VibeVO – Advertisers and creators in one ecosystem

Tag: chatgpt

  • CPM выгодный? Стоит ли исключать Perplexity из отслеживания ИИ-видимости?

    CPM выгодный? Стоит ли исключать Perplexity из отслеживания ИИ-видимости?

    В мире ИИ-поиска постоянно меняются лидеры, и вопрос о том, какие платформы отслеживать, становится критическим для SEO-специалистов. Недавние дискуссии развернулись вокруг платформы Perplexity: стоит ли продолжать ее мониторинг или фокусироваться исключительно на гигантах вроде ChatGPT, Gemini и Claude? Мы разберемся, как изменение долей рынка влияет на оценку видимости и сколько принесет денег каждый потраченный рубль, чтобы понять, является ли CPM выгодный.

    Perplexity действительно теряет позиции?

    Росс Хадженс, генеральный директор Siege Media, утверждает, что доля рынка Perplexity сокращается. Включение его в общие метрики вместе с ChatGPT, Gemini, Claude и продуктами Google AI может исказить реальную картину видимости. Хадженс призывает: «Каждый должен удалить Perplexity из своих трекеров LLM сегодня».

    Однако, как показывает опыт, поспешные выводы могут быть ошибочными. В марте 2002 года, на конференции Search Engine Strategies, обсуждалось сокращение отслеживаемых поисковиков с 15 до 5. Тогда из списка исключили Google. Это оказалось серьезным упущением, поскольку Google быстро набирал обороты. Подобная ситуация может повториться и сегодня.

    Данные подтверждают снижение Perplexity

    • По данным StatCounter, в июне 2026 года Perplexity занимал 7,91% доли рефералов ИИ-чатботов, почти наравне с Gemini (7,94%).
    • К августу 2026 года доля Perplexity упала до 4,31%, в то время как Gemini выросла до 10,9%.

    «Малая доля рынка не всегда означает малую стратегическую важность. Это как вкладывать в акции: не всегда стоит смотреть только на текущую капитализацию, но и на потенциал роста».

    Рынок консолидируется, но не вокруг одного лидера

    Последние данные Similarweb за май 2026 года показывают доминирование ChatGPT (53,9% мировых веб-посещений среди семи крупных ИИ-помощников). Gemini занимает 27,9%, Claude – 9,2%, DeepSeek – 4,1%, Grok – 2,4%, а Perplexity и Copilot – по 1,3%.

    Значительные изменения произошли не в исчезновении Perplexity, а в появлении сильного второго игрока. Доля ChatGPT в веб-трафике ИИ-чатботов снизилась с 76,4% год назад до 52,7% в мае 2026 года. Gemini вырос с 9% до 27,3%, а Claude – с 1,6% до 8,9%.

    Основные игроки и их преимущества

    • ChatGPT: более 900 миллионов еженедельных активных пользователей (февраль), более 1 миллиарда активных пользователей по всем продуктам (конец июля). Это огромная прямая потребительская база.
    • Gemini: приложение Gemini превысило 1 миллиард ежемесячных пользователей (август). Обладает дистрибуцией Google через Поиск, Android и всю экосистему продуктов.
    • Claude: занял сильные позиции в корпоративном сегменте и среди разработчиков. В апреле более 100 000 клиентов использовали Claude на Amazon Bedrock. Годовая выручка превысила 65 миллиардов долларов (август).

    Это не три версии одного бизнеса, а три разных распределительных преимущества. Рынок выглядит как формирующаяся олигополия, а не ситуация «победитель забирает все».

    Что отслеживать SEO-специалистам

    Google AI Overviews и AI Mode не следует рассматривать как обычные LLM. Они гораздо важнее. В июне Google сообщил, что AI Overviews охватывают более 2,5 миллиарда пользователей в месяц, а AI Mode превысил 1 миллиард ежемесячных пользователей. Запросы AI Mode удваивались каждый квартал с момента запуска.

    По данным Similarweb, AI Overviews появлялись в 43% поисковых запросов Google в США к маю 2026 года, по сравнению с 15% годом ранее. Посещения AI Mode выросли со 126 миллионов в июне 2025 года до 279 миллионов в мае 2026 года.

    Это означает, что Google AI – это отдельный уровень в доминирующей поисковой экосистеме мира. Для B2B-компаний Claude также имеет огромное значение, несмотря на относительно небольшой потребительский трафик. PwC, TCS и Cognizant активно внедряют Claude в свои рабочие процессы, обучая десятки тысяч сотрудников. Более 1000 бизнес-клиентов тратят более 1 миллиона долларов ежегодно на Claude.

    Трехуровневая система измерения видимости ИИ

    1. Первый уровень: Платформы с масштабом и стратегическим значением. Отслеживайте ChatGPT и Gemini отдельно. Добавьте Claude для B2B, корпоративных и профессиональных аудиторий.
    2. Второй уровень: ИИ-поиск, встроенный в существующие экосистемы. Отслеживайте Google AI Overviews и AI Mode отдельно от ChatGPT, Gemini и Claude. Цель — измерить, как ИИ меняет поисковый путь. Microsoft Copilot также может быть включен в этот уровень, если у компании значительное присутствие в Microsoft 365.
    3. Третий уровень: Развивающиеся или специализированные платформы. Сюда относятся Perplexity, Grok, DeepSeek. Не стоит игнорировать их, но и не придавать им равного веса. Мониторьте их на предмет необычной видимости, реферального трафика, цитирований и роста.

    Не позволяйте средним показателям скрывать реальные данные

    Агрегированный показатель видимости LLM может создать ложное ощущение точности. Например, если у бренда 40% цитируемости в ChatGPT, 35% в Gemini, 30% в Claude и 90% в Perplexity, простое среднее значение составит 48,75%. Это число мало о чем говорит, если Perplexity составляет лишь малую долю трафика, важного для бизнеса.

    CPM выгодный? Стоит ли исключать Perplexity из отслеживания ИИ-видимости? — illustration 2

    Вместо вопроса «Какова наша средняя видимость в LLM?» нужно спрашивать: «Где люди, важные для этого бизнеса, реально сталкиваются с нашим брендом?».

    Для этого нужно объединить три набора данных:

    • Охват аудитории: использование, посещения, распределение по платформам.
    • Видимость: упоминания, цитирования, ссылающиеся URL, запросы, которые их генерируют.
    • Влияние на бизнес: связывание рефералов ИИ с вовлеченностью, лидами, продажами и другими конверсиями.

    Мой вердикт по Perplexity

    Росс Хадженс прав в отношении проблемы, но не совсем прав в решении. Не удаляйте Perplexity из трекера LLM, а уменьшите его вес. Если Perplexity генерирует 1% вашего ИИ-трафика, придавать ему 25% или 33% веса в оценке видимости неоправданно. Если же он составляет более 5% рефералов, как предполагает сам Хадженс, аргумент в его пользу становится сильнее.

    Траектория развития Perplexity заслуживает внимания. Анализ Similarweb за август 2026 года по-прежнему описывает Perplexity как активного игрока на рынке ИИ-поиска, отмечая его стратегию отсутствия рекламы и фокусировку на подписках и корпоративных сделках. Это показывает, почему «малый» и «незначительный» – не синонимы.

    Часто задаваемые вопросы

    Какой CPM считать выгодным для ИИ-платформ?

    CPM выгодный в ИИ-платформах зависит от вашей целевой аудитории и ROI. Если платформа генерирует высококачественные лиды или продажи, даже при относительно высоком CPM, она может быть выгодной. Главное — считать не только стоимость показа, но и конверсию.

    Стоит ли тест гипотез дешево на новых ИИ-платформах?

    Да, дешевый тест гипотез на новых ИИ-платформах обязателен. Именно так можно обнаружить следующий Google. Не стоит тратить на них огромные бюджеты, но мониторинг и минимальный тест позволят не упустить потенциальный прорыв.

    Что дешевле: баннер или блогер, если сравнивать с ИИ-платформами?

    Вопрос что дешевле баннер или блогер некорректен в контексте ИИ. ИИ-платформы предлагают иной тип взаимодействия. Сравнение по цене должно идти через метрики эффективности: сколько стоит 1 миллион показов через баннер против цены генерации 100 AI роликов или стоимости публикации 500 видео через ИИ-инструменты. Каждый канал имеет свою юнит-экономику.

    Как оценить стоимость уникализации одного видео с помощью ИИ?

    Стоимость уникализации одного видео с помощью ИИ зависит от сложности задачи и используемого инструмента. Важно оценить не только прямые затраты, но и время, которое сэкономит ИИ. Цена за минуту AI видео с аватаром также варьируется, но часто оказывается выгоднее ручного труда, особенно при больших объемах.

    Заключение

    Рынок ИИ-поиска динамичен. Игнорировать Perplexity или другие нишевые платформы полностью — значит рисковать упустить важные сигналы. Однако слепо придавать им равный вес с гигантами — это искажать картину. Математический подход к анализу, взвешивание платформ по их реальному влиянию на бизнес и постоянный мониторинг новых игроков — ключ к успеху в SEO и CPM выгодный стратегии.

    Считаем кеш, а не просто количество платформ в трекере. Не упускайте из виду аутсайдеров, которые набирают обороты. Возможно, именно среди них кроется следующий лидер рынка. Начните анализировать свои данные сегодня, чтобы не упустить новые возможности!

  • Google AI: Судья сомневается, спам-апдейт бьет по AI-контенту

    Google AI: Судья сомневается, спам-апдейт бьет по AI-контенту

    На этой неделе в мире SEO кипят страсти: судья ставит под сомнение монополию Google на контент для AI, спам-апдейт выбивает почву из-под ног у автоматизированных публикаций, а старый спор о геотаргетинге вспыхивает с новой силой. Разбираемся, что это значит для вашего кеша, особенно в контексте Google AI.

    Судебные баталии: Google AI и «несправедливое» использование контента

    Федеральный судья подверг сомнению практику Google по использованию веб-контента для своих AI-обзоров, назвав ее «крайне несправедливой». Это ставит под удар текущую модель «трафик в обмен на контент».

    Детали дела Penske Media против Google

    • На слушаниях по антимонопольному делу Penske Media судья Амит Мехта усомнился в том, что AI-обзоры Google можно считать «улучшением продукта».
    • Генеральный директор Digital Content Next, Джейсон Кинт, процитировал судью, назвавшего ситуацию «действительно несправедливой» и отметившего, что улучшение разрабатывается «за счет издателей».
    • Судья Мехта пока не вынес решения по ходатайству Google об отклонении иска.

    «Издатели не контролируют, как Google использует их контент», — отметил Кинт, подчеркивая, что отказ от индексации Google не является реалистичным выбором для издателей, зависящих от поискового трафика.

    Спам-апдейт Google: удар по AI-публикациям

    Хотя Google официально не заявлял о таргетинге на AI-генерированный контент в августовском спам-апдейте, отчеты владельцев сайтов указывают на проблемы у автоматизированных публикаций. Стоит ли дешевый AI-контент таких рисков?

    Первые наблюдения и выводы

    • Роджер Монтти собрал примеры, где полностью автоматизированные сайты теряли видимость, тогда как ресурсы, использующие AI с человеческой доработкой, пострадали меньше.
    • Это пока анекдотические отчеты, не официальное подтверждение изменений в алгоритмах Google.
    • Google выпустил систему S-CTS для обнаружения скоординированного синтетического злоупотребления на видеоплатформах, но это не связано с Google Поиском.
    • Один лишь факт AI-авторства не является причиной падения позиций. Политика Google касается масштабного контента, созданного для манипуляции рейтингами, независимо от автора.

    SEO-консультант Такума Ока предупреждает, что его выборка мала, и выводы не окончательны. Важен не сам AI, а метод и цель массового производства.

    SEO против GEO: что говорит Джон Мюллер

    Джон Мюллер из Google вновь высказался по поводу дискуссии «SEO против GEO», уточнив, что для генеративных AI-ответов в поиске нет особых требований. То есть, тест гипотез дешево не означает, что можно забыть о базовых принципах.

    Нюансы для AI-ответов

    • Мюллер заявил, что Google не видит ничего особенного, что нужно делать для генеративных AI-ответов в поиске.
    • Это относится к Google Поиску, а не к ChatGPT, Perplexity или другим AI-системам.
    • Если вы уже оптимизируете сайт для Google, Мюллер не предлагает новый технический чек-лист для AI-обзоров.

    Дэн Акеджу резюмировал: «Основы те же. Уровень извлечения другой». Это ключевой момент: CPM выгодный только тогда, когда учитываются особенности платформы.

    AI-рекомендации: бренд рекомендуют, но ссылаются на других

    Новые данные показывают, что рекомендация бренда в AI-ответе не гарантирует прямую ссылку на ваш сайт. Это влияет на ROI и требует пересмотра метрик.

    Анализ Shero Commerce

    • Shero Commerce проанализировала 1 851 цитату в Google AI Mode, ChatGPT и Perplexity.
    • Страницы, принадлежащие брендам, получили лишь 2,8% цитат.
    • Когда бренд был рекомендован по названию, его собственная страница получала цитату лишь в 31% случаев. Часто цитировались сторонние ресурсы.

    Алейда Солис подчеркнула: «Ваш бренд может быть рекомендован в ответе… в то время как цитата (и клик) достается журналу или маркетплейсу». Это значит, что стоимость уникализации одного видео или цена генерации 100 AI роликов должны окупаться не только упоминаниями, но и прямыми ссылками.

    ChatGPT и Reddit: сложная динамика цитирования

    Данные Promptwatch показали резкое падение доли цитирования Reddit в ChatGPT в середине августа, однако новые тесты демонстрируют, что Reddit все еще играет важную роль в процессе извлечения информации.

    Google AI: Судья сомневается, спам-апдейт бьет по AI-контенту — illustration 2

    Изменчивость поведения ChatGPT

    • В одном запросе ChatGPT целенаправленно искал информацию на r/whatnotapp: из 71 извлеченной страницы 48 были тредами Reddit, и 6 из 8 финальных цитат достались сабреддиту.
    • Четырьмя днями ранее Сугантан Моханадасан обнаружил, что ChatGPT извлек 84 треда Reddit для другого запроса, но не процитировал ни одного.

    Моханадасан резюмировал: «Цитаты Reddit не были просто „отключены“. Они, похоже, зависят от запроса». Это демонстрирует, что сравнение по цене различных источников и их цитируемость — процесс динамический и требует постоянного мониторинга.

    Заключение: Видимость vs. Ценность – новые метрики

    На этой неделе стало ясно, что видимость и реальная ценность начинают расходиться. Издатели делятся информацией, но не всегда получают трафик. Бренды получают рекомендации, но ссылки уходят к другим. Reddit может быть источником данных для AI, но не фигурировать в финальных цитатах. «AI-видимость» становится слишком широким понятием, требующим более точных метрик для оценки ROI.

    Важно не только быть проиндексированным, но и получить упоминание, цитату, клик и, в конечном итоге, конверсию. Сколько принесет денег с каждого потраченного рубля — вот главный вопрос. Пересмотрите свои стратегии и метрики, чтобы не слить бюджет впустую.

    Часто задаваемые вопросы

    Что такое «несправедливое» использование контента Google AI?

    Судья Амит Мехта высказал мнение, что Google, используя контент издателей для своих AI-обзоров без адекватной компенсации или контроля со стороны издателей, создает несправедливое преимущество, так как издатели не могут отказаться от индексации Google без потери трафика.

    Действительно ли спам-апдейт Google нацелен на AI-генерированный контент?

    Google официально не подтверждал это. Однако, по отчетам владельцев сайтов, ресурсы, использующие полностью автоматизированную генерацию контента, потеряли видимость. При этом сайты, где AI-контент дорабатывался людьми, пострадали меньше. Фокус на масштабном контенте, созданном для манипуляции рейтингами, независимо от способа генерации.

    Что Джон Мюллер советует по поводу SEO для AI-ответов?

    Мюллер утверждает, что для генеративных AI-ответов в Google Поиске нет особых требований. Если вы уже оптимизируете сайт для Google, дополнительных технических чек-листов для AI-обзоров не требуется. Однако, важно помнить, что разные AI-системы извлекают и выбирают источники по-разному.

    Почему бренд может быть рекомендован AI, но ссылка уходит на другой сайт?

    Исследование Shero Commerce показало, что AI-системы часто рекомендуют бренды по названию, но цитируют сторонние ресурсы (например, журналы или маркетплейсы) вместо официальных страниц бренда. Это означает, что видимость бренда не всегда конвертируется в прямые клики и трафик на ваш ресурс.

    Как изменилось поведение ChatGPT в отношении цитирования Reddit?

    Данные показывают, что цитирование Reddit в ChatGPT стало более сложным и зависит от конкретного запроса. В одних случаях Reddit активно используется и цитируется, в других — извлекается много данных, но цитат нет. Это говорит о динамичности алгоритмов и необходимости постоянного анализа источников, которые AI-системы предпочитают для конкретных тем.

  • Как сделать 100 уникальных из одного: анализ источников ИИ-ответов

    Как сделать 100 уникальных из одного: анализ источников ИИ-ответов

    В мире, где обход бана в рекламе и репурпозинг контента стали ключевыми стратегиями, понимание того, откуда ИИ черпает информацию, критически важно. Мы проанализировали 107 миллионов ответов ИИ, чтобы выявить основные источники цитирования в разных отраслях и понять, как это влияет на рекомендации в ChatGPT, Perplexity, Gemini и Google AI Overviews.

    Видео-ДНК: из чего ИИ «склеивает» ответы

    Каждый ответ ИИ — это своего рода «видео-ДНК», собранная из небольшого набора источников. Эти источники не статичны; они меняются в зависимости от отрасли. Чтобы ИИ рекомендовал ваш бренд, нужно знать, откуда он берёт информацию на вашем рынке.

    Мы классифицировали источники на три основные группы: сообщества и пользовательский контент (UGC), бренды и ритейл, а также независимые редакционные и справочные материалы. Это даёт чёткое представление о том, где ваши усилия окупятся.

    • Сообщества и UGC: контент, созданный людьми в публичном пространстве (Reddit, YouTube, форумы).
    • Бренд, ритейл и собственные источники: коммерческие площадки, контролируемые компанией или продавцом (сайты, листинги на маркетплейсах, Amazon).
    • Независимые редакционные и справочные источники: сторонние ресурсы без заинтересованности в продаже (пресса, Wikipedia, B2B-каталоги).

    Почти половина всех ведущих цитат во всех трёх отраслях приходится на сообщества и пользовательский контент. Это говорит о том, что если ваш бренд отсутствует в этих обсуждениях, вы теряете половину потенциальных источников, к которым обращается ИИ.

    Матрица источников: чем отличается IT от потребительских товаров

    Самое интересное начинается там, где отрасли перестают быть похожими. Здесь и кроется ключ к масштабированию контента и уникализации видео.

    IT и решения: сила независимых мнений

    В сфере IT и услуг, ваша домашняя страница не сыграет решающей роли. Здесь ценится стороннее подтверждение. Собственные источники бренда составляют всего 2% цитат, тогда как независимые редакционные и справочные материалы достигают 47%.

    «Когда ИИ рекомендует поставщика ПО, он не верит ему на слово. Он ищет внешнее подтверждение», — отмечают эксперты Trendos.

    Большую часть этого составляют B2B-каталоги, такие как Clutch, G2, GoodFirms, Gartner, SourceForge и Slashdot. Важно заявить и заполнить свои профили на этих платформах, особенно на G2, Clutch и Gartner. Актуальные отзывы в этих каталогах напрямую цитируются ИИ. Также стоит стремиться к публикациям в профильных медиа (PCMag, TechRadar).

    Услуги связи: голос публики и энциклопедий

    Сфера услуг связи сильно ориентирована на общественность. UGC лидирует с 51%, независимые редакционные источники — 40%, а бренд и ритейл — всего 10%. Reddit является основным источником в трёх из четырёх движков, а Wikipedia лидирует в одном.

    Для телекоммуникационного или медиа-бренда почти всё, что имеет значение, — это заработанная репутация, освещение в прессе и надёжное энциклопедическое присутствие, а не контент, опубликованный на собственных ресурсах. Правильное ведение страницы в Wikipedia здесь критично.

    Потребительские товары: ваш магазин — ваша цитата

    Потребительские товары — это исключение. Здесь бренд, ритейл и собственные источники занимают почти всё оставшееся пространство (46%), после UGC, в то время как независимые редакционные материалы практически исчезают (4%).

    Движки ИИ расходятся во мнениях: Gemini ориентируется на Amazon и специализированные сайты поставщиков, а Google AI Overviews ставит YouTube и Reddit на первое место. Если вы продаёте физические товары, основная работа сосредоточена на ваших собственных площадках. Аудит листингов на маркетплейсах, включая заголовки, описание, характеристики и отзывы, является ключевым. Они служат цитатами для ИИ.

    Как сделать 100 уникальных из одного: анализ источников ИИ-ответов — illustration 2

    Необходимо заполнить пробелы в отзывах: структурированные, актуальные отзывы на ваших страницах продуктов и на Amazon дают больше, чем любая статья в блоге. Также важно развивать присутствие на YouTube и Reddit, откуда ИИ тоже черпает информацию.

    Reddit: универсальный ключ к ИИ-ответам

    Средние значения скрывают различия в поведении каждого движка, но Reddit остаётся неизменным лидером. Он входит в тройку лучших источников цитирования для каждой из трёх отраслей и является самым цитируемым источником более чем в половине случаев.

    Если вы хотите изменить что-то одно после прочтения этой статьи, пусть это будет Reddit. Изучите, как ваш бренд представлен в соответствующих сабреддитах. Спам здесь контрпродуктивен; цель — понять, что люди уже говорят о вас в темах, которые цитирует ИИ. Это поможет вам создать вариации креативов и адаптировать контент для обхода бана.

    Заключение: не угадывайте, а наблюдайте

    Бренды, которые выигрывают в ИИ-поиске, не гадают, что читают движки. Они наблюдают за каждым движком, за каждым вопросом и работают над источниками, прежде чем ответ будет написан. Для генерации вариантов для A/B тестов и адаптации под TikTok, Shorts, Reels, этот подход незаменим. Помните, что уникализация для обхода бана требует глубокого понимания «видео-ДНК» контента.

    Задайте себе вопрос: стоит ли заказывать или снять новое, или можно эффективно перепаковать уже существующий контент? Ответ в том, чтобы быть там, где вас ищет ИИ. Начните с аудита источников цитирования для вашей отрасли прямо сейчас.

    Часто задаваемые вопросы

    Что такое «репурпозинг контента» простыми словами?

    Репурпозинг контента — это процесс преобразования существующего контента в новые форматы или для новых платформ. Например, превращение вебинара в 50 коротких клипов для социальных сетей (TikTok, Shorts, Reels).

    Как сделать 100 уникальных из одного видео?

    Для создания множества уникальных видео из одного можно использовать изменение фона и тембра, наложение различных эффектов, добавление текста, субтитров, а также изменение структуры и монтажа. Это позволяет обмануть алгоритмы антиплагиата и получить пакет уникализации.

    Стоит ли заказывать или снять новое видео, чтобы обойти бан в рекламе?

    Часто переработка видео для рекламы и его уникализация обходятся дешевле и быстрее, чем создание нового с нуля. Если исходный материал качественный, то мультипликация контента через репурпозинг может быть более эффективной стратегией для обхода бана в рекламе.

    Что такое сообщества и пользовательский контент (UGC)?

    UGC — это любой контент, созданный пользователями, а не брендами. Примеры включают сообщения на Reddit, видео на YouTube, комментарии на форумах и отзывы на продуктовых страницах. ИИ активно использует эти источники для формирования ответов.

    Как ИИ определяет, какие источники цитировать?

    ИИ-движки используют сложные алгоритмы, чтобы определить релевантность, авторитетность и актуальность источников. Они анализируют, как контент обсуждается в сообществах, кто его публикует (независимые эксперты или бренды), и насколько он соответствует запросу пользователя. Это похоже на то, как алгоритмы «расщепляют» информацию на составляющие, чтобы потом «склеить» её в новый ответ.

  • Искусственный интеллект в бизнесе: как создать команду AI-сотрудников

    Искусственный интеллект в бизнесе: как создать команду AI-сотрудников

    В условиях современного бизнеса многие руководители сталкиваются с одной и той же головной болью: как оптимизировать рабочие процессы и высвободить время команды для стратегических задач. Вместо того чтобы просто использовать ИИ для разовых запросов, представьте, что у вас есть целый штат AI-сотрудников, которые выполняют рутинные операции, следуя вашим стандартам и расписанию. Эта статья расскажет, как превратить ИИ из простого инструмента в полноценного члена вашей команды, способного взять на себя часть работы и повысить эффективность бизнеса.

    Внедрение ИИ: от разовых запросов к системному подходу

    Многие компании заявляют, что активно используют ИИ. Однако, как отмечает Каллан Фолкнер, основательница The Uncommon Business, часто это сводится к одноразовым запросам. Например, менеджер по продажам может потратить час на создание коммерческого предложения с помощью Claude или ChatGPT, но при следующем запросе процесс повторяется с нуля. Это неэффективно и не позволяет использовать весь потенциал технологии.

    • Отсутствие многоразовых инструкций.
    • Несоздание базы знаний (успешные предложения, методы работы с возражениями).
    • ИИ не становится повторяемой системой, поддерживающей процесс.

    Создание AI-сотрудника — это совершенно иной навык. Каллан определяет его как «обученную, многоразовую AI-систему, которая выполняет определенную бизнес-функцию так же хорошо или лучше, чем человек».

    Преимущества системного подхода к ИИ

    Системное внедрение ИИ приносит значительные выгоды. Компания Каллан Фолкнер, The Uncommon Business, прогнозирует доход в $40 млн при штате около 50 человек. Несколько лет назад для такого результата потребовалась бы гораздо большая команда. Цель не в сокращении штата, а в высвобождении человеческого потенциала.

    «Каллан никогда не увольняла человека из-за ИИ. Вместо этого ИИ позволяет сотрудникам сосредоточиться на стратегической и творческой работе, которая их по-настоящему вдохновляет».

    Однако уже сейчас заметен разрыв между сотрудниками, обученными работе с ИИ, и теми, кто нет. Маркетолог без навыков ИИ может неделями создавать лендинги и изображения, в то время как обученный специалист делает в 10 раз больше за день. Проблема не в замене человека ИИ, а в необходимости человека, способного эффективно управлять ИИ.

    Три фундаментальных концепции для создания AI-сотрудников

    Прежде чем приступать к созданию AI-сотрудника, необходимо освоить два ключевых концепта и один важный актив.

    Концепция 1: Поиск кратчайшего пути к результату «А+»

    Многие специалисты по привычке стремятся делать всё самостоятельно, доказывая свою ценность. Сегодня это становится обузой. Философия Каллан: быстрый путь к выдающемуся результату — новое конкурентное преимущество. Это не означает «срезать углы», а скорее оптимизировать процесс.

    Например, команда Каллан тратила дни на разработку каруселей в Instagram. Теперь, обучив Claude Design на примерах своих лучших работ, они создают полированную карусель за восемь минут, а десять каруселей — за полчаса. Качество осталось прежним, а затраты времени и энергии сократились.

    Концепция 2: Обучение равно качество результата

    Без должного обучения ИИ выдает шаблонный и безликий контент. Чтобы получить уникальный и качественный результат, необходимо задокументировать стандарты:

    • Цель публикации.
    • Тон и голос бренда.
    • Примеры успешного контента.

    Если эти детали не задокументированы и не переданы ИИ, ему не на чем будет основываться. Каллан приводит пример своего подкаста: каждый этап процесса должен быть подробно описан, чтобы AI-сотрудники могли работать на должном уровне.

    Актив: Ваш «бизнес-мозг»

    «Бизнес-мозг» — это централизованное хранилище всей важной документации компании: цены, процессы, стандарты, голос бренда, идеальные профили клиентов, прошлые успехи и т.д. Если документация недостаточна для нового сотрудника, она будет недостаточна и для ИИ. AI-сотрудники эффективны настолько, насколько хороши данные, к которым они имеют доступ. Время хаотичных файлов на Google Drive прошло.

    Как построить AI-сотрудника с нуля

    Процесс начинается с аудита текущих задач. Каллан рекомендует определить все ежедневные, еженедельные или ежемесячные задачи, которые приносят доход, но не приносят удовлетворения или оцениваются ниже $50 в час. Это может быть:

    • Дизайн и редактирование контента.
    • Создание презентаций.
    • Генерация коммерческих предложений.
    • Написание email-рассылок.

    Например, копирайтер Каллан, Ник, большую часть времени писал продающие страницы. Он задокументировал свой подход, проанализировал самые успешные страницы и начал создавать AI-сотрудников для производства контента. Теперь Ник управляет командой AI-копирайтеров и QA-специалистов, сосредоточившись на стратегии и креативном направлении.

    Профессиональный совет: Даже задачи, в которых вы чувствуете себя экспертом, стоит проанализировать. Каллан обнаружила, что после обучения ИИ процессам, в которых она считала себя лучшей, результат ИИ иногда превосходил её собственный. Переход от создателя к редактору — это более эффективное использование времени.

    Метод AI-интервью

    Определив задачу, откройте новый чат в Claude и подробно опишите ситуацию:

    • Кто вы.
    • Чем занимается компания.
    • Какую конкретную задачу должен выполнить ИИ.
    • Как выглядит идеальный результат.

    Затем попросите Claude провести интервью, задав пять высокоэффективных вопросов, чтобы извлечь ваш точный процесс. Каллан отдает предпочтение голосовому вводу, так как он обеспечивает более богатый контекст. Инструменты, такие как Wispr Flow, позволяют говорить, а не печатать, что способствует более полному и нюансированному описанию.

    Техника «Совета директоров»

    Для сложных решений Каллан использует Claude для создания команды из 3-5 экспертов в нужной области, которые обсуждают лучший подход. Например, при создании пакетов компенсации для руководителей она попросила Claude привлечь фреймворки от Марка Кьюбана и Сары Блейкли. Это позволило получить рекомендации, основанные на проверенном бизнес-мышлении, а не на общих результатах поиска.

    Обучение и тестирование AI-сотрудников для выдающихся результатов

    После того как вы добились отличного результата в чате с Claude, следующий шаг — сохранить его как «навык». В рамках Каллан, навык — это сохраненный, многоразовый набор инструкций, который доступен в любое время и подключен к Claude. Это как «промпт на стероидах»: одна команда запускает сложный, обученный процесс. «Навык — это AI-сотрудник», — говорит Каллан.

    Управление изменениями навыков и памяти

    После создания навыка Каллан спрашивает Claude: «Что мне нужно сделать, чтобы превратить это в многоразовый навык?» Ответы обычно указывают на создание Claude Project — рабочего пространства, где хранятся файлы знаний, инструкции и навыки. Например, для навыка коммерческого предложения проект может включать прошлые успешные и неуспешные предложения, всю информацию о ценах и 15 основных возражений с подробным описанием их обработки.

    Искусственный интеллект в бизнесе: как создать команду AI-сотрудников — illustration 2

    Последний слой — коннекторы. Если рабочий процесс включает внешние инструменты (например, сохранение предложения в CRM или отправку через Salesforce), коннекторы Claude позволяют навыку напрямую взаимодействовать с этими платформами. Полностью построенный AI-сотрудник работает как навык, основанный на базе знаний, с активированными коннекторами, и вся команда обучена его использованию.

    Тестирование и совершенствование

    После создания навыка начинается настоящая работа. Каллан советует: тестируйте каждый навык до изнеможения. Большинство людей довольствуются посредственным результатом от ИИ. Каллан рекомендует настойчиво требовать лучшего. Если Claude выдает что-то посредственное, она прямо говорит, что он может лучше, и просит попробовать снова. Часто именно после такого «толчка» получается желаемый результат.

    Её навык голосового копирайтера, один из самых ценных AI-сотрудников, потребовал пятнадцать часов работы. Это инвестиция оправдана, если сравнить её с обучением человека. Для того чтобы её копирайтер начал писать в её стиле, потребовалось три месяца еженедельной работы. Многие же отказываются от обучения ИИ после 45 минут, считая, что он не может уловить их стиль.

    Процесс тестирования следует определенному шаблону:

    1. Запуск навыка.
    2. Проверка результата.
    3. Ручное исправление частей, не соответствующих стандарту.
    4. Возврат исправлений в Claude с конкретным запросом: «Я внесла следующие изменения в твой результат, чтобы он соответствовал моим стандартам. Пожалуйста, обнови свой навык, чтобы он включал эти изменения и использовал их в будущих результатах».

    Полезный прием: в процессе разговора спросите Claude: «Что ты узнал из наших взаимодействий?» и попросите обновить навык, чтобы эти уроки закрепились. Важная техническая деталь: навыки и память в Claude Projects могут рассинхронизироваться. Claude может обновить свою память на основе разговора, но не обновить базовый навык. Каллан рекомендует явно указывать Claude обновить сам навык, а затем вручную нажать кнопку сохранения.

    Проекты также имеют свои невидимые навыки на уровне проекта, которые могут конфликтовать с навыками на уровне рабочего пространства. При создании навыка, который должен работать во всех проектах, укажите «навык рабочего пространства» или «основной навык», чтобы он был доступен везде, а не только в одном проекте.

    Профессиональный совет: Для команд, создающих навыки в масштабе, компания Каллан копирует каждый навык в базу данных Notion, отслеживая, кто его создал, когда, версию и назначение. У них даже есть навык, который проверяет их базу данных навыков на предмет дублирования. Каждый отдел управляет своим репозиторием навыков, а управление навыками является стандартной частью каждого ежеквартального обзора.

    Планирование работы AI-сотрудников для автономного выполнения

    После того как навык был тщательно протестирован и доведен до высокого стандарта, его можно поставить в расписание для автономной работы без участия человека.

    Текущее ограничение: компьютер, на котором запущен Claude, должен быть включен для выполнения запланированных задач. Каллан использует выделенный офисный компьютер, вошедший в корпоративный аккаунт Claude. Любой сотрудник, желающий запланировать навык, входит в этот аккаунт на этой машине.

    Каллан использует функцию запланированных задач Claude через настольное приложение Claude Cowork. Есть опции выбора дня, времени и частоты выполнения навыка. Количество активных запланированных задач не ограничено.

    Один из запланированных навыков Каллан — «Исследователь Instagram». Каждое утро понедельника в 6:00 он посещает аккаунты конкурентов в Instagram, выявляет вирусный контент в сфере AI-образования, анализирует используемые подходы и «крючки», извлекает расшифровки контента за предыдущую неделю и добавляет идеи контента непосредственно в базу данных Notion. Её социальная команда входит в понедельник утром и вручную утверждает идеи, которые они хотят реализовать. То, что раньше было рутинной задачей для социальной команды в понедельник утром, теперь выполняется автономно.

    Другой запланированный навык запускается каждый час, извлекая расшифровки встреч из Granola и архивируя их в базу данных Notion, которая питает её «второй мозг».

    Заключение: Инвестируйте в AI-сотрудников для масштабирования бизнеса

    Создание AI-сотрудников — это не просто автоматизация, это инвестиция в стратегическое масштабирование вашего бизнеса. Переход от рутинных операций к управлению эффективными AI-системами позволяет вашей команде сосредоточиться на творчестве и инновациях, решая «боли клиента», связанные с нехваткой времени и ресурсов. Если вы ищете полный цикл производства коротких видео или комплексное продвижение через короткие ролики, подумайте, как AI-сотрудники могут взять на себя часть работы. Это позволяет заказать всё в одном месте, эффективно заменяя часть команды сервисом. Готовы ли вы переосмыслить свои бизнес-процессы и построить команду, где ИИ и люди работают в гармонии? Начните с аудита задач и документирования ваших стандартов уже сегодня. Узнайте больше о том, как выбрать подрядчика для аутсорсинга контента для соцсетей, и какие критерии качества масс-постинга действительно важны, чтобы не тратить бюджет впустую.

    Часто задаваемые вопросы

    Что такое AI-сотрудник и чем он отличается от обычного использования ИИ?

    AI-сотрудник — это обученная, многоразовая AI-система, выполняющая конкретную бизнес-функцию так же хорошо или лучше человека. В отличие от разовых запросов к ИИ, AI-сотрудник является частью системного подхода, который автоматизирует повторяющиеся задачи, следуя заданным стандартам и расписанию.

    Как начать создавать своего первого AI-сотрудника?

    Начните с самоаудита: определите задачи, которые отнимают много времени, приносят доход, но не приносят удовлетворения или оцениваются низко. Затем задокументируйте каждый шаг выполнения этой задачи, ее цель, стандарты качества и примеры успешных результатов. Используйте метод AI-интервью в Claude, чтобы подробно описать процесс.

    Нужно ли мне быть техническим специалистом, чтобы создавать AI-сотрудников?

    Для 90% бизнес-операций создание AI-сотрудников не требует технических навыков. Ключевыми являются коммуникация (способность четко формулировать потребности) и креативность (находчивость, чтобы довести ИИ до выдающегося результата).

    Как обеспечить высокое качество результатов от AI-сотрудника?

    Ключ к качеству — это тщательное обучение и тестирование. Документируйте все стандарты, тон голоса, примеры идеальных результатов. После создания навыка в Claude, тестируйте его до изнеможения, требуя от ИИ улучшений, пока результат не будет соответствовать вашим стандартам «А+». Не забывайте регулярно обновлять навыки и память ИИ.

    Можно ли автоматизировать работу AI-сотрудника по расписанию?

    Да, после того как навык отлажен, его можно запланировать для автономного выполнения. Используйте функции планирования в инструментах, таких как Claude Cowork, чтобы настроить день, время и частоту запуска навыка. Это позволяет автоматизировать рутинные задачи, такие как сбор данных, анализ конкурентов или генерация контента.

  • Полный цикл видеопродакшн: как ИИ-инструменты меняют создание контента к 2026 году

    Полный цикл видеопродакшн: как ИИ-инструменты меняют создание контента к 2026 году

    В сфере полного цикла производства коротких видео и комплексного продвижения, искусственный интеллект (ИИ) становится не просто помощником, а ключевым элементом, способным сэкономить время и ресурсы. Однако, чтобы получить реальную выгоду, важно выбрать подходящие инструменты. Мы рассмотрим 11 проверенных решений для создания текстов, изображений, видео и оптимизации рабочих процессов, а также их ценовую политику.

    Инструменты для создания контента на базе ИИ используют алгоритмы для генерации текстового, визуального, аудио- или видеоконтента на основе заданных запросов. Это позволяет командам создавать материалы быстрее и в больших объемах. Рынок генеративного ИИ стремительно растет, его объем к 2026 году прогнозируется на уровне 394,66 миллиарда долларов, а контент, управляемый ИИ, станет одним из определяющих трендов в социальных сетях.

    Если раньше ИИ в основном генерировал тексты, то к 2026 году большинство инструментов стали мультимодальными и ориентированными на рабочий процесс. Они умеют создавать черновики, разрабатывать дизайн, редактировать видео и интегрироваться в существующие системы. Эти решения можно разделить на пять категорий:

    • Написание текстов и копирайтинг
    • Генерация изображений
    • Видео и аудио
    • Презентации и дизайн
    • Платформы для управления рабочими процессами

    Среди известных примеров — ChatGPT, Midjourney, Jasper, Canva и ИИ-инструменты Hootsuite, которые теперь являются частью Perch в Hootsuite Social OS.

    Зачем бизнесу ИИ в производстве контента?

    ИИ-инструменты помогают маркетологам создавать, оптимизировать и масштабировать контент с меньшими трудозатратами. Они незаменимы для мозгового штурма, создания черновиков и выполнения повседневных задач. Рассмотрим четыре ключевых преимущества, которые стоит интегрировать в ваш рабочий процесс:

    Экономия времени: от рутины к стратегии

    Самое очевидное преимущество – это экономия времени. 51% контент-специалистов уже используют ИИ для ускорения производства. ИИ берет на себя мелкие, рутинные задачи, позволяя вашей команде сосредоточиться на стратегических целях. Например:

    «Я использую ИИ, чтобы сгруппировать твиты из статей блога моей компании, — делится Челси Хенсли, стратег по социальным сетям в Visme. — Для таких платформ, как X/Twitter или Threads, это крайне полезно для перепрофилирования уже написанного (и одобренного нашей командой!) контента в короткие твиты и ветки».

    Форматирование — еще один простой выигрыш. «Я могу ввести свой существующий контент или идеи и попросить ИИ оформить их в маркированный список или даже аккуратную таблицу, что самостоятельно заняло бы часы», — говорит Хенсли. «Форматирование — отличный способ для SMM-специалиста использовать ИИ».

    Генерация идей: прорыв творческого ступора

    Даже лучшие специалисты по мозговому штурму иногда сталкиваются с тупиком. ИИ может запустить процесс, чтобы ваша команда не замедлялась. Вы по-прежнему привносите стратегию и креативность, но ИИ дает отправную точку, генерируя запросы, ракурсы или идеи постов, которые вы можете доработать. Иногда достаточно первой порции предложений, чтобы зажечь идею, до которой вы иначе не дошли бы.

    Масштабирование контента: больше охвата с меньшими усилиями

    ИИ помогает командам производить больше контента без значительного увеличения рабочей нагрузки. Вместо того чтобы каждый раз начинать с нуля, маркетологи могут репурпоузить существующий контент в несколько форматов. Одна статья в блоге может быстро превратиться в ветку X или сценарий видео для Snapchat.

    Для крупных компаний это открывает возможности для выхода на новые рынки. ИИ-инструменты могут переводить контент за считанные минуты, упрощая адаптацию кампаний для разных языков и регионов без отдельного производственного цикла для каждого из них. Малые команды ощущают это не меньше.

    Полный цикл видеопродакшн: как ИИ-инструменты меняют создание контента к 2026 году — illustration 2

    На вопрос о том, как ИИ помогает ей делать больше, будучи «командой из одного человека», Хенсли отвечает: «ЭТО правильный вопрос. Поскольку многие менеджеры по социальным сетям работают в одиночку, наличие ИИ для помощи в создании черновиков и перепрофилировании контента крайне важно… С помощью ИИ я могу превращать утомительные, отнимающие много времени задачи в быстрые решения».

    Оптимизация для платформ: улучшение видимости

    Подобно Google и другим поисковым системам, социальные платформы имеют свои правила SEO. Если вы только учитесь оптимизировать контент, ИИ-инструменты могут помочь. Они предлагают ключевые слова, хэштеги и структуры подписей, которые улучшают отображение вашего контента в лентах и результатах поиска. Результат — посты, которые легче найти нужным людям.

    Инструменты ИИ для создания контента: детальный обзор

    Лучшие ИИ-инструменты для создания контента помогают специалистам по социальным сетям проводить мозговые штурмы, генерировать тексты, разрабатывать визуальные материалы и редактировать видео за считанные минуты. Мы сгруппировали их по категориям, чтобы вы могли перейти к той, которая соответствует вашим потребностям.

    ИИ для написания текстов и копирайтинга

    Эти инструменты справляются с написанием черновиков, редактированием, перепрофилированием и поддержанием тона бренда. Они являются основой большинства рабочих процессов по созданию контента.

    Hootsuite: ИИ-помощник для социальных сетей

    • Особенности: ИИ-возможности Hootsuite теперь интегрированы в Perch — приложение для контента, планирования и публикации в Hootsuite Social OS. Вы вводите запрос, и он превращает его в подписи для социальных сетей, идеи постов и варианты контента, которые можно запланировать, не покидая платформу. От обычных чат-ботов его отличает контекст: ИИ обучен на базе методики Hootsuite по работе с социальными сетями, что сочетает мощную языковую модель с формулами контента, основанными на более чем десятилетнем опыте социального маркетинга.
    • Лучше всего подходит для: Команд, которым нужна замена SMM-команды или аутсорсинг контента для соцсетей, а также связь ИИ-создания контента с планированием, публикацией, аналитикой и утверждениями в едином окне.
    • Ограничения: Создан специально для социального контента, поэтому не подходит для создания длинных статей в блогах или технической документации.
    • Цены: Standard — 99 $/пользователь/месяц, Advanced — 249 $/пользователь/месяц. Enterprise — индивидуальная цена. Доступна бесплатная пробная версия.

    ChatGPT: универсальный помощник

    • Особенности: Может создавать контент в человеческом стиле, включая посты в социальных сетях, статьи в блогах, планы и сценарии. Последние модели также генерируют изображения и поддерживают пользовательские GPT, что позволяет командам создавать версии, настроенные на контекст их бренда.
    • Лучше всего подходит для: Общего написания черновиков, мозгового штурма и поддержки исследований.
    • Ограничения: Полные черновики с нуля часто звучат обобщенно, а фактические или исторические данные всегда требуют проверки по первоисточникам.
    • Цены: Есть бесплатный уровень. Plus — 20 $/месяц, Business — 20 $/пользователь/месяц (при годовой оплате).

    Claude: для работы с большими документами

    • Особенности: Помогает генерировать идеи и создавать контент с помощью разговорных запросов. Работает на системе Constitutional AI, разработанной для обеспечения более безопасных и надежных ответов.
    • Лучше всего подходит для: Работы с длинными документами, синтеза исследований и технического контента.
    • Ограничения: Не предназначен для сквозного производства контента, и резюме все еще нуждаются в человеческой проверке перед публикацией.
    • Цены: Есть бесплатный уровень. Pro — 20 $/месяц, Team — 25 $/пользователь/месяц (при годовой оплате).

    Jasper: для согласованного тона бренда

    • Особенности: Специализируется на контенте для статей, социальных сетей, сценариев и многого другого. Расширился до генерации изображений. Отличается фокусом на тоне: платформа может генерировать или переписывать контент, соответствующий голосу вашего бренда.
    • Лучше всего подходит для: Маркетинговых команд, которым нужен согласованный тон бренда при большом объеме контента.
    • Ограничения: Важный или основополагающий контент лучше доверять людям. Для коммерческих материалов, целевых страниц или крупных кампаний ИИ-черновики — это лишь отправная точка.
    • Цены: Creator от 39 $/месяц (при годовой оплате). Доступны уровни Pro и Business, есть бесплатная пробная версия.

    Copy.ai: для продаж и маркетинга

    • Особенности: Помогает маркетинговым и торговым командам создавать контент и быстрее продвигаться по рабочему процессу выхода на рынок. Позволяет исследовать аккаунты, генерировать сообщения для охвата и анализировать данные о продажах.
    • Лучше всего подходит для: Команд, связывающих производство контента с рабочими процессами продаж.
    • Ограничения: Ориентирован на продажи и GTM-процессы, а не на контент для социальных сетей, поэтому плохо подходит в качестве основного инструмента для соцсетей.
    • Цены: Chat от 29 $/месяц (24 $/месяц при годовой оплате). Доступны уровни Growth, Expansion, Scale и Enterprise.

    ИИ для генерации изображений

    Эти инструменты работают с визуальными материалами, от стилизованного концепт-арта до готовых шаблонов.

    Midjourney: для стилизованных визуальных эффектов

    • Особенности: Приложение для генерации изображений на базе ИИ, известное своим уникальным визуальным стилем. Начиналось как бот Discord, теперь работает и в веб-приложении.
    • Лучше всего подходит для: Стилизованных, художественно оформленных визуальных эффектов для социальных сетей и концепций кампаний.
    • Ограничения: Подписка окупается только при постоянном спросе на ИИ-графику, а фотореалистичные результаты все еще требуют значительной работы с запросами.
    • Цены: Только платная подписка (Basic, Standard, Pro и Mega). Цены не публикуются на главной странице, проверяйте на странице цен. Нет бесплатного плана.

    Canva: для быстрого брендированного дизайна

    • Особенности: Платформа графического дизайна с шаблонами и ИИ-инструментами. Удобна для создания контента для социальных сетей, так как все материалы автоматически форматируются под нужную платформу и интегрируются с Hootsuite. Функции ИИ находятся под «Magic Design».
    • Лучше всего подходит для: Быстрых, брендированных визуальных материалов, создаваемых недизайнерами.
    • Ограничения: Не заменяет создание айдентики бренда с нуля, что по-прежнему требует работы профессиональных дизайнеров.
    • Цены: Доступен бесплатный план. Canva Pro — платный уровень, выше — Teams и Enterprise. Цены зависят от региона и цикла оплаты.

    ИИ для видео и аудио

    Видео остается самым ресурсоемким форматом в социальных сетях. Эти два инструмента значительно сокращают время производства.

    Descript: для редактирования длинных видео

    • Особенности: Инструмент для редактирования аудио и видео на базе ИИ. Самая полезная функция — редактирование на основе стенограммы. Вы редактируете стенограмму, удаляя слова-паразиты, сокращая разделы или вырезая целые клипы, и видео обновляется соответствующим образом.
    • Лучше всего подходит для: Превращения длинных подкастов или видеозаписей в готовые для социальных сетей клипы.
    • Ограничения: Редактирует существующие кадры. Вам все равно нужно что-то записать для начала.
    • Цены: Доступен бесплатный план. Hobbyist от 24 $/месяц (16 $/месяц при годовой оплате). Выше — Creator и Business.

    InVideo: для создания коротких видео из текста

    • Особенности: Инструмент для создания коротких видео на базе ИИ из текстовых запросов. Полезен для небольших команд без времени или ресурсов для полноценного видеопроизводства.
    • Лучше всего подходит для: Быстрого создания видеоконтента без съемок и монтажа.
    • Ограничения: Не подходит для длинных или очень подробных информационных видео, и сгенерированные видео обычно требуют ручной корректировки для соответствия тону бренда и сообщениям.
    • Цены: Доступен бесплатный план с водяными знаками. Есть платные планы (проверяйте у поставщика актуальные тарифы и названия планов).

    ИИ для презентаций и дизайна

    Составление отчетов и презентаций занимает значительную часть недели маркетолога. Beautiful.ai помогает создавать отполированные слайды быстро.

    Beautiful.ai: для создания презентаций

    • Особенности: Инструмент для презентаций на базе ИИ, который помогает быстро создавать отполированные слайды. Это охватывает значительную часть задач специалиста по социальным сетям: составление отчетов для заинтересованных сторон, презентация идей кампаний или создание слайдов для онлайн-стратегии.
    • Лучше всего подходит для: Маркетинговых слайд-шоу, отчетов по социальным сетям и быстрых презентаций.
    • Ограничения: Менее подходит для глубоких, исследовательских презентаций, требующих индивидуальных макетов.
    • Цены: Доступны уровни Pro, Team и Enterprise, есть бесплатная пробная версия.

    Бесплатные ИИ-инструменты для контента от Hootsuite

    Не каждая задача оправдывает подписку. Hootsuite предлагает бесплатные ИИ-инструменты для создания контента, которые можно использовать прямо сейчас, без регистрации. Вот три из них, которые стоит сохранить в закладках.

    • Генератор подписей: Не так продвинут, как инструменты в Perch, но, в отличие от общего чат-бота, создан специально для социальных сетей. Создает подписи, адаптированные к выбранной платформе, и поддерживает пять языков.
    • Генератор хэштегов: Как и генератор подписей, адаптирует свои предложения к выбранной платформе (Instagram, Facebook, TikTok, LinkedIn, Pinterest и X).
    • Генератор описаний видео на YouTube: Пишет полностью оптимизированное описание, помогая охватить целевую аудиторию с нужными ключевыми словами и привлечь трафик через призывы к действию.

    Hootsuite также предлагает ряд других бесплатных генераторов, каждый со своим бесплатным планом и без необходимости регистрации: Генератор идей для постов в Instagram, Генератор идей для постов в TikTok, Генератор идей для постов в Facebook, Генератор идей для постов в LinkedIn.

    Ограничения ИИ в создании контента: что нужно знать

    Основное ограничение ИИ в создании контента заключается в том, что эти инструменты работают с существующей информацией. Это означает, что они не могут надежно производить актуальные исследования, оригинальные идеи или подлинные творческие суждения. Знание границ ИИ делает его полезным, а не рискованным. Вот пять ограничений, которые следует учитывать:

    1. Отсутствие актуальных исследований: ИИ не всегда может предоставить новейшие данные.
    2. Нехватка экспертных мнений: ИИ не является экспертом и не может предложить личные инсайты.
    3. Ограниченное понимание текущих трендов: ИИ может отставать от самых свежих тенденций и демографических данных.
    4. Отсутствие свежих кейсов: ИИ не всегда способен предоставить актуальные отраслевые примеры.
    5. Недостаток кре
  • Упоминание бренда в ChatGPT важнее ссылки: 92,8% диалогов без клика

    Упоминание бренда в ChatGPT важнее ссылки: 92,8% диалогов без клика

    92,8% диалогов в ChatGPT заканчиваются без перехода на сайт — это данные Profound, которые Кевин Индиг разбирал в дайджесте 21 июля. Замер на живом трафике реального продукта, цифре можно верить. Всё продвижение в поиске держалось на одной сделке: ты попадаешь в верх выдачи, человек переходит по ссылке на сайт, а превратить этот визит в заявку — уже твоя забота. Ссылка была точкой, где бизнес впервые касается клиента. В ответе нейросети эта сделка ломается на первом же шаге: перехода чаще всего просто нет.

    Почему 92,8% диалогов в ChatGPT кончаются без перехода на сайт

    Я несколько месяцев измеряю, как ChatGPT, Perplexity, Алиса AQI и GigaChat называют бренды в своих ответах: прогоняю контрольные промпты и смотрю, кого модель упомянула, а кого — нет. За этими прогонами всплыла цифра, которая ломает привычную логику SEO, — и заставила меня поменять то, что я вообще отслеживаю у клиентов. Разбираю по порядку.

    Три недели назад мы прогоняли через ChatGPT промпты одного клиента из ниши доставки еды. Обычная рутина: вбиваешь вопрос вроде «какой сервис доставки выбрать в Москве», смотришь ответ. У клиента к тому моменту было куда больше ссылок с чужих сайтов, чем у ближайшего конкурента. В Ahrefs — сервисе, который считает ссылочный вес сайта, — это видно сразу: и общая оценка авторитетности выше, и разных сайтов, которые на него ссылаются, в полтора раза больше. ChatGPT конкурента назвал. Клиента — нет. Не упомянул вообще, ни разу за двадцать промптов.

    Я перепроверил три раза, менял формулировки вопроса, дату диалога, регион. Результат тот же. Полтора часа я честно не понимал, в чём дело. Двадцать лет продвижения сайтов приучили к простому правилу: чем больше на тебя ссылаются, тем выше ты в результатах Google и Яндекса, а значит — тем охотнее тебя должны называть и нейросети. Здесь правило не сработало. Только тут выдачи в привычном смысле не было. Была модель, которая сама решала, кого назвать по имени, а кого — нет. И решала она это не по счётчику ссылок.

    Упоминание бренда нельзя купить ссылками — оно копится как репутация

    При этом сам ИИ-трафик по объёму крошечный — Ahrefs передаёт, что на ChatGPT приходится около 0,19% всех переходов по ссылкам в интернете, против 42% у Google. Смешно мало, если сравнивать в лоб. Но вот что интереснее: те немногие, кто всё же кликает из ChatGPT, конвертируются на порядок охотнее — конверсия около 7,1%, а сам визит оценивается в 4,4 раза ценнее обычного. Меньше людей доходит до сайта, но те, кто дошёл, — пришли готовыми сделать покупку или любое другое целевое действие.

    Упоминание бренда в ChatGPT важнее ссылки: 92,8% диалогов без клика

    И тут важный разворот. Если решение принимается ДО клика, внутри самого ответа модели, то бороться нужно не за клик. Нужно бороться за то, как тебя назовут в тот момент, когда клика ещё не случилось и, скорее всего, не случится вовсе. Упоминание в ответе ChatGPT устроено не так, как место в поисковой выдаче. Место можно выбить работой над сайтом — ссылками, скоростью загрузки, технической чисткой. Упоминание так не покупается. Модель собирает его из двух источников: из текстов, на которых её обучали, и из страниц, которые она подтягивает прямо во время ответа. И решает не число ссылок, а то, как о бренде вообще пишут — в обзорах, на форумах, в отраслевых статьях, в сравнениях.

    Продвижение в поиске училось занимать верхние места, потому что место вело к переходу на сайт. Продвижение в ответах нейросетей живёт иначе: бороться приходится за само упоминание, ведь перехода может не случиться вовсе, а решение человек всё равно примет — по тому, как модель назвала бренд. Ссылка — разовый актив. Она работает, пока страница держится в выдаче, пока сайт жив, пока алгоритм её ценит. Упоминание накапливается по-другому: это репутация, которая уже осела в текстах, на которых модель обучалась и которые она читает сейчас. Убрать одну статью — упоминание никуда не денется, оно размазано по десяткам источников.

    Здесь и была моя ошибка с тем клиентом по доставке еды. Ссылочный профиль у него был сильный, но почти весь — от агрегаторов и каталогов, где бренд просто перечислен в списке. У конкурента ссылок было меньше, зато были три развёрнутых редакционных обзора с описанием, чем сервис отличается от других. Модель обучалась в том числе и на них. Она не считала ссылки — она читала контекст. Первое место в Google, кстати, вообще не гарантирует упоминание в ChatGPT. Мы проверяли это на нескольких клиентах отдельно: у поиска и у нейросети разные механики отбора, и первое место в обычной выдаче само по себе не превращается в строчку внутри ответа модели.

    Где ссылка ещё приводит клиента, а где вопрос закрывается прямо в ответе

    Ссылка не умерла целиком — важно это не путать. В обычном Google 68% поисков в США к началу 2026 года тоже заканчиваются без клика, это данные SparkToro со ссылкой на Search Engine Land. Ответ без перехода на сайт пришёл и в старый добрый поиск, просто там его было видно раньше — через блоки с готовым ответом, карточки-справки и прямые ответы наверху выдачи.

    Ссылка ещё работает там, где решение принимается ПОСЛЕ первого касания: сравнение цен, чтение отзывов, техническая документация, всё, что требует перехода по деталям, которых в кратком ответе модели просто не помещается. Она работает в нишах с длинным циклом принятия решения — там человек всё равно дойдёт до сайта, просто позже. Ссылка не работает там, где вопрос закрывается одной фразой в ответе. «Какой сервис доставки выбрать» — закрывается фразой. «Сколько стоит доставка от конкретного ресторана в конкретном районе завтра вечером» — не закрывается, там нужен переход. Один и тот же бизнес живёт по обе стороны этой границы — всё решает, какой именно запрос задал пользователь.

    Упоминание бренда в ChatGPT важнее ссылки: 92,8% диалогов без клика

    Что я теперь замеряю у клиентов вместо позиций в поиске

    Я перестал смотреть только на позиции в выдаче и добавил отдельный замер: как часто и в каком контексте бренд клиента называют модели напрямую, без клика, без перехода. Прогоняем контрольные промпты — реальные вопросы аудитории — через ChatGPT, Perplexity, Алису AI и GigaChat, смотрим, называет ли модель бренд, в каком порядке относительно конкурентов, с какой формулировкой. ChatGPT тут не один такой. Perplexity строит ответ почти целиком из процитированных источников и показывает их списком — модель охотно берёт из статей на сторонних площадках. Алиса AI подмешивает свежую выдачу Яндекса, GigaChat отвечает по-своему. Бренд, который звучит в одной модели, в другой может молчать — поэтому одним ChatGPT замер не закрывается.

    Из этого вышли три вещи, которые я теперь советую отслеживать любому маркетологу:

    • Доля упоминаний среди топ-конкурентов по своим же ключевым вопросам: конкретный процент по конкретному набору промптов, без общих рейтингов.
    • Тональность формулировки: модель может назвать бренд нейтрально, а может добавить оценочное слово вроде «проверенный» или «дорогой» — это влияет на выбор сильнее самого факта упоминания.
    • Источники, из которых модель, судя по всему, черпает эту формулировку: часто это одна-две статьи — их и стоит усилить в первую очередь, вместо того чтобы размазывать бюджет по десяткам площадок.

    С тем клиентом по доставке еды мы в итоге не гнались за новыми ссылками. Мы написали несколько развёрнутых материалов о продукте на площадках, которые модель явно читает и цитирует, — и через полтора месяца упоминание появилось, видимость в ответах ИИ выросла. У клиента было больше ссылок, а ChatGPT назвал конкурента. Теперь мы знаем, почему.

    Часто задаваемые вопросы

    Как измерить упоминания бренда в ChatGPT?

    Прогоняйте контрольные промпты — реальные вопросы аудитории — через ChatGPT, Perplexity, Алису AI и GigaChat. Считайте долю упоминаний среди топ-конкурентов, фиксируйте тональность и источники, из которых модель берёт информацию.

    Упоминание бренда в ChatGPT важнее ссылки: 92,8% диалогов без клика

    Можно ли купить упоминание в нейросетях ссылками?

    Нет. Ссылки работают в классическом поиске, но нейросети не считают их напрямую. Упоминание зависит от того, как о бренде пишут в обзорах, статьях, на форумах — это репутация, которая накапливается в текстах, на которых обучается модель.

    Что делать, если бренд не упоминается в ChatGPT?

    Найдите площадки, которые модель цитирует чаще всего, и разместите там развёрнутые материалы о продукте. Усильте редакционные обзоры, сравнения, экспертные статьи — они влияют на упоминания сильнее, чем ссылочная масса.

    Стоит ли отказываться от SEO в пользу нейросетей?

    Нет. Ссылки по-прежнему работают в нишах с длинным циклом принятия решения и для транзакционных запросов. Оптимальная стратегия — комбинировать классическое SEO с работой над упоминаниями в AI-ответах.

    Заключение

    Итог простой: 92,8% диалогов в ChatGPT заканчиваются без клика, но решение о выборе бренда уже принято. Ссылка — разовый актив, упоминание — накопительная репутация. Чтобы побеждать в AI-выдаче, перестаньте гнаться за ссылками и начните управлять тем, как о вас пишут в текстах, которые читают модели. Прогоняйте контрольные промпты, отслеживайте долю упоминаний и тональность — и вы увидите, где реально теряете клиентов. Начните с аудита своих упоминаний уже сегодня.