Практикум по проверке лендингов

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.