Своя база знаний директолога и ИИ-ассистент по ней

#Зачем директологу своя база знаний

Нейросеть «из коробки» знает Директ в общих чертах и часто устаревше. Ваши материалы знают другое: какие минус-слова сработали в септиках, почему в стоматологии модерация отклонила текст, какую структуру кампаний вы ставили кадровому агентству и что из этого вышло. Ассистент по собственной базе отвечает этим опытом.

Где это экономит время:

• Подготовка к переговорам с клиентом из новой ниши: ключи, объявления, типовые проблемы — из прошлых разборов.
• Онбординг помощника: вместо «спроси меня» — «спроси базу».
• Повторяющиеся вопросы клиентов и учеников: «отключать ли это объявление», «почему растёт цена заявки».
• Отчёты и аудиты по шаблону — вместе с ИИ-отчётностью.

#Что сохранять в базу

• Аудиты кабинетов и найденные ошибки.
• Разборы ниш: ключи, минус-слова, офферы, цены заявки.
• Расшифровки созвонов с клиентами и внутренних планёрок.
• Чек-листы, регламенты, шаблоны отчётов и медиапланов.
• Дневник гипотез: что меняли, когда, результат.
• Записи вебинаров и обучений, которые вы прошли, — в виде своих конспектов.

Пример из практики: одна школа директологов собрала в базу эфиры, интенсивы и аудиты примерно за пять лет. Расшифровки разбили на фрагменты, и по ним работает чат «спроси у курса». Тот же подход доступен одиночному специалисту — в меньшем масштабе.

#Как собрать: шаги

1. Соберите материалы в одно место — папку или облачный диск, по разделам: ниши, аудиты, созвоны, регламенты.
2. Расшифруйте аудио и видео. Сервисы транскрибации делают текст, тайм-коды и краткое содержание за минуты.
3. Обезличьте. Уберите названия компаний, имена, телефоны, суммы конкретных клиентов. Оставьте нишу, регион и цифры с контекстом.
4. Разметьте фрагменты: ниша, тема (семантика, стратегия, модерация, продажи), дата. Дата критична — интерфейс Директа и Метрики меняется несколько раз в год.
5. Подключите нейросеть с загрузкой собственных документов — в проекте или в отдельном ассистенте. Для большой базы используют поиск по фрагментам (подход RAG): модель сначала находит нужные куски, потом отвечает по ним.
6. Задайте инструкцию ассистенту: отвечать только по базе, указывать источник и дату, честно говорить «в базе нет».
7. Пополняйте регулярно — например, раз в неделю после созвонов и аудитов.

Пример ответа взят из нашего разбора ниши «септики» — так выглядит ответ, который опирается на конкретный материал, а не на общие слова.

#Как проверять ответы

• Ссылка на источник — обязательна. Нет ссылки — не используйте ответ.
• Сверка с актуальным интерфейсом. Если совет про конкретную кнопку или отчёт, проверьте его в кабинете. Метрика и Мастер отчётов заметно менялись — старые инструкции по аналитике могут быть неактуальны.
• Контрольные вопросы. Раз в месяц задавайте ассистенту 5–10 вопросов, ответы на которые вы точно знаете. Ошибается — правьте разметку или инструкцию.
• Решение принимает человек. Ассистент подсказывает, но стратегию аккаунта, созвон и ответственность перед клиентом он не заменит — об этом подробнее в статье ИИ-агент против директолога.

#Какие вопросы задавать ассистенту

Лучше всего работают вопросы с контекстом — ниша, регион, бюджет, симптом:

• «Кадровое агентство, Москва, заявки от соискателей вместо работодателей — что делали в прошлых аудитах?»
• «Стоматология: какие формулировки отклоняла модерация и чем их заменили?»
• «Цена заявки выросла на 40% за неделю — по каким шагам искали кампанию-виновника?»
• «Собери черновик отчёта клиенту по шаблону и цифрам из выгрузки».
• «Какие вопросы задать на первом созвоне с производителем окон?»

Вопрос без контекста — «как снизить цену заявки» — даст общий ответ, который вы и так знаете. Пусть ассистент сначала уточняет нишу и цель, если их нет в вопросе: это можно прописать в его инструкции.

Ниже 10 готовых вопросов к ассистенту по формуле «ниша + регион + бюджет + симптом» — для разных ниш.