TexTerra: всё про маркетинг

⚡️ Исследование TexTerra: работает ли личный бренд врача на клинику в ответах нейросетей Если пациент знает имя врача, ChatGPT, Алиса и Google почти всегда верно называют его клинику: так получилось в 96,1% случаев в нашем исследовании. Но в небрендовых запросах, даже когда известный врач появляется в ответе, его клиника фигурирует с ним только в 22 случаях из 32. 🩺 Проверили выдачу по врачам и клиникам и выяснили, кто из них заметнее в AI-ответах — и что эти сведения дают брендам, которые хотят повысить AI-видимость.

О чем исследование: • каких врачей нейросети называют чаще и всегда ли рядом с ними появляется клиника; • почему AI-системы советуют разных специалистов; • какие расхождения из источников повторяют нейросети и какие ошибки делают сами; • что сделать клинике и самому врачу, чтобы нейросети связывали их правильно.

🔥 В конце — ответы на частые вопросы клиник (например, стоит ли вкладываться в связку с врачом в AI-выдаче, если он может уйти) и возможность скачать данные исследования.

Хотите узнать, что нейросети говорят о специалистах вашей компании и на какие источники опираются? Напишите @texterra_sale — обсудим GEO-аудит.

Читать полностью Наш канал в «Максе» ➡️

⚡️ Обзор Writesonic: за что сервис берет от $79 в месяц Writesonic перестроился под GEO и теперь продает трекинг упоминаний бренда в ответах нейросетей. Только отслеживает он ChatGPT, Gemini и Google AI Overviews, а Поиск с Алисой и GigaChat — нет. К тому же карты российских банков сервис не принимает, а при тестировании кнопка бесплатного пробного периода в одном из зарубежных обзоров открыла оформление годовой подписки на $948. 🔍 Разобрали, что умеет Writesonic и стоит ли за него платить, если вы работаете в России.

О чем статья: • что входит в тарифы Starter, Basic, Growth и Enterprise; • какие способы оплаты работают из России; • почему Chatsonic в режиме SEO AI Agent выдает для русскоязычных текстов только структуру; • как AI Article Writer справляется с русским языком; • что показывает GEO-трекинг и что в нем пока не работает.

В конце — кому сервис пригодится, а кому лучше поискать другой инструмент.

Хотите проверить, как ваш бренд представлен в Поиске с Алисой, Google AI Overviews и ChatGPT? Напишите на @texterra_sale — обсудим GEO-аудит и задачи проекта.

Читать полностью Наш канал в «Максе» ➡️

AI-помощник освободил команде 50 (100, 200...) часов в месяц. Сколько компания на этом заработала? Возможно, ничего 🤔 Допустим, бот теперь отвечает клиентам на типовые вопросы. По расчетам у операторов освободилось время, на деле часть его уходит на проверку ответов бота и исправление его ошибок. Еще часть — на клиентов, которые не поверили боту и все равно позвонили. А оставшиеся часы просто растворяются в ожидании следующего звонка. Реальные деньги появятся, только если сотрудники займутся тем, что приносит доход, — например, сложными обращениями или допродажами.

Как заранее посчитать, что AI-помощник даст бизнесу на самом деле, сегодня обсудят Юлия Блынская, CEO TexTerra, и Артур Хусаинов, разработчик и технологический партнер TexTerra.

📆 Сегодня, 29 октября, 16:00 мск 🔜 Регистрация на бесплатный прямой эфир

⚡️ Кейс GEO-аудита фармбренда: можно ли доверить Perplexity проверку источников Отвечая на вопросы о препарате от ОРВИ, Perplexity опирался на аптечные карточки и справочники, где часть сведений устарела или перепутана. Мы попросили его же оценить, каким из этих источников можно верить, и после ручной сверки целых шесть оценок из 11 пришлось исправить. Рассказали, что еще показал аудит и что произошло за первые два месяца внедрения.

О чем статья: • почему для лекарства частота рекомендации — сомнительная цель; • как ошибка с аптечной карточки попадает в AI-ответ; • почему ложное отрицание обходится дороже ложной тревоги (и что это вообще такое); • как на практике выглядит работа с такими источниками, как аптеки и справочники.

В конце — что проверить в своем проекте прямо сейчас, даже если работаете в другой индустрии.

Хотите проверить, как AI-системы описывают ваш бренд и на какие источники опираются? Напишите @texterra_sale — обсудим GEO-аудит и задачи проекта.

Читать полностью Наш канал в «Максе» ➡️

🍔 McDonald's два с половиной года тестировал AI-кассира и свернул проект. Но почему это скорее не провал, а успех? Обсуждаем в эфире 29 октября В 2021 году McDonald's начал тестировать голосового AI-помощника на автокассах: клиент называет заказ, система его принимает. Тогда CEO компании Крис Кемпчински предполагал, что через пять лет (то есть буквально сейчас, в 2026 году) голосовой заказ будет работать во всей сети.

Покупателям эксперимент запомнился в основном смешными и глупыми ошибками. Например, система добавляла в заказ бесконечные наггетсы, хотя покупатели просили ее остановиться, наливала в мороженое кетчуп и масло и даже принимала заказы из соседних машин... 🤦🏼‍♀️

Для широкого внедрения McDonald's ориентировался на точность 95% и выше. Итоговую цифру, которая получилась по итогам теста, компания не раскрыла (в медиа фигурируют приблизительные 80%), а летом 2024 года эксперимент закончился. Похоже на провал? Вовсе нет: компания поступила умно, проверив технологию на сотне ресторанов из тысяч — и еще до широкого внедрения увидела, где AI-помощник пока не справляется. В McDonald's сказали, что голосовой заказ все равно будет частью их ресторанов, и продолжили искать подходящее решение. Пилот порой понимают так: потратим немного, посмотрим, сколько это принесло, внедрим по всей компании и получим в N раз больше денег. Так бывает, но далеко не всегда: результат может оказаться хуже ожиданий. Пилот позволяет выяснить это, пока ошибки и расходы ограничены одним тестом. Расширение имеет смысл обсуждать, только если пилот показал экономический эффект. Вот тогда затраты и пользу действительно пересчитывают на большем объеме. Как устроить пилот, после которого станет понятно, масштабировать проект или нет, обсудят Юлия Блынская, CEO TexTerra, и Артур Хусаинов, разработчик и технологический партнер TexTerra. В прямом эфире они расскажут: • как выбрать процесс для пилота и когда достаточно готового сервиса; • из чего складываются затраты на запуск и дальнейшую работу помощника; • как провести пилот и проверить пользу до внедрения. 📆 Дата: 29 октября ⏰ Время: 16:00 мск 🔜 Регистрация на бесплатный прямой эфир Наш канал в «Максе» ➡️

⚡️ Сначала понять, потом передать: как AI-консультанты сортируют B2B-обращения для менеджеров По данным Gartner, B2B-покупатели все чаще разбираются в задаче сами, в том числе с помощью нейросетей, и приходят к менеджеру с готовыми выводами. Если AI-консультант на сайте передаст обращение без сведений из диалога, менеджеру придется расспрашивать клиента заново. А если консультант начнет спрашивать обо всем подряд, клиент может уйти, так и не дойдя до самого важного. 🦾 Разобрали на примере производителя стройматериалов, что консультанту нужно выяснить до передачи человеку и как выстроить сам разговор.

О чем статья: • что такое исходы разговора и почему их важно заранее согласовать с отделом продаж; • какие сведения нужны от разных типов клиентов; • в каком порядке задавать вопросы, чтобы консультация не превратилась в анкету; • какие обращения передавать человеку сразу; • что должно быть в сведениях, которую получает менеджер.

В конце — схема пути обращения от первого сообщения до карточки в CRM. Читать полностью Наш канал в «Максе» ➡️

Иногда лучший AI-помощник — тот, которого не стали делать. Как понять, нужен ли он вам 🤔 В 2025 году исследователи MIT изучили 300 корпоративных внедрений генеративного AI. Ощутимые деньги принесли примерно 5% (!) пилотов. Проблема, по словам авторов, была не в моделях, а в том, как их встраивали в работу. И мы видим это на практике! Почти всегда к нам приходят буквально с таким запросом: «нужен бот на сайт» или «хотим AI-агента». Но мы всегда начала стараемся понять, какую задачу вы вообще хотите решить и во что она обходится сейчас ⚪️ Лучше всего на этот вопрос отвечают переписки с клиентами: десяток реальных диалогов с того этапа, где планируется помощник, говорит о задаче больше, чем техзадание. Там видно, где люди сомневаются, какие вопросы задают по десять раз на дню и в какой момент уходят, так и не оставив заявку. Потом мы разбираемся с остальными вводными. Например, выясняем, собраны ли где-то уже правильные ответы и следит ли кто-то, чтобы они не устаревали. Достаточно ли помощнику просто объяснить или он должен что-то сделать: создать заявку в CRM, посчитать стоимость, оформить заказ. И главное — что будет, если он ошибется. 🖌 После такого разбора сотрудничество идет по-разному. Иногда мы видим, что хватает готового сервиса или настройки CRM. Иногда — простого сценарного бота, потому что вопросов немного и все они предсказуемы. Иногда действительно нужен AI-помощник с базой знаний и интеграциями. А иногда мы говорим, что пока рано: если обращений мало, каждый сотрудник отвечает по-своему, а документы противоречат друг другу, помощник просто закрепит этот разнобой. Тут стоит сначала навести порядок. Если помощник нужен, начинать лучше с одного процесса, а не со «всей поддержки сразу». Признаки хорошего кандидата на пилотную автоматизацию с помощью AI-помощника мы собрали в чек-листе на иллюстрации ⬆️ Например, в магазине стройматериалов клиенты спрашивают про статус заказа, про доставку и просят помочь с подбором материалов для ремонта. Статус отлично закроет сценарный бот, доставку — ответы по базе знаний. А вот подбор, где человек описывает задачу своими словами и где теряется больше всего заявок, — как раз то место, где AI-помощник окупится быстрее всего.

Хотите понять, нужен ли AI-помощник вашему бизнесу и с чего начать? Короткую диагностику мы проводим бесплатно — напишите нам здесь или на mail@texterra.ru.

🎙 А 29 октября в 16:00 Юлия Блынская, CEO TexTerra, и Артур Хусаинов, разработчик и технологический партнер TexTerra, в прямом эфире разберут, как оценить идею AI-помощника до начала разработки: с какого процесса начинать, из чего складываются затраты и как проверить пользу на пилоте. 🧑🏼 Участие бесплатное, нужна только регистрация ➡️ Наш канал в «Максе» ➡️

⚡️ Gemini для рабочих задач: промпты, скрипты и защита данных Gemini может найти письмо в Gmail или файл на Google Диске прямо из чата. Но для этого нужно включить сохранение активности, а при нем Google может использовать ваши диалоги для обучения моделей. Часть чатов к тому же проверяют асессоры, причем проверенные диалоги хранятся до трех лет, даже если вы удалили историю. Обновили гайд по Gemini: рассказали, как ставить нейросети задачи, проверять ее работу и что ей лучше не доверять. Внутри: • какие модели доступны на каждом тарифе и что быстрее всего тратит лимиты; • как разбирать большой документ по шагам; • что дают системные инструкции в Google AI Studio; • как выглядят типовые промпты для протоколов созвонов, анализа продаж и мозгового штурма; • как без навыков программирования сделать макрос для Google Таблиц или простой калькулятор на HTML; • как подключить Gmail и Google Диск. Читать полностью Наш канал в «Максе» ➡️

⚡️ Реклама в Алисе AI: сотни тысяч рекламодателей и... никакой аналитики Объявления из поисковых кампаний Яндекс Директа уже показываются в ответах Алисы AI. По данным Яндекса, в чате с Алисой продвигались более 460 тысяч рекламодателей. При этом запустить рекламу только в Алисе, исключить из нее кампанию или хотя бы просто увидеть отдельную статистику по таким показам нельзя: Яндекс пока тестирует формат таким образом, хотят того рекламодатели или нет. 📊 Разобрались, как устроена реклама в Алисе и что о ней известно на сегодня — рассказываем.

О чем статья: • где показываются объявления, а где их (пока) нет; • какие кампании Директа попадают в ответы Алисы; • чем платное объявление отличается от упоминания сайта в ответе; • как косвенно найти показы в отчетах; • как устроена реклама в AI-ответах Google и в ChatGPT.

Читать полностью Наш канал в «Максе» ➡️

🤯 Более 40% проектов с AI-агентами закроют к концу 2027 года. Как не попасть в их число? Обсуждаем в эфире 29 октября Такой прогноз консалтинговая компания Gartner опубликовала прошлым летом. По ее оценке, более 40% проектов с агентным AI свернут из-за растущих затрат, неясной ценности или недостаточного контроля рисков. Причины понятны — многие запускают агентные решения под влиянием общего ажиотажа и не разбираясь, какую задачу нужно решить, какой результат считать успехом и сколько будет стоить работа системы после запуска.

Интересный факт: в том же исследовании Gartner описала переупаковку AI-помощников и чат-ботов в «AI-агентов», хотя существенной автономности в большинстве из них просто нет.

Поэтому, прежде чем покупать «умного агента», стоит разобраться, какую работу вы ему поручаете. Для одной задачи хватит готового сервиса, настройки CRM или простейшей автоматизации. Для другой действительно понадобится собственное решение с доступом к данным, интеграциями и контролем действий. А иногда лучший первый шаг — просто привести в порядок данные. Как понять, что подходит именно вам, обсудят Юлия Блынская, CEO TexTerra, и Артур Хусаинов, разработчик и технологический партнер TexTerra. В прямом эфире они расскажут: • с какого процесса имеет смысл начинать; • когда хватит готового решения, а когда нужна разработка; • в каких случаях правильно сказать «пока рано» — и что сделать вместо этого. 📆 Дата: 29 октября ⏰ Время: 16:00 🔜 Регистрация на бесплатный прямой эфир Наш канал в «Максе» ➡️

⚡️ Как часто нейросети ссылаются на форумы, когда пациенты ищут чужой опыт: исследование TexTerra Людям, которые спрашивают о лечении, часто важно услышать тех, кто через это уже прошел. Но медицина относится к темам, где поисковики особенно строго следят за точностью: Google прямо требует от таких страниц соответствия экспертному консенсусу. 💊 Задали ChatGPT, Алисе и Google AI 20 медицинских вопросов о личном опыте — и изучили, сколько раз в их ответах появляются форумы и обсуждения. Рассказываем: • сколько места форумы занимают в ответах каждой системы; • на какие источники опираются ChatGPT, Алиса и Google AI и чем они отличаются; • какие площадки с обсуждениями попадают в ответы; • на каких запросах форумы появлялись чаще, а на каких не встретились ни разу; • почему ссылка на форум еще не означает влияния на ответ; • стоит ли клиникам и производителям медикаментов тратить силы на форумы.

Хотите проверить, как AI-системы описывают ваш бренд и на какие источники опираются? Напишите @texterra_sale — обсудим GEO-аудит и задачи проекта.

Читать полностью Наш канал в «Максе» ➡️

Что будет, если доверить AI небольшой магазин? Anthropic попробовал — и магазин ушел в минус 📉 В 2025 году Anthropic вместе с исследовательской компанией Andon Labs провела необычный эксперимент. Claude Sonnet 3.7, которого назвали Claudius, примерно месяц управлял небольшим магазином в офисе Anthropic (фактически это был холодильник с напитками и снеками). Claudius выбирал ассортимент, искал поставщиков, назначал цены и общался с покупателями — сотрудниками Anthropic. И они быстро поняли, что с продавцом можно договориться. Его легко уговаривали на скидки, хотя почти все покупатели и так работали в Anthropic. Кто-то в шутку попросил закупить вольфрамовые кубики — и Claudius закупил их, а потом назначил цену ниже закупочной. 😅 Если бы Anthropic решила заняться офисной торговлей прямо сейчас, подытожили разработчики, Claudius на должность управляющего не взяли бы.

Критически важно понять, где помощник может действовать самостоятельно, а где ему нужно остановиться и передать решение человеку. Если он назовет клиенту неверную цену или старые условия акции, отвечать за это придется бизнесу.

Об этом поговорят Юлия Блынская, CEO TexTerra, и Артур Хусаинов, разработчик и технологический партнер TexTerra. В прямом эфире они разберут: • что делать, если помощник ошибется, и как заранее ограничить его самостоятельность; • почему контроль — тоже расход, и как его считать; • как запустить пилот на одной задаче и понять, будет ли польза, до того как вкладываться по-крупному. 📆 Дата: 29 октября ⏰ Время: 16:00 🔜 Регистрация на бесплатный прямой эфир Наш канал в «Максе» ➡️

⚡️ Продвижение в Google без рекламы: сроки, команда и пошаговый план на 2026 год 📱 Google Ads для российских компаний по-прежнему закрыт, но органическая выдача работает. Правда, быстро получить из нее трафик не выйдет: сначала поисковик должен увидеть нужные страницы, а пользователи — найти на них ответы на свои вопросы. Вдобавок из-за AI-сводок в выдаче люди реже переходят на сайты, и это сильно усложняет работу с аналитикой. Обновили статью о продвижении в Google: разобрали, сколько времени и каких специалистов потребует SEO в текущем году и что делать на каждом этапе.

О чем статья: • кого подключить к работе и когда ждать изменений; • как проверить, видит ли Google нужные страницы; • почему коммерческим и информационным запросам нужны разные страницы; • как показать экспертизу авторов и что в текстах от нейросети должен проверять человек; • что новые отчеты Search Console говорят об AI-выдаче; • как связать переходы из поиска с лидами и продажами.

Читать полностью Наш канал в «Максе» ➡️

⚡️ Сильная видимость в поиске — и неверные ответы в нейросетях: кейс GEO-диагностики в B2B У крупного B2B-сайта тысячи запросов в поиске, по брендовым запросам он в топе, а в ответах нейросетей — упоминается в 45% проверок. Но упоминание еще не значит, что AI порекомендуют компанию, когда клиент выбирает поставщика. А на вопросы о цене, запуске и ограничениях продукта они вообще могут собрать неверный или устаревший ответ, пользуясь разрозненными источниками. Рассказали, как провели диагностику такого сайта и какой план работ составили по ее итогам.

О чем статья: • как мы решали, где доработать существующую страницу, а где нужна новая; • почему упоминание бренда и попадание в варианты выбора мы считаем отдельно; • почему нельзя считать общий процент AI-видимости; • какие документы получил клиент и какая от них польза.

🎁 Бонус: вопросы для самостоятельной проверки сайта. Читать полностью

Хотите проверить, как AI-системы описывают ваш бренд и на какие источники опираются? Напишите @texterra_sale — обсудим GEO-аудит и задачи проекта.

Наш канал в «Максе» ➡️

AI выполнил работу 700 операторов. Почему Klarna снова нанимает людей? Обсуждаем в эфире 29 октября 🚀

⚡️ Друзья, обратите внимание, пожалуйста: эфир перенесен с 20 на 29 октября!

В 2024 году финтех-компания Klarna сообщила: ее AI-помощник за первый месяц провел 2,3 млн разговоров с клиентами. Фирма оценила этот объем как эквивалент работы 700 штатных операторов поддержки. Но всего год спустя CEO Klarna признал, что при организации поддержки слишком большое значение придавали стоимости. Это отразилось на качестве сервиса, и компания снова стала нанимать людей, чтобы у клиентов оставалась возможность поговорить с человеком. AI-помощник при этом никуда не исчез — он берет на себя типовые вопросы, а люди подключаются там, где нужен разбор сложной ситуации, ответственность или человеческое участие.

История Klarna показывает: сто освобожденных часов в месяц не означают, что компания заработала больше. Нужно понимать, куда пойдут эти часы, сколько времени займет проверка работы AI и не станет ли экономия причиной повторных обращений или потери клиентов.

Как грамотно посчитать экономику AI-помощника, обсудят Юлия Блынская, CEO TexTerra, и Артур Хусаинов, разработчик и технологический партнер TexTerra. В прямом эфире они расскажут: • как оценить реальный экономический эффект, а не только освобожденные часы; • почему в расчет нужно сразу включить контроль качества и время вашей команды; • как проверить, будет ли выгодно, если обращений станет меньше, а проверки займут больше времени. 📆 Дата: 29 октября ⏰ Время: 16:00 🔜 Регистрация на бесплатный прямой эфир Наш канал в «Максе» ➡️

Как бренды становятся «своими»? Разберем на «Демис.Конф по-русски» 20 октября в Царицыно обсудим, что определяет выбор российского потребителя — и как учитывать это в рекламе, контенте и работе с клиентами. Деловая программа бесплатная, по регистрации. 3000+ участников на одной площадке, 4 зала и 30+ активностей.

В программе: ⚫️ Бренды в эпоху ИИ: как не потерять доверие клиентов. Круглый стол. ⚫️ Клиентский опыт по-русски: что пользователь ждёт от сайта и почему уходит. Андрей Ермак, Nethouse. ⚫️ Путь пользователя в эпоху ИИ: от поисковой выдачи к генеративным ответам. Даниил Шуробор, «Родная Речь». ⚫️ Как бренду стать частью культурного кода — и «своим» для российского потребителя. Елена Морева, «Союзмультфильм». ⚫️ Не фольклор, а стратегия: как культурный код помогает брендам расти в России. Яна Гаврилко-Алексеева, «Столото». ⚫️ Культурный контент-код айтишника: как бренду писать для IT-аудитории, чтобы стать своим. Ирина Лосева, Хабр.

А дальше — продолжаем по-царски 🥂 Гоголь на обед в VIP Lounge с Музеем рекламы, муз-лото с закусками и игристым и закрытое афтерпати с концертом БИС — Соколовский и Бикбаев вместе на сцене! VIP Lounge и вечерние активности — по платным билетам. Когда: 20 октября 2026 года, открытие в 10:30 (мск). Где: Москва, Большой дворец музея-заповедника «Царицыно», Дольская ул., 1, стр. 6. Программа и регистрация →

⚡️ AI-помощник после запуска: как организовать поддержку После запуска работа с AI-помощником и расходы на него не заканчиваются. Все компании время от времени меняют цены, правила, доступы и процессы; если передавать эти изменения несистемно или с задержкой, помощник продолжит отвечать по старым данным. Разбираться с последствиями придется уже сотрудникам в диалогах с недовольными клиентами. Поэтому важно заранее определить, кто обновляет знания и сценарии, проверяет изменения и подключается к сложным случаям.

На прямом эфире 20 октября поговорим о том, как бизнесу понять, нужна ли автоматизация, сколько будет стоить запуск и сопровождение AI-помощника — и где вообще появится экономический эффект. Подробная программа и регистрация >>>

В статье разобрали, как организовать поддержку помощника и распределить ответственность между командой компании и подрядчиком: • какие изменения влияют на ответы и действия помощника; • как обновлять знания, сценарии, доступы и интеграции; • кто должен передавать изменения, согласовывать их и проверять результат; • зачем нужны эталонные запросы и регрессионные проверки после обновлений; • какие показатели качества отслеживать и какие расходы планировать после запуска; • что зафиксировать в договоренностях по сопровождению. Статья пригодится тем, кто уже запустил AI-помощника или хочет заранее заложить его поддержку в процессы и бюджет. Читать полностью Наш канал в «Максе» ➡️

Регистрация открыта ⚡️ Прямой эфир 20 октября: «Нужен ли вашему бизнесу AI-помощник? Задачи, затраты и окупаемость» Прежде чем заказывать разработку AI-помощника, бизнесу стоит понять, что действительно требует автоматизации, сколько будет стоить запуск и сопровождение — и где вообще появится экономический эффект. В прямом эфире Юлия Блынская, CEO TexTerra, и Артур Хусаинов, разработчик и технологический партнер TexTerra, обсудят, как оценить идею AI-помощника до начала большого проекта — с точки зрения бизнеса и разработки. 16.00–16.15: анализ ситуации Разберемся: • какие задачи вообще можно поручить AI-помощнику; • как найти процесс, с которого имеет смысл начать; • когда достаточно готового сервиса или обычной автоматизации, а когда нужна собственная разработка. 16.15–16.50: деньги, риски и окупаемость Обсудим: • как складываются цены на запуск и работу помощника; • как учитывать время собственной команды; • как считать экономический эффект и не принимать освобожденные часы за автоматическую прибыль; • как провести пилот и проверить пользу до внедрения.

Отдельно поговорим о том, когда правильнее не внедрять AI-помощника, а сначала привести в порядок данные, процессы и зоны ответственности.

16.50–17.00: вопросы слушателей 📆 Дата: 20 октября ⏰ Время: 16:00 🔜 Регистрация на бесплатный прямой эфир Наш канал в «Максе» ➡️

⚡️ Нейросеть Claude: что она умеет в 2026 году Claude может читать PDF на 1000 страниц и сохранять ваши инструкции и документы — это полезно, потому что не приходится объяснять задачу заново каждый раз. Но мы провели несколько тестов и увидели, что работает нейросеть с помарками: например, в таблице она сравнила цифры за разные периоды и не предупредила об этом, а когда сокращала текст, выбросила важную оговорку автора.

Обновили гайд по Claude: рассказали, как начать им пользоваться, и проверили новую модель Sonnet 5.5.

Внутри: • сколько стоит Claude и зачем отдельно платить за API; • как правильно ставить нейросети задачу; • какие файлы можно загрузить и сколько; • как настроить проект и создать свой навык; • как Sonnet 5.5 справилась с докладом ЦБ на 229 страниц, а как — с изображением пиццы. Читать полностью Наш канал в «Максе» ➡️

⚡️ Почему клиенты не доверяют AI-консультанту, даже когда он отвечает правильно AI-помощник на сайте экономит компании деньги, только если клиент принимает его ответ. Если человек идет перепроверять ответ к оператору, компания платит дважды: сначала за работу бота, потом за работу сотрудника.

Сегодня мы спросили вас, как вы поступаете, видя ответ бота. Больше половины сразу ищут, как связаться с живым сотрудником, а каждый пятый доверяет боту, но только в простых вопросах. Цифры у нас меньше, чем в крупных исследованиях — и все же они идеально с ними сходятся, что вы и можете увидеть в нашей новой статье.

О чем статья: • кто отвечает за ошибку бота — на примере реального судебного дела; • почему клиенту важно знать, что можно позвать человека; • как объяснять в чате, что происходит с данными; • почему рекомендации бота вызывают подозрение и как сделать их прозрачнее; • как найти причины недоверия с помощью интервью, наблюдения и анализа диалогов; • за какими цифрами следить после запуска.

Хотите рассчитать стоимость внедрения умного AI-помощника для вашего бизнеса? Напишите нам здесь или на mail@texterra.ru.

В конце — чек-лист из семи пунктов, по которому можно проверить своего AI-консультанта. Читать полностью Наш канал в «Максе» ➡️