Маркетинг

Я не буду говорить про SEO, сделанное на нейрогенережке и вот почему. Да, такого сейчас много и становится только больше. Но речь про тексты без внутренней экспертизы. Это не подходит для блогов специалистов, блогов сервисов, потому что вместо того, чтобы дать тебе свежий взгляд и систему — статьи просто переливают ключевые слова подешевле.

Я буду говорить о кейсах для B2B-услуг и сервисов.

Конечно, генеративный контент был бы быстрее, а значит дешевле, но он не для всех подходит. Генератив подошел бы для компаний, где экспертиза не нужна, потому что клиент не разбирается в услуге. Например, в услуге ремонта обуви точно нет смысла показывать экспертизу.

Я подписан и наблюдаю за несколькими кейсами — кейсы по SEO не мои, но я уверен, что ребята там делают все грамотно, поэтому можно говорить про их цифры как про хороший стандарт на рынке. Данные дам обезличенно, просто чтобы стала понятна ниша. Так мы поймем бенчмарки. Если у вас есть свои результаты по SEO – сможете посмотреть на чужие и сравнить тоже. Сможете сказать, что у вас-то лучше в конце концов.

Потом покажу свои кейсы не из SEO в похожих нишах и сравню трафик, конверсию, стоимость.

Искусственный интеллект уже умеет создавать изображения, которые сложно отличить от реальных фотографий. Но какой генератор работает лучше? 

Мы протестировали ведущие нейросети, сравнили их сильные и слабые стороны и разобрали, в каких сценариях их лучше использовать.

Алгоритмы ранжирования Google основываются на наборе внутренних параметров, которые вручную определяются его инженерами.

Другими словами, это фиксированные параметры, которые не изменяются динамически и применяются как абсолютные правила.

В этой статье мы рассмотрим одно из таких значений — ключевой элемент, который проливает свет на то, как ведущий поисковик мира управляет фундаментальным аспектом своей системы ранжирования: индексированием.

Все мы являемся экспертами в той или иной области инженерно‑технического знания. Но когда банк обновляет интерфейс пользователя, мы все примерно одинаково ищем, где там теперь оплата по QR‑коду. Ровно также, понимая суть приложения в целом, мы можем потратить непропорционально большое время на поиск той самой «any key», которую нужно «press».

В 2019 году появилось приложение Delta Chat — мессенджер, работающий поверх почтовых протоколов. Нельзя сказать, что Delta Chat — это вершина эволюции пользовательского интерфейса или какая‑то серебряная пуля против стремительно развивающейся балканизации Интернета. Но определённые доводы «за» у использования этого приложения есть.

В настоящей статье не будет рассмотрения особенностей почтовых протоколов, сравнения современных мессенджеров, истории вопроса, причин текущего положения дел, перспектив и тому подобного. Это простая и злободневная инструкция, отвечающая на вопрос «куда нажать».

Геореклама помогает привлекать клиентов, которые находятся рядом с вами. С ее помощью можно рассказать пользователям об акциях, скидках или просто напомнить о бренде. Этот формат рекламы пока используют нечасто, хотя он эффективен и доступен любому бизнесу. Рассказываем, как его применять и правильно измерять результаты, а также чем могут помочь инструменты аналитики click.ru.

Telegram-канал может стать мощным инструментом для привлечения клиентов и увеличения продаж. Разберём, как грамотно запустить, оформить и монетизировать канал через Telegram Ads.

Владельцем блога на Хабре я лично являюсь около 9 лет. Точнее, на протяжении этого времени я 3 или 4 раза оплачивал корпоративный блог. О нем и хочу поговорить, зачем он нужен и какую пользу может принести.

«Data Governance — это дополнительная надстройка, которая увеличивает сложность и длительность процессов. Это тормозит бизнес!»

«Нам нужны качественные данные, а вы все про свои процессы!»

«Data Governance – это IT-шная история, пусть они и занимаются. Причем здесь бизнес?!»

Эти фразы часто звучат, когда речь заходит о внедрении Data Governance. Бизнес и Data \ IT могут по-разному смотреть на роль DG: для команды управления данными это фундамент прозрачности и управления, а для бизнеса — дополнительные шаги, которые могут замедлять процессы.

Но ведь цель Data Governance (DG) — не процесс ради процесса, а создание ценности для бизнеса за счёт качественных, управляемых данных. Почему же возникают разногласия? Из моего опыта можно выделить несколько ключевых факторов, которые влияют на восприятие DG в бизнесе:

1.Неочевидная связь между DG и бизнес-результатами. Если Data Governance не подкреплён показателями, влияющими на прибыль (P&L, снижение затрат, ускорение процессов), для бизнеса его сложно воспринимать как приоритетную задачу.

2.Бизнес хочет скорость, а не контроль. Как правило новые процессы и роли означают изменение привычных моделей работы, а это что требует времени и затраты энергии на адаптацию. Поэтому новые процессы начинают казаться бизнесу фактором, замедляющим их работу.

3.Долгий цикл внедрения. Когда DG запускается с прицелом на долгосрочную выгоду, интерес к DG снижается, так как  бизнесу нужны быстрые результаты, бизнесу нужно решать задачи уже сегодня.

Как же выстроить эффективный диалог между DG и бизнесом?

Как обойти конкурентов из топ-10 выдачи «Яндекса» и Google? Какие требования к медицинский сайтам сейчас? Как развивать SEO, когда все уже пользуются нейросетями, а не привычным поисковиком? И можно ли доверить ИИ создание контента в медицине? Ответы на эти вопросы — в статье.

С февраля 2024 года Apple блокирует не только российские финтех-приложения и аккаунты разработчиков, но и закрывает доступ для разработки корпоративных сервисов. Это всё новый пакет санкций, который должен ударить по мобильной разработке и доходам бизнеса.

Сейчас гайки закручивают всё больше, а бизнес продолжает находить решения. Компании используют несколько стратегий, чтобы публиковать приложения на iOS и удерживаться там подольше. Рассказываем, как это делают.

10 новых российских продуктов для приватной веб-аналитики, регистрации товарных знаков, совместной работы в Telegram и многого другого. Битва за «Продукт недели» началась!

Product Radar — здесь каждую неделю публикуются лучшие онлайн-сервисы и железки от русскоязычных команд.

Мой геймерский путь начался в 2006 году с пиратской Dendy, стилизованной под Sega Mega Drive. Помню, как мы с отцом приехали на рынок, бродили между рядами с радиотехникой, и вдруг – перед нами открылся волшебный мир: столы, уставленные картриджами с яркими обложками. До этого момента я лишь изредка играл у друга в Heroes of Might and Magic.

Мне досталась приставка и стопка игр – продавец "дарил" картриджи тем, кто покупал консоль. Среди них была Disney’s Chip ’n Dale Rescue Rangers 2 (Capcom, 1993) – продолжение игры 1990 года. Первую часть я попробовал позже, и она показалась мне интереснее. Любопытно, но в Contra я так и не сыграл – она мне просто не попадалась. Из запомнившихся боевиков были Batman: The Video Game, RoboCop и Prince of Persia (для меня всё с драками было "боевиком").

Через несколько лет у меня появилась PlayStation, купленная на том же рынке, возможно, у того же продавца. Первой игрой, которую я прошёл на одном дыхании, стал Medal of Honor, а следом – её дополнение, где играешь за сестру главного героя. Недавно я установил эмулятор и прошёл вступительные миссии – ностальгия ударила так сильно, что по щеке скатилась скупая мужская слеза.

Вот ещё несколько игр, которые оставили след:

Первый проект, который мы запустили в рамках челленджа — это браузерное расширение для проверки скорости загрузки сайтов и сравнения показателей Core Web Vitals для ПК и смартфонов. В этой статье я расскажу, как мы выбрали идею, разработали продукт за 2 недели и привлекали 1600+ пользователей без вложений в маркетинг.

Как поднять свой VPN?

Зачем я вообще решил сделать свой VPN? 1. Я хочу быть уверен, что никто не пишет логи и не знает куда и что я отправил. 2. Я могу пользоваться ВПН без ограничений на количество устройств, скорости и объема траффика. 3. Если скинуться группой, то выйдет дешевле.

Что же, приступим к запуску персонального VPN. Расскажу как это делал я:

Под катом: моя история о том, как я решил не платить за VPN, а вместо этого развернуть свой. Потом подумал: а почему бы не сделать полноценный сервис? А потом... ну, дальше всё как обычно.

Поднимал сервера, нанимал дизайнера, запускал рекламу, пытался не разочароваться. Спойлер: пока не получил того, что хотел. Но надежда на корабли, бороздящие просторы все еще греется в сердце.

Это исследование родилось, когда я готовилась к докладу на конференции ITSConf со своим материалом по трендам в IT-маркетинге в конце декабря 2024 года. Один из блоков естественным образом был посвящён волатильности выдачи Google и его апдейтам. И в процессе сбора и анализа информации у меня в очередной раз возник вопрос: а каков же на самом деле масштаб деиндексации?

В этой небольшой статье не будет чётких и выверенных ответов на данный вопрос. Но будут интересные цифры, которые могут навести каждого из нас на определённые мысли или обратить внимание на источники, позволяющие извлекать дополнительную информацию из стандартных отчётов.

Шаг №1. Отчёт originality.ai

Во время сбора информации первым делом, конечно, на глаза попалось громкое исследование от сервиса originality.ai, которое было проведено в период мартовского апдейта Google в 2024 году. Исследований такого характера и масштаба в принципе немного, поэтому материал получился заметным и обсуждаемым. Команда сервиса зафиксировала трафик 79 000 сайтов до апдейта (в феврале 2024 года), а затем — повторно проверила их наличие в выдаче после обновления.

Оказалось, что около 1 500 сайтов были деиндексированы, что составляет примерно 2% от общего количества попавших в эксперимент сайтов.

Полторы тысячи в рамках Google — немного. Но если масштабировать эту долю на всё информационное поле интернета, которое насчитывает миллиарды сайтов, то в гипотетической пропорции речь может идти о миллионах ресурсов.

По словам Гэри Иллиса, в декабрьском выпуске подкаста Search Off The Record за 2023 год он сообщил, что поисковая система ежедневно проверяла около четырёх миллиардов хостов на наличие файла robots.txt.

Сегодня мы поговорим о самых основах нейронных сетей, погрузимся в их первую архитектуру и постараемся понять, что скрывается внутри этой, на первый взгляд, волшебной коробки. Если ты новичок в машинном обучении - это статья для тебя.

UX-аналитика – это сбор и анализ данных о взаимодействии пользователей с интерфейсом (клики, скроллы, навигация и прочие события). Такие события генерируются в огромных количествах, особенно при большой аудитории приложения. Чтобы эффективно обрабатывать эту информацию, необходима распределённая архитектура, способная масштабироваться под высокий поток событий и обеспечивать отказоустойчивость – т.е. работать надёжно даже при сбоях отдельных компонентов. Также важна возможность обработки данных в реальном времени, чтобы как можно быстрее получать метрики и инсайты об опыте пользователей. В этой статье мы рассмотрим ключевые аспекты такой архитектуры: масштабирование UX-событий, надёжный сбор метрик с устройств (в том числе офлайн), реалтайм-аналитику на основе потоковых технологий (Kafka, Flink, Kafka Streams, ClickHouse) и механизмы гарантированной доставки событий (at-least-once, exactly-once, retry, дедупликация). В результате станет понятно, как правильно спроектированная система UX-аналитики позволяет оперативно находить проблемные места UI, проводить A/B тесты и глубже понимать поведение пользователей.