Как научить ИИ писать в стиле вашего бренда: практический гайд по промпт-инжинирингу от GPTunneL

Привет, Хабр! На связи Егор, пишущий эксперт по промптингу в GPTunneL.

Сегодня разберём практическую задачу, с которой сталкивается каждая компания: как поддерживать единый стиль коммуникации бренда на всех каналах, когда контент создают разные люди и команды? Классический подход — это brand book на 20 страниц и месяцы обучения сотрудников. Но есть способ быстрее.

В этой статье покажу, как с помощью грамотного промпт-инжиниринга настроить LLM так, чтобы она генерировала контент в едином стиле вашего бренда. Без воды — только практические техники и примеры промптов.

Что такое голос бренда с технической точки зрения

Прежде чем учить модель имитировать стиль, нужно формализовать, что именно мы хотим получить.

Голос бренда — это набор параметров коммуникации, которые определяют, как бренд взаимодействует с аудиторией.

Три ключевых компонента:

1. Лексикон — какие термины используем/избегаем (профессиональный жаргон vs простой язык)

2. Тон — эмоциональная окраска (формальный ↔ неформальный, серьёзный ↔ игривый)

3. Стиль — структурные особенности (длина предложений, активный/пассивный залог, использование списков)

Чем чётче формализованы эти параметры, тем проще их имплементировать в промпты для LLM.

Почему это важно

По данным исследований, 63% потребителей готовы платить больше брендам, которые им нравятся. Узнаваемый стиль коммуникации — один из факторов формирования этой лояльности. С технической стороны: чем чётче формализованы параметры голоса, тем проще их имплементировать в промпты для LLM.

Почему промпт-инжиниринг критичен для брендинга

Без структурированных промптов LLM выдаёт generic-контент, который звучит как "написано нейросетью". Проблема не в модели — проблема в отсутствии контекста.

Что даёт правильный промпт-инжиниринг

Ключевые преимущества:

• Контекстуализация: модель понимает роль и аудиторию

• Ограничения: явно указываем, чего избегать

• Воспроизводимость: одинаковый результат от разных пользователей

• Масштабируемость: промпт можно переиспользовать

По данным HubSpot, эффективность — один из ключевых критериев успеха внедрения нейросети: 64% маркетологов отслеживают рост продуктивности как основной результат. В контент-процессах ИИ уже используется на этапах подготовки: 41% маркетологов применяют нейросети для планирование контента.

Шаг 1: Формализуем личность бренда

Перед написанием промптов нужно определить ключевые характеристики бренда. Это не креатив, а техническое задание для модели.

Практический подход

Определите 3-5 прилагательных:

• Пример для B2B SaaS: профессиональный, прямолинейный, эмпатичный

• Пример для lifestyle-бренда: вдохновляющий, дружелюбный, энергичный

Проанализируйте аудиторию:

• Технический уровень (новички vs эксперты)

• Предпочтения в коммуникации (формат, тон)

• Болевые точки и ожидания

Изучите конкурентов:

• Какой стиль они используют

• Где есть возможность дифференциации

• Что НЕ нужно копировать

Определите эмоциональный посыл:

• Доверие, оптимизм, волнение, надёжность и т.д.

Шаг 2: Структурируем промпты

Теперь превращаем характеристики бренда в инструкции для модели.

Базовая структура промпта:

Пример: плохой vs хороший промпт

Плохой промпт: Напиши пост про нашу новую услугу

Проблемы:

• Нет контекста о бренде

• Не указана аудитория

• Отсутствуют стилистические ограничения

• Результат будет generic

Хороший промпт: Действуй как эксперт по SaaS-автоматизации, пишущий для владельцев малого бизнеса без технического бэкграунда.

ТОН: Дружелюбный и информативный.

ЛЕКСИКОН: Используй: простой язык, конкретные цифры, примеры из жизни. Избегай: технический жаргон, абстрактные формулировки, слова типа "инновационный", "революционный"

СТИЛЬ: Короткие предложения (до 15 слов). Активный залог. Один конкретный пример на каждое утверждение.

ЗАДАЧА: Напиши анонс новой функции автоматизации email-рассылок. Фокус на экономии времени (конкретные цифры) и простоте настройки.

Почему это работает:

• Чёткая роль и аудитория

• Конкретные параметры тона и стиля

• Явные ограничения

• Измеримая задача

Шаг 3: Тестирование и итерация

Даже хороший промпт требует калибровки под конкретную модель и задачу.

Процесс тестирования

1. Генерация образцов

Запустите промпт 3-5 раз и соберите результаты

2. Оценка по критериям

• Соответствие тону

• Использование правильного лексикона

• Структурное соответствие

• Отсутствие запрещённых элементов

3. Выявление паттернов

Если модель систематически:

• Использует нежелательные фразы → добавить в negative constraints

• Слишком формальна/неформальна → скорректировать тон

• Игнорирует структуру → усилить форматирование

Техники улучшения промптов

Negative constraints (негативные ограничения):

НЕ используй:

• Пассивный залог

• Слова: "инновационный", "уникальный", "революционный"

• Предложения длиннее 20 слов

• Технический жаргон без пояснений

Few-shot learning (обучение на примерах):

Примеры желаемого стиля:

Пример 1: [Ваш лучший текст в нужном стиле]

Пример 2: [Ещё один образец]

Теперь напиши в таком же стиле: [задача]

Мета-промптинг:

Проанализируй следующий промпт и предложи улучшения для более точного соответствия описанному стилю бренда: [Ваш текущий промпт]. Учитывай: специфичность инструкций, полноту ограничений, ясность примеров.

Практический пример итерации

Результат после первой попытки:

"Наш продукт — это передовое решение для оптимизации бизнес-процессов"

Проблемы:

• Generic-формулировка

• Нет конкретики

• Buzzwords ("передовое решение")

Хороший пример (уточненный промпт):

«Перепиши предыдущее описание, сделав его более конкретным и ориентированным на выгоды. Тон — уверенный и прямолинейный. Используй следующие пункты: 1. Уменьшение ручного труда на 30%. 2. Ускорение выполнения задач в 2 раза. 3. Простота интеграции за 1 день. Избегай общих фраз типа «передовое решение» и фокусируйся на измеримых результатах»

Что изменилось:

• Конкретные цифры вместо абстракций

• Фокус на результате, а не на "инновационности"

• Понятный язык без buzzwords

Шаг 4: Создание библиотеки промптов

Когда промпты откалиброваны, их нужно систематизировать для переиспользования.

Создайте структуру по типам контента:

• Социальные сети (LinkedIn, Twitter, Instagram)

• Контент (статьи, кейсы, технические материалы)

• Маркетинг (email, лендинги, описания продуктов)

• Поддержка (база знаний, ответы клиентам)

Для каждого промпта сохраняйте:

• Целевую аудиторию и цель

• Полный текст промпта

• 2-3 примера успешных результатов

• Известные проблемы и их решения

Prompt chaining для сложных задач

Для комплексных задач связывайте промпты в цепочки:

Это даёт больше контроля над результатом на каждом этапе.

Инструменты и ресурсы

Описанные техники универсальны и работают с различными LLM:

• GPT-5 (OpenAI)

• Claude Opus (Anthropic)

• Gemini (Google)

Для экспериментов с разными моделями можно использовать агрегаторы вроде GPTunneL, где собраны 120+ моделей в одном интерфейсе.

Подведём итоги:

Настройка ИИ под стиль бренда — это не магия, а инженерная задача. Ключевые шаги:

1. Формализуйте параметры бренда (тон, лексикон, стиль)

2. Структурируйте промпты с чёткими инструкциями

3. Тестируйте и итерируйте на реальных примерах

4. Систематизируйте успешные промпты в библиотеку

5. Масштабируйте на всю команду

С правильным подходом настройка занимает не месяцы, а часы. А результат — воспроизводимый, масштабируемый процесс создания контента в едином стиле.

Эти советы универсальны и подойдут для различных моделей и ИИ-ассистентов. Ознакомиться с их работой в реальных условиях можно на нашем сайте — GPTunneL, где собраны нейросети и инструменты от OpenAI, Google и других компаний. Также рекомендуем ознакомиться с нашимгайдом по созданию промптов, который поможет вам эффективнее использовать ИИ.