Привет! Меня зовут Уля, я контент-менеджер в компании ПравоТех. Мы разрабатываем ИТ-продукты для автоматизации юридической работы.
Моя зона ответственности — тексты для рекламы в коротких форматах: для Яндекс Директа, ВК, Телеграма и других платформ. В этой статье расскажу о том, как я сделала GPT-копирайтера для команды контента и сэкономила время на создании маркетинговых материалов.
Почему писать для юристов сложно?
Работа с текстами в правотех-отрасли требует подкованности, здесь много ограничений:
B2B-рынок с высоким порогом входа. Юристы — народ в хорошем смысле «дотошный». Чтобы «зайти» к этой аудитории с рекламой, мало просто написать красиво — нужно говорить на их языке, учитывать уровень экспертности и показывать практическую ценность продукта с первых строк. Даже мелкая ошибка может повлечь репутационные или правовые риски.
Ограничения площадок. Например, все тексты для Яндекс Поиска или Директа нужно упаковать в заголовок до 56 символов и описание до 81. В таких условиях приходится думать буквально над каждым словом и искать «то самое», чтобы передать смысл.
Большое количество задач. В какой-то момент я поняла, что перестала думать о качестве и стала фокусироваться только на скорости. Побыстрее отдать заказчику готовые тексты. Именно тогда и пришла мысль подключить к процессу ИИ. Тем более что у нас в компании использование искусственного интеллекта только поощряется.
Как я поняла, что мне нужен персонализированный GPT-бот
Сначала я экспериментировала с DeepSeek, затем с GPT. В каждом случае вручную загружала в бота бриф по предстоящей рекламной кампании: описание продукта, ключевые фичи, информацию про целевую аудиторию.
Получалось неплохо, но почти всегда тексты от ИИ нужно было как-то дорабатывать. Причина — в сложной тематике, о которой я уже упоминала выше. Чтобы писать для юристов, нужно понимать окружающий их контекст, боли, специфику. Я же юристом не была, да и GPT тоже.
Кроме того, в ПравоТех существует редакционная политика, которую GPT не знал. Я просила чат-бота изучать и этот документ. Через какое-то время стало очевидно, что каждый раз заново загружать по пять документов в GPT — не вариант. Тогда я решила сделать собственного GPT-копирайтера, который бы учитывал особенности наших продуктов, целевой аудитории и правила редакции.
Создание своего GPT: пошаговая инструкция
Ниже — алгоритм по созданию GPT-бота, по которому действовала я. Постаралась подробно описать каждый шаг и оставить формулировки, которые использовала в промпте:
Откройте ChatGPT и перейдите в раздел «GPT» в боковом меню слева. Выберите «+Создать».
2. Перейдите в раздел «Конфигурация». Обычно GPT сразу открывает его. Это ваша рабочее пространство для создания бота.
3. Дайте вашему боту понятное имя и краткое описание — какую задачу он решает и для кого создан.
Пример моего бота:
Имя: Копирайтер команды Контента
Описание: GPT работает как старший b2b-копирайтер команды ПравоТех, который создает продающие тексты для маркетинговых материалов: рассылок, рекламных кампаний, баннеров.
4. Сформулируйте промпт-инструкцию. Это сердце вашего GPT. В этом блоке нужно объяснить, как он должен работать: с чего начинать, что спрашивать у пользователя, как выдавать результат. Я разбила инструкцию на блоки:
Цель и задачи.
Алгоритм работы (бриф → уточняющие вопросы → генерация → проверка).
Методология (что именно бот должен запросить у пользователя: тип материала, продукт, ЦА, цель и т. д.).
Ограничения (что нельзя: спам-слова, обращения на «ты» и т. д.).
Как использовать «Знания» — откуда GPT должен брать информацию.
5. Загрузите файлы в «Знания». Это документация, на которую будет опираться ваш GPT. Я загрузила:
описания продуктов ПравоТех;
описания целевых аудиторий;
редакционную политику компании;
спам-слова, которые нельзя использовать в текстах;
фреймворки для создания текстов;
правила редактуры текстов в информационном стиле;
требования к содержанию и количеству символов для каждой платформы. Если я обозначаю в брифе, что мне нужна реклама для Яндекс Поиска, бот сразу понимает, что предстоит сделать заголовок до 56 символов и описание до 81 символа.
Файлы должны быть простыми и понятными по структуре: один файл — одна тема.
6. Протестируйте и улучшите. После того как все поля в блоке «Конфигурация» заполнены, попробуйте создать несколько запросов в блоке «Предварительный просмотр» справа. Посмотрите, где GPT дает слабый результат, и дополните инструкцию: очистите или уточните загруженные документы. В первый раз я боялась что-то сломать, поэтому создала копию бота и тестировала изменения на нем. Если они были положительными — то меняла конфигурацию «мастер»-бота.
7. Сохраняйте и делитесь. Когда бот готов, вы можете оставить его приватным или опубликовать его в каталоге GPT. Я сделала доступ по ссылке и расшарила ее на коллег. Доступ всегда можно изменить.
Самое сложное: подготовить базу знаний
Труднее всего при создании бота оказалось правильно подготовить «Знания» — документы, на которых GPT обучается. Я собирала их по базам знаний нескольких команд: контента, продуктового маркетинга, продукта.
Потом делала так, чтобы в один файл отражал одну мысль, потому что часто документ содержал описание и продукта, и целевой аудитории. Это могло запутать бота. Или же документ был сделан в формате презентации. Я вручную сделала из него .doc. Пришлось потратить несколько часов, но это того стоило! GPT и правда стал писать хорошие варианты, теперь большинство текстов я беру в работу без изменений.
Итог: сократили время на работу с текстами
GPT настроили, тексты пишем — а что по эффективности? Я решила сравнить: сколько времени у меня уходило на создание рекламных текстов до внедрения GPT и сколько — сейчас.
Выполнение одной задачи на 8+ текстов для узкоспециализированной аудитории — страхование, лизинг, добыча полезных ископаемых — в среднем занимало у меня до четырех рабочих дней. После внедрения GPT эта метрика ускорилась вдвое. Теперь на подобную задачу уходит примерно полтора дня: часть времени — на заполнение, доработку брифа для чат-бота и первичную генерацию, часть — на вычитку и отправку на ревью на следующее утро. Грубо говоря, задачу делаю за день, но даю текстам «отлежаться», чтобы посмотреть их еще раз на свежую голову.
Но время — метрика не самая объективная, поскольку я ее замеряю сама для себя. Для чистоты эксперимента я начала отслеживать изменение стоимости работы в Storypoints. Storypoints — Scrum-методика оценки маркетинговых задач шкале от 2 до 32. Где 2 — это простая задача на полчаса, а 32 — объемная на несколько дней. До GPT мои задачи обычно стоили 8 или 16 баллов.
За спринт с 17 по 31 июля у меня было девять задач на рекламные тексты — все я делала с помощью GPT. Первично семь из них я оценила на 8 sp, две — на 16 sp. После выполнения я анализировала, насколько проще и быстрее я справилась с текстами благодаря GPT, и пересчитывала «стоимость». В итоге все задачи подешевели в два раза, а одна — в четыре раза. Думаю, это уже можно назвать показателем эффективности.
Теперь у нас есть инструмент, который знает продукты ПравоТех, понимает язык нашей аудитории и умеет генерировать тексты в нужном формате. В начале, признаюсь честно, я переживала: не сделала ли я своими руками замену себе? Но на деле так не произошло: бот снимает нагрузку по созданию текстов и помогает сохранить качество даже при больших объемах задач. С ним мы можем думать о главном: креативной стратегии для каждой рекламной кампании.
Напоследок: как я заработала на своем GPT
В мае 2025 года СЕО ПравоТех Алексей Пелевин запустил конкурс на лучший кейс по использованию ИИ в работе. Я решила поучаствовать — и подала в качестве заявки своего GPT-копирайтера. Кейс занял второе место в категории «Маркетинг», и меня наградили денежным призом. Так что для меня GPT — это не только про выигранное время 🙂 Как говорится, если вы искали компанию, где все только за искусственный интеллект, то вот они мы.
P. S. Как думаете, этот текст написал человек или GPT? Удачи всем в создании своих ботов!