Блог Texterra. Страница №2

С помощью AI Google Sheets может сам разложить текст по категориям, найти в строках нужные сведения и обработать большой массив данных. Google Docs — подготовить сокращение, перевод или новый черновик с учетом выделенного фрагмента. В статье — пошаговая настройка и правила, которые помогают использовать эти возможности.

Разработка AI-помощника оплачивается один раз, но счета за токены, поддержку и проверку качества приходят каждый месяц. Поэтому два коммерческих предложения с одинаковой ценой разработки через год могут обойтись компании в два разных чека. Мы собрали цены российского рынка, от сценарных ботов до корпоративных систем, и показали, как посчитать полную и, главное, реальную стоимость владения умным помощником.

GEO-аудит дает компании ясный срез AI-видимости перед доработкой сайта, контента и внешних источников: как AI-системы понимают бренд здесь и сейчас, где ошибаются и какие материалы могут влиять на ответ. Мы провели такой аудит по собственной методике для фармбренда и увидели, как AI смешивает сведения о разных продуктах, а потом из-за этого строят цепочку ошибочных описаний и рекомендаций. На примере проекта подробно разбираем методику аудита и объясняем, какие правки вошли в план и почему.

Предсказуемая операция может требовать от AI-помощника строгого сценария, а консультация по большому массиву документов — поиска с проверяемыми источниками. Если же маршрут меняется вместе с запросом пользователя, системе понадобятся доступные инструменты и понятные ограничения. Разбираем, когда бизнесу нужен сценарный бот, RAG-помощник, AI-воркфлоу или автономный агент — и иллюстрируем своими кейсами.

Передавая AI-агенту рутину, ему порой передают и лишние данные, права и функции. Важно заранее решить, что агент может делать сам, где нужна проверка и какие события должны остаться в журнале. Показываем, как выстроить этот контроль.

Одинаковая ошибка в нескольких публикациях еще не доказывает, что ее распространяют конкуренты: страницы могли скопировать один первоисточник, а AI — принять повторение за подтверждение. Но иногда конкуренты все-таки намеренно отравляют внешние источники — и такую практику можно условно назвать черным GEO. Рассказываем, как проверить обе версии и разобраться, что происходит с информацией о компании.

Для бизнеса отзыв остается публичным свидетельством клиентского опыта, а для AI-системы — одним из возможных источников сведений о компании. Поэтому важно следить за содержанием отзывов, ответами на них и точностью описания в AI-ответах. Рассказываем, что проверять, как просить клиентов о новых отзывах и какие показатели отслеживать.

Мы поговорили с владельцами агентств, редакторами и маркетологами компаний, которые выпускают контент сами. Они рассказали, где AI уже экономит время, почему расходы часто переходят на другие этапы и какие способы автоматизации выдерживают проверку здравым смыслом. Получился срез рынка — но без единого ответа для всех.

За полгода 18 статей для «Цитовира-3» собрали 100 012 дочитываний и 60 777 внешних переходов. За этими цифрами стоят решения о темах, аудиториях и распределении бюджета. Разбираем кампанию по месяцам, вариантам таргетинга и отдельным материалам.

AI может снять с маркетолога часть рутины — но только если задача описана достаточно точно, а результат можно проверить. Для ежедневной сводки хватит расписания и шаблона, а вот для анализа отзывов, рекламы и CRM понадобятся дополнительные данные, правила и понятные границы действий. В статье разбираем, как выбрать уровень самостоятельности AI для разных процессов в отделе маркетинга.

AI-помощник может работать в самых разных сценариях, но качество его ответов все равно начинается с базы знаний. Она должна содержать актуальные документы, сохранять важные условия и учитывать права доступа, иначе помощник может найти неподходящие сведения. В статье показываем семь шагов подготовки корпоративного RAG — от отбора источников до обновления и проверки.

Самые эффективные тесты для AI-ассистента строятся на реальных задачах, с которыми он будет работать после запуска. Сначала команда описывает каждый сценарий пользователя, потом проверяет, как ассистент справляется со сложными ситуациями: запрос сформулирован неясно, нужной информации нет в базе, внешний сервис не отвечает или пользователь пытается получить доступ к чужому заказу... Показываем, как составить такой набор тестов, задать критерии оценки и проверять каждую новую версию ассистента.

У AI-помощника, в отличие от классического чат-бота, нет заранее прописанной ветки на каждую реплику пользователя. Поэтому команде приходится проектировать саму механику разговора: состояния задачи, уточнения, работу с контекстом, ошибки, подтверждения и передачу человеку. Разбираем, как это делать, на одном сквозном примере.