Автоматизация в e‑mail и мессенджерах — как зубы в гардеробе: без них не обойтись, но не стоит вешать все украшения на роботов. Сделайте так, чтобы рутинные триггеры работали смолоу, а «тёплые» письма шептались от вас лично.
Автохендлеры хороши тем, что не устают: подтверждения заказов, триггеры по брошенным корзинам, нотификации о доставке и приветственные цепочки базового уровня — всё это можно и нужно поставить на автопилот. Настройте ответы, учёт времени и сегментацию — один раз и делайте выводы по метрикам.
При этом не забудьте про простую схему приоритезации:
«Тёплые» письма — про человечность: истории клиентов, персональные рекомендации, ручные письма от менеджера или сезонные рассылки. Делайте их более длинными, с живыми примерами и вниманием к боли читателя — робот это не заменит. Простой трюк: пишите как в мессенджере, избегайте пресс‑релизного тона.
Бесплатный рост аккаунта VK — пример того, где стоит брать идеи для автоматизации и тестов: берёте готовые сценарии, адаптируете под свою аудиторию и вручную дополняете «тёплыми» вставками там, где нужен человеческий голос.
Итог: автоматизируйте где надо, вмешивайтесь где важно. Регулярно тестируйте тему, время и персонализацию, измеряйте открываемость и конверсии — и пусть роботы делают рутину, а вы остаетесь причудливым автором, который знает своих подписчиков.
Рутинный текст, таблицы характеристик и вариации заголовков — отличная зона для робота. Дай машине шаблон и правила: краткость, ключи, максимально 70 символов в заголовке, 150–160 в дескрипте. Она быстро сгенерирует 5–10 вариантов, которые можно тестировать в рекламе и на лендинге без боли.
За человечность отвечает смысл: ценность продукта, конфликт клиента, эмоциональный триггер и уникальная история бренда. Тон, метафоры и неожиданные аналогии лучше родятся у человека — именно они превращают лендинг из витрины в убедительный рассказ, который продаёт и запоминается.
Практический рабочий процесс: 1) пусть машина создаёт каркас — заголовки, подзаголовки, буллиты и мета; 2) человек пишет основную историю, социальные доказательства и ключевые аргументы; 3) объедините их и прогоните A/B. В тексте добавляйте не больше двух «фирменных» фраз и проверяйте читабельность на скорочтение.
Контроль качества: проверьте на ясность ценности, логичность пути пользователя и отсутствие клише. Если бот пишет «идеально», спросите: «а почему покупатель должен поверить?» Комбинируя скорость машин и мудрость человека, вы получите лендинги, которые работают и не звучат как набор шаблонов.
Рoutем рекламные кампании как авиадиспетчер: пусть роботы держат курс по метрикам, а люди — по смыслу. Автоматизация прекрасно справляется с рутиной — бид-менеджмент, оптимизация ставок, ретаргетинг по сегментам и окантовка аудитории по событиям. Настройте правила: целевой CPA/ROAS, дневной лимит, кадровую частоту — и дайте системе свободу масштабировать там, где она стабильна.
Практический набор для автопилота: 1) умные правила на понижение/повышение ставок при отклонениях по CPA; 2) динамические окна ретаргетинга (24/7 для горячих, 7–30 дней для тёплых); 3) автоматическое исключение конвертировавших и низкокачественных источников; 4) алерты при падении конверсии и дневные отчёты для ручной проверки. Так вы минимизируете шум и оставите людям только исключения.
Креатив и офферы оставляйте за людьми. Машина не почувствует тон бренда, сезонный юмор или свежую боль аудитории. Пишите гипотезы, делайте микро‑тесты (A/B заголовков, CTA, фреймов оффера), формируйте 3–5 сильных вариантов и давайте их в автоматические ротации. Меняйте визуал каждые 2–3 недели и фиксируйте, какие сообщения реально генерируют LTV, а не только клики.
Итог: комбинируйте — роботы масштабируют и экономят бюджет, люди придумывают смысл и продают. Установите guardrails, мониторьте сигналы и вмешивайтесь по триггеру, а не по каждому всплеску. Тогда реклама станет и эффективной, и человечной.
Хватит вручную перепроверять метки и собирать цифры по кусочкам: начните с простого правила — UTM обязан быть корректным. Автоматизируйте проставление UTM через шаблоны в CRM или через Google Tag Manager, используйте единый шортнер с преднастройками и обязуйте маркетплейсы и подрядчиков передавать готовые ссылки. Введите строгую конвенцию именования кампаний и обязательные поля источник/кампания/контент, чтобы данные сходились без ручной чистки.
Отчёты и алерты тоже должны работать без нервов: доведите до автоматических дашбордов в BI, расписанных экспортов в таблицы и регулярных сводок на почту. Настройка порогов — ключ: падение конверсии на 15–25%, рост CPA или всплеск трафика за час — и вы получаете мгновенное оповещение в Slack. Не забывайте про фильтры и сегментацию, чтобы робот не тревожил вас по каждому статистическому шороху.
Инсайты остаются за людьми: алгоритмы подскажут аномалию, но только команда ответит на вопрос почему. Формируйте аналитические гипотезы, связывайте метрики с пользовательским путём, проверяйте когортный анализ и стройте экспериментальные планы. Человеческий мозг важен для приоритизации действий, создания гипотез и превращения холодных цифр в убедительную историю для бизнеса.
Простой и рабочий план на неделю: внедрить UTM-шаблоны и валидацию, запустить три автоматических отчёта — общая сводка, UTM-разбивка и воронка конверсий, настроить два критичных алерта и провести еженедельный 30-минутный разбор инсайтов. Пусть роботы считают и сигналят, а люди решают, какие ходы делать дальше.
Дайте ИИ роль «генератора ситуаций», а не «последнего слова». Запустите модель как мозговой штурм: попросите 30–50 заголовков под разные эмоции (интерес, срочность, любопытство), форматы (вопрос, цифра, команда) и длины. Чем шире набор — тем выше шанс найти неожиданный выигрышный ход, который человек до этого просто не придумал.
Пример промпта: "Сгенерируй 40 заголовков для лендинга курса по тайм‑менеджменту: 10 коротких, 10 с цифрами, 10 эмоциональных, 10 с вопросом; избегай клише, сохрани тон живой и полезный". После генерации быстро отсекайте очевидный мусор и группируйте варианты по смыслу — это экономит тесты и помогает понять, какие гипотезы проверять.
Как тестировать на практике: не гонитесь за тестом всех 40 сразу. Выберите 6–10 контрастных вариантов и запустите A/B в несколько раундов — сначала широкая фильтрация (какой угол работает), затем микро‑оптимизация (вариации победителя). Фокусируйтесь на KPI: CTR для заголовков в рассылке или тизере, конверсия для лендинга. Используйте калькулятор статистической значимости или правила простого ожидания: дайте каждой версии минимум данных, прежде чем объявлять победителя.
Человеческий финал — не блажь, а необходимость. Перепроверьте победные варианты на соответствие бренду, правдивость обещаний и юридические ограничения. Отшлифуйте язык: конкретику, цифры, уникальное торговое обещание. Помните: ИИ даёт наработки, но вы — гарант голоса бренда и контекстной адекватности.
Итоговая тактика — цикл: генерация ИИ → быстрый A/B → человеческая доводка → повтор с локализацией и персонализацией. Так можно масштабировать заголовки без потери души — ИИ ускоряет, вы наносите финальный удар.
Aleksandr Dolgopolov, 29 October 2025