Игорь Новиков. AI в маркетинге

Ahrefs разобрал 66,6 млн ответов бесплатного ChatGPT за август и сентябрь. В интернете он искал только в 14,4% из них, то есть примерно в одном ответе из семи. Я думал, будет заметно больше. В остальных шести ChatGPT не открывал ни одного сайта, в том числе сайт бренда, о котором его спросили, и отвечал тем, что прочитал заранее.

Уже 4 месяца порядок в моих заметках в Obsidian наводит ИИ-агент. Держится база на папке с файлами, оглавлении и записанных правилах для агента. Первое правило — ничего не удалять. Самые тяжёлые поломки случились дважды, и оба раза виноват был не ИИ: в одну папку одновременно писали трое.

Claude Code и Codex — два ИИ-агента: программы, которые сами открывают папку с проектом, правят файлы и запускают команды на компьютере. Кто выбирает между ними, обычно ищет лучшего и эффективного под свои задачи. Я же держу обоих на одном Маке и замечаю другое: ошибаются оба, но предсказуемо.

Я измеряю, как нейросети отвечают про бренды, и смотрю, что из этого видно в аналитике. Про продвижение в нейросетях обычно слышу два тезиса: трафик из ИИ конвертируется в 23 раза лучше, значит, окупится; переходов из ChatGPT в Метрике почти нет, значит, не работает. Для бюджета не годится ни один. Окупаемость пока прямо не посчитать, зато можно до…

Наткнулся у Люка Вроблевски, дизайнера интерфейсов и автора книги Mobile First, на минутный ролик с подписью every app is being CHAT-ified. В нём по очереди меняются экраны Box, Shopify, Databricks, Hex, ClickUp, Zapier. Сначала показана старая версия с таблицами, панелями и меню, потом новая: пустой экран и одно поле ввода посередине. У поста боль…

Я не программист, но собираю себе рабочие штукенции в Claude Code. И вот какой прикол обнаружился: они могут перестать делать свою работу, а с виду всё будет нормально. База открывается, календарь тоже. Только новые заметки не приезжают, а задача после правки пропадает из расписания.

Про сами инструменты я уже рассказывал. Здесь интереснее, что с ни…

5 октября Reflection представила Beam — модель для кода и ИИ-агентов. Компания заявляет: на сложных тестах рассуждения она достигает результатов, сопоставимых с GLM-5.2, затрачивая в 3–4 раза меньше вычислений. Я бы пока не переносил эту экономию на счёт за работу агента.

В пояснении к графику есть существенная деталь. Разработчик оценивал вычислени…

Настроил агента, написал скилл, собрал конвейер (пайплайн) из нескольких шагов, и первые недели всё работает. Потом начинается странное. Агент снова делает ошибку, которую ты исправлял месяц назад. Скилл ломается на мелочи, которую уже обходил. Проверка горит зелёным, хотя результат явно хуже прежнего.

Первая реакция на новость, что Google платит сайтам за ответы нейросети: надо вступать.

Сейчас модно обещать контент-завод на кнопке: загрузил тему, нажал, получил сто статей. Я несколько месяцев строю такой конвейер для своих текстов и скажу неприятное: без человека он выдаёт нейрослоп. Гладкие, грамотные тексты, в которых нет ничего своего. Их не дочитывают люди, их понижает поиск, и под ударом оказываются не отдельные статьи, а вес…

Каждый раз, когда я просил нейросеть придумать заголовок, я объяснял одно и то же: для какой площадки, какой длины, что у меня не работало раньше, каких слов избегать. Полстраницы вводных перед каждой просьбой. Потом я упаковал эти вводные в скилл, и теперь прошу заголовок одной фразой.

Открываешь статью, читаешь первый абзац и уже понимаешь: писала нейросеть. Доказать это трудно, но глаз цепляется за одно и то же. Гладкие обороты, тройки через запятую, ни одной живой детали. Такие тексты называют ИИ-слопом, и ими сейчас забиты ленты, рассылки и корпоративные блоги.