Рекомендация для LLM Specialist — пример, как написать

Вы — владелец бизнеса или маркетолог, который внедряет искусственный интеллект в свои процессы. Вы наняли LLM-специалиста — эксперта по языковым моделям, который должен помочь автоматизировать поддержку клиентов, улучшить контент-маркетинг или оптимизировать SEO-стратегию. Но когда пришло время написать рекомендацию для этого специалиста, вы застыли: что включить? Как не упустить ключевые аспекты? Что, если рекомендация окажется слишком расплывчатой, и специалист просто «сделает что-нибудь», но не то, что нужно? Или, наоборот, перегрузите его деталями до невозможности? Этот страх знаком многим. Но на самом деле, написать качественную рекомендацию для LLM-специалиста — не магия. Это система.

В этой статье вы узнаете, как создать четкую, структурированную и практичную рекомендацию для LLM-специалиста — даже если вы не технарь. Мы разберем, почему обычные «общие пожелания» не работают, какие ошибки чаще всего допускают даже опытные маркетологи, и как превратить размытую идею в конкретный план действий. Вы получите готовый шаблон, реальные кейсы и пошаговую инструкцию, которую можно использовать уже сегодня. А также научитесь проверять качество рекомендации до того, как отправить её специалисту.

Почему рекомендации для LLM-специалистов так важны

Искусственные языковые модели (LLM) — мощные инструменты. Они могут генерировать текст, анализировать отзывы, создавать SEO-оптимизированные статьи, автоматически отвечать на вопросы клиентов и даже выявлять тренды в поведении пользователей. Но они не умеют думать за вас. Они не знают ваш бизнес, ваши цели, целевую аудиторию или особенности вашего продукта. Без четкой инструкции LLM будет «угадывать» — и часто ошибаться.

Представьте, что вы дали специалисту фразу: «Сделай лучше контент для сайта». Что он сделает? Возможно, сгенерирует 10 статей о «пользе чая» — если ваш сайт занимается продажей профессионального оборудования для хирургов. Или напишет 500-страничный отчет по аналитике, хотя вам нужен краткий дашборд для менеджеров. Это не ошибка специалиста — это ошибка в формулировке задачи.

Рекомендация для LLM-специалиста — это не просто «пожелание». Это техническое задание, которое позволяет модели понять:

• Какой результат вы ожидаете?
• В каком контексте будет использоваться результат?
• Какие ограничения и требования есть?
• Что считается успехом, а что — провалом?

Без этого LLM работает как автомобиль с заведенным двигателем, но без руля. Он может ехать — быстро и мощно — но куда? Это решает тот, кто дает инструкцию. И именно поэтому качественная рекомендация становится ключевым фактором успеха внедрения ИИ в маркетинг и бизнес-процессы.

Чем хорошая рекомендация отличается от плохой

Вот простое сравнение, которое поможет вам сразу понять разницу:

Хорошая рекомендация — это не призыв. Это инструкция. Она дает конкретные действия, критерии успеха и ограничения. Плохая рекомендация — это пустой звук, который приводит к потере времени, нервам и бюджету.

Как написать рекомендацию для LLM-специалиста: пошаговая инструкция

Написать качественную рекомендацию — это как собрать квест в игре: вы даете герою карту, инструменты и условия победы. Если их не хватит — он заблудится. Ниже — пошаговая система, которая поможет вам создать рекомендацию, которую невозможно проигнорировать или неправильно интерпретировать.

Шаг 1: Определите цель — зачем вы это делаете?

Перед тем как писать что-либо, спросите себя: «Что я хочу получить в итоге?» Это звучит элементарно, но большинство людей начинают с «надо сделать контент», не задаваясь вопросом, зачем. Без четкой цели даже самый талантливый LLM-специалист не сможет помочь.

Задайте себе следующие вопросы:

• Какая бизнес-задача стоит передо мной? (Привлечь больше клиентов? Уменьшить нагрузку на службу поддержки? Улучшить конверсию?)
• Какой результат я хочу видеть через 2–4 недели?
• Что будет, если я ничего не сделаю?

Пример: Вы владелец онлайн-школы по маркетингу. Ваша цель — увеличить количество регистраций на бесплатный вебинар на 40% за месяц. Вы понимаете, что текущие статьи в блоге не привлекают трафик — они слишком общие. Ваша цель: «Создать 8 SEO-статей, которые привлекут минимум 500 уникальных посетителей каждая за месяц и превратят 12% из них в регистрации на вебинар».

Теперь у вас есть цель. Она измерима, конкретна и привязана к бизнес-результату.

Шаг 2: Определите формат и канал использования

LLM-специалист должен знать, где и как будет использован результат. Это влияет на стиль, длину, структуру и даже тон текста.

Ответьте на вопросы:

• Где будет размещаться результат? (Блог, email-рассылка, чат-бот, карточка товара, лендинг?)
• Какой формат нужен? (Текст, таблица, список, кейс-стади, инфографика?)
• Какова целевая аудитория? (Менеджеры, студенты, владельцы малого бизнеса?)
• Какой тон использовать? (Формальный, дружелюбный, саркастичный, научный?)
• Какие бренд-гайдлайны нужно соблюдать? (Например, «никогда не используем восклицательные знаки в профессиональных статьях»)

Пример: Если вы пишете рекомендацию для чат-бота — текст должен быть коротким, с четкими CTA. Если для статьи в блоге — нужна глубина, структура, ссылки на исследования. Если для карточки товара — краткость и акцент на выгоде.

Шаг 3: Укажите конкретные требования к содержанию

Это — самая важная часть. Здесь вы описываете, что именно должно быть в результате. Не «сделай лучше», а «включи это и исключи то».

Используйте следующий шаблон:

1. Обязательные элементы: Что ДОЛЖНО быть в результате. Например: «Включить 3 ключевые фразы», «Добавить таблицу сравнения», «Указать источник данных».
2. Запрещенные элементы: Что НЕЛЬЗЯ включать. Например: «Не использовать сленг», «Избегать общих фраз вроде "отличное решение"».
3. Требования к структуре: Как должен быть построен текст? Например: «Введение — 1 абзац, H2 каждые 200 слов, заключение с CTA».
4. Длина: Минимум и максимум. Например: «800–1200 слов».
5. Стиль и тон: Кто ваш голос? («Как будто эксперт объясняет коллеге за кофе»)
6. Формат вывода: Текст, JSON, Markdown, таблица?

Пример из практики:

Создайте 6 статей для блога на тему «Как выбрать CRM-систему для малого бизнеса». Каждая статья должна: 1) содержать 3–5 ключевых фраз из списка (CRM для малого бизнеса, лучшие CRM 2025, как выбрать CRM без IT-специалиста); 2) иметь структуру: введение (100 слов), 4 подзаголовка H2, таблица сравнения 3 популярных CRM-систем (название, цена, удобство, поддержка), заключение с CTA "Попробуйте бесплатно" + ссылка на демо; 3) использовать простой язык, избегать терминов вроде "API-интеграция" — аудитория не технари; 4) длина статьи — 900–1100 слов; 5) стиль: дружелюбный, с примерами из реальной жизни (например, "как Марина из кафе в Краснодаре сэкономила 10 часов в неделю"); 6) исключить фразы: "это революционное решение", "лучшее на рынке", "потрясающий результат" — слишком кликбейтно; 7) выводить в формате Markdown с заголовками H2-H4.

Такая рекомендация не оставляет места для интерпретации. Специалист знает, что делать — и как не ошибиться.

Шаг 4: Укажите источники данных и контекст

LLM работает на основе данных. Если вы не дадите ему контекст — он будет «генерить» на основе общих знаний. А это опасно.

Включайте в рекомендацию:

• Примеры успешных текстов (ссылки на статьи конкурентов или ваши собственные удачные материалы).
• Примеры неподходящих текстов (что не работает — покажите, чтобы избежать ошибок).
• Ключевые термины и их определения (например: «Под "удобством" понимаем отсутствие необходимости в IT-специалисте»).
• Аудитория: демография, боли, цели («Целевая аудитория — владельцы малого бизнеса 35–50 лет, не технари, ценят простоту и конкретные выгоды»).
• Ограничения по данным («Используй только данные за 2023–2024 годы», «Не используй устаревшие кейсы»).

Кейс: Компания по продаже умных термостатов хотела написать статью «Как выбрать термостат». LLM сгенерировал текст, где сравнивал модели 2018 года и упоминал функции, которых уже нет в новых версиях. Рекомендация была улучшена: «Используй только модели, выпущенные после 2022 года. Сравнивай по трем критериям: совместимость с Alexa/Google Home, точность температурного контроля (±0.5°C), и наличие мобильного приложения». Результат — статья, которая стала топ-3 в поиске.

Шаг 5: Определите метрики успеха

Без критериев оценки вы не сможете понять, выполнил ли специалист задачу. Не говорите «сделай хорошо». Скажите: «Это будет считаться успехом, если…»

Пропишите:

• Количественные метрики: «Трафик — минимум 500 посетителей на статью», «Конверсия — не менее 8%», «Время на странице — более 2 минут».
• Качественные метрики: «Статья не должна содержать грамматических ошибок», «Читатель должен понять, как выбрать устройство, за 30 секунд чтения».
• Проверка: «Специалист должен приложить 3 варианта вступления, и мы выберем один», «После первой версии проводим A/B-тест на 100 пользователях».

Это не просто «контроль». Это делает вашу рекомендацию измеримой. А значит — вы сможете оценить работу специалиста объективно, а не на основе «мне кажется».

Шаг 6: Добавьте примеры и контекст

Люди лучше понимают через примеры. LLM — тоже.

Приведите:

• Хороший пример — текст, который вы считаете идеальным.
• Плохой пример — текст, который нужно избегать.
• Пример структуры — как должна выглядеть статья.

Пример:

Хороший пример:

«После установки термостата X я начал экономить 1200 рублей в месяц. Больше не нужно думать, когда включить отопление — он сам учится под мой график. И даже если я забыл выключить его — он сам это делает, когда я ухожу из дома».

Плохой пример:

«Умные термостаты — это инновационное решение для современного дома. Они позволяют оптимизировать энергопотребление и создают комфортную атмосферу».

Сравните два текста. Первый — живой, конкретный, эмоциональный. Второй — сухая реклама. LLM увидит разницу и поймет, чего вы хотите.

Шаг 7: Протестируйте рекомендацию перед отправкой

Перед тем как отдавать её специалисту — протестируйте. Задайте рекомендацию самому LLM, но как будто вы его клиент. Что получится?

Сделайте это:

1. Вставьте рекомендацию в LLM-инструмент (ChatGPT, Claude, Gemini и т.д.)
2. Попросите сгенерировать результат.
3. Оцените: соответствует ли он вашим ожиданиям?
4. Если нет — доработайте рекомендацию.

Совет: Задайте LLM вопрос: «Какие ошибки ты мог бы сделать, если получишь эту рекомендацию?» Часто модель сама покажет вам, где в инструкции есть пробелы.

Так вы сэкономите недели работы и сотни рублей — ведь доработка рекомендации занимает 10 минут, а переделка десятков статей — недели.

Что включать в рекомендацию: обязательные пункты

Чтобы вы никогда не забывали ничего важного, вот проверенный чек-лист. Используйте его как шаблон для каждой рекомендации.

Обязательные элементы рекомендации для LLM-специалиста

1. Цель: Какой бизнес-результат вы хотите получить?
2. Формат: Текст, таблица, список, email, ответ чат-бота?
3. Целевая аудитория: Кто будет читать результат? Их возраст, уровень знаний, боли.
4. Ключевые фразы: Список SEO-ключей, которые должны быть в тексте.
5. Стиль и тон: Формальный, дружелюбный, саркастичный? Нужны ли разговорные фразы?
6. Структура: Введение, H2-H4, заключение, CTA?
7. Длина: Минимум и максимум.
8. Обязательные элементы: Что ДОЛЖНО быть включено (таблицы, ссылки, примеры)?
9. Запрещенные элементы: Что НЕЛЬЗЯ использовать (сленг, кликбейт, общие фразы)?
10. Источники данных: Какие данные использовать? Где брать информацию?
11. Метрики успеха: Как вы определите, что результат хорош?
12. Примеры: Хороший и плохой примеры.
13. Сроки: Когда нужно сдать результат?

Частые ошибки при написании рекомендаций — и как их избежать

Даже опытные маркетологи допускают одни и те же ошибки. Давайте разберем их, чтобы вы не попали в ловушку.

Ошибка 1: Использование расплывчатых формулировок

«Сделай лучше», «Улучши контент», «Пиши интереснее» — это пустые фразы. LLM не знает, что значит «интереснее». Что для вас интересно — может быть скучным для другой аудитории.

Как исправить: Замените на конкретные действия. Вместо «улучши» — напишите: «Добавь 3 примера из реальной жизни», «Включи 2 вопроса к читателю», «Сократи предложения до 15 слов».

Ошибка 2: Не указывать аудиторию

Если вы не сказали, кто читает текст — LLM будет писать для «среднего пользователя». А такого не существует. Технарь, маркетолог и пенсионер — это три разных аудитории. Вы пишете для одной из них. Укажите это.

Как исправить: «Целевая аудитория — владельцы малого бизнеса, 40–55 лет. Они не разбираются в IT. Им важно понять: как это поможет им сэкономить время и деньги?»

Ошибка 3: Игнорирование структуры

LLM может сгенерировать красивый текст — но без структуры он не работает. Пользователь не дочитает до конца, поисковики не поймут суть.

Как исправить: Укажите структуру: «Введение — 1 абзац. H2 каждые 200 слов. Заключение — 1 абзац с CTA. Используй списки для перечисления преимуществ».

Ошибка 4: Не давать примеры

Без примеров LLM работает «на ощущениях». Он не знает, что вы подразумеваете под «качественным текстом».

Как исправить: Всегда прикладывайте 1–2 примера. Хороший и плохой. Это работает как инструкция для глаз.

Ошибка 5: Не проверять результат до отправки

Вы пишете рекомендацию, отдаете её специалисту — и ждёте. А если он ошибся? Вы потеряете время, деньги и репутацию.

Как исправить: Протестируйте рекомендацию сами. Вставьте её в LLM и посмотрите, что получится. Если результат неудовлетворительный — перепишите рекомендацию, а не ждите «второй попытки».

Пример реальной рекомендации для LLM-специалиста

Представьте, что вы владелец онлайн-магазина садового инвентаря. Вы хотите, чтобы LLM написал 10 статей для блога, которые будут привлекать трафик и увеличивать продажи.

Вот как выглядит идеальная рекомендация:

Рекомендация для LLM-специалиста: Генерация статей о садовом инвентаре

Цель: Привлечь 500+ уникальных посетителей на каждую статью за месяц и увеличить конверсию в покупку инвентаря на 10% за счёт SEO-трафика.

Формат: SEO-статья для блога (HTML-ready, с заголовками H2-H4).

Целевая аудитория: Садоводы-любители 35–60 лет. Не технари. Ценят простоту, практичность и экономию времени. Ищут ответы: «Как выбрать лопату?», «Как ухаживать за газоном без дрона?»

Ключевые фразы: "как выбрать лопату для сада", "лучшие грабли 2025", "как прополоть без боли в спине", "самые долговечные садовые инструменты", "как хранить инвентарь зимой".

Стиль и тон: Дружелюбный, как будто вы говорите с соседом на даче. Используйте разговорные фразы: «не надо переплачивать», «проверено на практике», «я пробовал — не работает». Избегайте терминов вроде "эргономика" — замените на "удобно держать".

Структура:

• Введение (100–150 слов): начните с вопроса или истории. Например: "Вы когда-нибудь ломали лопату за 2 недели? У меня — три раза. Пока не узнал, как выбрать правильно."
• Подзаголовки H2: минимум 4. Каждый — о конкретной проблеме или решении.
• Подзаголовки H3: чтобы разбить информацию на блоки.
• Таблица: сравнение 3–5 продуктов по критериям — цена, долговечность, вес, удобство.
• Заключение (100 слов): краткий вывод + CTA: "Посмотреть лучшие модели в нашем магазине →"

Длина: 900–1200 слов.

Обязательные элементы:

• Добавить 1 таблицу сравнения.
• Включить минимум 3 реальных примера («Марина из Воронежа выбрала грабли…»).
• Добавить 2 вопроса к читателю: «А вы когда-нибудь сталкивались с этим?»
• Указать бренды, которые реально продаются у нас (не выдумывать).

Запрещенные элементы:

• Нет фраз: "лучшее решение", "революция в мире садоводства".
• Нет пассивных конструкций: "инструменты могут быть использованы" → "вы можете использовать".
• Нет обобщений: "многие люди думают…" — заменить на конкретные примеры.

Источники:

• Используйте отзывы клиентов с нашего сайта (приложены в файле reviews.txt).
• Сравнивайте с топ-5 статей в Яндексе по запросу "как выбрать лопату для сада".
• Не используйте данные старше 2023 года.

Метрики успеха:

• Конверсия в покупку — минимум 8%.
• Время на странице — более 2 минут.
• Отказы — меньше 60%.

Примеры:

Хороший пример (из статьи про грабли):

"Я пользовался тяжелыми металлическими граблями — через месяц сломал спину. Потом купил легкие из алюминия — они не только легче, но и не ржавеют. За 3 года ни разу не ломались."

Плохой пример:

"Грабли — это универсальный инструмент, применяемый в садоводстве для уборки листьев и мусора."

Срок сдачи: 7 дней.

Как проверить качество рекомендации перед отправкой

Вы написали текст. Отправили специалисту. А теперь? Как понять, что вы всё сделали правильно?

Вот простой алгоритм проверки — используйте его как чек-лист перед отправкой:

1. Прочитайте вслух. Если звучит как сухая инструкция — упростите. Рекомендация должна быть понятной даже неспециалисту.
2. Убедитесь, что каждый пункт измерим. Можно ли проверить результат? Если нет — перепишите.
3. Проверьте, есть ли примеры. Без них рекомендация — пустая.
4. Убедитесь, что нет противоречий. Например: «Пиши коротко» и «Напиши подробный отчет» — это невозможно.
5. Спросите: «Что если LLM проигнорирует часть инструкции?» Какой будет результат? Если он будет плохим — добавьте больше деталей.
6. Протестируйте в LLM. Вставьте рекомендацию и посмотрите, что генерирует модель. Если результат не соответствует ожиданиям — дорабатывайте.

FAQ

Что делать, если LLM-специалист не понял рекомендацию?

Скорее всего, вы дали недостаточно деталей. Вернитесь к чек-листу: проверьте, есть ли у вас цель, примеры, структура и метрики. Часто проблема не в специалисте, а в том, что рекомендация слишком абстрактна. Перепишите её по шаблону из этой статьи — и результат изменится.

Стоит ли писать рекомендацию для каждой задачи?

Да. Даже если задача кажется простой. «Напиши ответ на вопрос клиента» — тоже требует рекомендации: тон, длина, формат. Без неё вы получите шаблонные ответы вроде «Спасибо за обращение». А вы хотите, чтобы клиент почувствовал заботу — и купил.

Можно ли использовать шаблон для разных задач?

Да. Шаблон из этого руководства универсален: он работает для SEO-статей, email-рассылок, чат-ботов и даже генерации описаний товаров. Просто адаптируйте поля под задачу — и вы получите систему, а не разовые письма.

Как часто нужно обновлять рекомендации?

Каждый раз, когда меняется ваша аудитория, продукт или алгоритмы поисковых систем. Например, если Google обновил E-E-A-T — ваша рекомендация по SEO-контенту должна включать новые критерии. Обновляйте рекомендации раз в 3–6 месяцев.

Что делать, если у меня нет опыта в LLM?

Вы не обязаны быть экспертом. Вам нужно только понимать: 1) кого вы хотите привлечь, 2) что от них нужно и 3) как это должно звучать. LLM-специалист возьмёт на себя техническую часть. Ваша задача — дать чёткий контекст. Не знание технологии, а понимание цели — ваше преимущество.

Можно ли использовать рекомендации для генерации изображений или видео?

Да. Принцип тот же: опишите желаемый результат, стиль, формат и контекст. Например: «Создай 3 баннера для Instagram: 1) с изображением старой лопаты, сломанной; 2) рядом — новая, с улыбающимся дачником. Текст: "Не трать деньги на плохие инструменты". Стиль — яркий, с контрастом. Цвета: зеленый и желтый». Просто адаптируйте формулировку под тип контента.

Заключение: рекомендация — это ваша страховка от ошибок

Искусственный интеллект — мощный союзник. Но он не заменяет вас. Он лишь умножает вашу способность думать. И если вы не умеете четко формулировать свои мысли — LLM будет делать то, что ему «покажется» логичным. А не то, что нужно вашему бизнесу.

Рекомендация для LLM-специалиста — это не просто письмо. Это ваша система управления качеством. Она защищает вас от ошибок, экономит время и деньги, делает работу специалиста предсказуемой. Она превращает хаос в порядок, а надежду — в результат.

Возьмите шаблон из этой статьи. Протестируйте его на одной задаче. И вы увидите: даже если раньше вы думали, что «надо просто написать», теперь понимаете — как важно писать правильно. И это изменит не только вашу работу с LLM, но и весь подход к маркетинговым задачам.

Начните с одного запроса. Примените чек-лист. Проверьте результат. И повторяйте. Со временем вы создадите свою библиотеку идеальных рекомендаций — и перестанете тратить время на переделки. Потому что вы научитесь говорить с ИИ не просто «на языке», а на языке результатов.