використовуєте AI для створення текстів та зображень, але не можете налаштувати видачу так, щоб контент відповідав вимогам бренду
Навчитеся налаштовувати AI-помічника під tone of voice, візуальний стиль і гайдлайни бренду — і отримаєте стабільний результат без потреби у надмірних переробках. Заберете у роботу бібліотеку промптів під копірайтинг і генерацію візуалу.
відповідаєте за результати кампаній, але працюєте з даними на базовому рівні — без системного аналізу CAC, ROAS і conversion rate
Навчитеся аналізувати CSV, GA4 і рекламні дані через AI без коду: інтерпретувати маркетингові та бізнес-метрики (CAC, ROAS, conversion rate) і будувати звіти з рекомендаціями. Зрозумієте, які напрями масштабувати, а які зупинити.
проводите конкурентний аналіз і customer research вручну та збираєте дані з десятків джерел
Опануєте AI-дослідження через Perplexity, ChatGPT Search і Gemini Deep Research: як формулювати запити, де перевіряти факти й як збирати customer insights без ручного моніторингу.
працюєте в агенції або з кількома брендами і хочете автоматизувати рутинні процеси — моніторинг, звіти, постинг
Побудуєте workflow у Make.com і навчитеся робити автоматичні AI-звіти. Отримаєте базу для побудови AI-агентів і зрозумієте, які процеси можна автоматизувати далі.
маєте досвід у маркетингу і хочете вирости до middle+ — але розумієте, що без AI-інструментів у портфоліо це складніше
Пройдете повний цикл: від prompt engineering і створення AI-помічників до performance-оптимізації й курсового проєкту — AI-стратегії для бренду з ресерчем, контентом і аналітикою.
з напрямом
- формат і правила курсу
- вибір бренду для курсового проєкту
- знайомство з групою та формування команд
- де AI економить час, а де створює ілюзію ефективності
- карта AI-інструментів для маркетолога: текст, візуал, аналітика, автоматизація
- основи prompt engineering: роль, контекст, обмеження, формат
- техніки chain-of-thought, few-shot і ітеративне покращення
- практика: аудит задач свого бренду + перші промпти у бібліотеку
- сильні і слабкі сторони кожної платформи для маркетингових задач
- робочі простори: Claude Projects, Custom GPTs, Gemini Gems — чим відрізняються і коли що обирати
- як налаштувати AI-помічника під tone of voice, аудиторію і контекст бренду
- практика: створення «бренд-редактора» і другого помічника під регулярну задачу бренду
- чому AI-тексти впізнаються і як це виправити через структуру промпту і налаштований Project
- фреймворки AIDA, PAS, StoryBrand: коли і для яких форматів застосовувати
- repurposing: один текст → лендинг, email, пости, ad copy
- чек-лист перевірки AI-тексту перед публікацією
- практика: групова копі-кампанія для бренду — headline, 3 email, 5 постів, 3 ad copy
- як формулювати research-запити, щоб отримувати структурований результат
- конкурентний аналіз через Perplexity, ChatGPT Search і Gemini Deep Research
- customer research: потреби, інсайти, JTBD через AI
- перевірка фактів і робота з галюцинаціями
- практика: research-звіт для бренду — аналіз 3–5 конкурентів, портрет клієнта, 5 інсайтів
- генерація зображень у Midjourney, Leonardo, Higgsfield.ai: стилі, референси, consistency
- створення промо-відео і нарізка шортів через Opus Clip
- repurposing pipeline: один контент-актив → блог-пост, візуали, відео, пости
- коли AI-візуал достатній, а коли потрібен дизайнер
- практика: повний repurposing pipeline для бренду з фіксацією часу кожного етапу
- як отримати від AI конкретний маркетинговий план, а не загальні рекомендації
- критичний аналіз AI-версії плану і доопрацювання власним контекстом
- генерація гіпотез для тестування через AI
- CJM через AI: від awareness до retention для кожного етапу
- практика: AI-версія маркетингового плану для бренду на квартал + власне доопрацювання
- як формулювати правильні запитання до даних і чому «проаналізуй це» не працює
- аналіз маркетингових даних через Google Sheets + Gemini і ChatGPT без SQL
- метрики CAC, ROAS, conversion rate, retention: як AI допомагає інтерпретувати і зробити висновки
- практика: аналітичний міні-аудит — 7 запитів до даних, 3 інсайти, 2 рекомендації для бренду
- як завантажити export з Meta Ads, Google Ads і GA4 в AI і отримати конкретні рекомендації
- виявлення creative fatigue і кампаній, які варто масштабувати або зупинити
- генерація гіпотез для A/B тестів і data-driven ad copy під конкретну аудиторію
- практика: AI-аудит рекламного кабінету + 3 нові рекламні тексти на основі даних
- що таке workflow і як будувати автоматизацію в Make.com без коду
- автоматичний AI-звіт: шаблон промпту, логіка побудови, формат для CEO
- основи agentic AI: де залишати контроль людини, а де система працює самостійно
- практика: власний workflow у Make.com + AI-звіт з аналізом тижневих метрик бренду
- поведінкова сегментація клієнтської бази через AI — без ML-інженера, лише CSV і Claude
- побудова персон на основі реальних даних про покупки, частоту, активність
- визначення at-risk сегменту: клієнти, які можуть піти, і retention-кампанія для них
- персоналізована комунікація під кожен сегмент: email, ad copy, push
- практика: сегментація бази, 4–5 поведінкових сегментів, персони, персоналізовані кампанії
- різниця між класичним SEO і GEO у 2026: два різних алгоритми, два різних підходи
- ручний GEO-аудит: як перевірити, чи «бачить» вас AI очима вашого клієнта
- AI для SEO-контенту через Claude: структура, title, meta description, FAQ
- практика: 10 ICP-запитів для бренду, аналіз видачі в ChatGPT і Perplexity, висновки і перші кроки
- agentic AI: від помічника до системи, яка приймає рішення в межах заданої задачі
- створення першого AI-агента для маркетингової задачі: логіка, інструмент, тест
- економіка AI-стеку: як рахувати ROI підписок і обґрунтовувати бюджет перед керівництвом
- як залишатися актуальним: джерела, спільноти, ритуали
- презентація курсового проєкту куратору
- фідбек і рекомендації щодо доопрацювання перед фінальним захистом
- презентація повного AI-флоу для бренду: ресерч, стратегія, контент, аналітика, автоматизація
- захист рішень і відповіді на запитання
- peer-review і фідбек від куратора
- підсумки курсу, розбір що вийшло і що ні
- вручення сертифікатів
куратор
він буде поруч
fractional CMO
ex-Head of Marketing Dripify, ex-Head of Marketing at Corefy, ex-B2B Marketing Manager at GigaComm.
Маркетинг-лідерка, яка працює з AI в реальних маркетингових задачах – від контенту й досліджень до автоматизації, оптимізації процесів і growth-стратегії. У своїй роботі будує AI-операційну систему маркетингу, де автоматизація поєднана зі стратегічним мисленням.
вартість навчання
та варіанти оплати
6 платежів
3 платежі
за весь курс
*Згідно з результатами дослідження Projector.
У дослідженні взяли участь 567 респондентів
серед випускників курсів 2022 року.
маєте запитання?
підготували відповіді
- чи підійде курс, якщо я новачок у маркетингу?
- чи потрібно вміти програмувати?
- скільки часу потрібно на навчання?
- чи можна працювати зі своїм брендом?
- які інструменти будемо використовувати?
реєстрація.
перший крок за вами
Хочете спитати ще щось? Пишіть на hello@prjctr.com або телефонуйте за номером +38 067 418-95-78.
перший крок за вами