NotebookLM — ваша персональная база знаний с AI-аналитиком. Загружайте данные, получайте ответы.
NotebookLMClaudeMPSTATS API
1. Зачем нужен NotebookLM
Когда вы работаете с Claude, у него есть контекстное окно — это максимум информации, который он может «держать в голове» одновременно. Загрузили большой файл — окно заполнилось. Второй файл уже может не влезть. А третий точно нет.
NotebookLM от Google — это ваша персональная база данных с AI. Вы загружаете туда сколько угодно документов — отчёты, выгрузки, PDF, таблицы — и AI отвечает строго по вашим данным. Никаких выдумок, только факты из ваших файлов.
Простая аналогия:
Claude
Гениальный аналитик с маленьким рабочим столом. Может обработать один документ за раз, но делает это блестяще.
NotebookLM
Огромный архив со своим библиотекарем. Храните все данные, спрашивайте — он найдёт и покажет.
Критерий
Claude
NotebookLM
Связка
Объём данных
Ограничен контекстным окном (~200K токенов)
До 50 источников на ноутбук, без лимита размера
Безлимитное хранение + глубокий анализ
Точность ответов
Может «додумывать» если данных мало
Строго по загруженным документам
Факты из NotebookLM + аналитика Claude
Глубина анализа
Лучший в мире по рассуждениям
Хорош для поиска и саммари, слабее в стратегии
Лучшее из двух миров
Форматы файлов
PDF, текст, изображения
PDF, Google Docs/Slides, веб-ссылки, аудио, текст
Все форматы покрыты
Стоимость
Бесплатно (с лимитами) или $20/мес
Полностью бесплатно
Бесплатно или $20/мес
2. Начало работы с NotebookLM
1
Откройте NotebookLM
Перейдите на notebooklm.google.com и войдите через Google-аккаунт. Ничего скачивать не нужно — всё работает в браузере.
2
Создайте ноутбук
Нажмите «New Notebook». Дайте ему понятное название — например, «Анализ ниши Одежда WB» или «Выгрузки MPSTATS Март 2026».
3
Загрузите данные
Нажмите «Add source» и загрузите файлы. Можно загрузить до 50 источников в один ноутбук.
4
Задавайте вопросы
В поле чата внизу пишите вопросы. NotebookLM ответит строго по вашим данным и покажет ссылки на источники.
Бесплатный тариф — до 100 ноутбуков, до 50 источников в каждом. Для работы с маркетплейсами этого более чем достаточно.
3. Какие файлы принимает NotebookLM
NotebookLM принимает не все форматы. Вот полный список и как адаптировать ваши данные:
Формат
Принимает?
Что делать
PDF
✅ Да
Загружайте напрямую. Идеально для отчётов PwC, презентаций, каталогов.
Google Docs
✅ Да
Подключается напрямую из Google Drive.
Google Slides
✅ Да
Подключается напрямую из Google Drive.
Веб-ссылки (URL)
✅ Да
Вставляете ссылку — NotebookLM сам вытянет содержимое страницы.
Скопированный текст
✅ Да
Вставьте текст прямо в поле «Paste text».
YouTube видео
✅ Да
Вставьте ссылку на видео — NotebookLM расшифрует аудио.
CSV / Excel
⚠️ Не напрямую
Конвертируйте в Google Sheets → подключите из Drive. Или скопируйте в текст.
JSON
⚠️ Не напрямую
Нужно адаптировать (инструкция ниже).
Аудио (MP3, WAV)
✅ Да
Загружайте — NotebookLM расшифрует в текст.
Как загрузить JSON в NotebookLM
JSON-файлы (выгрузки из MPSTATS API, Kaspi API и т.д.) NotebookLM напрямую не принимает. Но есть 3 способа:
Откройте JSON-файл в любом текстовом редакторе (Блокнот, VS Code)
Скопируйте всё содержимое
В NotebookLM нажмите «Add source» → «Paste text»
Вставьте JSON как текст — NotebookLM его поймёт
Способ 3: Попросить Claude конвертировать
Загрузите JSON в Claude и попросите: «Конвертируй этот JSON в читаемую таблицу текстом». Затем скопируйте результат в NotebookLM как текст.
Совет: для больших JSON-выгрузок из MPSTATS (тысячи товаров) лучше всего работает Способ 1 через Google Sheets — данные будут структурированы и NotebookLM сможет отвечать точнее.
4. Что загружать в NotebookLM селлеру
Создайте ноутбук для каждой задачи и загрузите туда все релевантные данные:
📊 Ноутбук «Анализ ниш»
Выгрузки из MPSTATS по подкатегориям (CSV или через Google Sheets)
Отчёты PwC / Data Insight / Similar Web по рынку e-commerce (PDF)
Скриншоты топ-товаров конкурентов
Статьи и обзоры рынка (веб-ссылки)
💰 Ноутбук «Мой бизнес»
Отчёты продаж из личного кабинета WB/Kaspi (Excel → Google Sheets)
Важно: NotebookLM отвечает строго по загруженным документам. Если вы спросите что-то, чего нет в ваших файлах — он так и скажет. Это плюс: никаких «галлюцинаций» и выдуманных данных.
5. Главные фишки NotebookLM
🎙 Audio Overview — AI-подкаст по вашим данным
NotebookLM может сгенерировать подкаст-обсуждение на основе ваших загруженных данных. Два AI-ведущих обсуждают ваши отчёты, выделяют главное, спорят. Можно слушать на ходу — например, в дороге на склад.
📋 Автоматическое саммари
При загрузке документов NotebookLM сам генерирует краткое содержание каждого источника. Полезно когда у вас 20 файлов и нужно быстро понять, что где.
🔗 Ссылки на источники
Каждый ответ NotebookLM содержит ссылки на конкретные места в документах, откуда взята информация. Можно кликнуть и проверить.
📌 Заметки и закладки
Можно сохранять ответы как заметки прямо в ноутбуке. Создавайте свою базу инсайтов по нишам.
6. Какие вопросы задавать NotebookLM
После загрузки данных по нише, задавайте вопросы в чате. Примеры:
?
«Какие 5 товаров в этой нише приносят больше всего выручки?»
NotebookLM найдёт топ-товары из ваших данных
?
«Есть ли товары с высокими продажами, но низким рейтингом (ниже 4.5)?»
Найдёт слабых конкурентов — ваша точка входа
?
«Какой процент выручки забирает топ-10 товаров?»
Покажет уровень монополизации ниши
?
«Какой ценовой сегмент самый прибыльный?»
Подскажет оптимальную цену для вашего товара
?
«Сравни бренды по количеству SKU и выручке»
Выявит крупных игроков и свободные ниши
?
«Есть ли товары без бренда с хорошими продажами?»
Шанс зайти без раскрученного бренда
7. Практический пример: анализ ниши «Пакет для вакууматора»
Разберём на реальном примере — у нас есть JSON-файл из MPSTATS API с данными по нише «Бытовая техника → Техника для кухни → Хранение продуктов → Пакет для вакууматора».
Шаг 1: Получаем данные из MPSTATS API
На прошлом занятии мы делали GET-запрос в Hoppscotch:
GET https://mpstats.io/api/wb/get/category
?d1=2026-01-26
&d2=2026-02-24
&path=Бытовая техника/Техника для кухни/Хранение продуктов/Пакет для вакууматора
Заголовок: X-Mpstats-TOKEN: ваш_токен
API вернул JSON-файл (~0.45 MB) со всеми товарами в нише. Скачали его на компьютер.
Шаг 2: Смотрим что внутри JSON
Каждый товар в файле выглядит так:
{
"id": 506290093,
"name": "Пакеты для вакууматора рифленые в рулоне 5 шт",
"brand": "SUVI",
"seller": "ООО Суви Групп",
"balance": 546, ← остаток на складе
"comments": 2866, ← количество отзывов
"rating": 5, ← рейтинг товара
"final_price": 606, ← текущая цена (₽)
"start_price": 2999, ← цена до скидки
"revenue": 1234567, ← выручка за период
"sales": 890, ← количество продаж
"category_url": "Бытовая техника/Техника для кухни/..."
... и ещё ~40 полей по каждому товару
}
Ключевые поля для анализа:revenue (выручка), sales (продажи), final_price (цена), rating (рейтинг), comments (отзывы), brand (бренд), seller (продавец), balance (остатки).
Через Google Sheets: импортируйте JSON в Google Sheets → подключите Sheets как источник
Через Claude: загрузите JSON в Claude → попросите «Конвертируй в читаемую таблицу» → скопируйте результат в NotebookLM
C
Задайте промт
После загрузки — вставьте промт из раздела ниже в чат NotebookLM. Он проанализирует все товары и даст вердикт.
Шаг 4: Промт для анализа этой ниши
Скопируйте и вставьте в чат NotebookLM после загрузки данных:
Проанализируй загруженные данные по нише "Пакет для вакууматора" на Wildberries.
Мне нужен полный отчёт для принятия решения: заходить в эту нишу или нет.
1. ОБЗОР НИШИ
Посчитай общую выручку, количество продаж, среднюю цену, медианную цену,
средний рейтинг. Сколько всего товаров и сколько из них реально продаются?
2. ТОП-10 ТОВАРОВ ПО ВЫРУЧКЕ
Таблица: название | бренд | цена | продажи | выручка | рейтинг | отзывы
3. МОНОПОЛИЗАЦИЯ
Какой процент общей выручки забирают ТОП-10 товаров? А ТОП-1?
Есть ли шанс новичку?
4. БРЕНДЫ
Какие бренды доминируют? Есть ли товары без бренда с хорошими продажами?
5. ЦЕНОВЫЕ СЕГМЕНТЫ
Разбей товары по ценовым диапазонам (до 500₽, 500-1000₽, 1000-2000₽, 2000+₽).
В каком сегменте лучшее соотношение спроса и конкуренции?
6. СЛАБЫЕ КОНКУРЕНТЫ
Найди товары с высокими продажами но рейтингом ниже 4.5 —
это возможности для входа с лучшим качеством.
7. ВЕРДИКТ
Чёткий ответ: ЗАХОДИТЬ / С ОСТОРОЖНОСТЬЮ / НЕ ЗАХОДИТЬ
И конкретная стратегия: какой ценовой сегмент, какое позиционирование,
примерный бюджет на старт.
Этот же промт работает и в Claude: просто загрузите JSON-файл в чат Claude через кнопку «+» → «Add files» и вставьте этот промт. Claude даст ещё более глубокий анализ с рекомендациями.
8. Универсальные промты для других ниш
Эти промты можно использовать и в NotebookLM (после загрузки данных), и в Claude (загрузив JSON в чат):
Промт 1: Анализ нескольких подкатегорий
Используйте когда загрузили данные по целой категории и хотите выбрать лучшую подкатегорию для входа.
Я загружаю JSON с подкатегориями Wildberries из MPStats API (эндпоинт /wb/get/category/subcategories).
Проанализируй все подкатегории и составь рейтинг ТОП-10 самых перспективных для выхода нового продавца. Для каждой подкатегории оцени:
1. Объём рынка (выручка, продажи)
2. Конкуренция (количество товаров, % товаров с продажами)
3. Средний чек и маржинальность
4. Рейтинг — есть ли проблемы с качеством (низкий рейтинг = возможность)
Выведи результат в таблице с колонками: Подкатегория | Выручка | Продажи | Товаров | % с продажами | Ср.цена | Рейтинг | Вердикт (🟢/🟡/🔴)
В конце дай ТОП-3 рекомендации: в какую подкатегорию лучше всего зайти и почему.
Промт 2: Глубокий анализ одной ниши
Используйте когда определились с нишей и хотите получить полный отчёт для принятия решения: заходить или нет.
Я загружаю JSON со всеми товарами одной ниши Wildberries из MPStats API (эндпоинт /wb/get/category).
Ты — аналитик маркетплейсов. Дай полный разбор ниши так, чтобы я мог принять решение: заходить или нет.
### 1. ОБЗОР НИШИ (таблица)
| Метрика | Значение |
|---------|---------|
| Общая выручка за период | ... |
| Общее кол-во продаж | ... |
| Кол-во товаров (всего) | ... |
| Кол-во товаров с продажами | ... (и % от общего) |
| Средний чек | ... |
| Медианная цена | ... |
| Средний рейтинг ниши | ... |
| Среднее кол-во отзывов | ... |
### 2. МОНОПОЛИЗАЦИЯ
- Какой % выручки забирает ТОП-10 товаров?
- Какой % забирает ТОП-1?
- Есть ли шанс новичку пробиться или рынок «закрыт»?
- Вердикт: Низкая / Средняя / Высокая монополизация
### 3. БРЕНДЫ
- Топ-5 брендов по выручке (таблица: бренд | выручка | доля | кол-во SKU)
- Есть ли товары без бренда с хорошими продажами? (возможность для NoBrand)
### 4. ЦЕНОВЫЕ СЕГМЕНТЫ
Разбей все товары на сегменты по цене и покажи:
| Сегмент | Кол-во товаров | Выручка | Продажи | Ср.рейтинг |
В каком ценовом сегменте лучшее соотношение спроса и конкуренции?
### 5. СЛАБЫЕ ИГРОКИ (возможности)
Найди товары с высокими продажами, но низким рейтингом (ниже 4.5) — это прямые возможности для входа с лучшим качеством. Таблица ТОП-5:
| Название | Цена | Продажи | Выручка | Рейтинг | Отзывы | Что можно улучшить |
### 6. СИЛЬНЫЕ ИГРОКИ (ориентиры)
ТОП-5 товаров по выручке — на кого равняться:
| Название | Бренд | Цена | Продажи | Выручка | Рейтинг | Отзывы |
### 7. ФИНАЛЬНЫЙ ВЕРДИКТ
Дай чёткий ответ: ЗАХОДИТЬ / ЗАХОДИТЬ С ОСТОРОЖНОСТЬЮ / НЕ ЗАХОДИТЬ
Причины (3 пункта):
- ...
- ...
- ...
Рекомендуемая стратегия входа:
- Ценовой сегмент: ...
- Позиционирование: ...
- Минимальный бюджет на старт (примерная оценка): ...
- Главный риск: ...
- Главное преимущество новичка: ...
9. Готовые аналитические отчёты
Детальные отчёты по нишам Wildberries, подготовленные с помощью MPSTATS + AI-анализа:
Совет: загрузите эти отчёты в свой NotebookLM и задавайте дополнительные вопросы — AI ответит по данным из отчёта.
Дополнение Интеграция NotebookLM + Claude Desktop
Иногда ответы NotebookLM могут быть недостаточно глубокими — особенно когда нужна сложная аналитика, стратегические рекомендации или расчёты. Это нормально — NotebookLM создан для работы с фактами, а не для глубоких рассуждений.
Решение: подключить Claude Desktop напрямую к NotebookLM через MCP (Model Context Protocol). Claude будет использовать NotebookLM как свою базу данных — спрашивать факты и анализировать их своим мощным мозгом.
Это продвинутый уровень. Требует установки дополнительных программ. Если вам хватает NotebookLM + Claude по отдельности — можно пропустить этот блок.
Что нужно установить
1. Node.js — движок для запуска скриптов
Что это: Node.js — это программа, которая позволяет запускать JavaScript-код на вашем компьютере. Она нужна для MCP-серверов, которые связывают Claude с другими сервисами.
Скачать:nodejs.org → нажмите большую зелёную кнопку «LTS» (стабильная версия)
Установка: запустите скачанный файл → жмите «Next» на каждом шаге → «Install» → «Finish». На шаге «Tools for Native Modules» галочку НЕ ставьте — это не нужно.
После установки можно проверить: откройте терминал (Win+R → cmd → Enter) и введите node --version. Должен показать номер версии.
2. Claude Desktop — приложение Claude на компьютер
Что это: обычный Claude, но в виде приложения на компьютере. Обычного сайта claude.ai в браузере будет недостаточно — MCP работает только в приложении.
Обратите внимание на запятую после закрывающей скобки preferences — без неё файл не будет работать.
4
Сохраните и перезапустите Claude Desktop
Сохраните файл (Ctrl + S). Затем полностью закройте Claude Desktop:
Найдите иконку Claude в трее (внизу справа, рядом с часами)
Нажмите стрелочку ^ чтобы показать скрытые значки
Правая кнопка по иконке Claude → Quit или Закрыть окно
Откройте Claude Desktop заново. Зайдите в Settings → Developer — должен появиться сервер notebooklm.
Если MCP-сервер не появляется: это может быть связано с версией Claude Desktop или песочницей Windows. В этом случае используйте NotebookLM и Claude по отдельности — это тоже отлично работает. Открываете NotebookLM в одной вкладке, Claude — в другой. Копируете факты из NotebookLM → вставляете в Claude для глубокого анализа.
akasymzhanov.com · AI для продавцов маркетплейсов · 2026