, копирайтер правит, медиабайер ждёт. Решение — собрать конвейер, где LLM закрывает черновик, а человек только валидирует и режет по офферу.

Схема простая: 1) вход — оффер, ЦА, триггер, стоп-слова; 2) генерация — 10-20 углов, 5 заголовков, 3 CTA, 3 варианта преленда; 3) фильтр — отсев мусора по чек-листу; 4) передача в продакшн через шаблоны. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

Критичный момент — не генерить «текст ради текста». Пайплайн должен биться о метрики: CTR крео, CVR преленда, % апрува, скорость выпуска. Если шаг не влияет на один из этих показателей, его выкидываем. Включаем автоматизацию, выключаем рутину.

Чтобы система не развалилась, фиксируй структуру промпта: формат результата, длину блока, запреты, пример плохого ответа, критерий отбора. Тогда новые связки собираются быстрее, а команда меньше жжёт время на ручной брак. Это база для любого скейла.

Если контент-поток не описан как пайплайн, это не процесс, а очередь из задач. Оптимизируем не догадками, а логикой промпта.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>LLM в нутре ломает конверт, когда копипастят промпт и не проверяют оффер</b>

Главная ошибка — ждать от модели «продающий текст» без входных данных. Если в промпте нет: боли, запрета, механики, УТП, триггера доверия и целевого действия, на выходе будет каша из общих слов. Для нутры это смертельно: у аудитории короткий фильтр на фейк, а у модерации — на кликбейт.

Вторая ошибка — писать текст «для всех». Нутра продаётся на сегменте: возраст, проблема, степень осознанности, страхи, барьер к покупке. Один и тот же оффер для холодного трафика и для догрева на преленде должен звучать по-разному. Иначе CTR есть, а апрув сыпется.

Третья — не задавать LLM ограничения по форме. Без стоп-слов, длины фраз, тона и списка запрещённых обещаний модель уходит в разгон: «избавляет навсегда», «гарантированный результат», «революционный состав». Прогоняем через промпт и смотрим на апрув: если есть рискованные формулировки, режем их до уровня, который проходит проверку и не убивает доверие.

Четвёртая — принимать первый вариант как финал. Нормальный пайплайн такой: генерация → чистка от воды → адаптация под источник трафика → проверка на читаемость → тест в сплите. Включаем автоматизацию, выключаем рутину.

Оптимизируем не догадками, а логикой промпта: чем точнее бриф, тем стабильнее крео, преленд и итоговый ROI.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Системный промпт для заголовков крео: как выжать CTR, а не красивый текст</b>

Если нейросеть пишет «цепляющие» заголовки, но кликов нет — промпт слабый. Для креатива нужен не копирайтинг, а рамка: кто ЦА, какой pain, какой триггер, какой формат заголовка, какой запрет по стилю. Иначе получаете мусорный бамп без смысла.

Рабочая структура промпта:
— Роль: «Ты — direct-response копирайтер для performance-рекламы»
— Контекст: оффер, гео, язык, трафик, этап воронки
— Цель: CTR, апрув, pre-qualify, отсев мусора
— Ограничения: без обещаний, без воды, без клише, длина до N символов

Дальше задайте правила генерации: 10-20 вариантов, разные углы атаки, отдельные наборы под pain/benefit/curiosity/social proof. Просите не «красивые», а «разные по механике». Это база для любого скейла: один и тот же оффер начинает стрелять по-разному, если заголовки бьют в разные триггеры.

Фильтр качества простой: заголовок должен читаться за 1 секунду, не дублировать текст на крео и не обещать то, что потом ломает апрув. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув. Если после 20 вариантов нет ни одного рабочего угла — проблема не в нейросети, а в задаче.

Оптимизируем не догадками, а логикой промпта: сначала схема, потом вариативность, потом отсев по метрикам. Включаем автоматизацию, выключаем рутину.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Непрерывный контент-пайплайн для медиабаинга: как не стопорить пролив из-за крео</b>

Контент в команде должен идти не по принципу «когда дизайнер освободится», а как конвейер: входящие данные → генерация → проверка → раздача в тест. Иначе крео копятся, преленды ждут, а ROI проседает просто из-за очереди.

Схема рабочая: бриф в структурированном виде, LLM делает вариации по офферу, боли, CTA и формату, потом отдельный чек на риск-фразы, несостыковки и мусорный тон. Дальше материал автоматически раскладывается по задачам: крео, заголовки, тексты для преленда, варианты под разные углы. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

Чтобы пайплайн не разваливался, задайте 3 фильтра: 1) единый словарь оффера и запрещенных формулировок; 2) шаблон входа с полями «аудитория / боль / обещание / ограничение»; 3) критерий выхода — не «красиво», а «готово к тесту без ручной правки». Это база для любого скейла.

Дальше подключается автоматизация: новые брифы летят в очередь, LLM генерит пакеты, менеджер только подтверждает годные связки. Включаем автоматизацию, выключаем рутину. Аналитика говорит сама за себя: меньше ручных касаний — быстрее бамп гипотез и стабильнее загрузка команды.

Если контент создается как поток, а не как разовые задачи, медиабаинг перестает зависеть от настроения отдельных людей и начинает работать по логике системы.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
Системный промпт для заголовков крео: как заставить LLM писать не мусор, а клик

Если заголовок не цепляет за 1-2 секунды, крео сливает CTR ещё до прогрева. Поэтому промпт должен не «просить идеи», а жёстко задавать рамки: кто ЦА, какой триггер, какой формат боли, какой тон, какой запрет по словам.

Рабочая структура промпта:
— роль: «ты senior copywriter для performance-рекламы»
— задача: 20 заголовков под один оффер
— входные данные: ЦА, боль, желаемое действие, стоп-слова, длина
— ограничения: без воды, без клише, без обещаний, без эмо-слов, которые убивают доверие

Дальше добавляйте фильтры качества. Просите выдавать заголовки в 3 корзины: прямые, провокационные, с микроконфликтом. И сразу заставляйте модель оценивать каждый вариант по шкале CTR-потенциала, ясности и уникальности. Это режет «нейтральный шум» и ускоряет отбор.

Формула промпта простая: «Сгенерируй 20 заголовков для [оффер/ЦА]. Каждый — до X символов. Используй [триггеры]. Не используй [запреты]. После списка дай топ-5 и коротко объясни, почему они сильнее». Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

Чем жёстче входные рамки, тем меньше брак на выходе. Оптимизируем не догадками, а логикой промпта — это база для любого скейла.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
Кастомная база знаний в Claude: как заточить ИИ под одну вертикаль

Обычный Claude знает «всё понемногу». Для пролива этого мало: вам нужен ассистент, который понимает оффер, боли, триггеры, стоп-слова и формат крео именно под вашу вертикаль. Иначе он генерит усреднённый мусор, который не бьётся с конверсией.

Собирайте базу не из хаоса, а по слоям:
— оффер: УТП, ограничения, гео, целевая ЦА;
— креативы: лучшие хедлайны, хуки, CTA, возражения;
— преленд/ленд: структура, тон, триггеры доверия;
— саппорт: FAQ, частые возражения, причины отказов;
— модерация: запрещённые формулировки и красные флаги.

Дальше задаёте Claude не «пиши текст», а роль и рамки: ты — копирайтер под нутру/гемблу/финансы, вот база, вот стиль, вот что нельзя трогать. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув. Если ответ слишком общий — режем лишние правила, оставляем только то, что влияет на результат.

Рабочая схема такая: один документ = одна вертикаль, один оффер = один набор кейсов. Не мешайте в одну кучу разные гео, разные боли и разные языки. Иначе модель начнёт усреднять и терять точность.

Итог простой: чем уже база, тем сильнее попадание в тон и выше шанс получить крео, которое не надо допиливать вручную. Это база для любого скейла.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Кастомная база знаний в Claude для вертикали: как не кормить модель мусором</b>

Если лить нутру, гемблу или дейтинг в одном потоке, Claude быстро начинает плыть. Решение простое: отдельная база знаний под каждую вертикаль. Туда кладём не «всё подряд», а только то, что влияет на пролив: офферы, боли, триггеры, ограничения модерации, тон крео, связки, стоп-слова.

Структура базы должна быть жёсткой:
— продукт и УТП;
— ЦА и возражения;
— рабочие углы крео;
— примеры прелендов и заголовков;
— антипримеры: что уже слило бюджет;
— правила по локали, если трафик идёт в разные GEO.

Дальше не просите «придумай креатив». Просите по схеме: вертикаль + GEO + цель + ограничение. Например: «Собери 10 углов для преленда под женскую нутру, без обещаний, с упором на боль и доверие». Так Claude выдаёт не фантазию, а рабочую выдачу под вашу матрицу.

Самая частая ошибка — свалить в одну базу всё, что нашли в чатах и на спай-сервисах. В итоге модель смешивает разные офферы, теряет контекст и делает крео “для всех”. Это не база знаний, а помойка. Оптимизируем не догадками, а логикой промпта.

Чем чище база, тем быстрее тесты и меньше мусорных итераций. Включаем автоматизацию, выключаем рутину.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Уникализированные преленды на потоке: схема, которая не ломает смысл и конверт</b>

Если просто гонять синонимы по тексту, на выходе получаешь мусор: смысл плывёт, оффер тухнет, апрув проседает. Масштабируемая схема строится не на «переписать всё», а на разборе преленда на слои: хук, боль, мостик к офферу, CTA. Каждый слой уникализируется отдельно — так проще контролировать читаемость и сохранять логику прогрева.

Рабочий пайплайн такой: 1) задаёшь 3-5 смысловых инвариантов, которые нельзя трогать; 2) даёшь LLM вариации только внутри этих рамок; 3) прогоняешь через промпт и смотришь на апрув. Для контроля проси не «переписать», а менять конкретные параметры: тон, длину фраз, порядок аргументов, примеры, метафоры. Это база для любого скейла.

Чтобы не получить пачку клонов, разделяй уникализацию на уровни: • лексика — разные слова и связки; • структура — перестановка блоков; • углы подачи — страх, выгода, кейс, дефицит; • локализация — язык, бытовые маркеры, формат обращения. Тогда один и тот же преленд можно размножать без потери ROI.

Финальный фильтр простой: если текст нельзя быстро прочитать вслух без спотыканий, его надо резать. Оптимизируем не догадками, а логикой промпта: сначала смысл, потом вариации, потом проверка на конверсионную связность. Включаем автоматизацию, выключаем рутину.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Почему LLM ломает продающий текст в нутре, если кормить его сырым ТЗ</b>

Чаще всего LLM убивает конверт не «плохим текстом», а плохой постановкой задачи. Типовые косяки:
• просите «сильный продающий лендинг», но не даёте боль, оффер, триггер и запретные формулировки;
• смешиваете ЦА в один промпт — холодный трафик, прогретый трафик и ретаргет получают один и тот же бамп;
• ждёте от модели смысла без структуры: заголовок, лид, доказательство, CTA, возражения.

В нутре это особенно больно: текст должен не «красиво звучать», а дожимать через конкретный паттерн боли. Если не задать рамку, LLM начинает:
— размывать обещание;
— вставлять общие слова вместо симптомов и сценариев жизни;
— уводить в безопасный, стерильный тон без триггера к клику.

Рабочая схема простая: даёте модели не задачу «написать текст», а карту. Формат: кто читатель, какая боль, какой механизм решения, какой один главный бенефит, какие 3 запрета по тону, какой CTA. Потом прогоняем 3-5 вариаций и смотрим на апрув по структуре, а не по «красоте».

Ещё одна ошибка — слепо верить первому драфту. LLM часто делает текст «вроде норм», но без угла. Поэтому после генерации проверяйте: есть ли в первом экране конкретная боль, есть ли логика клик → доверие → действие, и не потерялся ли оффер в болтовне. Оптимизируем не догадками, а логикой промпта.

Прогоняем через промпт и смотрим на апрув: если модель не держит структуру, режем свободу и задаём шаблон жёстче. Это база для любого скейла.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Keitaro не надо смотреть глазами: скармливаем отчёты Claude и вынимаем инсайты</b>

Keitaro даёт сырые логи, а профит делает не CSV, а разбор. Claude здесь полезен не как «помощник», а как слой аналитики: он вытаскивает паттерны, которые руками ловить долго — аномалии по площадкам, просадки по связкам, мусорные клики, точки, где ломается воронка.

Рабочая схема простая:
— экспортируешь отчёт по кампаниям, потокам, офферам, источникам;
— чистишь поля до минимума: clicks, leads, approve, profit, ROI, zone, subid;
— даёшь Claude задачу не «проанализируй», а «сравни, найди отклонения, сгруппируй по причинам и предложи действия».

Дальше включается нормальная аналитика: Claude видит, где CTR живой, а апрув режется на конкретном преленде; где один и тот же источник даёт разный ROI по площадкам; где бамп в кликах не конвертится в лиды. Это база для любого скейла: не гадать, а быстро находить, что резать, что бампать, а что выносить в отдельный тест.

Лучший формат запроса — с жёсткой ролью: «ты медиабайер-аналитик, найди 5 причин падения ROI и дай список действий по приоритету». Прогоняем через промпт и смотрим на апрув: если Claude выдаёт не общие слова, а конкретные гипотезы по сегментам, значит промпт уже рабочий.

Включаем автоматизацию, выключаем рутину. Один нормальный разбор отчёта экономит часы ручного ковыряния и помогает принимать решения по логике, а не по чуйке.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>5 ошибок в LLM-копирайтинге для нутры, которые сливают апрув и ROI</b>

LLM не пишет «продающий текст» сама по себе. Она быстро собирает воду, если не дать ей рамку: оффер, ЦА, триггер, запретные формулировки, длину блока. Без этого получаете крео и преленд, которые звучат «правильно», но не дожимают до клика и лида.

Самые частые косяки:
— Слишком общий промпт: модель лепит шаблонный текст без боли и конкретного механизма.
— Нет структуры: один длинный простынный абзац вместо цепочки «хук → проблема → решение → CTA».
— Перебор с обещаниями: LLM легко уходит в агрессивный перехайп, а это режет доверие и апрув.
— Игнор ограничений площадки: модель не знает, где нужен мягкий тон, а где можно бампнуть оффер.

Рабочая схема простая: задаёте сегмент, одну боль, один продукт, 3–5 ключевых тезисов и список стоп-слов. Потом прогоняете 3–5 вариантов и сравниваете не «красоту», а конверсионную логику: есть ли понятный триггер, снятие возражения и нормальный CTA. Аналитика говорит сама за себя.

Если текст не собирается в оффер с первого прохода — проблема не в LLM, а в промпте. Оптимизируем не догадками, а логикой промпта.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Системный промпт для заголовков крео: как не делать кликбейт вслепую</b>

Если заголовок креатива не цепляет за 1–2 секунды, пролив сливается в бамп. Сильный промпт должен не «придумывать красиво», а выдавать заголовки под задачу: боль, выгода, интрига, цифра, ограничение. Иначе LLM лепит общий мусор, который не проходит ни модерацию, ни CTR.

Рабочая структура промпта:
— роль: «ты direct-response копирайтер для арбитража»;
— контекст: оффер, ЦА, гео, язык, тон, запрещённые обещания;
— формат: 20 заголовков, до 45 символов, без повторов;
— логика: 5 на боль, 5 на выгоду, 5 на curiosity, 5 на hard CTA;
— фильтр: убрать воду, штампы, канцелярит, слова-триггеры, если они режут апрув.

Дальше добавляешь ограничения по механике. Например: не использовать вопросительные конструкции, не обещать нереальный результат, не дублировать слова из преленда, держать один смысл на один заголовок. Это резко повышает разнообразие и снижает шанс получить пачку одинаковых вариантов. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

Потом не спорь с текстом — спорь с метрикой: если CTR слабый, меняй угол атаки, если клик есть, но нет конверсии, заголовок уводит не ту аудиторию. Аналитика говорит сама за себя. Это база для любого скейла.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Автоматизация скриптов для UGC: как за 10 минут собрать ТЗ без ручной возни</b>

UGC-блогер чаще всего сливает время не на съёмку, а на переписку: «сделай короче», «убери этот хук», «нужен ещё один вариант под боль». Это и надо автоматизировать. Входом в систему должен быть не хаос в чате, а короткий бриф: продукт, аудитория, оффер, ограничение по таймингу, формат подачи.

Дальше прогоняем через промпт и смотрим на апрув. В ТЗ сразу фиксируем: — 3 крючка на старт; — 1 основной инсайт; — 2 возражения, которые надо закрыть; — CTA без воды; — стоп-слова и запрещённые обещания. Так креатор не гадает, а собирает материал по схеме.

Чтобы не плодить мусор, просим LLM делать не «текст», а структуру: хук → проблема → демонстрация → соцдоказательство → CTA. Для UGC это критично: один и тот же оффер можно упаковать в разный угол, а значит — быстрее тестить пролив и не упираться в один бамп.

Если нужен масштаб, добавь автоматическую проверку ТЗ перед отправкой: наличие боли, конкретики, тайминга, запретов и формата. Всё, что не проходит чек-лист, уходит на доработку. Включаем автоматизацию, выключаем рутину. Это база для любого скейла.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Как генерить уникальные тексты для прелендов без ручного переписывания</b>

Если преленд один, а пролив идёт с разных связок, ручная уникализация быстро убивает скорость. Нужна не «переписка ради уникальности», а схема, где меняются смысловые блоки: заход, проблема, переход, CTA. Тогда текст остаётся читаемым, а не превращается в каша-спам.

Рабочая база такая:
— 1 master-текст с логикой оффера
— 3–5 вариантов заголовка под разные боли
— пул синонимов для триггеров, но без замены каждого слова подряд
— отдельные шаблоны под тон: холодный, экспертный, бытовой
— список запрещённых повторов: цифры, формулировки, связки

Оптимально собирать это через LLM не «перепиши всё», а по блокам: сначала хук, потом аргументация, потом мостик к офферу. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув. Если меняется только лексика — уникальность есть, но CTR может просесть. Если меняется структура аргументации — выше шанс удержать внимание на преленде.

Проверка простая: два текста должны отличаться не только по словам, но и по ритму, длине фраз, порядку тезисов. Это база для любого скейла. Включаем автоматизацию, выключаем рутину.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Как выжать из скриншота лендинга конкурента разбор, а не «мне кажется»</b>

Скрин — это не картинка, а сырьё для разведки. Кидаем в Claude не один экран, а пачку: первый экран, блок оффера, форма, отзывы, FAQ, попапы, мобилку. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув структуры: где цепляют, где давят, где теряют лид. Аналитика говорит сама за себя.

Дальше задаём Claude роль: «ты медиабайер и CRO-аналитик, разложи страницу по воронке». Пусть отмечает:
— какой pain вскрыт на первом экране;
— какой триггер закрывает сомнения;
— где преленд ломает логику и проседает конверсия;
— какие элементы можно украсть в крео, а какие только в оффер.

Сильный ход — просить не общий разбор, а таблицу: блок / задача блока / риск / что тестировать у себя. Так сразу видно, где у конкурента сильный хук, где перегружена форма, где CTA слишком рано или слишком поздно. Включаем автоматизацию, выключаем рутину.

Если лендинг состоит из нескольких кусков, сравнивай их между собой: первый экран против второго, короткий оффер против длинного, соцдоказательство против гарантий. Claude быстро находит паттерн, но его надо дожать вопросом: «какой один элемент даст прирост на тесте без переделки всего преленда?»

Не пытайся копировать страницу целиком. Вытаскивай механику: структура, порядок аргументов, снятие возражений, визуальный ритм. Это база для любого скейла.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>UGC-скрипт без хаоса: как за 15 минут собрать ТЗ, которое не сливает крео</b>

Идея для UGC часто умирает не на съемке, а на этапе формулировки. Блогер получает мутное «сделай живо и нативно» — и в ответ приносит ролик без оффера, без боли и без CTA. Автоматизация тут нужна не ради красоты, а чтобы быстро превратить сырой бриф в рабочее ТЗ.

Скелет промпта простой: — кто ЦА и какая у нее боль; — какой оффер продвигаем; — какой формат нужен: хук, демонстрация, отзыв, сравнение; — какие стоп-слова, тезисы и обязательные триггеры должны быть в кадре. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув. Если в ответе нет структуры, а только «креативный текст» — это мусор.

Дальше добавляем ограничения под пролив: длительность, темп, количество сцен, что обязано быть в первые 3 секунды, где вставить бамп на возражение, какой CTA не убьет нативность. Для медиабайера это критично: чем точнее ТЗ, тем меньше пересъемов, бракованных крео и потери времени у команды.

Хорошее ТЗ для UGC — это не сочинение, а чек-лист с логикой. Включаем автоматизацию, выключаем рутину: один шаблон промпта, и на выходе у вас не «вдохновение блогера», а готовый скрипт под тест. Это база для любого скейла.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
Системный промпт для заголовков крео: как не получить мусор на первом прогоне

Если заголовок не цепляет за 2–3 слова, креатив умирает ещё до преленда. Поэтому промпт должен не «генерить варианты», а жёстко рулить логикой: кто ЦА, какой триггер, какой оффер, какой тон.

Рабочая структура:
— Роль: «ты — direct-response копирайтер под [ГЕО]/[НИША]»
— Задача: «сгенерируй 20 заголовков для креатива»
— Ограничения: длина, стиль, запрет на клише, без воды
— Фокус: боль / выгода / интрига / страх / социальное доказательство
— Формат ответа: таблица или список с пометками по углу подачи

Дальше задаёшь фильтры: для кого заголовок, на каком языке, какой уровень агрессии, можно ли цифры, нужен ли бамп под scroll-stopping. Чем точнее вход, тем меньше ручной чистки. Оптимизируем не догадками, а логикой промпта.

Самая сильная схема — не просить «креативно», а требовать 5 углов и по 3 вариации на каждый: боль, выгода, контраст, провокация, любопытство. Потом прогоняем через второй промпт: убрать штампы, упростить язык, оставить только то, что можно прочитать за долю секунды.

Если заголовок нельзя понять мгновенно — его не спасёт даже сильный крео. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Как разбирать лендинг конкурента по скриншотам и вытаскивать слабые места</b>

Скриншот ленда в Claude — это не «посмотреть дизайн», а быстрый аудит воронки. Задача простая: прогнать страницу через промпт и получить не описание, а список точек, где у конкурента проседает конверсия.

Делай разбор по блокам: — оффер в первом экране; — заголовок и подзаголовок; — CTA и его повторяемость; — формы, поля, трение; — доверие: отзывы, бейджи, гарантии; — визуальный шум и отвлекающие элементы. Если на скрине видно FAQ, возражения и бамп-блоки — отдельно проси Claude оценить, закрывают ли они страхи или просто занимают место.

Рабочий промпт: «Проанализируй лендинг по скриншоту как CRO-специалист. Найди 10 слабых мест, которые могут снижать CR. Для каждого укажи: проблема, риск для конверсии, как это можно обойти в моём крео/преленде». Потом сравниваешь ответы с другими конкурентами и ищешь повторяющиеся дыры. Аналитика говорит сама за себя: если один и тот же узел ломается у нескольких игроков, там и лежит окно для пролива.

Дальше не копируй лендинг, а собирай анти-углы для своего крео: что не обещать, какой страх давить, где усиливать доверие, какой CTA тестить. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув. Это база для любого скейла.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Как писать системный промпт для заголовков, которые цепляют крео и не сливают CTR</b>

Если промпт для заголовков собран на коленке, LLM выдаёт мусор: общие фразы, кликбейт без смысла и заголовки, которые не совпадают с оффером. Нужна не «креативность», а управляемая генерация под конкретную воронку.

Скелет рабочей системы:
• Роль: «ты — performance-копирайтер для прямого отклика»
• Вход: оффер, боль, ЦА, источник трафика, лимит символов
• Ограничения: без воды, без абстракций, без обещаний без опоры
• Формат: 20 вариантов, разделённых по углам атаки — боль, выгода, интрига, возражение, соцдоказательство

Дальше задаёшь правила отбора: короткий заголовок до N символов, один главный смысл, без двусмысленности, с конкретным триггером. Отдельно просишь LLM помечать слабые варианты и объяснять, почему они не пройдут модерацию или не дожмут CTR. Аналитика говорит сама за себя: такие промпты быстрее показывают, где заголовок цепляет, а где просто шумит.

Чтобы не получить «много текста, мало профита», добавь в промпт шаблон оценки: читаемость, соответствие офферу, сила триггера, риск бана, потенциал для A/B. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув. Если у команды один формат на все крео — это база для любого скейла.

Финал простой: хороший системный промпт не пишет заголовок за тебя, а режет мусор и оставляет то, что можно сразу тестить в пролив.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
Как генерить уникализированные тексты для прелендов без ручного переписывания

Уникализация преленда — это не «сделать 20 синонимов». Задача другая: сохранить смысл оффера, но убрать повторяющиеся паттерны, чтобы антифрод и модерация не ловили шаблон. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

Схема рабочая:
— фиксируем ядро: УТП, боль, CTA, ограничения;
— задаём 3–5 вариантов тона: сухой, разговорный, экспертный, агрессивный;
— просим LLM менять структуру предложений, а не только слова;
— запрещаем дублировать одинаковые вводные, связки и финальные призывы.

Дальше включаем слои уникализации: перестановка блоков, смена ритма, замена примеров, чередование длинных и коротких фраз, подмена терминов на близкие по смыслу. Важно не ломать логику: если оффер обещает один бамп, промпт не должен рисовать другой. Иначе получаете мусорный текст, который кликают хуже и режут в конверсии. Аналитика говорит сама за себя.

Чтобы это масштабировалось, делайте пайплайн: базовый шаблон → генерация 10–30 вариаций → автооценка на повторяемость → ручной бамп только у лучших. Оптимизируем не догадками, а логикой промпта.

Если преленд пишется руками каждый раз — вы теряете скорость. Если строите систему из шаблона, правил и LLM, получаете поток текстов, который можно крутить под разные связки. Это база для любого скейла.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>UGC-скрипт без хаоса: как превратить идею в ТЗ, которое реально отрабатывает</b>

Когда креатору дают задачу в стиле «сделай живо и нативно», на выходе часто получается каша. Нормальный процесс такой: входная идея → боль ЦА → один оффер → один CTA. Всё остальное режем, иначе скрипт расползается и тест превращается в лотерею.

Для UGC-блогера ТЗ должно быть не вдохновляющим, а исполняемым. Пиши по блокам:
— хук в первые 2 секунды;
— проблема в языке аудитории;
— демонстрация продукта или механики;
— возражение и снятие страха;
— финальный CTA без перегруза.
Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

Автоматизация здесь простая: LLM получает нишу, ЦА, оффер, tone of voice, формат ролика и ограничение по длине. На выходе — 3 варианта хука, 2 структуры скрипта и список фраз, которые нельзя говорить. Это уже не «креатив ради креатива», а заготовка под быстрый продакшн. Включаем автоматизацию, выключаем рутину.

Чтобы не убить конверсию, в ТЗ фиксируй: что показать в кадре, какие слова заменить на более живые, где нужен бамп доверия — отзыв, цифра, бытовая деталь. Аналитика говорит сама за себя: чем меньше двусмысленности в задаче, тем быстрее креатор даёт пригодный материал.

Оптимизируем не догадками, а логикой промпта: сначала структура, потом вариации, потом тест на удержание и апрув. Это база для любого скейла.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Непрерывный контент-пайплайн для медиабаинга: как не стопорить пролив</b>

Если крео делаются «по запросу», команда всегда упирается в бутылочное горлышко: дизайнер занят, копирайтер в правках, медиабайер ждёт связку. Решение — собрать конвейер, где LLM закрывает черновик, а человек только режет мусор и утверждает лучшие варианты.

Рабочая схема простая: 1) бриф в структурированном шаблоне; 2) генерация углов, офферов и хуков; 3) автосборка вариаций под разные ГЕО, боли и CTA; 4) быстрая оценка по чек-листу: оффер читается за 3 секунды, нет конфликта с прелендом, нет воды, есть один понятный action. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

Чтобы пайплайн не ломался, фиксируйте входные данные: продукт, ЦА, триггеры, ограничения, список запрещённых формулировок. Отдельно держите библиотеку победителей — не для копипаста, а для извлечения паттернов: структура заголовка, длина первой фразы, формат CTA. Это база для любого скейла.

Дальше подключается контроль качества: один промпт на генерацию, второй — на критику, третий — на сжатие под формат площадки. Так вы убираете ручной бамп между этапами и быстрее находите рабочий креатив без лишних кругов.

Включаем автоматизацию, выключаем рутину: чем жёстче шаблон входа и понятнее критерии апрува, тем стабильнее контент-поток и дешевле тесты.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Уникализация преленда без мусора: как штамповать тексты и не убивать конверт</b>

Если преленд меняется только синонимами, модерация и юзер это видят за секунду. Масштабируется не «переписывание слов», а схема: один смысл, разные углы подачи, разные крючки, разная структура.

Рабочий каркас такой:
— 1 базовый смысловой блок: оффер, боль, обещание, CTA
— 3-5 вариантов угла: страх, выгода, кейс, FAQ, сравнение
— 2-4 версии тональности: сухо, разговорно, экспертно, агрессивно
— отдельные переменные: заголовок, лид, подзаголовки, список, CTA

LLM здесь не пишет текст с нуля, а собирает матрицу. В промпт загоняешь: аудиторию, оффер, запрещённые формулировки, обязательные тезисы, длину абзацев, стиль и список переменных. На выходе получаешь не «один красивый текст», а пачку вариантов под прогон. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

Чтобы не получить клон-контент, меняй не слова, а логику подачи: где-то начинай с боли, где-то с результата, где-то с возражения. Добавь правила: не повторять одни и те же конструкции, не использовать одинаковые первые 5 слов, не дублировать CTA. Это база для любого скейла.

Финальный контроль простой: текст должен сохранять смысл, но ломать шаблон на уровне структуры. Если в пачке все преленды читаются одинаково — уникализация фейковая. Включаем автоматизацию, выключаем рутину.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Как превратить идею UGC-скрипта в ТЗ, которое сразу можно отдавать в работу</b>

UGC-блогер не должен «додумывать» за медиабайера. Нормальный пайплайн выглядит так: идея → структура → триггер → CTA → ограничения по кадру. Если на входе каша, на выходе крео тоже будет каша, а потом начинается ручной бамп правок и слив времени.

Скрипт в промпте лучше собирать по блокам: 1) кто ЦА и боль; 2) какой оффер; 3) какой формат подачи; 4) что обязано прозвучать; 5) что запрещено. Отдельно фиксируй тон: экспертный, бытовой, «подружка», дерзкий. Это снижает риск, что блогер уйдёт в импровизацию и потеряет конверсионный угол.

Для автоматизации делай шаблон ТЗ с переменными: ниша, аватар, инсайт, оффер, триггер, длина ролика, стоп-слова, референсный ритм речи. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув: если скрипт нельзя проверить по чек-листу, его нельзя отдавать в продакшн. Критерий простой — из ТЗ должно быть понятно, какой кадр, какая фраза и какой CTA идут в конце.

Полезная схема: сначала генерируй 3 варианта хука, потом один вариант боли, потом один вариант закрытия возражения. Так проще масштабировать тесты и не плодить хаос в креативах. Аналитика говорит сама за себя: там, где структура жёстко зафиксирована, меньше правок и быстрее выход на рабочий пролив.

Включаем автоматизацию, выключаем рутину: хороший UGC-скрипт — это не текст, а управляемое ТЗ для конверсии.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Как собрать связку в 5 раз быстрее: AI закрывает рутину, не логику</b>

Главный тормоз в подготовке связки — не крео и не преленд, а ручной разбор: оффер, боли, сегменты, УТП, гипотезы. Если делать это в лоб, медиабайер тонет в переписке, заметках и бесконечных правках. AI тут нужен не как «генератор текста», а как ускоритель структуры.

Рабочий пайплайн простой:
— скармливаешь промпту оффер, ЦА, гео, ограничения модерации;
— просишь вытащить 5 болей, 5 триггеров, 3 угла подачи и 10 хук-идей;
— отдельно генеришь каркас преленда: блоки, CTA, FAQ, возражения;
— потом прогоняешь через промпт и смотрим на апрув.

Дальше не сочиняешь с нуля, а выбираешь из уже собранной матрицы: какой угол зайдёт под трафик, какой оффер не ломается на модерации, где нужен мягкий преленд, а где можно давить в лоб. В таком режиме время уходит не на «думать с нуля», а на выбор лучшей версии. Это база для любого скейла.

Если раньше на одну связку уходил вечер, то с нормальным шаблоном промптов можно закрывать черновик за один проход: структура, крео-углы, текст преленда, список антифрод-рисков. Аналитика говорит сама за себя: меньше хаоса, быстрее запуск, выше шанс, что тест пойдёт в плюс.

Оптимизируем не догадками, а логикой промпта: AI собирает черновик, байер принимает решение. Վключаем автоматизацию, выключаем рутину.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>UGC-скрипт без хаоса: как собрать ТЗ для блогера и не утонуть в правках</b>

Идея UGC-крео часто ломается не на съёмке, а на брифе. Если в ТЗ нет структуры, блогер делает «как понял», а медиабайер потом вручную чинит хук, оффер и CTA. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

Рабочая схема такая:
— вводные: продукт, ЦА, боль, триггер покупки
— цель ролика: прогрев, демонстрация, возражение, бамп в заявку
— формат: длительность, тон, ракурсы, обязательные кадры
— ограничения: что нельзя говорить, какие обещания стопаем, какие слова заменяем

Дальше автоматизируем не креатив, а сборку ТЗ. LLM нормализует сырой бриф в шаблон: хук на 1–2 секунды, 3 тезиса выгоды, один proof-point, финальный CTA. Это убирает разнобой между крео в пачке и делает пролив чище: меньше мусорных вариаций, выше шанс на апрув и быстрее тест гипотез.

Отдельно стоит зашить проверки: есть ли конкретика по офферу, не размыт ли портрет ЦА, совпадает ли обещание с лендингом, не перегружен ли скрипт лишними деталями. Оптимизируем не догадками, а логикой промпта.

Если хочешь меньше ручного бампа и больше годных UGC-роликов, собирай ТЗ как конструктор: входные данные → структура → ограничения → контроль качества. Это база для любого скейла.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Как вытащить из отчётов Keitaro не цифры, а причины просадки ROI</b>

Keitaro даёт сырые данные: клик, саб, оффер, поток, капа, бамп. Claude нужен не для “красивого текста”, а для разборки этой каши по слоям: что режет апрув, где утекает трафик, какой связке пора на паузу.

Схема простая: выгружаешь отчёт в CSV, чистишь лишние поля, оставляешь group by по источнику, гео, крео, преленду, офферу, статусу конверсии. В промпт кидаешь структуру столбцов и просишь: найти аномалии, собрать топ-3 узких места, предложить, что тестить первым.

Полезные вопросы к Claude: — где просадка идёт после клика, а где до конверсии; — какие сабы дают мусорный трафик; — какие крео тянут объём, но убивают CR; — где статистика ещё шумит и рано рубить связку. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

Самая частая ошибка — скармливать “как есть” огромный отчёт без контекста. Claude не телепат: ему нужен период анализа, модель атрибуции, логика меток и порог отсечения по кликам. Тогда он не фантазирует, а собирает рабочую гипотезу для следующего пролива.

Включаем автоматизацию, выключаем рутину: Keitaro считает, Claude объясняет. Это база для любого скейла.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Как превратить сырую идею UGC в ТЗ, которое реально можно отдать в работу</b>

Скрипт для UGC-блогера ломается не на съемке, а на этапе постановки задачи. Если в ТЗ нет оффера, боли, механики и запрета на лишний креатив — потом ловите пересъемы, бамп правок и просадку по апруву.

Рабочая схема такая:
— вход: продукт, ЦА, триггер, один CTA;
— ограничения: хронометраж, тон, стоп-слова, формат кадра;
— обязательные блоки: хук, демонстрация, возражение, финальный оффер;
— критерий качества: что должно быть понятно без озвучки.

Чтобы это не собирать вручную, прогоняем через промпт: «Сгенерируй 3 варианта UGC-скрипта под такую-то ЦА, с упором на боль X, без обещаний, которые нельзя показать в кадре». Дальше LLM превращает идею в черновик ТЗ: структура, тайминг, список сцен, подсказки по эмоциям. Это уже можно отдавать креатору без лишней переписки.

Главная ошибка — просить «сделай продающий ролик» вместо конкретной задачи. Машина отвечает мусором, блогер импровизирует, медиабайер потом гадает, почему крео не дожило до сплита. Оптимизируем не догадками, а логикой промпта.

Если хотите меньше правок и быстрее запускать тесты, сначала собирайте не сценарий, а ТЗ-скелет. Потом уже докручивайте текст под крео. Это база для любого скейла.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Уникализировать преленды вручную — это сжигать время и убивать масштаб</b>

Если льёшь объём, один и тот же преленд быстро ловит фильтры по шаблонности. Решение не в «переписать словами», а в системе: меняем не только синонимы, но и структуру смысла, порядок блоков, аргументы, длину фраз и CTA. Тогда текст остаётся про тот же оффер, но выглядит как другой сценарий.

Рабочая схема такая:
— фиксируем ядро: оффер, боль, обещание, возражение;
— задаём 5–7 вариаций тона: жёсткий, нейтральный, экспертный, разговорный;
— просим LLM генерить не один текст, а матрицу: заголовок, лид, 3 блока боли, 2 CTA;
— на выходе прогоняем через второй промпт: «замени синтаксические паттерны, сократи повторяющиеся конструкции, усложни ритм».

Дальше включаем контроль качества. У каждого преленда должна быть своя логика подачи: где-то работаем через кейс, где-то через FAQ, где-то через анти-возражение. Если у 10 текстов одинаковый хук, одинаковые подзаголовки и одинаковая длина абзацев — это не уникализация, а косметика. Аналитика говорит сама за себя: такие страницы дают одинаково слабый апрув.

Чтобы не тонуть в ручной правке, делайте пайплайн: шаблон → генерация → авто-проверка на повторы → финальная редактура. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув. Включаем автоматизацию, выключаем рутину. Это база для любого скейла.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Как собрать связку в 5 раз быстрее и не утонуть в правках крео</b>

Главный тормоз в подготовке пролива — ручной разбор оффера, аудитории, углов и первичного крео. Вместо того чтобы гонять это по кругу, прогоняем через промпт и получаем каркас связки: боль, оффер, триггер, CTA, минусы и гипотезы под тест.

Рабочая схема простая: 1) кидаем в LLM лендинг, FAQ, отзывы, условия; 2) просим вытащить 3–5 болей ЦА и 10 формулировок под крео; 3) отдельно генерим 5 углов для преленда и 3 варианта заголовка; 4) на выходе собираем таблицу: гипотеза, риск, что тестим первым. Аналитика говорит сама за себя — вместо хаоса получаем структуру.

Дальше экономия добивается не магией, а фильтрацией. AI помогает отрезать слабые идеи до дизайна и монтажа: если угол не бьёт в боль или CTA не совпадает с обещанием, он уходит в мусор до запуска. Это режет время на согласования, правки и бамп крео между медиабайером, дизайнером и копирайтером. ⚙

Важно: не проси «сделай креатив». Проси конкретный артефакт — список болей, матрицу офферов, варианты хуков, скрипт преленда, FAQ для возражений. Тогда автоматизация реально снимает рутину, а не плодит мусор.

Включаем автоматизацию, выключаем рутину: чем точнее промпт, тем быстрее собирается связка и тем меньше денег уходит в слепой пролив.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Уникализируем преленды без ручного рерайта: схема для стабильного скейла</b>

Если каждый преленд правится руками, масштаб ломается на первом же бампe. Нужна не «уникальность ради уникальности», а конвейер: один смысл, несколько слоёв вариаций, контроль на выходе. Иначе получаем клонов, которые палятся по структуре, лексике и длине абзацев.

Рабочая схема такая:
— на входе фиксируем скелет преленда: оффер, боль, триггер, CTA;
— отдельно генерим 3–5 вариантов заголовков, лид-абзацев и связок;
— просим модель менять не только слова, но и порядок аргументов, ритм, формулировки боли, типы переходов;
— запрещаем повторять ключевые фразы между блоками. Это база для любого скейла.

Дальше прогоняем через промпт-контроль: проверяем дубли смыслов, слишком ровный стиль, одинаковые длины предложений, мусорные «водяные» вставки. Если текст звучит как шаблон — режем и перегенерируем только проблемный блок, а не весь преленд. Так экономится время и сохраняется консистентность под пролив.

На выходе оставляем 2–3 версии под разные сегменты трафика: более агрессивную, более «нативную» и более сухую под холодный клик. Аналитика говорит сама за себя: обычно выигрывает не самый красивый текст, а тот, где меньше банальных повторов и лучше совпадение с болью аудитории.

Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Почему LLM ломает продающий текст в нутре: 5 ошибок, которые режут апрув</b>

LLM полезен не для «написать лендинг», а для сборки черновика под конкретный оффер. Ошибка №1 — кормить модель общим запросом без боли, ГЕО, триггера и целевого действия. На выходе получаешь стерильный текст, который не цепляет и не дожимает.

Ошибка №2 — пытаться заменить LLM креативную логику медиабайера. Модель хорошо собирает структуру, но плохо угадывает, какой угол зайдёт на преленде: страх, срочность, стыд, контроль, экономия. Если не задать угол, текст будет «про всё» и не продаст ничего.

Ошибка №3 — оставлять в тексте медицинскую воду и обещания без опоры. Для нутры это критично: чем больше общих фраз и громких гарантий, тем выше шанс получить мусорный крео и слабый конверт. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув: убираем абстракции, усиливаем конкретные выгоды, режем лишние прилагательные.

Ошибка №4 — не делать отдельные версии под этап воронки. Для крео нужен хук, для преленда — прогрев, для ленда — дожим и возражения. Одна и та же простыня везде = слив трафика и просадка ROI.

Фикс простой: даёшь LLM роль, аудиторию, оффер, боль, ограничения и формат блока. Включаем автоматизацию, выключаем рутину. Аналитика говорит сама за себя.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Системный промпт для заголовков крео: как получать цепляющие варианты без мусора</b>

Плохой промпт даёт “креативные” заголовки, которые не проходят в крео и не цепляют пролив. Нормальный системный промпт задаёт рамки: кому пишем, какой оффер, какая боль, какой тон, какие стоп-слова. Тогда LLM не фантазирует, а работает как копирайтер под задачу.

В шаблоне держи 5 блоков: 1) роль — «ты senior direct-response copywriter»; 2) контекст — ниша, продукт, ЦА; 3) цель — CTR, лид, клик на преленд; 4) ограничения — длина, язык, без воды, без кликбейта; 5) формат ответа — 20 вариантов, разбитых по углам атаки: боль, выгода, страх, curiosity, social proof.

Чтобы заголовки реально шли в работу, добавь правила:
— один заголовок = одна мысль;
— в каждом варианте только одна эмоция;
— запрещай абстракции вроде «уникальный», «революционный», «лучший»;
— проси разные механики: вопрос, инсайд, предупреждение, бенефит, контраст;
— отдельно проси варианты под разные стадии воронки: cold, warm, hot.

Прогоняем через промпт и смотрим на апрув. Если заголовки слишком одинаковые — усиливай входные данные: боли, возражения, триггеры, язык аудитории. Если они слишком “умные” — режь длину и добавляй жёсткий формат. Это база для любого скейла: чем точнее системный промпт, тем меньше ручной правки и выше шанс, что крео зайдёт в связке с оффером.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Как вскрыть лендинг конкурента по скриншоту и найти точки для бампа</b>

Берёшь 3-5 скринов: первый экран, блок с оффером, форма, отзывы, финальный CTA. В Claude сразу пиши задачу: «Разбей лендинг на структуру, УТП, триггеры доверия, слабые места и гипотезы для теста». Не проси «оценить красиво/некрасиво» — нужен разбор по конверсии, а не вкусовщина.

Дальше прогоняем через промпт и смотрим на апрув: какие элементы ведут к клику, где теряется внимание, что перегружает оффер. Ищем не «идеи», а механику: заголовок, визуальный якорь, социальное доказательство, снятие риска, CTA. Если Claude не видит путь пользователя за 5 секунд — ленд уже течёт.

Рабочий приём: проси сравнить твой скрин с конкурентным и вытащить отличия в подаче, а не в дизайне. Часто профит сидит в микро-деталях: порядок блоков, формулировка боли, длина формы, наличие бампа под основной оффер. Это база для любого скейла.

Финальный чек: после анализа попроси Claude собрать 10 тестовых гипотез под крео и преленд на основе увиденных паттернов. Оптимизируем не догадками, а логикой промпта.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Как собрать кастомную базу знаний в Claude под одну вертикаль и не кормить модель мусором</b>

Если Claude отвечает «в среднем по больнице», проблема не в модели, а в базе. Для вертикали нужен не общий хлам, а узкий корпус: офферы, боли ЦА, триггеры, запреты, возражения, формулировки крео, структура преленда, FAQ, глоссарий по нише.

Собираем каркас так:
— 1 файл = 1 сущность: оффер, аудитория, крео, преленд, саппорт-скрипт
— в каждом файле: цель, ограничения, тон, CTA, стоп-слова
— примеры не «как красиво», а «как конвертит»
— отдельно фиксируем, что нельзя обещать, чтобы не ловить баны и мусорный апрув

Дальше Claude нужно не просто «прочитать», а получить режим работы. В промпте задаём роль, вертикаль, формат ответа и критерий качества: меньше воды, больше пригодности в проливе. Хороший тест — прогоняем через промпт и смотрим на апрув: если модель не может выдать рабочий крео без лишней лирики, база собрана плохо. ⚙

Структура запроса простая: «используй только материалы из базы», «если данных нет — задай вопрос», «выведи 3 варианта под разные боли», «сохрани терминологию вертикали». Это база для любого скейла: одна и та же логика ускоряет генерацию крео, прелендов, саппорта и внутренних SOP.

Включаем автоматизацию, выключаем рутину: чем жёстче структура базы знаний, тем меньше ручной правки и выше шанс получить текст, который реально проходит воронку.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Кастомная база знаний в Claude для вертикали: меньше хаоса, больше апрува</b>

Если Claude кормить общей инфой, он пишет в вакууме. Для медиабайинга это слив времени: крео мимо боли, преленд не в оффер, ответы саппорта без контекста. Решение — собрать отдельную базу знаний под каждую вертикаль: нутра, дейтинг, финансы, гембла. Тогда промпт тянет не “умного бота”, а профильный мозг.

В базу складываем не всё подряд, а только рабочий слой:
— портрет ЦА и триггеры;
— список болей, страхов, возражений;
— тон оффера и стоп-слова;
— примеры сильных крео, заголовков, хуков;
— структура преленда, FAQ, офферные ограничения.

Дальше фиксируем формат: один файл = одна вертикаль = одна задача. Не мешаем в одну кучу крео, аналитику и юридические оговорки. Иначе Claude начинает галлюцинировать и теряет фокус. Лучше дать ему короткий, чистый контекст и отдельный промпт под задачу: генерация углов, разбор связки, адаптация под GEO, ответы на возражения.

Рабочая схема простая: загружаешь базу, в запросе указываешь роль, целевую аудиторию и формат выхода. Например: “сгенерируй 10 хуков для преленда под бурж-нутру, опираясь только на базу”. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув. Если Claude начал писать слишком общо — режем базу, убираем шум и оставляем только то, что влияет на конверсию.

Это база для любого скейла: чем чище контекст, тем меньше ручной правки и быстрее выход в рабочие крео. Включаем автоматизацию, выключаем рутину.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Непрерывный пайплайн контента: как не стопорить крео, когда команда уже в проливе</b>

В медиабаинге контент не должен жить как «задача на потом». Нужен конвейер: бриф → генерация → отбор → правки → публикация. Если на любом шаге есть ручной затык, у тебя проседает скорость тестов и бамп по свежим крео.

Схема простая:
— вход: оффер, ЦА, боль, запреты, угол, формат;
— генерация: 10–20 вариаций заголовков, офферных подводок, CTA;
— фильтр: отсечь мусор по стоп-словам, длине, тону, повтору смысла;
— упаковка: собрать креативы в пакеты под разные связки и преленды.

LLM лучше всего работает не как «писатель», а как сортировщик и ускоритель. Дай ему структуру, примеры удачных крео, список запрещённых формулировок и критерий отбора. Тогда он не фантазирует, а штампует варианты под твой шаблон. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

Чтобы пайплайн не разваливался, добавь три правила: 1) один формат брифа на всю команду; 2) один чек-лист качества перед отправкой в прод; 3) лог всех отклонённых вариантов с причиной. Это режет хаос и позволяет быстро находить, где именно умирает конверсия.

Включаем автоматизацию, выключаем рутину. Если контент собирается по одной логике, команда меньше тонет в ручной правке и быстрее получает крео, которые реально можно тестить в проливе.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
Какая модель Claude тянет большие массивы арбитражных данных без потери качества

Когда в таблице не 20 строк, а 20 тысяч событий, модель начинает экономить на внимании. Для медиабайера это критично: одна ошибка в разборе сплитов, апрува или фрода — и крео уже оптимизируются в пустоту.

Для задач с большим массивом данных Claude делят по роли:
— младшая хорошо режет мусор, нормализует поля, собирает сводки по UTM, GEO, payout и статусам;
— средняя лучше держит логику: находит аномалии, сравнивает связки, ищет просадку по воронке;
— старшая нужна там, где важна причинно-следственная цепочка: почему упал ROI, где сломался преленд, какой сегмент даёт бамп в конверте.

Если грузить в одну модель сырой экспорт без подготовки, она начинает галлюцинировать на длинных списках. Рабочий подход другой: сначала чанкуем данные по источникам, потом просим собрать промежуточные выводы, и только затем даём финальный синтез. Так меньше шума и выше точность по апруву.

Лучший результат обычно даёт связка: младшая модель для препроцессинга, средняя для аналитики, старшая для финального решения. Это база для любого скейла.

Прогоняем через промпт и смотрим на апрув: если модель не может стабильно выделить 3-5 ключевых паттернов из больших логов, её не ставят на финальную аналитику. Включаем автоматизацию, выключаем рутину.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Кастомная база знаний в Claude: как заточить его под одну вертикаль без лишнего шума</b>

Если Claude кормить всем подряд, он отвечает “умно”, но мимо кассы. Для медиабайера это лишний шум в крео, преленде и саппорте. Рабочая схема — собрать отдельную базу знаний под одну вертикаль: оффер, ЦА, боли, триггеры, стоп-слова, формат апрува, частые возражения.

Загружаем не мусор, а то, что реально двигает конверсию:
— сплит лучших крео и почему они зашли;
— структуру преленда с акцентами и CTA;
— FAQ саппорта, чтобы не плодить ответный бред;
— список запрещённых формулировок и слабых углов.

Дальше фиксируем правила: кто ЦА, какой тон, какие обещания допустимы, какой офферный угол не палится, какие форматы Claude должен выдавать по умолчанию. Оптимизируем не догадками, а логикой промпта: тогда модель не “творит”, а работает как младший копирайтер с хорошей памятью.

Чтобы база не протухала, держите её в формате “одна вертикаль — один набор”. Не смешивайте нутру, гемблу и финансы в одну кучу: Claude начинает тянуть среднее по больнице, а не точный ответ. Для каждого направления — свой словарь, свои боли, свои паттерны прогрева. Это база для любого скейла.

Прогоняем через промпт и смотрим на апрув: если ответы стабильно попадают в тон и структуру, база собрана правильно; если Claude уходит в воду — вы загрузили не знания, а архив хаоса.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Какая Claude-модель лучше тянет массивы данных по арбитражу: скорость, контекст, шум</b>

Когда у тебя на входе сотни строк по спенду, CTR, CR, EPC и комментариям модерации, выигрывает не «самая умная» модель, а та, что держит структуру без потери контекста. Для первичной чистки бери модель с высокой скоростью: она быстро режет мусор, нормализует колонки и ловит аномалии в логах. Для разбора причин просадки — уже более сильную модель, где важнее связка между событиями, а не просто парсинг.

Практика простая:
— скорость нужна для дедупа, тегов, группировки офферов и поиска выбросов;
— глубокая модель нужна для диагностики, когда надо связать крео, преленд и капу в одну причину;
— если пихать в сильную модель весь сырой массив, она начинает тонуть в шуме и выдавать красивый, но бесполезный текст.

Лучший пайплайн для медиабайинга — двухэтапный. Сначала прогоняем таблицу через быструю модель: она сжимает данные в компактный отчёт, оставляет только важные поля и подсвечивает подозрительные кластеры. Потом этот срез отдаём более сильной модели — уже для выводов по ROI, бампам, разнице по связкам и рекомендациям, где резать пролив, а где добирать объём. Аналитика говорит сама за себя, если не кормить её сырыми простынями.

Если нужна реальная эффективность, сравнивай модели не по «качеству текста», а по трём метрикам: сколько времени ушло на разбор, сколько ручной правки осталось и насколько точно модель выделила action items. Это база для любого скейла.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
Системный промпт для заголовков крео: как выжать CTR без ручного бреда

Хаотичный генератор заголовков даёт мусор: слишком общие фразы, пустые обещания, кликбейт без смысла. Если нужен стабильно цепляющий хук, промпт должен работать как бриф для сильного копирайтера, а не как «напиши что-нибудь продающее».

Структура простая:
— роль: «Ты direct-response копирайтер, пишешь под холодный трафик»
— задача: 10 заголовков под одно УТП, без повторов и воды
— рамки: длина 3–7 слов, без абстракций, без вопросительных штампов
— критерии: боль, выгода, триггер, цифра, контраст, срочность
— запреты: не использовать «шок», «срочно», «только сегодня», если нет факта

Дальше добавляешь контекст: оффер, аватар, возражение, формат крео, этап воронки. Чем точнее вход, тем чище выход. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув: если заголовки не бьют в боль или выглядят как реклама с витрины, значит в промпте не хватает ограничений.

Рабочий приём — просить не просто список, а разметку: угол атаки, эмоция, почему цепляет. Тогда можно быстро отсеять слабые варианты и оставить те, где есть зацеп для CTR. Это база для любого скейла.

Не пытайся получить идеальный заголовок с первого запроса. Оптимизируем не догадками, а логикой промпта: сначала 30 сырых вариантов, потом жёсткий отсев, потом добивка лучших углов.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Какая модель Claude тянет большие массивы арбитражных данных без просадки по качеству</b>

Когда у тебя не 20 строк, а выгрузка по спенду, ROI, CR, апруву, площадкам и крео — модель надо выбирать не по “умнее”, а по режиму работы. Для шумных таблиц и пачек однотипных строк важны три вещи: удержание контекста, стабильность на длинных цепочках и умение не терять структуру при суммаризации.

По практике разбираем так:
— для первичной чистки сырых логов и дублей — самая быстрая и дешевая конфигурация;
— для поиска паттернов в кампаниях, связках и бампах — средний режим;
— для сложной аналитики, где надо связать источники, крео и постклик, — старший режим с максимальным контекстом.

Если задача — прогнать 50–200 строк и получить нормальную сегментацию по офферам, гео и офферам/антифрод-меткам, слабая модель часто начинает “усреднять” выводы. Она не ломается сразу, но режет полезные нюансы. Старшая модель держит структуру лучше: меньше галлюцинаций, меньше потерь в названиях связок, точнее сводит повторяющиеся паттерны. Аналитика говорит сама за себя.

Практика простая: сначала режь массив на блоки, потом проси модель дать таблицу с полями “сигнал / шум / риск / действие”, и только после этого делай итоговый вывод по скейлу. Так ты не кормишь модель кашей и не платишь за лишний текст. Включаем автоматизацию, выключаем рутину.

Для арбитража оптимальный подход — не искать одну “лучшую” модель, а ставить правильную под этап: чистка, кластеризация, вывод. Это база для любого скейла.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Непрерывный пайплайн контента для медиабаинга: как не стопорить пролив на крео</b>

Если крео делаются вручную, команда всегда упирается в узкое горлышко: дизайнер ждёт ТЗ, байер ждёт вариации, тесты встают. Непрерывный пайплайн решает это через жёсткую связку: бриф → генерация → отбор → адаптация → запуск. Без этой цепочки контент-ферма превращается в чат с хаосом.

Нормальная схема выглядит так:
— вход: оффер, ЦА, триггер, запреты, формат преленда;
— генерация: 10–30 вариаций под один угол;
— фильтр: отсев по комплаенсу, читабельности и обещаниям;
— упаковка: заголовок, подзаголовок, CTA, визуал.
Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

Чтобы пайплайн не ломался, у каждого блока должен быть свой стандарт. В брифе — один шаблон, в промпте — один формат входа, в ревью — один чек-лист. Иначе LLM будет выдавать красивые, но бесполезные тексты. Оптимизируем не догадками, а логикой промпта.

Ключевой момент — разделить генерацию и решение. Модель не должна «думать», что запускать в пролив; её задача — накидать рабочие варианты. Решение принимает байер или тимлид по метрикам: CTR, approve rate, дожим до лида, CPM по связке. Это база для любого скейла.

Включаем автоматизацию, выключаем рутину: один пайплайн должен кормить крео, преленды и локализации без ручного пересборa. Тогда команда быстрее тестит углы, а не тратит смену на копипаст.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>5 ошибок LLM в продающих текстах для нутры, которые режут апрув и CTR</b>

LLM — не копирайтер-маг. Если скармливать ей «сделай мощный текст», на выходе получишь усреднённый крео без боли, триггера и конкретного оффера. Для нутры это особенно больно: здесь продаёт не красота фразы, а точное попадание в страх, симптом и желаемый результат.

Ошибка №1 — промпт без вводных: ЦА, уровень боли, гео, формат преленда, запрещённые обещания. Ошибка №2 — просить «больше эмоций» вместо структуры: хук → проблема → усиление → решение → CTA. Ошибка №3 — не давать LLM фактуру продукта: состав, механизм, ограничения, УТП. В итоге текст звучит как вода и не держит пролив.

Ошибка №4 — делать один универсальный текст на все связки. Под нутру это почти всегда минус к ROI: разные боли, разные триггеры, разная терпимость к агрессии. Ошибка №5 — не прогонять генерацию через несколько итераций: первый драфт почти всегда слабый, его нужно резать, упрощать и проверять на антиспам.

Рабочая схема простая: сначала задаёшь рамку, потом просишь 3 варианта угла, затем выбираешь лучший и добиваешь его под крео и преленд. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув. Если текст не звучит как живой ответ на боль — в мусор.

Включаем автоматизацию, выключаем рутину: LLM должна не «писать текст», а собирать продающую механику под конкретную связку.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Кастомная база знаний в Claude: как заточить модель под одну вертикаль и не кормить её мусором</b>

Если льёшь одну вертикаль, общий промпт быстро упирается в потолок. Claude начинает мешать офферы, тон, ограничения и кейсы из соседних ниш. Решение — отдельная база знаний под каждый сегмент: ГЕО, оффер, источник трафика, возражения, правила модерации, структура преленда, требования к крео.

Собирай базу не в стиле «всё подряд», а по слоям:
— продукт: оффер, УТП, запрещённые обещания, маржа;
— трафик: плейсменты, формат крео, лимиты по длине, CTA;
— воронка: преленд, квиз, бамп, логика дожима;
— саппорт: частые вопросы, боли, возражения, триггеры отказа.

Дальше задаёшь Claude роль: «ты — senior медиабайер по этой вертикали» и даёшь ему только релевантный контекст. Не мешай нутру с гемблой, инфо с дейтингом. Чем уже база, тем меньше галлюцинаций и выше качество черновиков. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

Практика простая: для каждой вертикали храни отдельный блок знаний, а внутри — отдельные теги под крео, преленды и скрипты. Когда запускаешь новый пролив, не переписывай всё с нуля: подгрузи нужный слой, попроси Claude собрать связку и сразу проверь на соответствие правилам. Аналитика говорит сама за себя.

Это база для любого скейла: один раз нормально разложил знания — дальше AI режет рутину, а команда быстрее делает тесты и меньше сливает бюджет на мусорные гипотезы.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Как собрать связку в 5 раз быстрее: AI режет подготовку, а не качество</b>

Когда медиабайер вручную пишет крео, преленд, оффер-углы и гипотезы, время уходит не на пролив, а на копипаст и правки. AI здесь нужен не для «магии», а чтобы быстро прогнать связку через структуру и оставить человеку только финальный отбор.

Рабочий пайплайн простой:
— задаёшь промпт на оффер, ЦА, боль, формат крео и триггер;
— просишь сгенерить 5-10 углов, 3 варианта преленда и 10 хуков;
— сразу просишь отсечь слабые формулировки, клише и обещания без логики;
— на выходе оставляешь 2-3 связки, которые уже можно отдавать в тест.

Самая частая ошибка — пытаться получить «готовый бамп» с первого запроса. Нормальный результат даёт только итерация: сначала структура, потом усиление УТП, потом адаптация под площадку и язык аудитории. Оптимизируем не догадками, а логикой промпта.

В сухом остатке: AI убирает 70% рутины на старте, если не кормить его мусорным ТЗ. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув. Это база для любого скейла.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Как масштабировать уникальные тексты для прелендов без мусора в выдаче и просадки CTR</b>

Если лить один и тот же преленд с «переуникализацией» через замену слов — получишь кучу дублей, а не сетку для пролива. Рабочая схема строится не на синонимах, а на уровнях вариативности: заголовок, лид, доказательства, CTA.

1) Сначала фиксируешь скелет: оффер, боль, один главный триггер, один CTA. Это база, которую нельзя ломать ради уникальности.
2) Дальше задаёшь LLM роли: переписать лид как экспертный, бытовой, агрессивный, нейтральный. Не «сделай уникально», а «измени угол подачи».
3) Просишь менять длину абзацев, порядок фактов, ритм фраз и лексику под сегмент трафика. Так текст выглядит живым, а не перемолотым.

Для контроля ставь автоматическую проверку: семантическая близость между версиями, повтор ключевых фраз, стоп-слова, совпадение структуры. Если уникальность только визуальная — преленд быстро палится на бампах и в аналитике.

Оптимизируем не догадками, а логикой промпта: один шаблон, несколько углов, жёсткий QA. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Какая модель Claude тянет большие массивы арбитражных данных без лишнего шума</b>

Если у тебя таблицы по спенду, апруву, CTR, EPC и разметке крео разъезжаются в кашу, модель нужна не «умная», а устойчивая к объёму. Для таких задач Claude сравнивают по трём вещам: держит ли контекст, не теряет ли связи между столбцами и умеет ли собирать вывод в структуру, пригодную для решений по проливу.

На больших массивах слабое место — не генерация текста, а анализ пачек строк. Одна модель лучше читает длинные отчёты и сводки, другая быстрее вытаскивает аномалии, третья аккуратнее делает сегментацию по GEO, офферам и крео. В арбитраже это важно: если модель путает источник бампа или склеивает разные кампании в один вывод, ROI уезжает не из-за трафика, а из-за аналитики.

Рабочая схема такая:
— для сырых логов и длинных выгрузок берёшь модель с максимальной устойчивостью к длинному контексту;
— для поиска паттернов по связкам «крео → преленд → апрув» тестируешь модель на точность извлечения;
— для итогового отчёта проверяешь, умеет ли она давать короткий actionable-вывод без воды.

Прогоняй одинаковый датасет через 2-3 модели и сравни не «красоту ответа», а процент ошибок в цифрах, пропуски в сегментах и количество ручных правок. Оптимизируем не догадками, а логикой промпта. Это база для любого скейла.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Как собирать связку в 5 раз быстрее: AI закрывает рутину, не креатив</b>

Связка ломается не на проливе, а на этапе подготовки: оффер, преленд, крео, углы, FAQ, возражения. Пока руками перебираешь варианты, команда уже теряет темп и тестовый бюджет.

Что отдать AI в первую очередь:
— генерацию 20–30 углов под один оффер;
— разбор целевой боли по сегментам;
— черновики преленда и заголовков;
— список возражений для прогрева;
— варианты CTA под разные стадии трафика. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

Рабочая схема простая: сначала задаёшь AI структуру связки, потом просишь собрать три версии — агрессивную, нейтральную и «белую». Дальше режешь мусор, оставляешь только то, что совпадает с логикой оффера и языком аудитории. Так у тебя не хаотичный брейншторм, а конвейер, где на входе сырьё, на выходе готовые гипотезы. Включаем автоматизацию, выключаем рутину.

На практике это сокращает время не за счёт магии, а за счёт выноса повторяющихся задач: первичный ресёрч, формулировки, вариации хуков, пересборка текста под разные крео. Аналитика говорит сама за себя: чем меньше ручного копипаста, тем быстрее проходит цикл «идея → тест → отбор».

Если хочешь ускорить сборку связки, не проси AI «придумать всё». Дай ему роль: аналитик, копирайтер, медиапланер. Это база для любого скейла.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Как собрать связку в 5 раз быстрее: AI убирает рутину, а не стратегию</b>

Слабое место большинства команд — не пролив, а подготовка: ресёрч, углы, крео, преленд, гипотезы. Пока руками гоняют всё это по кругу, время утекает. AI здесь нужен не как «генератор магии», а как ускоритель на каждом повторяемом шаге.

Рабочая схема простая: 1) скармливаем оффер и ЦА — получаем 10 болей, 10 триггеров и 5 углов подачи; 2) из лучших углов делаем структуру преленда и пачку заголовков; 3) по каждому хукy просим варианты под разные форматы крео; 4) отдельно прогоняем FAQ и возражения, чтобы не ловить слив на первом экране. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

Где чаще всего экономится время: — вместо ручного брейншторма по 2–3 часа получаем черновик за 10–15 минут; — вместо десятка пустых крео остаются 2–3 варианта с нормальным офферным углом; — вместо переписки с дизайнером «попробуй ещё» есть чёткое ТЗ по каждому баннеру или видео. Аналитика говорит сама за себя: меньше итераций — быстрее выход в тест.

Важно не кормить модель мусором. Дайте ей оффер, целевую аудиторию, стоп-слова, желаемый тон и пример хорошего результата. Тогда AI не фантазирует, а собирает рабочий каркас, который уже можно отдавать в продакшн. Это база для любого скейла.

Включаем автоматизацию, выключаем рутину.