Практичен изкуствен интелект за маркетолози: Пълно ръководство (без прекалено много шум)

В това резюме: Научете се да използвате изкуствен интелект за проучване на конкуренти и потребители, техническо брандиране за търсене с изкуствен интелект, органичен маркетинг и SEO, както и видео – плюс практически първи стъпки за изучаване на изкуствен интелект като старши маркетолог.

Изкуственият интелект е навсякъде в маркетинга в момента - както и шумът около него. За първия ни уебинар през 2026 г. събрахме петима практикуващи, които действително използват изкуствен интелект в ежедневието си, за да се промъкнат през шума: къде той наистина помага, къде тихо се проваля и как да се поддържа твърд контрол. Без шум, само практически приложения, които можете да опитате тази седмица.

Домакин е нашият основател Лазарина Стоянова, това резюме обобщава техния наръчник. Гледайте пълния запис по-долу, преминете към който и да е раздел и предприемете следващите стъпки със себе си. Можете също така да се върнете към страница на уебинара.

Запознайте се с панела

Съдържание

• Изкуствен интелект за проучване на конкуренти и потребители — Саманта Торес
• Техническо брандиране за търсене с изкуствен интелект — Мириам Джесие
• Изкуствен интелект за органично търсене и SEO, без загуба на контрол — Джес Санкхаварам-Пек
• AI за видео — Лариса Иванова
• Изучаване на изкуствен интелект като старши маркетолог — Емина Демири
• Панел: бъдещето на изкуствения интелект в маркетинга

---

Изкуствен интелект за проучване на конкуренти и потребители

▶ Гледайте този сегмент (11:00)

Саманта Торес, който наскоро премина от агенция до старши мениджър техническо SEO в Pipedrive, зададе тона на цялата сесия с един принцип: Изкуственият интелект трябва да бъде ваш асистент в изследванията, а не ваш стратег. Тя е наблюдавала как клиенти и колеги позволяват на изкуствения интелект да взема решения вместо тях, но той не разбира нюансите на вашия пазар или кой сте вие. Това, в което е брилянтен, е да обработва огромно количество данни бързо и да ви помага да откривате модели, които никога не бихте имали време да откриете сами.

Нейната формулировка за намиране на полезни работни процеси: помислете за наборите от данни, които желание Можете да анализирате в голям мащаб — и ако даден източник има API, обикновено сте в бизнеса. YouTube API е красиво документиран и лесен за изграждане на инструменти върху него; отзивите за бизнес профили в Google (вашите или на конкурентите), имейл бюлетините на конкурентите (злато за SaaS) и дневниците на промените в продуктите разкриват как се променя даден конкурент. Сам сподели реален пример: за потенциален клиент тя използва OpenTable API, за да намери недостатъчно обслужвани кухни и райони в даден град. Отстраняването на неизправности, отбеляза тя, се превръща в умение, което се изгражда с течение на времето — колкото повече го правите, толкова по-лесно става.

Тя демонстрира конкретен работен процес (с измислен пример): зарежда модела с имейл файлове на конкурент и го подканва да създаде чернова на Google Colab бележник, който извлича темите и основния текст на имейлите, след което анализира за кои теми и функции се говори в тези имейли и колко често – изваждайки наяве, например конкурент, който е налагал една функция, а сега е преминал към друга. Тъй като това е инструмент, който може да се използва повторно, можете да го стартирате отново, за да останете актуални и да получите по-малко изненади.

Включено потребителско намерение, Сам надмина традиционните четири категории (навигационна, транзакционна, информационна, търговска). Отиде още по-дълбоко: от какво всъщност е разочарован потребителят и какво е подтикнало търсенето? След това добавете други сигнали - коментари в YouTube, бизнес отзиви в Google - и ги свържете с вашите тематични клъстери. Използвайки този процес в един проект, тя откри три наистина различни аудитории, които ѝ казаха, че сайтът се нуждае от три отделни части съдържание.

Нейните предупреждения бяха също толкова практични. Халюцинациите се появяват най-често при извличания и обхождания на живо (моделът уверено ще докладва богати откъси, които не са там), така че тя работи с пристрастие към самостоятелното подаване на данните в модела. Моделите също така неправилно претеглят показателите - един е преценил конкурент като “силен” по дадена тема само защото е имал 40 страници по нея, спрямо три по друга, когато броят на страниците не казва нищо за авторитета; трябва да се определи кое всъщност има значение. А относно поверителността и съответствието: никога не подавайте лични или поверителни данни в LLM. Сам използва Клод, за да създаде Colab бележник, за да може да анализира данните си за GSC и GA4 локално, без нищо от тях да влиза в модел.

Изкуственият интелект трябва да бъде ваш асистент в изследванията, а не стратег.

Саманта Торес

Вашите следващи действия

• Избройте наборите от данни, които бихте искали да анализирате в голям мащаб — започнете с всичко, което има API (YouTube, рецензии, дневници на промените).
• Създайте повтарящи се работни процеси в Colab (напр. анализ на бюлетини на конкуренти), за да ги стартирате отново и да сте винаги начело.
• Задълбочете се в намерението – какво разочарование е провокирало търсенето? – и го съчетайте с отзиви и коментари.
• Захранвайте модела с данни, вместо да разчитате на извличане на данни в реално време, квалифицирайте показателите, които са важни, и никога не поставяйте лични или поверителни данни в LLM.

Техническо брандиране за търсене с изкуствен интелект

▶ Гледайте този сегмент (19:30)

Мириам Джесие започна с перфектния отговор на дебата за акронима “GEO срещу AEO срещу LLMO”: предпочитаният от нея термин е “както и да го наричат клиентите ми”. Етикетът няма значение - важното е какво вие... правя с него. И това, което тя прави, е да реши много стар проблем по нов начин. Техническото SEO винаги е имало проблеми с бюджета, защото е като продажбата на застраховки: никой не се забавлява да ги купува. Така че Мириам преосмисля работата като техническо брандиране — третиране на инфраструктурата на вашия сайт като буквален протокол за идентичност, който управлява как вашата марка се възприема, когато изкуственият интелект я разказва. По този начин, хората всъщност искат да я финансират.

Основният риск, от който тя се предпазва, е Дрейф на марката с изкуствен интелект — когато вашата марка се срине в тази на конкурент или когато моделът покаже грешна информация за вас. Помислете какво се случва, когато някой попита изкуствен интелект за вашата марка: той отива онлайн, проверява източниците, потвърждава дали е уверен и оценява риска. Практиката на техническото брандиране включва управление на ботове (като се гарантира, че моделът не чете частично — хвърля поглед към малък прозорец и си тръгва), поддържане на точност и четливост на всеки споделяем ресурс и гарантиране, че стар PDF файл, в който се твърди, че струвате $8, когато цената ви е $12, никога не се превръща в източник. Халюцинациите струват истински пари — тя посочи ресторанти, отегчени от клиенти, идващи с грешна информация. И вие преформулирате стойността за всеки заинтересован участник: за главен маркетингов директор: “Ще се уверя, че марката остава последователна, дори когато изкуственият интелект я обобщава, въпреки че всеки път получаваме нов отговор.”

Най-конкретният ѝ съвет: сега трябва да оптимизирайте за “машинния поглед”.” По-специално за видеото, това става технически въпрос – изкуственият интелект семплира видео с приблизително един кадър в секунда, така че ако използвате бързи, подобни на TikTok, моделите просто не могат да го следват. Вместо това, трябва да разделите видеото си на парчета и да му придадете истинска структура (да, предварително разделяне на парчета), да останете последователни в сценария и визуалните елементи и да използвате умишлени, драматични паузи като вид “аудио удебеляване” – използвайки каданса си, за да сигнализирате кои са ключовите моменти.

Преформулирайте инфраструктурата на сайта си като протокол за идентичност – така предотвратявате отклонението на марката от AI.

Мириам Джесие

Вашите следващи действия

• Проверете как изкуственият интелект описва вашата марка днес и коригирайте източниците, които причиняват отклонения.
• Представете техническата работа като “техническо брандиране”, за да отключите бюджета от ръководството.
• Направете всеки споделен ресурс точен и машинночетим и следете дали остарелите страници не се превръщат в източници.
• Оптимизирайте видеото за машинния поглед: структура, разделяне на части, последователност и умишлени паузи.

Изкуствен интелект за органично търсене и SEO — без загуба на контрол

▶ Гледайте този сегмент (27:30)

Джес Санкхаварам-Пек, инженер по данни, представи най-острата преформулировка на сесията: твърдението, че генеративният изкуствен интелект “понякога халюцинира”, е погрешно название - то е винаги халюцинации. Всичко, което произвежда, е правдоподобно предположение; не може да различи истината от лъжата. Затова го третирайте като слой за автоматизация, който ви помага да анализирате, организирате и ускорявате работните процеси – никога като източник на истина. Нейната поучителна история беше истинска публикация в Reddit: “току-що разбрахме, че нашият изкуствен интелект е измислял аналитични данни от три месеца и ще повърна.” Не искаме да повърнем.

Капанът е да поискате от модела да интерпретира данните ви вместо вас – защото ако го насилвате (“ние сме компания с тази оценка, кажете ни накъде отиваме”), можете неволно да претеглите входните данни, така че да ви върне отговора, който сте искали да чуете. Нейният най-безопасен модел е ясното разделение на труда: Изкуственият интелект помага в процеса, вашата система определя данните, а вие определяте анализа. Както тя го каза, генеративният изкуствен интелект не е надежден като изходен източник - той е като превключвател за светлина, който от време на време издава „патешки“ звук, а вие не искате „патешки“ шум в данните си.

Препоръчителният от нея път ви държи под контрол. Изобщо не поставяйте данните си в чатбот; вместо това, както предложи Сам, потърсете в GitHub скриптове, които поддържат SEO практика и кажете на модела “приложи това към моите данни”. Използвайте Colab — можете да експериментирате свободно, няма да счупите Google и е безопасно място за учене. Дори с код можете да получите неправилни входни и изходни данни, така че все още трябва да правите извадки, да проверявате базовата линия, да се доверявате на интуицията си и да знаете достатъчно Python, за да го използвате ефективно (нейният мини-ускорен курс: променливата е просто декларация — това е наистина по-голямата част от това, от което се нуждаете, за да започнете). Преди всичко: вие сте мозъкът, изкуственият интелект е мускулите. Моделите са проектирани да бъдат приятни за разбиране, което означава, че ще скрият трудни истини от вас — така че се накарайте да ги търсите.

Ако не можете да го възпроизведете, не го операционализирайте.

Джес Санкхаварам-Пек

Вашите следващи действия

• Разделете работата: Изкуственият интелект управлява процеса, вашата система определя данните, вие определяте анализа.
• Никога не третирайте генеративния продукт като истина – ако не можете да го възпроизведете, не го операционализирайте.
• Използвайте Colab и малко Python, за да изпълните и проверите собствените си анализи за коректност.
• Активно търсете трудните истини, които моделът ще се опита да прикрие.

Изкуствен интелект за видео

▶ Гледайте този сегмент (36:30)

Лариса Иванова, която е специализирана във видео SEO чрез психология, е очарована от това как мозъкът ни реагира на границата между реалността и изкуственото – и тя използва времето си, за да покаже как изкуственият интелект вече ви позволява да създавате видеоклипове по-бързо и в големи количества. Нейното ръководство: изграждане на личен аватар с изкуствен интелект (използвайки HeyGen като пример, тя ясно заяви, че това не е реклама). Започвате, като записвате добре осветено видео, в което говорите за различни неща, така че моделът да има достатъчно, за да се научи и да ви копира точно. След това обучавате аватара и го редактирате – добавяйки вашата личност, музика и клипове – и можете да създавате различни версии на себе си за различни видове съдържание.

Нейните практически съвети са от онези, които научавате само чрез практика: не движете ръцете си твърде много, докато записвате, защото това обърква модела и ви дава нестабилен резултат; бъдете смели при настройването на настройките; и внимавайте внимателно за грешки. Но тя завърши с най-важното, като директно прекъсна шумотевицата: дори когато изкуственият интелект прави видеото, съдържанието все пак трябва да бъде... смислен. Стига наистина да помага на някого, чудесно — но ако е просто помия, създадена от изкуствен интелект, е безполезно.

Дори и да използвате изкуствен интелект, за да създавате съдържание, уверете се, че то е смислено – съдържание, което действително помага на някого.

Лариса Иванова

Вашите следващи действия

• Записвайте разнообразни, добре осветени кадри на себе си, за да тренирате личен аватар.
• Минимизирайте движенията на ръцете, бъдете смели с настройките и внимавайте за грешки.
• Създайте различни версии на аватари за различни типове съдържание.
• Каквото и да генерирате, уверете се, че е наистина полезно, а не боклук, генериран от изкуствен интелект.

Изучаване на изкуствен интелект като старши маркетолог

▶ Гледайте този сегмент (43:30)

Емина Демири се зае с въпроса, с който всеки опитен маркетолог тихо се бори. Натискът е реален: тя цитира проучване на Marketing Week, в което 84% компании казват, че разбирането на изкуствения интелект е много по-важно сега, отколкото беше преди три години. Но две неща пречат на това да се справим - фактът, че всичко се променя с всеки час, и синдромът на самозванеца, който се промъква, когато чувствате, че вече би трябвало да знаете всичко. Нейният отговор е прост, хуманен процес.

Първо, разберете себе сивашите цели, вашите когнитивни тенденции (как всъщност сте „програмирани“, когато учите) и как учите най-добре. Второ, вграждане по ваши собствени условияНе се учете абстрактно — започнете от реалните си проблеми и обвържете всеки експеримент с кратко описание на практика. (Тя даде пример с клиентска заявка, която се превръща в причина за изучаване на нова техника — която след това дава резултати по всички канали.) Трето, изградете навициКато самоопределяща се като скачачка през заешка дупка, която е склонна да стартира по три трасета едновременно, сега тя планира тренировките си във времето, за да остане фокусирана.

Нейният личен стек е полезен шаблон: тя е човек, който действа и обича добрите курсове (включително този на Лазарина Въведение в машинното обучение за SEO и курса по изкуствен интелект на Британи Мюлер), чете академични статии, залага на сътрудничество (съпругът ѝ, ръководител на отдела за наука за данни, обяснява математиката) и работи в Claude Code и Colab — винаги с Docker и файлове на средата, никога със сурови API ключове. И една прекрасна бележка за всеки, който се чувства изостанал: като в последната си година, тя вече е готова да споделя открито своя “счупен код”, именно за да нормализира факта, че всички все още се учат.

Повишавайте уменията си по свои собствени условия — започнете с реалните си проблеми и обвържете всеки експеримент с кратко описание.

Емина Демири

Вашите следващи действия

• Определете как учите най-добре, преди да изберете курсове или инструменти.
• Свържете всеки експеримент с изкуствен интелект с реален проблем или с клиентски бриф.
• Ограничете времевите рамки на учебните си сесии, за да избегнете „заешки дупки“.
• Работете сигурно — използвайте Docker и файлове на средата, никога сурови API ключове.

Панел: бъдещето на изкуствения интелект в маркетинга

▶ Гледайте този сегмент (52:00)

Заключителната дискусия беше освежаващо основателна. Джес твърдят, че LLM не могат да се превърнат в перфектните източници на информация или заместители на хора, за които се рекламират, но могат да бъдат наистина полезни инструменти и само защото вие може Да използваш такъв за нещо не означава, че трябва. Молбата ѝ беше категорична: ако си в позиция да продължаваш да наемаш младши служители, моля те, направи го – защото младшите служители стават старшите, които всъщност разбират кода.

Емина ни постави здраво в “дъното на разочарованието” (цитирайки доклад в стил Gartner/Deloitte), предупреждавайки, че обещаната стойност не се е материализирала и че екипите рискуват да прекарат цялото си време в преглед на резултатите от LLM, вместо да правят стратегия - и “AGI от тези модели, сякаш”.”

Лариса предлагаше най-човешката нотка: ако започнем да разчитаме изцяло на изчисленията като заместител на собствения си разум, губим нещо съществено в това да бъдем хора.

И Саманта напомни на всички, че дори когато поведението на потребителите се променя, трябва да държим разходите – включително екологичните – здраво предвид, или ще се насочим към бъдеще на Wall-E с пълна технологична зависимост.

Научете повече и се присъединете към нас

• Свържете се с панела: Лариса Иванова (Avenara), Саманта Торес (Pipedrive), Мириам Джесие (Pragm), Джес Санкхаварам-Пек и Емина Демири (Vixen Digital).
• Още резюмета: фрийланс и растеж на агенцията.
• Открийте повече лектори от общността и предстоящи събития.

Искате още подобни сесии? Присъединете се към общността „Жените в маркетинга – България“ в Slack и се абонирайте за нашия бюлетин така че никога да не пропуснете уебинар.