Всем привет! Я Дмитрий Шихаев, маркетолог для IT-компаний. Сейчас работаю с крупными IT-заказчиками, помогаю выводить технологические продукты на рынок и развиваю направление ABM-маркетинга в России.

Но путь к этому был далеко не сладким. Когда-то мы с товарищем Гошей, у которого за плечами были базовые знания BASIC и опыт работы с конструктором BAS, решили практически без денег и опыта создать собственный софт для массовой отправки качественных персонализированных деловых писем.

Сегодня разработчику стыдно вспоминать эту историю, поэтому его лицо скрыто в контенте, а имя изменено. Он вырос в сильного специалиста и мы работаем вместе до сих пор.

А тогда бюджет у нас был как у студента за неделю до стипендии, техническая команда состояла из двух калек - маркетолога без знаний IT-внутрянки и начинающего автоматизатора, зато амбиции были как у всего состава Кремниевой долины.

Сегодня на вопрос о причинах скрытия фотографий получила официальный ответ от 2гис "На время рекламы компания может скрывать контент."

Статья стабильно держится в топ-3 по выдаче, позиции не падают, а трафика почему‑то становится меньше. Начинаете разбираться и обнаруживаете над привычной выдачей ИИ‑ответ. Причем нейросеть ссылается на три чужих сайта, а вашу статью будто не заметила. Дело в том, что ИИ‑поиск работает с запросами иначе. Он разбивает вопрос пользователя на несколько уточняющих подзапросов, ищет информацию по каждому и собирает общий ответ. Это и называют веером запросов. Поэтому статья, заточенная под один ключ, может раскрывать только часть вопросов, которые ищет нейросеть. Остальное она возьмет у конкурентов.

Разберемся, как работает веер запросов, чем отличается от привычных ключей и нужно ли ради него переделывать SEO‑статьи.

Наша команда маркетинга активно использует «ИИ-оркестр» для генерации текстового и графического контента на сайте. При этом мы стараемся выдержать баланс рукописного и сгенерированного контента, чтобы транслировать для пользователей только качественный материал. Рассказываем, как нам удалось повысить эффективность и сократить расходы в канале органического трафика на 6,5 млн рублей за полгода.

Михаил Горбачев в 1985 году начал демократические политико-экономические реформы в Советском Союзе: постепенное снятие идеологических барьеров в коммуникации с западом, разрешение предпринимательства и переформатирование работы госпредприятий, привели к тому, что на национальный рынок стали легально и массово проникать иностранные бренды.

Это моя первая статья на Хабре, поэтому, признаюсь, немного волнительно. Меня зовую Афанасова Юлия. Я работаю в IT с 2017 года, преимущественно в SEO (а также руковожу своей командой по брендовому продвижению в интернете), и за это время накопилось немало мыслей, которыми хочется поделиться. Особенно сейчас, когда вся наша отрасль переживает очередную перестройку из‑за искусственного интеллекта. Причем перестройку довольно странную.

Казалось бы, вот она, долгожданная эпоха: робот работает — я отдыхаю!

Можно автоматизировать рутину, быстрее обрабатывать информацию, писать код, анализировать данные, собирать отчеты и вообще заниматься более интересными задачами. Ну красота же.

Но прошло уже больше года с тех пор, как ИИ‑инструменты прочно вошли практически во все мои рабочие процессы. И знаете, что я могу сказать? Я очень устала.

Причем там, где нагрузка, казалось бы, должна была уменьшиться, ее стало как будто кратно больше. И судя по тому, что я читаю и слышу от коллег, не одна я такая.

У рекламной кампании может быть отличный результат: например, после её старта снизилась стоимость лида, выросла конверсия и выполнен план по заявкам. Но это показатели, которые мало что говорят финансовому директору, когда он согласовывает бюджет на маркетинг: ему нужно знать, сколько денег принёс бизнесу конкретный канал.

Чтобы доказать успешность рекламной кампании, иногда недостаточно показать одни метрики — нужно построить для каждой площадки P&L и сопоставить выручку от клиентов со стоимостью их привлечения. В статье разберёмся в метриках CPA, ROMI и LTV и в том, как на их основе создать P&L — понятный для финансового отдела документ, который показывает бизнесу ценность рекламной кампании.

Представим, что партнёрский сайт публикует подробное сравнение конструкторов сайтов. Автор тестирует платформы, разбирает тарифы, описывает ограничения и рекомендует решения для разных задач.

Поисковая система использует этот материал как один из источников для ответа, сгенерированного искусственным интеллектом. Пользователь получает рекомендацию прямо в поиске, выбирает подходящий конструктор и переходит на его официальный сайт.

Конструктор получает клиента. Партнёр, который участвовал в формировании рекомендации, — ни перехода, ни комиссии.