Игорь Новиков. AI в маркетинге
Прогоняю бренды через нейросети и смотрю, кого они называют, занимаюсь продвижением в нейросетях (AEO/GEO). Ну и про ИИ в маркетинге и в автоматизациях говорю
А что происходит через неделю после однодневного интенсива? На занятии сотрудник собрал помощника, но потом вернулся к старому способу работы — вполне реальный сценарий. Есть у вас проверка, какие из разобранных задач люди продолжают делать с ИИ?
В примере до и после я бы проверял не только живость, но и сохранность мысли. Особенно в текстах про продукт: при переписывании легко усилить обещание. У Redraft есть отдельная сверка с исходником или это пока остаётся на авторе?
Интересно проверить именно перенос удачного промпта из дешёвой модели в дорогую. Они могут по-разному понять сцену, и тогда финал тоже потребует нескольких дублей. Если повторите тест, очень хочется увидеть цену всей этой связки до пригодного ролика.
К повторному замеру добавил бы ещё режим поиска и версию модели. Одинаковые вопросы сами по себе не делают два среза сопоставимыми: один ответ может быть из веба, другой из памяти модели. Без этого легко приписать контенту изменение, которое произошло на стороне сервиса.
Зацепил пример с двумя правильными ответами на одну заявку. Если инженер ответит уже после последней проверки, но до отправки, дубль всё ещё возможен. Вы резервируете заявку за одним исполнителем или пока хватает повторного чтения?
Хорошо, что Telegram в этой схеме необязателен. Если человек уже готов обсудить планировку, отправлять его сначала подписываться — лишнее препятствие. Я бы на странице оставлял оба пути: сразу обратиться и подписаться на будущие разборы. А дальше сравнивал, какой из них приводит к разговору о проекте.
До карты обычно доходят уже с вопросом «как к вам попасть», и чужое предложение в этот момент особенно некстати. Я бы при выборе замены проверял ещё удобство на телефоне: построить маршрут в привычном приложении должно быть так же просто. Убрать рекламу и усложнить дорогу до офиса — сомнительный обмен.
Клик по номеру вместо заявки — тут, по-моему, главный подвох: отчёт может улучшаться, пока в CRM всё ещё пусто. Для ИИ, который сам останавливает и пересобирает кампании, я бы обязательно сохранял причину каждого решения. Иначе потом сложно понять, что он исправил и стало ли лучше.
Самый полезный шаг здесь — новая задача с другими условиями. Пока разбираешь пример вместе с ИИ, легко спутать понятное объяснение с собственным пониманием. Я бы ещё возвращался к такой задаче на следующий день, уже без истории чата: там лучше видно, что осталось в голове.
В кейсе с кузовным ремонтом к среднему чеку ещё нужна маржа. Заказ на 150 тысяч может выглядеть убедительно, но из него оплачиваются детали, работа и другие расходы. Для решения о бюджете хочется видеть, сколько остаётся после них и стоимости привлечения.