Как найти через нейросети боли ЦА для рекламы

Реклама не всегда проваливается только из-за слабого заголовка, неудачной картинки или неправильно выбранной площадки. Часто проблема глубже. Эксперты click.ru подготовили чек-лист, который поможет найти через нейросети боли ЦА для рекламы и эффективнее запускать кампании.

Шаг 1. Собрать данные

Качество анализа напрямую зависит от того, какие данные попали в нейросеть. Нужно работать с источниками, где аудитория уже говорит о своих проблемах, сомнениях и опыте.

Внутренние источники

Внутренние данные — это все, что компания уже знает о своих клиентах и потенциальных покупателях. Часто именно здесь лежат самые точные боли, потому что люди уже взаимодействовали с продуктом: спрашивали о нем, покупали, отказывались, жаловались, оставляли обратную связь.

К таким источникам относятся:

• заявки из CRM;
• переписки менеджеров с клиентами;
• записи и расшифровки звонков;
• обращения в поддержку;
• отзывы после покупки;
• ответы на анкеты и опросы;
• комментарии после вебинаров;
• причины отказов от сделки;
• вопросы, которые чаще всего задают перед покупкой;
• сообщения от клиентов, которые перестали пользоваться продуктом.

Внешние источники

Внешние данные помогают посмотреть не только на текущих клиентов компании, но и на рынок в целом. Они особенно полезны, если продукт новый, внутренней базы пока мало или нужно понять, как аудитория обсуждает похожие решения.

Для анализа можно использовать:

• отзывы на конкурентов;
• обсуждения в чатах, каналах, группах;
• отзывы на маркетплейсах;
• обсуждения на тематических форумах, в профессиональных сообществах;
• поисковые подсказки и формулировки запросов;
• обсуждения под статьями и постами по теме.

На первом этапе команда определяет, какие источники доступны. Лучше не ограничиваться одним типом данных. Например, для анализа можно взять:

• 50–100 последних заявок;
• 20–30 переписок с менеджерами;
• причины отказов за месяц;
• отзывы клиентов;
• комментарии в соцсетях;
• вопросы после вебинаров;
• отзывы на конкурентов.

Шаг 2. Разделить данные по сегментам и этапам

Данные важно заранее разделить по нескольким признакам. Если информации много, ее сегментацию также лучше доверить нейросети.

Группировать можно следующим образом.

По источнику. Отдельно стоит анализировать заявки, переписки, звонки, отзывы, комментарии, опросы, обращения в поддержку, причины отказов.

По сегменту аудитории. Например, новички, опытные специалисты, руководители, собственники бизнеса, родители, студенты, пользователи с разным бюджетом или разным уровнем подготовки. Чем точнее сегмент, тем полезнее выводы.

По этапу воронки. Один человек только узнал о продукте, другой сравнивает варианты, третий уже готов купить, четвертый купил и столкнулся с первыми трудностями. Боли могут пересекаться, но рекламные сообщения будут различаться.

По тональности. Полезно отдельно смотреть на положительные, отрицательные, нейтральные отзывы.

Например, у вас могут получиться такие группы:

• холодная аудитория, которая только узнает о продукте;
• теплая аудитория, которая сравнивает варианты;
• люди, которые оставили заявку, но не купили;
• клиенты после покупки;
• клиенты, которые перестали пользоваться продуктом;
• пользователи конкурентов.

Такое разделение помогает не смешивать боли выбора, покупки и использования.

Шаг 3. Обезличить и очистить материалы

Перед анализом нужно удалить персональные данные, случайные фрагменты, дубли и внутренние комментарии. Если используются звонки или переписки, их лучше сокращать до смысловых фрагментов: вопрос клиента, контекст, причина сомнения, ответ менеджера.

Важно не вычищать все до сухого пересказа. Нейросети нужны живые формулировки, поэтому стоит сохранять характерные фразы аудитории.

Шаг 4. Поставить задачу нейросети

Приступаем к поиску болей. Чтобы результат был полезным, нейросети нужно дать не только задачу, но и контекст. В хорошем промпте должны быть несколько элементов.

Роль. Нейросети можно задать позицию маркетолога-аналитика, стратега.

Описание продукта. Нужно кратко объяснить, что продается, кому и в каком контексте. Важны категория, цена или уровень продукта, ключевая ценность, рынок, формат покупки.

Сегмент аудитории. Чем конкретнее он описан, тем лучше. Не «мужчины 25–45», а, например, «владельцы небольших интернет-магазинов, которые запускают рекламу самостоятельно».

Источник данных. Нейросеть должна понимать, что именно она анализирует: отзывы, переписки, причины отказов, комментарии в соцсетях, расшифровки звонков.

Конкретная задача. Нужно попросить не просто найти боли, а выделить повторяющиеся проблемы, страхи, желания, возражения, эмоциональные формулировки, барьеры к покупке и возможные рекламные гипотезы.

Формат ответа. Например, попросить предоставить данные в виде таблицы с конкретными столбцами.

Ограничение. Важно прямо попросить нейросеть не придумывать выводы, которых нет в данных, и помечать слабые гипотезы отдельно.

Например, базовый промпт может быть таким:

Ты — маркетинговый аналитик. Проанализируй данные ниже и найди боли, желания и возражения целевой аудитории.

Продукт: [описание продукта].

Аудитория: [описание сегмента].

Источник данных: [отзывы / переписки / звонки / комментарии / причины отказов].

Не придумывай выводы, которых нет в присланных данных. Для каждой боли укажи:

• формулировку боли простыми словами;
• смысловые подтверждения из присланных данных;
• к какой категории относится боль;
• какая эмоция за ней стоит;
• какую рекламную гипотезу можно протестировать;
• насколько ты уверен в выводе: высокий, средний или низкий уровень уверенности.

Ниже — несколько сценариев, которые можно использовать как основу в зависимости от того, что анализируется.

Промпт для анализа отзывов

Отзывы помогают понять, что аудитория ожидала от продукта, что получила на самом деле и где возник разрыв между ожиданием и реальностью.

Например, промпт может выглядеть так:

Проанализируй отзывы ниже как маркетолог-аналитик.

Найди повторяющиеся боли. Раздели данные на категории: функциональные, эмоциональные, финансовые, социальные и связанные с доверием.

Для каждой категории укажи:

• в чем суть боли;
• какими словами пользователи ее описывают;
• насколько часто она повторяется;
• что человек хотел получить;
• что могло помешать покупке;
• какое предложение можно протестировать.

Не добавляй выводы, которые не подтверждаются отзывами.

Промпт для анализа переписок с менеджерами

Переписки полезны для поиска барьеров перед покупкой. Здесь люди часто спрашивают о цене, сроках, гарантиях, поддержке, результате.

Пример промпта:

Ты маркетолог-аналитик. Проанализируй фрагменты переписок с потенциальными клиентами.

Найди вопросы, сомнения и возражения, которые повторяются чаще всего. Для каждого возражения определи, какая более глубокая боль может за ним стоять.

Результат оформи в таблицу:

• вопрос или фраза клиента;
• поверхностное возражение;
• возможная скрытая боль;
• эмоция клиента;
• что нужно объяснить в рекламе или на лендинге;
• пример рекламного сообщения.

Не используй шаблонные формулировки. Опирайся только на данные из переписок.

Промпт для анализа конкурентов

Анализ конкурентов помогает увидеть не только боли аудитории, но и ожидания, которые рынок уже сформировал. Это полезно для отстройки: можно понять, что люди считают нормой, чего им не хватает и на чем нужно сделать акцент.

Промпт может выглядеть следующим образом:

Ты маркетолог-аналитик. Проанализируй отзывы и комментарии о конкурентах.

Найди, чем пользователи довольны, на что жалуются, каких функций или условий им не хватает, какие страхи и ожидания повторяются.

Сгруппируй выводы так:

• боли, которые конкуренты закрывают хорошо;
• боли, которые конкуренты закрывают слабо;
• частые жалобы;
• ожидания аудитории;
• возможности для отстройки;
• гипотезы, которые можно протестировать.

Не делай выводов о нашем продукте, если в данных нет оснований. Используй только опыт рынка.

Промпт для поиска языка аудитории

Этот промпт полезен, когда нужно не просто понять боли, а найти живые формулировки для рекламы:

Ты маркетолог-аналитик. Проанализируй данные ниже и выпиши фразы, которые можно использовать для понимания языка аудитории.

Раздели их на группы:

• как люди описывают свою проблему;
• чего они боятся;
• чего хотят достичь;
• что их раздражает;
• какие слова используют для описания хорошего решения;
• какие фразы звучат эмоционально и могут лечь в основу рекламного сообщения.

Не переписывай фразы в рекламном стиле. Сохрани естественную лексику аудитории.

Промпт для выявления настоящей боли

Поверхностная боль звучит универсально. Ее можно подставить почти к любому продукту, и она не станет от этого точнее. Например:

• нет времени;
• дорого;
• сложно выбрать;
• нет доверия;
• страшно начать;
• непонятно, с чего двигаться.

Формулировки не бесполезны. Но они должны стать не финальным выводом, а отправной точкой. Задача маркетолога — понять, что стоит за ними. Например, боль «дорого». На поверхности кажется, что человек просто не готов платить, но на самом деле он:

• не понимает, из чего складывается цена;
• не видит разницы между вашим продуктом и более дешевыми аналогами;
• боится не получить результат;
• уже покупал похожее решение и разочаровался;
• не уверен, что сможет окупить вложения;
• хочет купить, но опасается финансовой нагрузки.

Поэтому после первого анализа не стоит останавливаться на списке болей. Лучше дать ИИ дополнительную задачу: раскрыть каждую боль на несколько уровней.

Например, можно использовать такой промпт:

Проанализируй глубже каждую боль. Для каждой поверхностной формулировки определи:

• что человек говорит прямо;
• что он может иметь в виду на самом деле;
• какая эмоция за этим стоит;
• какой прошлый опыт мог повлиять на восприятие;
• какие барьеры существуют;
• что нужно показать в рекламе, чтобы этот барьер снизить.

Не придумывай новые боли без опоры на исходные данные. Если гипотеза не подтверждается напрямую, отметь ее как предположение.

Шаг 5. Проверить выводы вручную

Слепо доверять нейросетям не стоит. Поэтому на этом этапе команда смотрит, насколько выводы совпадают с реальностью. Здесь должны участвовать не только маркетологи, но и люди, которые ближе всего к клиентам: менеджеры по продажам, специалисты техподдержки, аккаунт-менеджеры, менеджеры по продукту. Они могут быстро заметить, где нейросеть ответила точно, а где сделала красивое, но спорное обобщение.

У каждой боли обязательно должно быть обоснование: повторяющиеся фразы, похожие вопросы, жалобы, причины отказов, комментарии или темы в интервью. Если нейросеть не может показать, откуда взялся вывод, его лучше не использовать как основной.

Можно дополнительно попросить:

Для каждой найденной боли укажи, какими фрагментами из данных она подтверждается. Если прямых подтверждений нет, пометь вывод как слабую гипотезу.

Шаг 6. Оценить силу боли

Не все боли одинаково важны. Одни часто повторяются, но не сильно влияют на покупку. Другие встречаются реже, но могут быть решающими.

Можно использовать несколько критериев.

• Частотность — как часто боль встречается в загруженных данных.
• Эмоциональность — насколько ярко человек описывает проблему.
• Связь с покупкой — влияет ли боль на решение купить или отказаться.
• Связь с продуктом — может ли продукт снять эту боль.
• Конкретность — можно ли сформулировать боль простыми словами и показать понятное решение.

Для удобства можно оценивать найденные боли по шкале от 1 до 5.

Пример:

Тестировать в первую очередь стоит боли, которые часто встречаются, эмоционально значимы, влияют на решение и действительно решаются за счет продукта.

Шаг 7. Превратить боли ЦА в рекламные гипотезы

Список болей становится полезным только тогда, когда из него можно сформировать гипотезы для проверки. Допустим, нейросеть нашла боль: «потенциальные клиенты боятся, что не смогут разобраться с продуктом без помощи». Это еще не рекламная гипотеза, а наблюдение. Чтобы превратить его в рабочую идею, нужно понять несколько вещей:

• кто именно так думает;
• в какой момент возникает сомнение;
• что человек уже пробовал;
• чего он боится на самом деле;
• какой аргумент может снизить напряжение;
• как продукт реально помогает в этой ситуации;
• в каком формате это лучше показать.

Хорошая рекламная гипотеза строится не по формуле «у аудитории есть боль — скажем, что мы ее решаем», а через связку: боль → причина → эмоция → барьер → ответ продукта → рекламное сообщение.

Например:

Человек боится потерь, значит, в коммуникации нужно показать прозрачность и снижение риска.

Одну и ту же боль можно раскрывать с разных сторон: рациональной, эмоциональной, социальной, финансовой.

Например, боль: «Боюсь слить рекламный бюджет».

Рациональная сторона: «Отслеживайте расходы, заявки и стоимость лида по каждому каналу».

Эмоциональная сторона: «Больше не нужно гадать, работает реклама или нет».

Финансовая сторона: «Перераспределяйте бюджет в пользу каналов, которые приносят заявки».

Для теста можно взять одну боль, но разложить ее на несколько сообщений. Это помогает понять, что сильнее цепляет аудиторию.

Шаг 8. Проанализировать результаты тестов

После запуска кампаний ИИ поможет проанализировать реакцию аудитории. Например, можно загрузить в нейросеть:

• комментарии под рекламными постами;
• вопросы менеджерам;
• новые причины отказов;
• данные по креативам;
• расшифровки звонков после рекламной кампании;
• отзывы людей, пришедших с конкретного объявления.

После загрузки данных можно попросить ИИ найти, какие:

• рекламные сообщения аудитория поняла правильно и что вызвало недоверие;
• вопросы стали повторяться;
• боли подтвердились;
• гипотезы оказались слабыми;
• новые возражения появились;
• формулировки стоит изменить.

Такой цикл делает рекламу точнее с каждой итерацией.

Какие нейросети можно использовать

Для работы с русскоязычными данными можно использовать сервисы, которые лучше учитывают контекст локального рынка и особенности языка. Например, YandexGPT и GigaChat. Также подойдут Claude, Gemini, DeepSeek и Qwen. Классический и распространенный вариант — ChatGPT. Пользователи click.ru могут оплатить эту нейросеть и другие зарубежные сервисы бонусами, заработанными на партнерской программе, и пользоваться бесплатно. Также на маркетплейсе можно найти инструменты для анализа данных и учета звонков, управления клиентской базой, работы с соцсетями, почтовыми рассылками, онлайн-консультанты и чаты и многое другое.

Нейросети ускоряют поиск болей ЦА, но не должны придумывать их. Задача ИИ — работать с реальными данными и помогать увидеть, что действительно волнует аудиторию. Только так реклама будет попадать в цель.