Мне постоянно приходится погружаться в темы, в которых я не разбираюсь. За последний год накопилась экспертиза о том, как быстро погружаться в любую тему с помощью нейросетей.

Покажу 8 способов, которыми пользуюсь сама. Разберу на конкретных примерах — как изучала российский рынокавтозапчастей, какие промты использовала и что из этого получилось. После статьи сможете за пару часов стать «экспертом» в любой области.

1. Задать вопрос «как мне всесторонне исследовать этот вопрос»?

Нейросеть сама подскажет, какие вопросы задать. С этими вопросами уже можно пойти в глубокое исследование.

Промт: «Хочу понять рынок автозапчастей в 2025 году. Как мне всесторонне изучить этот вопрос?»

Что получилось: GPT выдал пошаговый план от макроконтекста до практических шагов запуска. Получилась готовая дорожная карта исследования.

2. Запустить глубокое исследование

Глубокие исследования есть бесплатно у Perplexity, Chat GPT, Grok. Я собираю весь материал, который у меня уже есть по вопросу, и прошу его дополнить.

Например, уже прошлась по форумам, собрала проблемы в нише автозапчастей. На основе этого сделала исследование.

Промт: «Проведи глубокий анализ российского рынка автозапчастей в 2023–2025 гг. с акцентом на: низкую маржинальность, конкуренцию с маркетплейсами, логистические проблемы...»

Что получилось: Структурированный отчёт с цифрами, трендами и решениями. 

3. Запустить глубокое исследование сразу во всех местах

Дополнительно запустить тот же вопрос просто в рассуждающие модели. Собрать тезисы из разных нейросетей в один документ.

Промт: Один и тот же вопрос про автозапчасти в GPT и Grok.

Что получилось:

• GPT глубоко разобрал операционные проблемы: как работать через FBS, кадровые вопросы, антиконтрафакт

• Grok дал макро-тренды: рост рынка на 490 млрд, доли импорта, прогнозы до 2028

Вместе получился полный анализ: и «что делать завтра», и «куда бежать через год».

4. Запустить вопрос в режиме рассуждений

Чат GPT хорошо ищет в режиме рассуждений. Я использую модели o3 и o4-mini-high. Отдельно я слежу за ходом его мысли, могу остановить и заново описать задачу, если вижу, что делает не то.

Промт 1: «Найди мне примеры кейсов по заказу автозапчастей онлайн»

Что он начал делать: GPT стал искать американские кейсы успешных интернет-магазинов типа Partful.io, истории про рост продаж на 25%. Вижу в его рассуждениях — он понял задачу не так.

Останавливаю и корректирую промт: «Найди мне не официальные кейсы сервиса, а личные истории автолюбителей — отзывы на форумах о том, как заказывали запчасти и что вышло. В России»

Что получилось: GPT перестроился и выдал живые истории с Drive2 и НГС — отзывы типа «Партсиб — ограниченный выбор, но скидка 20%», «Емекс — глючная система статусов». Как раз то, что нужно.

5. Назначить роли, из которых нужно посмотреть на вопрос

И попросить ответить из этих ролей, лучше на каждую роль составить отдельный запрос.

Промт: «Назови основные роли на рынке автозапчастей. Затем с позиции каждой роли скажи: какие у неё главные потребности и болевые точки?»

Что получилось: 7 ролей — от производителей до конечных покупателей — и понимание проблем каждого. 

Теперь могу углубиться в любую роль отдельным запросом.

6. Попросить нейросеть предложить фреймворк для решения задачи

Потом предложить применить этот фреймворк.

Что я хотела: Понять, какие сегменты рынка автозапчастей выбрать для бизнеса. Но не знаю, как к этому подступиться структурно.

Промт 1: «Предложи фреймворк для выбора сегментов на рынке автозапчастей»

Что получила: GPT предложил STP-модель (Segmentation-Targeting-Positioning). Объяснил: сначала делим рынок на сегменты, потом оцениваем каждый по критериям (размер, маржа, конкуренция), выбираем лучшие и позиционируемся.

Промт 2: «Выполни этот фреймворк для моей задачи»

Что получилось: GPT сам применил свою модель. Создал матрицу 3×3, оценил каждый сегмент по баллам, выдал топ-3 сегмента с конкретными рекомендациями — какой брать первым, как позиционироваться, какую стратегию использовать.

7. Нарисовать схему того, что нужно, хоть на листе, хоть в Paint, и обсудить с нейросетью

Скинуть фото или скриншот.

Что я сделала: Взяла лист бумаги, нарисовала таблицу 3×3. По горизонтали — типы клиентов (DIY-автолюбители, СТО, автопарки). По вертикали — типы запчастей (расходники, узлы, электроника). Получилось 9 сегментов рынка.

Промт: «Оцени, насколько адекватная матрица, и помоги понять, какие сегменты легче захватить»

Что получилось: GPT посмотрел на мою схему и дал конкретные рекомендации по каждой ячейке. Сказал, что лучше всего заходить в сегмент «СТО + стандартные узлы» — там хорошая маржа и средняя конкуренция.

8. Просмотреть все ссылки в исследовании

Я читаю не только расшифровку, но и просматриваю ссылки, которых в исследовании обычно больше 50.

Что делаю: В исследовании было 50+ ссылок. Прошлась по каждой, нашла дополнительные детали, которые нейросеть не включила в итоговый текст — конкретные цифры, кейсы, мнения экспертов.

Например, вижу фразу про программу «Антиконтрафакт» и ссылку на кейс на VC.

Захожу, нахожу личный опыт, ещё несколько кейсов продажи автозапчастей на маркетплейсах. Плюс читаю комментарии — там люди рассказывают своё мнение, живое. Такой поиск фактуры очень удобный.

Понятно, что это не пошаговая инструкция — можно брать любой способ в зависимости от задачи!

Я веду блог «А потом пришла нейросеть». Рассказываю, как люди используют нейросети в работе и жизни уже сегодня. В канале собрала 8 способов в удобный чек-лист — сохраняй и пользуйся. Подпишись, чтобы не пропустить новые статьи!