Вайбкодинг для интернет-маркетологов

42 участника

О чём курс

О чём курс

Вы создадите собственные веб-приложения и утилиты для аналитики или интернет-рекламы с помощью инструментов искусственного интеллекта, даже если у вас нет опыта программирования. В основе обучения лежит практика вайбкодинга — разработки программного обеспечения при содействии ИИ.

Для кого

Программа рассчитана на специалистов в области digital и интернет-маркетинга:

  • PPC-специалисты, стремящиеся разработать собственные утилиты под рекламные кабинеты;
  • веб-аналитики, которым необходимо выйти за рамки стандартных возможностей Яндекс Метрики и Google Analytics для построения отчетов, проверок и автоматизаций;
  • тимлиды, желающие систематизировать рабочий процесс использования нейросетей;
  • фрилансеры и агентства, планирующие создать собственный продукт или сервис для продажи клиентам.

Что внутри

В программе рассматривается весь цикл создания продукта: от настройки локального окружения до публикации сервиса в интернете. Участники изучают выбор IDE с поддержкой ИИ-агентов, работу с базами данных, серверами и репозиториями, а также получение токенов API рекламных и аналитических систем.

Практическая часть охватывает проектирование интерфейса, личного кабинета, подключение рабочих сценариев (парсинг сайтов, сбор семантики, расчет ставок, отчеты и уведомления) и публикацию на личном сервере с доменом. Завершающий этап посвящен оценке проекта, расчету юнит-экономики и каналов привлечения аудитории. В дополнительной части рассматриваются архитектура RAG-систем и протокол MCP.

Формат обучения

Курс рассчитан на 30 дней и состоит из 10 практических занятий в формате прямых эфиров. Разработка демонстрируется на живом экране с пошаговым созданием проекта, закреплением материала на личных проектах между эфирами и финальным разбором на круглом столе.

Об авторе

Автор курса — Яков Осипенков, практикующий специалист по платной рекламе и популяризатор веб-аналитики, сертифицированный специалист по продуктам Google и Яндекс. Работал ведущим специалистом по контекстной рекламе в Convert Monster и менеджером по мобильному трафику в Kokoc Group. Является автором блога osipenkov.ru, печатной книги по Google Analytics и ряда обучающих руководств по digital-маркетингу.

Программа обучения

  • Занятие №1. Уровни работы с ИИ (26 октября) Поговорим о способах работы с ИИ и чем разовый чат отличается от Project, промпт-процесса, Custom GPT, Skills и вайбкодинга. Разберем, зачем маркетологу и аналитику именно вайбкодинг, а не только «поговорить с нейросетью». Результат после занятия: поймете лестницу уровней ИИ, где на ней ваша текущая работа и куда идете на курсе.
  • Занятие №2. Выбор технологий для разработки (29 октября) Разберем программы для вайбкодинга: чем отличаются, сколько стоят, что нужно оплачивать. Простыми словами пройдем то, с чем будем работать дальше: сайт, база данных, сервер, GitHub. Зафиксируем набор (стек) технологий. Результат после занятия: определитесь с набором инструментов, с которыми будете работать в будущем, не только на этом онлайн-курсе.
  • Занятие №3. Поиск продукта для разработки (2 ноября) Поговорим о типах продуктов: утилита, сервис, приложение, SaaS. Определим, кто делает продукт для себя, а кто - в команде. Одно приложение - одна прикладная задача. Результат после занятия: определимся с утилитой, которую будем разрабатывать в течение всего обучения.
  • Занятие №4. Подготовительные работы (5 ноября) Установим и настроим нужные программы, чтобы начать вайбкодить: IDE с ИИ-агентом и все необходимое для локальной работы. Создадим приложения в кабинетах аналитики и рекламы, получим токены API и ключи LLM, если они нужны внутри продукта. Результат после занятия: ваш компьютер готов к разработке, доступы к кабинетам и ключи на месте.
  • Занятие №5. Создание пользовательского интерфейса (9 ноября) Спроектируем экраны входа и регистрации, пользовательский интерфейс, личный кабинет и раздел под вашу утилиту. Каркас кабинета собираем вместе, чтобы не утонуть в «красивостях». Результат после занятия: есть интерфейс, в котором уже можно жить: вход, кабинет, место под ваше приложение.
  • Занятие №6. Разработка приложения. Часть I (12 ноября) Вайбкодинг в прямом эфире. Собираем сердце продукта: подключаем кабинет и выводим данные на экран. Результат после занятия: в приложении видны живые данные из аналитики или рекламы - не учебная картинка.
  • Занятие №7. Разработка приложения. Часть II (16 ноября) Вайбкодинг в прямом эфире. Доводим сценарий, который потом покажете на защите: отчет, проверка, кнопка, сообщение пользователю. Результат после занятия: готов основной пользовательский сценарий вашего приложения. То, что можно использовать лично или продавать другим.
  • Занятие №8. Публикация приложения (19 ноября) Зарегистрируем домен, арендуем сервер, настроим доступ по HTTPS и опубликуем проект в сети, чтобы по ссылке могли зайти вы и другие пользователи. Коротко пройдем бэкапы и базовую проверку, что сервис жив. Результат после занятия: ваше приложение открывается в интернете по ссылке.
  • Занятие №9. Продвижение проекта (23 ноября) За сколько продавать решение? Считаем юнит-экономику и простую SaaS-модель: сколько клиентов нужно, чтобы выйти в плюс. Разберем каналы привлечения: теплая база, блоги, парсинг и прогрев аудитории. Результат после занятия: есть расчет экономики вашего проекта и список каналов, с которых начнете привлечение новых пользователей.
  • Занятие №10. Оценка созданного приложения (26 ноября) Обсуждаем итоги в формате круглого стола: каждый показывает свое приложение, группа дает обратную связь. Разбираем, что зашло, что доработать и есть ли потенциал для продажи. Результат после занятия: обратная связь от группы и понимание следующего шага - доработать для себя или упаковывать для клиентов. Общение и вайб!
  • Бонус-лекция. Будущее работы интернет-маркетолога:
    • MCP (Model Context Protocol) - подключение LLM к своим внешним сервисам, инструмент перехода от простого «общения» с нейросетью к автоматическому управлению маркетингом
    • ИИ-агенты - как устроены ИИ-агенты и как продвинуться в работе с ChatGPT Codex, Claude Cowork, Claude Code и Gemini Spark
    • RAG-системы (Retrieval-Augmented Generation) - генерация, дополненная поиском. Нужно интернет-маркетологам для того, чтобы обучить искусственный интеллект опираться на реальные данные компании и точные факты, полностью исключая выдумки нейросети
Складчина создана 14 сентября 2026 г.

Теги курса

Инструменты

Другие материалы автора 12

ЯО Яков Осипенков Все материалы
400 ₽ 13 900 ₽