Контент и копирайтинг *

Каждый год Pinterest выкатывает отчёт Predicts, и каждый год я ловлю себя на мысли: ну ладно, опять набор красивых мудбордов. А потом проходит полгода, и я вижу эти же паттерны у клиентов, в лентах, в брифах. Совпадение? Восемь из десяти прогнозов Pinterest сбываются, и это уже не про удачу, а про данные.

Отчёт построен на анализе поисковых запросов за два года, с сентября 2023 по август 2025. Охвачены все возрастные когорты: Gen Z, миллениалы, Gen X и бумеры. И вот что важно - это не экспертное мнение одного редактора, а срез реального поведения сотен миллионов пользователей. Люди ищут, сохраняют и планируют. Pinterest видит это раньше, чем Instagram или TikTok.

* Организация Meta, а также её продукты Instagram и Facebook, признаны экстремистскими на территории РФ.

14 марта не стало философа и социолога Юргена Хабермаса. Ему было 96 лет. Он прожил насыщенную жизнь и оставил многотомное наследие, его труды проходят в вузах по всему миру. 

Смерть Хабермаса заставляет не только вспомнить про масштаб его фигуры, но и заново оценить, как глубоко идеи этого немецкого философа проникли в сферы, далекие от академической философии и социологии. Для мира IT и медиа его смерть — это потеря мыслителя, который задолго до появления социальных сетей, алгоритмических лент и чат-ботов описал главную проблему нашей цифровой эпохи: проблему искаженной коммуникации. Не он один, разумеется. Но в своих исследованиях он пошел дальше.

Что такое продуктовое обещание

Вы продаете не «курс по Excel», а чувство профессиональной неуязвимости.

Вы продаете не «услуги клининга», а ощущение легкости и порядка в доме.

Вы продаете не «финансовую консультацию», а спокойный сон.

Эти формулировки вы уже знаете. Это продающие смыслы. Они отвечают на вопрос «Что на самом деле получает клиент?».

Но между смыслом и деньгами стоит еще одно звено. То, что превращает красивую фразу в решение заплатить.

Всем привет! Мы добавили новый функционал в мобильном приложении цифровой платформы для риелторов, который позволил создавать продающий контент для социальных сетей и генерировать новые лиды. 

В статье расскажу, как мы пришли к созданию такого инструмента и как он повлиял на увеличение количества сделок наших пользователей.

С каждой неделей наш мир пополняется новой нейросетью. Вспомните, каким был февраль, который принес нам новые модели от Claude, OpenAI и Gemini. Март перехватил эстафету, хотя эта неделя выдалась без особых новшеств. Небольшой клочок спокойствия за последний один-два месяца.

В своей предыдущей статье я сравнил последние новинки от компаний, названных в абзаце выше. Сравнение происходило не во всех сферах, а затрагивало только программирование. В размышлениях я подумал: а почему не столкнуть модели в еще одном варианте задач? Речь идет о генерации текста, наверное, одно из наиболее популярных направлений при работе с нейросетями.

Сегодня будет сравнение ChatGPT 5.4, Gemini 3.1 Pro и, конечно же, Claude Opus 4.6 в задачах, которые связаны с текстом. Принимайте стратегически удобное положение, ну а я начинаю свое повествование. 

Привет, Хабр! В конце февраля соцсети зашумели о новом законе… и даже на Хабре эта тема не прошла мимо: раз и два, например.

В этой статье я постараюсь без эмоций разложить всё по полочкам и разобраться, действительно ли бэкендеров необходимо теперь называть «мастерами заднего конца» (шутка не моя, но понравилась).

Всем привет! Меня зовут Катя, я развиваю Gramax — базу знаний для ИТ-команд.

В Gramax мы делаем упор на качественную работу как человека, так и машины. И часто получаем вопросы, как автор статей может повлиять на качество выдачи ИИ-поиска.

В большей мере качество поиска зависит от нас: мы регулярно улучшаем внутренние механизмы, чтобы авторы не становились заложниками технологий. Но есть универсальные правила, которые работают в любой системе с RAG. Этими правилами и хотим поделиться в этой статье:)

Когда я только начинал работать с трафиком из facebook, мне казалось, что лента живет по каким-то случайным правилам. Один пост набирает трафик, а другой с таким же текстом и картинкой тонет в пустоте. Я злился, менял подходы наугад, пока не сел и не начал разбираться в механике. Делюсь тем, что выяснил.

Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Аврамчук, я редактор в команде техпиара в MWS. В разных профессиональных чатах, в разговорах коллег и публикациях часто вижу, что тема коммуникаций в онлайне воспринимается по инерции, как будто за десять последних лет ничего не произошло и мир остался прежним. При этом эти изменения влияют во всех направлениях, завязанных на онлайн-коммуникацию: рекрутинг, маркетинг, создание контента. В каждой из них идут свои процессы, но они очень похожи и сталкиваются с одними и теме же проблемами. 

О том, как они проявляются, покажу на конкретном примере — сфере найма и размещения вакансий: она сейчас одна из самых горячих. Обычно поиск проблем тут заканчивается объявлением крайних, будь то рекрутеры, автоматические фильтры на площадках, недобросовестные соискатели или ретроградный Меркурий, вляющий на них всех.  

Я об этом рассказывал на прошедшей конференции КаргоКульт 2025 — кроме моего, там были и другие доклады, затрагивающие эту тему.  В этом же посте расскажу о сложившейся ситуации на рынке вакансий и покажу два тренда: первый — как мы движемся в сторону отказа от онлайна; второй — как это может помочь строить эффективную HR-коммуникацию. Хороший и взвешенный обзор на эту тему можно найти тут: Рынок найма в IT — 2025: мифы, факты и взросление индустрии. Разбор от HRD МойОфис. Я же посмотрю на это все со стороны интернет-коммуникаций — среды, в которой сейчас идет большая часть взаимодействия. Сначала разберу это на пяти гипотезах: о состоянии рынка, реакции бизнеса и аудитории, а затем покажу, в какую картину это складывается. 

Стремительное развитие ИИ в последние годы привело к невиданному росту популярности Markdown. Почти все современные LLM — от ChatGPT до Claude — по умолчанию выдают ответы в этом формате. Мы привыкли оформлять в нем заметки в Obsidian, писать промпты, вести документацию в GitHub и общаться в рабочих мессенджерах. Markdown стал «лингва-франка» современного интернета.

Но есть одна проблема. Использовать Markdown с русским языком — это боль.

Вам нужно поставить заголовок? Alt+Shift -> # -> Alt+Shift обратно. Нужно выделить код? Снова чечётка по клавишам переключения раскладки. Стандартная русская раскладка в Windows будто застряла в прошлом веке. Клавиша Shift+3 выдает нам символ №, который в 2024 году нужен крайне редко, в то время как жизненно необходимые решетки, собаки и скобки заставляют нас постоянно прыгать между языками.

Я решил эту проблему для Windows с помощью небольшого скрипта на AutoHotkey (v2).

10 лет читал Хабр, но после нескольких публикаций — заметил то, чего не замечал будучи читателем. Про манипуляции авторитетом, конформизм первого лайка и про то как писать статьи (кратко, по делу).

Массовое применение и внедрение ИИ-технологий среди обычных потребителей случилось буквально пару лет назад. В 2023-м нас всех поражала возможность ChatGPT писать логически складные и осмысленные абзацы, а качество картинок с Midjourney вообще вызвала ажиотаж и беспокойство о будущем профессий художника и дизайнера. 

И ИИ-контент еще не выглядел так инородно: если сегодня каждый третий Shorts или картинка в соцсетях сгенерированы, то в 2023 году многим и в голову не могло прийти, что картинку можно нарисовать нечеловеческими «руками».

И именно в тот год один ушлый художник решил провернуть перформанс, который зашел слишком далеко. Настолько, что смог обмануть весь Twitter (X) и кучу авторитетных зарубежных СМИ, включая The Verge, Tom Hardware и TechRadar. 

Имя авантюры: Del Complex — независимый плавучий город с 10 тысячами GPU-ускорителей H100 на борту посреди океана. Вспомним, как это было и как удалось разоблачить эксперимент одного художника.

Личный бренд помогает выделяться, заводить полезные знакомства и искать работу — люди охотнее доверяют задачи тем, кого уже знают.

Меня зовут Раф, я работаю аналитиком ценообразования в «Авито» (а раньше — в Яндекс Лавке), окончил факультет компьютерных наук в НИУ ВШЭ и прошёл курс «Специалист по Data Science» в Яндекс Практикуме. Сейчас в моём канале про аналитику данных 5 517 подписчиков, а рилсы набирают до 2,6 млн просмотров. Хочу поделиться опытом: расскажу, как достиг таких результатов без покупки рекламы, что работает в продвижении, а что не очень.

В одной из тихих комнат интернета недавно произошёл маленький научный эксперимент. Эксперимент был поставлен без лаборатории, без белых халатов и даже без гранта. Достаточно было двух статей.

Первая статья была серьёзная:

Последние пару лет я наблюдаю за тем, как меняется запрос аудитории. Не алгоритмический, а именно человеческий. Тот, который формируется не в рекламных кабинетах, а в усталости, в раздражении от очередного «продуктивного утра», в тихом желании закрыть все вкладки и просто выдохнуть.

Чтобы разобраться, что стоит за этим ощущением, я погрузилась в несколько крупных международных отчётов: Kantar Marketing Trends, Artlist AI Trend Report, Pinterest Predicts, TikTok What's Next, а также данные Google Trends по запросам вроде slow life, mindfulness, burnout recovery. И вот что получилось.

Общая картина складывается из трёх больших движений. Первое: люди хотят замедлиться. Не из лени, а из зрелости. Второе: они ищут человеческое, настоящее, неидеальное. Третье: им важны маленькие группы, где есть доверие, а не массовые платформы, где есть охват.

Теперь по порядку.

Ты написала статью. Вычитала, проверила, добавила картинки, нажала «Опубликовать». И тут они приходят. Кто эти люди, которые пишут комментарии? Держи полный список «фантастических существ», обитающих под любой хабровской статьёй от программирования и менеджмента до хаба здоровье.

Новые нейросети появляются на свет с пугающей скоростью. И речь не только о крупных гигантах вроде OpenAI – на арену выходят десятки моделей, которые можно запустить локально у себя на компьютере.

На моем счету уже есть статьи, в которых я не раз сталкивал лбами разные ИИ. Но из всех узконаправленных сравнений моя самая любимая сфера – без сомнения, программирование. 

Игроки первого эшелона – Anthropic, OpenAI и Google – не так давно подкинули нам новые версии своих моделей. Конечно, многие ждали выхода новой DeepSeek, но, к сожалению, чуда не произошло. Поэтому в сегодняшнем материале мы сосредоточимся на доступных нам флагманах.

В сегодняшней статье я сравню последние флагманские модели от ИИ-гигантов в кодинге. Не обещаю, что задания сами по себе будут сложными, но по крайней мере постараюсь, чтобы они ранжировались по возрастанию трудности их выполнения. Принимайте стратегически удобное положение, ну а я начинаю!

Я долго пытался победить рабочий день классическими способами: списки дел, тайм-блоки, методики планирования, новые приложения. Это работало ровно до тех пор, пока не начинался плотный период: созвоны, параллельные проекты, срочные правки, десятки поточных задач.

И вот что я понял на собственной шкуре: перегруз чаще возникает не потому, что задач много, а потому что нагрузка на мозг распределена неправильно. Можно сделать десять дел и чувствовать себя нормально. А можно сделать три и выгореть к обеду.

Наш обзор посвящён сайтам фонда Wikimedia — Википедия, Викисклад, Викиновости, Викитека и многим другим. Он расскажет, как построена технологическая работа этих сайтов, как работает движок этих сайтов и как развивается общественная жизнь вокруг этих сайтов.

Приветствую всех читателей этого текста!

Меня зовут Александр, я уже восемь лет занимаюсь копирайтингом, как автор, редактор, а последние пару лет активно работаю с языковыми моделями, пытаясь выжать из них максимум. Этот текст будет размышлением на тему, которая касается меня лично и сферы, в которой я работаю. Мне искренне хочется понять, пришёл ли конец классическому копирайтингу или у него ещё есть шансы победить искусственный интеллект?