SEO-психолог - это вам не шутки. Не стоит вскрывать эту тему. Вы молодые, шутливые, вам все легко. Это не то. Это не санкции за ПФ и даже не слитые архивы Яндекса. Сюда лучше не лезть. Серьезно, любой из вас будет жалеть. Лучше закройте тему и забудьте что тут писалось. Я вполне понимаю что данным сообщением вызову дополнительный интерес, но хочу сразу предостеречь пытливых - стоп. Остальных просто не найдут.
Ilya Iserson
Вы знаете что такой аутстафф? А что такое "рабочие дома"? Скорее всего, слышали название, возможно - в негативной коннотации, но суть слабо представляете. В общем, дело такое: только в Москве и МО около 200к аутстафферов - они строят, метут, носят, убирают…
Во-первых, не лишним будет напомнить новым и старым подписчикам, про лучшее в Рунете интервью про рынок торговли людьми аутстаффа.
Во-вторых, для этого же клиента мы разработали уникальную фичу: модуль telegram_notification, который отслеживает заявки с сайта в Битриксе и автоматически пересылает их содержимое в Телеграм-чат менеджерам по продажам.
Все детали описаны тут:
https://vc.ru/marketing/1681415-kak-my-sekonomili-klientu-dengi-na-sms-rabochee-reshenie-dlya-otpravki-zayavok-iz-bitry-v-telegram
если вам тоже хочется получить все заявки из Битры в тг-чат - пишите в комментах, поможем.
Во-вторых, для этого же клиента мы разработали уникальную фичу: модуль telegram_notification, который отслеживает заявки с сайта в Битриксе и автоматически пересылает их содержимое в Телеграм-чат менеджерам по продажам.
Все детали описаны тут:
https://vc.ru/marketing/1681415-kak-my-sekonomili-klientu-dengi-na-sms-rabochee-reshenie-dlya-otpravki-zayavok-iz-bitry-v-telegram
если вам тоже хочется получить все заявки из Битры в тг-чат - пишите в комментах, поможем.
Отличная книга на вечер на 100 вечеров - "Добыча" Дэниела Ергина. На 100 - потому что в ней 900 страниц, пулитцеровская премия и вообще что то вроде повести временных лет про нефтепром.
Здесь есть алчность, инновации, технологии, война, логистика, Большая игра, экономика, есть непомерные амбиции и загубленные судьбы.
Однозначно must read.
Здесь есть алчность, инновации, технологии, война, логистика, Большая игра, экономика, есть непомерные амбиции и загубленные судьбы.
Однозначно must read.
Дух и буква закона
У юристов есть такое понятие - дух и буква закона. Буква - это как написали, а дух - это как в реальной жизни происходит. Понимание этого гэпа и умение действовать в серой зоне между духом и буквой зачастую является основой довольно крупных современных состояний.
Как это работает, мне лучше всего объяснили на соревнованиях по смешанным единоборствам, лет 15 назад. Мы возились с парнем в борьбе, позиция называется full guard, я был снизу, и так вышло, что противник схватил меня за палец и начал его выламывать, а судья этого не видел.
Варианта было два и решать надо было очень быстро.
а) сломанный палец, потом дисквалификация противника за запрещенный прием, я вроде как победил
б) палец на месте, но нужно было постучать по канвасу свободной рукой
Я, разумеется, выбрал вариант б и сдался, но урок выучил.
С тех пор, когда я общаюсь с юристами, меня в первую очередь интересует правоприменение, а не формальное толкование нормы.
P.S.: другое известное описание той же ситуации - "важно не как проголосовали, а как посчитали"
У юристов есть такое понятие - дух и буква закона. Буква - это как написали, а дух - это как в реальной жизни происходит. Понимание этого гэпа и умение действовать в серой зоне между духом и буквой зачастую является основой довольно крупных современных состояний.
Как это работает, мне лучше всего объяснили на соревнованиях по смешанным единоборствам, лет 15 назад. Мы возились с парнем в борьбе, позиция называется full guard, я был снизу, и так вышло, что противник схватил меня за палец и начал его выламывать, а судья этого не видел.
Варианта было два и решать надо было очень быстро.
а) сломанный палец, потом дисквалификация противника за запрещенный прием, я вроде как победил
б) палец на месте, но нужно было постучать по канвасу свободной рукой
Я, разумеется, выбрал вариант б и сдался, но урок выучил.
С тех пор, когда я общаюсь с юристами, меня в первую очередь интересует правоприменение, а не формальное толкование нормы.
P.S.: другое известное описание той же ситуации - "важно не как проголосовали, а как посчитали"
Жадность рождает бедность
Увидел тут пост у коллег в канале, с анонсом запуска агентской SEO партнерки.
Параметры выплат:
10% первый месяц
5% последующие
выплаты в течение полугода.
Аж целых три условия.
Позволю себе напомнить, что партнерка здорового человека состоит из одного условия:
20% выплаты в первый месяц и в течение всего срока жизни клиента.
Распространяется на все услуги: SEO, контекст, разработка, дизайн, ui/ux, редакция, таргет, посевы.
Моя почта в описании канала: вы знаете, что делать если хотите рекомендовать нас своим партнерам.
Увидел тут пост у коллег в канале, с анонсом запуска агентской SEO партнерки.
Параметры выплат:
10% первый месяц
5% последующие
выплаты в течение полугода.
Аж целых три условия.
Позволю себе напомнить, что партнерка здорового человека состоит из одного условия:
20% выплаты в первый месяц и в течение всего срока жизни клиента.
Распространяется на все услуги: SEO, контекст, разработка, дизайн, ui/ux, редакция, таргет, посевы.
Моя почта в описании канала: вы знаете, что делать если хотите рекомендовать нас своим партнерам.
Генерим тексты в DeepSeek и Qwen2.5: моя твоя не понимай? Часть I
ИИ-редакция moab генерит до тысячи единиц контента в месяц (можем и больше). Мы опытным путем вывели идеальное (на текущий момент) сочетание ChatGPT и Claude, но тут на арену ворвался DeepSeek, а за ним и Qwen2.5, и мы не могли не сравнить их с проверенными «старичками».
Что проверяли:
1. Генерация структуры текста.
2.1. Генерация короткого текста без стилистических и с минимальными техническими требованиями — посмотреть, как модель пишет сама по себе на своих масках без наших идей, как сделать текст более приятным.
2.2. Генерация лонгрида с техническими и стилистическими требованиями.
3. Фактчек.
Это разные задачи, и нейросети справляются с ними по-разному.
Промты во все ИИ шли без изменений, это не совсем корректно для нормальной работы. Промт для Клода похож, но не идентичен промту для ГПТ. Мы можем в каждом ИИ получить результат получше, если подольше с ним поработаем. Но для теста было важно задавать единые промты.
1️⃣ Структура текста
Сводная таблица итогов работы Claude, ChatGPT, DeepSeek, Qwen и ради курьеза — Яндекс GPT.
Собственно, Яндекс ГПТ хуже всех и справился. Структура скудная, логика изложения хромает, требования промта не отработаны, заложено много объема на водянистые блоки (введение и заключение).
ChatGPT, Qwen и DeepSeek пришли голова в голову, выдав очень похожие и вполне приемлемые структуры.
Claude был наиболее логичен с точки зрения пользы для читателя. Не разливал воду в начале текста, сразу перешел к делу. Даже в малополезном пункте «Уход за обоями» (кто ухаживает за обоями, признавайтесь) дал внятные рекомендации, о чем написать.
Сеошники могут радостно и уверенно юзать ChatGPT, Qwen и DeepSeek, редакторы голосуют за Claude.
2️⃣ Короткий текст
Сводная таблица результатов генерации Claude, ChatGPT, DeepSeek, Qwen и Яндекс GPT.
Формально по числовым метрикам оценки текста — в лидерах ChatGPT, но текст от Claude читается более плавно и связно. И он более четко отрабатывает запросы читателя. К примеру, все нейросети кроме Клода обязательно подливали водички в начале каждого блока.
ChatGPT, DeepSeek, Qwen: много обобщающих фраз, меньше конкретики, чем у Клода, стиль текста совсем сухой, бедная лексика, сплошные списки. Очень характерный блок заключения в текстах — только Клод был прост и конкретен.
Текст от Яндекс ГПТ рассмотрению не подлежит. Вода, требования промта не выполнены.
По отзыву стороннего независимого редактора, меньше всего редачить придется текст от Claude.
Поэтому мы его и юзаем постоянно для генерации.
Из курьезов:
Claude изобрел слово «пампование» (от английского pump — помпа).
DeepSeek не справился со склонением: «Например, если ваши ресницы тонкие и редкие, остановитесь на объёмной туше».
Продолжение — лонгриды и фактчекинг — https://www.group-telegram.com/ilyaiserson.com/292
ИИ-редакция moab генерит до тысячи единиц контента в месяц (можем и больше). Мы опытным путем вывели идеальное (на текущий момент) сочетание ChatGPT и Claude, но тут на арену ворвался DeepSeek, а за ним и Qwen2.5, и мы не могли не сравнить их с проверенными «старичками».
Что проверяли:
1. Генерация структуры текста.
2.1. Генерация короткого текста без стилистических и с минимальными техническими требованиями — посмотреть, как модель пишет сама по себе на своих масках без наших идей, как сделать текст более приятным.
2.2. Генерация лонгрида с техническими и стилистическими требованиями.
3. Фактчек.
Это разные задачи, и нейросети справляются с ними по-разному.
Промты во все ИИ шли без изменений, это не совсем корректно для нормальной работы. Промт для Клода похож, но не идентичен промту для ГПТ. Мы можем в каждом ИИ получить результат получше, если подольше с ним поработаем. Но для теста было важно задавать единые промты.
1️⃣ Структура текста
Сводная таблица итогов работы Claude, ChatGPT, DeepSeek, Qwen и ради курьеза — Яндекс GPT.
Собственно, Яндекс ГПТ хуже всех и справился. Структура скудная, логика изложения хромает, требования промта не отработаны, заложено много объема на водянистые блоки (введение и заключение).
ChatGPT, Qwen и DeepSeek пришли голова в голову, выдав очень похожие и вполне приемлемые структуры.
Claude был наиболее логичен с точки зрения пользы для читателя. Не разливал воду в начале текста, сразу перешел к делу. Даже в малополезном пункте «Уход за обоями» (кто ухаживает за обоями, признавайтесь) дал внятные рекомендации, о чем написать.
Сеошники могут радостно и уверенно юзать ChatGPT, Qwen и DeepSeek, редакторы голосуют за Claude.
2️⃣ Короткий текст
Сводная таблица результатов генерации Claude, ChatGPT, DeepSeek, Qwen и Яндекс GPT.
Формально по числовым метрикам оценки текста — в лидерах ChatGPT, но текст от Claude читается более плавно и связно. И он более четко отрабатывает запросы читателя. К примеру, все нейросети кроме Клода обязательно подливали водички в начале каждого блока.
ChatGPT, DeepSeek, Qwen: много обобщающих фраз, меньше конкретики, чем у Клода, стиль текста совсем сухой, бедная лексика, сплошные списки. Очень характерный блок заключения в текстах — только Клод был прост и конкретен.
Текст от Яндекс ГПТ рассмотрению не подлежит. Вода, требования промта не выполнены.
По отзыву стороннего независимого редактора, меньше всего редачить придется текст от Claude.
Поэтому мы его и юзаем постоянно для генерации.
Из курьезов:
Claude изобрел слово «пампование» (от английского pump — помпа).
DeepSeek не справился со склонением: «Например, если ваши ресницы тонкие и редкие, остановитесь на объёмной туше».
Продолжение — лонгриды и фактчекинг — https://www.group-telegram.com/ilyaiserson.com/292
Google Docs
Составление структуры текста: тест нейросетей
Составление структуры текста: тест нейросетей Промт: Помоги мне, пожалуйста, составить структуру для моей статьи на тему «Как клеить обои». Цель статьи – привести читателей из поисковых систем. Объем статьи – 15000 символов без учета пробелов. Структура должна…
Генерим тексты в DeepSeek и Qwen2.5: моя твоя не понимай? Часть II
Напомним: ИИ-редакция moab генерит до тысячи единиц контента в месяц (можем и больше). Сейчас мы работаем на связке ChatGPT-4o и Claude Sonnet 3.5 и довольны качеством текстов, но появились DeepSeek и Qwen, и мы решили протестировать их.
В первой части (https://www.group-telegram.com/ilyaiserson.com/291) мы сравнивали решения двух задач:
1. Генерация структуры текста.
2.1. Генерация короткого текста.
Перейдем к более сложному.
2.2. Генерация лонгрида с техническими и стилистическими требованиями.
Мы хотим получить: 100% уникальности по Content Watch, полное вхождение подсветки + LSI, до 3 по слову, по Релевантусу (он же ГАР) – минимальная ширина 60, минимальная глубина 40, соблюдение требований по длине текста, достоверности фактов.
Использовали наш рабочий промт для генерации лонгридов. В нем мы указали роль, целевую аудиторию, ключи, структуру текста. Выдали ряд правил — и для написания текста, и для стилистики. Чтобы ИИ было совсем хорошо работать вне зависимости от модели — показали образец хорошего текста для этого направления.
И да, Яндекс GPT сошел с дистанции на этапе короткого текста.
Что вышло в итоге:
Claude Sonnet 3.5: Как вырастить зеленый лук на подоконнике
Отличная живая лексика, читается легко, инструкции понятные и практичные. Лучший текст из всех. В сравнении с другими текстами советы более оригинальные и детальные. Например: «Важный момент: луковицу нужно зафиксировать так, чтобы она не падала в воду целиком. Для этого можно использовать зубочистки, воткнув их крест-накрест, или специальные держатели для луковиц. А ещё отлично работает способ с натянутой на банку марлей – луковица как раз удобно располагается в центре».
ChatGPT-4o: Как вырастить зеленый лук на подоконнике
Доля живости в тексте есть, но заметно меньше, чем у Клода. Есть стилистические косяки («Этот вариант больше подходит тем, кто хочет долгий и стабильный урожай» — пропущен глагол, например «иметь» или «снимать»). Предложил установить на подоконнике гидропонную установку.
DeepSeek: Как вырастить зеленый лук на подоконнике
Дубоватый текст, такой «подгон с биржи». Лексика выдерживается только местами, как будто он внезапно вспоминает про эту инструкцию. Советы выглядят рерайтом с рерайта, в итоге остаются вопросы, как сделать описанное.
Qwen2.5-Max: Как вырастить зеленый лук на подоконнике
Большие, на грани, абзацы. Нет списков, вообще ни одного. Вода, много воды. Повторы одних и тех же фраз и фактов. Лексика не соответствует запрошенной (мы просили использовать личные обращения, метафоры и риторические вопросы, ничего в тексте не нашлось). Изложение бессистемное.
Забавный момент:
В структуре есть вопрос «Как вырастить лук-севок». Клод понял это дословно — как выращивание лука из семян для посадки. Дипсик и ЧатГПТ интерпретировали как проращивание лука-севка на перо. То и другое допустимо. А вот Квен решил, что цель посадки лука-севка в том, чтобы эти луковицы начали формировать новые луковицы (как?!) которые уже можно будет высадить весной на грядки.
Параметры текстов в цифрах вы увидите на картинке.
Хотим отметить щедрость Qwen2.5Max — при запросе на 10к текста он разогнался буквально втрое (30к), налил воды и повторов. Конечно, это регулируется дополнительной настройкой промта, но в данном случае — перебор жесточайший.
Детектор ИИ
Мы использовали PR-CY. Проверяли все тексты и дополнительно подкинули задачку на проверку 100% ручных статей, созданных до засилья ИИ.
Результат: самый низкий процент «роботности» у текста за авторством Qwen (10%), следом идет Клод (14%), а самый высокий (наберите воздуха в грудь) – у человеческого текста (30%).
Продолжение — в фактчекинге вперед вырвалась темная лошадка — следует.
Напомним: ИИ-редакция moab генерит до тысячи единиц контента в месяц (можем и больше). Сейчас мы работаем на связке ChatGPT-4o и Claude Sonnet 3.5 и довольны качеством текстов, но появились DeepSeek и Qwen, и мы решили протестировать их.
В первой части (https://www.group-telegram.com/ilyaiserson.com/291) мы сравнивали решения двух задач:
1. Генерация структуры текста.
2.1. Генерация короткого текста.
Перейдем к более сложному.
2.2. Генерация лонгрида с техническими и стилистическими требованиями.
Мы хотим получить: 100% уникальности по Content Watch, полное вхождение подсветки + LSI, до 3 по слову, по Релевантусу (он же ГАР) – минимальная ширина 60, минимальная глубина 40, соблюдение требований по длине текста, достоверности фактов.
Использовали наш рабочий промт для генерации лонгридов. В нем мы указали роль, целевую аудиторию, ключи, структуру текста. Выдали ряд правил — и для написания текста, и для стилистики. Чтобы ИИ было совсем хорошо работать вне зависимости от модели — показали образец хорошего текста для этого направления.
И да, Яндекс GPT сошел с дистанции на этапе короткого текста.
Что вышло в итоге:
Claude Sonnet 3.5: Как вырастить зеленый лук на подоконнике
Отличная живая лексика, читается легко, инструкции понятные и практичные. Лучший текст из всех. В сравнении с другими текстами советы более оригинальные и детальные. Например: «Важный момент: луковицу нужно зафиксировать так, чтобы она не падала в воду целиком. Для этого можно использовать зубочистки, воткнув их крест-накрест, или специальные держатели для луковиц. А ещё отлично работает способ с натянутой на банку марлей – луковица как раз удобно располагается в центре».
ChatGPT-4o: Как вырастить зеленый лук на подоконнике
Доля живости в тексте есть, но заметно меньше, чем у Клода. Есть стилистические косяки («Этот вариант больше подходит тем, кто хочет долгий и стабильный урожай» — пропущен глагол, например «иметь» или «снимать»). Предложил установить на подоконнике гидропонную установку.
DeepSeek: Как вырастить зеленый лук на подоконнике
Дубоватый текст, такой «подгон с биржи». Лексика выдерживается только местами, как будто он внезапно вспоминает про эту инструкцию. Советы выглядят рерайтом с рерайта, в итоге остаются вопросы, как сделать описанное.
Qwen2.5-Max: Как вырастить зеленый лук на подоконнике
Большие, на грани, абзацы. Нет списков, вообще ни одного. Вода, много воды. Повторы одних и тех же фраз и фактов. Лексика не соответствует запрошенной (мы просили использовать личные обращения, метафоры и риторические вопросы, ничего в тексте не нашлось). Изложение бессистемное.
Забавный момент:
В структуре есть вопрос «Как вырастить лук-севок». Клод понял это дословно — как выращивание лука из семян для посадки. Дипсик и ЧатГПТ интерпретировали как проращивание лука-севка на перо. То и другое допустимо. А вот Квен решил, что цель посадки лука-севка в том, чтобы эти луковицы начали формировать новые луковицы (как?!) которые уже можно будет высадить весной на грядки.
Параметры текстов в цифрах вы увидите на картинке.
Хотим отметить щедрость Qwen2.5Max — при запросе на 10к текста он разогнался буквально втрое (30к), налил воды и повторов. Конечно, это регулируется дополнительной настройкой промта, но в данном случае — перебор жесточайший.
Детектор ИИ
Мы использовали PR-CY. Проверяли все тексты и дополнительно подкинули задачку на проверку 100% ручных статей, созданных до засилья ИИ.
Результат: самый низкий процент «роботности» у текста за авторством Qwen (10%), следом идет Клод (14%), а самый высокий (наберите воздуха в грудь) – у человеческого текста (30%).
Продолжение — в фактчекинге вперед вырвалась темная лошадка — следует.
Генерим тексты в DeepSeek и Qwen2.5: моя твоя не понимай? Часть III и последняя
Напомним: ИИ-редакция moab генерит до тысячи единиц контента в месяц (можем и больше). Сейчас мы работаем на связке ChatGPT-4o и Claude Sonnet 3.5 и довольны качеством текстов, но появились DeepSeek и Qwen, и мы решили протестировать их.
В первой части (https://www.group-telegram.com/ilyaiserson.com/291) мы сравнивали решения двух задач:
1. Генерация структуры текста.
2. Генерация короткого текста.
Во второй генерили лонгрид с техническими и стилистическими требованиями (https://www.group-telegram.com/ilyaiserson.com/292).
Остался ФАКТЧЕКИНГ.
Как все мы знаем, ИИшка врёт и не краснеет. Пойманная за руку — извиняется и безмятежно врёт снова.
Но что толку от извинений. Например, вы сгенерили сотни биографий разных селебрити, опубликовали их. И они дружно грозят вам судом за неточные данные. Кого-то отправили на Евровидение задним числом, кому-то возраст указали настоящий, кто-то никогда не пел у Бари Алибасова… Давайте извинимся? Не прокатит.
Как избежать правдоподобного вранья, если вы делаете действительно много нейроконтента? Делать фактчек. У нас в ИИ-редакции одна нейросеть проверяет другую. И это помимо вычитки человеческим редактором.
Для фактчека мы взяли всех наших участников забега и добавили еще один конкурентный ИИ — Gemini 2.0 Flash Experimental от Google, результаты сопоставимы с платной Gemini Advanced.
На тест отправляли текст, который априори содержит 1 грубую ошибку и около 7 неточностей.
➡️ Все ИИ обнаружили грубую ошибку, но все недочеты совершенно корректно высчитал только Gemini.
➡️ Все, прям как настоящий редактор, придирались к субъективным оценкам и необоснованным заявлениям.
➡️ Gemini, Qwen и DeepSeek приложили ссылки на источники.
🤪 Qwen проявил себя как истинная нейросеть: придумал новый факт и «подтвердил» его (битой) ссылкой на источник. Речь о названии первого альбома Мота — он называется «Remote», а не «Remote Control», как утверждает Квен, вот пруф.
Исходный текст и результаты проверок (цветом в оригинале помечены ошибки и недочеты).
Теперь вы тоже знакомы с биографией рэпера, поздравляем!
Напомним: ИИ-редакция moab генерит до тысячи единиц контента в месяц (можем и больше). Сейчас мы работаем на связке ChatGPT-4o и Claude Sonnet 3.5 и довольны качеством текстов, но появились DeepSeek и Qwen, и мы решили протестировать их.
В первой части (https://www.group-telegram.com/ilyaiserson.com/291) мы сравнивали решения двух задач:
1. Генерация структуры текста.
2. Генерация короткого текста.
Во второй генерили лонгрид с техническими и стилистическими требованиями (https://www.group-telegram.com/ilyaiserson.com/292).
Остался ФАКТЧЕКИНГ.
Как все мы знаем, ИИшка врёт и не краснеет. Пойманная за руку — извиняется и безмятежно врёт снова.
Но что толку от извинений. Например, вы сгенерили сотни биографий разных селебрити, опубликовали их. И они дружно грозят вам судом за неточные данные. Кого-то отправили на Евровидение задним числом, кому-то возраст указали настоящий, кто-то никогда не пел у Бари Алибасова… Давайте извинимся? Не прокатит.
Как избежать правдоподобного вранья, если вы делаете действительно много нейроконтента? Делать фактчек. У нас в ИИ-редакции одна нейросеть проверяет другую. И это помимо вычитки человеческим редактором.
Для фактчека мы взяли всех наших участников забега и добавили еще один конкурентный ИИ — Gemini 2.0 Flash Experimental от Google, результаты сопоставимы с платной Gemini Advanced.
На тест отправляли текст, который априори содержит 1 грубую ошибку и около 7 неточностей.
➡️ Все ИИ обнаружили грубую ошибку, но все недочеты совершенно корректно высчитал только Gemini.
➡️ Все, прям как настоящий редактор, придирались к субъективным оценкам и необоснованным заявлениям.
➡️ Gemini, Qwen и DeepSeek приложили ссылки на источники.
🤪 Qwen проявил себя как истинная нейросеть: придумал новый факт и «подтвердил» его (битой) ссылкой на источник. Речь о названии первого альбома Мота — он называется «Remote», а не «Remote Control», как утверждает Квен, вот пруф.
Исходный текст и результаты проверок (цветом в оригинале помечены ошибки и недочеты).
Теперь вы тоже знакомы с биографией рэпера, поздравляем!
Тендеры на SEO в ecom
Заказчик: мы не скажем вам бюджет, не дадим Метрику, Вебмастер и Консоль, не скажем наших целей на этот год и требуемый состав команды. Имеющиеся на сайте проблемы и стопперы на стороне разработки также засекречены.
Чтобы принять участие в нашем тендере, составьте план работ и смету завтра до 14.00. Также нужен прогноз трафика на год с разбивкой на конкретные внедрения.
Мы: ...
Заказчик: мы не скажем вам бюджет, не дадим Метрику, Вебмастер и Консоль, не скажем наших целей на этот год и требуемый состав команды. Имеющиеся на сайте проблемы и стопперы на стороне разработки также засекречены.
Чтобы принять участие в нашем тендере, составьте план работ и смету завтра до 14.00. Также нужен прогноз трафика на год с разбивкой на конкретные внедрения.
Мы: ...
Сразу пачкой январские отзывы - месяц короткий, а накидали немало.
→ отзыв от chay.info, контекст в сложной нише (сложная, потому что товар не очень маржинальный, а пейд сейчас дорогой)
→ отзыв от avtor24.ru за работы по SERM
→ отзыв dyson-official.ru - SEO, контекст, разработка, UI/UX
Вообще, отзывы и референс - это, наверное, самое главное в агентском бизнесе. Говоря простым языком, работает это так: "меня все знают и я всех знаю".
Если очень утрированно объяснять, то дело вот в чем. В российском екоме может 1000, может 2000 лпр. Пусть даже их 3 или 5 тысяч, неважно.
В реально крупных проектах их, я думаю, 500-700 человек на всю страну.
Мы приходим на пресейл или тендер в крупный проект и сразу присылаем огромный файл с референсом: там проекты, с которыми мы работали, отзывы, кейсы, результаты - и самое главное - контакты ответственных.
Список большой - целая портянка.
Маркдир его открывает - и видит, что там несколько десятков проектов, все из топ100. А из этих десятков - трое, четверо, пятеро или больше - это его братаны, с кем он и пиво пил, и в бане парился.
Он не читает, что там в отзывах написано, все понимают, что это неважно (вот тут я объясняю, почему)
Он просто звонит тем из этого огромного списка, кого знает лично и спрашивает:
- ты с исерсоном работал, они отвечают за слова, результат есть?
- отвечают, есть.
Все.
Вот так тендеры выигрываются на самом деле.
→ отзыв от chay.info, контекст в сложной нише (сложная, потому что товар не очень маржинальный, а пейд сейчас дорогой)
→ отзыв от avtor24.ru за работы по SERM
→ отзыв dyson-official.ru - SEO, контекст, разработка, UI/UX
Вообще, отзывы и референс - это, наверное, самое главное в агентском бизнесе. Говоря простым языком, работает это так: "меня все знают и я всех знаю".
Если очень утрированно объяснять, то дело вот в чем. В российском екоме может 1000, может 2000 лпр. Пусть даже их 3 или 5 тысяч, неважно.
В реально крупных проектах их, я думаю, 500-700 человек на всю страну.
Мы приходим на пресейл или тендер в крупный проект и сразу присылаем огромный файл с референсом: там проекты, с которыми мы работали, отзывы, кейсы, результаты - и самое главное - контакты ответственных.
Список большой - целая портянка.
Маркдир его открывает - и видит, что там несколько десятков проектов, все из топ100. А из этих десятков - трое, четверо, пятеро или больше - это его братаны, с кем он и пиво пил, и в бане парился.
Он не читает, что там в отзывах написано, все понимают, что это неважно (вот тут я объясняю, почему)
Он просто звонит тем из этого огромного списка, кого знает лично и спрашивает:
- ты с исерсоном работал, они отвечают за слова, результат есть?
- отвечают, есть.
Все.
Вот так тендеры выигрываются на самом деле.
MoabCloud
Отзыв_Унция.pdf
MoabCloud - Mother Of All Businesses
Директ, shut up & take my money
Выявили смешной баг в Директе. Смешной он тем, что Директ (да, да, этот пожиратель шекелей) не хочет давать нам поднимать цену клика.
В чем суть: клиент до 2024 года всегда показывался на 1-й позиции, это его принципиальное требование. В 2024 году средняя позиция показа упала до 2 (Рис. 1).
Тема у клиента специфичная и довольно узкая, спрос не такой большой и получать по 10 кликов в день — это норма. Выделяемый бюджет: 70 000₽ в неделю. Стратегия «Максимум кликов», РК на Поиске.
Вроде все понятно, конкурент просто вливает бабло — нужно повышать ставки. Ничто не предвещало полугодовую войну с поддержкой Директа.
Фатальный баг системы
Если коротко, у Директа выявился фатальный баг: на автостратегиях существует системный потолок ставки в 2542,37₽ (без НДС) (Рис. 2).
Сначала мы офигели. Потом перепроверили и начали танцы с бубном. Что пробовали сделать:
→ Ставили ограничение цены клика 3000/4000/5000₽. Реакции ноль.
→ Ставили повышающие корректировки на все, что можно, и на эксклюзивное размещение. Реакции ноль.
→ Попробовали перейти на «Оптимизацию конверсий», там потолок такой же (sic!).
→ Клонировали РК.
→ Переходили на другой аккаунт.
→ Переходили несколько раз на ручное управление, о чем быстро жалели (Рис.3). Там такой проблемы нет, но там системе пофиг на ваши ставки, она поставит свою в 3-4 раза выше и спишет дневной бюджет за 1 клик.
С каждым шагом становилось понятно, что это именно технический баг самого Директа.
Решили пробивать поддержку.
Каких только сказочных рекомендаций не наслушались за несколько месяцев:
→ Увеличьте недельный бюджет (когда РК только на половину вырабатывала от установленного недельного бюджета).
→ Уберите недельный бюджет.
→ Уберите дневное ограничение бюджета на аккаунте.
→ Перейдите на ручное управление.
→ Перейдите на РСЯ (лол, напомнило старый анекдот про женскую консультацию: "Ну а что вы хотите, вы же не рожали". Женщина рожает и приходит с новым ворохом проблем - "ну а что вы хотите после родов")
Попробовали чисто для порядка и это все (кроме ручного управления и перехода на РСЯ). Потолок не пошевелился ни на копейку.
Поддержка в итоге слилась, запросив в конце оценку своего поведения. Некоторые моменты общения: см. Чат 2 и Чат 3.
Воз, к слову, и ныне там, и "это печально", как в известном меме.
Выявили смешной баг в Директе. Смешной он тем, что Директ (да, да, этот пожиратель шекелей) не хочет давать нам поднимать цену клика.
В чем суть: клиент до 2024 года всегда показывался на 1-й позиции, это его принципиальное требование. В 2024 году средняя позиция показа упала до 2 (Рис. 1).
Тема у клиента специфичная и довольно узкая, спрос не такой большой и получать по 10 кликов в день — это норма. Выделяемый бюджет: 70 000₽ в неделю. Стратегия «Максимум кликов», РК на Поиске.
Вроде все понятно, конкурент просто вливает бабло — нужно повышать ставки. Ничто не предвещало полугодовую войну с поддержкой Директа.
Фатальный баг системы
Если коротко, у Директа выявился фатальный баг: на автостратегиях существует системный потолок ставки в 2542,37₽ (без НДС) (Рис. 2).
Сначала мы офигели. Потом перепроверили и начали танцы с бубном. Что пробовали сделать:
→ Ставили ограничение цены клика 3000/4000/5000₽. Реакции ноль.
→ Ставили повышающие корректировки на все, что можно, и на эксклюзивное размещение. Реакции ноль.
→ Попробовали перейти на «Оптимизацию конверсий», там потолок такой же (sic!).
→ Клонировали РК.
→ Переходили на другой аккаунт.
→ Переходили несколько раз на ручное управление, о чем быстро жалели (Рис.3). Там такой проблемы нет, но там системе пофиг на ваши ставки, она поставит свою в 3-4 раза выше и спишет дневной бюджет за 1 клик.
С каждым шагом становилось понятно, что это именно технический баг самого Директа.
Решили пробивать поддержку.
Каких только сказочных рекомендаций не наслушались за несколько месяцев:
→ Увеличьте недельный бюджет (когда РК только на половину вырабатывала от установленного недельного бюджета).
→ Уберите недельный бюджет.
→ Уберите дневное ограничение бюджета на аккаунте.
→ Перейдите на ручное управление.
→ Перейдите на РСЯ (лол, напомнило старый анекдот про женскую консультацию: "Ну а что вы хотите, вы же не рожали". Женщина рожает и приходит с новым ворохом проблем - "ну а что вы хотите после родов")
Попробовали чисто для порядка и это все (кроме ручного управления и перехода на РСЯ). Потолок не пошевелился ни на копейку.
Поддержка в итоге слилась, запросив в конце оценку своего поведения. Некоторые моменты общения: см. Чат 2 и Чат 3.
Воз, к слову, и ныне там, и "это печально", как в известном меме.
Для чего нужны нейротексты?
Раз уж мы мы заговорили о генерации текстов средствами ИИ, стоит сказать пару слов о применимости этого инструмента.
ИИ-тексты, по большому счету, это систематизация уже доступного в интернете знания.
Рейтинги, Как выбрать, Что делать, если, Отзывы, сервисные тексты для коммерческих страниц сайтов «для поисковых систем» и так далее.
Несмотря на прозаичность подобного описания, с точки зрения бизнеса, штука довольна интересная.
Во-первых, спрос на такие тексты существенный.
Во-вторых, сейчас не так много на рынке агентств, которые умеют в правильные промты, пост-редактуру и факт-чекинг: чаще всего генерацией занимаются сами SEO-специалисты, редакторские скиллы которых, при всем уважении, оставляют желать.
У нас это реализовано через 2 независимых редакции: редакция экспертных текстов и редакция нейротекстов. У них разные процессы, регламенты и KPI.
Сегодня расскажу немного о том, что делает нейроредакция, а чуть позже — поговорим об экспертных текстах.
Существует три больших направления:
1. Рерайт.
2. Генерация мелких текстов.
3. Генерация лонгридов.
🪴 Рерайт
На вход поступает референс по содержанию и стилистике, набор тем и список источников для рерайта. Задача заточена под наполнение сайтов тематическими справочными текстами.
1️⃣ Готовим промт под задачу.
Промт-инженер выполняет: глубокий анализ текста-референса, адаптацию результатов анализа для промта, тестирование, стабилизацию, корректировку промта, если есть дополнительные требования.
2️⃣ Готовим исходники.
Проводится либо парсинг большого массива, либо сбор урлов под задачу.
3️⃣ Генерим тексты.
Маршрут простой: суем исходник + промт в ИИ, получаем результат, проверяем на антиплагиате, чекаем живым редактором и оформляем на сдачу.
Пример 1, пример 2, пример 3
🍎 Генерация мелких текстов
1️⃣ Снова промт-инженер готовит шаблон промта с учетом всех требований.
2️⃣ Подготовка:
Подбор темы исходя из ключей и запросов (опционально, если ее нет).
Подготовка промта генерации с учетом ключевых слов.
Подготовка структуры текста для объема больше 3000 символов.
3️⃣ Генерация текста, проверка SEO-метрик, создание метатегов, вычитка, упаковка.
Пример 1, пример 2, пример 3
🏘 Генерация лонгридов
1️⃣ На подготовку связки промтов, их тестирование и стабилизацию промт-инженер тратит 10-12 часов.
2️⃣ Подготовка, тут используется различный инструментарий и ИИ:
Сбор подсветки.
(ИИ) Сбор слов, задающих тематику.
Сбор и (ИИ) анализ ТОПа выдачи.
(ИИ) Выяснение нужного объема текста.
Сбор LSI из ГАРа (он же Релевантус).
(ИИ) Составление развернутой структуры текста с комментариями для каждого раздела и указанным объемом каждого раздела.
(ИИ) Составление портрета ЦА.
(ИИ) Глубинная аналитика референсных текстов с составлением стилистических рекомендаций.
Оптимизация промта под специфические требования заказчика.
(ИИ) Сбор фактажа для статей (для специфичных тем типа биографий).
3️⃣ Генерация текста.
Доработка с т.з. оптимизации, ширины и глубины облака, уникальности.
Проверка по SEO-метрикам типа тошноты/процента по слову и так далее.
Вычитка живым редактором.
Опционально в сложных темах — фактчек нейросетью.
Упаковка под требования.
Пример 1, пример 2, пример 3
🔥 Основная рабочая лошадка для подготовки — ChatGPT-4o, для генерации — Claude Sonnet 3.5, в фактчекинге хорош Gemini 2.0 Flash.
Раз уж мы мы заговорили о генерации текстов средствами ИИ, стоит сказать пару слов о применимости этого инструмента.
ИИ-тексты, по большому счету, это систематизация уже доступного в интернете знания.
Рейтинги, Как выбрать, Что делать, если, Отзывы, сервисные тексты для коммерческих страниц сайтов «для поисковых систем» и так далее.
Несмотря на прозаичность подобного описания, с точки зрения бизнеса, штука довольна интересная.
Во-первых, спрос на такие тексты существенный.
Во-вторых, сейчас не так много на рынке агентств, которые умеют в правильные промты, пост-редактуру и факт-чекинг: чаще всего генерацией занимаются сами SEO-специалисты, редакторские скиллы которых, при всем уважении, оставляют желать.
У нас это реализовано через 2 независимых редакции: редакция экспертных текстов и редакция нейротекстов. У них разные процессы, регламенты и KPI.
Сегодня расскажу немного о том, что делает нейроредакция, а чуть позже — поговорим об экспертных текстах.
Существует три больших направления:
1. Рерайт.
2. Генерация мелких текстов.
3. Генерация лонгридов.
🪴 Рерайт
На вход поступает референс по содержанию и стилистике, набор тем и список источников для рерайта. Задача заточена под наполнение сайтов тематическими справочными текстами.
1️⃣ Готовим промт под задачу.
Промт-инженер выполняет: глубокий анализ текста-референса, адаптацию результатов анализа для промта, тестирование, стабилизацию, корректировку промта, если есть дополнительные требования.
2️⃣ Готовим исходники.
Проводится либо парсинг большого массива, либо сбор урлов под задачу.
3️⃣ Генерим тексты.
Маршрут простой: суем исходник + промт в ИИ, получаем результат, проверяем на антиплагиате, чекаем живым редактором и оформляем на сдачу.
Пример 1, пример 2, пример 3
🍎 Генерация мелких текстов
1️⃣ Снова промт-инженер готовит шаблон промта с учетом всех требований.
2️⃣ Подготовка:
Подбор темы исходя из ключей и запросов (опционально, если ее нет).
Подготовка промта генерации с учетом ключевых слов.
Подготовка структуры текста для объема больше 3000 символов.
3️⃣ Генерация текста, проверка SEO-метрик, создание метатегов, вычитка, упаковка.
Пример 1, пример 2, пример 3
🏘 Генерация лонгридов
1️⃣ На подготовку связки промтов, их тестирование и стабилизацию промт-инженер тратит 10-12 часов.
2️⃣ Подготовка, тут используется различный инструментарий и ИИ:
Сбор подсветки.
(ИИ) Сбор слов, задающих тематику.
Сбор и (ИИ) анализ ТОПа выдачи.
(ИИ) Выяснение нужного объема текста.
Сбор LSI из ГАРа (он же Релевантус).
(ИИ) Составление развернутой структуры текста с комментариями для каждого раздела и указанным объемом каждого раздела.
(ИИ) Составление портрета ЦА.
(ИИ) Глубинная аналитика референсных текстов с составлением стилистических рекомендаций.
Оптимизация промта под специфические требования заказчика.
(ИИ) Сбор фактажа для статей (для специфичных тем типа биографий).
3️⃣ Генерация текста.
Доработка с т.з. оптимизации, ширины и глубины облака, уникальности.
Проверка по SEO-метрикам типа тошноты/процента по слову и так далее.
Вычитка живым редактором.
Опционально в сложных темах — фактчек нейросетью.
Упаковка под требования.
Пример 1, пример 2, пример 3
🔥 Основная рабочая лошадка для подготовки — ChatGPT-4o, для генерации — Claude Sonnet 3.5, в фактчекинге хорош Gemini 2.0 Flash.
Google Docs
(нейротексты, рерайт) Азия
Азия — крупнейшая и наиболее населённая часть света, занимающая 8,7% поверхности Земли (вместе с островами). Здесь сосредоточены древнейшие цивилизации мира, протяжённые горные системы, включая Гималаи с самой высокой вершиной планеты — Эверестом, и богатейшее…
Фильм на выходные - "Доктор Стрейнджлав, или как я перестал бояться и полюбил атомную бомбу".
Про что он?
Спойлерить сюжет нет смысла, текстовый тизер не опишет величие этого кино и на треть.
В чем величие?
В том, что если взять абсурд и возвести в предельную степень, то получится, внезапно, привычная нам реальность.
В том, что кино, снятое 60 лет назад, смотрится как выпуск новостей, даже не смотря на "смешные" спецэффекты и чернобелую картинку.
Ну и чисто ради статистики, чтобы лучше представлять читателей
👍 - если смотрели
👎 - если не видели
Про что он?
Спойлерить сюжет нет смысла, текстовый тизер не опишет величие этого кино и на треть.
В чем величие?
В том, что если взять абсурд и возвести в предельную степень, то получится, внезапно, привычная нам реальность.
В том, что кино, снятое 60 лет назад, смотрится как выпуск новостей, даже не смотря на "смешные" спецэффекты и чернобелую картинку.
Ну и чисто ради статистики, чтобы лучше представлять читателей
👍 - если смотрели
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Ozon ОРД прислал уведомление о повышении тарифов на маркировку с 1 марта.
С 1 марта же начинает работать история про 3% налог на рекламу с каждого участника рекламной цепочки. Угадайте с трех раз, насколько вырастут цены в Директе и у блогеров.
Какой отсюда вывод?
Вывод очень простой: если вы вкладывались в SEO год-два-три назад, вы, фактически, покупали даже не биток по 30-50к, а золото по 1500 $.
Сейчас, в общем то, тоже можно купить. Но уже по 2900$.
С 1 марта же начинает работать история про 3% налог на рекламу с каждого участника рекламной цепочки. Угадайте с трех раз, насколько вырастут цены в Директе и у блогеров.
Какой отсюда вывод?
Вывод очень простой: если вы вкладывались в SEO год-два-три назад, вы, фактически, покупали даже не биток по 30-50к, а золото по 1500 $.
Сейчас, в общем то, тоже можно купить. Но уже по 2900$.