Дарья Завьялова

Как обучать врачей продвижению в соцсетях, если у них разный опыт, почти нет времени и есть жесткие отраслевые ограничения? На примере корпоративного курса для одного из лидеров рынка частной медицины России показываем, как адаптировали программу под конкретных людей и реальные условия их работы.

Проект в ChatGPT может стать дополнительной памятью редакции: хранить источники, инструкции, редполитику, границы тем и историю решений. Главред TexTerra показывает, как этот инструмент помогает разграничивать близкие статьи и точнее фокусировать каждую — и благодаря этому больше времени и внимания посвящать стратегическим решениям и раскрытию авторского опыта.

Бюджеты на GEO уже выделяются, хотя рынок еще договаривается, что именно считать AI-видимостью и как измерять результат. Смотрим, какие подходы складываются на мировом рынке и как мы в TexTerra определяем KPI и границы ответственности.

Одинаково слабая видимость в AI-ответах может говорить о противоположных проблемах: у зрелого бренда слишком много противоречивых сведений, у нового проекта — слишком мало подтвержденных фактов. Разбираемся, как провести диагностику и собрать GEO-стратегию под реальную ситуацию бизнеса.

GEO может не давать видимого результата по разным причинам: от слабого промпт-сета до несовершенной аналитики. В статье разбираем, как отличить реальную проблему продвижения от ошибки в оценке.

Команда видит, что AI советует конкурентов, но не понимает, что именно исправлять, как и где. Знакомая ситуация? Показываем, как карта фактической потребности помогает разложить AI-выдачу на факты и собрать понятный план работ.

AI-ответ с неверной ценой или устаревшим описанием услуги может стоить компании лида, доверия и нормального первого контакта с клиентом. Хорошая новость: такие ошибки можно выявлять и исправлять системно — для этого мы собрали пошаговую инструкцию.

Разметка перестала быть только технической задачей для SEO: в эпоху AI-поиска маркетологу важно понимать, какие данные о бренде, услугах, авторах и отзывах нужно передать поисковым системам и нейросетям — и как это сделать.

Нейросети все реже ошибаются грубо — и это тоже проблема. Теперь AI-текст может опираться на реальные источники, цифры и слова экспертов, но неверно понимать их статус, достраивать ложные связи и подтверждать выводы, уже заложенные нами в промпте. Разбираем, как меняется фактчекинг в эпоху AI.

Если вы установили «Макс» — по работе, учебе, из-за школьных чатов или просто потому, что он постепенно входит в обязательную коммуникацию, — полезно понимать, какие уязвимости можно назвать багами, какие связаны с устройством самого сервиса, и как себя по возможности от них обезопасить.

Как и положено любому хорошему гайду, этот написан кровью его автора. И бонус – здесь можно скачать образец ТЗ на контент.