Как с помощью нейроассистента СберМаркетинг ускорил процесс создания постов на 70%

В условиях растущего спроса на персонализированный контент и необходимости масштабирования собственных медиа команда СберМаркетинга столкнулась с классической дилеммой современного диджитал-маркетинга: как увеличивать объём и качество публикаций, не расширяя штат и не теряя в скорости реакции на тренды? Решением стало создание собственного AI-агента — инхаус-инструмента, который автоматизирует ключевые этапы контент-производства: от поиска фактуры и написания текстов до формирования технических заданий для дизайнеров.

Участники кейса рассказали об особенностях решения, которое помогло изменить подход к созданию контента для сети каналов и сообществ в Telegram, VK и Дзене, удвоив количество публикаций.

Цели и задачи

Среди вызовов, определивших контекст проекта, с одной стороны, оказались потребность СберМаркетинга в развитии сети собственных бренд-медиа и стремление охватить разные сегменты аудитории через нишевые каналы. С другой — тренд на гиперперсонализацию контента, который требовал увеличения объёма публикаций при сохранении единого тона коммуникации и высокой скорости подготовки материалов. Использование общедоступных AI-инструментов показало свою ограниченность: они не могли долго хранить контекст, не позволяли настраивать единый tone-of-voice, а работа с ними превращалась в постоянное переключение между чат-ботом, текстовым редактором и таблицами контент-плана. Это создавало дополнительную нагрузку на команду и замедляло процессы.

Поэтому команда СберМаркетинга решила создать собственного AI-агента, способного стать полноценным помощником в контент-производстве на каждом этапе — от поиска информации до генерации готовых текстов и ТЗ. Задачи включали разработку решения с долгосрочной памятью, интеграцию в рабочий процесс без необходимости постоянного ввода промптов, сохранение единого стиля коммуникации.

Константин Медведев, руководитель направления продвижения продуктов и контента СберМаркетинга: «Одной из ключевых задач проекта стала оптимизация процессов подготовки контента для собственных медиа. Мы стремились сократить время, затрачиваемое на рутинные, но ресурсозатратные этапы работы — такие как мониторинг инфоповодов, поиск и структурирование фактуры, подготовка текстов и технических заданий для дизайнеров. Эти задачи эффективно решаются с помощью ИИ, что позволяет команде сосредоточиться на стратегических вопросах, креативе и развитии контентной экосистемы, а не на операционной рутине».

Решение

Разработка AI-агента началась с глубокого аудита существующих на рынке инструментов и внутренних процессов команды. Было очевидно, что необходимо уйти от модели «множества интерфейсов» к единой платформе, где редактор мог бы работать с контекстом, генерировать текст и формировать задания для дизайнеров в одном окне. 

Архитектура системы

Технологическим фундаментом стали языковые модели ГигаЧат от Сбера и Perplexity. Первая обеспечивает глубокое понимание контекста и обучение на предыдущих материалах, вторая — оперативный доступ к актуальным данным и фактуре. Другими словами, AI-агент заточен «понимать с полуслова» без обязательного использования промптов.

Для разработки фронтенда выбрали современный стек, состоящий из инструментов и сервисов Vite, React 18, TypeScript и Tailwind. Их комбинация позволила создать быстрый, интуитивный и отзывчивый интерфейс, рассчитанный на ежедневную интенсивную работу. 

Особое внимание уделили автоматизации смежных процессов. Агент не только генерирует текст, но и формирует развёрнутое техническое задание для дизайнеров: описывает визуальные образы, композиционные решения и стилистические акценты. Такая опция сократила цикл согласований и количество итераций на этапе вёрстки.

Интеграция и контроль качества

Внедрение проходило поэтапно. Сначала команда тестировала агента на отдельных задачах — поиске фактуры и написании черновиков. Затем постепенно расширяла его роль до полноценного участника процесса. Важным элементом стала интеграция с рабочими инструментами редакторов и система контроля качества: каждый материал, сгенерированный AI, обязательно проходит человеческую проверку и редактуру, чтобы избежать смыслового искажения, сохранить tone-of-voice и глубину экспертизы.

Итоги

Тестирование AI-агента в течение месяца показало впечатляющие результаты:

• Скорость поиска фактуры сократилась более чем на 90%, а написание текстов ускорилось на 95%.

• Полный цикл создания поста — от запроса контент-менеджера до публикации, включая редактуру и работу дизайнера, — стал занимать на 70% меньше времени.

• Количество эксклюзивных публикаций увеличилось в два раза, при этом средняя стоимость одного поста снизилась на 52%, не повлияв на качество и вовлечённость аудитории.

Косвенным, но важным результатом стало изменение роли контент-менеджеров и редакторов. Освободившись от рутинных операций, специалисты получили возможность больше сфокусироваться на творческих задачах, качестве контента, стратегии развития каналов и глубокой аналитике.