Маркетинг

Привет, Пикабу! Я SEO-специалист, уже лет пять вожусь с текстами, ключами и сайтами, чтобы вывести их в топ Яндекса. Думал, писать для поисковиков — это как борщ сварить: кинул побольше ключей, помешал, и готово. Оказалось, Яндекс — привередливый гурман, а я поначалу был тем поваром, который солит суп ложкой для обуви. Расскажу, как я набивал шишки, учился создавать тексты, которые цепляют людей и не бесят поисковики. Без воды, с капелькой иронии.

Начало: когда я думал, что SEO — это просто «пихай ключи и молись»

Первые шаги в SEO были как попытка собрать мебель из IKEA без инструкции. Я заказал тексты на Text.ru, написал в ТЗ: «впихнуть ключ ‘купить окна Москва’ раз десять». Копирайтеры постарались — тексты получились такими, что даже я, заказчик, засыпал на втором абзаце. Уникальность 100%, а толку ноль. В Яндекс.Метрике — отказы под 80%, время на странице — как мой рекорд по задержке дыхания, секунд 15. Сайты болтались где-то в районе «никто не увидит».

Я тогда думал: «Ну, ключи же есть, почему не работает?» Оказалось, Яндекс не дурак — он любит, когда текст для людей, а не для ботов. Но до этого я еще дошел через пару эпичных фейлов.

Первая шишка: как я словил бан за переспам

Мой первый серьезный косяк был с сайтом про ремонт. Решил, что если засунуть «ремонт квартир недорого» в каждый абзац, Яндекс скажет: «О, какой молодец!» Вместо этого он сказал: «Фильтр за переоптимизацию, братишка». В Яндекс.Вебмастере прилетело письмо: «Контент низкого качества». Я тогда впервые услышал про E-A-T (экспертность, авторитетность, доверие) и подумал: «Это что, теперь тексты писать как докторскую диссертацию?» Пришлось все переделывать, а это, скажу я вам, как обои переклеивать после криворукого мастера.

Мои инструменты: что помогает не облажаться снова

После того как я словил бан от Яндекса, понял: без нормальных инструментов в SEO — как без молотка на стройке. Начал собирать свой арсенал, чтобы больше не писать тексты наугад. Вот что я использую, чтобы не повторять старых косяков:

• Яндекс.Вордстат: бесплатный сервис, показывает, что люди ищут. Например, сколько раз в месяц вбивают «ремонт ванной». Простой, как табуретка, но без него никуда.

• Serpstat: помогает подсмотреть, какие ключи используют конкуренты и как они обходят тебя в выдаче. Для меня это как шпионский бинокль.

• KeyCollector: для тех, кто хочет копать глубже. Собирает кучу запросов и фильтрует мусор вроде «ремонт скачать бесплатно». Чувствуешь себя хакером, но на деле просто экономишь время.

• Text.ru и Advego Plagiatus: проверяют уникальность текстов. Если статья похожа на чужую, Яндекс может устроить мне еще один бан, а мне это не надо.

• X-GPTWriter: софт, который тянет нейросети вроде ChatGPT и наших, российских, типа ChatRU. Выдает готовые статьи по заданным ключам.

Эти штуки стали моими спасателями. Без них я бы до сих пор писал тексты, которые никто не читает, а Яндекс закидывает на сотую страницу.

Прорыв: семантика — мой новый лучший друг

После бана я решил, что пора учиться. Зарегистрировался на Serpstat, начал копать Яндекс.Вордстат. Оказалось, что семантическое ядро — это не просто список ключей, а целая карта желаний аудитории. Люди ищут не только «ремонт квартир», но и «как сэкономить на ремонте», «ремонт ванной в хрущевке», «почему плитка отваливается». Это называется LSI — семантические слова, которые делают текст полезным и живым.

Как я собирал ядро

• Яндекс.Вордстат: бесплатный, но как старый калькулятор — работает, но медленно. Я выгребал низкочастотники типа «ремонт кухни 6 метров».

• Serpstat: показал, какие ключи используют конкуренты. Например, я увидел, что топовые сайты пишут про «фото ремонта до и после» — и я такой: «О, это же годнота, беру!»

• KeyCollector: для тех, кто хочет почувствовать себя хакером. Парсил запросы, чистил мусор вроде «ремонт квартир скачать торрент» (серьезно, кто это ищет?).

Семантика открыла глаза: людям нужны не просто ключи, а ответы. Как выбрать ламинат? Сколько стоит натяжной потолок? Я начал писать тексты, которые реально помогали.

Пишу тексты: от «простыни» к читабельности

Раньше мои тексты были как сочинение школьника на «Как я провел лето» — длинные, мутные, без структуры. Потом я подсмотрел у конкурентов в топе и понял: структура — это как специи в борще, без нее никуда. Яндекс обожает, когда текст легко читается, а люди не убегают с сайта через 10 секунд.

Моя структура текста

• H1: главный заголовок с ключом, например, «Как сделать ремонт недорого и не сойти с ума».

• Введение: пара строк, чтобы зацепить. Например: «Ремонт — это как поход к стоматологу, но можно сэкономить, если знать, где».

• H2 и H3: подзаголовки для удобства. Типа «Выбор материалов», «Как не нарваться на криворукую бригаду», «Сколько стоит ремонт в 2025 году».

• Списки и таблицы: для наглядности. Добавлял списки вроде «5 косяков, которые я совершил при ремонте» или табличку с ценами на ламинат.

• Заключение: краткий итог, без навязки. Например: «Теперь я знаю, как не потратить миллион на ремонт ванной».

Проверял тексты через Advego Plagiatus — уникальность держал выше 90%.

E-A-T: как не выглядеть лохом в глазах Яндекса

Однажды в паблике SEO-шников ВКонтакте я наткнулся на пост про E-A-T. Это когда Яндекс проверяет, не школьник ли ты, который вчера прочитал Википедию и теперь пишет про ремонт. Я начал добавлять:

• Экспертность: вместо того чтобы искать мастера с 15-летним стажем для консультаций, я стал использовать X-GPTWriter. Задавал ему ключи и просил писать так, будто автор — профи с кучей опыта. Получались тексты, которые выглядели, как будто их писал строитель с мозолями на руках, а не копирайтер с биржи.

• Авторитетность: ссылался на строительные форумы или сайты производителей, типа Knauf или Tikkurila.

• Доверие: сделал страницу «О нас» с фотками бригады и отзывами (реальными, не придуманными, Яндекс это чует).

В Яндекс.Метрике я заметил, что время на странице выросло до 3,5 минут, а отказы упали до 25%. Это был знак, что я на верном пути.

Нейросети: когда помощник — тот еще лентяй

В 2023 году я решил попробовать нейросети для текстов, чтобы не тратить часы на черновики. Первой была GigaChat от Сбера. Думал: «Сейчас она за меня все сделает, а я буду кофе пить». Ха, наивный. Тексты она выдавала быстрее, чем я успевал моргнуть, но они были как тостер: функциональные, но без души. Я использовал их как черновики, добавлял свои истории. Например, как я выбирал краску и чуть не купил ту, что пахнет как носки после спортзала. Проверял тексты через Text.ru — один раз GigaChat выдал текст, на 60% похожий на статью с какого-то блога. Пришлось переписывать, чтобы не словить бан.

Потом я наткнулся на X-GPTWriter — софт, который тянет сразу несколько нейросетей, включая ChatGPT и российские штуки вроде ChatRU. Это был реальный прорыв: задаешь ключи, выбираешь формат, и на выходе — почти готовая статья или описание услуги. Я обычно только чуть подправлял, добавляя свои байки. Тексты выходили живые, с уникальностью 95%+ по Advego Plagiatus, что для Яндекса идеально. С этим софтом я стал тратить на контент минут 5 вместо часа, и статьи сразу шли в работу. Главное — не спамить ключами, а то фильтр прилетит, как мне однажды по глупости.

Мои косяки, которые чуть не угробили проекты

• Игнор мобилок: писал километровые тексты, которые на телефоне выглядели как Война и мир. Теперь разбиваю на абзацы по 3–4 предложения и проверяю в Яндекс.Вебмастере, как страница рендерится.

• Забывал про конкурентов: раньше писал, как в вакууме. Теперь всегда смотрю топ-10 в Serpstat и думаю: «Ок, чем я могу быть круче?»

• Не обновлял контент: один текст про ремонт устарел, потому что цены на материалы выросли. Яндекс это заметил, и страница просела. Теперь раз в полгода обновляю цифры и добавляю свежие фотки.

Как я вывел сайт в топ и не поседел

После всех приключений мой сайт про ремонт пробился в топ-10 Яндекса по запросам вроде «ремонт ванной недорого». В Метрике видел, что люди тусуются на странице по 4–5 минут, а клики по внутренним ссылкам выросли на 50%. Главное, что я понял: пиши для людей, а Яндекс сам подтянется. Если текст интересный, с историями и юмором, люди дочитывают, а поисковики это любят.

Что реально сработало

• Семантика через Вордстат и Serpstat — без нее никуда.

• Четкая структура: заголовки, списки, короткие абзацы.

• Личный опыт: байки про мои ремонтные фейлы цепляли больше, чем сухие советы.

• Метрика и Вебмастер: без них я бы не понял, что работает, а что — мусор.

Теперь все статьи для своих проектов — от ремонта до нового сайта про путешествия — я делаю через X-GPTWriter. Задал ключи, выбрал формат, и на выходе почти готовая статья, которую остается чуть причесать, добавив пару своих историй, вроде как я чуть не свалился с лестницы, клея обои. Это экономит кучу времени: вместо трех часов на текст уходит минут 20, а уникальность по Text.ru — стабильно 95%+. Главное — не увлекаться ключами, чтобы Яндекс не прилетел с фильтром. С этим софтом я наконец-то перестал чувствовать себя машиной для писанины и начал кайфовать от процесса.

Сейчас я работаю над сайтом про путешествия. Пишу про свои походы в Крым, где чуть не улетел со скалы, и про Алтай, где комары чуть не съели меня живьем. Если интересно, могу рассказать, как идут дела. А вы какие косяки в SEO совершали? Делитесь, посмеемся вместе!

Сейчас фродовый трафик — это один из самых обсуждаемых вопросов в контекстной рекламе. Проблема проявилась осенью 2022 г. в виде такого гигантского наплыва фейковых конверсий, какого в Яндексе еще не бывало. Конечно, фродовые заявки попадались и раньше, но составляли всего 10-20%, то есть были в пределах нормы. А теперь их количество может доходить до критической отметки в 90%.

Эта статья будет полезна думающим специалистам:

• интернет-маркетологам компаний,

• digital руководителям,

• собственникам бизнеса.

В общем, всем тем, кто “за” эмпирический подход в контекстной рекламе, и “против” механических действий, которые не дают результата. Мы — ваши единомышленники!)

Краткое содержание для ЛЛ:

• В чем опасность фрода?

• Почему достижение ИИ обернулось проблемой или история фрода.

• Как узнать, есть ли у вас фрод?

• Виды фрода и какой вред наносят.

• Как мы потеряли из-за фрода 80 000 р за 1 день.

• Какие бывают методы борьбы с фродом.

• Лучший метод борьбы с фродом — настройка сложных целей в Яндекс Метрике.

• Результаты применения нашего метода.

• Что еще можно сделать?

• Какова мораль?

В чем опасность фрода?

Слив рекламного бюджета.

Большинство рекламодателей перешли на оплату за конверсию. Как правило, цель — “отправить заявку”. Оплата происходит в тот момент, когда заявка ушла. За фродовую заявку деньги тоже списываются, как за настоящую, пока вы не докажете Яндексу обратное.

Временное выпадение компании из конкурентной борьбы.

Если наплыв фрода слишком большой, компании приходится защищать свои бюджеты и выходить из трафика. Например, у нас был целый месяц простоя, пока мы возвращали свои деньги из Директа.

Поломка алгоритмов автостратегий.

Если вы используете автостратегию с оплатой за конверсию и с оптимизацией, а при этом у вас большой процент фродовых заявок, то система воспринимает фродеров как вашу ЦА, за которую вы “готовы”  платить. Она обучается на них, подбирает похожих и продолжает “гнать” некачественный трафик на ваш сайт.

Почему достижение ИИ обернулось проблемой или история фрода.

3 года назад алгоритмы Яндекса научились самостоятельно находить нужную целевую аудиторию и показывать ей рекламу с оплатой за конверсию. С тех пор мы платим не за клики, а за конверсии — заявки, звонки и заказы на сайте.

Это достижение ИИ обернулось новой проблемой. Появились недобросовестные пользователи (фродеры), которые намеренно скликивают ваш бюджет. Алгоритм беззащитен против них, потому что считает целевым того, кто совершил конверсию. ИИ фильтрует только роботов, не способен адекватно оценить поведенческие факторы и не может отсечь фрод от настоящей аудитории. В результате вы оплачиваете десятки фейковых заявок, из которых целевых только единицы.

Что же делать? Вернуться на 10 лет назад и снова покупать клики, вручную работая со ставками? Многие директологи старой школы всерьез считают, что нужно действовать именно так, и "ручка" — единственно правильный выбор. Мы в МАКО думаем иначе — изобрели куда более интересный и эффективный способ борьбы с фродом. Играем с ИИ по его правилам и побеждаем. Как именно? Читайте дальше.

Как узнать, есть ли у вас фрод?

Возможно, фрод у вас уже есть, но вы еще не знаете об этом. Рекомендуем проверить, чтобы своевременно защитить свой рекламный бюджет.

Фродовый трафик есть, когда:

• количество некачественных заявок превышает 20% — то есть при проверке лида менеджеры не могут дозвониться до клиента, потому что номер не отвечает или вообще не существует;

• за короткий промежуток времени произошел резкий скачок в количестве заявок, которые есть в Метрике, но отсутствуют в СРМ, и имеющиеся заявки оказываются фейковыми.

Мониторинг будет гораздо быстрее и точнее, если у вас есть правильно настроенная сквозная аналитика. Если ее нет, значит вы не передаете данные из Директа, Метрики в СРМ и обратно. Вы видите только кол-во обращений, а не их качество. При необходимости, могу поделиться чек-листом по настройке сквозной аналитики. Пишите запрос в комментариях.

Финализируем проверку. Вы точно сливаете бюджет на фродовые заявки если:

1. У вас включен автотаргетинг со стратегией “Максимум кликов”;

2. В ваших сетевых рекламных кампаниях процент отказов более 30%, потому что: площадки периодически не чистятся (не добавляются в список запрещенных); в статистике есть одна площадка, которая сжирает много бюджета, при этом не приводя ни одной конверсии;

3. В поисковой РК с широкими и околотематическими запросами используется стратегия Максимум кликов

4. В РСЯ используется таргетинг по широким интересам в сочетании со стратегией Максимум кликов

Итак, вы убедились, что фродовый трафик у вас есть. Давайте разберем что он из себя представляет и рассмотрим варианты решения проблемы.

Виды фрода и какой вред наносят.

1. Сложные боты, порожденные ИИ

Мы изучили фродовые конверсии и выявили, что эти боты имеют опыт достаточно реалистичного “человеческого” поведения. Они “гуляют” по сайтам и набирают у Яндекса определенные демографические и поведенческие факторы, то есть “имеют” пол, возраст, интересы. Все это усложняет работу защитных систем Директа от фрода.

Такой вот “нагуленный” бот кликает на контекстную рекламу и переходит на сайт. Что-то делает там около 15 секунд, после чего срабатывает программный код и система считает, что цель достигнута. А с рекламодателя списываются деньги.

Нередко, источником становится одна IP сеть, которая включает в себя миллионы адресов, которые постоянно меняются.

2. Фродеры или “Фродные люди”

Да, у каждого свои недостатки. За этим видом фрода стоят настоящие люди, которые совершают фейковые конверсии злонамеренно. Они “ходят” по сайту и потом заполняют заявку.  Вводят имя, номер телефона и нажимают кнопку “отправить”. Эти заявки попадают в СРМ. Вы начинаете их проверять и сталкиваетесь с тем, что номера либо недоступны, либо принадлежат людям, которые на самом деле заявку не оставляли.

Бывает,  что за “фродными людьми” стоят коллекторские агентства. Их цель “доканать” своих подопечных — тех, кто не торопится возвращать долги. Номера несчастных вносят в лид-формы разных сайтов. И потом должники принимают шквал звонков, из которых узнают, что оставили заявку на покупку недвижимости в Дубае или интересовались контекстной рекламой.

Самые пикантные истории мы слышали от нашего клиента — сексшопа. Можете себе представить ситуацию, когда солидной взрослой даме, звонит незнакомый менеджер и уточняет, куда можно доставить новую секс игрушку. Хотя та дама ничем таким не интересовалась и, уж конечно, не заказывала. Просто ее телефон попал в черную базу и через фродовую заявку оказался в СРМ компании нашего клиента. Во избежание подобных ситуаций, мы добавили в лид-форму на сайте клиента функцию подтверждения номера телефона через СМС. Так в воронку стали попадать заявки с подтвержденными телефонами и количество качественных лидов выросло на 70%.

Как мы потеряли из-за фрода 80 000 р за 1 день

А теперь кейс том, как мы рекламировали свое агентство и потеряли 80 000 за 1 день из-за атаки фрода в январе 2023 г., но научились противостоять новой цифровой угрозе.

Надо сказать, что  фрод и ранее к нам “захаживал”. Вначале доля таких заявок не превышала 3%, потом выросла до 5-7%. Мы их компенсировали, снижая цену за конверсию в настройках рекламных кампаний, это помогало удерживать общую стоимость лида и все было в порядке.

Апокалипсис начался 30 января, когда количество фрода стало нарастать. На следующий день произошел резкий скачок. Хорошо, что мы ежедневно мониторим аналитику и сразу увидели, как всего за сутки списались 80 тысяч. Мы быстро копнули аналитику и СРМ, опознали фрод и остановили рекламные кампании.

31 января обратились в чат поддержки Яндекса, рассказали про фрод, предоставили доказательства — скрины из СРМ о том, что качественных лидов среди заявок нет. Сообщили, что цели проверены и отрабатывают корректно. Попросили решить проблему. Поддержка ободряюще сообщила, что во всем разберется. Так началась проверка Яндекса, которая  продлилась 35 дней. Нас периодически подпитывали сообщениями о том, что расследование идет полным ходом, вот только нужно больше времени и сотрудников, чтобы разобраться. И только 7 марта (не иначе, как в подарок к женскому дню)  мы получили возврат средств.

Впрочем, эти 35 дней воздержания от рекламной активности мы провели с пользой. Разработали свою стратегию защиты от фродов, которая очень помогает нам сейчас. Какую? Читайте продолжение — в следующей главе.

Какие бывают методы борьбы с фродом

Можно выделить 3 основных метода борьбы с фродовым трафиком.

1. Определение совокупных признаков фродовой аудитории и отключение ее (один из самых очевидных и банальных способов).

Это делается:

• По демографическим признакам. Например, вы обнаружили,  что основное количество заявок идет от пользователей до 18 лет, которых вы по каким-то причинам не отключали ранее;

• По IP адресам; 

• По всем имеющимся признакам в комплексе. Когда вы собираете всю некачественную аудиторию в один сегмент метрики, закидываете в Яндекс и делаете корректировку -100% на нее и похожих пользователей.

Насколько эффективным является такой метод? Представьте, что в тонущей лодке вы будете затыкать дыры пальцами, надеясь, что вода больше не просочится. Поможет ли это? Ответ очевиден.

2. Создание на сайте более сложных лид-форм с несколькими полями и требованиями:  б.

• Требование заполнить несколько полей, которое  скорее всего о вызовет у автоматического фрода проблемы. Но, такая расширенная форма заявки может не понравиться и реальному пользователю, которому не всегда комфортно тратить время на заявку много времени. И это такое решение может отрицательно повлиять на конверсию с сайта в целом;

• Валидация (подтверждение) заявки через СМС; 

• Капча — компьютерный тест для определения, кем является пользователь системы: человеком или ботом при помощи букв и цифр или образов.

Этот метод мы используем в работе. Приводили выше пример валидации через СМС.

3. Настройка цели на определенное пользовательское поведение на сайте.

Третий более сложный метод мы особенно полюбили — глубоко проработали и убедились в его эффективности.

Лучший метод борьбы с фродом — настройка сложных целей в Яндекс Метрике

На нашем сайте makodigital цель срабатывает при отправке заявки. Мы решили доработать эту цель. Сделать так, чтобы событие реагировало не на каждую отправку, а только на ту, что характеризуется специальным пользовательским поведением на сайте.

Если мы посмотрим на статистику, то увидим, что большинство фродовых заявок отправляется в первые 15-45 секунд визита пользователя на сайте. Будь то бот, коллектор или другой человек. Отправив заявку, посетитель тут же уходит.

Мы сделали акцент на заявки пользователей, которые провели время на сайте активно. Что это значит? Они “скроллили”,  заходили на разные страницы. Причем самыми целевыми оказывались посетители, которые действовали не менее 2 минут.

Так у нас появилась цель, которая состояла из двух характеристик пользователя:

1)  Отправил заявку.

2)  Провел на сайте 2 минуты.

Если такие микроусловия выполняются, то цель достигнута.

Результаты применения нашего метода.

Мы протестировали эту гипотезу на своей рекламной кампании и видим, что за 12 дней было отправлено 700 заявок, а наша новая цель сработала 25 раз. Разница с прошлым опытом огромна. Мы получили 25 целевых лидов. Но за 675 фродовых заявок не заплатили. Страшно представить, что они могли бы обойтись… в 2 000 000 р.

Несмотря на то, что атака фрода продолжается  и десятки зловредных конверсий ежедневно бомбардируют сайт makodigital, наша аналитика выравнивается и рекламные кампании постепенно обучаются на качественных, вовлеченных пользователях. Чего и вам желаем!

Что еще можно сделать?

Продолжать копать. Цель 2 минуты на сайте — это не единственный вариант. Возможно, вы увидите, что перед отправкой целевой заявки пользователи смотрят какую-то определенную страницу. Например, сначала посещают раздел спецпредложение и оттуда заполняют заявки. Значит эта страница у вас суперцелевая. Можно настраивать цель на нее и платить только за такие эффективные действия.

К каждому сайту можно и нужно найти свой подход и определить оптимальное сочетание отправки формы и какой-то условной микроконверсии. Это поможет в работе по снижению фрода.

Какова мораль?

Фродовый трафик может слить весь ваш рекламный бюджет всего за несколько дней или даже часов. Важно вовремя распознать его. И оперативно решать вопрос, если вы видите, что формально лиды есть, а продаж нет, и 90% трафика — это фрод.

Большинство директологов используют малоэффективные способы борьбы с фродом, например, определение и отключение фродовых аудиторий.

Мы открыли намного больше возможностей в сложных настройках целей автостратегий. Дополнительные поведенческие характеристики помогли перехитрить программы фрода. В итоге нам удалось не только нивелировать ущерб от фродового трафика, но и увеличить количество целевых лидов. Эти методы мы опробовали на своих кампаниях и применяем для защиты рекламы наших клиентов.

Если вы хотите масштабировать бизнес и найти эффективные подходы к продвижению, приходите к нам в «МАКО» — агентство контекстной рекламы и маркетплейсов с оплатой за результат. Мы проведем аудит, найдем болевые точки и обеспечим приток клиентов и покупателей. Наш сайт: makodigital.ru

Что нового в GPT-4o по сравнению с предыдущими версиями?

Если раньше у OpenAI была одна модель для текста (GPT-4), другая — для изображений (DALL·E), третья — для речи (Whisper), то теперь всё это объединено в одном мозге. GPT-4o ( “о” от "omni" — универсальный) — мультимодальная модель, способная одновременно работать с текстом, голосом, картинками и даже видео.

И самое главное: всё это обрабатывается одной нейросетью, а не «лоскутным одеялом» из разных инструментов. Благодаря этому она:

• Мгновенно реагирует на голос — с задержкой всего 320 мс, как человек.

• Распознаёт интонации и эмоции.

• Анализирует изображения и объясняет, что на них.

• Поддерживает более 50 языков — и умеет переводить на лету.

Как это работает на практике

➤ Голосовой режим

Представьте, что вы говорите: «Мне нужно объяснение, как работает электрическая цепь: просто, как будто мне 10 лет».

GPT-4o не только ответит голосом, а учтёт ваш тон, подстроится под него, объяснит шаг за шагом и даже предложит сравнение: «Представь, что электричество — это вода в трубах…»

Можно перебить модель, задать уточняющий вопрос — она не собьётся. Это похоже на разговор с живым преподавателем.

➤ Визуальный режим

Показываете фото с задачей из учебника или снимок с экрана компьютера — GPT-4o:

• прочитает текст;

• поймёт, в чём суть задачи;

• объяснит решение;

• может перевести формулу в наглядную схему.

Пример запроса и ответ нейросети в Chad AI

Модель справляется и с Excel-таблицами, и с графиками, и с интерфейсами приложений.

➤ Переводы и работа с языками

Сфотографируйте меню в кафе на французском, спросите: «Что здесь вкусного без мяса?»

GPT-4o:

• переведёт;

• уточнит состав;

• посоветует, что выбрать, — и даже скажет, как это произносить.

Пример запроса и ответ нейросети в Chad AI

Как модель устроена внутри (вкратце)

GPT-4o — авторегрессионная трансформерная модель, обученная на огромных массивах текстов, аудио и изображений. Она использует единую нейросетевую архитектуру: на вход могут поступать данные любого формата, а модель решает, как их обработать. Это как универсальный мозг, где всё связано: слышу — понимаю — визуализирую — объясняю.

Технически:

• Модель не использует «склеенные» блоки (как было раньше).

• Она прошла обучение с использованием обратной связи от людей (RLHF).

• Внутри реализована защита от токсичных или фейковых ответов.

• Протестирована с привлечением более 70 независимых экспертов по безопасности.

Почему это важно для вас

• Вы студент или школьник?

Можно не гуглить часами тему, а получить объяснение «для людей» — с голосом и картинками.

• Вы работаете с документами или презентациями?

Модель поможет обработать сложные таблицы, перевести и упростить текст, найти ошибки, сделать резюме или слайд.

• Вы просто интересуетесь технологиями?

Это то самое будущее, о котором раньше говорили в фантастике. И оно уже работает.

Что дальше?

GPT-4o — это только начало новой волны «универсальных ИИ». В ближайшее время мы увидим:

• интеграцию с голосовыми ассистентами и гаджетами;

• более глубокую работу с видео;

• расширение креативных функций — от сочинения музыки до работы с 3D-моделями.

GPT-4o — это шаг от ИИ как инструмента к ИИ как полноценному собеседнику.

Кстати, доступ к GPT-4o уже открыт в Chad AI — российском сервисе, который собрал лучшие нейросети в одном месте. Без VPN, с оплатой по российским картам. Всё на русском, удобно и работает прямо сейчас.

Объясню на примере — возьмем Claude (обязательно приложение на компьютер, не веб-версию!). Что он умеет? Claude умеет отлично обрабатывать информацию и выделять ключевые инсайты. Для того чтобы эти инсайты (напоминаю, мы делаем Market Research) ему дать, нужно самому прошерстить интернет, найти всe нужное и релевантное, скачать каким-то образом и только потом пихнуть в ИИ. Звучит как не наш вариант.

Как бы сделать так, чтобы за вас работал робот, пока вы пьете коктейль под пальмой на Бали? Всe просто — добавим ему парочку MCP:

- sequential-thinking — буквально база для MCP, этот модуль отвечает за анализ информации, декомпозицию задач и много чего ещe. Это лучшее, что я находил за последнее время

- Firecrawl — парсер информации (по сути поисковик для LLM), предподготовленной для ИИ, это наш выход в интернет (там нужен API-ключ, но мне с головой хватает бесплатной версии)

- Tavily — тоже парсер, это наш второй выход в интернет (тут тоже нужен API-ключ, и мне тоже хватает бесплатной версии)

- Brave search — а вот это уже больше похоже на человеческий поисковик, но по факту это наш третий выход в интернет (тут тоже API-ключ по аналогии с другими)

- Playwright — это эмулятор браузера, это позволяет открывать ссылки и скринить страницы, бомбезная штука, но работает долго

Почему мы используем 4 разных поисковика? Потому что все они работают по-разному, собирают разную информацию и по-разному еe отдают. Используя все 4 источника информации (можно и больше), вы получаете больше данных для анализа.

Теперь перейдeм к тому, как писать промпт, чтобы он использовал все доступные ему возможности:

1. Инструкция (и/или роль), вот мой готовый пример для этой задачи:

You are an expert market researcher. You analyse the provided information, identify key insights with excruciating detail due to your deeply analytical mind, and present a structured summary that aids in understanding the niche and its challenges. You are extensive and thorough, corroborate insights with sources, and go beyond surface-level insights to synthesise ideas and make brilliant connections.

2. Подробное описание того, каким мы хотим видеть результат и что нам нужно от этой информации(для удобства я его свернул):

Use the following format.

Only use output answers.

1. Niche Summary:

- Brief description of the niche and key problem areas.

- Objectives and goals of the research.

- Additional relevant information.

2. Market Analysis:

- Overview of the market and industry.

- Key trends and market size.

- Additional relevant information.

3. Pain Points:

- Categorize and group pain points based on similarity.

- Evidence and examples of these pain points, including direct quotations from the provided Reddit posts/comments.

- Impact of these pain points on potential customers.

- Additional relevant information.

4. Points of Interest and Opportunities:

- Categorize and group points of interest and opportunity based on similarity.

- Unique characteristics of the niche.

- Potential opportunities to innovate and provide solutions to problems.

- Areas that require further investigation or validation.

- Suggested focus areas for further research.

- Extensive and deeply analytical synthesis of ideas corroborated with direct quotations from the provided Reddit posts/comments.

- Additional relevant information.

5. Customer Insights:

- Target audience and customer segments.

- Customer needs and preferences.

- Feedback and testimonials (if available), including direct quotations from the provided Reddit posts/comments.

- Additional relevant information.

6. Recommendations:

- Long-term strategic considerations.

- Additional relevant information.

3. Указываем, какие MCP использовать и для чего:

Use brave search, tavily, firecrawl and playwright to extract information from internet

Use sequential-thinking to decompose my tasks, evaluate your questions and answers and prepare them before you return it to me

4. Дополнительные инструкции по формату вывода:

Save your report in .md file

Твой ответ должен быть на русском языке

Готово!

В ответ вы получите детальное исследование рынка на вашу тему. Я рекомендую ещe вместе с промптом в проект или контекст накидать файлов, связанных с вашей нишей (я, к примеру, так закидывал большой файл с тредами из Reddit), тогда результат будет ещe лучше! А если еще использовать Research(глубокое исследования которое добавили недавно), то вообще сказка получится

Не бойтесь пытать нейронку вопросами, пока вы не получите результат, который вам нужен! Плюсаните, если было полезно)

А также подписывайтесь на мой телеграмм канал!

Что такое Яндекс Аудитории?

Это инструмент, с помощью которого можно более точно настраивать рекламу в Яндекс.Директ. Вы можете загрузить свои клиентские базы или создать похожую аудиторию с помощью встроенных алгоритмов. Это позволяет показывать объявления тем, кто действительно заинтересован в вашем продукте, и экономить на показах для случайных пользователей.

1. Аффинити-индекс: определяем наиболее заинтересованную аудиторию

Аффинити-индекс помогает понять, насколько ваша реклама соответствует интересам определённой группы пользователей. Чем выше индекс, тем выше вероятность, что именно эти люди купят ваш товар или услугу. Это отличный способ избежать затрат на аудитории, которым предложение не актуально.

Как использовать:
Загрузите свою клиентскую базу в Яндекс Аудитории и проанализируйте интересы этих пользователей. Например, если вы работаете с автосервисами, скорее всего интерес «Авто» будет выделяться. В то же время такие категории, как «Кулинария» или «Красота и здоровье», могут иметь аффинити-индекс ниже среднего.

Это знание позволяет исключить аудитории с низкой заинтересованностью и сконцентрироваться на тех, кто ближе к вашему продукту.

2. Аудитории на основе Яндекс Карт: работаем с посетителями офлайн-точек

С помощью сервиса можно создавать сегменты пользователей, основываясь на данных из Яндекс Метрики и Яндекс Карт. Так можно выделить аудиторию, которая заходила в вашу физическую точку или, например, строила маршрут до неё.

Это особенно полезно для офлайн-бизнеса. Вы можете создать рекламную кампанию по ретаргетингу именно для тех, кто проявлял интерес к вашей точке на Яндекс.Картах.

3. Создание сегментов похожих пользователей

Функция позволяет создавать сегменты, состоящие из пользователей, похожих на ваших текущих клиентов.

Как это работает:
Вы загружаете в Яндекс Аудитории базу своих клиентов, а система анализирует её и строит новый сегмент, ориентируясь на поведение и характеристики исходных пользователей.

Можно выбрать степень точности: высокая точность даст небольшой сегмент, но он будет максимально приближен по качеству. Более широкий охват даст больше людей, но точность будет ниже. Также можно настроить параметры географии и типов устройств — включить или отключить ограничения.

4. Сохранение данных о тех, кто видел рекламу

Яндекс Аудитории позволяют собирать сегмент пользователей, которые просто видели вашу рекламу или баннеры, даже если не кликнули по ним.

Для этого создаётся специальный пиксель — небольшой фрагмент кода, который вставляется в рекламные креативы или баннеры на сайте. Когда пользователь видит такую рекламу, он автоматически попадает в соответствующий сегмент.

После этого можно запускать корректирующую рекламу, создавать сегменты похожих пользователей и проводить ретаргетинг.

5. Обмен аудиторией с другими аккаунтами

Ещё одна полезная возможность — делиться созданными аудиториями с другими рекламными аккаунтами.

Важно: у аккаунта, с которым вы делитесь, не будет доступа к личным данным. Это обезличенный доступ. Вы можете загрузить клиентскую базу, передать её партнёру или подрядчику, и он сможет использовать её в кампаниях без риска утечки персональных данных.

Это особенно удобно для агентств, фрилансеров и совместных проектов с другими компаниями.

Мой опыт использования Яндекс Аудиторий

Одна из главных задач, которую я решаю с помощью Яндекс Аудиторий — борьба с фродом. Я загружаю свои базы клиентов (номера телефонов и e-mail) и настраиваю рекламу только на них. Это позволяет избежать показа рекламы ботам или конкурентам, которые могут скликивать объявления.

Результат — более эффективная реклама и реальная экономия бюджета.