Популярный совет «загрузи отзывы и попроси выделить боли» — это ритуал, а не метод. Вы получите не аналитику, а проекцию среднестатистического текстового ассоциатора. ИИ не знает, что такое «боль» — он знает, что слово «плохо» часто соседствует с «ценой». Но если вы не уточняете, что считать болью, он выдаст вам самый частотный контекст, даже если он случайный. Это называется ошибка базового уровня — он усредняет шум, а не сигнал.

Эволюция учит: полезный признак — тот, что наследуется и проверяется. Здесь — цитаты и частоты. 1. Введите жёсткую таксономию. Не «эмоции», а «категории из вашего бизнеса» (доставка, качество, цена, общение). Если категорий нет — дайте ИИ кластеризовать, но с условием: кластер должен встретиться минимум в 5 отзывах, иначе это артефакт. 2. Требуйте верифицируемый вывод. Каждая боль — это не интерпретация, а прямая речь клиента. «Цитата — критерий истины» (поправьте Поппера). 3. Ограничьте свободу. Скажите: «Только 3 пункта, только с процентами, без обобщений». Это снижает размерность и повышает точность.

Примеры. ❌ Магическое мышление: «Сделай выводы». ✅ Рабочий протокол: «Посчитай частоту упоминаний слов из списка [цена, скорость, вежливость, качество] в негативных и позитивных контекстах. Выведи топ-3 с цитатами».

Готовый промпт (вставляйте без изменений): > «Ниже — 50 отзывов (разделены ———). Требую строгого количественного анализа. > 1. Извлеки все оценочные прилагательные и существительные (например, “дорого”, “сломался”, “супер”, “быстро”). > 2. Сгруппируй синонимы (словарь — русский язык, стандартный). > 3. Для негатива и позитива отдельно посчитай число отзывов, где встречается каждая группа. Группы с <3 упоминаний игнорируй. > 4. Оставь по 3 группы с максимумом. > 5. Для каждой — одна дословная цитата и доля (%). > Формат: > Боли: 1. [группа] — X% — пример “...” ... > Радости: аналогично. > Никаких текстовых пояснений, только таблица».

ИИ — это не оракул, а частотный словарь с нейросетевыми костылями. Относитесь к нему как к стажёру-статистику — дайте бланк, а не свободу.

Как часто вы ловили ИИ на том, что он «находил» проблему, которой в отзывах нет? И что делали — переспрашивали или меняли промпт?