144 терминов и определений
AI-ассистированные конверсии
Средняя позиция в AI-рекомендациях
Источники цитирования AI
Интеллектуальный ассистент встроенный в CRM-систему
Доля влияния AI на решения
Рост LTV за счёт AI
Частота упоминаний бренда в AI-ответах
Процент «побед» в рекомендациях AI
Тональность AI-упоминаний
Доля голоса в AI
Доля первого места в AI-рекомендациях
Индекс доверия AI к бренду
Темп роста AI-видимости
Автоматический поиск и квалификация лидов с помощью AI
Технологии определения эмоционального состояния человека по лицу, голосу или тексту.
Трафик из AI-систем
Автоматизированный анализ данных с помощью ML и LLM
AI-помощник для менеджеров, анализирующий разговор с клиентом и подсказывающий аргументы.
Создание маркетинговых текстов с помощью AI
Улучшение текстов с помощью AI для SEO и LLM
AI-решение для автоматизации службы поддержки, решающее 70-95% типовых запросов.
Интерфейс для взаимодействия программных систем
Модель от Google для глубокого понимания контекста в тексте через двунаправленный анализ.
BLEU Score — метрика качества машинного перевода
Стабильность описания бренда в AI
LLM от Anthropic с акцентом на безопасность, этику и работу с длинными контекстами.
Индекс AI-видимости среди конкурентов
Доля фактически корректных ответов
Метод обучения модели на нескольких примерах в промпте
Семейство LLM от OpenAI на архитектуре трансформер для диалогов, анализа и генерации контента.
Hugging Face — open-source платформа с предобученными ML-моделями
LangChain — open-source фреймворк для разработки LLM-приложений
Открытая LLM от Meta для исследовательских и коммерческих целей, доступна для дообучения.
LlamaIndex — инструмент индексации данных для RAG-приложений
Метод эффективного дообучения LLM через небольшие низкоранговые матрицы.
Автоматический анализ текстовых отзывов методами NLP
Но-код AI платформы — инструменты для создания AI-решений без программирования
Техника дообучения LLM на основе человеческих оценок ответов.
ROUGE Score — метрика качества суммаризации текста
Направление SEO для повышения видимости бренда в ответах генеративных AI-систем.
Авторитет источников данных
Индекс покрытия источников
Покрытие структурированными данными
Метод выборки токенов по совокупной вероятности
Webhook — механизм автоматических HTTP-уведомлений между приложениями
Выполнение задачи моделью без примеров, только по инструкции.
AI-управляемые цепочки взаимодействия с клиентом на всех этапах его жизненного цикла.
AI-системы полной автоматизации A/B-тестирования: от генерации вариантов до определения победителя.
ML-алгоритмы для автоматического разделения клиентской базы на сегменты.
AI-системы, способные самостоятельно ставить цели и выполнять сложные задачи без контроля человека.
Маркетинговые кампании, полностью управляемые AI без участия человека.
Оценка доверия AI к источнику информации
NLP-задача определения эмоциональной окраски текста: позитивной, негативной или нейтральной.
AI-анализ действий пользователей для выявления паттернов и улучшения юзабилити.
Анализ представления конкурентов в ответах ведущих AI-систем
Модель AI, обученная на огромных массивах текстов, способная понимать и генерировать естественный язык.
Vector Database — БД для хранения и поиска эмбеддингов
Метрика частоты и качества упоминания бренда в ответах AI
Resolution Time — время от поступления до решения запроса
Генерация вымышленной или неточной информации моделью
Поисковая система с ответами, сгенерированными AI вместо списка ссылок
Технологии AI, способные создавать новый оригинальный контент: тексты, изображения, аудио, видео.
Дисциплина формирования образа бренда в диалогах с AI
Использование генеративных моделей для создания рекламных и маркетинговых материалов.
Гибридный метод: модель ищет информацию в базах знаний, затем генерирует контекстуализированный ответ.
Автоматическое создание и кластеризация ключевых слов для SEO
Персонализация под микроконтекст пользователя в реальном времени: локация, погода, устройство, намерения.
Продвинутый подход в ML, использующий многослойные нейронные сети для анализа сложных данных.
Ассистент для обработки голосовых команд с помощью ASR и TTS
Семантическая сеть сущностей бренда и связей между ними
Ведение коммерческой деятельности через диалоговые интерфейсы с использованием AI.
AI-системы автоматической корректировки цен в реальном времени на основе множества факторов.
Генеративные модели для создания изображений и видео путём "удаления шума".
Процент ответов AI с упоминанием бренда
Процесс дополнительного обучения предобученной модели на специфичных данных компании или задачи.
NPS — метрика лояльности и готовности рекомендовать
CSAT — метрика удовлетворённости клиента взаимодействием
Чёткая часть промпта, указывающая модели какое действие выполнить
Процесс применения обученной модели для генерации ответов.
Область компьютерных наук, занимающаяся созданием систем, способных выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта.
AGI — гипотетический AI с человеческим уровнем интеллекта
Conversion Rate — процент пользователей, совершивших целевое действие
Сравнительный анализ видимости бренда в AI относительно конкурентов
Дополнительная информация, передаваемая модели вместе с промптом для более точных ответов.
Максимальное количество токенов для обработки одного запроса
Контент, созданный для восприятия людьми и AI-моделями
Confidentiality — защита данных от несанкционированного доступа в AI
Задержка между отправкой запроса и получением ответа от AI.
Развёртывание AI на собственных серверах компании вместо облака.
Подраздел AI, в котором алгоритмы учатся на данных, выявляя закономерности и создавая модели для прогнозирования.
Content Performance Metrics — показатели успешности контента
Компонент нейросети, позволяющий модели взвешивать важность разных частей входных данных.
ML-модели для определения вклада каждого маркетингового канала в конверсию.
Модель AI, способная обрабатывать и генерировать информацию в нескольких форматах: текст, изображения, аудио.
Способность AI работать с несколькими типами данных одновременно: текст, речь, изображения, видео.
Вычислительная архитектура из взаимосвязанных узлов (нейронов), способная обучаться на данных.
Метод ML, при котором модель ищет скрытые закономерности в данных без предварительных меток.
Метод обучения, где модель учится через вознаграждения и штрафы при взаимодействии со средой.
Метод ML, при котором модель обучается на размеченных данных с правильными ответами.
Набор правил и технических механизмов для предотвращения генерации нежелательного или вредного контента AI-системами.
AI ROI — показатель возврата инвестиций в AI
Автоматическое определение истинной цели пользователя за его запросом.
Комплексная оптимизация для корректного восприятия бренда AI-моделями
Методы оптимизации контента для упоминания в генеративных поисковиках
Настройка данных для корректной идентификации сущностей бренда AI
Числовые веса нейросети, определяющие её "мощность" и возможности.
Динамическая адаптация контента под конкретного пользователя
AI-системы рекомендаций с глубоким анализом контекста и визуального контента.
AI-ассистент для создания и управления личным брендом экспертов и предпринимателей
Парадигма поиска, где пользователь получает сгенерированный LLM ответ вместо списка ссылок.
Разнообразие источников информации о бренде для AI
Модель ML, предварительно обученная на больших данных, которую можно дообучить под конкретные задачи.
ML-модели прогнозирования действий пользователя на основе его поведения в реальном времени.
ML-модели для выявления клиентов с высокой вероятностью прекратить пользоваться услугой.
Предсказание будущих событий на основе исторических данных
Текстовая инструкция или запрос, передаваемый языковой модели для получения результата.
Промпт для уточнения стиля и формата ответа модели.
Промпт для проверки качества сгенерированного AI результата.
Навык разработки эффективных и структурированных запросов для языковых моделей.
Готовая структура промпта с заполнителями для переменных данных.
Метод обучения, при котором модель сама создаёт задачи из неразмеченных данных.
Маркеры повышения доверия AI к информации от источника
Скрытая инструкция, задающая роль и поведение AI-ассистента.
Bias — систематическая ошибка, приводящая к дискриминации в AI
Соответствие AI-контента стилю и ценностям бренда
Формат машиночитаемой разметки данных для AI и поисковиков
Контент со структурой для лёгкого восприятия AI-моделями
Архитектура организации данных бренда для AI-видимости
Параметр контроля креативности выходных данных модели
Минимальная смысловая единица текста для модели
Типы запросов с потенциалом для рекомендации бренда в ответах AI
Архитектура нейросети на основе механизма внимания, фундамент современных LLM.
Совокупность факторов доверия AI к информации от бренда
Согласованность фактов AI о бренде с официальной информацией
Параметры, влияющие на упоминание бренда в ответах AI
Устойчивость и непротиворечивость информации о бренде в AI
Техника пошаговых рассуждений модели перед ответом
Разбиение сложной задачи на цепочку связанных промптов.
Итеративный процесс улучшения результата AI через серию уточняющих запросов от пользователя.
Диалоговый агент на основе большой языковой модели
Time Savings — экономия времени за счёт AI-автоматизации
Embeddings — векторное представление данных для семантического поиска
Векторное представление бренда в семантическом пространстве AI
AI Ethics — принципы ответственного создания и использования AI