Даша Завьялова — главный редактор в маркетинге TexTerra. Специализируется на контент-маркетинге, SEO, AEO/GEO и применении искусственного интеллекта в работе редакций и бизнеса. В своих статьях рассказывает о том, как меняются поиск и маркетинг под влиянием AI, как создавать качественный контент с помощью нейросетей, а также о редактуре, фактчекинге и новых подходах к работе с информацией.
Подробнее об опыте, проектах и профессиональном пути Даши — в профиле сотрудника TexTerra.
Прежде чем запускать AI-консультанта для B2B-продаж, стоит договориться с отделом продаж о том, что консультант выясняет у клиента, куда передает обращение и когда зовет человека сразу. На примере производителя стройматериалов разбираем правила маршрутизации, карточку для CRM и метрики, по которым видно, что консультант действительно помогает.
Если у вас работает поисковая реклама в Яндекс Директе, ваши объявления уже могут показываться в ответах Алисы AI, хотите вы того или нет: Яндекс тестирует формат на обычных поисковых кампаниях. Включить такие показы отдельно, отключить их или посмотреть по ним отдельный отчет пока нельзя. Разбираемся, где в Алисе можно встретить рекламу, как она туда попадает и что можно сказать о ее эффективности по косвенным данным.
В медицине у форумов двойственное положение: людям нужен чужой опыт, но алгоритмы к пользовательскому контенту тут настроены скептически. Мы решили проверить, как выглядит нейровыдача для тех, кому важны истории других пациентов. Поэтому мы сознательно подыграли форумам и сформулировали вопросы так, как их задают люди, желающие узнать о чужом опыте — но даже в таких условиях обсуждения заняли всего 1,6–9,3% источников в ответах нейросетей. Подробности, методика, сырые данные и выводы — в нашем исследовании.
У крупного B2B-сайта тысячи запросов в поиске, по брендовым запросам он почти всегда в топе, а в ответах нейросетей бренд упоминается в 45% проверок. Неплохо? Но упоминание еще не значит, что нейросеть порекомендует компанию. А отвечая на вопросы покупателя, она может собрать ответ из обрывков с разных страниц, в том числе устаревших. Рассказываем, как мы провели диагностику и зачем нужен каждый документ, который клиент получил по итогам аудита и работы над стратегией.
Когда компания меняет правила возврата, цены или условия доставки, сотрудники узнают об этом из рабочего чата, а вот AI-помощник продолжает консультировать по старой версии, если обновления не попали в его источники. Клиент получает неверный ответ, а менеджеру приходится исправлять ситуацию и разбирать запрос заново. Рассказываем, как выстроить сопровождение, чтобы изменения не превращали помощника в дополнительную статью расходов.
AI-консультант экономит компании деньги только тогда, когда клиент верит его ответу. Если после разговора человек все равно пишет оператору, один и тот же вопрос приходится разбирать дважды — сначала AI, потом сотруднику. В итоге умный помощник, который должен был снизить расходы, сам становится лишней статьей расходов. В статье разбираем семь причин клиентского недоверия и показываем, как увидеть их в реальных диалогах.
Обещание «поднять видимость в AI» еще ничего не говорит о будущих работах: важно, передадут ли вам промпт-сет, покажут ли источники ошибок и возьмут ли на себя внедрение исправлений. Рассказываем, что вообще предлагает рынок GEO-продвижения в октябре 2026 года и о чем нужно поинтересоваться у подрядчика до подписания договора.
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.
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.
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.
У вас есть деловой запрос? Давайте обсудим!
Оставьте свои контакты, мы свяжемся с вами в ближайшее время.