Від кібер-гастрономії до створеного ШІ: Як ми збудували “Центр для Кріейторів” за пів години (і як я застосував свій досвід)
Привіт, колеги! Кейсі Байт на зв’язку. Маю за плечима понад два десятиліття досвіду роботи у сфері бізнес-аналізу, автоматизації та штучного інтелекту, і мене завжди захоплює, з якою швидкістю технології, що нещодавно здавалися фантастикою, стають повсякденними інструментами. Я радий поділитися з вами досвідом створення “Центру для Кріейторів” за допомогою найсвіжіших інструментів.
Нещодавно, я зустрівся зі старими знайомими, Кіпом та Кіраном, успішними маркетологами, які, як завжди, випромінювали ідеї. Вони поділилися зі мною своєю стратегією співпраці з кріейторами, яка відразу привернула мою увагу. Вони запропонували створити інструмент, який максимально автоматизує цей процес. Тоді я відразу згадав, як багато часу забирало проєктування подібних рішень у минулому, і погодився.
Перша думка: “Ого, це буде або шедевр, або гучна аварія!” Але ж саме такі моменти і є найцікавішими.
Ми зібралися разом, щоб створити “Центр для кріейторів” за допомогою штучного інтелекту. Хочу поділитися з вами нюансами, які стали ключовими для успіху цього експерименту. Готові? Поїхали!
Розділ 1: “Голодний” маркетолог і цифровий шеф-кухар
Спробуйте уявити себе маркетологом. Ваш бізнес пропонує чудовий продукт, і єдиний спосіб достукатись до клієнтів – це використовувати вплив кріейторів. Однак, щоб укласти вдалу угоду, доводиться проходити справжній квест. Це як спроба приготувати борщ без жодного інгредієнта, окрім цибулі. Ви знаєте, що потрібно, але не знаєте, з чого почати.
Саме з подібною проблемою зіштовхнулись Кіп та Кіран. Вони хотіли спробувати можливості AI, але не просто “спробувати”, а створити щось ефективне, що реально допоможе. Їхня мета – “Creator Hub” (Центр для Кріейторів). Інструмент мав бути розумним помічником, який:
- Знаходить потрібних кріейторів: Проаналізує нішу, визначить цільову аудиторію та покаже, які кріейтори мають вплив саме на ваших потенційних клієнтів.
- Пропонує умови: Допоможе зрозуміти, які платформи найкраще підходять для вашої аудиторії, та накидає приблизні розцінки для співпраці.
- Автоматизує процес взаємодії: Генерує пропозиції для співпраці, які можна відправляти.
Це як персональний шеф-кухар, який не тільки знає ваші улюблені страви, а й самостійно підбирає найкращі інгредієнти та рецепти. Звучить чудово, чи не так? Але мова йде про штучний інтелект, а не про магію.
Цікаво відмітити: З мого досвіду, час, витрачений на пошук та узгодження співпраці з кріейторами, може бути надзвичайно великим. Автоматизація цього процесу може звільнити дорогоцінні ресурси команди.
Розділ 2: Кірана “філософія” – спочатку поговори з AI, а потім з AI про AI
Перше, що мене вразило у підході Кірана – це його робочий процес. Перш ніж почати писати промпти для інструменту, який щось створює, він спочатку спілкується з… іншим AI! Він використовує Claude, щоб “проговорити” завдання, уточнити деталі та структурувати рішення.
“Це як розігрів перед важливою справою,” – пояснив він. – “Спочатку я йду до Claude, щоб виробити чітку структуру, технічні вимоги, зрозуміти логіку функціонування. Лише після цього я формулюю остаточний промпт для Perplexity Computer (або будь-якого іншого інструменту), щоб він виконував конкретне завдання. Це допомагає зекономити ресурси (токени), та отримати кращий результат.”
Як це виглядає на практиці:
- Мозковий штурм з Claude: Кіран пояснює Claude завдання (створити “Creator Hub”). Claude виступає в ролі “CTO” (технічного директора), допомагає структурувати ідею, розбити її на етапи, визначити необхідні функції.
- Обговорення деталей: Вони обговорюють, чи варто використовувати веб-пошук в реальному часі, чи достатньо вже наявних даних. Як буде відбуватися пошук кріейторів – алгоритмічно чи з використанням модерації.
- Формування технічних вимог: Claude генерує детальний опис функцій, які має містити інструмент, та описує, як вони працюватимуть.
- Створення рішення за допомогою Perplexity Computer: Після підготовки плану Кіран переходить до Perplexity Computer, щоб згідно з планом побудувати сам інструмент.
Чому це ефективно: Це схоже на розробку плану будови з архітектором, а потім передачу креслень будівельникам. Це зменшує ризик помилок, дозволяє економити час та кошти. І найголовніше – ви краще розумієте, що саме хочете отримати.
Не робіть так, як я робив раніше: Я використовував промпти без попередньої чіткої структури. У результаті виходило щось незрозуміле та зовсім не те, що було потрібно. Розмова з AI перед основною роботою – обов’язкова умова!
Розділ 3: “Живе” створення: Коли AI будує сам, а ти лише спостерігаєш (та трохи дебажиш)
Кіран перейшов до Perplexity Computer. Він вирішив збудувати “Creator Hub” в один захід (так званий “one-shotting”). Раніше, коли AI-моделі були не такі просунуті, це було ризиковано – помилки були неминучі. Але зараз моделі стали значно кращими, тому такий підхід цілком реальний.
Як це виглядало:
- Введення промпту: Кіран ввів детальний промпт, який був створений на основі того, що вони обговорили з Claude. Він містив наступну інформацію: “Ти – CTO, створи інструмент для маркетологів, який досліджує компанію, визначає аудиторію, знаходить релевантні платформи, шукає кріейторів, показує їх охоплення та може допомогти з пропозиціями щодо співпраці”.
- Магія Perplexity Computer: Далі почалося найцікавіше. Perplexity Computer почав генерувати код, створювати файли, візуалізувати елементи прямо в інтерфейсі. AI не просто писав код, він ніби “малював” додаток перед нами.
- Нові можливості: Я звернув увагу на нові функції Perplexity, такі як можливість бачити споживання токенів для конкретних завдань, автоматичне створення файлів. Це було значно зручніше, ніж в інших інструментах.
- Прототипування vs MVP: Одразу виникло питання: чи це буде одразу працездатний продукт (MVP – Minimum Viable Product), чи лише прототип? Хлопці відверто зізнались: це буде MVP. І це чудово! Швидкість створення прототипів і MVP – ключ до успіху. Компанії не хочуть витрачати місяці на втілення ідей, вони одразу хочуть побачити, як це працює.
“Ми робимо реальність, а не тільки говоримо про неї,” – підкреслив Кіп. – “Раніше ви б сказали: ‘У нас є ідея, ось як це могло б виглядати’. Тепер ми одразу можемо показати, як це виглядає і що воно робить.”
Розділ 4: Дебют “Центру для Кріейторів” та перші “смачні” знахідки
Після певних технічних “затримок” (без них ніяк!), Perplexity Computer видав результат. Це було вражаюче!
Що ми побачили:
- Визначення аудиторії та платформ: Інструмент успішно дослідив компанію, визначив ключові платформи, де знаходиться цільова аудиторія (LinkedIn, Reddit, Twitter), навіть оцінив їх релевантність. Переконаний, автоматизація цього кроку зменшує ймовірність помилки, яку може допустити людина.
- Пошук кріейторів: Інструмент запропонував список потенційних кріейторів, які пишуть на теми, цікаві для цільової аудиторії. Це були не просто випадкові люди, а люди з певною аудиторією та впливом.
- “Фіт-скор”: Особливо цікавим був so-called “creator fit score” – оцінка того, наскільки добре кріейтор відповідає потребам компанії.
- Чернетка для вихідної комунікації: Інструмент не просто знайшов кріейторів, але і почав генерувати чернетки листів для співпраці, враховуючи дані про аудиторію та контент кріейтора. Впевнений, це суттєво заощадить час фахівців.
“Це просто неймовірно!” – вигукнув Кіп. “Ми створили це за пів години, і вже маємо основу для серйозного інструменту.”
Але знайшлися й моменти для покращення. Наприклад, пошук за ім’ям чи певні особливості LinkedIn були складнішими. Але це нормально – навіть найкращі інструменти потребують доопрацювання.
Цікаво відмітити: Я бачив, як зростає відсоток бюджету компаній на співпрацю з кріейторами. Цей показник зростає постійно!
Розділ 5: Контекст – це все, або як книжка про кріейторів трансформувала AI
Одна з найважливіших речей, яку я зрозумів під час цього експерименту, – це сила контексту. Кіп розповів, що в Perplexity Computer в нього було збережено багато файлів, включаючи розділ з книги, яку вони з Кіраном писали саме про кріейторів.
Коли він дав AI завдання створити “Creator Hub”, він додав посилання на цей розділ. І Perplexity Computer використав цю інформацію, цей “глибокий контекст”, щоб побудувати не просто загальний інструмент, а спеціалізований “скіл” (skill), який враховував усі тонкощі та рекомендації з книги.
Результат?
- AI створив не просто список людей, а цілий набір функцій: дослідження кріейторів, оцінка їх відповідності, підготовка пропозицій.
- Він створив “creator fit score”, базуючись на тому, що було написано в книзі.
- Він навіть зміг знайти спосіб додати співпрацю з Gmail для надсилання чернеток.
“Саме тому контекст – це все!” – підкреслив Кіп. “Коли ви вкладаєте багато сил у створення якісного контенту, як цей розділ про кріейторів, AI може взяти цю ‘кров, піт і сльози’ і трансформувати це в реальний, функціональний інструмент.”
Це як надати AI не просто рецепт, а цілу кулінарну книгу з секретами вашої родини.
Лайфхак: Якщо ви працюєте з AI-інструментами, які дозволяють завантажувати або посилатися на власні документи (як Perplexity Computer), робіть це! Чим більше контексту ви надасте AI, тим кращим і більш персоналізованим буде результат.
Розділ 6: “А що, якби…?” – ідеї, що народжуються з пустоти (і авторських прав)
Під час розмови виникла ще одна цікава ідея, яка показала, наскільки гнучким може бути AI. Кіп згадав, що багато книг, які колись були популярними, але вийшли з друку (вийшли з авторських прав), не завжди доступні в зручному форматі для AI.
“А що, якби ми створили маркетплейс для таких книг?” – запропонував він. – “Можна було б давати AI доступ до цих книг (за невелику плату, звісно), а він би вже створював на їх основі нові ‘скіли’ або навіть переписував їх, оновлюючи для сучасної аудиторії.”
Уявіть собі: класика української літератури, яку AI адаптує для TikTok, чи старі підручники, які стають інтерактивними навчальними курсами. Це відкриває безмежні можливості для збереження та популяризації знань.
“Це ж готовий стартап!” – жартував Кіран. – “І ми можемо взяти участь у його фінансуванні!”
Це було яскравою ілюстрацією того, як співпраця з AI та одне з одним може генерувати абсолютно нові, цікаві ідеї.
Висновок: Майбутнє вже тут, і його можна створити власними руками (або за допомогою AI)
Що ми маємо в результаті? За 30-40 хвилин (не враховуючи деяких труднощів) ми побачили, як можна створити функціональний MVP “Центру для Кріейторів” за допомогою Perplexity Computer. Це не ідеальний продукт, але це чудова основа, яка демонструє величезний потенціал AI для створення персоналізованих бізнес-інструментів.
Підсумовуючи вищезазначене:
- AI – це не магічна паличка, а потужний інструмент. Потребує правильного підходу, чітких інструкцій і вашого розуміння того, що ви хочете отримати.
- Контекст – це ключ. Чим більше якісної інформації ви надасте AI, тим кращим буде результат.
- Прототипи та MVP – наш пріоритет. Швидке створення робочих прототипів дає змогу тестувати ідеї та швидко вчитися.
- Співпраця з кріейторами – це майбутнє. Інструменти, які допомагають її стандартизувати та автоматизувати, стають дедалі важливішими.
Заклик до дії: Не бійтеся експериментувати! Спробуйте самі. Поговоріть з Claude, знайдіть свій улюблений AI-інструмент для створення коду чи додатків. Почніть з простого завдання. Можливо, ви створите щось, що змінить ваш бізнес, або принаймні навчитесь чогось нового.
Ми з Кіпом та Кіраном плануємо розвивати ці ідеї, і, можливо, поділимося з вами фінальною версією цього “Creator Hub” або інших подібних інструментів. Якщо вам цікаво дізнатися більше про такі експерименти, ставте лайки, коментуйте та підписуйтесь. Адже маркетинг проти загальноприйнятих трендів – це не лише про інновації, а й про те, щоб бути на крок попереду.
До нових зустрічей у світі технологій! Ваш Кейсі Байт.
“Marketing Against The Grain” – це оригінальний подкаст від HubSpot, який завжди шукає нові шляхи. І як вони кажуть: “HubSpot. Grow better.”
