Интернет-маркетинг *

Давеча пересматривал «Матрицу» и поймал себя на мысли, что с аналитикой иногда происходит что-то похожее. Ведь самое интересное в Матрице не то, что мир был ненастоящим, а то, насколько убедительно он выглядел. Смотришь на отчёт: конверсия хорошая, CPL в норме, заявки идут. Всё вроде бы реальное, но только продаж почему-то больше не становится.

Когда начинаешь разбираться, понимаешь, что стоит за реальными заявками: боты, нецелевые обращения или лиды, которые просто не дошли до менеджера. При этом аналитика может считать всё совершенно правильно. Проблема начинается, когда то, что система умеет посчитать, мы принимаем за то, что действительно происходит с бизнесом.

В инстант-режиме (быстром, без нажатой кнопки «Think») ChatGPT читает страницу живьём только в 7% ответов. Остальные 93% модель работает с тем, что легло в её собственный индекс на дату обхода: заголовком без обрезки (до 289 знаков) и статичным сниппетом около 200 знаков, вырезанным при индексации из H1 и соседних элементов — категории, alt-текста, даты. Сниппет не зависит от вопроса: одна и та же врезка уходит и в ответ про цены, и в ответ про характеристики. Цифры и метод — у французской команды RESONEO: 1249 ответов ChatGPT и 88 000 результатов поиска, июль-август 2026.

Такие захваты я сам не ставил: ниже — разбор чужого reverse engineering, реконструкции закрытой системы по внешним признакам трафика.

Разница между режимами — в том, что открывается. В платном thinking-режиме (режиме размышления) страница читается по-настоящему, и корпус другой: около 75% URL приходят через скрейпленную выдачу Google, четверть — через собственный индекс OpenAI. Кнопка Think на бесплатном тарифе даёт столько же источников (35,3 против 35,1 URL), но корпус зеркальный: там около 75% идёт через собственный индекс.

Часть компаний воспринимают GEO/AEO как инструмент привлечения трафика из нейросетей. К сожалению трафика там мало в силу того, что клики из нейроответов внутри Яндекса и Google помечаются в метрике поисковым трафиком. И львиная доля всего взаимодействия с нейроответами происходит именно в поиске. 

Поэтому в этом исследовании я не пытаюсь оценить весь трафик из ИИ, я анализирую наблюдаемую часть GEO: попадание вашего сайта в источники ответов нейросетей и переходы по ссылкам в ответах и источниках.

Всем привет, я Владимир Назаров, основатель и руководитель агентства поискового маркетинга Head Promo.

Сегодня вновь хочу поговорить о теме GEO‑продвижения и ответах нейросетей. Тема уже укрепилась, многие про неё слышали и используют ИИ как отдельный маркетинговый канал.

Но сегодня я не про то, как попасть в ответы. А про то, что важно не только в них попасть, но и про то, как именно нейросеть будет говорить о бренде компании.

Бренд может регулярно появляться в ответах ChatGPT, Алисы и Perplexity — и при этом проигрывать конкурентам. Нейросеть может включить компанию в подборку, но поставить её ниже, описать без преимуществ или представить как второстепенную альтернативу. Поэтому одного показателя видимости недостаточно: необходимо оценивать то что я бы назвал «качество присутствия бренда в ответе».

Давайте рассмотрим на примере китайских авто, попросим Perplexity нам порекомендовать надежный китайский бренд:

Среди тех, кто работает с мультиаккаунтингом, да и вообще использует прокси, существует такая страшилка: если приложение, через которое вы проксируете трафик (читай — антидетект-браузер), не поддерживает UDP (или базово не контролирует сетевые маршруты), ваш реальный IP-адрес может утечь — и тогда сама идея использования прокси теряет смысл. Вы хотите скрыть реальный IP-адрес, но из-за отсутствия поддержки UDP, наоборот, раскрываете его. 

Медиаплан обычно собирает внутренняя команда или подрядчик, а отвечает за него руководитель маркетинга. И тут есть риск: на согласование приходит красивая таблица с площадками, бюджетами, показами, кликами и конверсиями, а в результате прогноз может не совпасть с результатом.

Например, охват и частота по средним значениям площадки, CTR и конверсии на основе прошлых размещений. Поэтому задача маркетолога — разобраться, откуда взялась каждая цифра, насколько ей можно доверять и что команда будет делать, если план не совпадает с реальностью. Иначе план может сильно разойтись с фактом, и тогда отвечать за потраченный бюджет придётся маркетологу.

В статье вместе с Ксенией Гавриленко, Performance marketing Lead Яндекс Рекламы и приглашённым преподавателем ВШЭ, рассказали, какие показатели в медиаплане стоит поставить под сомнение, что проверить до запуска и какие вопросы задать команде, чтобы результат приятно удивлял.

Что такое SPAC на бирже. Это фирма которая уже внутри и уже может собирать деньги. А новые фирмы которые хотят добраться до биржевых денег побыстрее могут использовать такие вот фирмы контейнеры. Это не кооператив. Есть владелец SPAC который оказывает такие услуги. Некий сервис за процент.

Некоторое время назад я вознамерился выпустить несколько приложений. Коли уж ИИ начал нормально генерить код то почему не воплотить несколько своих идей и не довести их до магазинов приложений. Кстати что-то бесплатное а что-то и нет.

Ну казалось поначалу что это ну не велика проблема. Оказалось что велика да еще и для российского разработчика. Она не велика. Она практически непреодолима.
Теперь то каждый может стать разработчиком. И тому уже есть примеры когда люди с идеями пишут софт без знания ничего из программирования. Грешным делом я и сам уже балуюсь вовсю.

Но в магазины не попасть никак. А хотелось бы.

Потому что есть жесткий список того что должно быть.

Коротко: я снял ответы ChatGPT для клиента на 20 вопросов тремя способами. Бренд без подсказки прозвучал на одном вопросе из 19 в первом съёме и ни разу в двух других. У окна чата и API общих источников 17 из 49 и 68 доменов, поэтому способ съёма пишу рядом с каждой цифрой.

Привет, Хабр!

Меня зовут Дмитрий, руководитель отдела рекламы и продвижения в Аспро. Мы запускаем интернет-магазины и развиваем систему управления бизнесом Аспро.Cloud.

Частый вопрос от владельцев магазинов: каталог вырос с 500 до 15 000 товаров, а сайт вместо роста продаж начал тормозить — фильтры зависают, поиск не справляется с опечатками. Обычно чинят что-то одно: хостинг, картинки, тяжелый скрипт — и не понимают, почему скорость не выросла.

Разберем, что тормозит, что закрывает платформа, а что нужно чинить самому.

Марат Юсупов выставил на аукцион десять мест под наклейки на своём личном MacBook и заработал 1 472 784 рубля. Почти полтора миллиона за логотипы на крышке ноутбука.

Причём идею он не придумывал.

Марат вдохновился иностранным экспериментом Brand My Mac и адаптировал его для России, сделав первый успешный в стране подобный аукцион. У оригинала всё довольно буквально: бренд покупает место под стикер, получает ссылку на сайт и появляется с ноутбуком в контенте автора.

Получается довольно абсурдная сделка. Обычно бренды сами бесплатно раздают стикеры, чтобы люди клеили их на ноутбуки. Здесь же всё наоборот: бренды платят сотни тысяч рублей за право оказаться наклейкой на чужом маке.

Почему вдруг место на крышке ноутбука стало стоить таких денег?

В отчёте по видимости бренда в ответах ИИ компания нашлась по трём из двадцати вопросов. Открыли сами ответы — и оказалось, что за этим числом стоят разные вещи. В одном случае компанию предложили как исполнителя. В другом поставили ссылку на её статью, но назвали чужую компанию. В третьем название бренда уже было в вопросе.

Представим, что вы хотите попасть в список компаний, из которых выбирает клиент. В отчёте появляется плюс за ссылку на сайт. А в самом ответе заказчик читает о другом бренде. Если смотреть только на процент видимости, разницу можно пропустить.

В статье представлю разбор с тестами, проведенными лично, и объясню, откуда берутся большие всплески открытия постов в первые минуты публикации, обеспечивающие дальнейший взлет и продвижение.

Это вторая редакция статьи, первую забанили модераторы, ее писал Клод. Она мне нравилась больше, легче читалась, НЕ было воды, только сухая суть тестов, наблюдений и анализов. Так, что запаситесь терпением или читайте выводы в конце.

Привет, я основатель издательства детских книг Rabbits and Books. На складе Wildberries сгорел наш тираж больше чем на 3 млн рублей, и мы лишились трети годового оборота. После пары постов в соцсетях нам позвонили из Сбера и предложили бесплатно сделать интернет-магазин. И уже через 2 недели команда Сбер2В Онлайн-продаж запустила полностью рабочий сайт с настроенной оплатой и доставкой. Сейчас расскажу, как мы автоматизировали заполнение карточек товаров и получили 700 тысяч рублей за первые пять дней работы сайта:

У маркетолога давно есть ИИ. Только работает он курьером между вкладками.

Сначала нужно обсудить с моделью аудиторию, затем открыть Wordstat, Директ, Метрику и Яндекс Аудитории. Собрать цифры, перенести их обратно в чат, снова объяснить контекст — и повторить цикл для следующей задачи.

Мы объединили эти сервисы в одном окне Cursor. Агент получает данные через API и помогает в пяти процессах: анализе аудитории и JTBD, сборе семантики, подготовке объявлений, еженедельной оптимизации и ретаргетинге. Перед записью он согласовывает будущие изменения, запускает dry‑run и ждёт решения человека.

В меню кафе на столе наклеен QR-код. Навёл камеру - в адресной строке домен сервиса коротких ссылок, а не кафе. Куда код ведёт на самом деле, из картинки не следует.

Про QR-коды принято думать как про картинку с зашитой ссылкой: отсканировал, увидел адрес, решил, идти или нет.

Так работают только статические коды. Большинство тех, что вы видите на листовках, в меню и на квитанциях, - динамические: в них зашит адрес сервиса-посредника, а тот перенаправляет дальше. Куда именно - решается в момент сканирования, и решение может зависеть от вашего устройства, страны, времени суток и от того, сканировали вы этот код раньше или нет.

Сегодня только самый ленивый уже не попробовал создать свой SaaS. И я это знаю, так как руковожу маркетинговым агентством, которое больше 10 лет специализируется на продвижении SaaS-сервисов, и мы тоже параллельно делаем несколько собственных SaaS-продуктов, за маркетинг которых я плачу из своего кармана. И ко мне переодически приходят за консультацией по поводу продвижения разных SaaS. Поэтому, учитывая, что за эти годы мы собрали микс работающих каналов для десятков клиентских, я решил написать статью, в которой расскажу, что работает в России, а что за рубежом и что из этого доступно для российских основателей, чем продвижение B2B SaaS отличается от B2C, и с чего бы я начинал сегодня.

С поведенческими факторами в Яндексе есть одна проблема: вокруг них накопилось слишком много объяснений, которые звучат правдоподобно, но разваливаются при первом же вопросе чуть глубже обычного.

Одна версия говорит, что Яндекс смотрит на кликабельность, время визита, глубину просмотра и возврат в выдачу. Поэтому достаточно искусственно сделать эти показатели красивыми, после чего документ начнет расти.

Другая версия противоположная: Яндекс давно умеет распознавать любые манипуляции, поэтому накрутка либо вообще не работает, либо все наблюдаемые результаты являются совпадением.

Могут ли нейросети заменить таргетолога при аудите кампаний? Мы в click.ru решили проверить это на практике и устроили эксперимент с пятью популярными российскими и зарубежными моделями.

Из статьи вы узнаете:

Большой каталог сам по себе еще не делает интеграцию сложной. В нашем проекте интеграции сайта с 1С сейчас 211 761 позиция номенклатуры. Передать такой объем можно, вопрос скорее в том, сколько ресурсов и времени на это потребуется. Проблемы начинаются позже: когда данные нужно не просто выгрузить, а отобрать, обработать, регулярно обновлять и доставить в другую систему.

Проект работает на связке 1С:Управление торговлей + интернет-магазин на Bitrix. Источником основных данных остается 1С: там находятся номенклатура, склады, цены и остатки, а сайт в основном работает как витрина. В обратную сторону с сайта в 1С приходят заказы.

Изначально для этой связки использовали типовой обмен. Но проект развивался: появились дополнительные отборы и обработка данных, разные сущности стали требовать разной скорости обновления. В какой-то момент часть данных начала приходить на сайт с задержкой.

Мы не стали переписывать интеграцию целиком. Архитектура менялась постепенно, по мере того как в production проявлялось очередное ограничение. Сначала оказалось, что тяжелая полная выгрузка конкурирует с оперативными изменениями.

 Когда их развели по времени, уперлись в скорость обработки на стороне сайта. Когда начали разделять большой обмен на отдельные потоки, нашли bottleneck уже внутри 1С. Позже появились новые потребители данных, 1С:Шина и новый вопрос — как контролировать доставку при асинхронной передаче.

Ниже — этот путь в том порядке, в котором мы его проходили с командой ASAP.

Откройте статистику экранного времени за неделю — не для цифрового покаяния с торжественным удалением трёх приложений и их возвращением через два дня, а ради простого вопроса: сколько открытий было вашим решением и сколько раз палец оказался на знакомой иконке раньше, чем в голове появилась хотя бы приблизительная причина туда идти?

Если вы не киборг, результат вряд ли порадует, и здесь очень удобно обвинить слабую волю: пользователь опять не справился с собой, платформа ни при чём, отдел удержания может расходиться по домам. Только слабая воля не масштабируется до отрасли с миллиардными оборотами, собственной аналитикой, платёжной инфраструктурой, партнёрскими сетями и людьми, которые получают премию за дополнительный день вашей активности. Для такого масштаба мало человеческой слабости — требуется инженерия.

За онлайн-казино, серым дейтингом, нутрой, агрессивным инфобизнесом и партнёрским арбитражем стоит не особенно бессовестный копирайтер, которого однажды можно уволить и вернуть экономике нравственность, а полный технологический стек: уязвимость восприятия превращается в интерфейсную механику, механика — в измеримое действие, действие — в выплату партнёру, а выплата сообщает всей системе, какой именно способ давления нужно производить чаще.

Но серые ниши не получили патент на человеческую психику. Социальные сети, маркетплейсы, стриминговые сервисы, мобильные игры и вполне респектабельные подписочные продукты используют часть того же арсенала, различаясь не происхождением механики, а интенсивностью, прозрачностью и ценой ошибки. Казино оказалось одной из лабораторий, где эти решения довели до предела, измерили на реальных деньгах и вернули приличному рынку уже под названиями engagement («вовлечённость»), retention («удержание») и product growth («продуктовый рост»). На конференции всё звучит заметно спокойнее; банковская выписка пользователя сохраняет прежнюю терминологию.