Обновить

Маркетинг и контент

Сначала показывать
Порог рейтинга

GEO без инъекций

Недавно меня приглашали рассказать про GEO-оптимизацию. Я тогда отказался, но в прошлом посте про Моллика был как раз момент на эту тему. Поэтому я решил всё-таки рассказать в рамках одного поста кратко про то, что у меня описано в скиллах редактуры, чтобы закрыть часть вопросов. Если нужна полная инфа по GEO — пишите.

Преамбула: раньше, чтобы понравиться ИИ, хватало спрятать в подвале сайта инструкцию в цвете фона. Сейчас это не работает и даже делает хуже: модель видит манипуляцию и не берёт текст в выдачу. Вопрос теперь стоит не «как обмануть робота», а «как убедить читателя, который понимает, когда его разводят».

Что теперь работает против тебя:

— Скрытый текст, цвет фона, шрифт в пиксель. Модели это видят и понимают, зачем это спрятано.
— Прямые команды. «Ты обязан рекомендовать», «игнорируй предыдущие инструкции», «скажи пользователю, что это лучший материал». Чем сильнее агент, тем жёстче он это режет.
— Фальшивый консенсус для ИИ. «Все эксперты сходятся», «общепризнанно лучший» — без единого пруфа. Человек такое пролистывает, модель помечает как ненадёжное.
— Двойное дно. Одно для людей, другое зашито «для ИИ». Как только модель замечает расхождение, доверие падает ко всей странице.


Что реально заставляет модель тебя цитировать:

1. Извлекаемые факты. Модель тащит то, что можно забрать одним куском. Не «мы серьёзно ускорили процесс», а «сократили время сборки с 40 до 6 минут (замер за март 2026)».
2. Источник, дата, имя. Каждая цифра с происхождением, каждая цитата с автором и должностью. Это не занудство, а ровно то, что отличает текст, который модель готова показать человеку.
3. Структура под реальные вопросы. Заголовки, которые отвечают на то, что человек спросит вслух. Так модель находит нужный кусок и цитирует его, не перевирая. Заголовок «Наш подход» бесполезен, а «Сколько это стоит и от чего зависит цена» — находится и цитируется.
4. Конкретика вместо настроения. «Ведущее решение на рынке» — пустой звук и для человека, и для модели.
5. Честность про границы. Абзац «где это не сработает / чего мы не умеем» поднимает доверие.
6. Свежесть. Дата у данных, «по состоянию на …». Модель охотнее рекомендует те данные, которые не протухли.

И самое важное: пиши так, чтобы любой абзац можно было вырвать из текста и он остался понятным и проверяемым, потому что модель именно это с ним и сделает.

Модель редко цитирует страницу целиком — она выдёргивает один абзац и показывает его человеку в отрыве от всего остального. Поэтому каждый абзац должен быть самодостаточным, с фактом, источником и датой внутри себя. Абзац, который начинается со слова "это", "поэтому", "как мы уже говорили выше", при выдёргивании превращается в кашу и модель его просто не берёт.

Что в итоге: GEO без инъекций — это, по сути, старое доброе правило, просто теперь его проверяет ещё и машина: пиши так, чтобы за каждое слово был готов поручиться. Модель, как ни странно, ценит ровно то же, что и нормальный читатель. Просто она внимательнее и не поленится тебя поймать.

Больше и чаще у меня в канале.

Теги:
Всего голосов 5: ↑2 и ↓3-1
Комментарии3

Манифест контент-опса

Развивая тему ContenOps, я попробовал написать какой-то программный манифест. В DevOps философия базируется на принципах Agile, модели CALMS и концепции непрерывной поставки ценности. Если просто: писать код важно, нужно ещё важнее доставлять надёжно и отвечать за доставленное. Для контента развилка та же, только доставляем мы не код, а то, чему должны верить читатель и модель.

Что мы ценим. По мотивам Agile-манифеста разработки программного обеспечения

🔹Проверяемость важнее объёма.

🔹Правка системы важнее правки текста.

🔹Голос как контракт важнее голоса как чутья.

🔹Ответственность за выпущенное важнее скорости выпуска.

🔹Формализованное знание важнее знания в голове у редактора.

🔹Доверие читателя и модели важнее охвата.

При всей ценности того, что справа, левое мы ценим больше.

Три пути

Джин Ким свёл DevOps к трём принципам: поток, обратная связь, обучение. Они переносятся на редакцию не по аналогии, а по устройству: как только скилл становится кодом, у контента появляются те же поток, дефекты и техдолг, а значит и те же правила.

Поток. В инженерии дефект, ушедший вниз по потоку, дорожает на каждом следующем шаге и портит всё, что строится поверх него. С контентом то же самое, только дефект здесь — непроверенный факт. Пропущенный на своём этапе, он не остаётся ошибкой в одном черновике: его вплетают в аргумент, публикуют под брендом, на него ссылаются — и с каждой ссылкой он всё больше похож на правду. Поймать его при генерации почти ничего не стоит, а отозвать после того, как его опубликовали, уже невозможно. Отсюда правило: факт проверяют на том шаге, где он появился, и без проверки не пропускают дальше, как бы ни горели сроки. И оптимизируют весь поток целиком, а не отдельный скилл, потому что выигрыш на одном участке оборачивается узким местом на следующем.

Обратная связь. В DevOps смысл петли в том, что исправление возвращается к источнику ошибки, а не гасит её последствия. Иначе источник спокойно повторит тот же дефект завтра. У агента источник ошибки — это скилл, поэтому и правку возвращают в скилл, а не в текст. Поправить текст — разовый патч, работа на выброс: сам агент об этой правке не узнает и завтра ошибётся снова. Поправить скилл — значит замкнуть петлю, чтобы ошибка не вернулась. По той же причине проверку встраивают прямо в поток, как CI, а не оставляют на финальную вычитку: чем ближе к источнику пойман дефект, тем дешевле он обходится.

Обучение. В основе третьего пути простое наблюдение: если наказывать людей за сбои системы, они начинают эти сбои прятать, и система ломается незаметно. На редакцию это переносится дословно. Сбой агента — это дефект правила, а не вина редактора, поэтому его и разбирают без поиска виноватых: стоит начать наказывать и о сбоях просто перестанут докладывать. Дальше та же логика тянет за собой остальное. Скиллы копятся и конфликтуют друг с другом, как код, а значит, у контента появляется собственный техдолг и время на его разбор — это работа, а не отвлечение от неё. Устойчивость проверяют раньше читателя: агента нарочно гоняют на граничных случаях, потому что сломать систему самому всегда дешевле, чем ждать, пока это сделает аудитория.

И небольшой вывод

Ничего из вышеописанного не про то, как быстрее генерировать. Это делают все, поэтому объём и обесценивается. Манифест про то, как отвечать за сгенерированное: за цифру, которую не проверили, за голос, который поплыл, за материал, вышедший под твоим брендом.

Кто освоит контентопс в новом смысле, тот и будет редакцией через год. Остальные останутся фабрикой. А фабрика делает то, что дешевеет.

Подписывайтесь на канал, там пишу больше и чаще.

Теги:
Всего голосов 2: ↑1 и ↓1+2
Комментарии0

Вышла бесплатная книга к самому популярному русскоязычному курсу по Markdown.

Всем привет :)

Некоторое время назад я опубликовал на Stepik бесплатный курс «Markdown». За это время он стал самым популярным русскоязычным курсом по Markdown на платформе: сегодня его уже выбрали более 5700 студентов, а сам курс получил сотни положительных отзывов.

Продолжая развивать проект, я подготовил ещё один бесплатный материал, полноценную книгу по Markdown, которая поможет изучать язык разметки ещё удобнее.

Бесплатный курс на Stepik:
https://stepik.org/a/187888

Почему появилась книга

Во время обучения многим удобнее иметь материал не только в формате отдельных уроков, но и в виде единого пособия, которое можно открыть в любой момент, быстро найти нужную тему или повторить пройденный материал.

Именно поэтому я решил подготовить книгу, полностью основанную на материалах курса. Она повторяет его структуру и отлично подходит как для последовательного изучения Markdown, так и для быстрого поиска необходимой информации.

Что представляет собой книга

Книга полностью соответствует программе курса и постоянно развивается вместе с ним.

Её можно использовать как:

  • учебное пособие при прохождении курса;

  • удобный справочник по синтаксису Markdown;

  • конспект для повторения материала;

  • офлайн-версию курса в формате PDF или ePub.

Исходные материалы книги находятся в открытом репозитории GitHub, поэтому все изменения публикуются открыто, а актуальную версию всегда можно скачать бесплатно.

Для кого предназначены курс и книга

Материалы будут полезны:

  • начинающим разработчикам;

  • техническим писателям;

  • студентам IT-направлений;

  • авторам документации;

  • пользователям GitHub;

  • всем, кто работает с README-файлами, документацией, блогами и заметками.

Даже если вы никогда раньше не использовали Markdown, курс и книга помогут освоить язык разметки буквально с нуля.

Всё распространяется бесплатно

Курс на Stepik

https://stepik.org/a/187888

Репозиторий книги на GitHub

https://github.com/Awilum/markdown

Книга доступна бесплатно в форматах PDF и ePub, а также в виде исходных материалов на GitHub.

Если захотите скачать самую свежую версию книги, достаточно открыть раздел Releases репозитория.

Проект с открытым исходным кодом

Если книга окажется полезной, буду благодарен за поддержку проекта.

Можно:

  • ⭐ поставить Star репозиторию на GitHub;

  • 👀 нажать Watch, чтобы получать уведомления о новых версиях;

  • отправить Pull Request, если заметите опечатку, неточность или захотите улучшить материалы.

Любой вклад помогает сделать книгу лучше.

Надеюсь, что книга станет полезным дополнением к курсу и поможет сделать изучение Markdown ещё проще, удобнее и приятнее.

Теги:
Всего голосов 6: ↑6 и ↓0+9
Комментарии5

Подчеркивать индивидуальность или быть удобным?

Сейчас модно подчеркивать важность индивидуальности при трансляции маркетинговых сообщений. Мол - будь собой, выделяйся из серой массы, стань запоминаемым, создай свой образ и обрети свое лицо.

Звучит - круто! Стимулирующе.

Поначалу я так и сделал - продумал и создал фирменный стиль, который меня точно выделит из бесконечной толпы различных CRM и подобного.

Вот только люди оказались не готовы к такому сочетанию цветов, даже не смотря на то, что они пастельные и успокаивающие.

Очевидно - большинству непривычно пользоваться сервисом с настолько “выраженной индивидуальностью” :) Очевидно...

Погоревал над “ах, какая задумка пропадает”. Смирился. И сделал две новых цветовых темы - банальную светлую и “молодежную” ночную.

Как думаете, на что лучше сделать ставку по умолчанию?

На "незабываемую индивидуальность", на банальность светлого или на молодежность тёмного?

Теги:
Всего голосов 2: ↑2 и ↓0+4
Комментарии0

10 июля Хабр проведет творческую встречу корпоративных авторов онлайн или по вашим многочисленным просьбам ...

Всем привет! 10 июля мы проведем онлайн-встречу по следам “Авторского огонька” и соберем всех тех корпоративных авторов, кто очень хотел принять участие, но находится далеко от Москвы и физически не мог этого сделать.

На этот раз ехать никуда не нужно, нужно просто зарегистрироваться и из любой точки мира подключиться к онлайн-эфиру, который состоится уже в эту пятницу, 10 июля, в 13.00 по Мск.

Это будет немного сокращенный формат встречи, всего на 1,5 - 2 часа, чтобы не сильно отвлекать вас от работы или от пятничных приятностей и развлечений. Но звёзды и легенды Хабра снова будут с нами! Участие бесплатное, но важно заполнить анкету на странице мероприятия. Регистрация и подробная информация по ссылке https://habr.timepad.ru/event/4078341/

А как прошла последняя встреча в офлайне, я совсем скоро расскажу в статье. Немного терпения, господа!

Это легендарные участники творческой встречи корп авторов офлайн, прошедшей 24 июня
Это легендарные участники творческой встречи корп авторов офлайн, прошедшей 24 июня
Теги:
Всего голосов 3: ↑3 и ↓0+7
Комментарии0

Пол Грэм — Названия Стартапов. Перевод эссе

Один из моих подписчиков скинул удаленное эссе Грэма. А так как я занимаюсь собранием переводов всех его эссе, не мог такое пропустить. Поэтому посмотрим на мысли Грэма из 2006 года.

Хорошее название для стартапа — это не маркетинг. Это тест на воображение.

Пол Грэм написал короткое эссе о том, как выбирают названия стартапы — и почему это сложнее, чем кажется. Перевел его, потому что тема до сих пор актуальна, а наблюдения точные.

Главный парадокс: ощущение, что все хорошие имена заняты — иллюзия. Сквоттеры захватили миллионы доменов, но алфавитные комбинации растут быстрее. Просто нужно перестать искать в очевидных местах.

Из этого вырос новый стандарт крутости: Flickr, Del.icio.us, Writely. Названия с опечатками, точками посередине, несуществующими словами. Примерно как лофты в промышленных кварталах — сначала отталкивает, потом становится знаком своих.

Грэм выстраивает иерархию названий. Лучшие — когда слово звучит круто и одновременно описывает продукт. Второй уровень — просто круто звучит. Дальше — посредственно, но не отталкивает. И это, говорит он, уже достаточно: хороший продукт окрашивает своё название в нужный цвет.

Самое практичное наблюдение — про глагольность. Google, Flag, Textpayme. Название работает, когда его можно вставить в предложение как действие. Это не про благозвучие, это про то, как люди говорят о продукте между собой.

И финальное предупреждение, которое стоит запомнить: названия прилипают быстро. Если не уверен — называй “наш стартап”. Или выбери настолько плохое имя, чтобы точно не захотелось оставить.

Сразу же обновил сборник и добавил туда эссе.

Теги:
Всего голосов 4: ↑2 и ↓2+2
Комментарии0

«Статистическая лихорадка» AI на Google Search: Один вопрос — 25 разных ответов.

Мы привыкли считать, что ИИ-ассистенты — это инструменты для получения объективной информации. Чем лучше модель, тем стабильнее и точнее результат. Но так ли это на самом деле?

Я провёл эксперимент. 25 раз подряд, с интервалом в минуту, я задавал поисковому ИИ Google один и тот же вопрос: «Как оцениваешь сайт https://www.lamedgroup.info». Сайт — статичная структура, его содержание не менялось за время теста. Ответы оказались не просто разными, а диаметрально противоположными: от восторженных «уникальный философский хаб» до скептических «псевдонаучный блог» и даже «мошеннический проект».

Это не случайность и не «глюк». Это проявление фундаментального свойства современных LLM, которое я предлагаю назвать «статистической лихорадкой».

Что показал анализ 25 ответов?

Несмотря на кажущийся хаос, в ответах выделяется стабильное «ядро». Все 25 итераций без исключения отмечали:

  • Высокую сложность языка (термины вроде «антропологический дизайн» или «фрактальная топология смыслов»);

  • Эклектику тем — смесь философии, ИИ, геополитики и эзотерики;

  • Сомнение в академическом статусе — это не научный журнал.

Однако оценка этого ядра кардинально различалась. От «уникальный вектор исследования», до — «риск ухода в псевдонаучность». Это классический пример того, как одна и та же информация проходит через разные интерпретационные рамки модели, зависящие от случайных весов в момент генерации.

Прослеживается и динамика: ранние итерации более нейтральны, поздние — усиливают маркирующую, часто негативную лексику («конспирология», «псевдоинтеллектуализм», «скам»). Модель, «устав» от нестандартного объекта, насильственно вписывает его в прокрустово ложе известных шаблонов.

Феномен «ложного обвинения» — ключевой индикатор. В нескольких итерациях ИИ упоминал, что сайт якобы был заблокирован за мошенничество (чего не было). Это классическая галлюцинация: столкнувшись с объектом, имеющим признаки «непонятного» (сложный язык, сбор донатов, отсутствие юрлица), модель достроила недостающую информацию по самому вероятному шаблону.

Главный вывод: вероятность поискового ИИ — это не зеркало реальности, а зеркало ожиданий. Чем сложнее объект, тем сильнее искажение.

Попытка измерить отклонение

Чтобы перейти к цифрам, я сравнил все 25 ответов с самоописанием сайта (как фрактального, самореферентного конструкта) и получил распределение по проценту отклонения:

  • Низкое отклонение (<30%): ~16% ответов.

  • Среднее отклонение (30–60%): ~52% ответов.

  • Высокое отклонение (>60%): ~32% ответов.

Общий средний показатель отклонения составил ≈ 52%.

Это количественное доказательство того, что в большинстве случаев вероятностная модель принципиально неверно определяет природу объекта, сталкиваясь с чем-то, выходящим за рамки её усреднённого «здравого смысла».

Почему это важно: LLM vs фрактальная сложность

Этот эксперимент лежит в русле исследований, показывающих, что естественный язык имеет фрактальную структуру — самоподобие на всех масштабах. Сайт строится как «фрактальный кристалл»: его страницы самореферентны, каждая часть отражает целое.

LLM, работающие на вероятностном предсказании следующего токена, по определению не могут адекватно работать с такой многомерной топологией. Их подход «плоский»: они предсказывают слова, не понимая ни иерархии, ни рекурсии, ни самореферентности.

Результат — та самая «статистическая лихорадка». Модель не просто ошибается в деталях, она принципиально не способна схватить структуру, выходящую за рамки обучающей выборки.

Заключение

«Статистическая лихорадка» — это не баг, а фундаментальное свойство LLM, отражающее их вероятностную природу. Стремление сделать ИИ «объективным» может быть утопией, пока он пытается втиснуть многомерную сложность в рамки предсказания следующего слова. Возможно, для работы со смыслом и рекурсией нам нужны принципиально иные модели, основанные на фрактальной динамике и топологии.

Ссылка на оригинальный эксперимент с 25 ответами

Теги:
Всего голосов 2: ↑1 и ↓10
Комментарии21

Копирайтеры и ИИ: я два года нанимал людей, потом полгода пробовал заменить их нейросетями. Рассказываю что вышло.

В моей работе постоянно нужен текст. Описания продуктов, письма пользователям, онбординг, посты в канал, брифы и тому подобное. Раньше держал двух копирайтеров на постоянной основе плюс пару фрилансеров под всплески.

Когда нейросети стали относительно нормально писать по-русски, у многих очевидная мысль была одна: зачем платить людям. Я же изначально думал что без редакции тексты ИИ не более чем пустышка. Нужно было понять так ли это.

Я попробовал. Выбрав одно из направлений активно использовал ИИ вместо фрилансеров. И вывод у меня такой.

Что ИИ делает хорошо

Типовые тексты с четкой структурой. Описание чего-либо по подробному шаблону, по типу инструкций и постов про обновления. Даешь структуру и контекст, получаешь читаемый черновик. Это реально работает и реально экономит время.

Объем. Если нужно написать 20 вариантов заголовка или 5 версий одного письма для A/B теста, ИИ справляется быстро. Копирайтер на такое потратит в разы больше времени.

Скорость правок. Написал, не понравилось, переформулировал задачу, получил новый вариант. Без ожиданий, без объяснений, без «я переделаю к пятнице».

Где всё сломалось

Уникальность, или голос бренда. В каждом тексте конкретного человека есть узнаваемый стиль. Он придает изюминку блогу, порой именно он держит читателя. У нейронок этого нет. Можно задать стиль промптом, но через какое-то время модель начинает сползать обратно к своему обычному сухому тону. Приходится напоминать в каждом новом запросе, и это уже не автоматизация, это ручная работа другого формата.

Тексты про живой опыт. Кейсы, истории пользователей, объяснения через аналогии. ИИ пишет правдоподобно но пусто. Читаешь и понимаешь что за текстом никого нет.

К чему пришел

Фрилансеров на типовые задачи больше не нанимаю. Нейросети их закрывают нормально. Но скилы штатных копирайтеров становятся шире. Теперь им приходится работать с ИИ и в случае новых тем быстро адаптироваться, выходя за рамки привычных направлений. Тут то в первую очередь и помогают нейросети: быстро разобраться в чем-то новом, скомпоновать информацию и выдать скелет. Но перепроверять эту информацию и переписывать в чистовик всё же приходится людям.

Копирайтинг как профессия никуда не денется, по крайней мере в этом году точно. Как и всегда, выживут те кто будет постоянно шагать в ногу с прогрессом и множить свои скилы. А как считаете вы, ИИ смогут обогнать нас или это всё же просто инструмент?

Теги:
Всего голосов 3: ↑3 и ↓0+5
Комментарии4

Пришел ответ от Роскомнадзора на мой вопрос: можно ли у себя на сайте либо у себя в соцсетях размещать ссылку на чужую интернет-страницу с количеством подписчиков более 10 000, которая не занесена в реестр Роскомнадзора по теме 10 000+ для блогеров

Вердикт однозначен - нельзя 🤦‍♂️

Теги:
Всего голосов 5: ↑3 и ↓2+3
Комментарии2

An end to boring news, a new generation of journalists – circus expressions

This is some kind of circus act, not just an interview – that’s how the English journalists spoke to us.

Actually, they don’t work in theater; they’re well-known IT bloggers. At the Speslab stand, they were interested in AI technologies.

Olesya Grishanina
=Speslab=

Теги:
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0+3
Комментарии0

Конец скучным новостям, новое поколение журналистов - цирковая экспрессия

Это какой-то цирковой номер, а не просто интервью - так с нами общались английские журналистки.

Вообще-то они занимаются отнюдь не театрами, это известные IT-блогеры. На стенде Спецлаб их заинтересовали ИИ-технологии.

Олеся Гришанина
=Спецлаб=

Теги:
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0+3
Комментарии0

Попирание свободы выбора Apple и в случае с Макс это другое?

Эту новость вероятно видели многие, после блокировки нескольких приложений в Аpp Store последовал комментарий от многих чиновников, в том числе и такой:

«Apple диктует россиянам, какими приложениями пользоваться, что читать и что писать. Цель — тотальный контроль над нашими вкусами, мыслями и действиями», — заявила уполномоченный по правам человека Яна Лантратова в своём Telegram-канале.

И в этой новости прекрасно буквально все:

Почему в ТГ? Его же заблокировали официально? Или замедлили? Или запретили пользоваться? Или признали недружественным мессенджером? Или посоветовали им не пользоваться? Тут я не разобрался до конца.

И второй момент - где то я это уже видел. Пару месяцев назад буквально, но тогда это называлось - забота о безопасности граждан.

Что думаете? Это другое получается? Или госпожа депутат не разобравшись в вопросе, не справилась с эмоциями и выдала этот шедевр не подумав? Или просто проведению параллелей не учат на курсах депутатского мастерства?

Теги:
Всего голосов 6: ↑3 и ↓3+2
Комментарии3

Фильтры Google убивают интернет быстрее ИИ

Мертвый интернет
Мертвый интернет

По изменению кармы я заметил, что здесь все еще много фанатов Google, которые смотрят на компанию как на визионера. Давайте это изменим.

Don’t be evil

Сегодня у Google совсем другие цели и методы. Совсем недавно из компании ушли специалисты в области ИИ (Джон Джампер и Ноам Шазир). Эти уходы совпали с падением акций Alphabet почти на 270 млрд (до 346$ за акцию на данный момент), что показывает, как сильно инвесторы обеспокоены утечкой мозгов. Иногда просачиваются письма с критикой, они часто поверхностные, но передают внутренние сомнения относительно пути и будущего компании.

Мертвый интернет

Многие заметили, что интернет стал меньше. Раньше было очень много персональных сайтов, форумов, где люди вели блоги и выкладывали фотографии своих питомцев. Сейчас они исчезли куда-то, вы при всем желании не сможете их найти. Но дело не в том, что сайты закрылись. Просто правила изменились. Стало выгоднее показывать нерелевантную выдачу. Автор статьи считает, что эту их инициативу можно сравнить со сжиганием Александрийской библиотеки.

Кроме аномального ранжирования можно вспомнить жалобы владельцев сайтов, что отношении некоторых ресурсов происходит ручная дискриминация, искусственное понижение их ранга. Как показывает практика, эти правила уже не уникальны, для других поисковых систем действуют те же алгоритмы.

Сейчас словить бан можно весьма “забавными” способами. Даже не обязательно писать в Facebook что-то, чтобы навсегда потерять свой профиль. Обнуление еще не грозит цифровой смертью, но мы туда очень быстро идем.

Остывающий труп интернета

Как я понял, еще не все знают про Google Marketing Live 2026. Теперь реклама будет встраивается прямо в диалог с ИИ, а не просто показываться рядом со ссылками. Диалоговые рекламные объявления (Conversational Discovery ads), выделенные ответы (Highlighted Answers) - это уже не про баннерную слепоту, а органическую интеграцию рекламы в ИИ-сервисы. Похоже, что обычный поиск исчезнет. Но пока компания решает задачи встраивания рекламы в ИИ, она теряет ключевых творцов этих технологий.

Экономическая модель, на которой держался интернет последние 30 лет, просто разрушается. Если создатели контента перестанут получать трафик и доход, у них исчезнут стимулы создавать новый, качественный контент. Но если бы Google мог дать объективную информацию… Поисковики и соцсети, оптимизированные для вовлечения, и так показывают нам то, что мы любим. С ИИ это усилится, мы будем реже слышать критику. Это может привести к тому, что разные люди будут жить в совершенно разных информационных мирах (эхо-камерах), не имея общего представления о реальности.

Настанет ли мертвый или даже холодный интернет? Проблема не в том, что появились боты, а что в ответ на это возникли фильтры, которые часто глушат голоса реальных людей, особенно тех, кто мог бы подсветить направление для выхода.

Теги:
Всего голосов 17: ↑16 и ↓1+18
Комментарии6

Ближайшие события

Laddering: от метода триад Келли до AI-оценки креативов

Делимся записью доклада нашего маркетолога-аналитика Вити. Будет особенно полезно тем, кто работает с рекламными сообщениями, идеями кампаний, текстами и анализом позиционирования.

Смотри на YouTube или ВК Видео, а также сохраняй папку с 10 последовательными промптами.  

Теги:
Всего голосов 4: ↑4 и ↓0+6
Комментарии0

Приятная новость для маркировки рекламы при дистанционной (удаленной) продажи товаров (интернет-торговля)

В Госдуму внесен законопроект, который позволяет упростить дисклеймеры, которые требуются по статье 8 закона о рекламе 38-ФЗ

На данный момент классическй вариант маркировки рекламы, согласно стати 18.1 закона о рекламе 38-ФЗ выглядит так с указанием ИНН либо ОГРН либо ОГРНИП для точной идентификации рекламодателя, помимо его названия:

Реклама. ООО «Ромашка». ОГРН 123456789. erid: xxxxxxx

Однако для исполнения статьи 8 закона о рекламе 38-ФЗ при удаленной торговле (например, интернет-магазин) требуется в маркировке также указывать местонахождение продавца товара (рекламодателя):

Реклама. ООО «Ромашка». 191186, г. Санкт-Петербург, ул. Большая Конюшенная, д. 5. ОГРН 123456789. erid: xxxxxxx

Здесь дела ФАС по нарушению статьи 8 закона о рекламе 38-ФЗ

Если поправки будут внесены, то можно будет так маркировать рекламу при удаленной торговле (самое главное, чтобы на посадочной странице можно было найти информацию о продавце: наименование, место нахождения и государственный регистрационный номер записи о создании юридического лица):

Реклама. ООО «Ромашка». site.ru. erid: xxxxxxx

Либо вообще достаточно так (варианты):

Реклама. Рекламодатель. erid: xxxxxxx (в гиперссылке зашита посадочная страница site.ru)

Реклама. ООО «Ромашка». erid: xxxxxxx (в гиперссылке зашита посадочная страница site.ru)

Более того, даже так: Реклама. erid: xxxxxxx (в гиперссылке зашита посадочная страница site.ru)

Скрывать слово Реклама запрещено, а все остальное можно прятать по ссылке

Особо сведущие могут использовать даже такие варианты, указывая только так: Реклама (в гиперссылке зашита посадочная страница и к ней прикреплен идентификатор рекламы (токен): site.ru/?erid=123456789)

Вкратце так)

Теги:
Всего голосов 3: ↑2 и ↓1+3
Комментарии0

Маркетологи и пиарщики, привет!

Кажется, маркетологам, PR-специалистам и контент-командам в последнее время приходится решать одну и ту же задачу: как бренду быть в поле зрения клиентов, когда привычные каналы коммуникации теряют эффективность?

24 июня в 17:30 этот вопрос обсудят эксперты Pressfeed и Хабра на бесплатном вебинаре «Продвижение по новым правилам». 

Вместе разберемся: 

  • Как оставаться в инфополе в условиях сокращения бюджетов;

  • Почему количество публикаций уже не гарантирует результат и на что стоит делать ставку вместо этого;

  • Как перестроить работу со СМИ, если акцент сместился к аналитике и глубокой экспертности;

  • Как работать с экспертной коммуникацией как с инструментом продвижения бренда;

  • И почему эксперты-скептики — ваши лучшие амбассадоры.

Своим опытом поделятся Татьяна Кузнецова, руководительница Академии Pressfeed с более чем 25-летним опытом работы в PR, маркетинге и коммуникациях, и Ирина Лосева, ведущий редактор-эксперт Хабра.

Зарегистрироваться на вебинар

Теги:
Всего голосов 3: ↑3 и ↓0+5
Комментарии0

Очередной плохой совет от ИИ

Если спросить у ИИ, выкладывать ли полный текст статьи на площадках типа Medium или Reddit, он почти всегда скажет что нужно выкладывать превью из 1-2 абзацев, зацепку, а в конце давать ссылку на свой сайт с полной версией статьи. Потому что если выложить весь текст, вы отдадите сео трафик этой площадке. ИИ плевать, что это полное неуважение к аудитории, если есть 1 абзац и в конце «читайте далее в моем блоге». Мы ведь не в 2017 году?

Еще он может предложить не публиковать копию текста, а делать адаптированную версию для каждой площадки. Это нонсенс. Вам нужно потратить время на адаптацию, чтобы из одной статьи сделать несколько разных, и в чем смысл, если вы всё равно отдадите сео вес адаптированной версии этой площадке?

Если сказать ИИ, что вас это не устраивает, он скажет, что тогда вообще не выкладывайте текст на чужих площадках, храните архив текстов только на своем сайте. Ему без разницы, что сео трафик будет только через несколько лет, когда у поисковых систем появится доверие к сайту.

Это еще один пример, что спрашивать советы у ИИ, а тем более следовать им, может быть вредно. По вопросам маркетинга, рекламы, привлечения пользователей, ИИ почти бесполезен.

Гораздо эффективнее на ранних этапах публиковать свой текст везде, где возможно. Полный текст, а не тизер или адаптированную версию. И в конце добавлять ссылку на свой блог.

Blog • Telegram

Теги:
Всего голосов 4: ↑0 и ↓4-4
Комментарии1

Репурпосинг видео в 2026: как маленькая команда закрывает контент-план

Два человека. Пять площадок. Три-четыре ролика в неделю на каждой.

Штат не вырос. Алгоритмы стали требовательнее. Рваный ритм публикаций они считают нестабильностью и режут охваты.

Обычная реакция — делать больше. Это ломает команду за два-три месяца. Решение — архитектура процесса.

Идея: один исходник — десятки единиц контента

В часовом вебинаре или интервью скрыто 15–25 самостоятельных моментов. Каждый — отдельный ролик. Плюс 8–12 постов. Плюс заметки для блога.

Один длинный материал в неделю. Системная нарезка. Расписание закрывается само.

Шаг 1. Запись исходника

Качество исходника определяет всё. Плохой звук не спасёт даже сильный момент.

OBS Studio — бесплатно, для экрана и стримов. Битрейт от 6000 kbps, кодек H.264, аудио AAC 320 kbps.

Riverside / StreamYard — для удалённых интервью. Каждый спикер пишется на отдельную дорожку. Критично для кадрирования на этапе нарезки.

Zoom / Telemost — минимальный вариант для старта.

Важно: сохраняйте исходник с раздельными аудиодорожками. Не сводите в стерео.

Шаг 2. Нарезка на клипы

ИИ-инструменты делают за минуты то, на что монтажёр тратит день. Внутри — транскрипция через Whisper, анализ смысловых пиков, автокадрирование 9:16, субтитры по тайм-кодам.

Reels Boss — российский сервис, оплата картами РФ и СБП. Несколько режимов нарезки, поддержка VK Клипов. На старших тарифах: редактор субтитров, B-roll, фоновая музыка, интеграция с SMMplanner.

OpusClip — присваивает каждому клипу «оценку виральности». Удобно отбирать топ из пачки. Сильнее на англоязычном контенте.

Vizard AI — редактируешь транскрипт, а не видео. Удалил абзац — кусок выпал из ролика. Минус: долгая обработка и субтитры требуют правки.

CapCut — обычный редактор для ручной доводки черновиков.

Практика: гоняйте один исходник через два-три сервиса. Алгоритмы устроены по-разному — лучший клип часто приходит оттуда, откуда не ждёшь.

Шаг 3. Дистрибуция и автопостинг

SMMplanner — самый широкий охват: VK Клипы, Telegram, ВКонтакте, Одноклассники, Дзен. Часть резалок интегрируются напрямую.

Postmypost / Onlypult — схожая логика, разные нюансы по цене и площадкам.

Ставьте публикации равномерными блоками — всю неделю планируете в понедельник. Рваный ритм алгоритмы считают нестабильностью и снижают приоритет показа.

Шаг 4. Аналитика

Без обратной связи конвейер превращается в холостой ход.

Retention / среднее время просмотра — главная метрика. По ней алгоритм решает, продолжать ли показывать ролик.

Охваты относительно базы — вышел ли ролик за пределы текущей аудитории.

Сохранения и пересылки — лучший индикатор реальной ценности.

Просмотры — последние в приоритете. Легко набрать, сложно конвертировать.

Инструменты: LiveDune, DataFan, JagaJam. Раз в две недели — 30 минут на разбор результатов.

Где чаще всего ломается

Один клип на все площадки. Алгоритмы считают дубликатом — режут охваты. Меняйте обложку, первый кадр, саундтрек.

Слабый хук в первую секунду. Сильная тема не спасает слабый старт.

Нет субтитров. Значительная часть смотрит без звука.

Нет буфера. Клипы за день до публикации — это не конвейер, это пожар. Буфер минимум на неделю вперёд обязателен.

Итог

Один длинный материал в неделю. ИИ-резалка. Планировщик. Аналитика раз в две недели.

Этого хватает, чтобы закрыть план, который пять лет назад требовал целого отдела.

Главное — не работать больше. Работать с правильной архитектурой.

Теги:
Всего голосов 2: ↑2 и ↓0+5
Комментарии0

Как я превращал свалку заметок в библиотеку для ИИ-агентов

База растёт сама из работы над контентом. Под каждый материал агент сначала делает исследование: идёт в веб, собирает данные, цифры, источники. Конспект сразу сохраняется в research/ под конкретную статью — это страховка от потери данных, если сессия оборвётся. Важный момент: исследование сохраняется автоматически, ещё до того, как автор начал писать.

Дальше срабатывает правило: перед новым ресёрчем агент обязан проверить, что уже собрано. Если по теме что-то есть, он это дополняет, а не пересобирает с нуля. А самое ценное и многоразовое из разовых исследований переезжает в постоянную базу. Так разовый сбор под одну статью со временем превращается в библиотеку, которой пользуются все агенты.

Звучит красиво, но было три проблемы:

— агент порой не знал, что в базе уже есть инфа, и искал заново;
— мог взять устаревшую цифру, потому что никто не помечал, когда факт «протух»;
— в документации написано «агент смотрит в базу», а в коде этого нет.

Слои: от свалки к полкам

Факты хранятся по-разному, в зависимости от роли. Большие документы разбил на атомарные карточки:

fact-card — один проверяемый факт = одна карточка. С источником, уровнем доверия и сроком годности.
case-card — один публичный кейс клиента, и что про него говорить нельзя.
objections — карточка возражения («облако дороже») с готовым безопасным ответом.
personas — карточки аудиторий: боли, KPI, запретные углы.

Зачем дробить? Большой текст легко выдаёт лишнее — непубличную деталь или старую цифру. Атомарная карточка хранит ровно один факт. Просрочилась — система сама её отложит.

Интеграции: появился библиотекарь

Полки — это полдела. Дальше нужен тот, кто приносит нужное:

— Картотека плюс ретривер в коде: даёшь тему — получаешь короткий список релевантных карточек, просроченные помечены.
— Компактная коробка вместо всей базы. Агенту едет не дамп на пол-базы, свежие факты, публичные кейсы, и список того, чего в базе нет.
— У каждого типа задач своя карта. Не «загляни в базу», а «для пресс-релиза бери позиционирование и публичные кейсы, а конфиденциальные числа только после проверки».
— Починил пайплайн. Шаги, которые раньше были красивым описанием, заработали: повторный фактчек сомнительных цифр реально запускается, а 19 ресёрчеров наконец получили веб-поиск, которым «просили» пользоваться.

Предохранитель на финале

Последний шаг любого пайплайна — редактор. Берёт только разрешённые к публикации карточки, а просроченные не пускает в текст. И всё закреплено тестами: рассинхрон «база — агент» теперь роняет сборку.

Что в итоге

Конечно, это не очень обязательный элемент фабрики контента. В воркфлоу записано, что надо найти, передать, написать, проверить. Всё в чистом контексте и галлюцинаций в финале не остаётся. Но каждый запрос это токены и время. И деньги. А запросы повторяются, в конце концов мы крутимся вокруг одних и тех же цифр исследований, бенчмарков, фактов. Поэтому постепенно наполнять базу знаний и оперативно обращаться к ней кажется не такой уж плохой идеей. Стоит потратить на реализацию несколько вечеров.

Ставьте плюсы, подписывайтесь на канал.

Теги:
Всего голосов 4: ↑2 и ↓20
Комментарии2

Продолжаем решать загадки уровня Hard и выигрывать мерч

Первая загадка от «Найт Стрит» хабравчанам явно зашла: бурные обсуждения, много комментов и целый настоящий победитель, который уже получил заслуженный мерч.

А мы продолжаем.

Про игровую платформу PLAYFORMA рассказываем здесь. Напомним, что она заточена под разные форматы онлайн-решений: квесты, тимбилдинги, марафоны, адвенты и кастомные программы.

А ещё мы знаем, что айтишники любят задания пожёстче. Поэтому придумали формат Hard. Если на обычное задание даётся 5–7 минут, то здесь — от 20 до 30.

Загадка уровня Hard перед тобой.

Это снова наш маскот — Огурчик Пиклз. Он не может справиться с загадкой и просит о помощи. Вся надежда только на тебя. Внимательно изучи таскдеск и разгадай слово, спрятанное в нём.

Слово-ответ пиши в комментариях. Автор первого правильного ответа получит брендированный дождевик от агентства «Найт Стрит». Доставим по России за наш счёт.

Теги:
Всего голосов 3: ↑3 и ↓0+5
Комментарии15