Блог Texterra

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.

AI-агент может найти для клиента нужный товар — и все же исключить предложение вашего магазина из сравнения. Так бывает, когда публичная цена недоступна, статус расходится с кнопкой или условия гарантии противоречат друг другу. Мы проверили шесть сценариев и выяснили, что поможет сделать данные магазина понятнее для агента.

У локального бизнеса появился новый клиентский маршрут: выбор и запись прямо в AI-интерфейсе. Показываем, как проверить готовность компании — от данных о филиалах до подтверждения брони.

Пользователя можно подвести к целевому действию без давления и агрессивных CTA. Разбираем три механики, которые в 2026 году помогают вовлечь, показать ценность следующего шага и проверить результат по данным.

Ссылка в AI-ответе может стать частью продуманного пользовательского пути — но только если у бизнеса есть контроль над сценарием. Показываем, где можно заранее задать нужные переходы, а где остается только повышать вероятность выбора подходящей страницы.

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.

AI-помощник может подобрать нужный товар, но до покупки дело не дойдет, если в фиде одна цена, на сайте другая, а в корзине меняется вариант или наличие. Разбираем, какие товарные данные нужно привести в порядок, чтобы на всем пути до заказа покупатель видел актуальную и согласованную информацию.

AI-поиск повысил цену расплывчатых формулировок, бессвязных фактов и механических сокращений. Разбираемся, почему старое понятие плотности текста по-прежнему полезно, а где в 2026 году заканчиваются его возможности.

Если вы тестируете правки под AI-видимость, важно корректно выдвигать гипотезы и так же корректно их проверять. Рассказываем, как оценивать влияние контента на видимость в нейросетях.