Notebook LM: чем полезен для маркетинга (и бизнеса)
Давно слышал про NotebookLM, но всё время откладывал тестирование. Из кратких обзоров казалось, что все, что можно делать в NotebookLM можно и в ChatGPT и в других ИИшках.
Главное позиционируемое отличие, что NotebookLM работает исключительно с предоставленными пользователем материалами, исключая галлюцинации. 😄
Чтож, я решил проверить на реальном кейсе (забирайте как инструкцию).
📌 1. Создание Notebook.
После создания нового notebook, я загрузил туда все данные о продукте, над запуском которого работаю: подробное описание продукта, business model canvas, исследования рынка, обзор конкурентов, ссылки на их сайты, результаты интервью customer development, структуру MVP, и т.д.
📌 2. Запросил диагностику моих источников без рекомендаций, чтобы понять как система держит контекст. Промпт:Проанализируй все источники в этом notebook. Сначала не делай рекомендаций. Составь карту того, какая информация есть: продукт, рынок, целевые сегменты, боли клиентов, конкуренты, каналы продвижения, ценообразование, доказательства ценности, риски, структура MVP. Укажи, где информации достаточно, а где есть пробелы.Затем:**Какие ключевые противоречия или нестыковки есть в этих материалах? Особенно в позиционировании, целевой аудитории, value proposition и описании продукта.И вот на «нестыковках» он мне выдал реально интересный результат - четко сформулированные риски того где именно продукт может несоответствовать ожиданиям рынка и целевой аудитории.
📌 3. Тут уже запросил messaging framework (структура коммуникации о продукте) учетом нивелирования нестыковок.На основе источников предложи messaging framework для <<ПРОДУКТ>>. Структура: ICP, jobs-to-be-done, боли, триггеры, value proposition, proof points, objections, key messages, elevator pitch, landing page headline, sales narrative.Да, можно мешать и русские и английские термины (мне с английскими проще).
И здесь ценность в том, что результат постоянно постоянно привязан к источникам, а не просто выдается красивая стратегическая фантазия на основе данных со всего веба.
📌4. Проверил конкурентный угол.Сравни наш продукт с конкурентами из источников. Сделай таблицу: конкурент, целевая аудитория, главный message, ключевые фичи, сильные стороны, слабые стороны, чем мы можем отличаться, какой риск для нас представляет конкурент.📌 5. Сгенерировал Audio Overview с точки зрения опытного эдвайзора.Сгенерируй Audio Overview в формате Critique. Оцени материалы как опытный B2B SaaS product marketing advisor. Фокус: позиционирование, ясность ценности, убедительность для CMO/Head of Marketing, слабые места.И он мне выдал подкаст на 10 минут с достаточно критичным обсуждением продукта. 😈
Если опустить все недочеты по качеству, а их на самом деле мало, то такой формат очень хорош для подготовки выступления и презентации, чтобы понимать как ты будешь звучать, где у тебя слабые места и как тебя могут критично разнести ☝️
Также сгенерировал предлагаемые там Mind Map и презентацию Slide Deck, но ничего особенного в них не увидел.
👉В общем, вердикт:
ChatGPT / Claude — для мышления, стратегии, разработки, вайбкодинга. NotebookLM — для анализа источников, синтеза документов, и превращения материалов в структурированные артефакты.
