Большие языковые модели: как LLMs переписывают законы маркетинга, контента и поиска

GhatGPT и ИИ

Зачем маркетологу вообще разбираться в больших языковых моделях

Коллеги, давайте честно.

Когда мы слышим аббревиатуру LLM — большие языковые модели — большинство из нас представляет нейросети вроде ChatGPT, Gemini или Gigachat. Мы пользуемся ими, чтобы сгенерировать текст, идею, бриф или заголовок. Но мало кто задумывается, что стоит за этим “умным” текстом и почему именно сейчас это становится вопросом профессионального выживания.

Раньше маркетинг строился вокруг алгоритмов поиска — Google, Яндекс, SEO-структур, метаописаний. Всё было достаточно понятно: ключи, конкуренция, клики.

Теперь поисковики превращаются в AI-ассистентов, а ответы пользователи получают не из ссылок, а из текста, сгенерированного моделью.

Если раньше SEO определяло, как бренд виден в выдаче, то теперь LLM определяют, будет ли бренд вообще упомянут. Это не просто технологический сдвиг — это изменение самой логики коммуникации. И чтобы остаться “на карте”, нужно понять, как эти модели “мыслят”.

Что такое большая языковая модель и как она учится понимать смысл

Если объяснять просто, большая языковая модель (LLM) — это система, которая “читает” миллиарды страниц текста, извлекая закономерности того, как люди выражают мысли. Она не хранит готовые ответы, а создаёт новые, анализируя вероятности слов и смысловых связей между ними.

Можно представить это как огромную карту смыслов. На ней каждое слово — точка, а расстояние между ними показывает, насколько они связаны. “Яблоко” и “груша” будут рядом, а “яблоко” и “телевизор” — далеко.

LLM измеряет это расстояние с помощью косинусного сходства — математического способа определить, насколько близки смыслы векторных представлений слов.

Всё это превращается в семантическое пространство, где понятия, идеи и даже эмоции формируют кластеры. Именно поэтому ChatGPT способен понять, что “вкус победы” — это метафора, а не гастрономический термин.

Как обучение больших языковых моделей перевернуло подход к информации

Процесс обучения LLM — это не просто “накормить” её текстами.

Каждая модель — от GPT до Gemini — проходит многоступенчатое обучение. Сначала она анализирует тексты без контекста, учась предсказывать следующее слово. Потом — “доучивается” на инструкциях, человеческих оценках и обратной связи.

Это делает модели всё более контекстными, и в этом — ключевое отличие от поисковиков. Поиск ищет по совпадениям. Модель думает по вероятности смысла.

В результате запрос “объясни, что такое большие языковые модели на примере” она понимает не как набор слов, а как задачу — “дать понятное объяснение с аналогией”.

Так AI перестаёт быть справочником и превращается в интерпретатора.

Почему бренды должны говорить на языке смыслов

Если раньше SEO-оптимизация строилась на ключевых словах, то теперь — на смысловых связях. Большие языковые модели воспринимают текст не как набор тегов, а как систему ассоциаций.

Когда вы пишете статью о фитнесе, LLM оценивает не только слова “спорт”, “тренировка” или “здоровье”, но и общий контекст: вдохновение, мотивация, образ жизни.

Следовательно, чтобы ваш бренд попадал в ответы AI, нужно строить семантические мосты: связывать ваши продукты с темами, которые пользователи обсуждают в реальной жизни.

Например, если вы продаёте кофе, LLM должна “знать”, что ваш бренд связан с бодростью, утренним ритуалом, комфортом, уютом, вдохновением.

Эти связи нужно формировать системно — через контент, тексты, коммуникации.

Проблемы и ограничения больших языковых моделей

Нельзя игнорировать и слабые стороны. LLM часто галлюцинируют — выдают правдоподобно звучащие, но неверные ответы.

Кроме того, модели могут наследовать предвзятость обучающих данных, искажая картину мира.
Ещё одна проблема — актуальность: модели обучаются на данных, которые могут быть устаревшими. Тем не менее, производители уже решают эти вопросы.

Gemini от Google объединяет языковую модель с реальным поиском, чтобы ответы были точнее. Gigachat от Сбера фокусируется на локальных данных, снижая культурные и языковые искажения.

С каждым месяцем AI становится точнее, быстрее и “человечнее”. Но с ростом возможностей растёт и ответственность: теперь контент должен быть не просто красивым, а семантически чистым и корректным.

Применение LLM в маркетинге: от анализа данных до смысловых стратегий

Если обобщить, применение больших языковых моделей в маркетинге можно разделить на три направления:

Аналитика. Модели анализируют отзывы, соцсети и контент, выявляя скрытые паттерны восприятия бренда. Это заменяет традиционные опросы, ускоряя исследования в десятки раз.
Создание контента. LLM не просто генерируют тексты — они понимают структуру нарратива. Можно задать не тему, а эмоцию: “создай текст, который вызывает доверие”, и получить именно такую интонацию.
Оптимизация коммуникации. AI брендам адаптировать сообщения под разные аудитории, каналы и даже психологические типы восприятия.

Таким образом, LLM превращаются в универсальный инструмент стратегического маркетинга.

Почему без понимания LLM вы рискуете “выпасть” из индустрии

Это не просто тренд. Это новая структура мышления. Когда я говорю “Читайте этот текст как мантру”, я имею в виду: возвращайтесь к этому принципу снова и снова.

Понимание того, как AI выстраивает смысл, — это не теория, это новая грамотность маркетолога.

Пока одни продолжают оптимизировать теги и считать клики, другие уже выстраивают ассоциативные цепочки, в которых их бренд становится частью “языкового мира” модели. И именно эти бренды завтра будут появляться в ответах ChatGPT и Gemini.

Куда всё движется: от LLM к экономике смыслов

Мы стоим на пороге того, что можно назвать экономикой смыслов. Бизнесы конкурируют не за внимание, а за место в контексте. Алгоритмы AI формируют “карты реальности”, где выигрывает тот, кто встроен в эти карты органично.

Когда LLM объясняет пользователю, какой выбрать банк, она не ищет “топ-10 рейтингов”. Она формирует ответ, исходя из того, какой бренд чаще встречается в контексте “надежный”, “удобный”, “понятный”. И это уже не SEO — это семантический брендинг.

Как маркетологу адаптироваться под эпоху больших языковых моделей

Чтобы не остаться на обочине, важно действовать уже сейчас. Вот несколько шагов, которые помогут встроиться в новую систему координат.

1. Начните с понимания основ
Разберитесь, что такое токенизация, эмбеддинги и косинусное сходство.
Да, это не самый вдохновляющий вечер пятницы, но без этого вы не сможете строить стратегию в мире AI.

2. Пересоберите контент
Посмотрите на свой сайт и соцсети глазами модели.
Есть ли в текстах смысловые связи? Понимает ли AI, чем вы занимаетесь?

3. Работайте с ассоциациями
Создавайте контент, который закрепляет за вашим брендом нужные смыслы.
Не “купить ноутбук”, а “решить задачу, быть продуктивным, развиваться”.

4. Анализируйте поведение аудитории
LLM хорошо работают с неструктурированными данными.
Используйте это, чтобы понять, какие темы резонируют с вашей аудиторией.

5. Учитесь формулировать запросы
Prompt-инженерия становится новой профессией.
Умение правильно “спросить” у модели определяет качество результата.

Чек-лист для маркетологов и предпринимателей

Изучите базовые принципы LLM: токены, эмбеддинги, семантическое сходство.
Проверяйте, какие темы ассоциируются с вашим брендом в AI-ответах.
Перепишите тексты с фокусом на смысл, а не ключевые слова.
Формируйте системные ассоциации: продукт → эмоция → польза → контекст.
Настройте AI-мониторинг: какие ответы дают модели о вашей нише.
Учите команду мыслить “связывательно”, а не просто ключевыми словами.
Помните: AI “читает” контент так же, как человек — но без эмоций, только по смыслу.

Большие языковые модели — это не просто инструмент генерации текста. Это новая логика мышления, которая постепенно становится инфраструктурой цифрового мира.

И если вы хотите, чтобы ваш бренд оставался видимым — стройте связи, а не просто тексты. Создавайте смыслы, а не шаблоны. Понимайте, как AI “чувствует” слова, и учите этому свою команду. В ближайшие годы маркетинг будет не про ключи, а про контексты и ассоциации. А те, кто начнёт это осваивать сейчас, будут диктовать правила, когда остальные только начнут “догонять”.

Если вам близка тема внедрения AI в бизнес, у меня есть практический разбор с конкретными шагами. Подробнее о формате встречи можно узнать здесь.

Частые вопросы о больших языковых моделях (LLM)

1. Что такое большие языковые модели и как они работают?

Большие языковые модели — это системы искусственного интеллекта, которые обучаются на миллиардах текстов. Они анализируют связи между словами, создают семантические карты и на основе этого “понимают” контекст. Модель не запоминает тексты, а прогнозирует вероятное продолжение фразы.

2. Чем отличаются большие языковые модели от обычных поисковых систем?

Поисковики находят документы по ключевым словам, а LLM анализируют смысл запроса. Они не выдают ссылки, а формируют ответ на основе обобщённых данных. Поэтому пользователи получают не просто список, а связный текст, который отвечает на вопрос.

3. Какие большие языковые модели используются сегодня?

Наиболее известные модели — GPT от OpenAI, Gemini от Google, Claude от Anthropic и Gigachat от Сбера. Все они обучены на разном корпусе данных, но работают по одной принципиальной логике — прогнозируют вероятное продолжение текста.

4. Где применяются большие языковые модели?

LLM используются в маркетинге, образовании, медицине, аналитике, обслуживании клиентов. Компании применяют их для генерации контента, анализа данных и создания интеллектуальных чат-ботов.

5. Какие проблемы есть у больших языковых моделей?

Главные сложности — “галлюцинации” (ошибочные ответы), предвзятость данных и устаревшая информация. Эти проблемы решаются улучшением обучения, добавлением свежих данных и фильтрацией источников.

6. Зачем маркетологу понимать, как работают LLM?

Маркетолог, который понимает механику LLM, сможет оптимизировать контент под смысловое восприятие моделей, а не только под ключи. Это повысит видимость бренда в ответах AI и улучшит эффективность коммуникации.

Любовь Черемисина, маркетолог-стратег