В маркетинге становятся востребованными навыки, начинающиеся с “вайб” (от английского vibe — «вибрация»): вайб-кодинга и вайб-маркетинга. Вайб-маркетинг подразумевает использования искусственного интеллекта (ИИ) для автоматизации задач. Вайб-кодинг (vibecoding) — это подход к разработке, при котором специалист дает задачу нейросети и получает готовый код для ее реализации.
Эти навыки уже начинают фигурировать в вакансиях: например, американская финтех-компания Ramp создала роль менеджера по развитию вайб-маркетинга. Этот специалист должен автоматизировать повторяющиеся рабочие процессы и уметь создавать прототипы, например, автоматически генерируемые страницы рекламных кампаний.
Какие задачи можно решить с помощью вайб-кодинга
Вайб-кодинг позволяет тестировать идеи на ранних стадиях, когда в приоритете скорость, а не качество реализации. Этот навык позволяет маркетологу самостоятельно реализовывать идеи, не обращаясь к разработчикам.
Сгенерированный ИИ код подходит для изолированных задач, например, генерации страницы для акции на примере уже существующего. Можно загрузить имеющуюся страницу в нейросеть и разговорным языком описать необходимые изменения - ИИ сгенерирует соответствующие кусочки кода. Этот способ подходит, например, для создания нескольких схожих одностраничных сайтов (лендингов), персонализированных для разных групп аудиторий, или для проведения A/B тестирования в фокус-группе. Если идея окажется успешной, ее можно передавать разработчикам для доработки.
С помощью вайб-кодинга можно создавать интерактивные элементы на сайтах, генерировать контент или автоматизировать повторяющиеся операции. Например, на платформе Google Apps Script можно сгенерировать скрипт для автоматического изменения критичности задачи в Google Таблицах.
Какие инструменты используются для вайб-кодинга
При выборе инструмента для вайб-кодинга нужно обратить внимание на то, на каком языке программирования вам нужно решить задачу и какие нейросети работают с этим языком. Если нужно собрать одностраничный сайт (лендинг)или интерактивный элемент с нуля, то это можно сделать в больших языковых моделях, например, ChatGPT и Claude AI. Работа с ними идет в отдельном окне: вайб-кодер ведет диалог с нейросетью, в процессе которого уточняются требования и создается необходимый код. Чтобы увидеть результат, код нужно скопировать и вставить в редактор кода.
Если же вайб-кодеру нужно что-то изменить внутри уже имеющегося кода сайта или автоматизировать процессы в проекте, то подойдут такие инструменты, как ИИ-редактор кода Cursor или плагин Github Copilot, который устанавливается поверх имеющегося редактора кода. Такие программы видят весь проект и работают внутри него, самостоятельно вносят изменения в файлы.
Среди российских инструментов вайб-кодинга развиваются ИИ-ассистент разработчика GigaCode и ИИ-плагин для популярных редакторов кода SourceCraft Code Assistant.
Риски вайб-кодинга
Код, написанный ИИ, сложно дорабатывать, так как к нему нет технической документации и нейросеть не объясняет логику своих действий. Однако доработка часто требуется, чтобы продукт был устойчив, работал корректно и мог быть масштабирован. Поэтом сгенерированный код больше подходит для создания прототипов, чем для реальных решений.
Если вайб-кодинг используется для автоматизации процессов аналитики, то лучше подключать нейросеть напрямую к CRM или рекламным кабинетам, чтобы быть уверенным в качестве используемых данных. В противном случае ИИ может сочинять недостающую статистику самостоятельно, поэтому важно перепроверять вручную все цифры.
Однако если маркетолог предоставляет нейросети доступ к данным компании, то это может быть нарушением Федерального закона №152-ФЗ «О персональных данных». При работе с вайб-кодингом важно обезличивать информацию или использовать корпоративные тарифы с настройкой «не обучаться на моих данных».
При использовании ИИ для генерации текстов лучше, чтобы все члены команды использовали одни и те же шаблоны запросов (промтов), то есть запросов к нейросети. Это нужно, чтобы сохранить единый стиль коммуникаций в компании.
Чек-лист готовности отдела к вайб-кодингу
Чтобы получить реальный результат, а не только ощущение, что «мы теперь с ИИ», стоит отладить следующие моменты:
- Порядок в данных
Важно, чтобы все данные были едиными, не было дубликатов, иначе персонализация и аналитика через ИИ будет работать “вхолостую”.
- Правила по персональным данным
Необходимо разграничить, какие данные можно загружать в нейросети, какие-нельзя, и через какие инструменты следует работать с клиентской базой. В противном случае, утечка данных — вопрос времени.
- Базовые бренд-материалы
В компании должно быть описание голоса бренда, примеры хороших и плохих текстов, референсы. Это то, что маркетолог даёт ИИ на входе. Без этого на выходе получатся усреднённые тексты, которые подходят кому угодно, то есть никому.
- Обучение команды
Сотрудники должны не только быть способны написать запрос (промт), но и понимать, как проверять результат, выданный ИИ, и знать, какие задачи не стоит поручать нейросетям.
- Метрики
До внедрения ИИ в операционный процессы, важно определить ключевые показатели эффективности (KPI). Иначе через полгода будет «вроде быстрее стало», но без цифр будет невозможно понять, окупилась инновация или нет.
Помимо навыков вайб-кодинга, в будущем маркетолог должен будет уметь собрать из ИИ-инструментов рабочую систему под свои задачи. Рынок разделится на тех, кто продолжает делать всё руками, и тех, кто управляет связкой «я + мои ИИ-помощники». Поэтому сегодня важно определиться, на какой стороне вы планируете быть, - и развивать свои навыки.
Подписывайтесь на наш Telegram-канал и будьте в курсе самых актуальных новостей В2В-коммуникаций!
Чтобы получать нашу e-mail-рассылку «Дайджест #PRinB2B», отправьте заявку на почту: b2b-journal@frc-pr.com.
