Поляков считает: AI, код и кейсы

В каких нишах эффективно работают промостраницы: опыт и инсайты Мой друг и по совместительству владелец рекламного агентства Вадим заинтересовался промостраницами, и задал вопросы в личке. Мне вопросы показались интересными, поэтому решил сразу опубликовать их в продолжение к посту.

Привет. В каких нишах кроме медицины у тебя хорошо залетают промостраницы? А ниша должна быть большая? Частотность высокая? Или для нч и сч будет тоже заходить?

Промостраницы особенно хорошо работают в нишах, где перед совершением выбора клиенту необходимо сформировать доверие к компании. Мой опыт показывает, что наиболее эффективно они работают в таких сферах как: - Стоматология и медицина - Строительство и ремонт - Онлайн-курсы и образование - Дизайн интерьеров - Недвижимость (при наличии реального спроса, если спрос низкий — ничто не поможет кроме семейной ипотеки) ⚠️ Где промостраницы не сработают Существуют ниши, где промостраницы показывают низкую эффективность:

🛑 Товары с низкой эмоциональной вовлеченностью, например, офисная мебель — "стул он и в Африке стул", доверие здесь играет минимальную роль. Или бытовая техника. Если цель состоит не в популяризации собственной СТМ — смысла в промостраницах не много.

В автомобильной сфере также обычно сложно добиться результата, хотя в нашей практике был успешный кейс с рекламой маршрута тест-драйва в Крыму (заявки генерим в автосалон, но в качестве рекламного носителя выступает интересный тест-драйв) — но это специфичная ситуация, которая вряд ли сработала бы, например, в Москве. 📊 Важность объема ниши и частотности запросов Для эффективной работы промостраниц ниша должна обладать достаточно крупным спросом. С низкочастотными запросами работать значительно сложнее, хотя нельзя сказать, что это полностью неэффективно. 💰 Пример из практики: стоимость лида В нише стоматологии (лечение кисты) мы используем два разных подхода: 1️⃣ Таргетинг на аудиторию с общим интересом к стоматологии — стоимость лида около 2800 рублей 2️⃣ Ретаргетинг на несконвертированных посетителей страницы про кисту — стоимость лида снижается до 1700 рублей Однако важно понимать, что во втором случае это индуцированные затраты — мы уже потратились на первичное привлечение этих пользователей. 🧠 Стратегия для низкочастотных ниш Если вы работаете с низкочастотными запросами, имеет смысл использовать двухэтапную стратегию: сначала привлечение аудитории, затем ретаргетинг с использованием промостраниц. Но учитывайте, что в этом случае итоговая стоимость лида будет включать затраты на оба этапа. ---- Поляков считает — про ИИ, рекламу и аналитику.

ИИ в копирайтинге: результаты, которые говорят сами за себя 🔍 Реальная эффективность нейросетей в создании контента В нашем агентстве мы давно используем нейросети для написания промостраниц — продакшн получается значительно быстрее, чем при работе с командой копирайтеров. Полностью заменить людей невозможно — компоновка изображений и критическая оценка предложенных тем всё ещё требуют человеческого участия. Каждую написанную нейросетью статью я отправляю на аудит коллегам со стороны Промостраниц Яндекса. Сегодня начали приходить результаты аудитов. Первый из них, для вот такой статьи: ссылка на полный текст. 💯 Цифры не врут: результаты аудита

🔎 Специалисты Яндекса отметили: статья написана качественно, а показатель дочитываний на 11% превышает среднее значение в категории.

Да, были некоторые замечания, но преимущественно косметического характера. 📊 Экономическая эффективность Самое главное — текущая кампания обеспечивает стоимость привлечения обращений менее 3 000 рублей, что является отличным показателем для высококонкурентной ниши стоматологии. 🤖 Интересный факт При проверке текста через систему GigaCheck результат однозначно подтверждает, что статья создана искусственным интеллектом. Вряд ли это на что-то влияет, но забавный факт, который стоило отметить. ---- Поляков считает — про ИИ, рекламу и аналитику.

Последний месяц перед штрафами: как уведомить Роскомнадзор о персональных данных

👋 Вообще тут должен был быть пост про телеграм-бота для работы с картинками через анонсированный недавно GPT Image 1, но жизнь вносит коррективы — и вот я неожиданно должен стать экспертом по обработке персональных данных.

🚨 Что случилось Государство ужесточило штрафы за неуведомление Роскомнадзора об обработке персональных данных. Для ИП и юрлиц суммы теперь действительно кусаются — от 100 до 300 тысяч рублей. Вот тут материал с сайта buh.ru Не сказать, что раньше тут не было штрафов, но они были смешными (5000 руб), и мало кто обращал на них внимание. У меня целый парк организаций: микро-SaaS для управления рекламой, рекламное агентство с несколькими сайтами, ИП + клиенты, которым тоже требуется помощь. Пришлось разбираться в порядке подачи заявлений, чтобы не получить кучу штрафов. 📋 Краткий гайд по подаче уведомления 1️⃣ Создайте политику обработки персональных данных. Это можно сделать, например, через конструктор политик Тильды: https://tilda.cc/ru/privacy-generator/ и разместите на сайте. 2️⃣ Назначьте ответственного за обработку персональных данных и создайте положение. На них нужно ссылаться в мерах обеспечения. Я положу свои в первом комментарии. 3️⃣ Узнайте адреса ЦОДов и реквизиты у своих провайдеров. 4️⃣ Опишите меры по ст. 18.1 и 19 ФЗ-152 и средства обеспечения безопасности. Тоже положу свои версии в первом комментарии. 5️⃣ Сроки обработки стоит указывать от момента создания организации до момента ликвидации. Подать форму можно через Госуслуги, по почте или подписать прямо на сайте РКН — https://pd.rkn.gov.ru/operators-registry/notification/form/. 😇 **Во первых можно немного выдохнуть* Я звонил в Роскомнадзор, с их слов они никого не собираются штрафовать без разбора, и в первую очередь высылают предприсание о том, что надо выполнить их инструкции. Если инструкции не выполняют — подают в суд, а тот уже выписывает штраф. Так что если у вас заявление не подано — не стоит переживать, что вы автоматически должны стране 300 тысяч рублей. Но вот формулировка «Непредставление или несвоевременное представление в государственный орган» в законе заставляет напрячься и как бы открывает возможности для штрафа в случае уведомления после 30 мая 2025 г. Есть и спорные моменты. 🎱 Спорные вопросы, с которыми я столкнулся 🔹 Оказывается, РКН активно проверяет использование Google Analytics. Если используете его — по их мнению, надо подавать заявление о трансграничной передаче данных. В моем случае я просто удалил пиксели Meta и код Analytics с сайта, оставил только Яндекс.Метрику. Трансграничной передачи больше нет.

🤔 Забавно, но по диалогу сложилось впечатление, что они сами не до конца понимают, что именно нужно контролировать.

🔹 На вопрос, являются ли cookie персональными данными, мне развели руками и сказали, что вот только недавно руководитель объяснял: cookie проверять вообще не нужно. 🔹 Если на сайте есть счетчик Яндекс.Метрики, а предупреждения о сборе пользовательских данных нет — будут вопросы. При этом на вопрос, как правильно декларировать ЦОД Яндекс.Метрики, мне сказали звонить айтишнику 5 мая. 🤨 Что делать пользователям Тильды и Битрикс24? Отдельный спорный момент: как быть пользователям облачных версий Тильды или Битрикс24? С одной стороны, сбор и обработка персональных данных происходит силами облачных платформ, сам пользователь никакие меры обеспечения безопасности не осуществляет, просто использует сервис. С другой стороны, если произойдет утечка данных — спросят именно с пользователя, а не с Тильды или Битрикс24. Так мне ответил Роскомнадзор, на замечание, что контракт предполагает, что данные защищены, мне повторили предложение звонить айтишнику 5 мая. 📲 Что дальше 5 мая у меня запланирован звонок с айтишником Роскомнадзора для прояснения спорных моментов. Выложу свои версии документов для ЦОД и адреса датацентров Тильды в первом комментарии и буду обновлять эту историю. --- Поляков считает — про ИИ, рекламу и аналитику.

Векторный поиск для сайта: миф или реальность? Недавно на совещании прозвучала идея заменить стандартный поиск на сайте (Elasticsearch) на векторное хранилище. Мол, будем выводить товары с similarity > 80% и всё заработает как в сказке. Я всегда считал, что эмбеддинги часто используются просто ради хайпа. Но так ли это на самом деле? Решил проверить.

🤓 Эмбеддинги — это числовое представление фразы в виде вектора в многомерном пространстве (да-да, те самые стрелочки со школьной доски, только там не 2-D, а например, 768-D или 1536-D, но математика от этого не меняется). У таких стрелочек есть крутое свойство, если фразы про одно и то же, то и их стрелочки смотрят в одну сторону (угол между ними минимален). Это справедливо, даже если в предложениях есть опечатки! А вот в обычном полнотекстовом поиске так не работает.

🧪 Эксперимент на коленке Запустил векторный поиск на локальном FAISS (это самое простое хранилище для «стрелочек»). Моей лакмусовой бумажкой стал запрос «дымо ход» — классические поисковики обычно с ним не справляются без ручных доработок. В тестовую базу я добавил: - 2 дымохода - 3 дрели - 1 штакетник Хорошим результатом считал ситуацию, когда в ответ запрос «дымо ход» вернутся только дымоходы с высокой релевантностью. 🤔 Результаты не впечатлили Я протестировал несколько открытых моделей: - rubert-tiny2 - sbert_large_nlu_ru - paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 И все они давали странные результаты:

1. Схожесть: 34.60% - Сэндвич дымоход из нержавеющей стали
2. Схожесть: 22.43% - Дрель шуруповерт с зарядным устройством
3. Схожесть: 22.38% - Дрель шуруповерт с аккумулятором

С какой стати шуруповёрт должен находиться по запросу «дымоход»? Явно что-то не так. 🚀 OpenAI спешит на помощь Я решил проверить легкую модель от лидера рынка: OpenAI text-embedding-3-small показала отличные результаты! Но скорость ответа разочаровала — до 2 секунд на запрос. Для производства это неприемлемо. Теоретически, можно кешировать популярные запросы, но хочется чего-то более надежного и не зависящего от внешнего сервиса. ⚡️ Дообучение — ключ к успеху Я решил дообучить модель от Сбербанка на своих данных. Результат превзошёл ожидания: - Качество поиска стало отличным - Скорость ответа меньше 200 мс Получается, что рецепт с готовыми моделями не реалистичен на узко-специализированных нишах. В процессе пришлось разобраться с кучей незнакомых библиотек, поэтому я написал подробный гайд: https://github.com/artwist-polyakov/useful_readmes/blob/main/fine-tuning/embeddings/fine-tuning-readme.md 🤯 Изменение мировоззрения Теперь использование эмбеддингов для поиска кажется мне вполне реальной задачей. И даже больше — на прошлой неделе я отметал идеи создания рекомендательной системы на векторах, а сейчас это уже не выглядит такой фантастикой. Действительно, если векторизовать намерения пользователя, то можно находить наиболее подходящие товары из базы. А у вас были опыты с векторным поиском или рекомендательными системами на его основе? Делитесь в комментариях! ---- Поляков считает — про ИИ, рекламу и аналитику.

Протестировал Manus.im: пока это просто крутая идея У меня появилась регистрация в китайском ИИ-агенте Manus — хайповом инструменте, который типа обходит на некоторых бенчмарках Deep Research от OpenAI. Кстати, у меня есть 2 инвайта, и я готов ими поделиться (об этом в конце). 🧪 Что умеет Manus AI Мне показалось интересным отдать ему задачу подготовки контент-плана для статей одного завода. Наблюдать за работой интересно, фактура, которую он собирает, получается продуманной. По крайней мере на уровне md-файлов. Тут будут ссылки на сырые результаты работ, как по мне круто. 🔸 Контент-план с запросом медиа, 🔸 Описание самого календаря и рубрик, 🔸 Шаблоны постов для соц.сетей, 🔸 Чек-лист работы на которую агент подписался.

😎 Объективно это неделя работы помощника маркетолога.

Примеры тем, которые предложил Manus для завода изделий из стали: - "Планирование установки забора: с чего начать в новом сезоне" - "Тренды 2025: Какие заборы выбирают современные домовладельцы" - "Цветовые решения для металлических заборов: как сделать правильный выбор" - "Установка забора на неровном участке: решения и рекомендации" Материалы актуальные, в целом я ставлю на то, что они помогут и в органическом трафике и отранжируются во всяких нейропоисковиках (Яндекс, Перплексити). Короче просто бери и запускай в работу. Особенно понравились предложения по анонсам в соцсетях — для каждой статьи сгенерировано два варианта: информационный и более эмоциональный с вопросами и хуками. 💰 Экономика использования Экономика получилась следующей: - Для бесплатного пользователя сразу даётся 1500 кредитов - Расход кредитов не прозрачный, но на первую версию контент-плана ушло чуть больше 500 кредитов - Контент-план получил неплохую фактуру и план статей, показал, как можно обыгрывать статьи в соцсетях Но в «красивой» (хоть и однообразной) веб-версии плана статьи в календаре не перещелкивались, список содержал только два материала, а не 24 запрошенных. В общем, следующие 1000 кредитов я потратил на исправление ошибок веб-версии и так и не исправил их израсходовав кредиты в 0. Результат: https://gruyqygj.manus.space

🧐 Наверное, в этом беда всех пишущих код языковых моделей: однажды они уходят в устойчивое повторение ошибки, и исправить ее можно только вмешавшись руками разработчика. Так что остаётся либо использовать сгенерированный маркдаун, или доводить до ума веб-версию отчета руками.

👍 Что понравилось - Довольно интересно построена механика экономии токенов. Чаще всего модель генерирует команду терминала или какой-то еще короткий текст, вместо, допустим, повторного написания пунктов контент-плана в отдельном документе. - Крутой подход с выделением из моей обратной связи правил для будущих генераций. - Сама идея сгенерировать по любой задаче пункт с чек-листом, который потом выполнить, похожа на то, как работают настоящие сотрудники. Это как бы рассуждающая модель с обязанностями. - Если оперировать в ценах, то за контент-план я потратил 1500 кредитов. Подписка (с включенными 3500 кредитами) стоит 39 долларов, а значит, контент-план обошелся мне где-то в 1500 рублей, и это точно быстрее и дешевле белкового ассистента-маркетолога. 👎 Что не понравилось - Тарификация крайне не прозрачная, я так и не понял, за что списываются кредиты, а значит, не понял, как их использовать оптимально. - Сама тарификация с месячным пакетом кредитов странная. Она точно не формирует привычку тестировать инструмент каждый день, а если не пользуешься каждый день, то со временем теряешь интерес. - Есть подозрение, что в некоторых направлениях результаты Deep Research от OpenAI будут лучше. Ставлю на это, потому что DR пытается задать вопросы и уточнить задачу. В моем тесте темы от Манус как будто не уступают, а кое-где превосходят темы от OpenAI, его результат я тоже выложил на гитхаб (лучше смотреть с компьютера). 🎁 Инвайты У меня есть два инвайта. Отдам тем, кто предложит интересную идею использования Manus под свои рутинные задачи. Пишите в комментариях. ---- Поляков считает — про ИИ, рекламу и аналитику.

Lovable.dev: от идеи до готового приложения за минуты, а не дни Разработка даже базового прототипа обычно занимает недели. Я нашел инструмент, который меняет правила игры — Lovable.dev. 🔥 Почему я обратил внимание на Lovable Я часто придумываю идеи для автоматизации рутинных процессов. И каждый раз сталкиваюсь с одной проблемой: большая часть времени уходит не на саму бизнес-логику, а на: 🔸 Настройку проекта с нуля 🔸 Создание интерфейса (кнопки, формы, адаптивная верстка) 🔸 Подключение бэкенда и баз данных На всё это у меня уходят десятки часов, которые можно было бы потратить на улучшение продукта. 🛠️ Тестовый кейс: генератор описаний для товаров Недавно мне пришла идея создать сервис для ecommerce-бизнеса, который автоматизирует создание текстов для карточек товаров. Процесс обычно включает три трудоемких этапа: 1. Сбор фактуры (спецификации товара из интернета) 2. Написание текста для карточки 3. Оформление в валидный HTML с кастомными стилями

💡 Отличная задача для автоматизации с Perplexity API + Claude Sonnet. Но как быстро создать интерфейс?

💎 Как Lovable.dev ускоряет разработку Решил попробовать Lovable — платформу на базе ИИ для быстрой генерации веб-приложений. Результаты впечатлили. Вместо типичных 10 часов на настройку потратил меньше часа. Интерфейс создается на основе текстового описания на обычном языке. Есть возможность подключения Supabase для бэкенда и авторизации. Сразу можно загрузить проект в GitHub для дальнейшей разработки и шеринга команде. ⚠️ Подводные камни Не обошлось без проблем: 🔸 Пришлось потратить около 5 часов, чтобы вырезать Supabase (все доступы к базе хранились в браузере пользователей — небезопасно, приходится следить за RLS) 🔸 Lovable иногда генерирует избыточный код с пересекающимися библиотеками 🔸 Бесплатный тариф ограничен количеством сообщений в день, поэтому сразу пришлось купить базовый платный 🔸 Когда код посмотрят опытные разработчики — результат будет их раздражать, к этому надо быть готовым. 🚀 Результат В итоге удалось запустить рабочий сервис для генерации текстов для карточек товаров: https://texts.polyakovtools.ru Регистрации нет (вырезал Supabase), поэтому вход пока только по инвайтам. Если вам нужна помощь с наполнением контента для карточек товаров — пишите в личные сообщения или комментарии. 🔄 Альтернативы Lovable — не единственный инструмент в этой категории. Есть также: 1️⃣ v0.dev от Vercel — фокусируется на генерации компонентов UI 2️⃣ Bolt от StackBlitz — более комплексное решение для полноценной разработки 3️⃣ Banani — специализируется на прототипировании интерфейсов ---- Поляков считает — про ИИ, рекламу и аналитику.

n8n — nocode с неожиданной мощью Вот уже несколько месяцев в моем информационном поле мерцает инструмент под названием n8n. Это альтернатива make.com, но с ключевым преимуществом — возможностью развернуть всё на собственном сервере. 🔒 Полный контроль над данными Главная фишка — все данные хранятся только на вашем доверенном компьютере. Никаких сторонних серверов, рисков утечки и ограниченного тарифом числа вычислений. Звучит круто, правда? 🛠️ Мой опыт установки Инструкции в интернете по развертыванию n8n оказались сырыми: нет бекапов, буферизации, прав на работу с файлами и нодами сообщества — второй из ключевых фишек n8n. Написал свою инструкцию с подробным описанием подключения домена, ssl, настройки бекапов и локального легкого PostgreSQL: https://github.com/artwist-polyakov/useful_readmes/blob/main/n8n/n8n_README_ru.md ⚙️ От идеи до реализации Подсмотрел в QA одного из воркшопов Даши интересный запрос: генерация договоров из неструктурированных данных

💡 Механика простая: вставляем реквизиты на естественном языке — система находит подходящий шаблон документа и подставляет данные в плейсхолдеры.

На Питоне черновик набросал за 10 минут. Если бы делал сервис — ушло бы 1-2 вечера. А вот через n8n у меня ушли невероятные 5 вечеров. Вот такой парадокс nocode — проектирование иногда занимает больше времени, чем написание кода. 🧠 Интеграция с ИИ n8n невероятно дружелюбен к LLM. Задачи на обработку векторов и структурированного вывода доступны как готовые шаблоны. Просто бери и делай, даже ИИ-агенты есть, это вообще отдельная мощная история в n8n. ✅ Простота против мифов Многие говорят, что интерфейс n8n сложный — на практике он показался мне даже интуитивнее, чем у make.com.

😎 Кстати, название происходит от "nodemation" — слияния "node" и "automation". Просто основатель счел полное название слишком длинным для командной строки и сократил до n8n.

💬 А что у вас? Если уже пользовались n8n — расскажите в комментариях о своем опыте. С какими трудностями столкнулись? Какие задачи удалось автоматизировать? Может, есть идеи для интересных воркфлоу, которые можно было бы реализовать вместе? ---- Поляков считает — про ИИ, рекламу и аналитику.

Промостраницы без авторов: как ИИ спасает бюджеты в рекламе 📈 Эффективность промостраниц В моем рекламном агентстве мы активно используем промостраницы как инструмент для завоевания доверия клиентов еще до их первого звонка клиенту. Человек сначала читает статью, а переходит на сайт уже когда интерес сформирован. Такой визит намного теплее, чем то, что дает какая-нибудь РСЯ или таргет на первом касании.

💡Особенно промостраницы круто работают в гиперконкурентных нишах, где, помимо рекламных слоганов, необходимо создать еще и доверие. К таким отраслям относятся строительство, медицина, недвижимость, финансовый сектор, образование и премиальная индустрия красоты.

🚨 Почему все себе не делают такие прекрасные страницы? Большой проблемой в этом формате является стоимость разработки материалов. Для стоматологии сделать статьи под каждую услугу, регулярно выпускать обновления, заменять старые на новые может обходиться в сотни тысяч рублей. Фактически нужно посадить у себя небольшую редакцию.

🎉 Там где у нас дорогая рутина в 2025 году модно применять нейросети, что я и сделал.

🧠 Роль ИИ в создании контента Когда я начал делегировать написание статей искусственному интеллекту, у меня были опасения, что качество может пострадать. Больше всего я боялся такого кейса, как в одном из блогов на VC (статьи выглядят настолько генеративными, что их не хочется открывать). Однако, оказалось, что Claude Sonnet 3.7 справляется с этой задачей на высоте. 💰 Экономия на производстве Создание промостраниц требует значительных затрат, особенно если работать над каждой статьей в команде с автором, дизайнером, менеджером и рекламщиком. В моем агентстве разработка трех материалов стоит от 50 000 рублей. Часто такая цена отпугивает представителей малого бизнеса. Но ИИ позволяет сократить эти расходы, как это произошло с материалом о Diagnocat — диагностической системе, которая дает второе мнение для КТ. ИИ справился с задачей, обойдясь без автора. А тема, кстати, для маркетинговой статьи очень сложная. Кстати вот сам материал, лично мне кажется очень достойно, а главное нет никаких избитых клише, вроде «5 мифов про…», «Как купить квартиру в Москве с зп 100 000» или «10 способов как…». 🚀 Преимущества использования ИИ ИИ позволяет быстро генерировать идеи, которые резонируют с нашим опытом и интуицией. Claude становится своеобразным мозговым штурмом в одном окне, что значительно ускоряет и структурирует процесс создания контента. Это делает производство рекламных материалов более быстрым и экономически выгодным для всех сторон. ✌️ Абзац для повышения вовлеченности к статье Кстати если у вас есть желание сгенерировать темы статей для вашего продукта — напишите в комментариях, попробуем нагрузить Claude, чтобы он вам придумал креативные идеи. ---- Поляков считает — про ИИ, рекламу и аналитику.

OpenAI и возможное внедрение рекламы Решил поиграться с генерацией схем в ChatGPT-4o — пытался превратить PlantUML диаграмму в красивый слайд. Получилось, мягко говоря, не идеально, но один момент зацепил. Внизу появился блок, который очень напоминает контекстную рекламу. 🤔 Совпадение или намёк? - Блок просто информационный, взаимодействовать с ним нельзя. - Сам формат PlantUML — очень любят разработчики, это вот такие текстовые схемы, которые преобразуются специальными движками. Именно реклама модели для программирования и создала ощущение контекстной рекламы.

💡Кстати через PlantUML очень круто объяснять логику проекта всяким AI-программистам, вроде Cursor.

📈 Как думаете, запустят ли OpenAI рекламу в течение 2025 года? ---- Поляков считает — про ИИ, рекламу и аналитику.

Обновление генерации изображений в OpenAI 🖼️ Новые возможности Вчера OpenAI представили обновление генерации изображений в модели 4o. Теперь генерация изображений стала значительно более функциональной и доступной. 📄 Работа с текстом Теперь модель умеет создавать подписи к фотографиям не только на английском, но и на русском языке. Хотя с русскими текстами еще есть некоторые проблемы, это уже значительное улучшение. 📸 Фотореалистичность Если раньше DALL-E создавал изображения, напоминающие анимацию, то теперь это настоящие фотографии. Качество заметно улучшилось. 🔄 Технические изменения Модель перешла от диффузионной (рассказывал как устроены тут) к авторегрессионной. Теперь изображения проявляются сверху вниз, подобно предсказанию следующих токенов при генерации текста. Это объясняет более низкую скорость генерации. 🚫 Ограничения Модель имеет строгие ограничения на генерацию изображений с людьми и обнаженкой. Например, заставить девушку надеть купальник не получится. В нейронке от Google кстати тоже. Зато можно в https://replicate.com/cuuupid/idm-vton, но там non-commercial use only. 🌍 Доступность и язык Новая функция поддерживает русский язык и доступна для всех пользователей, включая бесплатные аккаунты, правда, с ограничением на число запросов. ✨ Личный опыт Я попробовал эту функцию и был поражен: от флет-лей до взрыв-схемы и даже онлайн-примерочная генерируется за считанные минуты. Это действительно впечатляющий шаг вперед в генерации контента! ---- Поляков считает — про ИИ, рекламу и аналитику.

Обновление генерации изображений в OpenAI 🖼️ Новые возможности Вчера OpenAI представили обновление генерации изображений в модели 4o. Теперь генерация изображений стала значительно более функциональной и доступной. 📄 Работа с текстом Теперь модель умеет создавать подписи к фотографиям не только на английском, но и на русском языке. Хотя с русскими текстами еще есть некоторые проблемы, это уже значительное улучшение. 📸 Фотореалистичность Если раньше DALL-E создавал изображения, напоминающие анимацию, то теперь это настоящие фотографии. Качество заметно улучшилось. 🔄 Технические изменения Модель перешла от диффузионной (рассказывал как устроены тут) к авторегрессионной. Теперь изображения проявляются сверху вниз, подобно предсказанию следующих токенов при генерации текста. Это объясняет более низкую скорость генерации. 🚫 Ограничения Модель имеет строгие ограничения на генерацию изображений с людьми и обнаженкой. Например, заставить девушку надеть купальник можно только в https://replicate.com/cuuupid/idm-vton. 🌍 Доступность и язык Новая функция поддерживает русский язык и доступна для всех пользователей, включая бесплатные аккаунты, правда, с ограничением на число запросов. ✨ Личный опыт Я попробовал эту функцию и был поражен: от флет-лей до взрыв-схемы и даже онлайн-примерочная генерируется за считанные минуты. Это действительно впечатляющий шаг вперед в генерации контента! ---- Поляков считает — про ИИ, рекламу и аналитику.

Когда nocode реально удобно Вот и я дожил до момента, когда спамеры добрались и до моего канала. Но спасибо эпохе nocode-инструментов: всего за 30 минут я собрал в Make.com робота, который банит таких пользователей. Сегодняшний спамер, кстати, достиг своей цели — я его сообщение теперь, кажется, увековечил этим постом.

📌 Короткая предыстория: пишу свои занудные посты, а мне начинают присылать рекламу прямо в комментарии. Обычно я просто вручную банил нарушителей, но на этот раз пользователь оказался без имени, только эмодзи в нике. А таких персонажей вручную не забанить — только по API.

🧠 Делаем бота на скорость Так как к сервису нет требований в плане надежности, решил сделать бота не на Python, а на make.com — параллельно решил засечь время, как быстро получится сделать такое решение без программрования. Тем более, что к nocode я отношусь крайне скептически. ✅ Что получилось В итоге я сделал бота, который отправляет полученные от меня сообщения в OpenAI и пытается определить, насколько вероятно они являются спамом. Можно было бы и сразу банить, но я хочу разрешить ему работать полностью автономно, в случаях, если он относит сообщение к спаму с большой вероятностью. Протестировал на сообщениях обычных пользователей — всё отлично работает. Максимально просто и удобно — именно для таких мелких задач nocode-решения идеально подходят. А самое главное скорость — 30 минут и готово. ---- Поляков считает — про ИИ, рекламу и аналитику.

Когда nocode реально удобно Вот и я дожил до момента, когда спамеры добрались и до моего канала. Но спасибо эпохе nocode-инструментов: всего за 30 минут я собрал в Make.com робота, который банит таких пользователей. Сегодняшний спамер, кстати, достиг своей цели — я его сообщение теперь, кажется, увековечил этим постом.

📌 Короткая предыстория: пишу свои занудные посты, а мне начинают присылать рекламу прямо в комментарии. Обычно я просто вручную банил нарушителей, но на этот раз пользователь оказался без имени, только эмодзи в нике. А таких персонажей вручную не забанить — только по API.

🧠 Делаем бота на скорость Так как к сервису нет требований в плане надежности, решил сделать бота не на Python, а на make.com — параллельно решил засечь время, как быстро получится сделать такое решение без программрования. Тем более, что к nocode я отношусь крайне скептически. ✅ Что получилось В итоге я сделал бота, который отправляет полученные от меня сообщения в OpenAI и пытается определить, насколько вероятно они являются спамом. Можно было бы и сразу банить, но я хочу разрешить ему работать полностью автономно, в случаях, если он относит сообщение к спаму с большой вероятностью. Протестировал на сообщениях обычных пользователей — всё отлично работает. Максимально просто и удобно — именно для таких мелких задач nocode-решения идеально подходят. А самое главное скорость — 30 минут и готово. ---- Поляков считает — про ИИ, рекламу и аналитику.

RAG Challenge: обзор победного решения С осени прошлого года я активно интересуюсь архитектурой RAG, делаю локальные базы, экспериментирую с хранилищами. Заинтересовался ещё во время диплома по Middle Python, интерес усугубился, когда делал ассистента по своему автомобилю: @JaecooJ8_guide_bot. Так вышло, что предоставленный платформой OpenAI поиск по файлам работает плохо. Часть информации может теряться, либо частично не доходить до языковой модели. Ответ получается вроде бы правильным, но не до конца. Например, мой бот с инструкцией по автомобилю всё ещё далёк от идеала.

⭐️ Что вообще такое RAG? Это способ передать языковой модели знания, которых у неё, скорее всего, нет. Когда вы дополняете запрос информацией из собственного опыта, это уже и есть RAG, только вместо базы данных работает ваш мозг. Он извлек из памяти информацию, оформил в слова и передал в промпт. В промышленных системах же задача — автоматизировать извлечение и доставку данных из внешних источников и доставить её в LLM в полном объёме, без лишних знаний, ведь контекст ограничен.

27 февраля прошел второй раунд соревнования по RAG. Сегодня наконец добрался до победного решения. Статья автора: https://habr.com/ru/articles/893356/ Код на гитхабе: https://github.com/IlyaRice/RAG-Challenge-2/tree/main Вот ключевые моменты, которые заинтересовали лично меня: 📄 Архитектура Решение не универсальное: оно заточено строго под работу с PDF-отчётами. Вся инфраструктура от парсинга до промптов выверена, чтобы решать именно эту, а не какую-то общую задачу. Автор как всегда подчеркивает, что сначала понимание задачи, а потом архитектура. 🛠️ Подготовка данных Основная часть работы — это парсинг PDF и обработка пользовательского запроса. Промпт-инжиниринг и очистка данных снова оказались важнее самой модели. ✂️ Нарезка на чанки Самый популярный вопрос про базы знаний: «Как правильно нарезать текст на кусочки?». Тут автор использует наивный, но действенный подход: чанки по 300 токенов с пересечением в 50 токенов. Просто и понятно. А магия происходит на участке передачи данных в модель. 💾 База данных Никаких модных Qdrant или Milvus — автор взял проверенный временем FAISS. 🧠 Что идёт на вход модели Самый интересный момент: в модель отправляется целиком страница, а не отдельные чанки. Получается, что векторная база нужна только для поиска подходящей страницы. Этим и объясняется выбор максимально простого подхода к нарезке. Кроме того в задании было требование — обязательно ссылаться на страницу в ответе, убиваем сразу двух зайцев. 🎯 Выводы Материал крутой и будет полезен всем, кто планирует интегрировать LLM в офисную базу знаний. Однозначно стоит показать разработчикам. ---- Поляков считает — про ИИ, рекламу и аналитику.

Anthropic анонсировали поиск в Claude Sonnet 3.7 🔍 Встроенный поисковый движок Спустя полгода после релиза Search в OpenAI, аналогичный анонс сделала Anthropic. Они, как и конкуренты, используют поисковую систему Bing для осуществления поиска. 📈 Используется автоматически при необходимости Главное отличие заключается в том, что в ChatGPT поиск нужно включать отдельно, тогда как в Claude поиск будет использоваться автоматически, если выбрана модель Sonnet 3.7. Это делает процесс более интегрированным и удобным для пользователей. 🔄 Глубина и эффективность поиска Мне показалось, что поиск осуществляется глубже, и может происходить несколько последовательных обращений к поиску, если модель решит, что ей недостаточно данных. Например, на запрос о свежих новостях Anthropic, система вернула сегодняшний анонс и другие события недели, включая обещание сделать голосовой режим. 🌍 Как попробовать Сегодня поиск доступен только пользователям из США с подпиской, но другим странам также обещают скорый доступ. Саму функцию надо предварительно включить в настройках Feature preview. 📢 Дополнительная информация Анонс в Twitter: https://x.com/anthropicai/status/1902765011727999046 ---- Поляков считает — про ИИ, рекламу и аналитику.

Яндекс.Директ и новая функция автоматического преобразования текста Новость одновременно затронувшая и Яндекс.Директ и языковые модели. А значит я обязан рассказать. 📢 Новая функция в Яндекс.Директ С 14 марта 2025 года Яндекс.Директ начал включать всем функцию: автоматическое преобразование текста объявлений под запросы пользователей. Если не нужно — отключаете через групповые правки + отдельно в мастерах кампаний (они не поддерживают групповые правки). Пресс-релиз на сайте рекламных технологий: https://yandex.ru/adv/news/optimizaciya-teksta-pod-zapros-v-direct

🤔 Сразу скажу, что у меня пока что не получилось нигде встретить ни хорошего, ни плохого примера адаптации текста объявлений. В рамках проектов моего агентства эта функциональность выключена. Поиск в интернете пока не дал результатов.

📈 Цели и возможности Функция автоматического преобразования текста объявлений логично продолжает развитие автотаргетинга, который стал обязательным в январе 2024 года. Цель автотаргетинга — увеличить показы и доходы платформы за счет ужесточения конкуренции и поиска новых фраз. Задача нововведения с преобразованием текста — попытаться еще больше увеличить доходы. Автоматическое изменение текста объявлений призвано улучшить соответствие запросам пользователей и увеличить шанс перехода. Особенно для автотаргетинга, где очень часто бывают расхождения.

🌟 Например мы рекламируем «евроштакетник недорого в Одинцово», а автотаргетинг подобрал нам запрос <еврозабор>. Объявление плохо соответствует запросу и клика не происходит. Если заменим текст объявления на «Еврозабор недорого в Одинцово» — шанс клика повысится.

🍀 Что хорошо Радует, что творчество языковых моделей ограничено содержимым страницы. Если на сайте не написано ни слова про еврозабор из примера выше — замены формулировки не случится. 🔍 Проблемы и риски Основной риск заключается в том, что текст может измениться неправильно, например, заменяя слова, которые важны для фильтрации нецелевых пользователей. Примеры: — рекламируя «золотые кольца с бриллиантами», можно случайно привлечь клики по «серебряным кольцам с фианитом», а это уже невыгодно, если экономика кампании заточена под дорогое золотое направление и клики по 400 рублей. — рекламировали спецодежду оптом, в тексте писали про заказ от 50 штук. А получим «одежду для автосервиса пошив за 2 дня». — мы застройщик, продаем квартиры в элитном ЖК Самары по 20 миллионов. Если убрать фильтр про 20 миллионов из текста — получим трафик от эконом-сегмента. То что раньше фильтровало нецелевые или розничные клики — теперь допускает любые переходы и, как следствие, перерасход. Хотя LLM с задачей справились, сделали нам новый привлекательный текст 📬 Яндекс не уведомил о новинке рекламные агентства К сожалению, рекламные агентства не были заранее проинформированы о нововведении. Мне повезло, и сообщение, что произойдет автоматическое включение настройки мне прислали сразу 2 ответственных клиента еще 28 февраля (за 2 недели дот релиза). Правда чаще всего, клиенты не следят за рекламой и доверяют агентствам. ❓ Что делать Если вы как-то связаны с Яндекс.Директ — обратите внимание, что теперь настройка включена. Иногда она безвредна, особенно в ситуациях, если ваш текст объявления — только преимущества и вы не пытаетесь с его помощью отсеивать аудиторию. Если же нет, лучшим решением будет данную опцию отключить. ---- Поляков считает — про ИИ, рекламу и аналитику.

Обновления от OpenAI: Новые возможности для разработчиков Вчера OpenAI провели видеопрезентацию, на которой представили обновленное API для разработчиков. Была представлена Responces API и AgentsSDK: - Responces API поддерживает поиск в интернете + поиск по файлам + API Computer Use - AgentsSDK предлагает более удобную работу с агентами + возможности тестирования и валидации поступающих данных. 🔄 Responces API: Объединение возможностей Responces API объединит в себе Completions API и Assistants API. Важно отметить, что поддержка API ассистентов прекратится уже в середине 2026 года. Эта объединение давно напрашивалась, учитывая необходимость поддержки двух разных версий API. Конечно нам обещают гайд по миграциям и полную совместимость, но скорее всего стоит ожидать рефакторинг.

We launched the Responses API, a new API primitive with built-in tools, like function calling, file search, web search, and computer use. We're working to achieve full feature parity between the Assistants and the Responses API, including support for Assistant-like and Thread-like objects and the Code Interpreter tool. We will communicate updates to the Assistants API in the changelog.

🛠️ Порог входа и удобство использования Кстати, Assistants API делало программирование для LLM предельно простым. Основное удобство ассистентов заключалось в том, что не нужно было заниматься хранением истории сообщений — все объединялось в треды и хранилось у OpenAI. Хранение файлов и работа с векторными хранилищами тоже не требовались, файлы можно было загрузить при создании ассистента и забыть про них. 🚀 Практическое применение Лично я создал телеграм-бота с инструкцией для моего автомобиля и систему для преобразования текста статей в HTML для контент-менеджеров на базе ассистентов. Эти решения разворачиваются быстро, и код получается простым. 💡 Рекомендация для начинающих Я искренне советую всем, кто еще не попробовал, успеть поработать с Assistants API. Это самое простое начало для погружения в мир программирования языковых моделей. ---- Поляков считает — про ИИ, рекламу и аналитику.

Запуск аудиоподкастов с помощью AI: личный опыт 📬 Запрос и идея Пару месяцев назад ко мне обратилась Даша c запросом из одного чата:

Посоветуйте пожалуйста разработчика. Надо запилить похожий продукт https://giga.chat/catalog/tutorials/ai-meditation . Как вариант используя elevenlabs по api и другие ии сервисы.

Я отложил этот запрос в инбокс, чтобы позже изучить решение от Сбербанка.

💡 Недавно я задумался, что было бы интересно озвучивать Deep Research от Perplexity или OpenAI с помощью API.

Это позволит просто отправлять сообщение боту и получать готовый аудиоподкаст для прослушивания в дороге или на тренировке. 🛠️ Реализация проекта Немного с опозданием, но я решил вернуться к этой задаче и изучить Elevenlabs. Я реализовал решение на платформе Telegram + Make.com всего за вечер. Озвучка из готовых голосов получилась зашумленной, поэтому я записал свой голос (примеры доступны ниже), на что ушел второй вечер. Весь проект занял два вечера: @MakeSashaMeditationsBot. Из минусов, в озвучке нет аудиэффектов, как в решении от Сбера, но для этого тоже есть методы API Elevenlabs, правда, для поддержки прийдется уйти из Make, там такого модуля нет. 🎵 Технология и результаты В целом, схема оказалась эффективной с позиции себестоимости такой медитации: - 60 центов за озвучку, - 3 цента за языковую модель для генерации текста. 📈 Потенциал и перспективы Качество озвучки и простота создания клона голоса впечатляют. Это может привести к революции в создании аудиокниг: себестоимость производства 12-часовой аудиокниги составит $100, что значительно дешевле аренды студии. ---- Поляков считает — про ИИ, рекламу и аналитику.