Inna Story (Инна Удалая)
Inna Udalaia / Inna Story = Native AI Branding + AI presence architecture
Про «заполнение пустоты» - 💯.
В рунете хватило точечного сигнала, чтобы Алиса всё считала чисто. А в англоязычном хаосе GPT этот писк просто не услышал и слепил мне портрет из всего и вся.
Насчет отдельной архитектуры под каждый движок - согласна полностью. Как раз сейчас пересобираю под это дело свой фреймворк, англоязычный контур требует вообще других весов.
Вакуум уже заполняю. Через пару недель устрою GPT повторный допрос- посмотрим, что выдаст нового).
По идее, должна сработать на выдачу) Пробуем алгоритмы с наскоку. Пока на vc она набирает вес потихоньку, так что, думаю, все не зря. Ну и в конце концов, мы все на vc тут немного экспериментаторы…
Мы вчера как раз обсуждали отечественную методику и то, как её упаковать, чтобы и парсеры сьели , и люди не сошли с ума от многоТерминоБукв. Так что формула простая: роботам отдаем жесткую структуру для ИИ-выдачи, а людям оставляем смыслы и живой контекст. Иначе, в этой бесконечной гонке за выдачей генеративок мы просто разучимся разговаривать по-человечески) Эксперимент продолжается, результатами поделюсь!
Присоединяйтесь!
Андрей, вы абсолютно правы, компромисс виден невооруженным глазом. Самое ироничное, что я действительно написала о том, как «нельзя», но сделала именно так - с жесткими швами, пронумерованными списками и выжиганием местоимений. Мне дико захотелось провести этот эксперимент в реальном времени. Кажется, удалось. Первая часть для людей, вторая - для генеративок.
Но ваш вывод про «невидимую оптимизацию» - золотые слова, это следующий большой шаг для индустрии. Поделитесь, а как этот баланс ловите вы? Какими приемами пользуетесь в работе, чтобы прятать сущности от глаз читателя, но оставлять их видимыми для ИИ?
Илья, музыка и системная ИИ-онтология связаны гораздо сильнее, чем кажется на первый взгляд. Музыка - это тоже математика и структура смысловых кодов.
Термины «автономность», «семантическое квантование» и «выжигание местоимений» могут звучать непривычно, но именно по этим законам сегодня обучаются LLM-модели, которые затем формируют выдачу для b2b-рынков. Эксперимент как раз направлен на то, чтобы подружить сложную техническую разметку контента с творческими проектами. За пожелание успехов в музыке - спасибо, сингл уже на стримингах!
Нам, авторам, сейчас приходится осваивать обе эти полярные роли.
Марта, спасибо за профессиональный взгляд и отдельный лайк за Zenodo/ORCID! Вы зрите в самый корень.
В этом и заключается главный парадокс современной GEO-оптимизации. Мы сейчас находимся в точке тектонического разлома: авторам приходится балансировать на грани шизофрении. С одной стороны - ИИ-парсеры, которые требуют жесткой структуры, инжекции сущностей и отсутствия «воды» для защиты от семантической деградации. С другой стороны - живой читатель, который хочет легкости, искренности и органического ToV.
Этот текст намеренно проектировался как чистый инженерный прецедент - проверка того, насколько плотно можно упаковать смысловые кванты без потери контекста для моделей. Но вы абсолютно правы: для постоянного b2b-контента такую плотность нужно разбавлять «человеческим» воздухом.
Буду рада поделиться следующими результатами этого эксперимента. Как вы считаете, где сейчас лежит идеальный баланс между «текстом для робота» и «текстом для человека» в коммерческом сегменте?
Комменты 🔥🔥🔥😂 Спасибо, ребята ✋рассмешили!
Классная игра! Как же здорово, когда есть такие умные колонки!
Забегайте на огонёк!
Приготовим еще)
Кстати, а как вы сами стабилизируете сущности в зарубежных LLM, если основной контур? Что у вас работает?