Рассматривается задача управления мнениями агентов, сформулированная в терминах приближения среднего поля для SCARDO-модели, построенного для случая социальной системы с модулярной сетевой структурой, гетерогенными уровнями активности агентов и персонализацией контента. В рамках модели управления специальная группа агентов, имитирующая ботов в реальных социальных медиа, воздействует на остальных агентов, с тем чтобы изменить их мнения в соответствии с интересами управляющего субъекта. Изучается наиболее простой для анализа случай двухэлементной азбуки мнений, в рамках которой существует только два возможных мнения (интерпретация -- выборы в двухпартийной системе) и один тип агентов-неботов. Строится аналитическое решение задачи управления. Демонстрируется, что в зависимости от значений параметров модели может быть либо одна оптимальная стратегия управления, либо бесконечно много. При этом в случае, когда оптимальное управление единственно, оно должно быть устроено следующим образом: все социальные боты должны транслировать одно и то же мнение, а переключение распространяемого мнения может произойти не более одного раза лишь для некоторых конфигураций параметров. Полученные результаты сопровождаются примерами с реальными данными из онлайн плафтормы ВКонтакте.