В первой части статьи #ОбратнаяСторонаИИ мы разобрали сколько данных содержится в базах ИИ, а также как и какие из них используются при формировании ответа.

Идем дальше.

Второй не менее интересный вывод пришел мне в голову, когда я читал материал о том, как именно ИИ индексирует материалы сайтов в эпоху нового термина — GEO-оптимизации (Generative Engine Optimization).

Если в кратце, то в статье были описаны процессы, которые выполняет ИИ, когда пытается прочитать контент Вашего сайта. И главный инсайт в том, что робот — не человек: ему все равно на дизайн, текст и остальные финтифлюшки, если они не поданы так, чтобы он их мог правильно прочитать.

Да-да, у ИИ свой язык восприятия всем нам привычных буковок. Если вы не завернули их в правильную «обертку», он их просто не увидит.

И тут сейчас разговор вовсе не о SEO-контенте, о котором обычно принято говорить в контексте с ИИ, а об обратной стороне данного процесса — о том, какой контекст будет использовать ИИ, если вы решили пойти по пути автоматизации производства контента, и кто должен за этим процессом следить и являться точкой экспертизы.

Представьте, что на текущий момент большинство сайтов не имеют GEO-оптимизации, а значит их контент не видим для алгоритмов искусственного интеллекта или ранжируется ими, как низко доверенный.

Попадут ли такие материалы в анализ или формирование Вашего будущего материала, написанного нейро-копирайтером?

Нет.

Как не попадут и статьи из профильных каналов в ТГ, потому что он закрыт для индексации ИИ-алгоритмами, не попадут и статьи из всяких платных подписок на отраслевые СМИ, форумы, собранные еще в 2000-х годах, но несущие в себе кладезь полезной технической информации и многое другое... То, что специалист своей отрасли крупинка за крупинкой собирал и читал годами, то, в чем он нашел самородок и истину, ИИ пропустит ввиду своих специфических настроек, призванных выдавать высокую эффективность при минимальных затратах.

Банальный пример: на днях проводил исследование через один из отечественных ИИ на тему нишевых отраслевых медиа и платформ для продвижения в B2B.

Исследование проводилось с целью поиска нового продуктового подхода для развития данной ниши.

Как думаете, каков был результат исследований, если не давать модели подсказок и прямых указаний куда стоит посмотреть и что учесть?

Скажу сразу: хоть модель и отечественная, но пропустила в анализе 2 из 6 возможных конкурентов. А в рекомендациях по продуктовому развитию вообще не смогла предложить ничего нового.

Почему?

Потому что любой ИИ — не генератор новых идей, а компилятор уже существующих. Да, очень хороший компилятор, но не творец. Творить может только человек. Поэтому в поиске новых подходов пока 1:0 в пользу человека.

Второй аспект — контекст.

ИИ не сидит в отличие от меня в сотнях профильных пабликов и не знает всей внутрянки того, о чем я спрашивал. Не знает он и всего исторического контекста, потому что многое не публиковалось в СМИ или пабликах, а висело внутренней инфой на сайтах поставщиков услуг и, естественно, с годами просто обновлялось, не оставляя ИИ ни шанса найти то, что было затерто ранее.

Поэтому и тут очко выигрывают люди, и счет становится 2:0.

Поэтому, возвращаясь к заголовку статьи, хотелось бы напомнить, что ИИ — хороший вариант ускорения процессов, в том числе и процессов производства контента, но, особенно в B2B, это лишь инструмент, который без опыта и знаний может стать разрушительным в случае его бездумного применения.

Это как молоток: профи будет загонять им гвозди по самую шляпку с одного удара, новичок же отобьет себе пальцы, гвозди погнет, да еще и доски разможжит пока будет промахиваться в попытках попасть по гвоздю.

Поэтому на пути автоматизации не забывайте о тех, кто этим автоматизированным конвейером должен управлять!

#b2b #AI #ИИ #автоматизация #контент #нейросети #geo #нейросети #копирайтинг