Есть старый мем про JS-фреймворки. Два разработчика: «На рынке 30 фреймворков, и все неудобные. Давай сделаем свой – он будет настолько крутым, что все перейдут». Так появился тридцать первый.
С AI-сервисами для маркетологов сейчас та же история. Каждый делает свой. И я тоже сделал свой. Но у меня были причины, честное слово.
Я Пётр Гришечкин, последние 15 лет проектирую системы кратного роста трафика для крупных сайтов. Эта статья – про то, как рабочий хаос с промптами превратился в продукт webwize.app.
Я застал релиз GPT-3 ещё в Индонезии. Ощущение – чистое чудо. Голова сразу начала прикидывать сценарии для работы: мета-теги, анализ контента, поиск нестандартных решений по оптимизации.
Но эйфория схлынула быстро.
Нельзя просто написать «сделай мета-теги к статье» и получить рабочий результат. Для неспециалиста выход выглядит нормально. Для Яндекса и поисковых систем – мусор.
Качество ответа на 100% зависит от промпта (инструкции, которую вы пишете для языковой модели). Без контекста, ограничений и чёткого формата вывода модель угадывает, что вы хотите. И угадывает плохо.
Это знакомо любому человек, который хоть раз пытался через LLM генерировать что-то. Хороший результат без хорошего промпта – невозможен.
Я начал писать и сохранять промпты. Один – на мета-теги. Другой – на анализ конкурентов. Третий – на генерацию заголовков. Для каждой задачи – отдельная инструкция с контекстом, ограничениями, форматом.
Через несколько месяцев у меня накопились буквально сотни промптов. Они расползлись по заметкам, Гугл документам и таблицам, разным чатам. Найти нужный за 30 секунд стало невозможно. В какой-то момент поиск нужного фрагмента начал занимать больше времени, чем сама работа.
Именно тогда щёлкнуло: нужен интерфейс, где все промпты хранятся в одном месте и быстро выбираются под задачу. Не блокнот, не папка с файлами, а инструмент с тегами, поиском и возможностью сразу запустить промпт на выполнение.
От щелчка до реализации прошло два года. За это время сменились поколения моделей:
Каждая модель оказывалась сильнее в определённых сценариях. GPT лучше справлялась с одними задачами, Claude – с другими, Gemini – с третьими. По моему опыту, использовать одну модель для всех задач – значит осознанно терять в качестве.
Так родилась концепция мультиинструмента. Webwize AI строился вокруг четырёх задач:
Если вы маркетолог и уже тонете в десятках промптов, разбросанных по вкладкам, – вы понимаете, зачем всё это затевалось. Посмотреть и пощёлкать можно на webwize.app, есть бесплатный тариф на попробовать.
Нет. сейчас готово 40 инструментов: копирайтинг, аналитика, подготовка технических заданий, работа с данными. SEO – основной фокус, потому что сервис вырос из SEO-практики.
На момент запуска – GPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google). Список расширяется по мере появления новых моделей, которые показывают стабильное качество на практических задачах.
Автоподбор экономит время, когда вы не уверены, какая модель лучше справится. Для аналитических задач Gemini стабильно выдаёт лучший результат, для креативных – Qwen 3 для ТЗ на разработку Claude. Если вы точно знаете, что вам нужно, – ручной выбор всегда доступен.
На этом этапе – нет. Но такой функционал планируется.
Есть бесплатный тариф на попробовать. Но минимальный тариф всего за 799 рублей в месяц.