По опросу Ассоциации директоров по маркетингу и red_mad_robot, 93% директоров по маркетингу в России используют генеративный ИИ в рабочих процессах. Открыть нейросеть и задать ей вопрос — навык, который к концу 2025 года перестал быть отличием продвинутого маркетолога. Между «умею открыть» и «получаю осмысленный текст для B2B-сделки с циклом 6 месяцев» — пропасть. Общие сборники «50 промптов под весь маркетинг» эту пропасть не закрывают: они написаны под B2C, где аудитория широкая, сообщение короткое, решение принимается за минуту. Десять узких промптов под ICP, сегмент, контент, ABM-аутрич, тендер и рутину — то, чего в массовых гайдах нет.
Универсальный гайд из 50 промптов бьёт мимо B2B по трём причинам
Универсальный гайд из 50 промптов «на маркетинг» бьёт мимо B2B по трём причинам.
Цикл сделки длиннее: вместо короткого пути «увидел рекламу, купил» здесь 4–9 месяцев общения с лицом, принимающим решение.
Аудитория уже: не «женщины 25–40», а условно «директор по закупкам производственного холдинга».
Метрики другие: считаются не охваты, а MQL, SQL и подписанные контракты.
Универсальный промпт «напиши пост в соцсети про наш продукт» возвращает текст под B2C-сегмент с эмоциональным заходом, обращением «ты» и призывом «купи прямо сейчас». В B2B такой текст бесполезен.
Глубина проникновения нейросетей в работу маркетологов уже выше, чем кажется. Из 93% директоров по маркетингу ChatGPT применяют 91%, остальные пользуются Yandex GPT, GigaChat и другими отечественными моделями. Системно ИИ использует лишь треть, остальные эпизодически.
По исследованию HubSpot, 48% маркетологов делегируют нейросетям создание контента, 45% — анализ данных и отчёты, 45% — поиск информации, 32% — исследования. Эти четыре направления — про работу с текстом и данными.
«Сегодня ChatGPT, Midjourney и другие нейросети стали неотъемлемой частью нашего арсенала».
Анастасия Щипицына, специалист по текстовым коммуникациям и промт-инжинирингу агентства Inbox Marketing.
Промпты под ICP и сегменты лидов
ICP и сегментация существующей базы — два этапа B2B-воронки, на которые уходит больше всего ручной работы аналитика. Маркетолог открывает 30 сайтов клиентов, смотрит вакансии, листает LinkedIn, выписывает в Excel признаки. Промпт под эту задачу не отменяет проверку гипотезы в CRM, но превращает 2 дня черновой работы в час концентрированной формулировки.
Узкий промпт для ICP отличается от универсального четырьмя элементами:
роль, кем нейросеть «играет» в задаче;
контекст, какие данные ей даны;
формат вывода: таблица, список или абзац;
ограничения: что не делать и какие гипотезы не выдвигать.
Без этих четырёх элементов нейросеть скатывается в общие места вроде «целевая аудитория из компаний среднего и крупного бизнеса».
Промпт 1. Описание ICP по сайту и LinkedIn компании
Промпт 1. Описание ICP по сайту и LinkedIn компании
Роль: ты — B2B-аналитик, который описывает Ideal Customer Profile для SaaS-сервиса. Контекст:
— Наш продукт: [1 предложение, что делает сервис]
— Средний чек: [сумма]
— Цикл сделки: [N месяцев]
— 5 наших лучших клиентов: [список с URL сайтов] Задача:
1. По данным сайтов и публичных описаний этих компаний составь профиль ICP: отрасль, размер выручки, размер команды, должность ЛПР, ключевая бизнес-боль, триггер покупки.
2. Сформулируй гипотезы по 3 каналам, где такой ICP проводит рабочее время. Формат: таблица по 5 компаниям + сводный профиль + 3 гипотезы каналов. Ограничения:
— Не выдумывай выручку, если её нет в открытых источниках, отмечай «нет данных».
— Не предлагай каналы «реклама в Яндексе» / «таргет ВКонтакте» — это не каналы ICP, а каналы трафика.
— Гипотезы каналов = места, где ЛПР читает экспертный контент: профильные Telegram-каналы, отраслевые СМИ, конференции.
Когда использовать: на старте новой продуктовой линии или при выходе на новый сегмент рынка. Что выйдет на самом деле: гипотеза для проверки в CRM, не готовый сегмент. Если 5 лучших клиентов в выборке случайные, ICP получится размытым. Качество входа определяет качество выхода.
Промпт 2. Сегментация существующей базы лидов по сигналам активности
Промпт 2. Сегментация существующей базы лидов по сигналам активности
Роль: ты — RevOps-аналитик, который сегментирует базу B2B-лидов по поведенческим сигналам. Контекст:
— База: [N] лидов в CRM за последние [N] месяцев.
— Источники сигналов: открытия писем, посещения сайта, скачивания материалов, ответы на цепочку.
— Цель сегментации: разделить базу на 3 группы по близости к покупке. Задача:
1. Предложи схему сегментации по 3 уровням: «горячие», «прогретые», «холодные».
2. Для каждого уровня — критерии входа в сегмент в формате «лид попадает сюда, если за последние 30 дней сделал X действий».
3. Сценарий касания для каждого сегмента: тип контента, частота, канал. Формат: таблица из 3 строк по схеме уровень / критерии / сценарий касания. Ограничения:
— Не загружай в этот чат персональные данные конкретных лидов, только агрегаты и описание признаков.
— Не предлагай «купить лиды» / «обновить базу» — задача про работу с тем, что есть.
— Сценарий касания пишется тезисно, не как готовое письмо.
Когда использовать: перед запуском новой email-кампании или при пересборке воронки. ICP-промпт и сегмент-промпт работают в паре: первый отвечает на «кто наш покупатель», второй — на «как разделить нашу нынешнюю базу под его профиль».
Промпты под B2B-контент: соцсети, SEO, email
Контент — самая объёмная задача, которую маркетологи делегируют нейросетям. 48% маркетологов передают модели создание контента. Именно в контент-маркетинге узкий промпт даёт измеримое кратное ускорение.
По описанию команды Carrot Quest, ChatGPT сократил время на подготовку постов для соцсетей почти на 90%: с 30 минут до 3–5 минут. В целом производство контента ускорилось в 4 раза, а команда маркетинга освободила время для других задач.
Ещё в 2023 году команда выстроила понятный процесс: человек задаёт структуру материала, а нейросеть пишет текст по смысловым блокам. Этот подход точно показывает принцип узкого промпта. Модель работает не над абстрактным «постом про продукт», а над конкретной задачей: «напиши текст для второго блока по заданной структуре».
Промпт 3. Посты в соцсети из главных тезисов статьи
Промпт 3. Посты в соцсети из главных тезисов статьи
Роль: ты — SMM-редактор B2B-блога, который перепаковывает длинные тексты в посты. Контекст:
— Исходник: [вставить полный текст статьи / ссылку]
— Канал: Telegram-канал [название], аудитория = [описание ЦА в 1 предложении]
— Tone of voice: [1 предложение, какой тон у канала: экспертный, разговорный или насмешливый] Задача:
1. Выдели из статьи 3 главных тезиса.
2. Под каждый тезис сделай вариант поста 600–800 знаков с заголовком-крючком и одним призывом «дочитать в статье».
3. К каждому посту предложи 2 варианта первого предложения для A/B-теста. Формат: 3 поста подряд, каждый = заголовок, тело, два варианта первой строки, ссылка-плейсхолдер [URL]. Ограничения:
— Не использовать эмодзи в начале строк.
— Не писать «представьте» / «вы только подумайте» / «друзья».
— Не придумывать цифры, использовать только те, что есть в исходнике.
Когда использовать: после публикации лонгрида, чтобы за полчаса получить контент-план телеграмм-канала на неделю. Принцип «структура от человека, текст от модели» воспроизводится и здесь: тезисы выбирает редактор, нейросеть упаковывает.
Промпт 4. SEO-статья по структуре от человека
Промпт 4. SEO-статья по структуре от человека
Роль: ты — копирайтер B2B-блога, который пишет тексты по утверждённой структуре. Контекст:
— Тема статьи: [тема]
— H1: [готовый H1, не переписывать]
— Структура: [список H2 и H3 в порядке]
— Под каждый H2 — 1–2 опорных факта или цитаты: [список]
— Целевая аудитория: [описание ЦА в 1 предложении] Задача: напиши черновик по каждому H2 длиной [N] знаков. Опорные факты вставляй дословно с пометкой [FACT], не пересказывай. Между фактами — авторский связующий текст. Формат: маркдаун, H2/H3 = строго из структуры. Внутри каждого H2 = 2–3 абзаца. Ограничения:
— Не менять формулировки H2.
— Не вставлять факты, которых нет в списке.
— Не использовать «однако», «таким образом», «более того».
— Каждый абзац = до 4 строк.
Когда использовать: на этапе драфта при работе с готовым редакционным брифом. Такая архитектура работает у команд, которые получают SEO-результат: 4 ключа Carrot Quest вошли в топ-3 Google, 7 — в топ-10, 12 — в топ-20 по 17 нейросетевым статьям при том, что структуру и факты задавал редактор.
Промпт 5. Email-цепочка под B2B-аудиторию: cold → warm
Промпт 5. Email-цепочка под B2B-аудиторию: cold → warm
Роль: ты — email-копирайтер, который пишет цепочки писем для B2B-аудитории по утверждённой структуре. Контекст:
— Аудитория: [ЛПР какой компании, какой роли]
— Инфоповод входа: [почему мы пишем именно сейчас: релиз продукта, отчёт, событие]
— Структура цепочки: [письмо 1 — задача, письмо 2 — задача, письмо 3 — задача]
— Tone of voice: деловой, без обращения «ты», без призывов «купите сегодня».
— Длина каждого письма: [N] знаков. Задача: напиши черновик 3 писем по описанию выше. В каждом письме = тема, прехедер, тело, единственный CTA. Формат: 3 письма подряд, каждое = Subject, Preheader, Body, CTA. Ограничения:
— Не использовать эмодзи в теме.
— Не предлагать «забронировать звонок», если в инфоповоде нет повода для звонка.
— Каждое письмо = закрытая мысль, не «продолжение следует».
— Не повторять формулировки между письмами.
По описанию команды Inbox Marketing, текст рассылки готовится за 40 минут вместо 2 часов, 80% текста письма генерирует нейросеть. Воркфлоу разложен по шагам: копирайтер задаёт структуру письма, модель пишет тексты по смысловым блокам, человек редактирует и собирает итоговую рассылку. Архитектура повторяет Carrot Quest: структуру держит человек, текст делает нейросеть — ускорение кратное.
Промпты под аутрич и ABM
Холодный аутрич ломается на массовых шаблонах: одинаковое письмо в 100 компаний даёт 1–2% ответа — большая часть этих ответов сводится к «отписаться». Узкий промпт под конкретный инфоповод компании поднимает конверсию в разы.
Промпт 6. Первый абзац ABM-pitch под инфоповод компании
Промпт 6. Первый абзац ABM-pitch под инфоповод компании
Роль: ты — sales-копирайтер, который пишет персонализированные первые абзацы для B2B-аутрич-писем. Контекст:
— Наша компания: [1 предложение]
— Наш оффер: [1 предложение]
— Адресат: [Имя], [Должность], [Компания]
— Инфоповод по компании-адресату: [конкретный сигнал: открыли N вакансий продакт-маркетологов / выпустили продукт X / закрыли раунд / открыли филиал в Y] Задача: напиши первый абзац письма из 3–5 предложений, который:
1. Начинается с конкретного упоминания инфоповода.
2. Связывает инфоповод с проблемой, которую решает наш оффер.
3. Заканчивается мостом к следующему абзацу, без CTA в этом блоке. Формат: один абзац, 3–5 предложений. Ограничения:
— Не использовать «Здравствуйте, [Имя]», сразу к инфоповоду.
— Не писать «Я заметил, что вы…», формулировать через факт компании, не через своё наблюдение.
— Не упоминать наш продукт в первом предложении, только во 2–3.
— Не использовать «уникальное предложение» / «лучшее решение» / «эксклюзивно для вас».
По описанию команды NBM-IT, конверсия в ответ выросла с 1,5% до 8% после внедрения промпта под инфоповод компании. Скрипт анализирует профиль адресата в LinkedIn и его вакансии, нейросеть формирует первый абзац письма с отсылкой к конкретному сигналу: активному найму на SEO, запуску нового продукта.
Промпт 7. Follow-up после отказа или молчания
Промпт 7. Follow-up после отказа или молчания
Роль: ты — sales-копирайтер, который пишет короткие follow-up письма после молчания адресата. Контекст:
— История переписки: [1 предложение, что было в первом письме]
— Время с предыдущего касания: [N] дней
— Реакция: [нет ответа / отказ с комментарием «не сейчас» / отказ с комментарием «нет бюджета»]
— Что нового на нашей стороне с предыдущего касания: [событие, материал, изменение в продукте] Задача: напиши короткое follow-up письмо до 600 знаков, которое:
1. Не повторяет содержание первого письма.
2. Связано с реакцией адресата: если был комментарий, отвечает на него.
3. Опирается на новое событие на нашей стороне как повод вернуться к разговору. Формат: тема + тело + единственный CTA. Ограничения:
— Не использовать «Просто хотел напомнить» / «Поднимаю наверх» / «Возможно, моё письмо потерялось».
— Не извиняться за повторное касание.
— CTA = одно конкретное действие: созвон в 15 минут, ссылка на материал, ответ «да/нет» по проекту.
— Не угрожать «последним напоминанием».
Когда использовать: через 5–10 дней после первого аутрич-письма без ответа. Промпт работает без внешнего кейса, это методическая задача, которая лучше всего решается через жёсткие ограничения «чего не писать».
Промпты под аналитику, тендеры и конкурентов
Аналитика — вторая по объёму делегируемая задача. 45% маркетологов передают нейросетям анализ данных и составление отчётов. В B2B сюда добавляется специфика: разбор тендерного ТЗ и анализ позиционирования конкурентов. Обе задачи раньше съедали день у аналитика, теперь укладываются в час у маркетолога с узким промптом под задачу.
Промпт 8. Разбор ТЗ тендера: что заполнить, что переспросить
Промпт 8. Разбор ТЗ тендера: что заполнить, что переспросить
Роль: ты — пресейл-аналитик B2B-агентства, который разбирает входящие тендерные ТЗ. Контекст:
— ТЗ: [вставить текст или ссылку на pdf]
— Наша экспертиза: [1 предложение, что мы делаем]
— Типовые сильные стороны команды: [3 пункта] Задача:
1. Разложи ТЗ на 3 группы пунктов: «можем закрыть полностью», «можем закрыть частично, нужно уточнение», «не закроем».
2. Под каждым пунктом группы «частично» = 1–2 вопроса заказчику, без ответов на которые мы рискуем недопонять задачу.
3. Список рисков проекта: технические, организационные, по срокам. Формат: таблица по 3 группам + список вопросов + раздел рисков. Ограничения:
— Не загружать в этот чат NDA-документы или внутренние финансовые данные заказчика.
— Не предлагать ценовую вилку, это решение команды, не нейросети.
— Не обещать сроки, только указать риски по срокам.
Когда использовать: в первый рабочий день после получения ТЗ. Промпт даёт скелет внутреннего разбора, который затем команда обсуждает на встрече.
Промпт 9. Позиционирование конкурента по его сайту и H1
Промпт 9. Позиционирование конкурента по его сайту и H1
Роль: ты — B2B-маркетолог, который анализирует позиционирование конкурента по публичным материалам. Контекст:
— Конкурент: [название], [URL сайта]
— Наш продукт в одном предложении: [описание]
— Что нас интересует: позиционирование, ICP, обещание ценности, манера говорить о продукте. Задача:
1. По главной странице и блогу конкурента собери: H1, обещание ценности, описание ICP, если явно сформулировано, 3–5 фраз-маркеров tone of voice.
2. Сравни с нашим позиционированием по тем же 4 пунктам: совпадение, расхождение, оригинальность.
3. Сформулируй 2 гипотезы, чем мы можем отличаться без копирования. Формат: таблица сравнения по 4 пунктам + раздел «гипотезы отстройки». Ограничения:
— Не делать выводов о выручке, числе клиентов и других данных, которых нет на сайте.
— Не предлагать «занять более низкую цену», отстройка по цене не относится к позиционированию.
— Гипотезы отстройки про сообщение и аудиторию, не про продуктовые фичи.
Когда использовать: при пересборке landing-страниц или перед выходом в новую категорию. Вывод нейросети остаётся гипотезой, а не выводом исследования. Перед использованием в работе данные перепроверяются в SimilarWeb, Wordstat, у клиентов на интервью.
Промпты под повседневную рутину маркетолога
Рутина — брифы копирайтерам, разбор устного фидбека от клиента, обработка комментариев на встрече — занимает у B2B-маркетолога 30–40% недели. Общие гайды эту часть не покрывают: им нужен «креативный промпт под пост», а рутина состоит из перевода устной речи в письменный документ по структуре. Узкий промпт превращает 40 минут диктовки и «причёсывания» в 10 минут чтения готового черновика.
Промпт 10. Бриф копирайтеру из устного ТЗ клиента
Промпт 10. Бриф копирайтеру из устного ТЗ клиента
Роль: ты — продюсер контентного производства, который оформляет устные ТЗ в письменные брифы для копирайтеров. Контекст:
— Источник: расшифровка созвона с клиентом [текст / тайм-коды]
— Адресат брифа: внешний копирайтер, без знания продукта
— Шаблон брифа команды: тема, цель статьи, аудитория, ключевые тезисы, структура H2, объём, дедлайн, отсылочные материалы. Задача:
1. Из расшифровки вытащи все упомянутые тезисы, аудиторию, отсылки на материалы.
2. Заполни шаблон брифа. Места, где данных в расшифровке нет, помечай [нужно уточнить у клиента].
3. Дай список из 3–5 уточняющих вопросов клиенту, без ответов на которые бриф остаётся неполным. Формат: бриф по шаблону + список вопросов отдельным блоком. Ограничения:
— Не додумывать тезисы, которых нет в расшифровке.
— Не предлагать структуру H2 от себя, собирать из тезисов клиента.
— Объём и дедлайн только если есть в расшифровке, иначе [нужно уточнить].
— Стиль брифа = деловой, без оценочных «отличная идея» / «классный заход».
Когда использовать: сразу после звонка с клиентом, пока расшифровка свежая. Промпт замыкает набор: 9 предыдущих про специфику B2B-задач, этот про переупаковку устных договорённостей в стандартный документ, который команда не теряет между Slack-чатами.
Из 10 сгенерированных вариантов 8 уйдут в редактуру — почему это норма
Даже точный промпт не превращает нейросеть в копирайтера. Даже выверенный промпт под ABM-pitch выдаст 10 вариантов первого абзаца, из которых 8 уйдут в редактуру или отбраковку. Это нормальная статистика, которую важно заложить в план работы — иначе после третьего «не то» возникает соблазн отказаться от инструмента совсем.
«Success-rate у AI-креативов и обычных креативов практически одинаковый. В нашем случае около 20% новых креативов в уже работающих кампаниях действительно способны закрепиться».
Цифра 20% — рамка ожиданий от промпта. Нейросеть быстрее ручного создания контента, но не лучше. Поэтому план работы с промптами обязан включать пункт «отбраковка»: на каждые 10 сгенерированных вариантов закладывается время на отбор 2 рабочих и переписывание остальных. Без этого пункта команда тратит 40 минут на генерацию и 4 часа на правку плохого черновика — экономия времени исчезает.
При этом скорость, с которой нейросети заходят в индустрию, не оставляет места для выжидательной позиции. По данным HubSpot, доля маркетологов, использующих ИИ в работе, выросла с 21% до 74% за год. B2B-маркетолог без рабочих промптов в 2026 году отстаёт уже не от ранних адаптеров, а от трёх четвертей рынка.
Чем универсальный гайд из 50 промптов не подходит для B2B?
Универсальные сборники написаны под B2C, где аудитория широкая, сообщение короткое, а решение принимается за минуту. В B2B бьют мимо по трём причинам: цикл сделки длиннее (4–9 месяцев общения с ЛПР вместо «увидел рекламу, купил»), аудитория уже (не «женщины 25–40», а условно «директор по закупкам производственного холдинга»), метрики другие (считаются не охваты, а MQL, SQL и подписанные контракты). Универсальный промпт «напиши пост про наш продукт» вернёт текст с обращением «ты» и призывом «купи сейчас» — в B2B такой текст бесполезен.
Чем узкий B2B-промпт отличается от универсального?
Узкий промпт состоит из четырёх элементов: роль, кем нейросеть «играет» в задаче; контекст, какие данные ей даны; формат вывода — таблица, список или абзац; ограничения — что не делать и какие гипотезы не выдвигать. Без этих четырёх элементов нейросеть скатывается в общие места вроде «целевая аудитория из компаний среднего и крупного бизнеса».
Насколько ChatGPT ускоряет подготовку контента в B2B?
По описанию команды Carrot Quest, ChatGPT сократил время на подготовку постов для соцсетей почти на 90% — с 30 минут до 3–5 минут, а производство контента в целом ускорилось в 4 раза. По описанию команды Inbox Marketing, текст рассылки готовится за 40 минут вместо 2 часов, 80% текста письма генерирует нейросеть. Принцип общий: структуру держит человек, текст по смысловым блокам делает модель.
Помогает ли промпт под инфоповод компании в холодном аутриче?
Да. Холодный аутрич ломается на массовых шаблонах: одинаковое письмо в 100 компаний даёт 1–2% ответа, большая часть которых — «отписаться». По описанию команды NBM-IT, конверсия в ответ выросла с 1,5% до 8% после внедрения промпта под инфоповод компании: скрипт анализирует профиль адресата и его вакансии, нейросеть формирует первый абзац письма с отсылкой к конкретному сигналу — активному найму, запуску нового продукта.
Сколько сгенерированных вариантов реально уходит в работу?
Даже выверенный промпт выдаёт 10 вариантов, из которых 8 уйдут в редактуру или отбраковку — рабочими оказываются примерно 2. По словам директора по маркетингу Яндекс Браузера Александра Мальцева, success-rate у ИИ-креативов и обычных креативов практически одинаковый: около 20% новых креативов закрепляются. Поэтому план работы с промптами обязан включать пункт «отбраковка» — иначе экономия времени исчезает.
Какие задачи B2B-маркетологи чаще всего делегируют нейросетям?
По исследованию HubSpot, 48% маркетологов делегируют нейросетям создание контента, 45% — анализ данных и отчёты, 45% — поиск информации, 32% — исследования. Все четыре направления — про работу с текстом и данными. Под эти задачи и собраны узкие промпты: контент (соцсети, SEO, email), аналитика (разбор тендера, позиционирование конкурента) и рутина (брифы, разбор устного ТЗ).
Насколько быстро ИИ входит в работу маркетологов?
По данным HubSpot, доля маркетологов, использующих ИИ в работе, выросла с 21% до 74% за год. По опросу Ассоциации директоров по маркетингу и red_mad_robot, 93% директоров по маркетингу в России используют генеративный ИИ, из них 91% применяют ChatGPT. B2B-маркетолог без рабочих промптов в 2026 году отстаёт уже не от ранних адаптеров, а от трёх четвертей рынка.
