Маркетинг и контент

Почему LLM не может написать маркетинговую стратегию: три проблемы с точки зрения данных

Мы провели эксперимент: дали ChatGPT подробный бриф реального бизнеса (стоматологическая клиника, имплантация, средний чек 120 000₽, бюджет 300 000₽/мес) и попросили написать маркетинговую стратегию. Промпт составили максимально детально — роль, контекст, задача, требуемые разделы.

Результат: 18 страниц с оглавлением и структурой. Проблема не в объёме и не в форматировании.

Проблема 1: distribution shift между обучающими данными и реальным бизнесом

LLM генерирует описание целевой аудитории на основе паттернов из обучающей выборки — усреднённых данных о «типичной» аудитории ниши. Результат предсказуемо generic:

"Мужчины и женщины 30-55 лет, средний и выше среднего доход, 
проживающие в Москве. Ценят качество, безопасность и современные 
технологии. Ищут клинику с хорошей репутацией и опытными врачами."

Замените «стоматология» на «автосервис» или «частную школу» — описание не изменится. Потому что модель не имеет доступа к ground truth: реальным данным о том кто именно приходит в эту конкретную клинику.

После 12 глубинных интервью с реальными пациентами картина принципиально другая:

Сегмент 1 (42% обращений): женщины 45-60 лет
- Главный страх: боль и осложнения
- Цикл принятия решения: 2-6 месяцев
- Триггер записи: видео с врачом объясняющим процедуру

Сегмент 2 (27% обращений): мужчины 35-50 лет  
- Главный страх: длительность лечения
- Цикл принятия решения: 1-3 недели
- Триггер записи: конкретный план с числом визитов

Сегмент 3 (18% обращений): выбирают для пожилых родителей
- Главный страх: безопасность для возраста 70+
- Триггер записи: кейс с пациентом того же возраста

Расшифровки 12 интервью обработали через LLM за 40 минут вместо двух дней. Но сбор первичных данных — это работа человека, которую модель принципиально не может заменить.

Проблема 2: отсутствие constraint satisfaction при распределении ресурсов

LLM генерирует список каналов без учёта реального constraint — бюджетного ограничения клиента:

"Яндекс.Директ, Google Ads, Instagram*, ВКонтакте, SEO, 
контент-маркетинг, работа с отзывами на агрегаторах"

7 каналов при бюджете 300 000₽/мес дают ~43 000₽ на канал. Это ниже порога статистической значимости для тестирования практически в любом из них.

Задача оптимального распределения рекламного бюджета — это задача с ограничениями, которая требует данных о текущей стоимости лида по каждому каналу, историческом CTR и конверсии в нише, ёмкости аудитории, сезонности. Без этих данных модель не может дать ничего кроме списка всех известных ей опций.

Проблема 3: KPI без causal model

"Увеличить количество первичных пациентов до 80 в месяц. 
Снизить стоимость привлечения на 20%. 
Повысить конверсию сайта до 5%."

Откуда 80? Почему 20%? Почему 5%?

LLM генерирует числа которые выглядят правдоподобно для данного контекста — но за ними нет причинно-следственной модели. Нет расчёта текущего CPL, нет прогноза конверсии на каждом этапе воронки, нет оценки достижимости при текущих ресурсах.

Число «80» может оказаться заниженным в 2 раза или физически недостижимым — без unit economics это невозможно проверить.

Что LLM делает хорошо в этой задаче

Чтобы не быть голословным — где модель действительно ускоряет работу:

Хорошо:
+ Обработка транскриптов интервью → выделение паттернов
+ Анализ открытых данных о конкурентах → структурированный отчёт
+ Генерация гипотез для A/B тестирования на основе сегментации
+ Форматирование и структурирование уже собранных данных

Плохо:
- Замена первичного сбора данных
- Оптимизация под конкретные ограничения без входных данных
- Прогнозирование без causal model

Итог

Проблема не в том что LLM «плохо пишет стратегии». Проблема структурная: модель оптимизирована для генерации текста похожего на маркетинговую стратегию — но не для решения оптимизационных задач с реальными данными конкретного бизнеса.

Это разные задачи. Первая — задача на паттерн-матчинг по обучающей выборке. Вторая — задача на constraint satisfaction и causal reasoning с domain-sp

Личный бренд и бренд продукта – странная и не всегда простая связка.

Очень часто продукт начинают продвигать не только через его функции, пользу и маркетинговые сообщения, а через человека, который за ним стоит. Через фаундера (или фаундеров), его личную историю, экспертизу, взгляды, сомнения, ошибки и путь.

Особенно на ранней стадии, когда у продукта еще нет большой репутации, тысяч пользователей и громких кейсов, доверие к нему часто возникает через доверие к человеку. Логика понятная: если мне интересен этот человек, если я вижу, как он мыслит и что для него важно, то мне легче присмотреться и к тому, что он создает.

Но я очень понимаю людей, которые не хотят активно рекламировать свой продукт через личный бренд. И мне кажется, дело не всегда в том, что они не верят в продукт. Иногда как раз наоборот: они относятся к нему слишком серьезно и не хотят превращать личную страницу в бесконечную витрину стартапа. Это ведь не вся их идентичность (надеюсь).

Личный бренд –  это все-таки человек, его опыт, профессиональная позиция, контекст, биография, иногда даже хайпующая уязвимость. А бренд продукта –  это уже отдельная система: пользователи, обещания, качество, поддержка, рынок, ответственность. И не всегда грамотно смешивать эти две сущности.

Есть тонкая грань между честным "я строю продукт и рассказываю, чему учусь в процессе" и ощущением, что человек стал рекламным носителем собственного бизнеса. Особенно когда каждый пост внезапно оказывается частью воронки, а любое личное наблюдение заканчивается призывом купить, подписаться или перейти по ссылке.

Наверное, самый здоровый вариант –  где-то посередине. Хотя я не уверена, что уже до конца понимаю, где именно проходит эта середина.

Я сама сейчас нахожусь в этом процессе: учусь говорить о продукте через личный опыт, не превращая каждый пост в рекламный блок, и одновременно учусь не прятать то, что действительно занимает большую часть моей профессиональной жизни.

Это тонкий баланс, и, кажется, его невозможно найти теоретически. Только на практике: через свои неловкие посты, сомнения, эксперименты и постепенное понимание, что звучит честно, а что уже похоже на forced marketing.

Личный бренд действительно может дать продукту доверие. Особенно в самом начале. Но продукту все равно однажды придется начать стоять на своих ногах: через реальную пользу, пользовательский опыт, качество и результаты.

Поэтому вопрос, наверное, не в том, нужно ли продвигать продукт через себя, а в том, насколько честно и аккуратно ты показываешь связь между собой, своим опытом и тем, что строишь.

Маркетологи и пиарщики, привет! А вас не бесит, когда запускаешь кампанию в новом канале, где аудиторию понимаешь только примерно — и в итоге тратишь время, бюджет и нервы напрасно? В партнёрской программе Хабра всё иначе: вы сначала узнаёте, кто нас читает, какие форматы есть и для каких задач они подходят, а уже потом предлагаете Хабр клиентам.

К своему 20-летию Хабр обновил партнёрскую программу для коммуникационных, рекламных и других агентств, которые помогают клиентам решать имиджевые, продуктовые и HR-задачи.

Если коротко: это программа для тех, кто хочет лучше понимать аудиторию Хабра, быть в курсе всех рекламных форматов, увереннее предлагать их клиентам и получать за это агентское вознаграждение.

Сейчас идёт набор в партнёрку, а уже 9 июня начнётся обучение. За несколько дней команда Хабра расскажет, как устроена аудитория площадки, какие рекламные решения работают под разные задачи и как подбирать форматы под запрос бренда.

В программе:

— разбор 10+ рекламных форматов Хабра;
— кейсы компаний из разных сегментов: «Норникель», «Самолёт», LaVivion, VIVO, «СМ-Клиника», «Гемотест», «Островок» и других;
— обучение по работе с брифом, аудиторией и подбором форматов;
— сертификат эксперта по Хабру для агентства и участников обучения.

После обучения агентство получает статус партнёра. А вместе с ним — возможность получать агентское вознаграждение от 10% до 30%, бесплатные блоги на Хабре, рост партнёрского уровня и доступ к совместным ивентам, обмену лидами и мероприятиям Хабра.

Подать заявку можно до 3 июня. Следующий набор — не раньше октября.

→ Оставить заявку на партнёрскую программу Хабра

Смотрите новый ролик о компании «Криптонит»!

«Криптонит» — это в первую очередь команда людей, которая создаёт технологические решения для безопасности общества. Это не просто коммерческая деятельность — это социальная цель.

Смотреть на:

• Сайте компании

• ВК Видео

• YouTube

• Rutube

Как мы сократили маркетинговый аудит с 30 часов до 4: конкретные промпты и стек инструментов

Маркетинговый аудит — задача которую большинство агентств делают руками. У нас это занимало 30 часов на проект. Сейчас занимает 4.

Конкретный стек и промпты — без абстракций про «ИИ ускоряет работу».

Стек: разные модели под разные задачи

Claude Sonnet  → анализ текстов ЦА, паттерны в кастдевах
ChatGPT-4o     → юнит-экономика, таблицы, структуры
DeepSeek       → конкурентная разведка, анализ рекламы
Perplexity     → сбор актуальных данных с источниками

Использование одного ChatGPT «на всё» даёт 30–40% от возможного выигрыша. Ключевое — каждый инструмент на своей задаче.

Этап 1: анализ кастдевов

Было: аналитик читает расшифровки интервью вручную — 6–8 часов на 10 интервью.

Стало: загружаем в Claude.

Ты маркетолог-аналитик. Расшифровки интервью 
с покупателями [ниша].

Задача:
1. Выдели боли и страхи — дословными цитатами
2. Сгруппируй по паттернам
3. Для каждой группы: частота, 
   эмоциональный вес (1-5), 
   этап принятия решения
4. Выдели фразы для рекламных текстов

Формат: таблица + цитаты по каждому паттерну.
Расшифровки: [вставить]

Результат: структурированная карта болей за 40 минут.

Этап 2: конкурентная разведка

Было: ручной обход сайтов, скриншоты, таблица — 8–10 часов.

Шаг 1 — сбор через DeepSeek:

Анализ конкурентов, ниша [X], регион [Y].
Для топ-10 определи:
- Позиционирование (одно предложение)
- Основной канал привлечения
- Главное УТП
- Слабые места из публичных данных
Источник для каждого факта — обязательно.

Шаг 2 — синтез через ChatGPT:

Данные по 10 конкурентам: [таблица]

1. Найди незанятые ниши позиционирования
2. УТП которые никто не использует, 
   но актуальны для ЦА
3. Каналы которые конкуренты недоиспользуют
4. Гипотезы для A/B тестирования

Только конкретные формулировки.

Время: 1.5–2 часа вместо 8–10.

Что не автоматизируется

- Тайный покупатель (пройти воронку конкурента)
- Оценка «зайдёт ли креатив аудитории»
- Данные которых нет в открытом доступе
- Ответственность за результат перед клиентом

Примерно 70% аудита автоматизируется, 30% остаётся за человеком. Эти 30% — интерпретация и решения — и есть основная ценность аналитика.

Итог

Этап                    Было    Стало
────────────────────────────────────
Анализ кастдевов (10)    7ч     40мин
Конкурентная разведка    9ч      2ч
Анализ рекламы           5ч      1ч
Юнит-экономика           4ч     30мин
Синтез и оформление      5ч      2ч
────────────────────────────────────
Итого                   30ч     ~6ч

Реальная цифра — 4–6 часов в зависимости от ниши. 4 в заголовке — минимум для простых ниш с хорошими открытыми данными.

Какие этапы аналитики вы уже автоматизировали через LLM — и где попытки не дали результата?

Как стать маркетологом?

«Маркетолог» — слишком общее слово. На самом деле, внутри маркетинга есть много разных направлений на любой вкус: где-то больше аналитики и цифр, где-то — контента и творчества, где-то — рекламных кабинетов и тестов.

Если вы только начинаете свой карьерный путь, подумайте, что вам ближе: так будет проще выбрать направление и не изучать всё подряд. А если вы уже работаете в маркетинге, можно углубиться в специализацию и освоить новые инструменты.

На Хабр Карьере есть курсы для разного уровня: и для тех, кто только заходит в профессию, и для специалистов с опытом. Выбирайте направление и погнали учиться:

— Интернет-маркетолог. Продумывает продвижение в интернете: сайт, рекламу, контент, рассылки и аналитику.

— Performance-маркетолог. Запускает рекламу с фокусом на результат: заявки, продажи, регистрации.

— Трафик-менеджер. Приводит пользователей на сайт или продукт через разные рекламные каналы.

— Таргетолог. Настраивает рекламу в соцсетях под нужную аудиторию.

— Контекстолог. Запускает рекламу в поиске и рекламных сетях, например по запросам пользователей.

— SMM-менеджер. Ведёт соцсети бренда: делает контент, общается с аудиторией и следит за вовлечённостью.

→ Больше полезных курсов на нашей витрине

Как российским медиа соблюдать правовые нормы РФ?

Сравнил западные сервисы модерации — OpenAI Moderation, Llama Guard 3, Perspective API и встроенные фильтры открытых LLM — с составами УК и КоАП, по которым в России штрафуют площадки за пользовательский контент. Совпадений почти нет.

Под площадкой здесь — соцсети, форумы, маркетплейсы, медиа платформы с комментариями: всё, где пользователь публикует текст, а ответственность за этот текст несёт владелец сервиса.

Им всем нужно закрывать как минимум пятнадцать категорий: ст. 207.3 (фейки о ВС РФ), 280 (экстремизм), 354.3 (призывы против безопасности РФ), 354.1 (реабилитация нацизма), 205.2 (терроризм), 282 (ненависть), 148 УК; ст. 13.15 (фейки в СМИ), 20.3.3 (дискредитация ВС), 6.21, 6.13 (наркотики) КоАП; ФЗ-255 (маркировка иноагентов) и ФЗ-272.

Западные модераторы покрывают из них три-четыре, часто в обратную сторону. Пропаганда нетрадиционных отношений (ст. 6.21 КоАП) — западная разметка считает анти-LGBT-высказывание поводом блокировать, российский закон требует обратного. Обязательная маркировка иноагентов устроена иначе: модель должна проверить, есть ли в тексте маркировка в нужной формулировке. Семантика тут ни при чём, у Llama Guard соответствующего паттерна нет в принципе. Дискредитации ВС и фейков о действиях ВС за пределами РФ как составов попросту нет.

Из публичных русскоязычных решений: открытых классификаторов под актуальную правоприменительную практику не видно. У крупных площадок (VK, Avito) — используются свои, закрытые; у государственных систем мониторинга другая задача — мониторинг для регулятора, а не помощь площадке.

До обучить чужую модель не выход: дело не в нехватке русских данных. Сами западные классификаторы устроены под другие составы — нужных категорий на выходе у них нет, и от дополнительных данных они не появятся. Плюс правоприменение нестабильно: апрельский нейтральный комментарий в июне может стать составом, нужен регулярный замороженный релиз модели с привязкой к дате.

Для приличного качества нужен корпус 30–50 тысяч размеченных примеров. Часть категорий — фейки о ВС (ст. 207.3 УК), дискредитация ВС (ст. 20.3.3 КоАП), обязательная маркировка иноагентов — без юриста не разметить: где проходит граница состава, без юридического образования не разберёшь, разметчик с биржи в пограничных случаях ошибётся.

Сейчас мы используем gemma3:12b с инженерным промптом — качество получается приемлемое, но 12B на каждый комментарий дорого и медленно для масштаба.

Гипотеза (продукта пока нет): берём открытую модель на 1–3 млрд параметров (Qwen 2.5 или Llama 3.2) и до обучаем под российскую таксономию. На выходе — вероятности по каждой категории. Что делать с подозрительным комментарием, дальше решает модератор площадки. В журнал аудита пишем хэш текста, версию модели, вероятности и время — через год по такой записи можно воспроизвести любое решение, как требует 149-ФЗ.

Ищем ранних партнёров: кто готов попробовать прототип когда появится через 2–4 месяца, поделиться парой тысяч кейсов из своей очереди модерации для разметки, дать обратную связь по ложным срабатываниям. Взамен — открытый доступ, версия модели, зафиксированная под их объём, публичный кейс позже по согласованию.

Список нормативки составлен по данным КонсультантПлюс.

Страница проекта — ai-moderator.dev.borisovai.ru Особенно ценно — «уже решено вот тут» или «идея надуманная по причине …».

Опасная романтизация рынка.

Когда оказывается, что разработка немного (ну или сильно) опередила рисерч и маркетинг в соц.сетях, ты (как C-level в команде из 3 человек) начинаешь задавать себе неприятный вопрос: а вдруг эта идея важна только нам?

Далее неминуемо в голове сразу появляется рациональный голос: «На самом деле ваша идея никому не интересна. То, что вам кажется, будто она хоть кому-то нужна (кроме нас), это просто когнитивное искажение».

То самое «когнитивное искажение» (согласно словарю) - это систематическая ошибка в мышлении, восприятии или поведении, которая возникает из-за субъективных убеждений, стереотипов и особенностей работы мозга.

Но как так может быть, что только у нас, таких особенных, единственных в своем роде людей, и у нашего вейтлиста из 100+ человек, (да, мы знаем, это не так много) есть именно такие особенности мозга? Я в этом СИЛЬНО сомневаюсь.

Конечно, можно делать все «правильно», как Диснеевских принцесс: сначала подготовить гипотезы, протестировать их, поговорить с 70% своей целевой аудитории, запустить рекламную кампанию, собрать аналитику и только потом подходить к разработке.

Но что, если ты изначально не там? Что, если продукт начинается не с рынка, а с личной боли? Что, если мы строим его в первую очередь для себя, потому что сталкиваемся с этой проблемой каждый день? 
Конечно, в таком случае рисерч все равно нужен, хотим ты этого или нет. Но он уже не доказывание себе, что существует некая пользовательская боль/потребность, он про то, чтобы понять, у кого какие ее вариации. Как люди формулируют, какими словами описывают, какой спектр ценности видят, когда, например, для нас это «просто фичи».

Так что, возможно, это самая честная стадия early-stage продукта: когда команда верит в проблему, но все еще учится объяснять ее не только самой себе.

Так что да, возможно, говоря про свой (прости г-ди) стартап, я могу сказать, что где-то мы перепутали порядок - сначала построили, а уже потом начали системно доказывать.

Но, честно говоря, я гораздо больше доверяю продуктам, рожденным из реальной боли, чем продуктам, рожденным из логики «мы нашли перспективный сегмент и залили ангельские деньги в рекламу и партнерства». Как говорится, за деньги и дурак сможет, а ты попробуй без них ;)

Brave (точнее, Brave Shields) удаляет ссылки на Дзен

Авторам статей - пища для ума: стоит ли использовать ссылки на Дзен, если они не отобразятся у некоторых пользователей? При создании статьи Как я зарегистрировал CVE и разозлил вендора обратил внимание, что ссылка на статью в Дзен исчезла. Текст в браузере выглядит так (ссылка в скобках):

А полный текст вот:

Дисклеймер: в статье приведены скриншоты из моих личных переписок с разработчиками. Публикация таких переписок одной из сторон не требует согласия другой (согласно законодательства РФ).

Статья вышла ещё в прошлом году. Несколько раз я пытался отредактировать статью и вернуть ссылку - ничего не выходило. Я уже даже заподозрил, что администрации Хабра чем-то не по нраву Дзен (и даже искал правила Хабра, чтоб понять причину). В итоге как-то всё забылось. Ответ нашёлся недавно. Решил подать статью в Технотекст. Вспомнил о проблеме и подумал, что это может негативно отразиться на оценке публикации в конкурсе. И тут я, наконец, догадался сделать то, что нужно было ещё почти год назад: проверил отображение в других браузерах. FF, Chrome - отображали корректно. В итоге выяснил, что проблема возникает в Brave (проверял на версиях 1.85.118 и 1.89.137) при включённом Brave Shields. Может ли настройка Brave Shield решить проблему не знаю - сходу не разобрался.

Куда в 2026 идти малому бизнесу за лидами, кроме ВК и Яндекс Директа?

Ситуация и правда непростая из-за вытеснения соц сетей, но могу внести долю позитива: вывод о том, что лидов искать негде, неверен. Куда идти и какие есть опции – в посте.

Как ни странно, сейчас на первый план будут выходить веб-сайты. Отраслевые медиа и тематические порталы продолжают работать стабильно, они не попадают под ограничения, которые касаются соц сетей и мессенджеров. И именно туда стоит сейчас идти.

Три основных направления: 

1/ Программатик-реклама. RTB-биржи (платформы для покупки и продажи цифровой рекламы через аукцион в реальном времени) и DSP-платформы (Demand-Side Platforms) дают доступ к десяткам тысяч российских сайтов с таргетингами по интересам, ретаргетингом и контекстным таргетингом по содержимому страниц. Малый бизнес часто не подозревает, что входной порог здесь в районе всего лишь 30-50 тысяч рублей в месяц. 

2/ Прямые размещения у паблишеров. Отраслевые СМИ, локальные порталы и блоги продают рекламу напрямую. Такой горячий трафик конвертируется в лиды лучше соц сетей. 

3/ Закупочные агентства. Они выступают как единая точка входа. Многие берутся за бюджеты от 50-100 тысяч рублей и берут на себя весь процесс - от подбора площадок до креативов и аналитики. Для предпринимателя без маркетолога это часто самый простой способ запуститься.

В 2026 обычный веб становится для многих окном возможностей. И в отличие от соц сетей, этот канал остается стабильным, проверенным и предсказуемым. Он давно работает и не исчезнет в один момент из-за очередных ограничений.

📩 Если остались вопросы, пишите в комментариях, постараюсь ответить!

Другие мои статьи:

• Core Web Vitals и доходность сайта, в чем связь? Чек-лист издателя;

• Это ломает всю монетизацию programmatic-рекламой: как зарабатывать с сайта системно;

• Как монетизировать сайт и увеличить доход от рекламы без потери UX;

• Как паблишеру измерить эффективность programmatic-рекламы;

• Кейс: как увеличить доход паблишера на 15% и больше от programmatic-рекламы.

Дратути

Я слегка поиздержался в последнее время, так что готов заняться грязной работёнкой — писать статьи за деньги

Если вам надо пропиарить свой проект, раскачать корп блог, или просто привлечь внимание к чему-то важному — можете на меня положиться. Десять, сорок, а то и сотню тысяч просмотров сделаем

Да, недёшево, зато быстро и хорошо

Кроме того, можем обсудить рекламу в моих соцсетях, на круг у меня пара сотен тысяч подписчиков на разных платформах, и все они айтишники

Пишите в личку, или в телегу https://t.me/fillpackart

GEO - оптимизация контента под ИИ. Как это делать?

GEO-это оптимизация контента под искусственный интеллект. ИИ-поиск все больше замещает классическую выдачу. Яркие примеры - использование голосовых помощников или чаты внутри нейросетей. И если SEO выдает нам список сайтов, среди которых мы выбираем тот, что нам подходит, то ИИ-поиск  - это сразу готовое решение. Искусственный интеллект выдает уже проанализированную, структурированную информацию, собранную из разных источников, на которые он ссылается. Попадать в эту выдачу и быть цитированным - это способ оставаться в поле зрения пользователей для любого бренда.

По прогнозам Gartner (исследовательская компания с фокусом на IT) в 2026 году объём традиционного поиска упадёт на 25% из-за перехода пользователей на ИИ-ответы. Так что сейчас - самое время работать с контентом так, чтобы он был удобен для ИИ, сохраняя при этом смысл и ценность. Конечно, привычная нам органика из поисковика никуда не уйдет и не будет полностью заменена платным размещением, она изменится. Но одного SEO будет уже не достаточно (хотя это и не новость!).  

Техническая база оптимизации сайтов остается прежней. Но помимо классического SEO, мы подстраиваем контент под генеративный поиск, чтобы из него легко извлекался конкретный ответ, приводим в соответствие Schema-разметку, усиливаем E-E-A-T сигналы (авторство, экспертность, источники), насколько удается закрываем тему семантически (не ключевыми словами, а полным раскрытием намерения пользователя).

Теперь мониторим: цитируют ли нас ChatGPT,Perplexity и другие Ai по целевым запросам клиента. Это новая актуальная метрика видимости, и для неё уже существуют свои инструменты. 

GEO быстро меняется, но расскажу, какие моменты на сегодняшний день могут быть интересны: 

1)ИИ предпочитает скучные тексты. Чем проще и прямолинейнее написан абзац, тем охотнее его цитируют нейросети. Не нужно никаких длинных подводок. Желательно чтобы ответ на тот вопрос, по которому вы хотите "выдаваться", был сформулирован у вас на сайте уже в первом абзаце.

2)Ссылки на чужие (проверенные!) источники помогают. Если в тексте ссылаться на исследования, статистику, авторитетные источники, то ИИ цитирует чаще.

3)Эффект “Википедии”. Страницы, которые структурно напоминают “Википедию” - определение, подразделы, конкретика - цитируются лучше обычных. ИИ обучали в том числе и на популярной интернет-энциклопедии. 

4)Используйте в тексте конкретные цифры. Это достаточно просто, но добавляет вашему тексту достоверности в глазах ИИ.

5)ИИ любит цитировать авторов и бренды, которые ассоциируются с тематикой. И еще, если название компании или продукта часто встречается рядом с конкретными утверждениями (на разных площадках, авторитетных и не очень), ИИ начинает ассоциировать бренд с темой.

6)Корпоративный контент для ИИ - это хорошо, но лучше цитируется контент с указанием автора, его должности, опытом и тд. (E-E-A-T сигналы).

Пример:

Как может звучать в обычном тексте:

"Для пошива обуви по индивидуальным меркам мы рекомендуем измерять параметры стопы в вечернее время: так можно узнать максимальные размеры”. 

Как может звучать эта же фраза, оптимизированная для ИИ-поиска: 

"Как говорит технолог нашей компании Ольга Петрова, которая более 10-ти лет занимается пошивом обуви по индивидуальным меркам, самые точные измерения стопы получаются в вечернее время. Стопа немного отекает, и можно уловить ее максимальный размер”.

Пробовали ли вы оптимизировать свой контент под ИИ-выдачу? Делитесь в комментариях! 

Добрый день!

Я готовлюсь написать свою первую статью на Хабре про Lean 4.
Мне хочется, чтобы она рассказывала интересные темы просто. Lean - довольно сложный язык, и это может легко отпугнуть. А я хочу поднять его популярность как можно сильнее.

Скажите пожалуйста, а как писать просто о сложном?
Я читал книгу "Начала программирования", от Александра Степанова - создателя C++ STL. В первой же главе было выдано множество определений, так что я забывал их через страницу, хотя они сами по себе были не сложные.
Почему так? Обычный такой человеческий человечек удерживает в голове около семи объектов. Плюс минус два. Но если плюс два, то этот человечек уже не очень обычный (хотя всё ещё человеческий). Чтобы он мог жонглировать определениями, их должно быть либо не очень много, либо они должны уже отложиться в буйной головушке.

Я читал книгу достаточно быстро, не пробегал её глазами заранее, не выписывал тезисы. А зря. Это могло бы очень помочь.

Но вот беда... Это всё должен делать чукча читатель! А я то чукча писатель! Как мне решить проблему? Книжка Степанова не плохая!. Насколько я понимаю, ему пришлось пожертвовать лёгкостью чтения для краткости. Такое моё предположение.

Возможно, проблема бы решилась, если бы он немного уменьшил плотность знания, и добавил немного водички. А лучше квасу. То есть, вводил бы определения постепенно, по мере необходимости.

Ещё очень важное место в этом деле играет язык. Он должен легко ложиться на перегруженный мозг современного читателя. В книге Джесси Шелла "Геймдизайн" язык льётся, и практически не требует расшифровки. Я очень надеюсь, что мне удастся писать так же. Хотя я не расшифровал секрет такого льющегося языка. Хотя некоторые мысли есть.

В первую очередь, вреден канцелярский язык. "В целях предотвращения возгорания легковоспламеняющихся материалов проведена проверка целостности изоляции электрической проводки". "Чтобы не было пожара, проверили изоляцию на проводке". Второй вариант куда лучше читается!

Ещё язык может страдать от плохого перевода с английского. В английском языке предложения строятся по другому. Если переносить структуру предложения абы как, будет некрасиво. Этим часто грешат фанатские переводы сетевой литературы.

Вот такие мои сумбурные мысли. А написал я это для того, чтобы вы мне помогли найти ответ на поставленный вопрос: как писать просто о сложном? Может быть, у вас есть какие-то статьи в припасе?

Подборка залипательнейших прикольных интернет-сервисов. Собирал для вас годами, чтобы вы могли покликать и поухмыляться.

https://pointerpointer.com/ — PointerPointer: сервис находит фото, где человек указывает пальцем прямо на ваш курсор.

https://hackertyper.net/ — HackerTyper: почувствуйте себя кинохакером — просто быстро жмите любые клавиши.

https://www.window-swap.com/ — WindowSwap: видео из случайных окон реальных людей по всему миру.

https://astronaut.io/ — Astronaut.io: случайные видео с YouTube с нулевым количеством просмотров и странными названиями.

https://neal.fun/wonders-of-street-view/ — Wonders of Street View: самые необычные и прикольные места, найденные на Google Картах.

https://radio.garden/ — Radio Garden: глобус, на котором можно слушать прямой эфир радиостанций из любой точки планеты.

https://radiooooo.com/ — Radiooooo: музыкальная машина времени — выбираете страну и десятилетие.

https://earth.fm/ — Earth.fm: интерактивная карта с записями звуков природы со всего мира.

https://floor796.com/ — Floor796: огромная живая анимация с сотнями персонажей поп-культуры.

https://www.windows93.net/ — Windows 93: полноценная (и очень странная) операционная система прямо в вашем браузере.

http://www.excelworld.ru/ — ExcelWorld: всё о работе в Excel и даже чуть больше.

https://www.makewordart.com/ — MakeWordArt: тот самый дизайн надписей из Microsoft Word 2000.

https://90s.myretrotvs.com/ — 90s TV: симулятор телевизора из 90-х с рекламой и передачами того времени.

https://archive.org/details/softwarelibrary_msdos_games — MS-DOS Games: огромный архив старых игр, в которые можно играть онлайн.

https://webamp.org/ — Webamp: легендарный плеер Winamp, работающий в браузере.

https://poolsuite.net/ — Poolsuite: эстетика 80-х, ретро-радио и летний вайб.

http://savethesounds.info/ — Save The Sounds: музей исчезающих звуков (от кассет до старых модемов).

https://zzz.zoomquilt2.com/ — Zoomquilt 2: бесконечное сюрреалистичное изображение, в которое можно «влипать» вечно.

https://stars.chromeexperiments.com/ — 100,000 Stars: визуализация ближайших к нам звезд в 3D.

https://htwins.net/scale2/ — Scale of the Universe: интерактивная шкала масштабов Вселенной — от атомов до галактик.

https://pastvu.com/ — PastVu: архив исторических фотографий с привязкой к месту на карте.

https://pudding.cool/ — The Pudding: визуализация плотности населения Земли в виде 3D-гор.

https://trismegistus.tech/apps/begit/index.html — Бегит, Анжуманя: забавный чеклист для тренировок (пресс качать, анжуманя).

https://www.koalastothemax.com/ — Koalas to the Max: расщепляйте круги, пока не увидите картинку.

https://www.incredibox.com/demo/ — Incredibox: создавайте крутой битбокс с помощью стильных персонажей.

Записал видео, как показываю эти сервисы:

Исследователи из Nous Research опубликовали Autoreason — работу о том, почему итеративное самоулучшение LLM ломается на практике, и как это починить. Тема актуальная: все мы пытались строить агентов по схеме «сгенерируй → покритикуй → перепиши», и у всех это работало хуже ожиданий.

Авторы выделили три структурные проблемы примитивного подхода.

➡️ Искажение от формулировки — модель галлюцинирует недостатки, когда её прямо просят критиковать (ну конечно, она же не может сказать «всё хорошо»).

➡️ Расползание задачи — тексты бесконтрольно разрастаются с каждым проходом, теряя фокус.

➡️ Отсутствие сдержанности — модель никогда не говорит «изменения не нужны», хотя часто это правильный ответ.

На Haiku 3.5 традиционная критика-и-ревизия сжимала выдачу на 59-70% за 15 итераций — чистая деградация.

Их решение: на каждой итерации генерировать три версии — неизменный инкумбент (A), состязательную переработку (B) и синтез (AB). Судит панель свежих агентов без общего контекста через слепое голосование по методу Борда, где вариант «ничего не менять» равноправный кандидат. Каждый судья ранжирует все три варианта, за первое место даётся больше баллов, за последнее — меньше. Если исходный вариант выигрывает дважды подряд — стоп, сходимость.

По Claude-линейке результаты сильные: Sonnet 4.6 на задачах программирования показал 77% против 73% у однократной генерации, Haiku 3.5 с новым методом обогнал выбор лучшего из 6 вариантов при равных вычислительных затратах (40% против 31%). Но самое интересное — точка перелома на Haiku 4.5: при 60% точности прирост от доработок исчезает. Разрыв между способностью генерировать и оценивать закрылся, итерации стали бесполезными.

Практические выводы для агентов в Claude Code: роли критика, автора и синтезатора должны быть отдельными агентами с независимым контекстом, иначе получишь искажения. Всегда включай опцию «оставить как есть» в список возможных действий. Используй несколько судей (минимум 3, лучше 7) для принятия решений о редактуре. И самое главное — с сильными моделями (Haiku 4.5+, Sonnet 4) можно не заморачиваться с итерациями вообще, однократной генерации часто достаточно.

Короче, если твой агент в Claude Code делает хуже после «улучшений» — это не баг, а особенность примитивного самоулучшения. Autoreason показывает, как это лечить правильно, но на современных моделях проблема может быть уже неактуальна.

Оригинал и больше такого у меня в канале

Как получать fan-out запросы GPT через OpenAI API и зачем это SEO-специалисту

SEO меняется. Теперь мы оптимизируем контент не только под поисковые системы, но и под AI, который сам ищет, агрегирует и формирует ответ. Когда пользователь задает вопрос модели, она почти никогда не ограничивается одним поисковым запросом. Вместо этого генерируется набор дополнительных — fan-out queries. Это и есть реальная структура AI-интента.

Например, запрос best project management tools может распадаться на:

• best project management software 2026;

• jira vs asana comparison;

• free tools for teams;

• tools for startups.

Каждый такой запрос — сигнал о том, как модель «думает» о теме.

Раньше fan-out можно было подсмотреть в браузере. Но после обновлений GPT такая возможность исчезла. Однако сами запросы никуда не делись. Их по-прежнему можно получить через API OpenAI. Причем автоматически.

В основе метода лежит Python-скрипт, который выполняет запрос к модели и сохраняет результаты. Общая логика процесса выглядит следующим образом:

1. Подключается OpenAI API.

2. Пользователь вводит ключевое слово.

3. Модель выполняет веб-поиск.

4. Система получает результат.

5. Данные сохраняются в JSON.

Пример скрипта:

#!/usr/bin/env python3

from openai import OpenAI
import json
import sys
from datetime import datetime

client = OpenAI(api_key='Your_API_Key')

def run_query(query_text, save_json=True):

  response = client.responses.create(
      model="gpt-5.4",
      tools=[{"type": "web_search"}],
      tool_choice="auto",
      input=query_text
  )

  print("Response ID:", response.id)

  if save_json:
      timestamp = datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')
      filename = f"query_result_{timestamp}.json"

      with open(filename, 'w') as f:
          json.dump(response.model_dump(), f, indent=2)

      print("Saved:", filename)

  return response


def main():

  if len(sys.argv) > 1:
      query = ' '.join(sys.argv[1:])
  else:
      query = input("Enter query: ")

  run_query(query)


if __name__ == "__main__":
  main()

Но самое ценное начинается после того, как эти эти запросы оказываются у вас на руках. Теперь вы можете расширить структуру контента — писать не одну статью, а несколько, покрывать подтемы. Также эти данные позволяют группировать запросы в смысловые блоки и смотреть, что AI считает важным.

Подробнее о fan-out запросах рассказываем в нашем блоге. Там вы найдете инструкцию по применению скриптов и советы по тому, как создавать их с помощью ИИ-ассистентов.

Матрешка выгод: как продавать не инструмент, а новую версию человека

Мы все пишем о выгодах. Это правильно. Клиент должен понимать, что он получит.

Но есть нюанс. Выгоды бывают разными. И если вы показываете только один слой — вы продаете инструмент. А инструмент никому не нужен. Нужно то, что снаружи.

Я придумала этому образу название — Матрешка выгод.

Самая маленькая матрешка (первый порядок) — это продукт Идеальный план питания. Четкая структура курса. Готовый сценарий вебинара. Это то, что вы даете. Это понятно. Это осязаемо. Но это не цепляет. Потому что это просто инструмент.

Средняя матрешка (второй порядок) — это результат Идеальный план питания для набора мышечной массы. Четкая структура курса чтобы ученики доходили до конца. Готовый сценарий вебинара чтобы люди не уходили на середине. Это уже изменение. Это то, ради чего человек вообще заходит в тему. Но и это не финал.

Самая большая матрешка (третий порядок) — это новая версия себя Зачем человеку набирать мышечную массу? Чтобы чувствовать себя сильным и уверенным, когда снимаешь футболку на пляже. Чтобы жена снова смотрела с интересом. Чтобы в 45 чувствовать себя на 30. Зачем эксперту структура курса? Чтобы перестать быть заложником поддержки. Чтобы выдохнуть. Чтобы курс продавал сам, пока вы спите, а вы наконец-то начали жить. Зачем сценарий вебинара? Чтобы кайфовать от эфиров, а не трястись за час до старта. Чтобы люди доставали карту чтобы оплатить и плакали от счастья. Чтобы чувствовать себя мастером, а не попрошайкой.

Понимаете разницу?

Первый порядок — ЧТО вы даете. Второй порядок — ДЛЯ ЧЕГО это нужно. Третий порядок — КЕМ ОН СТАНЕТ, когда это получит.

Как это работает в заголовках

↗️ Вариант А. Третий порядок снаружи, первый внутри Заголовок: «Снова почувствовать себя сильным» Подзаголовок: «Как набрать мышечную массу после 40, даже если вы весь день сидите в офисе» Текст: «Бесплатный урок с идеальным планом питания»

↗️ Вариант Б. Второй порядок снаружи, третий внутри Заголовок: «Все еще чувствуете слабость в зале?» Дальше: «Бесплатный урок по набору мышечной массы для мужчин 40+. Чтобы вы перестали стесняться раздеться на пляже».

↗️ Вариант В. Третий порядок в чистом виде Заголовок: «Для мужчин 40+, которые хотят чувствовать себя уверенно без футболки» Подпись: «Идеальный план питания для набора мышечной массы внутри»

Главный секрет Матрешки: люди не покупают план питания. Они покупают уверенность на пляже. Не структуру курса — а свободу от поддержки по ночам. Не сценарий — а кайф от эфира.

Инструмент — это та самая маленькая Матрешка, которая лежит внутри. За нее в итоге платят деньги. Но чтобы человек захотел до нее добраться, его должна заинтересовать большая — та, что снаружи. Новая версия себя.

С введением белых списков и ограничением доступа в интернет у рекламодателей могут появится закономерные мысли — Яндекс в белых списках, поэтому он откроется. Но мой сайт не в белых списках (если же ваш сайт в белых списках, то просто проигнорируйте этот пост, мы тут малым бизнесом выживаем) и он недоступен. А реклама моего сайта в Директе при этом показывается, потому что у Яндекса нет причин убирать его из выдачи. И вот пользователь заходит в Яндекс, вводит поисковый запрос, видит мой сайт, переходит по нему и… всё, белый (или какой там) экран.

Спишутся ли деньги за такой переход? С этим вопросом мы обратились в техподдержку Яндекса на что получили предельно точный ответ — «Отстаньте, мы сами без понятия». Ну или можете понять их ответ, как сами хотите.

Вопрос 

Добрый день. Просьба уточнить, как идет показ рекламы на мобильных устройствах при подключение мобильного интернета. Так как Яндекс находится в белом списке, то пользователь может перейти на него по запросу. Дальше ему покажется реклама нашего сайта, который не находится в белом списке. Пользователь перейдет по рекламе, но на сайт не попадет. Будет ли за такой клик списываться бюджет?

Ответ Яндекса

Мы проанализировали вашу ситуацию, а также похожие случаи у других пользователей Директа. Благодаря нашим алгоритмам кампании с оплатой за конверсии и кампании с оплатой за клики при оптимизации на конверсии адаптируются к изменениям и продолжают выполнять таргетные значения.

Вы можете скорректировать настройки своей кампании и выбрать соответствующие стратегии. Мы работаем над тем, чтобы максимально увеличить их эффективность в текущих обстоятельствах.

Тоесть, при оплате за конверсии с вас, естественно, ничего не спишут. А вот при оплате за клики вполне, но, возможно, меньше, потому что алгоритмам нужно придерживаться установленных в настройках значений стоимости конверсии. Ну или просто напишет, что обучение остановлено, ничего не получится, у алгоритма лапки.

Затем Яндекс выкатил новую штуку — резервная посадочная страница.

Как это работает? У Яндекса какое‑то уже время есть возможность создавать внутри рекламного кабинета мини лендинги — некрасивые, с малой функциональностью, но зато можно запустить рекламу без сайта (олды помнят, что когда‑то у яндекса уже были Турбо‑сайты, но потом их убрали).

Теперь можно активировать настройку, что в случае недоступности основного сайта, пользователь увидит этот лендинг (который доступен, ведь он на домене Яндекса). Ну, спасибо, наверное, но звучит как не то, чтобы я хотел рекламировать. Если для локального бизнеса (салон маникюра, парикмахерская, шиномонтаж) это не так страшно, то вот остальному бизнесу будет очень не приятно.

С другой стороны, к вам хоть как‑то смогут зайти, хоть и не через ту дверь. У плебеев из органической выдачи такой альтернативы нет.

Красивые слова, которые живут рядом с нами.

Удачи вам в делах и пусть нужные слова всегда находятся вовремя.

Вовремя сказанные слова несут силу: они помогают исполнять ваши желания, договариваться, заинтересовывать людей и двигаться к победе.

В бизнесе и в жизни красивые слова становятся инструментом достижения цели - они формирует уверенность в глазах.

В этой статье слова, которые помогают желаниям становиться реальностью.
Поехали...!

↓

Перверсия

= искажения истины.

Происходит от латинского глагола Pervertere

Существительное perversio в латинском языке означало искажение, изменение направления, нарушение естественного порядка вещей.

Идея перверсии помогала людям осознавать важные вещи.

Когда задуманное начинают служить не своей цели, люди замечают «перверсию смысла». Это помогает переосмыслить дальнейшие действия и потом принять верное решение.

↓

Рубикон

= точка, после которой нет возврата.

Слово Рубикон пришло из истории Древнего Рима. Так называлась небольшая река Rubicō, (лат.) которую в 49 году до н.э. пересёк полководец Юлий Цезарь.

Перейдя реку, Цезарь сделал выбор, отменить который уже было невозможно. Отсюда и родилось выражение: «перейти Рубикон» или = принять окончательное решение.

Рубикон - красивое слово выбора. Оно обозначает момент, когда сомнения заканчиваются и начинается реальная история жизни.

↓

Эта статья — о красивых словах, которые изменят вашу жизнь. Произнеся эти слова в нужный момент, вы обретёте силу.

Аффирмации для вас.

У меня всё хорошо, с каждым днем моя жизнь становится лучше.

Я люблю жизнь, а жизнь любит меня.

Все мои поступки и решения верные, у меня всё получается.

Будьте здоровы, полны сил и энергии!

Как я на смыслах сделала х6,5

Однажды меня пригласили в проект. Блоггер‑миллионник, проект по органическому земледелию (дачный сад‑огород). Аудитория 99, 9% женская.

Команда делала запуск курса. 970 000 ₽

На следующий запуск они пригласили меня сценаристом прогревов.

И я начала с самого начала, с базы — с составления таблицы продающих смыслов.

Как они продавали до меня: через экологически чистый урожай, через понятные инструкции по посадке и выращиванию, через систему, которая требует минимум времени и сил, чтобы на даче можно было еще и отдыхать.

Я пошла изучать кастдевы. И выяснила интересную вещь: большинство женщин на самом деле хотели совсем другого: не экологически чистый урожай, не систему. Они хотели, чтобы муж их похвалил (какая ты у меня хозяюшка), чтобы соседи завидовали, подруги и коллеги восхищались.

И я полностью развернула продающие смыслы.

2 месяца я вела прогрев но новым смыслам: в общем канале (задача была перевести в закрытый канал вебинара) и в закрытом канале. И наконец пошли те самые долгожданные комментарии:

Жизнь )) Вы прямо про меня пишете Каждый раз об этом думаю

Финансовый результат нового запуска: 6 540 000 ₽ В 6,5 раз больше.

Почему?

Потому что канал стал зеркалом. В котором участницы видели себя. То, в чем они сами себе не признавались. Но то, что было для них важно.

Потому что они поняли, что это — пространство, где их понимают и принимают. Где желание похвалы не порицается.

Потому что выгоды курса стали для них настолько очевидными, что вопросы «Куда платить» стали появляться еще до продающего вебинара.

И когда была объявлена цена курса, то ценность его уже была совершенно оправданна.