К содержанию
Workflows

Как за 5 минут собрать структуру лид‑магнита через ChatGPT

Практика Вани Буявца: использовать AI для поиска реальных болей аудитории и быстрой сборки структуры лид‑магнита, который диагностирует проблему и ведет к следующему шагу.

  1. 1
    Определить аудиторию и цель лид‑магнита

    Формулируется целевая аудитория и задача: какую проблему нужно диагностировать и к какому следующему шагу должен вести материал.

  2. 2
    Найти реальные боли аудитории

    Используется Deep Research, чтобы собрать реальные проблемы и ошибки аудитории.

    Deep Research
  3. 3
    Сгенерировать структуру лид‑магнита

    На основе найденных болей в ChatGPT запускается промпт, который собирает структуру будущего лид‑магнита. По словам спикера, такую структуру можно получить примерно за 5 минут.

    ChatGPT
  4. Проверить логику материалаhuman review

    Человек проверяет структуру: материал должен объяснять механику проблемы и старых неработающих подходов, но не давать полную реализацию.

  5. 5
    Получить готовую структуру

    Получается структура лид‑магнита.

  6. 6
    Упаковать и выдать аудитории

    Материал оформляется как статья, лонгрид или другой формат и выдается пользователю через чат‑бота, который собирает базу, которую потом можно использовать для дальнейших коммуникаций.

Use cases

Создать лид‑магнит для агентств

Как было:

Как с AI: Через Deep Research нашли 35 неочевидных ошибок, из‑за которых агентства не растут выше 100 млн, и упаковали их в лид‑магнит для узкой аудитории.

KPI: Список конкретных болей, который точно попадает в проблемы целевой аудитории.

Собрать большой экспертный гайд

Как было: Подготовка структуры занимала много времени и требовала ручного исследования темы.

Как с AI: Структура материала собирается через ChatGPT на основе найденных болей аудитории.

KPI: Экономия времени на подготовке структуры лид‑магнита.

Что не сработало

  • Попытка полностью решить проблему клиента в бесплатном материале снижает вероятность покупки следующего шага.
  • Если человек получает полную реализацию в лид‑магните, у него пропадает причина покупать дальнейшую работу или продукт.

Опыт сообщества

Спикер использует AI, чтобы находить реальные боли аудитории. Сначала через Deep Research собирают типичные проблемы и ошибки внутри конкретной ниши, затем с помощью ChatGPT быстро собирают структуру материала. Один из примеров — список из 35 неочевидных ошибок, из-за которых агентства не растут выше 100 млн. Эти ошибки нашли в ходе AI‑исследования и оформили в лид‑магнит для агентств. Такой подход избавляет от необходимости придумывать проблемы клиентов: в основе лежат реальные боли, а базовую структуру магнита можно собрать примерно за 5 минут.

«Наша задача — в лид-магните не решить проблему человека, а объяснить ему, как это устроено. Если он поймет, как ему действовать самому, он уже получил всю информацию. Зачем ему тогда мы?»
Ваня Буявецстратегический продюсер экспертов в Telegram, Checkroi

Ограничения

  • Лид‑магнит должен объяснять механику проблемы, а не давать полную реализацию решения.
  • Если материал полностью закрывает задачу пользователя, он снижает вероятность покупки следующего шага.

Частые вопросы

Зачем использовать Deep Research при создании лид‑магнита?
Чтобы находить реальные боли аудитории и не придумывать проблемы клиентов вручную.
Зачем нужен ChatGPT в этом процессе?
Он помогает быстро собрать структуру будущего лид‑магнита на основе найденных болей аудитории.
Почему нельзя полностью решать проблему в лид‑магните?
Если человек получает полноценное решение бесплатно, у него пропадает причина покупать следующий шаг.
Какую роль играет лид‑магнит в воронке?
Он объясняет механику проблемы, создает доверие к эксперту и ведет пользователя к следующему целевому действию.

Источники

  • Эфир сообщества heg.ai «Лид-магнит: как привлекать подписчиков в Телеграм пользой» (запись доступна участникам сообщества)heg.ai · 2025-10-05
Эксперты материала:Ваня Буявецстратегический продюсер экспертов в Telegram, Checkroi

Business AI brief

Раз в неделю — честный AI business brief

Кейсы, цифры, провалы и workflows для предпринимателей. Без вендорского хайпа.

Нажимая, вы соглашаетесь с обработкой данных (152-ФЗ).

Предпочитаете Telegram? Читать в Telegram