TexTerra: всё про маркетинг

🍔 McDonald's два с половиной года тестировал AI-кассира и свернул проект. Но почему это скорее не провал, а успех? Обсуждаем в эфире 29 октября

В 2021 году McDonald's начал тестировать голосового AI-помощника на автокассах: клиент называет заказ, система его принимает. Тогда CEO компании Крис Кемпчински предполагал, что через пять лет (то есть буквально сейчас, в 2026 году) голосовой заказ будет работать во всей сети.

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

Для широкого внедрения McDonald's ориентировался на точность 95% и выше. Итоговую цифру, которая получилась по итогам теста, компания не раскрыла (в медиа фигурируют приблизительные 80%), а летом 2024 года эксперимент закончился.

Похоже на провал? Вовсе нет: компания поступила умно, проверив технологию на сотне ресторанов из тысяч — и еще до широкого внедрения увидела, где AI-помощник пока не справляется. В McDonald's сказали, что голосовой заказ все равно будет частью их ресторанов, и продолжили искать подходящее решение.

Пилот порой понимают так: потратим немного, посмотрим, сколько это принесло, внедрим по всей компании и получим в N раз больше денег. Так бывает, но далеко не всегда: результат может оказаться хуже ожиданий. Пилот позволяет выяснить это, пока ошибки и расходы ограничены одним тестом. Расширение имеет смысл обсуждать, только если пилот показал экономический эффект. Вот тогда затраты и пользу действительно пересчитывают на большем объеме.

Как устроить пилот, после которого станет понятно, масштабировать проект или нет, обсудят Юлия Блынская, CEO TexTerra, и Артур Хусаинов, разработчик и технологический партнер TexTerra. В прямом эфире они расскажут:

• как выбрать процесс для пилота и когда достаточно готового сервиса;
• из чего складываются затраты на запуск и дальнейшую работу помощника;
• как провести пилот и проверить пользу до внедрения.

📆 Дата: 29 октября
⏰ Время: 16:00 мск
🔜 Регистрация на бесплатный прямой эфир

Наш канал в «Максе» ➡️

⚡️ Сначала понять, потом передать: как AI-консультанты сортируют B2B-обращения для менеджеров

По данным Gartner, B2B-покупатели все чаще разбираются в задаче сами, в том числе с помощью нейросетей, и приходят к менеджеру с готовыми выводами. Если AI-консультант на сайте передаст обращение без сведений из диалога, менеджеру придется расспрашивать клиента заново. А если консультант начнет спрашивать обо всем подряд, клиент может уйти, так и не дойдя до самого важного.

🦾 Разобрали на примере производителя стройматериалов, что консультанту нужно выяснить до передачи человеку и как выстроить сам разговор.

О чем статья:

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

В конце — схема пути обращения от первого сообщения до карточки в CRM.

Читать полностью

Иногда лучший AI-помощник — тот, которого не стали делать. Как понять, нужен ли он вам 🤔

В 2025 году исследователи MIT изучили 300 корпоративных внедрений генеративного AI. Ощутимые деньги принесли примерно 5% (!) пилотов. Проблема, по словам авторов, была не в моделях, а в том, как их встраивали в работу.

И мы видим это на практике! Почти всегда к нам приходят буквально с таким запросом: «нужен бот на сайт» или «хотим AI-агента». Но мы всегда начала стараемся понять, какую задачу вы вообще хотите решить и во что она обходится сейчас ⚪️

Лучше всего на этот вопрос отвечают переписки с клиентами: десяток реальных диалогов с того этапа, где планируется помощник, говорит о задаче больше, чем техзадание. Там видно, где люди сомневаются, какие вопросы задают по десять раз на дню и в какой момент уходят, так и не оставив заявку.

Потом мы разбираемся с остальными вводными. Например, выясняем, собраны ли где-то уже правильные ответы и следит ли кто-то, чтобы они не устаревали. Достаточно ли помощнику просто объяснить или он должен что-то сделать: создать заявку в CRM, посчитать стоимость, оформить заказ. И главное — что будет, если он ошибется.

🖌 После такого разбора сотрудничество идет по-разному. Иногда мы видим, что хватает готового сервиса или настройки CRM. Иногда — простого сценарного бота, потому что вопросов немного и все они предсказуемы. Иногда действительно нужен AI-помощник с базой знаний и интеграциями. А иногда мы говорим, что пока рано: если обращений мало, каждый сотрудник отвечает по-своему, а документы противоречат друг другу, помощник просто закрепит этот разнобой. Тут стоит сначала навести порядок.

Если помощник нужен, начинать лучше с одного процесса, а не со «всей поддержки сразу». Признаки хорошего кандидата на пилотную автоматизацию с помощью AI-помощника мы собрали в чек-листе на иллюстрации ⬆️

Например, в магазине стройматериалов клиенты спрашивают про статус заказа, про доставку и просят помочь с подбором материалов для ремонта. Статус отлично закроет сценарный бот, доставку — ответы по базе знаний. А вот подбор, где человек описывает задачу своими словами и где теряется больше всего заявок, — как раз то место, где AI-помощник окупится быстрее всего.

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

🎙 А 29 октября в 16:00 Юлия Блынская, CEO TexTerra, и Артур Хусаинов, разработчик и технологический партнер TexTerra, в прямом эфире разберут, как оценить идею AI-помощника до начала разработки: с какого процесса начинать, из чего складываются затраты и как проверить пользу на пилоте.

🧑🏼 Участие бесплатное, нужна только регистрация ➡️

Наш канал в «Максе» ➡️

⚡️ Gemini для рабочих задач: промпты, скрипты и защита данных

Gemini может найти письмо в Gmail или файл на Google Диске прямо из чата. Но для этого нужно включить сохранение активности, а при нем Google может использовать ваши диалоги для обучения моделей. Часть чатов к тому же проверяют асессоры, причем проверенные диалоги хранятся до трех лет, даже если вы удалили историю.

Обновили гайд по Gemini: рассказали, как ставить нейросети задачи, проверять ее работу и что ей лучше не доверять.

Внутри:

• какие модели доступны на каждом тарифе и что быстрее всего тратит лимиты;
• как разбирать большой документ по шагам;
• что дают системные инструкции в Google AI Studio;
• как выглядят типовые промпты для протоколов созвонов, анализа продаж и мозгового штурма;
• как без навыков программирования сделать макрос для Google Таблиц или простой калькулятор на HTML;
• как подключить Gmail и Google Диск.

Читать полностью

⚡️ Реклама в Алисе AI: сотни тысяч рекламодателей и... никакой аналитики

Объявления из поисковых кампаний Яндекс Директа уже показываются в ответах Алисы AI. По данным Яндекса, в чате с Алисой продвигались более 460 тысяч рекламодателей. При этом запустить рекламу только в Алисе, исключить из нее кампанию или хотя бы просто увидеть отдельную статистику по таким показам нельзя: Яндекс пока тестирует формат таким образом, хотят того рекламодатели или нет.

📊 Разобрались, как устроена реклама в Алисе и что о ней известно на сегодня — рассказываем.

О чем статья:

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

Читать полностью

🤯 Более 40% проектов с AI-агентами закроют к концу 2027 года. Как не попасть в их число? Обсуждаем в эфире 29 октября

Такой прогноз консалтинговая компания Gartner опубликовала прошлым летом. По ее оценке, более 40% проектов с агентным AI свернут из-за растущих затрат, неясной ценности или недостаточного контроля рисков.

Причины понятны — многие запускают агентные решения под влиянием общего ажиотажа и не разбираясь, какую задачу нужно решить, какой результат считать успехом и сколько будет стоить работа системы после запуска.

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

Поэтому, прежде чем покупать «умного агента», стоит разобраться, какую работу вы ему поручаете. Для одной задачи хватит готового сервиса, настройки CRM или простейшей автоматизации. Для другой действительно понадобится собственное решение с доступом к данным, интеграциями и контролем действий. А иногда лучший первый шаг — просто привести в порядок данные.

Как понять, что подходит именно вам, обсудят Юлия Блынская, CEO TexTerra, и Артур Хусаинов, разработчик и технологический партнер TexTerra.

В прямом эфире они расскажут:

• с какого процесса имеет смысл начинать;
• когда хватит готового решения, а когда нужна разработка;
• в каких случаях правильно сказать «пока рано» — и что сделать вместо этого.

📆 Дата: 29 октября
⏰ Время: 16:00
🔜 Регистрация на бесплатный прямой эфир

⚡️ Как часто нейросети ссылаются на форумы, когда пациенты ищут чужой опыт: исследование TexTerra

Людям, которые спрашивают о лечении, часто важно услышать тех, кто через это уже прошел. Но медицина относится к темам, где поисковики особенно строго следят за точностью: Google прямо требует от таких страниц соответствия экспертному консенсусу.

💊 Задали ChatGPT, Алисе и Google AI 20 медицинских вопросов о личном опыте — и изучили, сколько раз в их ответах появляются форумы и обсуждения.

Рассказываем:

• сколько места форумы занимают в ответах каждой системы;
• на какие источники опираются ChatGPT, Алиса и Google AI и чем они отличаются;
• какие площадки с обсуждениями попадают в ответы;
• на каких запросах форумы появлялись чаще, а на каких не встретились ни разу;
• почему ссылка на форум еще не означает влияния на ответ;
• стоит ли клиникам и производителям медикаментов тратить силы на форумы.

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

Читать полностью

Что будет, если доверить AI небольшой магазин? Anthropic попробовал — и магазин ушел в минус 📉

В 2025 году Anthropic вместе с исследовательской компанией Andon Labs провела необычный эксперимент. Claude Sonnet 3.7, которого назвали Claudius, примерно месяц управлял небольшим магазином в офисе Anthropic (фактически это был холодильник с напитками и снеками).

Claudius выбирал ассортимент, искал поставщиков, назначал цены и общался с покупателями — сотрудниками Anthropic. И они быстро поняли, что с продавцом можно договориться. Его легко уговаривали на скидки, хотя почти все покупатели и так работали в Anthropic. Кто-то в шутку попросил закупить вольфрамовые кубики — и Claudius закупил их, а потом назначил цену ниже закупочной.

😅 Если бы Anthropic решила заняться офисной торговлей прямо сейчас, подытожили разработчики, Claudius на должность управляющего не взяли бы.

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

Об этом поговорят Юлия Блынская, CEO TexTerra, и Артур Хусаинов, разработчик и технологический партнер TexTerra. В прямом эфире они разберут:

• что делать, если помощник ошибется, и как заранее ограничить его самостоятельность;
• почему контроль — тоже расход, и как его считать;
• как запустить пилот на одной задаче и понять, будет ли польза, до того как вкладываться по-крупному.

📆 Дата: 29 октября
⏰ Время: 16:00
🔜 Регистрация на бесплатный прямой эфир

⚡️ Продвижение в Google без рекламы: сроки, команда и пошаговый план на 2026 год

📱 Google Ads для российских компаний по-прежнему закрыт, но органическая выдача работает. Правда, быстро получить из нее трафик не выйдет: сначала поисковик должен увидеть нужные страницы, а пользователи — найти на них ответы на свои вопросы. Вдобавок из-за AI-сводок в выдаче люди реже переходят на сайты, и это сильно усложняет работу с аналитикой.

Обновили статью о продвижении в Google: разобрали, сколько времени и каких специалистов потребует SEO в текущем году и что делать на каждом этапе.

О чем статья:

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

Читать полностью

⚡️ Сильная видимость в поиске — и неверные ответы в нейросетях: кейс GEO-диагностики в B2B

У крупного B2B-сайта тысячи запросов в поиске, по брендовым запросам он в топе, а в ответах нейросетей — упоминается в 45% проверок. Но упоминание еще не значит, что AI порекомендуют компанию, когда клиент выбирает поставщика. А на вопросы о цене, запуске и ограничениях продукта они вообще могут собрать неверный или устаревший ответ, пользуясь разрозненными источниками.

Рассказали, как провели диагностику такого сайта и какой план работ составили по ее итогам.

О чем статья:

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

🎁 Бонус: вопросы для самостоятельной проверки сайта.

Читать полностью

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