Как AI меняет работу с Looker Studio: практические советы для маркетологов и аналитиков

Looker Studio и AI — это способ работать быстрее, умнее и без кода. Читайте об их основных возможностях и советах по использованию для новичков.

Искусственный интеллект уже умеет не только генерировать тексты или изображения, но и отвечать на твои вопросы по данным, помогать с рутиной, писать письма и отчеты. И тебе не нужно быть программистом, чтобы этим пользоваться. Благодаря инструментам Google — таким как Looker Studio с разговорной аналитикой или платформа Agentspace с AI-агентами — можно просто спросить: «Какие были продажи на прошлой неделе?» — и получить четкий ответ с графиком.

В этой статье ты узнаешь, как именно это работает, что умеют современные AI-агенты, какие задачи новички могут делегировать ИИ уже сегодня и как избегать ошибок — в частности, вымышленных фактов, которые ИИ иногда подбрасывает. 

Разговорная аналитика в Looker Studio: как общаться с данными без кода

Представь, что ты можешь задать своим данным вопрос, как человеку: «Какие товары продавались лучше всего в прошлом месяце?», «Как изменились расходы на рекламу по сравнению с июнем?» — и за секунды получить четкий ответ с графиком. 

Хотя интерфейс Looker Studio позволяет задавать вопросы к данным простым языком, для работы Conversational Analytics требуется лишь небольшая базовая подготовка — настроенные источники, связи между ними и необходимые разрешения. И тогда эта функция превращает сложные данные в понятные ответы. Ее основа — мощная AI-модель Gemini от Google Cloud, которая «понимает» бизнес-запросы и ищет ответы в ваших отчетах и базах данных.

Раньше аналитика была прерогативой специалистов: нужно было знать структуру базы, писать SQL-запросы или вручную строить графики. Теперь процесс стал доступнее — в Looker Studio можно задавать вопросы к данным в чат-формате и быстро получать ответы. Однако для корректной работы система требует настроенных источников, четкой семантической модели и согласованной бизнес-логики. Без этого AI может дать правдоподобный, но не точный ответ — именно поэтому важно проверять результаты и не воспринимать их как абсолютную истину.

Как это работает на практике

Все начинается с простого окна чата в Looker Studio. Ты задаешь запрос, например: «Покажи общий доход по регионам за последние 3 месяца» — и получаешь таблицу с цифрами и диаграмму.

Затем уточняешь:  «А что было в Киеве?», «А выведи это по неделям» — и аналитика мгновенно обновляется.

Это возможно благодаря контексту: модель запоминает предыдущие вопросы, и твой диалог с данными становится настоящим разговором.

Зачем нужен Data Agent и как он повышает точность

Чтобы ответы были действительно релевантными, Google позволяет создавать Data Agent — своего рода посредника между пользователем и данными. Этот агент знает:

• какие поля есть в отчетах (например, Total Revenue, Region, Conversion Rate);
• как трактовать бизнес-термины (например, что «активный пользователь» — это тот, кто покупал более 2 раз);
• какие фильтры или условия применять автоматически (например, всегда исключать тестовые транзакции).

Это помогает избежать ошибок и повышает точность ответов. Ты не просто спрашиваешь «в таблице» — ты обращаешься к агенту, который понимает, как мыслит твой бизнес.

У чому переваги Conversational Analytics

Вот несколько ключевых плюсов этой функции:

• Доступность для всех. Аналитика больше не только для аналитиков. Каждый в команде может быстро узнать нужное, не дожидаясь отчета.
• Скорость реакции. Больше не нужно создавать новый график — достаточно задать уточняющий вопрос.
• Меньше барьеров. Не нужно знать структуру таблицы, код или специфические термины — AI все поймет из контекста.
• Итеративность. Ты можешь задавать дополнительные вопросы, углублять анализ или менять фокус — и вся логика сохраняется в потоке диалога.
• Возможность обучения агента. Задать свои бизнес-условия, уточнения и трактовки — и сделать аналитику еще более точной.

Но есть и нюансы

Google открыто предупреждает: функция Conversational Analytics находится в статусе Pre-GA (то есть предварительного релиза). Это означает, что иногда ИИ может:

• дать логичный, но некорректный ответ;
• перепутать поля или фильтры;
• не до конца понять контекст (особенно без настроенного Data Agent).

Поэтому важно всегда проверять полученные ответы, особенно если речь идет о критических бизнес-решениях.

Вот краткий чек-лист, как работать без разочарований:

1. Не полагайся на ответ как на абсолютную истину — проверяй цифры.
2. Используй Data Agent — он значительно повышает качество результатов.
3. Уточняй запрос, если ответ выглядит странно — модель может неверно понять намерение.
4. Начинай с простых вопросов и постепенно усложняй — так ИИ лучше удерживает контекст.

Conversational Analytics в Looker Studio — это большой шаг к тому, чтобы данные стали доступны всем, а не только аналитикам. Теперь каждый может «поговорить» с отчетом и получить инсайты быстро, просто и в удобной форме. А с настроенным агентом и немного критического мышления — эти ответы могут быть не менее надежными, чем отчеты от BI-команды.

Если хочешь не просто понять, как работает разговорная аналитика, а выбрать профессию, где эти знания реально нужны, — приходи на наши ближайшие мероприятия. Там ты выберешь современную диджитал-профессию, в которой знания искусственного интеллекта точно станут твоим преимуществом: маркетинг, аналитика, контент, AI-специализация или собственный бизнес.

Теперь перейдем к еще более мощному инструменту — Google Cloud Agentspace, где ИИ уже не просто отвечает, а действует как ваш бизнес-ассистент.

AI-агенты в Google Cloud Agentspace: как они работают и что могут

Google Cloud Agentspace — это новая экосистема для создания и запуска корпоративных AI-агентов. Проще говоря, это платформа, где каждая компания может создать собственного умного помощника, который знает ее данные, процессы и документы. Такой агент может отвечать на вопросы сотрудников, искать нужную информацию, помогать в работе с клиентами или даже выполнять часть рутинных задач.

Все это работает на базе модели Gemini — той самой, что стоит за Conversational Analytics в Looker Studio. Она понимает естественный язык, анализирует контекст и комбинирует знания из разных источников: Google Drive, Gmail, BigQuery, Jira, Slack, Confluence и т. д.

Как работает AI-агент

Когда ты обращаешься к агенту, он не просто ищет по ключевым словам. Модель понимает намерение запроса, определяет, где именно искать ответ, и объединяет результаты из нескольких источников в единый итог.

Например, если ты спросишь: «Подготовь краткий отчет о наших продажах в сентябре и добавь последние комментарии клиентов», — агент найдет данные в таблице продаж, извлечет нужные цифры, подберет отзывы из CRM-системы и формирует согласованный текстовый отчет.

За несколько секунд — то, на что раньше команда тратила часы.

Основные возможности Agentspace

1. Единый поиск по всем данным. Агент имеет доступ к документам, базам, презентациям и даже чатам команды. Он ищет не «где лежит файл», а «что в нем написано».
2. Автоматизация внутренних процессов. Можно создать отдельных агентов для HR, маркетинга, продаж или поддержки — каждый из них будет иметь свою роль и доступ.
3. Умная генерация контента. Агент способен написать текст для клиента, создать краткое резюме встречи или даже черновик отчета на основе корпоративных данных.
4. Поддержка мультимодальности. Agentspace может работать не только с текстом, но и с аудио, изображениями или видео. Например, конспектировать совещание или анализировать слайды презентации.
5. Безопасная среда. Данные не покидают пределы компании. Google Cloud обеспечивает шифрование, контроль доступа и соответствие корпоративным политикам безопасности.

Как бизнес уже использует AI-агентов

• Поддержка клиентов. Агент автоматически отвечает на частые вопросы или помогает операторам быстрее находить нужные ответы.
• Маркетинг. Генерирует идеи кампаний, пишет описания продуктов, обобщает аналитику с разных платформ.
• HR. Объясняет новым сотрудникам политику компании, помогает заполнить документы, ищет информацию во внутренних базах.
• Продажи. Создает краткие дайджесты о клиентах перед встречей: история покупок, последние обращения, активность.

Зачем это нужно компаниям

AI-агенты снимают с людей часть рутинных задач и ускоряют работу. По оценкам Google, к 2025 году до 40 % административных операций в средних компаниях могут выполняться автоматически. Это не означает замену людей — наоборот, это позволяет команде сосредоточиться на творческих и стратегических задачах.

А чтобы лучше понять, как именно различные модели искусственного интеллекта выполняют эти задачи, стоит посмотреть на них в действии. Мы подготовили сравнительный материал  «Битва AI-титанов: что лучше умеет делать ChatGPT, а что – Gemini» — там разбираем, в чем сила каждой системы, какие задачи они решают быстрее и как выбрать «своего» помощника для работы или учебы.

Совет для новичков

Если ты только начинаешь знакомство с AI-агентами, начни с малого. Например:

• создай простого агента, который ищет документы в Google Drive по теме;
• позволь ему отвечать на типичные вопросы команды (через Chat или Gmail);
• постепенно научи его работать с аналитикой или CRM-данными.

Шаг за шагом ты увидишь, как агент становится настоящим членом команды — быстрым, внимательным и без перерывов на кофе.

Карта задач для новичка: контент, поддержка, аналитика, рутина

Почему стоит начать именно с этих сфер? Когда ты только знакомишься с искусственным интеллектом, лучше всего начать с простых и понятных задач — тех, где ИИ реально помогает сэкономить время и уменьшить рутину. Обычно это четыре направления: контент, поддержка клиентов, аналитика и операционные процессы. Они не требуют программирования, но быстро показывают эффект.

1. Контент: тексты, идеи, изображения

ИИ — это идеальный соавтор. Он поможет тебе быстрее создавать материалы для соцсетей, блога или сайта.

Вот примеры задач, которые можно смело поручить AI:

• написать черновик поста или статьи по ключевым тезисам;
• створити короткий опис товару чи послуги;
• сгенерировать несколько вариантов заголовков или слоганов;
• адаптировать текст под различные платформы (Instagram, LinkedIn, email-рассылка);
• перевести текст на английский или упростить формулировку.

А если добавить визуальный инструмент типа Midjourney или DALL·E, можно даже создавать иллюстрации к своим материалам по описанию:   «Создай минималистичный фон для поста о уходовой косметике в пастельных тонах» — и получить готовую картинку за несколько секунд.

2. Поддержка клиентов

AI-чат-боты уже стали стандартом сервиса. Даже новичок может настроить такого помощника через Google Dialogflow или ChatGPT API. Он:

• отвечает на самые распространенные вопросы 24/7 (доставка, оплата, возврат);
• помогает найти нужную информацию на сайте;
• собирает отзывы после покупки;
• анализирует запросы клиентов и выделяет частые проблемы.

При этом бот не заменяет человека, а разгружает команду поддержки. Сотрудники получают меньше рутинных писем и больше времени на сложные случаи.

3. Аналитика: данные, которые «говорят»

Аналитика — это не только о крупных компаниях. Благодаря инструментам, таким как Looker Studio или Power BI, даже фрилансер или владелец малого бизнеса может получить полезные инсайты.

ИИ поможет:

• выявить закономерности в продажах или трафике;
• построить график или дашборд по текстовому запросу;
• сформировать краткое объяснение данных («почему упали продажи в августе»);
• прогнозировать тенденции на основе исторических цифр.

И главное — все это можно делать без формул и SQL, просто задавая вопрос:  «Покажи, какой продукт продается лучше всего среди молодой аудитории».

4. Рутина: ассистент, который все помнит

Если чувствуешь, что тонешь в бесконечных мелочах — ИИ здесь тоже поможет. Он может:

• формировать список дел на день;
• напоминать о дедлайнах или встречах;
• создавать шаблоны писем или отчетов;
• подводить итоги совещаний (транскрипция и краткий отчет);
• автоматически обновлять таблицы или базы данных.

Достаточно подключить Google Workspace или Notion — и ассистент будет собирать все в одном месте. Например, агент на базе Gemini может утром присылать тебе сводку: «Сегодня три задачи в приоритете, в 14:00 встреча с клиентом, а до конца дня нужно отправить два письма».

Как использовать ИИ по максимуму

Чтобы не растеряться в мире AI-инструментов, можно ориентироваться на простую логику:

1. Начни с того, что отнимает больше всего времени. Если это тексты — тестируй генерацию контента. Если отчеты — автоматизируй аналитику.
2. Оцени результат.  Измеряй, сколько времени сэкономил и насколько стал быстрее.
3. Добавь новые сферы. Когда почувствуешь уверенность, подключи ИИ к поддержке, планированию или командной коммуникации.

Начни с малого, позволь ИИ взять на себя часть рутины, и постепенно увидишь, как освобождается время на более важные вещи: креатив, стратегические решения и развитие.

Далее рассмотрим, как правильно общаться с ИИ — и какие промпты помогают получать лучшие результаты.

Шаблоны промптов: как правильно ставить задачи ИИ

Искусственный интеллект — это как очень умный собеседник, который понимает все буквально. Если ты сформулируешь запрос нечетко — он может придумать лишнее или пропустить главное.

Именно поэтому умение писать промпты (prompting) — это отдельное искусство. И хорошая новость: его можно быстро освоить, если знать несколько базовых принципов.

5 правил ефективного промпту

1. Дай роль. Начни с инструкции, кто должен тебя слушать: «Действуй как маркетолог с пятилетним опытом в сфере e-commerce…»
2. Добавь контекст. Вспомни, где будет использован результат:
3. Опиши формат. Укажи, как ты хочешь получить ответ: «Ответ подай в виде списка из 5 пунктов, каждый — 1 предложение».
4. Уточни, что важно. Если есть ключевая цель, скажи об этом прямо:«Сфокусируйся на выгодах для клиента, избегай технических терминов».
5. Добавь пример или шаблон. Покажи, как выглядит желаемый результат: «Пример: «5 способов сделать уход более комфортным» — в подобном стиле.»

Как выглядит «идеальный» промпт

Вот универсальная структура, которой пользуются даже опытные аналитики и копирайтеры:

Действуй как [роль]
Формат ответа: [текст, список, таблица и т. д.]Тон: [дружеский, официальный, мотивационный и т. д.]

Этот подход помогает ИИ «понять тебя с первого раза».

1. Контент:

Действуй как опытный копирайтер в сфере fashion-брендов.
Тон — легкий, стильный и вдохновленный атмосферой сезона. Объем — до 90 слов.

2. Поддержка:

Представь, что ты — менеджер службы поддержки. Клиент написал: «Получил поврежденный товар». Составь вежливый ответ с извинением, инструкцией для возврата и тоном заботы.

3. Аналитика:

Ты — аналитик данных. Ниже представлена таблица с продажами за квартал. Напиши 3 ключевых инсайта простым языком.Обрати внимание, какой регион показал наибольшую прибыль.

4. Рутина:

Выступление в роли личного помощника. Составь план рабочего дня с учетом: 9:00 — встреча, 15:00 — звонок, до конца дня — отчет. Добавь краткие советы, как лучше распределить время.

Полезные советы

• Не бойся уточнять. Если ответ не совсем тот, просто напиши: «Сократи», «Сделай более эмоционально», «Объясни проще».
• Вернись к предыдущему запросу. ИИ помнит контекст — это удобно, когда нужно доработать результат.
• Учись на примерах. Сохраняй лучшие подсказки — они станут твоим личным набором инструментов.

Промпт — это твой «ключ» к ИИ. Чем четче ты формулируешь задачу, тем умнее получаешь ответ.

Начни с простых запросов и постепенно добавляй детали — ты увидишь, как искусственный интеллект станет твоим лучшим коллегой.

Теперь перейдем к последнему важному шагу — чек-листу, который поможет избегать фантазий и выдумок ИИ и проверять его ответы.

Раздел 6. Чек-лист: как не поддаваться на выдумки ИИ

Выдумки  в ИИ — это момент, когда модель уверенно придумывает факты, которых на самом деле нет. Она не лжет намеренно — просто пытается заполнить пробел, опираясь на вероятности.

Например, если попросить AI «приведи примеры украинских брендов, выигравших Red Dot Award», он может создать убедительный, но полностью вымышленный список. Проблема не в намерении, а в том, что модель не различает факт и предположение, если не имеет достаточно данных.

Чтобы этого избежать, важно задавать конкретные вопросы, проверять ответы и помогать ИИ быть более точным благодаря контексту.

7 правил, чтобы не попасть в ловушку выдумок

1. Давай максимум контекста.
   Вместо запроса «Напиши статью о бренде обуви» — уточни: «Напиши краткое описание новой коллекции кожаных ботинок для бренда, специализирующегося на ручном производстве во Львове». Чем больше деталей, тем меньше шансов, что ИИ начнет фантазировать.
2. Проси источники. Если модель приводит статистику, цитаты или факты — попроси добавить ссылки или хотя бы уточнить, откуда информация. «Приведи источник данных или скажи, если не уверен» — отличная фраза, которую стоит добавлять в промпты.
3. Не проси «придумать» там, где нужна точность. ШИ хорошо справляется с генерацией текстов, но не с официальными фактами. Если тебе нужна конкретная дата, должность или цена — ищи в проверенных источниках, а не в AI.
4. Проверяй, логичен ли ответ. Если что-то выглядит «слишком красиво», проверь цифры, даты или названия. Часто галлюцинации заметны уже на уровне логики: например, «бренд основан в 2022 году, но получил награду в 2020».
5. Попроси ИИ самопроверить себя. После ответа напиши: «Проанализируй свой результат и укажи, какие пункты могут быть неточными или требуют уточнения». Модель часто признается, где могла ошибиться — и это отличный способ поймать «выдумки».
6. Не смешивай слишком много тем в одном запросе.  Когда просишь одновременно «сделай анализ, напиши текст и посчитай бюджет», — ИИ теряется и начинает додумывать. Разбей задачу на части, каждую проверь отдельно.
7. Используй разные источники. Сравни ответ с поиском в Google или Bing, или задай запрос в двух разных моделях (например, ChatGPT и Gemini). Если обе говорят одно и то же — вероятность правдивости возрастает.

Мини-чек-лист перед тем, как использовать результат

Прежде чем принимать информацию от ИИ, задай себе три вопроса:

• Могу ли я подтвердить это данными или ссылкой?
• Соответствует ли это здравому смыслу и моему опыту?
• Не выглядит ли текст слишком обобщенным или «идеальным»?

Если хотя бы на один вопрос ответ «нет» — лучше проверить еще раз.

Подведем итоги

Искусственный интеллект уже перестал быть абстрактной технологией — он стал повседневным инструментом, который помогает создавать контент, анализировать данные, общаться с клиентами и упрощать рутину. Looker Studio с разговорной аналитикой и Google Cloud Agentspace показывают, что будущее — это не замена человека, а его усиление. Главное — научиться задавать правильные вопросы, мыслить критически и использовать ИИ осознанно.

А если хочешь не только разобраться в том, как работают AI-инструменты, но и освоить современную диджитал-профессию, соответствующую твоему темпу жизни и амбициям — приглашаем на наши ближайшие ивенты. Выбери специальность, открывающую новые возможности: маркетолог, аналитик, AI-специалист, специалист по таргету или другие. Найди себя в цифровом мире — и сделай первый шаг уже сегодня.