TexTerra: всё про маркетинг

[Вебинар 22 сентября] AI пишет бесплатно. Почему счет за контент вырос?

AI сделал создание первого черновика дешевым. Но хороший контент по-прежнему требует ресурсов: нужно понять, что действительно стоит создавать, собрать экспертизу, проверить факты, отредактировать материал, распространить и поддерживать его после публикации.

На вебинаре Алена Грибанова, главред отдела обслуживания клиентов TexTerra, разберет, как меняется экономика контента с AI.

После вебинара вы будете понимать:

• по какому критерию оценивать, нужен ли материал вообще, еще до начала работы над текстом;
• из чего складывается полная стоимость контента: генерация, экспертиза, проверка, согласование, дистрибуция и жизненный цикл;
• где в компании уже накапливается контентный долг;
• почему устаревшие, противоречивые и шаблонные материалы становятся дополнительным риском в AI-поиске;
• где AI действительно снижает расходы, а где создает скрытые затраты.

Зарегистрироваться на бесплатный вебинар >>

Наш канал в «Максе» ➡️

⚡️ Черное GEO: как отличить атаку на репутацию от ошибки AI

Если AI-система начинает повторять одну и ту же неверную характеристику компании, причиной может быть отравление внешних источников. Но то же самое может случиться и без атаки, когда страницы просто копируют один первоисточник, справочники хранят старые данные, а модель ошибается при цитировании.

Рассказываем, как проверить разные версии и понять, нет ли признаков «накрутки».

Внутри:

• что условно называют черным GEO и чем этот сценарий отличается от привычного черного SEO;
• какие источники могут искажать AI-ответы: отзывы, рейтинги, сравнительные статьи, каталоги и карточки;
• как проверить повторяемость ошибки, даты публикаций, авторов и связи между площадками;
• как найти первоисточник, зафиксировать проблему и обратиться к владельцу сайта или площадке;
• что проверить на сайте и во внешних карточках;
• как действовать при ошибках во внутренней базе знаний;
• какие доступы, версии документов и регулярные проверки помогают контролировать корпоративный RAG.

В конце — пошаговый план проверки и исправления искаженных AI-ответов.

Читать полностью

Наш канал в «Максе» ➡️

⚡️ Учитывает ли AI-выдача отзывы: что стоит знать

Отзывы могут стать источником сведений для AI-систем: попасть в сводку о месте, повлиять на состав локальной выдачи или помочь сравнить товары. При этом единых правил для всех сервисов нет, а высокий рейтинг сам по себе не гарантирует рекомендацию. Бизнесу приходится следить за содержанием отзывов, ответами на них и тем, как эти сведения отражаются в AI-ответах.

Разобрали, что подтверждено документами сервисов и исследованиями, как работать с отзывами на площадках и какие результаты можно оценивать.

Внутри:

• в каких сценариях ChatGPT, Google и Яндекс используют или могут использовать отзывы;
• как проверить, какие сведения AI извлекает из отзывов;
• как отвечать на отзывы разной тональности;
• что учитывать при разборе спорных ситуаций;
• как получать новые отзывы с учетом правил Google, Яндекс Бизнеса и других площадок;
• какие показатели отслеживать и почему одновременный рост отзывов и AI-рекомендаций еще не доказывает причинную связь.

Читать полностью

Наш канал в «Максе» ➡️

⚡️ AI пишет быстро, бесплатно и уже неплохо. За что бизнес продолжает платить агентствам?

Сгенерировать черновик статьи можно за несколько минут. Но сбор фактуры, проверка и редактура тоже требуют времени — поэтому экономия на написании не всегда снижает стоимость готового материала. Собрали мнения экспертов «Циан», «ВсеИнструменты.ру», «Сделаем», Completo, Head Promo и других компаний, чтобы понять, как AI меняет экономику контента и за какую работу заказчики по-прежнему готовы платить.

Внутри:

• какие задачи команды уже поручают нейросетям;
• куда уходят деньги, сэкономленные на черновике;
• почему кейсы и экспертные материалы все еще требуют участия специалистов;
• как агентства меняют цены, тарифы и подход к работе;
• что компания может делать своими силами и какие расходы возникают при внедрении AI.

Читайте... прежде чем пересматривать бюджет на контент.

Читать полностью

Наш канал в «Максе» ➡️

[Вебинар 22 сентября] AI пишет бесплатно. Почему счет за контент вырос?

AI-поиск собирает ответ на основе нескольких найденных веб-источников. Поэтому каждая доступная страница — не гарантированный, но потенциальный источник сведений о компании. Сотни сгенерированных страниц становятся массивом, который нужно поддерживать: в нем могут оставаться устаревшие условия, разные версии одного факта, дубли и тексты, из которых невозможно понять, чем компания отличается.

Нет оснований думать, что большое число AI-текстов автоматически ухудшает AI-ранжирование. Риск в другом: компания дешево накапливает публичные версии правды о себе, которые потом приходится искать, сверять, объединять, обновлять или удалять.

На вебинаре 22 сентября Алена Грибанова, главред отдела обслуживания клиентов TexTerra, покажет, как считать реальную экономику контента и почему управлять нужно не количеством AI-текстов, а стоимостью и ценностью материалов, которые выполняют свою задачу.

Зарегистрироваться на бесплатный вебинар >>

Наш канал в «Максе» ➡️

⚡️ [Кейс] От сезона ОРВИ — к отпускному: как менялась наша рекламная кампания для фармбренда
⠀
Для продвижения «Цитовир3» в «Промостраницах» самым очевидным казался таргетинг по интересу «Аптеки и лекарства». Но по средней доле дочитываний он занял пятое место, а первое досталось… «Путешествиям».
⠀

В новом кейсе разобрали подробно нашу полугодовую кампанию для «Цитовира-3»: 18 статей, 7 вариантов таргетинга, 100 012 дочитываний и 60 777 внешних переходов.

Внутри:

• как собирали контентную матрицу из аудиторий, жизненных ситуаций и тем;
• какие показатели отслеживали во время размещения;
• какие варианты лидировали по средней доле дочитываний;
• как меняли заголовки, обложки и распределение бюджета;
• что показал разбор статей с разной долей дочитываний.

В конце — четыре решения, которые мы используем при следующих запусках.

Читать полностью

Наш канал в «Максе» ➡️

⚡️ AI-помощники в маркетинге: что им поручать — и что за ними проверить

AI отлично снимает рутину с маркетолога: собирает данные, группирует отзывы, помогает готовить контент и отчеты. При этом в разных процессах требуется разный уровень контроля: где-то достаточно проверить готовый результат, где-то — согласовать действие перед запуском, а где-то поручить можно разве что сбор данных.

Обновили статью про AI-помощников в отделе маркетинга с фокусом на то, где они нуждаются в наибольшем контроле — и, главное, почему.

Внутри:

• на что обращать внимание перед важными действиями и во время регулярной проверки системы;
• как AI помогает работать с отзывами, контентом, рекламой, CRM, отчетами и упоминаниями бренда;
• что настроить до запуска: доступы, тестирование, логи, ответственного и порядок остановки при ошибке.

Читать полностью

Наш канал в «Максе» ➡️

⚡️ Как превратить документы компании в базу знаний для AI-помощника

Собрать регламенты, инструкции и таблицы для AI-помощника — половина дела. Нужно определить, какие источники считать основными, подготовить документы к поиску, разграничить доступ для сотрудников и наладить обновления. От этих решений зависит, какие сведения помощник будет использовать в ответах.

Разобрали семь шагов подготовки корпоративной базы знаний и правила ее дальнейшего обслуживания.

Внутри:

• как выбрать основные источники и разобраться с противоречиями в документах;
• что проверить при извлечении текста из PDF и таблиц;
• как и зачем делить документы на фрагменты;
• зачем нужны сведения о версиях, сроках действия и владельцах документов;
• как сочетать поиск по смыслу с точным поиском;
• на каком этапе проверять права доступа;
• как обновлять базу и проверять ответы после изменений.

В конце — чек-лист, который поможет проверить готовность базы перед запуском помощника.

Читать полностью

Наш канал в «Максе» ➡️

[Вебинар 22 сентября] AI пишет бесплатно. Почему счет за контент вырос?

AI удешевил часть цепочки, но при росте объема остальные расходы начинают масштабироваться вместе с ним — речь про выбор тем для публикаций, фактчекинг, поддержку и обновление контента после релиза.  

Алена Грибанова, главред отдела обслуживания клиентов TexTerra, покажет, как считать реальную экономику контента и почему управлять нужно не количеством AI-текстов, а стоимостью и ценностью материалов, которые выполняют свою задачу.

📋 Программа вебинара:

16.00–16.15: теория

Разберем, почему дешевый первый черновик не означает дешевый контент, из чего складывается стоимость материала и почему массовая генерация может не сократить, а увеличить расходы команды.

16.15–16.50: практика

Покажем:

• как посчитать стоимость материала, который действительно выполнил свою задачу;
• почему снижение стоимости одного текста не гарантирует экономию общего бюджета;
• почему KPI «сколько материалов выпустили» становится рискованным при массовой генерации;
• что такое контентный долг, где он возникает и сколько может стоить поддержка большого массива страниц;
• как решить, что создавать, обновлять, объединять, убирать или вообще не производить;
• где AI действительно снижает расходы, а где переносит их на редакторов, экспертов и поддержку контента;
• на живом примере — почему вполне нормальная статья может оказаться ненужной еще до того, как ее начали писать.

16.50–17.00: вопросы аудитории

Зарегистрироваться на бесплатный вебинар >>

Наш канал в «Максе» ➡️

TexTerra: всё про маркетинг pinned a photo

[Вебинар 8 сентября] Как встроить GEO в маркетинговую стратегию и понять, куда направлять бюджет

AI-видимость становится задачей маркетинга, но у многих компаний остается главный вопрос: что именно менять в текущей системе и куда направлять ресурсы.

Завтра в 16:00 CEO TexTerra Юлия Блынская расскажет:

• почему GEO не заменяет SEO и как меняется роль привычных маркетинговых каналов;
• какие активы компании влияют на то, как AI описывает бренд;
• как распределять ответственность между маркетингом, SEO, PR, продуктом и разработкой;
• как понять, куда направлять ресурсы, чтобы AI-видимость стала частью стратегии.

Зарегистрироваться на бесплатный вебинар

Наш канал в «Максе» ➡️

⚡️ Все нужное для тестирования AI-ассистента — уже в логах поддержки. Как собрать evals

AI-ассистент может правильно понять запрос, но ошибиться дальше: выбрать не тот товар, использовать устаревшие данные или выполнить действие без нужных полномочий. Чтобы предотвратить максимум таких сценариев, помощника нужно оттестировать до запуска — и продолжать делать это после.

В карточках показываем, как собрать набор evals из логов поддержки, приоритетных и пограничных сценариев, отдельно проверить безопасность, а затем разделить тесты на стабильное ядро, обновляемый набор и отложенную выборку. В статье разбираем, как оценивать ответы, процесс и бизнес-результат, проверять новые версии и превращать подтвержденные ошибки из продакшена в новые тесты: читать полностью.

Наш канал в «Максе» ➡️

⚡️ Свободный диалог с AI-помощником: как проектировать контекст, уточнения и действия

Естественный язык в диалоге удобен для клиента: можно описывать задачу своими словами, уточнять детали по ходу и менять условия. Для команды это усложняет проектирование — нужно заранее решить, какие данные учитывать, когда задавать вопросы, как работать с контекстом, ошибками и действиями во внешних системах.

Разобрали, как выстроить такой сценарий от первого сообщения до подтвержденного результата.

Внутри:

• как определить границы возможностей помощника;
• когда задавать уточняющие вопросы и какие можно убрать;
• как хранить контекст и учитывать изменения условий;
• где лучше использовать текст, карточки, кнопки и формы;
• как сообщать об ошибках и статусах операций;
• когда запрашивать подтверждение и передавать задачу человеку;
• как тестировать диалог на реалистичных сценариях.

Читать полностью

Наш канал в «Максе» ➡️

⚡️ Эксперимент TexTerra: что мешает AI-агентам покупать товары в интернет-магазинах

AI-помощники уже умеют искать товары, сравнивать предложения и собирать характеристики. Но между подбором подходящей модели и реальной покупкой остаются сложные этапы: сравнение по цене, наличию, гарантии и, собственно, переход к корзине.

Наш автор собрал агента с доступом к открытым страницам сайтов и попросил его подобрать робот-пылесос, SSD и дрель-шуруповерт. Разобрали результаты эксперимента, ошибки агента и проблемы в карточках товаров, которые могут мешать AI-помощникам.

Внутри:

• как агент искал товары и проверял условия покупки;
• почему он перепутал характеристики похожих моделей — и точно ли в этом виноват магазин;
• какие данные магазину нужно сделать понятнее для AI-помощников;
• какой чек-лист поможет проверить готовность интернет-магазина к новым сценариям покупок.

Эксперимент показывает, как именно карточки товаров и данные магазина могут стать причиной ошибок при выборе через AI — даже если недочетов не видно ни визуально, ни при техническом аудите.

Читать полностью

Наш канал в «Максе» ➡️