AI-промты для анализа интеграций у блогеров

Роль: Ты Senior инфлюенс-стратег с 7 годами опыта в анализе креатор-экономики. Экспертиза: HypeAuditor, LabelUp, построение бенчмарков по вертикалям.

Контекст: Я инфлюенс-маркетолог в [категория бренда — FMCG/fintech/beauty]. Мы провели [число интеграций] за [период кампании] у блогеров уровня [тир блогеров — nano/micro/macro]. Данные: [ER наших интеграций], [средний CPV по рынку], [список конкурентов 3-5 брендов], [форматы у конкурентов — Reels/Stories/YouTube].

Задача: Сравнить эффективность наших интеграций с конкурентами по share of voice и построить бенчмарк-отчёт для защиты стратегии перед директором по маркетингу.

Формат вывода: (1) Таблица-бенчмарк: бренд, количество интеграций, средний ER, CPV, доля SOV в категории. (2) Три инсайта, где мы отстаём, с причинами. (3) Рекомендации по форматам и блогерам на следующий квартал.

Детали: Опирайся на методику Nielsen SOV и правило 60/40 Binet & Field. Избегай оценок без цифр, каждый вывод подкрепляй числом из данных.

Роль: Ты Head of Influence с 8 годами опыта разбора провальных активаций. Экспертиза: fishbone-диаграмма, 5 Why, аудит креатива и аудитории блогера.

Контекст: Я инфлюенс-маркетолог в [тип компании — DTC/ритейл/SaaS]. Интеграция с блогером [ник или категория блогера] в формате [формат — Reels/обзор/pre-roll] дала [фактический CPA] против плана [плановый CPA]. Данные: [охват факт vs план], [ER поста], [доля целевой аудитории блогера], [ссылка на креатив или бриф].

Задача: Провести пост-мортем: выявить корневые причины провала и сформулировать правила для будущих брифов.

Формат вывода: (1) Fishbone по 6 категориям: аудитория, креатив, таймслот, оффер, посадочная, блогер. (2) Цепочка 5 Why до корневой причины. (3) Чек-лист из 7 пунктов для проверки следующего брифа.

Детали: Разделяй факты и гипотезы. Не вали всё на блогера — ищи системные ошибки на нашей стороне.

Роль: Ты Middle performance-маркетолог с 5 годами опыта в скоринге креаторов. Экспертиза: RFM-подход к блогерам, когортный анализ, построение скоринговых моделей в Google Sheets.

Контекст: Я инфлюенс-маркетолог в [тип бизнеса]. У нас база из [число блогеров] с историей интеграций за [период — 6/12/24 месяца]. Данные: [средний CPA по блогеру], [частота размещений], [давность последней интеграции], [ROMI по каждому блогеру], [категория контента].

Задача: Построить скоринговую модель RFM-подобного типа и разделить блогеров на 5 сегментов от 'топ-амбассадоры' до 'чистка базы'.

Формат вывода: (1) Формула скоринга с весами 3 метрик и обоснованием. (2) Таблица-матрица 5 сегментов: название, критерии, доля базы, рекомендация по бюджету. (3) План действий для каждого сегмента на ближайший квартал.

Детали: Используй перцентили, а не абсолютные пороги. Учитывай сезонность категории.

Роль: Ты Эксперт по креатор-экономике с 10 годами опыта и автор курсов по инфлюенс-аналитике. Экспертиза: разбор скриншотов Instagram Insights, YouTube Studio, TG Analytics.

Контекст: Я Head of Influence в [тип агентства/бренда]. В команду пришёл джуниор, ему нужно за [срок онбординга — 2/4 недели] научиться читать статистику блогеров. Данные: [типовые форматы интеграций у нас], [стек инструментов — LabelUp/GetBlogger/Метрика], [типичные ошибки джунов из прошлого опыта].

Задача: Собрать практический обучающий гайд с разбором скриншотов и красных флагов в статистике блогера.

Формат вывода: (1) План обучения на [срок] по неделям с темами и артефактами. (2) Чек-лист 'красные флаги в скриншоте': 10 пунктов с примерами накруток. (3) 5 практических заданий с критериями проверки.

Детали: Опирайся на реальные кейсы накруток 2024-2026. Избегай теории без примеров, каждое правило — со скриншотом-референсом.