DeepSeek — промпты для продвижения.

Подписывайтесь, на телеграм канал автора.

Весной 2025 года в Школе дизайна НИУ ВШЭ произошел эксперимент, который показал новую эру в образовании и креативных индустриях. На курсе по продвижению личного бренда 620 студентов-дизайнеров получили амбициозную задачу: заявить о себе в публичном поле через публикации на таких трастовых площадках, как VC.ru, Пикабу, Дзен и других. Ключевым помощником в этом масштабном проекте стал искусственный интеллект, и в особенности модель DeepSeek, доказавшая свою универсальность и эффективность в самых разнообразных задачах — от генерации идей до сложной SEO-оптимизации.

Результаты проекта впечатляют: все 620 студентов успешно сдали работы. Из них 235 кейсов (37,9%) получили отличные оценки от 8 до 10 баллов, демонстрируя высочайшее качество и профессионализм. Еще 385 работ (59,7%) были оценены как средние, что также свидетельствует о добротном уровне исполнения. Лишь около 15 проектов (2,4%) оказались менее выразительными. Публикации студентов активно появлялись на ведущих российских платформах: на VC.ru вышло около 96 кейсов, на Пикабу — порядка 35, остальные разместились на Дзене и других ресурсах. Этот успех стал возможен во многом благодаря интеграции AI-инструментов в творческий и аналитический процесс.

Студенты активно пользовались DeepSeek на всех этапах создания контента, превращая его из абстрактного инструмента в надежного партнера. Вот лишь некоторые из впечатляющих кейсов:

Полина Добрынина продемонстрировала, как нейросеть может стать полноценным соавтором при создании комплексной айдентики. Ей понадобился текст для статьи о разработке стиля для нового театра в эстетике Баухаус, включая лонгрид и веб-дизайн, посвященные Триадическому балету Оскара Шлеммера. С помощью DeepSeek она смогла описать весь процесс, подчеркивая использование простых геометрических форм, основных цветов и принципов движения в пространстве, характерных для Баухаус. Ее подробный промпт к DeepSeek звучал как задание эксперту:

💬 Prompt: «Ты — эксперт в сфере дизайна, ты умеешь писать статьи в интересном и увлекательном стиле... Напиши для меня текст, который описывает как я создавала айдентику бренда для нового театра в стиле Баухауза, а также создала для них лонгрид и веб-дизайн (лендинг) на тему Триадического балета...»

Анастасия Примаченко обратилась к DeepSeek для создания уникального нарратива в формате дневника с самоиронией и экспертными деталями о процессе создания 3D-сцены «Девочка из палаты № 444» в Blender.

💬 Prompt: «Опиши процесс создания 3D-сцены 'Девочка из палаты № 444' в Blender. Формат: дневник с борьбой с ошибками. Тон: самоирония и экспертные детали. Аудитория: начинающие 3D-художники»

Помог ей добиться идеального баланса между личным опытом и полезной информацией.

Анастасия Янсон применила DeepSeek для генерации сюжета видео по популярным запросам YouTube Shorts, например, для детского контента о синем тракторе.

Аналогично, Рената Шарипова использовала нейросеть для генерации текста для видео, а также для создания и уточнения идей для проекта выставки, работая совместно с ChatGPT.

Алина Шарапова также сгенерировала текст для видео в Pinterest с помощью DeepSeek.

Искусственный интеллект DeepSeek оказался незаменим и в более технических, но критически важных аспектах продвижения.

Дмитрий Сергиенко использовал его для анализа статей конкурентов, выделения ключевых слов и создания SEO-оптимизированного текста для публикации на DTF.

Анастасия Янсон также прибегла к DeepSeek для подбора ключевых запросов и общей SEO-оптимизации.

Алина Шарапова применяла нейросеть для поиска и анализа статей конкурентов, а также сравнения своих публикаций с успешными на платформах.

Ксения Коваленко просила DeepSeek проанализировать приемы, используемые в бизнес-аккаунтах на Pinterest, что значительно упростило разработку контент-стратегии.

Для Валентины Максимовой DeepSeek помог структурировать описание видеоарта для музея Динамо, которое затем стало основой для статьи.

Варвара Марченко использовала нейросеть как «историка, специализирующегося на визуальной культуре» для анализа популярных форматов исторического контента, а также для преобразования научного текста в формат «галереи историй» с яркими человеческими драмами.

Ирина Нестерова обращалась к DeepSeek (совместно с Chat GPT) для внутреннего исследования бренда, поиска слогана и сведения разрозненных выводов в единую систему для статьи, подчеркивая его способность к синтезу информации.

Ксения Коваленко поручила DeepSeek проанализировать три её работы и составить Lean Canvas персонального бренда, что является сложной задачей, требующей глубокого понимания бизнес-процессов. Даже на этапе финальной доработки текстов DeepSeek демонстрировал свою ценность.

Даниэль Тульчинский использовал открытую модификацию модели DeepSeek-R1 (r1-1776) для корректировки и вычитки своих статей, обеспечивая высокое качество конечного материала.

Проект Школы дизайна НИУ ВШЭ наглядно показал, что современные AI-модели, такие как DeepSeek, не просто автоматизируют рутинные задачи, но и становятся мощным инструментом для масштабирования креативности, углубленного анализа и стратегического планирования. Они позволяют студентам не только осваивать новые технологии, но и достигать впечатляющих результатов в условиях реального рынка, готовя их к вызовам динамично меняющегося профессионального ландшафта. Это не просто инструмент, это катализатор успеха в мире, где технологии и творчество неразрывно связаны.

В эпоху, когда каждый клик и каждая стратегия требуют выверенной точности, искусственный интеллект перестает быть футуристической концепцией и становится ключевым инструментом в управляемых процессах. На примере языковой модели Qwen мы видим, как ИИ не просто генерирует текст, а становится полноценным ассистентом, способным решать комплексные задачи — от глубокого анализа рынка до точечной оптимизации контента. Это не магия, а продуманное применение алгоритмов, позволяющее специалистам из разных областей значительно повышать свою эффективность. Откроем завесу над тем, как Qwen переформатирует подходы к брендингу, SEO и созданию контента, превращая идеи в измеримые результаты.

Современный рынок требует от брендов не просто присутствия, а глубокого понимания своей аудитории и эффективных каналов коммуникации. Традиционный анализ кейсов и определение стратегий продвижения часто занимают недели, поглощая значительные ресурсы. Как обеспечить глубину проработки при ограниченных временных рамках?

Пример Анастасии Черкасской, работавшей над кейсом «Серия платков „И"», ярко демонстрирует эту проблему. Ей требовалось не только проанализировать проект, но и определить целевую аудиторию, обосновать мотивацию к покупке и предложить тактики продвижения в сети, а также идеи для вирусного видеоконтента. Без точного и быстрого инструмента этот процесс рискует затянуться или привести к поверхностным выводам.

Создание контента — это лишь полдела. Его успешное распространение и вовлечение аудитории на различных платформах требует глубокого понимания SEO, специфики каждой площадки и поведенческих факторов пользователей. Стандартные подходы к оптимизации часто не учитывают нюансы визуальных платформ вроде Pinterest или динамичных форматов вроде Shorts.

Тамара Фатеева столкнулась с задачей не просто написать статью о комиксах в контент-маркетинге, но и адаптировать её под принципы SEO, определить релевантные поисковые запросы через Яндекс.Вордстат, а также разработать креативные идеи для Idea Pin'ов и видеосценарии для Pinterest. Этот многогранный процесс без автоматизированных решений превращается в рутинную и трудоёмкую работу, где легко упустить важные детали, влияющие на охват и вовлечённость.

Эффективное продвижение в социальных сетях и формирование комплексных маркетинговых стратегий требует не только креатива, но и аналитического подхода к данным. Как быстро создавать сценарии для вирусных видео, анализировать кликабельность обложек и при этом формировать глубокое понимание поискового поведения аудитории?

Максим Кириллов, работая над продвижением Telegram-канала Artovoe, нуждался в сценарии для YouTube Shorts и анализе обложек для повышения кликабельности.

В то же время Ксения Коваленко столкнулась с необходимостью выявлять B2B-запросы для поиска клиентов и строить семантические графы, что является основой для комплексных SEO-стратегий. Эти задачи, казалось бы, разрозненные, объединяет потребность в быстром и точном анализе больших объёмов информации и генерации идей, что вручную занимает колоссальное количество времени и подвержено человеческому фактору.

Основываясь на реальных кейсах, представленных специалистами, модель Qwen зарекомендовала себя как универсальный инструмент для решения следующих задач:

• Анализ кейсов и целевой аудитории: Qwen успешно использовалась для определения ЦА, обоснования покупательских мотивов и предложения стратегий продвижения (кейс Анастасии Черкасской, «Серия платков „И"»).
• SEO-оптимизация контента: С помощью Qwen проводился углубленный анализ конкурентов, обложек и заголовков для повышения SEO-потенциала видео на Pinterest, а также переформулирование статей под SEO-принципы с равномерным встраиванием ключевых слов (кейс Тамары Фатеевой).
• Генерация креативного контента: Qwen применялась для разработки идей Idea Pin'ов на Pinterest, а также для создания сценариев коротких обучающих видео (кейс Тамары Фатеевой).
• Сценарная разработка и анализ визуального контента: Qwen использовалась для написания сценариев YouTube Shorts и анализа кликабельности обложек видеороликов, выявления основных паттернов (кейс Максима Кириллова).
• Анализ поисковых запросов и семантическое моделирование: Qwen помогала выявлять поисковые запросы B2B аудитории и запросы для изучения темы, а также создавать семантические графы на основе этих данных (кейс Ксении Коваленко).
• Определение направлений развития и ниш: На основе анализа трендов Qwen способствовала подбору и обоснованию перспективных направлений для развития и применения навыков (кейс Тамары Фатеевой).
• Интеграция с данными: Qwen успешно обрабатывает запросы, основанные на данных из внешних источников, таких как Яндекс.Вордстат, для определения релевантных поисковых запросов.