144 terms and definitions
AI-assisted conversions
Average position in AI recommendations
AI citation sources for brand
Интеллектуальный ассистент, встроенный в CRM-систему, который помогает менеджерам по продажам и поддержке автоматизировать рутинные задачи, анализиров
AI influence share on decisions
LTV growth from AI
Brand mention frequency in AI responses
Win rate in AI recommendations
Sentiment of AI brand mentions
Share of voice in AI
Share of first-place AI recommendations
AI confidence index for brand data
AI visibility growth rate
Применение искусственного интеллекта для автоматического поиска, сбора и первичной квалификации потенциальных клиентов (лидов) из открытых источников,
Технологии на основе компьютерного зрения и обработки речи/текста, которые определяют эмоциональное состояние человека по его лицу, голосу, выбору сло
Traffic from AI systems
Применение методов машинного обучения и больших языковых моделей для автоматизированного анализа структурированных и неструктурированных данных с цель
Цифровой помощник на основе AI для менеджеров по продажам, который в реальном времени анализирует разговор с клиентом (по аудио или тексту), подсказыв
Использование генеративных AI-моделей для автоматического создания маркетинговых, рекламных, коммерческих и информационных текстов: заголовков, описан
Использование AI для улучшения качества и эффективности текстового контента: повышение читабельности, усиление убедительности, адаптация под SEO-требо
Комплексное решение для автоматизации службы поддержки, где AI (чаты-боты, голосовые боты, классификаторы) решает львиную долю (70–95%) типовых и повт
Интерфейс программирования приложений — набор правил и протоколов, который позволяет различным программным системам взаимодействовать друг с другом. В
Модель от Google, предназначенная для глубокого понимания контекста в тексте за счёт двунаправленного анализа слов. Особенно эффективна в задачах клас
Алгоритмическая метрика для оценки качества машинного перевода путём сравнения с одним или несколькими эталонными переводами, выполненными человеком.
Consistency of brand description in AI
Большая языковая модель, разработанная компанией Anthropic, с акцентом на безопасность, этику и способность работать с длинными контекстами. Известна
AI visibility index among competitors
Share of factually correct responses
Метод "обучения на нескольких примерах", при котором в промпте модели предоставляется несколько примеров выполнения задачи (входные данные + желаемый
Семейство больших языковых моделей, разработанных компанией OpenAI, основанных на архитектуре трансформер. GPT способны решать широкий спектр задач: о
Крупная open-source платформа и сообщество в области машинного обучения. Предоставляет доступ к тысячам предобученных моделей, датасетов, библиотек (н
Популярный open-source фреймворк для разработки приложений, использующих большие языковые модели. Предоставляет инструменты для создания цепочек (chai
Открытая большая языковая модель от Meta, предназначенная для исследовательских и коммерческих целей. Меньше по размеру, чем некоторые коммерческие LL
Инструмент (также известный как GPT Index), предназначенный для эффективной индексации и работы с приватными или корпоративными данными в контексте RA
Эффективный метод дообучения больших языковых моделей, при котором вместо обновления всех миллиардов параметров модели обучаются небольшие низкорангов
Применение методов обработки естественного языка (Natural Language Processing) для автоматического анализа текстовых отзывов, рецензий и комментариев
Инструменты и облачные сервисы, позволяющие создавать, настраивать и разворачивать AI-решения (чаты-боты, автоматизации, анализаторы) без необходимост
Продвинутая техника дообучения языковых моделей, при которой модель сначала учится генерировать ответы, затем люди оценивают разные варианты ответов,
Набор метрик для автоматической оценки качества суммаризации текста и других задач генерации. ROUGE-N оценивает совпадение n-грамм, ROUGE-L — совпаден
Новое направление в поисковой оптимизации, ориентированное на повышение видимости бренда, продукта или контента не в традиционной поисковой выдаче, а
Authority of data sources
Source coverage index
Structured data coverage
Метод выборки, при котором модель ограничивает генерацию только теми токенами, чья совокупная вероятность превышает заданный порог p. Это позволяет уп
Механизм обратного вызова, позволяющий одному веб-приложению отправлять автоматические уведомления (HTTP-запросы) другому приложению в реальном времен
Подход, при котором от языковой модели требуется выполнить задачу, с которой она не сталкивалась в явном виде во время обучения, на основе только инст
Настройка сквозных, управляемых AI цепочек взаимодействия с клиентом на всех этапах его жизненного цикла (от узнавания до удержания). AI решает, какое
Системы, которые с помощью AI полностью автоматизируют процесс A/B-тестирования: от генерации множества гипотез и вариантов креативов (заголовков, кар
Использование алгоритмов машинного обучения (чаще всего кластеризации) для автоматического разделения всей клиентской базы на однородные группы (сегме
Продвинутые AI-системы, способные самостоятельно, без постоянного контроля человека, ставить цели, разбивать их на задачи, использовать инструменты (A
Концепция, при которой все этапы маркетинговых кампаний — от анализа аудитории, генерации креативов и текстов до закупки медиа, запуска, оптимизации в
Оценка, которую AI-модель (явно или неявно) присваивает источнику информации (веб-сайту, базе данных, документу) на основе совокупности сигналов довер
Подзадача NLP, направленная на определение эмоциональной окраски (позитивной, негативной, нейтральной) в тексте, а также часто на определение конкретн
Глубокий анализ действий пользователей внутри цифрового продукта (сайта, приложения) с применением AI для выявления паттернов, точек трения, причин ух
Систематический анализ того, как ведущие AI-системы (ChatGPT, Gemini, Perplexity) описывают, сравнивают и ранжируют продукты-конкуренты. Позволяет пон
Модель искусственного интеллекта, обученная на огромных массивах текстовых данных, способная понимать, генерировать, переводить и обобщать тексты на е
Специализированная база данных, предназначенная для эффективного хранения, индексации и поиска векторных представлений данных (эмбеддингов). Ключевая
Количественная и качественная метрика, отражающая, насколько часто, в каком контексте и насколько корректно бренд, продукт или услуга упоминается в от
Среднее время, затрачиваемое на полное решение запроса или проблемы клиента от момента его поступления до окончательного закрытия. Важная метрика для
Ситуация, когда языковая модель генерирует информацию, которая является вымышленной, неточной или не основанной на предоставленных данных. Может прояв
Поисковая система, где основным результатом является не список ссылок (хотя они могут присутствовать как источники), а сгенерированный языковой модель
Технологии, основанные на моделях глубокого обучения, способные создавать новый оригинальный контент: тексты, изображения, аудио, видео, код или дизай
Новая дисциплина в бренд-менеджменте, занимающаяся формированием и контролем того, как бренд "звучит", "выглядит" и "ведёт себя" внутри диалогов с AI-
Использование генеративных моделей (для изображений, видео, музыки) для автоматического или полуавтоматического создания рекламных и маркетинговых мат
Гибридный метод, при котором модель сначала ищет релевантную информацию во внешних базах знаний или документах, а затем использует её для генерации то
Автоматический процесс создания и кластеризации ключевых слов и фраз, релевантных тематике сайта или продукта, для целей поисковой оптимизации (SEO).
Следующий уровень персонализации, при котором предложения, контент и опыт адаптируются не просто под сегмент, а под микроконтекст конкретного пользова
Продвинутый подход в машинном обучении, использующий многослойные искусственные нейронные сети для анализа сложных структур данных. Особенно эффективе
Ассистент, способный воспринимать и обрабатывать голосовые команды (с помощью ASR — автоматического распознавания речи), понимать намерение и генериро
Семантическая сеть (база знаний), которая структурирует все сущности, связанные с брендом (продукты, услуги, атрибуты, категории, отзывы, партнёры, ко
Ведение коммерческой деятельности (продажи, консультации, поддержка) через диалоговые интерфейсы: чаты, мессенджеры, голосовых ассистентов. AI, особен
Системы, которые в реальном времени автоматически корректируют цены на товары или услуги на основе множества факторов: спроса, поведения пользователей
Класс генеративных моделей глубокого обучения для создания изображений, аудио или видео. Работают по принципу итеративного "зашумливания" данных, а за
Количественная метрика, измеряющая, в какой процент ответов AI (на определённый набор запросов или в целом) упоминается целевой бренд или продукт. Ана
Процесс дополнительного обучения предобученной модели (например, LLM) на специфичных данных компании или задачи. Это позволяет адаптировать общую моде
Ключевая метрика лояльности, измеряющая вероятность того, что клиент порекомендует продукт, услугу или компанию другим. Рассчитывается на основе ответ
Простая и распространённая метрика, измеряющая степень удовлетворённости клиента конкретным взаимодействием, продуктом или сервисом. Обычно собирается
Чёткая и конкретная часть промпта, которая прямо указывает модели, какое действие необходимо выполнить: проанализировать, создать, сравнить, сократить
Фаза применения обученной AI-модели к новым, ранее не виданным входным данным для получения прогноза или результата. Это процесс "вывода", когда модел
Область компьютерных наук, занимающаяся созданием систем, способных выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта: обучение, анализ данных, рас
Гипотетический тип искусственного интеллекта, который обладал бы способностью понимать, обучаться и применять интеллект для решения любых когнитивных
Процент пользователей, выполнивших целевое действие (conversion) от общего числа пользователей, попавших на страницу, в воронку или увидевших рекламу.
Анализ видимости собственного бренда в ответах AI по сравнению с прямыми конкурентами. Позволяет оценивать конкурентное позиционирование в новой AI-ср
Дополнительная информация, передаваемая модели вместе с промптом, чтобы сузить область ответа, задать рамки или предоставить фоновые данные. Контекст
Максимальное количество токенов (слов, символов), которое модель может одновременно принять на вход и удерживать в памяти для обработки одного запроса
Контент, который изначально создаётся с учётом принципов его будущего потребления не только людьми, но и большими языковыми моделями. Отличается макси
Принцип защиты персональных и чувствительных данных пользователей от несанкционированного доступа, использования или разглашения при работе с AI-систе
Задержка по времени между отправкой запроса к AI-модели (или любой другой системе) и получением полного ответа. Низкая латентность критически важна дл
Подход к развёртыванию AI-моделей и инфраструктуры на собственных физических серверах компании, внутри её защищённого периметра, а не в публичном обла
Подраздел искусственного интеллекта, в котором алгоритмы учатся на данных, выявляя закономерности и создавая модели для прогнозирования или классифика
Количественные и качественные показатели, используемые для оценки успешности контента в digital-каналах (сайт, соцсети, email) и его оптимизации под A
Ключевой компонент архитектуры трансформер, позволяющий модели "внимательно" взвешивать важность разных частей входных данных (например, слов в предло
Применение продвинутых ML-моделей для решения сложной задачи атрибуции — определения вклада каждого маркетингового касания (канала, кампании, креатива
Модель AI, способная воспринимать, обрабатывать и генерировать информацию в нескольких форматах одновременно: текст, изображения, аудио, видео. Это по
Свойство AI-систем работать с несколькими типами входных и выходных данных (модальностями) одновременно: текст, речь, изображения, видео. Это позволяе
Вычислительная архитектура, вдохновлённая структурой человеческого мозга, состоящая из взаимосвязанных узлов (нейронов), организованных в слои. Нейрон
Метод машинного обучения, при котором модель ищет скрытые закономерности, структуры или кластеры в данных без предварительных меток. Используется для
Метод машинного обучения, в котором агент (модель) учится принимать решения, взаимодействуя со средой и получая от неё обратную связь в виде "вознагра
Метод машинного обучения, при котором модель обучается на размеченных данных, где каждому входному примеру соответствует правильный ответ (целевая пер
Набор правил, фильтров, классификаторов и технических механизмов, внедряемых в AI-системы для предотвращения генерации нежелательного, вредного, неэти
Финансовый показатель возврата на инвестиции (Return on Investment) в разработку, внедрение и эксплуатацию AI-систем. Рассчитывается как соотношение ч
Задача NLP, направленная на автоматическое определение истинной цели или потребности пользователя, стоящей за его запросом, сообщением или действием.
Комплексный подход, включающий техническую, контентную и структурную оптимизацию, чтобы AI-модели (поисковые, рекомендательные, ассистенты) корректно
Набор методов и стратегий, направленных на оптимизацию цифровых активов (сайта, контента, данных) для повышения вероятности и качества упоминания брен
Процесс настройки и улучшения данных бренда, чтобы AI-модели (системы распознавания именованных сущностей — NER) корректно и однозначно идентифицирова
Числовые веса и смещения (weights & biases) внутри нейронной сети, которые настраиваются в процессе обучения. Их количество (например, 7 миллиардов, 7
Стратегия, при которой контент, предложения и сообщения динамически адаптируются под конкретного пользователя на основе его данных: истории поведения,
Системы рекомендаций нового поколения, которые используют не только историю покупок/просмотров, но и глубокий анализ контекста, визуального контента,
Специализированный AI-ассистент, который помогает экспертам, предпринимателям и лидерам мнений создавать, развивать и управлять их личным брендом. Авт
Новая парадигма поиска информации, где вместо списка ссылок (SERP) пользователь получает готовый, сгенерированный языковой моделью ответ, обобщающий и
Полнота и разнообразие источников информации о бренде (официальные и неофициальные), которые индексируются и используются AI-моделями для формирования
Модель машинного обучения, предварительно обученная на больших объёмах данных для выполнения общих задач. Может быть дообучена (fine-tuned) под конкре
Задача прогнозной аналитики, в которой ML-модели на основе поведения пользователя в реальном времени (движения курсора, скорость прокрутки, просмотрен
Применение ML-моделей для выявления клиентов с высокой вероятностью прекратить пользоваться услугой или продуктом (отвалиться). Позволяет бизнесу proa
Направление аналитики, использующее статистические модели и алгоритмы ML для предсказания будущих событий или поведения на основе исторических данных.
Текстовая инструкция, запрос или набор данных, который пользователь передаёт языковой модели для получения желаемого результата. Качество промпта напр
Промпт, который задаёт или уточняет стиль, тон, формат и конкретные действия модели в рамках текущего запроса. Часто используется после системного про
Специальный промпт, направленный на проверку, оценку или верификацию качества, точности или соответствия результата, сгенерированного основной моделью
Навык и дисциплина по разработке эффективных, точных и структурированных запросов для языковых моделей. Включает подбор формулировок, контекста, приме
Заранее подготовленная структура промпта с заполнителями (placeholders) для переменных данных. Позволяет стандартизировать и масштабировать взаимодейс
Метод обучения без учителя, при котором модель создаёт для себя обучающие задачи из неразмеченных данных. Например, предсказывая пропущенные слова в т
Конкретные данные и маркеры, которые повышают доверие AI-модели к информации, исходящей от источника (сайта, бренда). Основа для оценки авторитетности
Скрытая от пользователя инструкция высокого уровня, которая задаёт общую роль, поведение, границы и контекст для модели в начале диалога или сессии. Ф
Систематическая ошибка в данных или алгоритме, которая приводит к несправедливым, неточным или дискриминационным результатам работы AI-модели. Может в
Степень соответствия контента, сгенерированного или пересказанного AI, ключевым параметрам бренда: стилю общения (tone of voice), ценностям, позициони
Формат разметки данных на основе JavaScript Object Notation for Linked Data, который добавляется в код веб-страницы для явного описания её содержания
Контент, который создаётся и оформляется специально для лёгкого восприятия и обработки AI-моделями. Характеризуется чёткой логической структурой, испо
Формализованный план или архитектура, описывающая, как данные и контент о бренде должны быть организованы и представлены, чтобы максимизировать коррек
Параметр генерации, который контролирует степень случайности (креативности) выходных данных модели. Низкая температура (близкая к 0) делает ответы дет
Минимальная смысловая единица текста, на которую модель разбивает входные и выходные данные. Это может быть слово, часть слова (суффикс/приставка), си
Типы пользовательских запросов (интентов), в контексте которых бренд имеет естественный потенциал для того, чтобы быть рекомендованным или упомянутым
Архитектура нейронной сети, основанная на механизме внимания (attention mechanism), позволяющая модели обрабатывать последовательности данных (наприме
Абстрактное понятие, описывающее совокупность факторов, которые формируют у AI-моделей общее доверие к информации, исходящей от бренда. Высокий "trust
Принцип и метрика, отражающие, насколько факты, которые AI-модель генерирует о бренде, продукте или компании, согласуются с официальной, проверенной и
Набор параметров и сигналов, которые влияют на решение AI-модели (особенно в генеративном поиске) о том, какой бренд, продукт или источник информации
Свойство информации о бренде в AI-среде быть устойчивой, непротиворечивой и точной во времени и в разных моделях. Противоположность "галлюцинациям" и
Техника, при которой модель просят показать пошаговые рассуждения перед тем, как дать окончательный ответ. Это улучшает точность в сложных логических,
Техника выполнения сложной задачи путём разбиения её на последовательность более простых подзадач и выполнения каждой отдельным, логически связанным п
Итеративный процесс улучшения первоначального результата, сгенерированного AI, через серию уточняющих запросов (промптов) от пользователя, каждый из к
Диалоговый агент (бот), построенный на основе большой языковой модели. В отличие от правила-базированных ботов, способен вести свободный, контекстуаль
Количество рабочего времени, которое сотрудники или компания в целом экономят за счёт автоматизации рутинных, повторяющихся или трудоёмких задач с пом
Математическое представление объектов (слов, предложений, документов, изображений) в виде векторов (списков чисел) в многомерном пространстве. Похожие
Векторное представление (эмбеддинг) концепции бренда, полученное путём обработки большого корпуса текстов, связанных с брендом (описания, отзывы, ново
Область знаний и набор принципов, направленных на ответственное, справедливое и прозрачное создание и использование систем искусственного интеллекта.