Как автоматизировать PR с помощью вайбкодинга: опыт пиарщика без бэкграунда в разработке
Сегодня чтобы создавать ИИ-инструменты, необязательно быть разработчиком. Пиарщик без технического образования показала на собственном проекте, как с помощью вайбкодинга автоматизировать мониторинг медиа, подготовку публикаций и оценку PR-результатов. История руководителя бренд-коммуникаций университета «Зерокодер» Полины Галинской — в Pressfeed.Журнале.
Больше пятнадцати лет я живу в PR и бренд-коммуникациях: B2B и B2C, Edtech, спорт, мода, фестивальное продвижение. Проекты и компании менялись, но чем бы я ни занималась, львиную долю времени всегда забирали две вещи: анализ медиа и результаты по аналитике проводимых кампаний.
Технического образования у меня нет — чистый гуманитарий. Нет и парня-айтишника или мужа, который погрузил бы в дивный мир багов, фичей и деплоя. Но желание организовать работу так, чтобы успевать пожить, а не только мониторить, было всегда. Как известно, пиарщик живёт не по будильнику, а по ленте новостей: инфоповоды не спрашивают, в отпуске ты или нет. Рука сама тянется проверить, что сегодня на повестке дня.
Поэтому, оказавшись среди продвинутых коллег в университете «Зерокодер», где мы обучаем работе с нейросетями и промпт-инжинирингу людей от 8 до 80 лет, я решила: пора уже усиливать свой технический бэкграунд и применять стек нейросетей там, где раньше всё держалось на мне вручную — в работе с контентом и в анализе результатов.
Пример коллег из маркетинга, продукта и академ-команды не давал покоя. Пока я каждое утро мониторила ленты новостей, думала над комментариями и делала фактчек с ChatGPT и Perplexity, в соседних отделах уже запускали настоящие космолёты: техническая команда собирала личных ассистентов, которые приносили статистику по студентам и продажам с вебинаров; маркетологи проверяли десятки гипотез за неделю с помощью ИИ-агентов, параллельно настраивая новые воронки продаж. Я смотрела на это с завистью и всё же не понимала, как вайбкодинг, то есть программирование без единой строчки кода, применить именно в PR.
Скачать PDF-инструкцию «Где и как публиковать широкоохватные статьи бесплатно»По-настоящему я осознала, что ИИ в моей профессии — это не только про работу с текстами, лишь весной этого года. Тогда наш сооснователь Кирилл Пшинник объявил, что обучение вайбкодингу пройдут абсолютно все сотрудники компании — даже сотрудники, далекие от больших массивов цифр, данных и смет. Понятно, что решение неслучайно. Те, кто сумеет применить новые технологии в своих задачах, получат не только признание в команде, но и ценный опыт — возможность расширить экспертизу за пределы своей профессии и, тем самым, «прокачать» техническую грамотность и насмотренность.
Этот «волшебный пинок» от руководства помог мне понять простую вещь: мыслить в духе «я и сама справлюсь, без всякого ИИ» — уже пережиток. Так рассуждает гуманитарий старой закалки, который не подстроился под изменения рынка и бизнес-ориентиров. Значит, пора переформатировать мозг, пора искать новые подходы и учится мыслить проектно. Так, я нырнула в вайбкодинг с головой, как в море, еще толком не научившись плавать.
Первые дни: паника, азарт и проектное мышление
На первых вводных уроках нам сразу было предложено два варианта проработки теории: либо закреплять на практике примерами эксперта, либо работать на своих боевых задачах. Мне не хотелось учиться на абстрактных упражнениях вроде «собери список дел». Я решила делать то, что болело каждый рабочий день, — автоматизировать весь свой медийный конвейер. И постепенно доработать прототип до сильного практичного решения, способного упростить работу.
Я понимала, что много времени тратиться на составление своего внутреннего дайджеста новостей: пропустишь важный инфоповод — потеряешь публикацию и новые связи с журналистами. Комментарий или выпущенная статья с сильной фактурой, которая может заинтересовать другие СМИ, тоже требует ручной доработки и перепаковки по тональности, смысловым акцентам, подбору цитат, исследований или интересных ракурсов подачи. На это уходит время и внутренняя энергия. А в конце месяца наступает самое нелюбимое — собрать вышедшие публикации и как-то доказать руководству, что всё это сработало. Причем доказать не на пальцах, а цифрами.
Все описанные данные по привычке жили в разных местах: заметки в одном файле, черновики в другом, отчёт — в третьем. Единой картины не было ни у меня, ни тем более у руководства. И я поймала себя на простой мысли: это ведь не творчество, ради которого я шла в профессию. Это рутина, которую в теории может вести кто-то… или что-то другое.
Так родилась идея PR-ньюсрума — системы, которая взяла бы на себя три самые муторные части моей работы: поиск инфоповодов, переупаковку материала под СМИ и оценку эффективности выходов. А мне оставила бы то, ради чего всё и затевается, — смысл, тон и решения.
Редакция из трёх агентов
Первым делом я решила сфокусироваться на том, что делать не хочу. И к этому меня побудил один из уроков вайбкодинга, где было предложено подумать, какие задачи вызывают стресс, недовольство, расстройство или даже гнев.
Мне не хотелось собирать одного универсального ассистента, который «умеет всё»: у такого помощника быстро замыливается фокус, а мне нужно было, чтобы каждая задача выполнялась качественно от и до.
Я знала, что можно научится создавать суперсложную систему, но, как говорится, чем больше наворотов, тем больше вероятности, что однажды что-то сломается. А чинить это, скорее всего, придётся мне же — гуманитарию, который совсем недавно гуглил, что такое репозиторий проектов.
Поэтому я выбрала обратный путь: не одну громоздкую систему, а несколько простых агентов, где у каждого — своя понятная задача. Такую систему легче собрать, легче проверить и, если что-то пошло не так, легко понять, на каком именно шаге произошел сбой. Я пошла от логики обычной редакции, где есть свои люди на поиск тем, на тексты и на аналитику. И собрала не одного бота, а трёх узких специалистов, которые могут работать каждый автономно. В нашем неспокойном режиме работы почти 24/7 на разработку такой системы ушло 3 вечера и еще несколько часов на создание визуального дашборда.
Так появились Хильда, Сага и Фрейя. Имена валькирий я выбрала не только для красоты: мне нравилось, что за каждой стоит характер и своя роль. Хильда ловит инфоповоды и расставляет приоритеты. Сага переупаковывает материал под конкретные издания. Фрейя оценивает, что в итоге сработало. Один материал проходит через всех трёх по очереди — ровно так, как он и движется в реальной работе пиарщика: от повода к тексту и дальше к отчёту.
Есть принципиальный момент, ради которого всё и затевалось. Мои валькирии не решают за меня и не запускают друг друга сами: последовательность задаю я. Хильда не отправит тему в работу без моей отмашки, Сага не разошлет версии по редакциям, Фрейя не подменит мою оценку своей. Я осталась дирижером, то есть держу общую картину, принимаю решения и отвечаю за результат. Агенты забрали на себя не мышление, а рутину вокруг него. Ровно то, чего я и хотела: успевать жить, а не только мониторить ленту новостей.
Хильда: ловит инфоповоды, пока я сплю
Хильда — моя ранняя пташка. Пока я завариваю чай, она уже прочесывает медиаполе по темам, которые я для неё задала: искусственный интеллект в образовании, EdTech, крупные запуски конкурентов. Но её работа не в том, чтобы просто натаскать ссылок — она их отбирает.
Каждый повод она прогоняет через чек-лист из шести критериев: релевантен ли он нам, есть ли, что сказать по существу, не протухнет ли тема за пару часов. По итогу она не вываливает на меня ленту, а приносит короткий список брифов с приоритетом: «срочно, реагируем сегодня» или «важно, берём в работу на неделе». И каждому брифу присваивает свой ID — маленькая деталь, которая сработает в самом конце: по этому тегу Фрейя потом соберёт весь эффект от кампании воедино.
Что это поменяло лично для меня? Ньюсджекинг перестал быть лотереей «успела или не успела открыть телефон в нужную минуту». Утром я вижу не тревожную бесконечную ленту, а спокойный короткий список: вот это горит, а это может подождать. И решаю по итогу, какой повод стоит взять на заметку.
Причем мониторинг медиа проводится как по российским, так и западным СМИ. Агент сам выбирает, какие медиа проанализировать, учитывая прописанные в скилле, то есть инструкции, критерии выбора медиа-канала. Этот параметр можно задавать вручную или через шаблонный фреймворк.
Также Хильда присылает мне итоговый дайджест актуальных тем за неделю каждую пятницу и прогнозирует темы, актуальные на будущей недели. Ниже пример того, какой отчет я получаю на почту каждое утро от Хильды.
Благодаря работе Хильды у меня появилось в полтора раза больше публикаций в месяц в наиболее охватных медиа; появились новые связи и контакты с журналистами, которым я передаю комментарии и тезисы. Среди этих материалов были и те, что привели нам новых клиентов на консультацию с экспертами и оффлайн-мероприятия для корпоративных клиентов. Так что агент мне помогает даже расширять связи, а не только видеть актуальную повестку.
Сага: говорит на языке каждой редакции
Дальше в дело вступает Сага — та, что переупаковывает материал. Уверена, каждому пиарщику знакома история: есть один хороший повод, и его нужно рассказать по-разному для разных изданий. Forbes любит цифры и деловой тон, Setters Media — живой и легкий акцент на творческой составляющей, у РБК свой формат, у «Инка» — свой.
Раньше я переписывала материалы руками, советуясь с генеративными нейросетями, каждый раз заново подбирая интонацию и держа в голове, чтобы версии не оказались близнецами. Сага берёт бриф от Хильды, то есть использует рекомендации по стилю подачи плюс мои пожелания, и делает четыре стилистически разные версии — под каждое из этих изданий, опираясь на профиль его стиля. А главное, каждую версию она тут же прогоняет через проверку уникальности (я подключила для этого API text.ru). На выходе я получаю не сырые заготовки, а четыре текста, готовых к питчу, и рядом с каждым — подтвержденный процент уникальности.
Отмечу, что каждый сгенерированный вариант Саги нужно перепроверить, оценить и доработать. Но написание с нуля занимало в 2-3 раза больше времени, чем адаптация того, что предлагает агент. Соответственно, теперь мне удается закрывать такие задачи за пару часов, вместо четырех.
Фрейя: считает то, что раньше приходилось объяснять на пальцах
И наконец Фрейя — та, ради которой во многом всё и затевалось. Она отвечает на самый нелюбимый вопрос конца месяца: «И что, это сработало?».
Фрейя оценивает вышедшие публикации по открытой методике PR Points. Логика в ней прозрачная: у каждого издания есть свой вес, у каждого упоминания — индекс качества (насколько заметно, по делу и в нужном тоне нас упомянули), и из этих величин собирается итоговый балл. Дальше Фрейя выстраивает рейтинг, как мы смотримся на фоне конкурентов, и сворачивает эффект по кампании, привязывая каждый выход к тому самому ID, что Хильда присвоила в самом начале.
Отдельно подчеркну то, что для меня оказалось критично. Саму арифметику PR Points считает не нейросеть, а обычный детерминированный код — Python-скрипт. Модель помогает разобрать публикацию по смыслу, но числа складывает код. Это значит, что цифры воспроизводимы: при пересчете они не «поедут» и не окажутся плодом фантазии ИИ. А именно это и позволяет спокойно принести их руководству. Медиа-эффективность наконец-то стала числом и динамикой, а не ощущением «нас вроде неплохо упоминали».
Ниже — пример того, как Фрейя визуально показывает мне прогноз: она берёт инфоповод от ньюсджекинг-агента и предлагает, как один и тот же материал разложить под разные типы СМИ. Она настроена и на такой формат работы.
Дашборд: весь конвейер на одном экране
Итак, у меня появились три агента. Но пока их работа жила в разных файлах: брифы Хильды в одном месте, версии Саги в другом, отчёт Фрейи в третьем. Я, по сути, вернулась к тому, с чего начинала: к разрозненности. Не хватало последнего элемента — одного экрана, где видно всё сразу.
Поэтому решила визуализировать информацию от агентов в едином дашборде, который стал своеобразной витриной всей мультиагентной системы. На нём в одном окне собрано три блока: лента инфоповодов с приоритетами от Хильды, карточки четырёх версий с процентом уникальности и статусом от Саги, рейтинг публикаций по PR Points от Фрейи. Открываешь одну страницу — и видишь весь свой PR-конвейер: что горит, что готово к питчу и что в итоге сработало. Ровно тот самый экран, о котором я мечтала в самом начале.
Отмечу, что на обучении я осваивала не только работу по созданию ИИ-агентов, но и фронтенд — то, как вообще собираются веб-страницы. И дашборд стал местом, где эти два трека сошлись в один результат: агенты делают работу, а фронтенд превращает ее в то, что можно показать. Технически это оказалось проще, чем звучит: обычная статическая страница, которая выкладывается в интернет по ссылке без всякой сложной инфраструктуры и без команды разработчиков за спиной.
Но ценность дашборда даже не в технологиях. Он делает главное — превращает «я тут поигралась с нейросетями» в артефакт, который не стыдно открыть на планерке, показать руководству и положить в портфолио. Одно дело — рассказывать про ИИ-агентов на словах. Совсем другое — открыть ноутбук и показать живой экран, по которому видно, как повод превращается в публикацию, а публикация — в измеримый результат. На презентациях это работает безотказно.
Дашборд закрывает сразу три задачи: анализировать еженедельные выходы публикаций, планировать темы на неделю вперёд и удобно сводить картину по квартальным выходам материалов. Я смотрю на показатели PR Points и вижу, какие материалы и темы сработали эффективнее с точки зрения бренд-позиционирования. А там, где показатели проседают, усиливаю работу.
Честные границы
Было бы нечестно остановиться на этой красивой картинке и не рассказать, где система пока не дотягивает.
Первое и главное: PR Points — это порядковая шкала, а не точные весы. Она честно показывает «больше или меньше» и динамику от месяца к месяцу, но не претендует на измерение эффекта в абсолютных единицах. Это инструмент сравнения с собой вчерашним и с конкурентами, а не термометр, которому можно верить до десятой доли.
Второе: формулу я сознательно упростила. В полной методике есть критерии, которые требуют данных из CRM. Их я пока не подключала и посчитала только то, что доступно по открытым источникам. Лучше честный расчёт по тому, что есть, чем красивая цифра, собранная наполовину из воздуха.
Третье, и для меня самое показательное: сбор публикаций для оценки я оставила ручным. Я пробовала поручить его автосборку через веб-поиск и быстро отказалась: ИИ то придумывал несуществующие выходы, то пропускал реальные. Для отчёта, за который ты отвечаешь перед руководством, это недопустимо. Поэтому вход в систему проверяет человек — я. Это, кстати, ещё одно подтверждение той самой идеи: рутину отдаём агентам, но контроль на ключевых точках оставляем за собой.
И последнее, чисто практическое: полные тексты чужих публикаций я не выкладываю в открытый доступ, только короткие выдержки со ссылками на оригинал. Это вопрос авторских прав, и если вы задумаете повторить что-то похожее, держите его в голове с самого начала.
Ни одно из этих ограничений не мешает системе быть полезной каждый день. Но знать о них важно — и мне, когда я показываю цифры руководству, и вам, если решите собрать что-то своё.
Что из этого можете забрать вы
Если вы дочитали до этого места и поймали себя на мысли «а ведь и мне бы такое» — вот несколько выводов, ради которых всё и затевалось.
Не пытайтесь собрать всё сразу. Мне повезло, что я не бросилась строить систему из трех агентов и дашборда в первый же день — иначе бросила бы на второй. Начните с одного агента, который закрывает вашу самую больную задачу. Замучила проверка уникальности? Автоматизируйте только её. Тонете в утреннем мониторинге? Соберите себе одну Хильду. Одна решенная боль уже окупает вход, а дальше аппетит приходит сам.
Порог входа ниже, чем кажется со стороны. У меня нет технического образования, я гуманитарий до мозга костей — и всё же собрала это сама, за несколько недель, из инструментов вайбкодинга, пары внешних сервисов и бесплатного хостинга. Не нужен ни диплом программиста, ни бюджет, ни команда разработки. Нужно любопытство и готовность неделю чувствовать себя новичком.
И самое главное — сдвиг оказался не в коде, а в голове. Я долго думала, что вайбкодинг — это про технологии. А он про умение разложить свою работу на понятные шаги и внятно объяснить, чего ты хочешь. То есть про то, что пиарщик умеет по определению: ставить задачу и добиваться результата. Я не научилась программировать — я научилась мыслить проектно. И это, оказалось, ровно тот навык, которого нашей профессии и не хватало.
За эти месяцы я поняла одну простую вещь. ИИ не пришёл, чтобы заменить пиарщика. Он пришёл, чтобы забрать у нас то, что мы и так делали без удовольствия, — и вернуть время на то, ради чего мы вообще пошли в профессию: на смысл, на отношения, на идеи. Рутину я отдала своим валькириям. А себе оставила главное — и, кажется, наконец начала успевать жить, а не только мониторить ленту.
Если захотите посмотреть, как это устроено внутри, — весь проект и живой дашборд я выложила в открытый доступ.
А в комментариях будет здорово, если расскажете: с какой части своей рутины начали бы вы?
Комментарии