Рабочий стол директора по маркетингу в 2026: инструменты, которые реально работают

500-600 долларов в месяц на подписки. Три года экспериментов. Сотни протестированных сервисов. И знаете что? 90% из них - мусор. Красивые лендинги, обещания "нажал кнопку - всё готово", а внутри переупакованный ChatGPT с наценкой.

Я собрал набор инструментов, которым реально пользуюсь каждый день. Вся команда агентства работает через нейросети - аккаунты, дизайнеры, бухгалтерия, юристы. Обучение работе с нейросетями у нас не курс на выходных, а ежедневная практика. И сегодня расскажу весь workflow без прикрас.

Митинги: как перестать тратить время на протоколы

Мы все слишком много болтаем через Zoom и Google Meet. Транскрибация нужна, но большинство сервисов делают её криво.

Я использую Spark Mail - да, почтовый клиент. 60 долларов в год, встроенный транскрибатор включается автоматически при любом звонке. Готовый транскрипт плюс summary (summary обычно игнорирую - слишком поверхностное).

TLDV не рекомендую. Некачественные транскрипты, кривое summary, куча ограничений, постоянно выбивает подписку.

Granola - отдельный респект. Раньше только английский, теперь есть русский. 30-60 бесплатных митингов в месяц. Можно делать заметки во время звонка, потом он собирает всё вместе с транскриптом. За 15 долларов в месяц - идеально.

Если не хотите платить вообще ничего - Google AI Studio. Бесплатно. Закидываете аудио или видео с Google Drive, просите вывести транскрипт или summary. Работает. Нужен VPN из стран с ограничениями.

Почему Google AI Studio особенно хорош? Окно контекста в миллион токенов. Для сравнения: у ChatGPT или Claude - около 120-200 тысяч. Часовые записи обрабатывает без проблем. Видео понимает, эмоции на лицах может разобрать, таймкоды найдёт.

Notebook LM от Google - другой уровень. Загружаете туда все ваши транскрипты за год. Потом спрашиваете: "На какой встрече в марте Маша обещала сделать презентацию?" Найдёт, даст цитату, покажет источник. Наши юристы хранят там законодательство разных стран и сверяются с ним.

Research: три источника вместо одного

Perplexity все хвалят. Я им почти не пользуюсь.

Серьёзно. Для бытовых запросов типа "что приготовить из морковки" - отлично. Для глубокого исследования рынка - слишком поверхностный и самоуверенный. Галлюцинирует в 20% случаев минимум. Проверял: закидываешь его же ответ в новый чат с просьбой найти ошибки - находит кучу выдумок.

Мой workflow для серьёзного research:

Шаг 1. Не пишу промпт сам. Иду в Claude или ChatGPT, говорю: "Напиши мне промпт для research LLM про такой-то рынок, таких-то конкурентов, такую-то аудиторию". Даю весь контекст потоком сознания. Диктую через SuperWhisper - транскрибирует моментально.

Шаг 2. Один и тот же промпт отправляю в три места:

• Claude с включённым Research (через плюсик) - нестандартное мышление, находит то, что не спрашивал, но идеально ложится в задачу
• ChatGPT с Deep Research - работает долго, минут 20, но копает глубоко. Отчёты сухие, академичные
• Parallel AI - выглядит страшно, для разработчиков. Но режим web agent research выдаёт невероятную аналитику по цифрам и академическим источникам

Шаг 3. Три готовых отчёта загружаю в Notebook LM. Создаю отдельный блокнот, закидываю PDF или markdown. И дальше общаюсь с этой базой: что думают про конкурентов, где пересечения, где расхождения.

70% информации совпадёт. Но эти 30% разности дают невероятный прирост качества.

Excel и данные: забудьте про формулы

Claude for Excel - бета, работает нестабильно, доступен на подписке Max. Но когда работает - магия. Даёте сырую выгрузку из рекламного кабинета, говорите: "Построй понятный визуальный отчёт, покажи провалы по дням, сформатируй красиво". Через пару минут - готовый дашборд с графиками.

Google Colab - для тех, кто работает с чистыми датасетами (выгрузки из Google Analytics, воронки, поведение пользователей). Встроенный Gemini создаёт Python-скрипты, исполняет их, смотрит результат, делает следующий шаг. Попросите провести RFM-анализ или кластеризацию - сделает, даже графики нарисует.

Обычный ChatGPT тоже работает с таблицами. На платной подписке включаете Extended Thinking, закидываете Excel, просите обработать. Сейчас он умеет выводить готовые docx и pptx файлы. Внутри засунули те же skills, что придумал Claude.

Презентации: два часа вместо дня

Gamma - единственный адекватный генератор презентаций на рынке. Для ситуации "5 минут до встречи" подходит. Но стиль будет не ваш.

Я делаю иначе. Nano Banana Pro (Gemini Image) через Freepik или Krea. Подписка около 200 долларов в год, 1000 картинок в месяц бесплатно.

Презентация на 15 слайдов за 2 часа. Без дизайнера. Полностью сгенерированные визуалы в едином фирменном стиле, графики, тексты - всё. Создал специальный skill (об этом ниже), который знает, как форматировать слайды, какие правила соблюдать. Описываю что нужно, он делает.

Записал отдельный вебинар на полтора часа, где показываю весь процесс: [ссылка на cards.aimasters.me].

Синтетические персоны: тестируйте идеи до исследований

Когда накапливаются данные из кастдевов, анкет, фокус-групп, отзывов в App Store - их можно превратить в синтетическую персону. Загружаете массив в Notebook LM, просите создать детальный портрет: Маша, 32 года, замужем, как относится к продукту, какие убеждения, цели.

Потом этот промпт с персоной закидываете в ChatGPT или Claude: "Теперь ты Маша, отвечай как она". И спрашиваете: "Вот два креатива, какой тебе ближе? Вот новая фича, понятна ли она тебе? Будешь пользоваться?"

Исследования показывают: хорошо составленная синтетическая персона даёт ответы, совпадающие с реальными на 60-80%. На безрыбье и рак рыба - это гораздо быстрее трёхмесячного исследования.

Источник данных, который все игнорируют - Telegram. Находите группу любителей вашего продукта или конкурента. Экспортируете историю (три точки → Export Chat History, формат HTML, без фото). Конвертируете в markdown. Загружаете в Notebook LM. Спрашиваете: "Пять главных причин, почему люди жалуются на продукт". Кладезь.

Claude Code и Skills: программирование без программирования

Это главное. 90% моей работы идёт через Claude Code.

Выглядит как терминал. Пугает. Не должно.

Установить просто. Скачиваете Warp - умный терминал с AI внутри. Открываете, включаете AI mode, говорите: "Помоги мне установить Claude Code" и вставляете команду с официальной страницы. Warp сам всё сделает - зайдёт на сайт, прочитает инструкции, выполнит установку.

После установки авторизуетесь через подписку (Pro за 20 долларов или Max за 200). И дальше работаете как с коллегой.

"Какие задачи на сегодня?" - он лезет в подключённый Todoist, выводит список. "Что мне Маша написала в Telegram?" - читает переписку, делает summary. "Подготовь ответ на этот бриф" - берёт шаблоны, цены, подходы агентства, собирает коммерческое предложение.

Подключение внешних сервисов - через MCP (Model Context Protocol). Есть коннекторы для Todoist, Notion, Gmail, календаря, Telegram, Facebook Ads. Гуглите "MCP [название сервиса]", копируете ссылку, говорите Claude: "Помоги мне это настроить". Он сам разберётся.

Skills - это программы для AI

Skill - набор инструкций, примеров, референсов, упакованный в папку. Индексный файл сверху говорит: если нужно это - смотри туда, если это - сюда.

У меня есть skill Agency со всей экспертизой команды: как обрабатываем запросы, какие цены, реквизиты, как работают аккаунты, как подходим к креативу, как исследуем. Приходит тендерный запрос - говорю "Use agency skill и подготовь ответ на этот бриф". Ухожу пить кофе. Через 5 минут готово КП, сопроводительное письмо, Excel с ценами.

Раньше такое занимало полдня. Многие запросы игнорировали - "нет ресурсов". Сейчас ответить не проблема.

Skill можно передать коллеге. Скачал, установил - работает. Вся ваша экспертиза клонируется. Новичок, который пришёл месяц назад, получает доступ к накопленным знаниям.

Для создания skills есть встроенный skill creator. Мета, но работает.

Базовые правила, которые все игнорируют

Перестаньте думать, что вы самый умный в комнате. Вместо того чтобы писать промпты - попросите AI задать вам вопросы. "Ты эксперт, мне нужна помощь. Задавай вопросы по одному, пока не поймёшь мою ситуацию. Потом дай рекомендации."

Общайтесь как с коллегой. Принёс плохой результат - "вот это хорошо, вот это переделывай, потому что..." Не "этот инструмент не работает", а "давай доработаем".

Дожимайте. У всех одинаковый ChatGPT. Результаты разные, потому что одни останавливаются на первом ответе, другие привносят свою экспертизу, видение, подход.

---

Ссылки:

• Spark Mail
• Granola
• Google AI Studio
• Notebook LM
• Claude
• Parallel AI
• Warp Terminal
• Claude Code документация
• Freepik
• Gamma