TexTerra: всё про маркетинг

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» ➡️

Друзья и коллеги, давайте проведем небольшой эксперимент! ⬇️ Простые сценарные чат-боты и продвинутые AI-помощники теперь есть почти у каждой компании: в банке, магазине, службе доставки... Но вот пользуемся ли мы ими на самом деле и верим ли тому, что они отвечают?

Проголосуйте, как обычно поступаете вы. Опрос анонимный, а правильных и неправильных ответов здесь нет.

🥁 А вечером мы выпустим материал о том, почему клиенты не доверяют AI-консультантам, даже когда те отвечают правильно, и что с этим делать бизнесу. Заодно сравним ваши ответы с данными крупных исследований ☺️

Кто должен учить AI-помощника разговаривать? Рассказываем сегодня в 16:00 на бесплатном вебинаре ⏰ Кажется, что обучать бота должен инженер, ведь AI — это технология. Но в западной практике проектирования диалогов заметную роль играют гуманитарии. Одна из самых известных книг на эту тему — Conversations with Things («Разговоры с вещами») Дианы Дайбель и Ребекки Эванхо. И ее авторы не инженеры. Дайбель писала диалоги для художественных текстов, ее пьесы ставили на сцене, а у Эванхо магистратура по творческому письму. То есть правила разговора для машин во многом задают те, кто умеет писать и понимает, как говорят люди. И это закономерно. Живой разговор держится на том, чего нет в словах: на контексте, подтексте, намеках, иронии, недосказанности. Например:

— Вы знаете, который час? — Да.

Формально ответ верный, но бесполезный. Человек так не ответит, а плохо спроектированный бот — вполне. А вот диалог, в котором вы хоть раз участвовали сами:

— Ты куда? — Сейчас приду.

Логики никакой, но собеседники друг друга поняли. Для бизнеса эта разница решающая. Помощнику мало говорить естественно — он должен понимать реплику в контексте конкретной компании: какую услугу ищет клиент, какие условия для него критичны, что уточнить и когда предложить следующий шаг. Чем точнее это заложено в диалог, тем меньше обращений теряется по пути к заявке. Даша Завьялова, главред маркетинга TexTerra, пишет и нон-фикшн, и художественные книги. Поэтому она хорошо понимает, что такое контекст и невысказанный интент, где в реплике ирония и что на самом деле хочет сказать человек, которому трудно сформулировать запрос. Сегодня на вебинаре она расскажет: • где помощник должен сам делать вывод, а где — уточнять; • какие вопросы помогают человеку определиться, а какие превращают помощника в анкету; • как связать диалог с бизнес-целью: заявкой, заказом, бронированием или передачей менеджеру. 📆 Сегодня, 6 октября, 16:00–17:00 по Москве. 🧑🏼 Участие бесплатное, нужна только регистрация.

⚡️ Как выбрать подрядчика по GEO-продвижению: что входит в услугу и какие предложения есть на российском рынке осенью 2026 года 📊 Повышение видимости в нейросетях стоит от 3 тысяч рублей за отчет до 500 тысяч в месяц за полный цикл работ (а то и дороже). При этом ни один подрядчик не может гарантировать, что ChatGPT или Алиса начнут рекомендовать вашу компанию. Выбирать приходится по тому, что можно проверить: по составу работ, документам и методике. Разбираемся, как это делать грамотно.

О чем статья: • когда компании нужен аудит, когда стратегия, а когда сопровождение; • какие предложения есть на рынке и что туда входит; • какие документы важно получить по итогам работы; • по каким метрикам принимать результат и к каким показателям относиться осторожно; • из чего складывается цена и как привести разные предложения к общему знаменателю.

В конце — признаки слабого предложения и 12 вопросов для первой встречи с подрядчиком. Читать полностью ➡

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

Как спроектировать AI-помощника, который доводит разговор с клиентом до заявки или покупки? Обсуждаем на бесплатном вебинаре 6 октября💡 Когда человек после консультации решает оставить заявку, оформить заказ или записаться на услугу, ему важно понимать, что происходит: данные уже приняты, действие еще выполняется или требуется что-то уточнить. И AI-помощник должен говорить об этом как есть, иначе весь смысл диалога просто пропадает. Например, фраза «Заявка оформлена» уместна только после того, как CRM действительно приняла данные и создала обращение. Но если на самом деле помощник только отправил запрос и ждет ответа от системы, клиенту нужно так и сказать. А если CRM вернула ошибку — объяснить, что произошло, и предложить следующий шаг.

В диалоге с AI-помощником важна каждая такая развилка. Человек не видит, что происходит внутри системы — он видит сообщение и по нему понимает: принят ли его запрос, нужно ли что-то подтвердить, ждать ли звонка менеджера или попробовать еще раз.

Интеграция с CRM позволяет помощнику создать заявку и узнать ее статус. Но сам по себе он еще не подсказывает, что сказать пользователю и как продолжить разговор. Это нужно продумать заранее: какие данные показать перед отправкой, когда попросить подтверждение, как сообщить об ошибке, что передать менеджеру вместе с историей диалога. 🤝 Разработчики и команда, которая проектирует коммуникацию, решают эту задачу вместе: одни дают помощнику доступ к данным и действиям, другие помогают провести клиента через разговор максимально комфортно и понятно для него.

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

Мы используем свой многолетний опыт в изучении клиентских путей, чтобы заложить в помощника уместные вопросы, которые помогут ему понять ситуацию, ясные ответы и четкую логику выбора. На вебинаре мы покажем, как спроектировать грамотный и эффективный диалог. 🗓 6 октября, вторник, 16:00–17:00 по Москве. 🧑🏼 Участие бесплатное, нужна только регистрация ➡️ Наш канал в «Максе» ➡️

⚡️ ChatGPT в Google Документах и Таблицах: какое дополнение выбрать Официальное дополнение ChatGPT от OpenAI доступно только в Google Sheets, но для работы одновременно с Таблицами и Документами есть GPT for Sheets and Docs — стороннее дополнение Talarian с другими тарифами, моделями и правилами обработки данных. Обновили материал о том, как подключить подходящий вариант и использовать его для работы с текстом и таблицами. Внутри: • чем официальное дополнение ChatGPT отличается от GPT for Sheets and Docs; • как установить и запустить дополнение; • когда нужен API-ключ и из чего складываются расходы; • как извлекать данные, классифицировать обращения, обрабатывать столбцы и сокращать текст; • какие данные лучше не передавать; • почему формулы могут пересчитываться и как контролировать стоимость массовой обработки. В конце — рекомендации для безопасной проверки результата перед работой со всем документом или таблицей. Читать полностью Наш канал в «Максе» ➡️

⚡️ Сколько стоит внедрить AI-помощника: поддержка, токены, окупаемость Коммерческие предложения на AI-помощника, как и на другие продукты, обычно сравнивают по цене разработки. Но эту сумму платят один раз, а вот токены, техподдержка и проверка качества оплачиваются регулярно. Поэтому бот, который дешевле в разработке, может обойтись дороже в пересчете на одно закрытое обращение. Бывает и наоборот: дорогое решение не окупается, если обращений мало.

Собрали актуальные цены рынка и показали, как сравнивать их по итоговым расходам и результату.

Внутри: • сколько в сентябре 2026 года стоит разработка сценарного бота, RAG-помощника, агента с интеграциями и корпоративной системы; • из чего складывается ежемесячный счет: токены, поиск по базе, речь и телефония, поддержка, контроль, тесты; • какие расходы чаще всего остаются за рамками сметы; • что такое TCO, стоимость решенной задачи и срок окупаемости — и как это считать; • когда хватает бюджетного сценарного бота и при каких условиях ни один помощник не окупится. В конце — десять вопросов к коммерческому предложению подрядчика, которые помогут сравнить предложения по полной стоимости. Читать полностью

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

Наш канал в «Максе» ➡️

Как научить умного ассистента действительно слышать ваших клиентов? Рассказываем на вебинаре 6 октября! Собрать AI-помощника технически несложно: языковые модели уже умеют вести разговор, а подключить их к сайту и базе тарифов помогают готовые инструменты. Но будет ли от такого помощника польза, если он не умеет говорить именно с вашими клиентами?

Представьте, что клиент пишет провайдеру: «Какой у вас самый дешевый тариф?». Опытный сотрудник кол-центра, скорее всего, уточнит, что стоит за этим вопросом. Может, человек боится, что через три месяца цена вырастет. Может, не понимает, за что переплачивает в тарифах подороже. А может, ему правда нужен самый дешевый — тогда лучше сразу сказать, чего в нем нет, чтобы через неделю клиент не пришел с претензией.

Кто услышит клиента, тот и продаст ему услугу. Живой сотрудник учится этому годами, но и AI тоже можно и нужно этому научить — в этом и есть задача проектирования. Что для этого нужно? • Понять, чего хотят клиенты и как они об этом говорят. • Выбрать вопросы, которые помогают определиться, и отказаться от тех, что только утомляют. • Найти слова, которые снимают сомнения, и тон, в котором помощник звучит внимательно и без навязчивости. Мы больше 18 лет изучаем, как клиенты описывают свои задачи, в чем сомневаются и что помогает им решиться. Раньше этот опыт помогал нам писать тексты, которые продают — теперь мы учим тому же AI-помощников. На бесплатном вебинаре главред маркетинга TexTerra Даша Завьялова покажет, как провести клиента от свободного запроса до продажи, какие вопросы задавать, как предусмотреть ошибки и передачу разговора сотруднику. 📆 6 октября, вторник, 16:00–17:00 по Москве. 🧑🏼 Участие бесплатное, нужна только регистрация ➡️

⚡️ 6 октября — вебинар «Как спроектировать диалог с AI-помощником» Представьте, что в чат с интернет-провайдером пишет потенциальный клиент: «Нужен интернет на дачу. Бываю там летом, иногда работаю удаленно. Что подойдет?». 🧑🏼 Опытный оператор кол-центра услышит здесь сразу три условия. Дача — значит, сначала нужно проверить покрытие по адресу. Лето — значит, годовой контракт, скорее всего, не нужен. Удаленка — значит, важна стабильная связь для созвонов, и самый дешевый тариф не подойдет. 🤖 А теперь вспомните, как в такой ситуации отвечает большинство роботизированных помощников. Выкладывают весь список тарифов, советуют недоступные на этой даче, задают вопросы, которые ничего не уточняют. Или даже вежливо желают хорошего дня, так и не решив задачу.

Вести гладкий диалог AI-помощники умеют сами по себе. Выполнять задачи бизнеса — пока нет, как не умеет этого и новичок в кол-центре, даже очень толковый. Для этого в базу помощника нужно заложить знание, к какому результату вести клиента, какие вопросы действительно меняют выбор, откуда брать данные и когда звать сотрудника. А чтобы это знать, нужно понимать, как клиенты описывают свои задачи, где сомневаются и что помогает им решиться.

Этим TexTerra занимается 18 лет: мы изучаем язык аудитории и путь клиента и связываем его запросы с продуктами компании. С этого года применяем тот же опыт, чтобы собирать AI-помощников: техническая часть в них так же важна, как сценарий, по которому помощник ведет клиента. И на вебинаре 6 октября наш главред Даша Завьялова покажет, как наши специалисты проектируют такие диалоги. Кому пригодится. Тем, кто собирается запускать AI-помощника на сайте или уже тестирует его и не понимает, почему одни диалоги заканчиваются заявкой, а другие только раздражают пользователей. Что разберем. Чем AI-помощник отличается от чат-бота со сценарием и почему проектирование начинается с намерения пользователя. На примере с дачей пройдем путь от свободного запроса до результата: • как определить, что помощник умеет и за что не отвечает; • какие уточняющие вопросы задавать, а какие только тратят время клиента; • как учитывать контекст, когда клиент меняет условия; • где уместнее кнопки, формы и карточки; • что делать при ошибках, как подтверждать действия и передавать разговор сотруднику; • как проверить сценарий на реалистичных запросах. Зарегистрироваться на бесплатный вебинар ➡️

⚡️ Кейс TexTerra: как GEO-аудит обнаружил ошибки AI-ответов о лекарственных препаратах Бренд нашего клиента устойчиво появлялся в ответах AI-систем, но они путали состав и форму продуктов, — а эти ошибки, в свою очередь, запускали каскад других. Для фармбренда такая видимость может быть даже опаснее отсутствия упоминания: пользователь получает ложное представление о препарате, а бренд — репутационный риск.

TexTerra провела GEO-аудит по собственной методике, и он лег в основу стратегии на будущий год. В кейсе рассказываем пошагово, что мы делали, как и почему.

Внутри: • как мы подбирали сценарии и проверяли ответы AI-систем вместе с их источниками; • как одна ошибка в описании состава может запустить цепочку неверных выводов и рекомендаций AI; • почему сильная поисковая видимость сайта сама по себе не гарантирует точность AI-ответов; • зачем нужны факт-матрица и карта внешнего контура; • какие правки вошли в стратегию и почему именно они. Читать статью полностью ➡️ Хотите проверить, как AI-системы описывают ваш бренд и на какие источники опираются? Напишите @texterra_sale — обсудим GEO-аудит и задачи проекта.

⚡️ Сценарный бот, RAG, AI-воркфлоу или автономный агент: как выбрать подход под задачу Под названием «AI-помощник» могут скрываться решения с разными возможностями и требованиями к проекту. Один помощник отвечает по готовому сценарию, другой находит условия в корпоративных документах, третий проверяет данные и запускает заданные действия. Чем больше решений система принимает сама, тем тщательнее нужно подготовить данные, настроить доступы и проверить последствия ошибок. На кейсах TexTerra разобрали, как выбрать подход под конкретный процесс, данные и уровень контроля. Внутри: • для каких задач подойдет сценарный бот, RAG-помощник, AI-воркфлоу и автономный агент; • чем поиск по документам отличается от выполнения действий в CRM, базе или другой системе; • как организовать проверку статуса заказа, изменение условий и передачу задачи сотруднику; • где системе нужен фиксированный маршрут, а где — возможность выбирать следующий шаг; • как сочетаются несколько подходов в одном помощнике; • как наши проекты «Играем по-особому», FDM, DataWay и «Лайв-еда» помогают увидеть разницу на конкретных сценариях. В конце — таблица для быстрого сравнения и список вопросов, с которых стоит начать выбор. Читать полностью Наш канал в «Максе» ➡️

«Что-то свежее. А еще сладкое. И что-нибудь — с собой»: как AI-помощник доводит запрос до заказа На видео выше мы показываем, как работает AI-помощник из нашего кейса «Лайв-еда». Пользователь на нем просит свежее, сладкое, напиток, острое блюдо и еду, которую можно упаковать и забрать домой.

Запросы звучат естественно и понятно для консультанта или продавца, но они бесполезны для классического поиска по сайту. Человек не называет блюдо, категорию или ингредиенты — он описывает свое желание.

Связать расплывчатую формулировку с конкретным предложением — это и есть одна из главных задач контент-маркетинга. Мы изучаем, как люди говорят о своих потребностях, и настраиваем AI-помощника так, чтобы он понимал эти формулировки, задавал нужные вопросы и подбирал что-то подходящее. В «Лайв-еде», например, наш умный помощник верно понял даже просьбу подобрать еду с собой: выбрал позиции, которые не помнутся и не растекутся по дороге 🌯 С техникой, стройматериалами и программами обычно тоже непросто. Клиент знает, какую задачу хочет решить, но не знает, какой продукт ему подойдет. AI-помощник задает уточняющие вопросы, предлагает варианты и отвечает, пользуясь базой знаний компании, а еще может помочь оформить заказ или передать менеджеру заявку с диалогом — чтобы клиенту не пришлось рассказывать заново. Если между вопросом клиента и заявкой на вашем сайте тоже остается целая консультация, давайте обсудим ваш проект: напишите в личку @texterra_sale или оставьте заявку на странице услуги. Простых, но эффективных AI-помощников мы собираем буквально за несколько дней! Наш канал в «Максе» ➡️

⚡️ AI-агент и опасные инструкции: как ограничить доступ к данным и действиям Внешний контент может попытаться подменить инструкцию для агента, а если у него есть еще и лишние права — это дополнительный риск для компании. Поэтому безопасность агентного сценария зависит от границ доступа, проверки действий и контроля после запуска.

Рассказали, как защитить AI-агента — а вместе с ним свой проект или компанию.

Внутри: • что такое prompt injection, утечка данных и избыточные полномочия — и чем все это опасно; • как описать сценарий, доступы и действия агента до запуска; • почему права самого агента и права его пользователя нужно проверять отдельно; • как безопасно подключать почту, браузер и API; • какие операции передавать сотруднику на подтверждение; • что сохранять в журнале и отслеживать после запуска; • как эффективно тестировать вредоносные инструкции и другие атакующие сценарии. В конце — таблица, которая поможет определить границы автономности для разных действий агента. Читать полностью Наш канал в «Максе» ➡️

🔥 Уже через час — вебинар «AI пишет бесплатно. Почему счет за контент вырос?» AI ускорил создание текстовых черновиков, но в целом расходы на контент начинают масштабироваться — речь про выбор тем для публикаций, фактчекинг, поддержку и обновление контента после релиза.  

Сегодня в 16:00 Алена Грибанова, главред отдела обслуживания клиентов TexTerra, расскажет: • почему дешевый первый черновик не означает дешевый контент; • из чего складывается стоимость материала; • почему массовая генерация может не сократить, а увеличить расходы команды.

Регистрируйтесь и готовьте свои вопросы! Наш канал в «Максе» ➡️