TexTerra: всё про маркетинг

⚡️ AI-помощник после запуска: как организовать поддержку

После запуска работа с AI-помощником и расходы на него не заканчиваются. Все компании время от времени меняют цены, правила, доступы и процессы; если передавать эти изменения несистемно или с задержкой, помощник продолжит отвечать по старым данным. Разбираться с последствиями придется уже сотрудникам в диалогах с недовольными клиентами. Поэтому важно заранее определить, кто обновляет знания и сценарии, проверяет изменения и подключается к сложным случаям.

На прямом эфире 20 октября поговорим о том, как бизнесу понять, нужна ли автоматизация, сколько будет стоить запуск и сопровождение AI-помощника — и где вообще появится экономический эффект.

Подробная программа и регистрация >>>

В статье разобрали, как организовать поддержку помощника и распределить ответственность между командой компании и подрядчиком:

• какие изменения влияют на ответы и действия помощника;
• как обновлять знания, сценарии, доступы и интеграции;
• кто должен передавать изменения, согласовывать их и проверять результат;
• зачем нужны эталонные запросы и регрессионные проверки после обновлений;
• какие показатели качества отслеживать и какие расходы планировать после запуска;
• что зафиксировать в договоренностях по сопровождению.

Статья пригодится тем, кто уже запустил AI-помощника или хочет заранее заложить его поддержку в процессы и бюджет.

Читать полностью

Регистрация открыта ⚡️ Прямой эфир 20 октября: «Нужен ли вашему бизнесу AI-помощник? Задачи, затраты и окупаемость»

Прежде чем заказывать разработку AI-помощника, бизнесу стоит понять, что действительно требует автоматизации, сколько будет стоить запуск и сопровождение — и где вообще появится экономический эффект.

В прямом эфире Юлия Блынская, CEO TexTerra, и Артур Хусаинов, разработчик и технологический партнер TexTerra, обсудят, как оценить идею AI-помощника до начала большого проекта — с точки зрения бизнеса и разработки.

16.00–16.15: анализ ситуации

Разберемся:

• какие задачи вообще можно поручить AI-помощнику;
• как найти процесс, с которого имеет смысл начать;
• когда достаточно готового сервиса или обычной автоматизации, а когда нужна собственная разработка.

16.15–16.50: деньги, риски и окупаемость

Обсудим:

• как складываются цены на запуск и работу помощника;
• как учитывать время собственной команды;
• как считать экономический эффект и не принимать освобожденные часы за автоматическую прибыль;
• как провести пилот и проверить пользу до внедрения.

Отдельно поговорим о том, когда правильнее не внедрять AI-помощника, а сначала привести в порядок данные, процессы и зоны ответственности.

16.50–17.00: вопросы слушателей

📆 Дата: 20 октября
⏰ Время: 16:00
🔜 Регистрация на бесплатный прямой эфир

⚡️ Нейросеть Claude: что она умеет в 2026 году

Claude может читать PDF на 1000 страниц и сохранять ваши инструкции и документы — это полезно, потому что не приходится объяснять задачу заново каждый раз. Но мы провели несколько тестов и увидели, что работает нейросеть с помарками: например, в таблице она сравнила цифры за разные периоды и не предупредила об этом, а когда сокращала текст, выбросила важную оговорку автора.

Обновили гайд по Claude: рассказали, как начать им пользоваться, и проверили новую модель Sonnet 5.5.

Внутри:

• сколько стоит Claude и зачем отдельно платить за API;
• как правильно ставить нейросети задачу;
• какие файлы можно загрузить и сколько;
• как настроить проект и создать свой навык;
• как Sonnet 5.5 справилась с докладом ЦБ на 229 страниц, а как — с изображением пиццы.

Читать полностью

⚡️ Почему клиенты не доверяют AI-консультанту, даже когда он отвечает правильно

AI-помощник на сайте экономит компании деньги, только если клиент принимает его ответ. Если человек идет перепроверять ответ к оператору, компания платит дважды: сначала за работу бота, потом за работу сотрудника.

Сегодня мы спросили вас, как вы поступаете, видя ответ бота. Больше половины сразу ищут, как связаться с живым сотрудником, а каждый пятый доверяет боту, но только в простых вопросах. Цифры у нас меньше, чем в крупных исследованиях — и все же они идеально с ними сходятся, что вы и можете увидеть в нашей новой статье.

О чем статья:

• кто отвечает за ошибку бота — на примере реального судебного дела;
• почему клиенту важно знать, что можно позвать человека;
• как объяснять в чате, что происходит с данными;
• почему рекомендации бота вызывают подозрение и как сделать их прозрачнее;
• как найти причины недоверия с помощью интервью, наблюдения и анализа диалогов;
• за какими цифрами следить после запуска.

Хотите рассчитать стоимость внедрения умного AI-помощника для вашего бизнеса? Напишите нам на mail@texterra.ru.

В конце — чек-лист из семи пунктов, по которому можно проверить своего AI-консультанта.

Читать полностью

Кто должен учить AI-помощника разговаривать? Рассказываем сегодня в 16:00 на бесплатном вебинаре ⏰

Кажется, что обучать бота должен инженер, ведь AI — это технология. Но в западной практике проектирования диалогов заметную роль играют гуманитарии.

Одна из самых известных книг на эту тему — Conversations with Things («Разговоры с вещами») Дианы Дайбель и Ребекки Эванхо. И ее авторы не инженеры. Дайбель писала диалоги для художественных текстов, ее пьесы ставили на сцене, а у Эванхо магистратура по творческому письму. То есть правила разговора для машин во многом задают те, кто умеет писать и понимает, как говорят люди.

И это закономерно. Живой разговор держится на том, чего нет в словах: на контексте, подтексте, намеках, иронии, недосказанности. Например:

— Вы знаете, который час?
— Да.

Формально ответ верный, но бесполезный. Человек так не ответит, а плохо спроектированный бот — вполне.

А вот диалог, в котором вы хоть раз участвовали сами:

— Ты куда?
— Сейчас приду.

Логики никакой, но собеседники друг друга поняли.

Для бизнеса эта разница решающая. Помощнику мало говорить естественно — он должен понимать реплику в контексте конкретной компании: какую услугу ищет клиент, какие условия для него критичны, что уточнить и когда предложить следующий шаг. Чем точнее это заложено в диалог, тем меньше обращений теряется по пути к заявке.

Даша Завьялова, главред маркетинга TexTerra, пишет и нон-фикшн, и художественные книги. Поэтому она хорошо понимает, что такое контекст и невысказанный интент, где в реплике ирония и что на самом деле хочет сказать человек, которому трудно сформулировать запрос.

Сегодня на вебинаре она расскажет:

• где помощник должен сам делать вывод, а где — уточнять;
• какие вопросы помогают человеку определиться, а какие превращают помощника в анкету;
• как связать диалог с бизнес-целью: заявкой, заказом, бронированием или передачей менеджеру.

📆 Сегодня, 6 октября, 16:00–17:00 по Москве.
🧑🏼 Участие бесплатное, нужна только регистрация.

⚡️ Как выбрать подрядчика по GEO-продвижению: что входит в услугу и какие предложения есть на российском рынке осенью 2026 года

📊 Повышение видимости в нейросетях стоит от 3 тысяч рублей за отчет до 500 тысяч в месяц за полный цикл работ (а то и дороже). При этом ни один подрядчик не может гарантировать, что ChatGPT или Алиса начнут рекомендовать вашу компанию. Выбирать приходится по тому, что можно проверить: по составу работ, документам и методике.

Разбираемся, как это делать грамотно.

О чем статья:

• когда компании нужен аудит, когда стратегия, а когда сопровождение;
• какие предложения есть на рынке и что туда входит;
• какие документы важно получить по итогам работы;
• по каким метрикам принимать результат и к каким показателям относиться осторожно;
• из чего складывается цена и как привести разные предложения к общему знаменателю.

В конце — признаки слабого предложения и 12 вопросов для первой встречи с подрядчиком.

Читать полностью

Хотите проверить, как AI-системы описывают ваш бренд и на какие источники опираются? Напишите на mail@texterra.ru — обсудим GEO-аудит и задачи проекта.

Как спроектировать AI-помощника, который доводит разговор с клиентом до заявки или покупки? Обсуждаем на бесплатном вебинаре 6 октября💡

Когда человек после консультации решает оставить заявку, оформить заказ или записаться на услугу, ему важно понимать, что происходит: данные уже приняты, действие еще выполняется или требуется что-то уточнить. И AI-помощник должен говорить об этом как есть, иначе весь смысл диалога просто пропадает.

Например, фраза «Заявка оформлена» уместна только после того, как CRM действительно приняла данные и создала обращение. Но если на самом деле помощник только отправил запрос и ждет ответа от системы, клиенту нужно так и сказать. А если CRM вернула ошибку — объяснить, что произошло, и предложить следующий шаг.

В диалоге с AI-помощником важна каждая такая развилка. Человек не видит, что происходит внутри системы — он видит сообщение и по нему понимает: принят ли его запрос, нужно ли что-то подтвердить, ждать ли звонка менеджера или попробовать еще раз.

Интеграция с CRM позволяет помощнику создать заявку и узнать ее статус. Но сам по себе он еще не подсказывает, что сказать пользователю и как продолжить разговор. Это нужно продумать заранее: какие данные показать перед отправкой, когда попросить подтверждение, как сообщить об ошибке, что передать менеджеру вместе с историей диалога.

🤝 Разработчики и команда, которая проектирует коммуникацию, решают эту задачу вместе: одни дают помощнику доступ к данным и действиям, другие помогают провести клиента через разговор максимально комфортно и понятно для него.

Хотите рассчитать стоимость внедрения умного AI-помощника для вашего бизнеса? Напишите нам на mail@texterra.ru.

Мы используем свой многолетний опыт в изучении клиентских путей, чтобы заложить в помощника уместные вопросы, которые помогут ему понять ситуацию, ясные ответы и четкую логику выбора. На вебинаре мы покажем, как спроектировать грамотный и эффективный диалог.

🗓 6 октября, вторник, 16:00–17:00 по Москве.

🧑🏼 Участие бесплатное, нужна только регистрация ➡️

⚡️ ChatGPT в Google Документах и Таблицах: какое дополнение выбрать

Официальное дополнение ChatGPT от OpenAI доступно только в Google Sheets, но для работы одновременно с Таблицами и Документами есть GPT for Sheets and Docs — стороннее дополнение Talarian с другими тарифами, моделями и правилами обработки данных. Обновили материал о том, как подключить подходящий вариант и использовать его для работы с текстом и таблицами.

Внутри:

• чем официальное дополнение ChatGPT отличается от GPT for Sheets and Docs;
• как установить и запустить дополнение;
• когда нужен API-ключ и из чего складываются расходы;
• как извлекать данные, классифицировать обращения, обрабатывать столбцы и сокращать текст;
• какие данные лучше не передавать;
• почему формулы могут пересчитываться и как контролировать стоимость массовой обработки.

В конце — рекомендации для безопасной проверки результата перед работой со всем документом или таблицей.

Читать полностью

⚡️ Сколько стоит внедрить AI-помощника: поддержка, токены, окупаемость

Коммерческие предложения на AI-помощника, как и на другие продукты, обычно сравнивают по цене разработки. Но эту сумму платят один раз, а вот токены, техподдержка и проверка качества оплачиваются регулярно. Поэтому бот, который дешевле в разработке, может обойтись дороже в пересчете на одно закрытое обращение. Бывает и наоборот: дорогое решение не окупается, если обращений мало.

Собрали актуальные цены рынка и показали, как сравнивать их по итоговым расходам и результату.

Внутри:

• сколько в сентябре 2026 года стоит разработка сценарного бота, RAG-помощника, агента с интеграциями и корпоративной системы;
• из чего складывается ежемесячный счет: токены, поиск по базе, речь и телефония, поддержка, контроль, тесты;
• какие расходы чаще всего остаются за рамками сметы;
• что такое TCO, стоимость решенной задачи и срок окупаемости — и как это считать;
• когда хватает бюджетного сценарного бота и при каких условиях ни один помощник не окупится.

В конце — десять вопросов к коммерческому предложению подрядчика, которые помогут сравнить предложения по полной стоимости.

Читать полностью

Хотите рассчитать стоимость внедрения умного AI-помощника для вашего бизнеса? Напишите нам на mail@texterra.ru.

Как научить умного ассистента действительно слышать ваших клиентов? Рассказываем на вебинаре 6 октября!

Собрать AI-помощника технически несложно: языковые модели уже умеют вести разговор, а подключить их к сайту и базе тарифов помогают готовые инструменты. Но будет ли от такого помощника польза, если он не умеет говорить именно с вашими клиентами?

Представьте, что клиент пишет провайдеру: «Какой у вас самый дешевый тариф?». Опытный сотрудник кол-центра, скорее всего, уточнит, что стоит за этим вопросом. Может, человек боится, что через три месяца цена вырастет. Может, не понимает, за что переплачивает в тарифах подороже. А может, ему правда нужен самый дешевый — тогда лучше сразу сказать, чего в нем нет, чтобы через неделю клиент не пришел с претензией.

Кто услышит клиента, тот и продаст ему услугу. Живой сотрудник учится этому годами, но и AI тоже можно и нужно этому научить — в этом и есть задача проектирования.

Что для этого нужно?

• Понять, чего хотят клиенты и как они об этом говорят.
• Выбрать вопросы, которые помогают определиться, и отказаться от тех, что только утомляют.
• Найти слова, которые снимают сомнения, и тон, в котором помощник звучит внимательно и без навязчивости.

Мы больше 18 лет изучаем, как клиенты описывают свои задачи, в чем сомневаются и что помогает им решиться. Раньше этот опыт помогал нам писать тексты, которые продают — теперь мы учим тому же AI-помощников.

На бесплатном вебинаре главред маркетинга TexTerra Даша Завьялова покажет, как провести клиента от свободного запроса до продажи, какие вопросы задавать, как предусмотреть ошибки и передачу разговора сотруднику.

📆 6 октября, вторник, 16:00–17:00 по Москве.

🧑🏼 Участие бесплатное, нужна только регистрация ➡️

⚡️ 6 октября — вебинар «Как спроектировать диалог с AI-помощником»

Представьте, что в чат с интернет-провайдером пишет потенциальный клиент: «Нужен интернет на дачу. Бываю там летом, иногда работаю удаленно. Что подойдет?».

🧑🏼 Опытный оператор кол-центра услышит здесь сразу три условия. Дача — значит, сначала нужно проверить покрытие по адресу. Лето — значит, годовой контракт, скорее всего, не нужен. Удаленка — значит, важна стабильная связь для созвонов, и самый дешевый тариф не подойдет.

🤖 А теперь вспомните, как в такой ситуации отвечает большинство роботизированных помощников. Выкладывают весь список тарифов, советуют недоступные на этой даче, задают вопросы, которые ничего не уточняют. Или даже вежливо желают хорошего дня, так и не решив задачу.

Вести гладкий диалог AI-помощники умеют сами по себе. Выполнять задачи бизнеса — пока нет, как не умеет этого и новичок в кол-центре, даже очень толковый. Для этого в базу помощника нужно заложить знание, к какому результату вести клиента, какие вопросы действительно меняют выбор, откуда брать данные и когда звать сотрудника. А чтобы это знать, нужно понимать, как клиенты описывают свои задачи, где сомневаются и что помогает им решиться.

Этим TexTerra занимается 18 лет: мы изучаем язык аудитории и путь клиента и связываем его запросы с продуктами компании. С этого года применяем тот же опыт, чтобы собирать AI-помощников: техническая часть в них так же важна, как сценарий, по которому помощник ведет клиента. И на вебинаре 6 октября наш главред Даша Завьялова покажет, как наши специалисты проектируют такие диалоги.

Кому пригодится. Тем, кто собирается запускать AI-помощника на сайте или уже тестирует его и не понимает, почему одни диалоги заканчиваются заявкой, а другие только раздражают пользователей.

Что разберем. Чем AI-помощник отличается от чат-бота со сценарием и почему проектирование начинается с намерения пользователя. На примере с дачей пройдем путь от свободного запроса до результата:

• как определить, что помощник умеет и за что не отвечает;
• какие уточняющие вопросы задавать, а какие только тратят время клиента;
• как учитывать контекст, когда клиент меняет условия;
• где уместнее кнопки, формы и карточки;
• что делать при ошибках, как подтверждать действия и передавать разговор сотруднику;
• как проверить сценарий на реалистичных запросах.

Зарегистрироваться на бесплатный вебинар ➡️

⚡️ Кейс TexTerra: как GEO-аудит обнаружил ошибки AI-ответов о лекарственных препаратах

Бренд нашего клиента устойчиво появлялся в ответах AI-систем, но они путали состав и форму продуктов, — а эти ошибки, в свою очередь, запускали каскад других. Для фармбренда такая видимость может быть даже опаснее отсутствия упоминания: пользователь получает ложное представление о препарате, а бренд — репутационный риск.

TexTerra провела GEO-аудит по собственной методике, и он лег в основу стратегии на будущий год. В кейсе рассказываем пошагово, что мы делали, как и почему.

Внутри:

• как мы подбирали сценарии и проверяли ответы AI-систем вместе с их источниками;
• как одна ошибка в описании состава может запустить цепочку неверных выводов и рекомендаций AI;
• почему сильная поисковая видимость сайта сама по себе не гарантирует точность AI-ответов;
• зачем нужны факт-матрица и карта внешнего контура;
• какие правки вошли в стратегию и почему именно они.

Читать статью полностью

Хотите проверить, как AI-системы описывают ваш бренд и на какие источники опираются? Напишите на mail@texterra.ru — обсудим GEO-аудит и задачи проекта.

⚡️ Сценарный бот, RAG, AI-воркфлоу или автономный агент: как выбрать подход под задачу

Под названием «AI-помощник» могут скрываться решения с разными возможностями и требованиями к проекту. Один помощник отвечает по готовому сценарию, другой находит условия в корпоративных документах, третий проверяет данные и запускает заданные действия. Чем больше решений система принимает сама, тем тщательнее нужно подготовить данные, настроить доступы и проверить последствия ошибок.

На кейсах TexTerra разобрали, как выбрать подход под конкретный процесс, данные и уровень контроля.

Внутри:

• для каких задач подойдет сценарный бот, RAG-помощник, AI-воркфлоу и автономный агент;
• чем поиск по документам отличается от выполнения действий в CRM, базе или другой системе;
• как организовать проверку статуса заказа, изменение условий и передачу задачи сотруднику;
• где системе нужен фиксированный маршрут, а где — возможность выбирать следующий шаг;
• как сочетаются несколько подходов в одном помощнике;
• как наши проекты «Играем по-особому», FDM, DataWay и «Лайв-еда» помогают увидеть разницу на конкретных сценариях.

В конце — таблица для быстрого сравнения и список вопросов, с которых стоит начать выбор.

Читать полностью

«Что-то свежее. А еще сладкое. И что-нибудь — с собой»: как AI-помощник доводит запрос до заказа

На видео выше мы показываем, как работает AI-помощник из нашего кейса «Лайв-еда». Пользователь на нем просит свежее, сладкое, напиток, острое блюдо и еду, которую можно упаковать и забрать домой.

Читать кейс полностью >>>

Запросы звучат естественно и понятно для консультанта или продавца, но они бесполезны для классического поиска по сайту. Человек не называет блюдо, категорию или ингредиенты — он описывает свое желание.

Связать расплывчатую формулировку с конкретным предложением — это и есть одна из главных задач контент-маркетинга. Мы изучаем, как люди говорят о своих потребностях, и настраиваем AI-помощника так, чтобы он понимал эти формулировки, задавал нужные вопросы и подбирал что-то подходящее.

В «Лайв-еде», например, наш умный помощник верно понял даже просьбу подобрать еду с собой: выбрал позиции, которые не помнутся и не растекутся по дороге 🌯

С техникой, стройматериалами и программами обычно тоже непросто. Клиент знает, какую задачу хочет решить, но не знает, какой продукт ему подойдет. AI-помощник задает уточняющие вопросы, предлагает варианты и отвечает, пользуясь базой знаний компании, а еще может помочь оформить заказ или передать менеджеру заявку с диалогом — чтобы клиенту не пришлось рассказывать заново.

Если между вопросом клиента и заявкой на вашем сайте тоже остается целая консультация, давайте обсудим ваш проект: напишите нам на mail@texterra.ru или оставьте заявку на странице услуги.

Простых, но эффективных AI-помощников мы собираем буквально за несколько дней!

⚡️ AI-агент и опасные инструкции: как ограничить доступ к данным и действиям

Внешний контент может попытаться подменить инструкцию для агента, а если у него есть еще и лишние права — это дополнительный риск для компании. Поэтому безопасность агентного сценария зависит от границ доступа, проверки действий и контроля после запуска.

Рассказали, как защитить AI-агента — а вместе с ним свой проект или компанию.

Внутри:

• что такое prompt injection, утечка данных и избыточные полномочия — и чем все это опасно;
• как описать сценарий, доступы и действия агента до запуска;
• почему права самого агента и права его пользователя нужно проверять отдельно;
• как безопасно подключать почту, браузер и API;
• какие операции передавать сотруднику на подтверждение;
• что сохранять в журнале и отслеживать после запуска;
• как эффективно тестировать вредоносные инструкции и другие атакующие сценарии.

В конце — таблица, которая поможет определить границы автономности для разных действий агента.

Читать полностью

🔥 Уже через час — вебинар «AI пишет бесплатно. Почему счет за контент вырос?»

AI ускорил создание текстовых черновиков, но в целом расходы на контент начинают масштабироваться — речь про выбор тем для публикаций, фактчекинг, поддержку и обновление контента после релиза.  

Сегодня в 16:00 Алена Грибанова, главред отдела обслуживания клиентов TexTerra, расскажет:

• почему дешевый первый черновик не означает дешевый контент;
• из чего складывается стоимость материала;
• почему массовая генерация может не сократить, а увеличить расходы команды.

Регистрируйтесь и готовьте свои вопросы!

[Вебинар 22 сентября] AI пишет бесплатно. Почему счет за контент вырос?

AI сделал создание первого черновика дешевым. Но хороший контент по-прежнему требует ресурсов: нужно понять, что действительно стоит создавать, собрать экспертизу, проверить факты, отредактировать материал, распространить и поддерживать его после публикации.

На вебинаре Алена Грибанова, главред отдела обслуживания клиентов TexTerra, разберет, как меняется экономика контента с AI.

После вебинара вы будете понимать:

• по какому критерию оценивать, нужен ли материал вообще, еще до начала работы над текстом;
• из чего складывается полная стоимость контента: генерация, экспертиза, проверка, согласование, дистрибуция и жизненный цикл;
• где в компании уже накапливается контентный долг;
• почему устаревшие, противоречивые и шаблонные материалы становятся дополнительным риском в AI-поиске;
• где AI действительно снижает расходы, а где создает скрытые затраты.

Зарегистрироваться на бесплатный вебинар >>

⚡️ Черное GEO: как отличить атаку на репутацию от ошибки AI

Если AI-система начинает повторять одну и ту же неверную характеристику компании, причиной может быть отравление внешних источников. Но то же самое может случиться и без атаки, когда страницы просто копируют один первоисточник, справочники хранят старые данные, а модель ошибается при цитировании.

Рассказываем, как проверить разные версии и понять, нет ли признаков «накрутки».

Внутри:

• что условно называют черным GEO и чем этот сценарий отличается от привычного черного SEO;
• какие источники могут искажать AI-ответы: отзывы, рейтинги, сравнительные статьи, каталоги и карточки;
• как проверить повторяемость ошибки, даты публикаций, авторов и связи между площадками;
• как найти первоисточник, зафиксировать проблему и обратиться к владельцу сайта или площадке;
• что проверить на сайте и во внешних карточках;
• как действовать при ошибках во внутренней базе знаний;
• какие доступы, версии документов и регулярные проверки помогают контролировать корпоративный RAG.

В конце — пошаговый план проверки и исправления искаженных AI-ответов.

Читать полностью

⚡️ Учитывает ли AI-выдача отзывы: что стоит знать

Отзывы могут стать источником сведений для AI-систем: попасть в сводку о месте, повлиять на состав локальной выдачи или помочь сравнить товары. При этом единых правил для всех сервисов нет, а высокий рейтинг сам по себе не гарантирует рекомендацию. Бизнесу приходится следить за содержанием отзывов, ответами на них и тем, как эти сведения отражаются в AI-ответах.

Разобрали, что подтверждено документами сервисов и исследованиями, как работать с отзывами на площадках и какие результаты можно оценивать.

Внутри:

• в каких сценариях ChatGPT, Google и Яндекс используют или могут использовать отзывы;
• как проверить, какие сведения AI извлекает из отзывов;
• как отвечать на отзывы разной тональности;
• что учитывать при разборе спорных ситуаций;
• как получать новые отзывы с учетом правил Google, Яндекс Бизнеса и других площадок;
• какие показатели отслеживать и почему одновременный рост отзывов и AI-рекомендаций еще не доказывает причинную связь.

Читать полностью

⚡️ AI пишет быстро, бесплатно и уже неплохо. За что бизнес продолжает платить агентствам?

Сгенерировать черновик статьи можно за несколько минут. Но сбор фактуры, проверка и редактура тоже требуют времени — поэтому экономия на написании не всегда снижает стоимость готового материала. Собрали мнения экспертов «Циан», «ВсеИнструменты.ру», «Сделаем», Completo, Head Promo и других компаний, чтобы понять, как AI меняет экономику контента и за какую работу заказчики по-прежнему готовы платить.

Внутри:

• какие задачи команды уже поручают нейросетям;
• куда уходят деньги, сэкономленные на черновике;
• почему кейсы и экспертные материалы все еще требуют участия специалистов;
• как агентства меняют цены, тарифы и подход к работе;
• что компания может делать своими силами и какие расходы возникают при внедрении AI.

Читайте... прежде чем пересматривать бюджет на контент.

Читать полностью