На прошлом воркшопе показали пошаговый разбор создания автономного конвейера производства SEO-статей: от сбора спроса в Wordstat до выкладки черновика в WordPress через REST API. Разделение задачи на 12 узких ролей агентов с единым контрактом article-package.json, встроенной верификацией фактов, голосом бренда и контролем структуры.

Почему один агент в длинном чате деградирует: контекст размывается, факты выдумываются, а ошибки маскируются гладким стилем. Решение — оркестр из 12 узких ролей (сбор спроса, семантический стратег, досье фактов, бренд-бриф, планировщик структуры, писатель, перелинковщик, визуализатор, аудит и публикатор), общающихся через единый JSON-контракт article-package.json.

Разобрали пошаговое подключение Yandex Search API Wordstat: создание каталога в Yandex Cloud, сервисный аккаунт, роль search-api.webSearch.user, скачивание авторизованного ключа в JSON, безопасное хранение вне Git и проверка через doctor.

Дали четырёхосную систему фильтрации спроса: ядро (центральные формулировки темы), хвосты (конкретные задачи и сценарии для H2/H3), поисковое намерение (информационный, сравнение, транзакционный, навигационный) и температура (холодный, тёплый, горячий). Показали, почему высокая частотность не равна покупке.

📎 Запись прошлого воркшопа — в Базе знаний
А что, если дашборд не просто показывает цифры, а сам объясняет, что произошло с маркетингом и куда смотреть руководителю?

• Кейс YAGA: разбор продукта для персонального нетворкинга, где основная ценность оказалась не в доступе к большой базе контактов, а в способности быстро найти нужного человека и организовать тёплое знакомство под конкретный запрос.
• Показали, почему модель «вот вам 500 участников — знакомьтесь» перестаёт работать: предприниматели устали от универсальных сообществ, инфошума и необходимости самостоятельно искать полезные контакты.
• Сформулировали ключевую ценность продукта: не контакт, а результат знакомства — проведённая встреча, релевантный человек и потенциально закрытый запрос.
• Разобрали, как сочетать ИИ и человека в мэтчинге: ИИ быстро ищет подходящие анкеты, а менеджер выступает медиатором и делает знакомство тёплым.
• Показали, почему Telegram-бот с регулярной персональной рекомендацией может быть ценнее полноценного сайта: пользователю не нужно самому искать, достаточно получить «вот человек, с которым вам стоит познакомиться».
• Разобрали проваленный сценарий онбординга: просто дать новичку информацию недостаточно. Первые месяцы должны быть посвящены активному знакомству — через интро на троих, бадди, чеклист и ручные напоминания.
• Подсветили главный вопрос к позиционированию: предприниматели, топ-менеджеры и эксперты — разные аудитории, поэтому продукту нужно выбрать основной сегмент и сформулировать конкретный результат именно для него.
• Обсудили следующие шаги: внедрить ИИ-мэтчинг по анкетам, протестировать новые форматы мини-групп и получить внешнюю обратную связь по концепции и позиционированию.

На прошлом воркшопе собрали систему с нуля — от сырых данных до интерактивного дашборда с ИИ-инсайтами.

Разобрали, как привести маркетинговые данные к единому виду, с помощью Claude очистить их, построили дашборд с ИИ-инсайтами и настроили автоматическое обновление данных и уведомления для руководителя.

Также разобрались, как внедрить ИИ-инсайты по ключевым изменениям и превращать сырые маркетинговые данные в понятные выводы для руководителя.
На нем настроим ИИ-напоминания по всем каналам связи с лидами.

Запись и материалы доступны в нашей базе знаний

На прошлом воркшопе собрали с нуля систему, чтобы ни один лид не терялся, в каком бы канале он ни написал: соцсети, мессенджеры или email.

Связали соцсети, мессенджеры и email в единую систему через no-code-инструменты Zapier/Make. С помощью Claude настроили логику напоминаний: кому, когда и почему нужно написать.

Настроили ИИ-агента, который будет подсказывать приоритетные действия по лидам и собрали шаблон автоматизации, который можно будет адаптировать под свои каналы

Со встречи ушли с готовой связкой каналов (соцсети + мессенджеры + email), классной системой ИИ-напоминаний и шаблоном автоматизации, который можно перенастроить под свои каналы

Запись и материалы доступны в нашей базе знаний

* Кейс школы спортивной психологии: разобрали, как увеличить охваты Reels и параллельно выстроить систему лидогенерации.
* Reels как отдельная система: обсудили обучение человека внутри команды и мотивацию через KPI на просмотры и лиды. Плюс поделились конкретными контактами специалистов и продюсеров.
* Кейс агентства по геосервисам: обсудили, как масштабироваться и уйти от зависимости от сарафана и личного спикерства — через отдельную B2B-воронку, ABM, аутрич и нетворкинг.
* Предложили протестировать формат «результатника» с гарантией KPI и более высоким чеком.
* Обсудили возможность привлечь студентов-практикантов под задачи команды.
* Идея для голосового продукта: протестировать freemium-модель, чтобы снизить порог входа и собрать обратную связь от пользователей.

На прошлом воркшопе показали, как собрать свою базу из документов и видео и подключили к ней AI-агента, чтобы он отвечал на вопросы по вашим продуктам.

Задача была простая: научить агента отвечать по вашим продуктам и консультировать пользователя - по вашим материалам.

Со встречи ушли с готовой основой, которую дальше можно масштабировать в отдельные лид-магниты под продукты, в систему поддержки, в базу знаний о клиентах в CRM

Запись и материалы доступны в нашей базе знаний