Как использовать возможности ChatGPT и DeepSeek для B2B-маркетинга
На основании собственных наработок и опыта коллег, телеграм-канал "Стрелка на карте" подготовил практическое руководство по использованию возможностей ChatGPT и DeepSeek в работе маркетологов. Это руководство станет полезным инструментом как для оперативной работы, так и для разработки долгосрочных стратегий маркетинга. В нём собраны реальные примеры и рекомендации по внедрению этих технологий в повседневные процессы, что позволит не только улучшить эффективность текущих задач, но и значительно повысить стратегическую гибкость при построении маркетинговых планов.
ChatGPT и DeepSeek — это мощные инструменты на основе ИИ, полезные для маркетологов в B2B. ChatGPT помогает генерировать контент, общаться с клиентами и автоматизировать рутинные задачи, но в России доступ к нему ограничен, и для использования нужны дополнительные инструменты (о которых не идет речь в этой статье). DeepSeek, в свою очередь, доступен в России и предоставляет возможности для анализа данных, прогнозирования рыночных трендов и получения инсайтов.
В этой статье мы покажем, как оба эти инструмента могут улучшить работу маркетологов с реальными примерами.
Есть ли разница между ChatGPT и DeepSeek (и в чем она, если есть)
Есть несколько достаточно проработанных обзоров, описывающих различия обеих моделей (актуальность - начало 2025 года), например, - тут или тут. Если кратко:
DeepSeek и ChatGPT — мощные инструменты ИИ, но предназначены для разных задач. DeepSeek специализируется на техническом анализе данных, извлечении инсайтов и прогнозировании. Он быстр, точен и эффективен для решения технических проблем и обработки информации. ChatGPT — универсальный инструмент для генерации контента, общения с клиентами и креативных задач. Он удобен для создания текстов, маркетинговых материалов и ведения диалогов.
Для технических задач и анализа данных лучше использовать DeepSeek, а для креативного письма и генерации контента — ChatGPT.
Построение запросов (промптов)
Сообщество пользователей моделей ИИ за последние пару лет выработало несколько десятков структур, по которым наиболее эффективно строить диалог с моделями. Вот основные:
Этот метод предполагает, что для модели дается минимальный контекст и короткая инструкция, без примеров. Это полезно для автоматизации обработки больших объемов текстовых данных, где задача очевидна.
- "Проанализируй следующие отзывы о продукте и выдели основные позитивные и негативные моменты:" далее копируете нужный текст для анализа.
Используется, когда задача сложная или трудно сформулировать точную инструкцию. Для этого предоставляются несколько примеров решений, и на основе них модель выполняет похожую задачу.
- Пример 1: "Отзыв 1: 'Отличный продукт, долго служит!' — Позитивный отзыв. Отзыв 2: 'Неудобный интерфейс, не работает с новыми версиями ОС.' — Негативный отзыв. Пример 3: 'Прекрасная поддержка, быстрая доставка!' — Позитивный отзыв."
- Запрос: "Теперь обработай следующий отзыв: 'Долго думал, покупать или нет, но оказалось, что вещь отличная.'"
3. R-T-F (Role — Task — Format)
В этом методе задается конкретная роль, задача и формат ответа, который требуется получить. Это помогает модели точно понимать контекст и форматирование ответа. Самый частый формат запроса для работы с текстами (их создание, перевод, редактура и пр.).
- "Ты — маркетолог в крупной компании. Разработай стратегию по продвижению нового продукта для корпоративных клиентов в сегменте B2B. Включи 3 ключевых шага, сроки и подходы к коммуникации."
4. T-A-G (Task — Action — Goal)
Здесь акцент на задаче, действиях и цели. Необходимо не только задать вопрос, но и указать, какого результата хочется достичь.
- "Проанализируй результаты опроса среди студентов о качестве курсов, выяви проблемы и предложи действия для увеличения удовлетворенности на 15% за следующий месяц:" далее вставляете данные опроса (подробности такой операции еще описаны ниже).
5. B-A-B (Before — After — Bridge)
Метод помогает выстроить запрос, начиная с текущей ситуации (Before), желаемого результата (After) и перехода к нему (Bridge).
- "На данный момент наш сайт получает меньше трафика, чем конкуренты. Мы хотим увеличить количество посетителей на 25% за следующий квартал. Какие шаги необходимо предпринять для достижения этой цели?" далее вставляете данные статистики сайта (а можно обойтись просто запросом, без данных, и тогда получить список типовых действий для решения задачи).
6. R-I-S-E (Role — Input — Steps — Expectation)
Этот метод структурирует запрос с акцентом на роль, вводные данные, шаги и ожидаемый результат. Подходит для создания пошаговых инструкций и подробных рекомендаций.
- "Ты — консультант по цифровым стратегиям. У нас есть проект по созданию нового сайта для стартапа в сфере SaaS. Приведи пошаговый план, который поможет увеличить конверсии с 2% до 5% в течение 6 месяцев. Укажи действия и метрики для оценки прогресса."
Когда вы начинаете работать с этими сервисами, важно понимать, что фреймворки для построения запросов — это не универсальные решения, а скорее инструмент, который помогает структурировать мысль и повысить точность взаимодействия с ИИ. Эти подходы можно рассматривать как здравый смысл, организованный в доступную форму. Главное здесь — четко формулировать задачу, грамотно расставлять акценты и понимать, какой результат вы хотите получить.
Вот несколько дополнительных рекомендаций по работе с моделями:
- Контекст имеет значение. Чем больше точного контекста вы предоставите модели, тем более релевантные ответы получите. Лучше на английском, т.к. основной объем базы для обучения - на английском, но русский тоже работает.
- Будьте конкретными. Избегайте двусмысленностей. Чем чётче ваша формулировка, тем эффективней ИИ сможет обработать запрос.
- Не стесняйтесь уточнять. Если модель дает неполный или не совсем точный ответ, переформулируйте запрос или уточните, что именно нужно изменить в ответе.
- Используйте простые формулировки. Модели, как ChatGPT, работают лучше, когда запросы понятны и не перегружены сложными структурами. Чем проще и яснее запрос, тем лучше результат. Постарайтесь без сложноподчиненных предложений и деепричастных оборотов. Пишите в стиле Хемингуэя :)
Практические примеры использования моделей ИИ
Начнем с азов - попросим модель провести для нас некоторые виды анализа.
Выводы для компании по итогам проведенного PEST-анализа
Примерно так мог бы выглядеть упрощенная матрица PEST для, например, оператора ЦОД:
Давайте, попросим модель проанализировать эти данные:
Действуй как консультант по рынку ЦОД России :: опирайся на таблицу PEST-анализа, которую тебе предоставлю ниже :: проанализируй ее и сделай выводы для оператора ЦОД, который работает на территории России :: используй только данные из таблицы, используй все предоставленные данные, ничего не убирай и сам не отбавляй :: ответ дай краткий, по существу :: таблица для анализа:
Фактор Оценка Комментарий Политические факторы Государственная поддержка отрасли (включая субсидии и программы поддержки ЦОД) 7/10 Поддержка со стороны государства важна для развития инфраструктуры и локализации данных, но уровень поддержки зависит от ситуации в стране. Политическая нестабильность (санкции, международные отношения) 6/10 Ограничения на международное сотрудничество могут замедлить развитие и модернизацию ЦОД, усложнив импорт технологий. Трансформация законодательства по защите данных (локализация данных, новые требования) 9/10 Новые требования о хранении данных на территории России увеличивают потребность в локальных ЦОД. Влияет на технологическую и юридическую составляющие работы ЦОД. Экономические факторы Рост спроса на услуги ЦОД (цифровизация, увеличение объемов данных) 8/10 Спрос на услуги ЦОД растет благодаря увеличению объемов данных, обработке и хранению информации. Цифровизация госструктур и бизнеса ускоряет этот процесс. Рост затрат на энергообеспечение ЦОД (увеличение цен на энергоносители) 7/10 Рост цен на энергоресурсы увеличивает эксплуатационные расходы ЦОД, что требует поиска новых решений по энергоэффективности. Инвестиции в инфраструктуру (новые мощности, модернизация старых ЦОД) 7/10 Развитие и модернизация инфраструктуры ЦОД требует больших вложений, однако при правильно организованном процессе возврат этих вложений быстрый. Социальные факторы Рост удаленной работы и дистрибуции труда (потребность в хранении и обработке данных) 6/10 Увеличение числа удаленных сотрудников стимулирует спрос на локальные ЦОД для хранения данных, хотя тенденция может быть локальной. Изменения в потребительских предпочтениях (сегментированные услуги для разных типов бизнеса) 5/10 Для малых и средних предприятий растет спрос на специализированные услуги ЦОД, но это не всегда массовая потребность. Рост спроса на локализацию данных (по законодательным требованиям) 8/10 Требования по хранению данных на территории России повышают необходимость в локальных ЦОД, что стимулирует спрос на услуги. Технологические факторы Развитие облачных технологий и виртуализации (гибкость ЦОД) 9/10 Прогресс в области облачных технологий способствует расширению функционала и гибкости ЦОД, улучшая их использование для различных типов клиентов. Переход к более эффективным системам охлаждения и управления энергией 8/10 Внедрение более эффективных систем охлаждения и управления энергией позволяет снизить эксплуатационные затраты и поддерживать стабильность работы ЦОД. Кибербезопасность и защита данных (защита от угроз и утечек) 9/10 В условиях роста угроз для безопасности данных ЦОД обязаны внедрять новейшие системы защиты информации, что становится необходимостью.
- Задана роль (консультант по определенному рынку) - модель теперь понимает, в каком русле давать ответ.
- Мы задали контекст - указали на вид анализа, описали рынок, территорию (не мир, а именно Россия).
- Дальше - интересней, мы говорим, что использовать данные только из таблицы и ничего не удалять и не добавлять. Что это??? Это особенность работы текущих моделей ИИ - они склонны упрощать предоставленные данные и периодически теряют вводные. Так же, в целях, возможно, экономии вычислительных ресурсов, они как бы "упрощают" ответы и могут выбрасывать целые смысловые блоки. Так же, они легко в ваши данные могут "подмешать" чужие данные или информацию прошлых лет. Этой инструкцией мы как бы очерчиваем ареал доступных данных (это не гарант отсутствия "бреда" от ИИ, но точность ответов повышает).
- Далее - просто копи-паст самой таблицы (выделил ячейки в Excel и вставил в диалоговое окно модели). Модель отлично этот кусок текста понимает, надо только ей указать, что это таблица. Лайфхак - если есть подозрение, что модель может понять вашу таблицу неверно (а такое бывает) следующим сообщением попросите ее показать введенные данные в виде таблицы. И проверьте итог.
Ответ ChatGPT (немного многословно получилось):
Для оператора ЦОД, работающего в России, на основе PEST-анализа можно сделать следующие выводы:
- Политические факторы:
- Государственная поддержка: Оператору стоит быть готовым к изменяющимся условиям, так как уровень государственной поддержки зависит от политической ситуации в стране. Важно отслеживать изменения в государственной политике, чтобы воспользоваться возможными субсидиями или программами поддержки.
- Политическая нестабильность: Санкции и ограничения на международное сотрудничество могут повлиять на импорт технологий и замедлить модернизацию ЦОД. Оператору следует развивать внутренние технологии и искать альтернативных поставщиков для минимизации зависимости от иностранных решений.
- Трансформация законодательства: Введение новых требований по локализации данных увеличивает спрос на локальные ЦОД, что открывает возможности для операторов. Нужно следить за законодательными изменениями, чтобы оперативно адаптировать бизнес под новые требования.
- Экономические факторы:
- Рост спроса на услуги ЦОД: Цифровизация и увеличение объемов данных создают возможности для расширения бизнеса. Оператору стоит инвестировать в новые мощности и расширение инфраструктуры, чтобы удовлетворить растущий спрос.
- Рост затрат на энергообеспечение: Увеличение цен на энергоносители повышает эксплуатационные расходы. Оператору следует инвестировать в энергоэффективные технологии и системы охлаждения для снижения затрат и повышения рентабельности.
- Инвестиции в инфраструктуру: Развитие и модернизация ЦОД требует значительных вложений, но с правильно организованным процессом возврат этих вложений быстрый. Оператору следует планировать долгосрочные инвестиции в обновление инфраструктуры.
- Социальные факторы:
- Рост удаленной работы: Увеличение числа удаленных сотрудников увеличивает потребность в локальных ЦОД. Оператору стоит акцентировать внимание на обслуживании удаленных организаций, предлагая им гибкие решения для хранения и обработки данных.
- Изменения в потребительских предпочтениях: Для малых и средних предприятий растет спрос на специализированные услуги ЦОД, но это может быть нишевым рынком. Оператору стоит диверсифицировать предложения для различных типов бизнеса, ориентируясь на более крупные сегменты.
- Рост спроса на локализацию данных: В ответ на законодательные изменения растет потребность в локальных ЦОД. Оператору стоит развивать свои локальные мощности и предлагать решения, соответствующие требованиям законодательства.
- Технологические факторы:
- Развитие облачных технологий и виртуализации: Прогресс в облачных технологиях способствует расширению функционала ЦОД. Оператору стоит внедрять и развивать облачные решения, чтобы повысить гибкость и привлекательность услуг для разных типов клиентов.
- Переход к более эффективным системам охлаждения: Внедрение энергоэффективных систем охлаждения снижает эксплуатационные расходы. Оператору следует инвестировать в эти технологии, чтобы повысить свою конкурентоспособность.
- Кибербезопасность: В условиях роста угроз безопасности данных, ЦОД должны внедрять передовые системы защиты информации. Это не только важный аспект для обеспечения безопасности клиентов, но и важный фактор конкурентоспособности на рынке. Оператору нужно сосредоточиться на повышении уровня защиты данных.
В принципе, даже неплохо. С этим уже можно работать. Идем дальше.
Ну что же, попросим модель провести не просто обработку предоставленных данных, а полностью провести анализ самостоятельно. Погнали.
Действуй как эксперт и аналитик рынка ЦОД России - проведи SWOT-анализ отрасли ЦОД России :: используй доступные тебе данные за 2024 и 2023 года :: опирайся только на достоверные источники данных (RBC, CNews, TAdviser, Ассоциацию ЦОД России, ИКС-Медиа и пр.) :: используй самые критические факторы, которые максимально сильно влияют на отрасль :: для анализа слабых и сильных сторон используй типовой российский ЦОД (из списка "ЦОДы России") :: ответ дай в формате таблицы :: используй краткие и конкретные формулировки
- Задали роль. Думаю, тут уже все понятно.
- Задали рынок, регион, года. Года - это важно, я использовал платную версию ChatGPT, но например в работе с DeepSeek можно встретить ограничение по годам, т.е. каких-то данных может просто не быть. И если не указать рамки, то модель, как калькулятор, вам все посчитает и ответит... но по смешанным данным 2010 до 2020 года, например.
- Указание на источники информации - если возможно, лучше напрямую указывать источник, т.к. модели могут опираться на некорректные данные, полученные из сомнительных источников.
- Попросили дать ответ в виде таблицы. Иногда это бывает полезно.
Для сравнения, вот ответ на тот же промпт от DeepSeek:
Видим, что ответы примерно совпадают, но вот вывод информации сделан по-разному, дополнительно, DeepSeek указал источники (ChatGPT тоже умеет их указывать, но по дополнительному запросу или при переключении в режим поиска - WEB).
Идем дальше. Попробуем что-то более утилитарное.
Построение и управление воронкой продаж, анализ показателей конверсии
Представим, что вы новый директор по маркетингу оператора услуг ЦОД и вам надо помочь коллегам наладить систему продаж. Усложним задачу - у вас нет опыта именно в этом сегменте, но вы опытный маркетолог и в принципе, не проблема разобраться... с небольшой помощью от наших моделей.
Действуй как новый директор по маркетингу одного из российских операторов услуг ЦОД :: тебе надо построить и управлять воронкой продаж, проводить анализ показателей конверсии :: что нужно для этого? Дай краткий ответ
Для построения и управления воронкой продаж оператора ЦОД в России, необходимо:
- Определить целевую аудиторию и сегменты рынка (крупные корпорации, госструктуры, малый и средний бизнес).
- Создать воронку продаж с этапами: привлечение (SEO, контент, реклама), интерес (демо, консультации), оценка (предложения, юридические вопросы), решение (заключение сделки) и лояльность (повторные продажи).
- Анализировать конверсии: отслеживать метрики (стоимость привлечения клиента, средний срок сделки, конверсии на каждом этапе).
- Использовать CRM-системы для мониторинга взаимодействий с клиентами и оптимизации процессов.
- Автоматизировать маркетинг (email-рассылки, таргетинг).
- Собирать обратную связь от клиентов для улучшения процесса и работы с возражениями.
Основной фокус — на аналитике и постоянной оптимизации каждого этапа воронки для повышения конверсии и сокращения времени на закрытие сделки.
Ну что же, если бы это был как ответ на аналогичный вопрос на собеседовании, то вполне приемлемо. Для практического применения ответ, по-моему, очень общий, но мы и не ставили целью получить глубокую проработку вопроса. Но это возможно - надо каждый из предложенных пунктов начать прорабатывать: предоставлять сырые данные (например, аналитика продаж, трафика и пр.), задавать уточняющие вопросы, описывая ситуацию уже в вашем конкретном бизнесе.
Вот ответ на аналогичный запрос от DeepSeek:
Для построения и управления воронкой продаж в ЦОД:
- Этапы воронки: Осведомленность → Интерес → Рассмотрение → Решение → Удержание.
- Инструменты: CRM (Bitrix24, amoCRM), аналитика (Google Analytics), маркетинговые каналы (реклама, SEO, email).
- Метрики:
- Осведомленность: CTR, посещаемость.
- Интерес: конверсия в лиды.
- Рассмотрение: запросы КП, время решения.
- Решение: конверсия в клиенты.
- Удержание: NPS, upsell.
- Действия:
Рекомендации: Автоматизируйте процессы, анализируйте данные, персонализируйте коммуникации, обучайте команду.
Надо отметить, что воронка от ChatGPT мне лично показалась более рабочей. Но сам по себе ответ так же неплох. Как мне видится, обе модели не донесли нюансы маркетинга именно на рынке услуг ЦОД. Хотя ChatGPT предложил более развернутую воронку, а это важно, так как цикл продаж может быть долгим и требуется более глубокая коммуникация на разных стадиях. Так же чат ChatGPT указал на важный этап для рынка - лояльность, DeepSeek ограничился "удержанием".
Анализ продаж
Теперь рассмотрим задачу анализа продаж. Для простоты, будем опираться на эти данные (пример):
Действуй как коммерческий директор компании по продажам серверного оборудования :: твои клиенты - компании сегмента B2B :: тебе надо выявить точки роста продаж при ограниченных ресурсах (т.е. надо выявить ключевую точку приложения усилий) :: дай краткий ответ :: таблица для анализа: Показатели воронки Q1 2024 Q2 2024 Q3 2024 Q4 2024 Итог 2024 Охват (Количество контактов с потенциальными клиентами) 1200 1300 1250 1400 5150 Захват (Лиды) 120 156 138 182 596 Прогрев (Встречи и демонстрации) 500 600 550 650 2300 Продажа (Заключение договоров поставки) 100 110 105 120 435 Отгружено (Сделки, по которым отгрузка состоялась) 85 93 85 90 353 Сумма отгузки, млн.руб. 120 156 138 180 594 Повторная продажа (Повторные сделки с существующими клиентами) 20 22 21 24 87 Лояльность (Удержание клиентов) 24% 24% 25% 27%
- Определили роль.
- Указали сегмент.
- Поставили задачу, что же мы хотим от анализа.
- Предоставили таблицу в текстовом виде.
Ключевые точки роста при ограниченных ресурсах:
- Улучшение конверсии на этапе Захвата (Лиды): Повышение качества лидов и их квалификация для увеличения конверсии в дальнейшие этапы воронки.
- Оптимизация этапа Прогрева (Встречи и демо): Повышение эффективности встреч и демонстраций для ускорения перехода к продаже.
- Рост повторных продаж: Акцент на существующих клиентах с предложением дополнительных услуг или апсейлом для увеличения дохода.
- Увеличение удержания клиентов: Улучшение качества обслуживания и программ лояльности для повышения уровня лояльности и долгосрочных отношений.
Основное внимание стоит уделить повышению конверсии в лидах и росту повторных продаж.
Ну что же, вполне себе понятный ответ. Рекомендация тоже по делу. Далее можно продолжить копать глубже и попросить модель предложить варианты, как можно повысить конверсию и пр.
Анализ и точка роста:
- Проблема: Низкая конверсия из встреч в договоры (18.9%).
- Приоритет: Увеличение конверсии "Прогрев → Продажа".
- Действия:
- Улучшить качество презентаций и демо.
- Обучить менеджеров по продажам навыкам закрытия сделок.
- Внедрить систему быстрого согласования договоров.
- Эффект:
Фокус: Максимальный результат при минимальных затратах.
Ответ очень краткий :) но исчерпывающий. DeepSeek детектировал основную проблему (конверсия в договоры), могу предположить, что даже верно детектировал - на этом этапе в работу с клиентом уже вложено много и хорошо бы эти инвестиции начать отбивать в первую очередь (я начал бы с лояльности, но она и так растет).
ChatGPT рекомендовал сосредоточиться на более раннем этапе. Но как мы видим, там не все так просто - судя по цифрам, на этапе "Прогрев" собираются так же лиды прошлых периодов (лидов меньше, чем прогревов). Возможно, стоит добавить еще один этап - показывающий переход "Лиды-Прогрев" текущего квартала и прошлых кварталов. Поэтому тут рекомендация ChatGPT как минимум требует уточнений.
Теперь, давайте, давайте решим задачу попроще. Да и статью уже пора завершать.
Написание пресс-релиза
Итак, компания реализовала проект и надо выпустить пресс-релиз, сделать новость на сайт, в ТГ и пр.
Обычно, это задача штатного копирайтера, который по тезисам технарей-продавцов-проджектов пробует собрать и упорядочить факты, уложить все это в структуру и сделать текст немного "продающим".
Посмотрим, как из рассыпухи фактов о проекте получить стройный документ. Например, ваша компания реализовала проект построения микро-ЦОД для Новопупинского металлообрабатывающего завода (название вымышленное), вот, что есть на входе (по итогам интервью с главным инженером компании):
Зачем нужен микро-ЦОД: после проведения перевооружения, на предприятии запущенно несколько новых линий со станками ЧПУ; надо хранить и обрабатывать данные локально, обеспечивая оперативный доступ и минимизируя задержки; экономия (в долгосрочной перспективе) на внешних облачных сервисах; для резервирования и обеспечения бесперебойной работы критичных систем, таких как ERP, MES (системы управления производством), SCADA и другие.
Параметры вашего ЦОДа. Площадь: 40 м².Помещение: в специально оборудованном помещении внутри завода, на отдельной платформе.Мощность: 60 кВт. Микро-ЦОД может подключен к городской электросети. Резервное питание (UPS): До 30–50 минут работы от 2х дизельных генераторов. Система с воздушным охлаждением. Обычная рабочая температура — 20-25°C с допустимыми колебаниями в пределах 18-27°C. Энергоэффективность: Показатели PUE (Power Usage Effectiveness) в районе 1.2–1.4. Скорость подключения: 1–10 Гбит/с (в зависимости от потребностей предприятия и приложений). Есть резервные каналы и несколько сетевых интерфейсов для повышения отказоустойчивости. Возможность использовать виртуализированные ресурсы для улучшения гибкости и распределения нагрузки.
Безопасность обеспечивается: Стальные двери, системы видеонаблюдения, контроль доступа, система сигнализации. Система защиты от пожара Novec. Защита от сбоев в сети - использование UPS, датчиков для мониторинга температуры и влажности. Стандартные rack-серверы. Хранилище данных: До нескольких десятков терабайт на базе SSD. Системы с многоядерными процессорами Intel Xeon с объёмом ОЗУ до 1-2 ТБ.
Хватит пока :) итак, надо из этого собрать что-то вразумительное для отправки редакторам профильных СМИ.
Действуй как корпоративный директор по PR компании "Микро-ЦОДы в массы" :: тебе необходимо написать пресс-релиз о реализации проекта построения микро-ЦОД для Новопупинского металлообрабатывающего завода :: используй структуру классического пресс-релиза, заголовок сделай кликбейтным и привлекающим внимание :: целевая аудитория - ИТ-директора промышленных предприятий и генеральные директора :: покажи привлекательность решения для бизнеса, при этом показать выгоду сотрудничества с твоей компанией :: используй эти тезисы: + скопированные тезисы, которые были выше.
Заголовок: Новопупинский металлообрабатывающий завод запускает микро-ЦОД для повышения эффективности производства и снижения издержек
Москва, 15 февраля 2025 года — Компания "Микро-ЦОДы в массы" завершила проект по созданию микро-ЦОД для Новопупинского металлообрабатывающего завода. Это решение обеспечит локальную обработку данных, минимизируя задержки и повысив производительность при работе с новыми ЧПУ-станками.
Зачем заводу микро-ЦОД?
Микро-ЦОД решает несколько ключевых задач для бизнеса:
- Обработка данных в реальном времени: Локальная инфраструктура ускоряет обработку данных от новых станков и систем, повышая оперативность работы.
- Снижение затрат на облачные сервисы: Локальное решение позволяет уменьшить зависимость от облачных провайдеров и снизить долгосрочные расходы.
- Обеспечение бесперебойной работы критичных систем: Микро-ЦОД гарантирует стабильную работу ERP, MES, SCADA и других важных систем.
Характеристики микро-ЦОД
- Площадь: 40 м², расположение внутри завода.
- Мощность: 60 кВт, достаточная для всех критичных систем.
- Охлаждение: Воздушное, с рабочими температурами 20-25°C.
- Резервное питание: 2 дизельных генератора, до 50 минут.
- Энергоэффективность: PUE 1.2–1.4.
- Скорость подключения: До 10 Гбит/с.
- Безопасность: Современные системы защиты, включая видеонаблюдение и защиту от пожаров.
Преимущества для бизнеса
- Снижение затрат на облачные решения.
- Повышение производительности благодаря быстрому доступу к данным.
- Гарантия бесперебойной работы критичных систем.
- Высокая безопасность данных с применением надежных решений по защите.
Почему "Микро-ЦОДы в массы"?
Компания предоставляет эффективные решения для локальной обработки данных, которые соответствуют требованиям современного производства и обеспечивают надежность работы бизнеса.
- Телефон: +7 (495) 123-45-67
- Email: press@micro-cods.ru
- Сайт: www.micro-cods.ru
Как черновик - нормально. Текст немного "квадратный", а некоторые обороты откровенно неграмотные, но с ним можно работать - править всегда проще, чем создавать "с нуля". Видно, что некоторые пункты модель приняла почти "как есть" без переделки и адаптации. Но по практике скажу, что если попросить модель о доработке текста (дополнить фактами с рынка, поменять tone-of-voice, не использовать так много буллетов и пр.), то может получиться вполне читабельный текст.
А что же нам приготовил DeepSeek?
Заголовок:
"Микро-ЦОД для Новопупинского металлообрабатывающего завода: как локальное решение сэкономило миллионы и повысило эффективность производства"
Подзаголовок:
Компания "Микро-ЦОДы в массы" реализовала проект построения микро-ЦОД для Новопупинского металлообрабатывающего завода, обеспечив надежное хранение данных, бесперебойную работу критичных систем и значительную экономию на облачных сервисах.
Дата и место:
Новопупинск, 15 октября 2024 г.
Основной текст:
Компания "Микро-ЦОДы в массы" завершила проект построения микро-ЦОД для Новопупинского металлообрабатывающего завода. Решение было разработано с учетом специфики промышленного предприятия, где после перевооружения были запущены новые линии со станками ЧПУ, требующие локального хранения и обработки данных для минимизации задержек и обеспечения оперативного доступа.
Зачем заводу понадобился микро-ЦОД?
- Локальная обработка данных: Для обеспечения быстрого доступа к данным станков ЧПУ и производственных систем.
- Экономия на облачных сервисах: Снижение затрат на внешние облачные решения в долгосрочной перспективе.
- Резервирование и бесперебойная работа: Обеспечение отказоустойчивости критичных систем, таких как ERP, MES, SCADA и других.
- Площадь: 40 м² в специально оборудованном помещении завода.
- Мощность: 60 кВт с возможностью подключения к городской электросети.
- Резервное питание: До 30–50 минут работы от 2 дизельных генераторов.
- Энергоэффективность: PUE (Power Usage Effectiveness) — 1.2–1.4.
- Скорость подключения: 1–10 Гбит/с с резервными каналами для повышения отказоустойчивости.
- Хранилище данных: До нескольких десятков терабайт на базе SSD.
- Производительность: Многоядерные процессоры Intel Xeon с объемом ОЗУ до 1-2 ТБ.
- Физическая защита: стальные двери, видеонаблюдение, контроль доступа.
- Пожарная безопасность: система Novec.
- Защита от сбоев: UPS, датчики мониторинга температуры и влажности.
- Гибкость: Возможность использования виртуализированных ресурсов для распределения нагрузки.
- Надежность: Бесперебойная работа критичных систем даже в случае сбоев.
- Экономия: Снижение затрат на облачные сервисы и повышение энергоэффективности.
- Опыт реализации проектов для промышленных предприятий.
- Индивидуальный подход к каждому клиенту.
- Гарантия качества и поддержки 24/7.
Цитата:
"Мы гордимся тем, что наш микро-ЦОД стал ключевым элементом цифровой инфраструктуры Новопупинского завода. Это решение не только повысило эффективность производства, но и обеспечило долгосрочную экономию для предприятия", — отметил [Имя Фамилия], корпоративный директор по PR компании "Микро-ЦОДы в массы".
Контактная информация:
Для получения дополнительной информации обращайтесь: [Имя Фамилия] Должность Компания "Микро-ЦОДы в массы" Телефон: +7 (XXX) XXX-XX-XX Email: pr@micro-cod.ru Сайт: www.micro-cod.ru
Примечание: Пресс-релиз доступен для публикации. Дополнительные материалы и интервью доступны по запросу.
Примечательно, что DeepSeek встроил прямую речь, это хорошо, сразу повышает интерес к материалу. Но в общем, не сильно отличается от ChatGPT - так же требует доработки и достаточно серьезной. Или продолжения промптинга для улучшения до приемлемого уровня.
В завершении
В конце концов, если вы хотите вывести маркетинг на новый уровень, ChatGPT и DeepSeek — это отличные инструменты. Эти инструменты не только помогут ускорить рутинные задачи, но и откроют новые возможности для глубокого понимания потребностей клиентов и адаптации ваших кампаний. Конечно, ИИ — это здорово, но в будущем победит не ИИ, а те, люди, которые умеют его правильно использовать. Умение работать с такими инструментами — это суперсила 21 века!
Желаю вам удачи в создании успешных и эффективных промптов. Пусть ваш маркетинг будет настолько умным, насколько это возможно!