Мини‑курс · урок 1 из 7 ChatGPT Work

Настройка ChatGPT Work для маркетолога: начните с проекта

Любовь Черемисина

Проверено: 24 августа 2026 · Любовь Черемисина

Что считать рабочим проектом

Рабочий проект маркетолога в ChatGPT — не «ещё один чат», а постоянная среда с именем, Instructions и файлами в Project knowledge. Я веду внутри него все задачи по бренду: отчёты, контент, брифы, разбор конкурентов.

Один проект = один бизнес или один клиент агентства. Не смешиваю в одном проекте два tone of voice — модель путает аудитории и офферы.

По документации OpenAI о ChatGPT Work, Projects дают контекст для длинных многошаговых задач. Без проекта Work каждый раз «забывает», кто вы и как пишете — это фундамент AI‑ОС, а не декор.

Практический критерий: если завтра я открою ChatGPT и сразу пойму, куда писать задачу по этому бренду — проект настроен. Если снова ищу «тот чат, где мы обсуждали tone» — проекта ещё нет.

Что подготовить до создания

Соберите за 15–20 минут — не идеальный брендбук, а рабочий минимум. Без этого Instructions получатся общими, а тестовый запрос не покажет реальную пользу.

  • Бизнес в 5–7 предложениях — продукт, ЦА, география, цена, отличие от конкурентов.
  • 3 приоритетные задачи — например: еженедельный отчёт по Директу, посты в Telegram, сводка по CRM.
  • Примеры материалов — 2–3 текста или слайда «как надо» (можно вставить в файл позже).
  • Правила согласования — кто утверждает, запреты (медицина, финансы, сравнения с конкурентами).

Файлы можно положить в Project knowledge на шаге 3 — в уроке 3 разберём структуру папки. Сейчас достаточно текста в заметках или одного черновика «О компании.md».

Откройте ChatGPT в браузере или desktop‑приложении под рабочим аккаунтом. Вверху главного экрана найдите переключатель Chat / Work — проекты маркетинга создаются в режиме Work.

Сделайте сейчас

Перед шагами создания — 10 минут подготовки. Отмечайте по факту, не «на потом».

  • Откройте заметку «О компании» и напишите 5–7 предложений о бизнесе.
  • Выберите 3 маркетинговые задачи, которые будете делать в ChatGPT на этой неделе.
  • Найдите 2–3 примера текстов или слайдов «как надо» — ссылки или файлы.
  • Зафиксируйте 3–5 пунктов tone of voice: как пишем, как не пишем.
  • Определите, кто утверждает внешние материалы — имя или роль.

Создание проекта

Три шага ниже — минимум, чтобы проект стал рабочим, а не декоративной папкой. Я иду по ним в том же порядке; после каждого шага — проверка. Не копирую всю справку OpenAI в Instructions — только то, что влияет на маркетинговые решения.

Шаг 1

Найдите переключатель Chat / Work

На главном экране ChatGPT вверху — сегментированный переключатель Chat и Work. Для проекта маркетинга переключитесь на Work: там создаются проекты и многошаговые задачи, а не разовые чаты.

Главный экран ChatGPT: переключатель Chat и Work вверху, активен режим Chat
Действие: найти переключатель Chat / Work. Результат: видите оба режима и можете перейти в Work для создания проекта.

Проверка: переключатель Chat / Work виден; после выбора Work интерфейс готов к созданию проекта.

Шаг 2

Create project → имя Demo Marketing Project

В режиме Work откройте Create project. В поле Project name введите рабочее имя — на скриншоте пример Demo Marketing Project; у себя используйте формат Маркетинг · [Бренд]. Нажмите Create project.

Окно Create project: поле Project name с текстом Demo Marketing Project и кнопка Create project
Действие: Create project → ввести Demo Marketing Project → Create project. Результат: проект создан с понятным именем, не смешан с личными чатами.

Проверка: в списке проектов появился Demo Marketing Project (или ваше имя Маркетинг · [Бренд]).

Шаг 3

Вкладка Sources → Add sources

Откройте созданный проект Demo Marketing Project и перейдите на вкладку Sources. Нажмите Add sources и загрузите минимум один файл — например черновик О компании.md из подготовки на шаге «Сделайте сейчас».

Здесь же можно подключить Google Drive, Slack или другие интеграции — для старта достаточно одного файла с описанием бизнеса. Режим Work для длинных задач разберём в уроке 2; структуру папки knowledge — в уроке 3.

Проект Demo Marketing Project: вкладка Sources, зона Give ChatGPT more context и кнопка Add sources
Действие: Sources → Add sources → загрузить файл (например О компании.md). Результат: в проекте есть knowledge-файл, на который ChatGPT опирается в ответах.

Проверка: вкладка Sources открыта; после загрузки файл виден в списке sources проекта.

Первый тестовый запрос

Проверяю, что контекст «доехал». Задаю один запрос без повторения бренда в сообщении:

Напиши черновик поста для главной соцсети о [актуальная тема]. Формат: заголовок, 3 тезиса, CTA. Сверься с tone of voice из инструкций.

Оцениваю не «красиво ли», а три вещи:

  • Аудитория — текст обращён к вашей ЦА, а не к «всем подряд».
  • Tone — узнаваемый стиль из Instructions, без канцелярита и воды.
  • Факты — нет выдуманных цен, кейсов и обещаний о продукте.

Если модель ошибилась — дописываю Instructions или knowledge, не спорю в чате. Одна правка в проекте экономит десятки сообщений дальше.

Критерий готовности

Урок 1 пройден, когда все пункты ниже — «да»:

  • Есть отдельный проект только для маркетинга этого бренда.
  • В Instructions зафиксированы аудитория, tone и правила качества.
  • В Project knowledge лежит минимум один файл с описанием бизнеса.
  • Тестовый запрос дал черновик без моего повторного объяснения бренда.
  • Я знаю, где продолжу завтра — в том же проекте, не в новом чате.

Сделайте сейчас

Закройте урок действием — не откладывайте на «когда будет время». Отметьте по ходу:

  • Создать проект через Create project (шаг 2).
  • Загрузить файл в Sources через Add sources (шаг 3).
  • Отправить тестовый запрос на пост и записать, что поправить в Instructions или knowledge.
  • Закрепить проект в боковой панели или добавить в закладки браузера.

Дальше — выбор режима Work

В уроке 2 разберём, когда нужен Local/Desktop с вашими файлами и сессией в браузере, а когда — Cloud для фоновых задач.

Урок 2: Local vs Cloud

Если после проекта нужна настройка под ваш стек данных на сессии — или программа AI‑ОС маркетолога. Основной разбор MCP и MCP Panel — в уроке 5.

Источники