TexTerra: всё про маркетинг

Два фармбренда — два кейса с ошибками в AI-ответах. Разбираем случаи из практики TexTerra 24 ноября 🔤

Когда человек спрашивает нейросеть о лекарстве, враче или клинике, та собирает ответ из разных материалов: официальных сайтов, справочников, аптечных карточек, старых статей и исследований. Если сведения расходятся, в ответ может попасть ошибка — и это может грозить проблемой как здоровью пациента, так и репутации бренда.

И мы уже сталкивались с этим, делая GEO-аудиты для новых клиентов из медицинской отрасли.

Кейс № 1. Нейросеть смешала сведения о препаратах

В ответе о конкретном препарате нейросеть указала компонент, которого в его составе нет. Из-за этого запустился каскад ошибок: дальше она неверно описала действие препарата, а из-за этого — возможные риски и, соответственно, правила отпуска.

Ошибка на старте повлияла на весь диалог с нейросетью; в реальной цепочке сообщений она создала бы у пациента в корне неверное представление о препарате.

Кейс № 2. Нейросеть пропустила устаревшие сведения

В одном медсправочнике Perplexity увидела совпадение состава и дозировок с инструкцией и решила, что с источником все в порядке. Но при ручной проверке мы увидели старый номер регистрационного удостоверения — то есть источник опирался на устаревший документ.

Нейросеть заметила совпадение основных фактов, но пропустила важную деталь. Если бы мы доверились ее выводу, источник не попал бы в план исправлений и продолжил бы участвовать в ответах о препарате.

В первом случае нейросеть сама строит неверное описание препарата. Во втором — пропускает источник, который может поддерживать ошибочные сведения. Но для фармбренда, клиники или врача с личным брендом важен один и тот же вопрос: может ли AI найти актуальную и проверенную информацию, чтобы пересказать ее пациенту?

📹 На вебинаре CEO TexTerra Юлия Блынская расскажет, как искать расхождения, собирать единую версию фактов и проверять сайт и внешние площадки.

⏰ Когда: 24 ноября в 16:00
📌 Где: онлайн
💊 Кому будет полезно: маркетологам фармкомпаний и клиник, врачам с личным брендом и всем, кто продвигает медицинские услуги и лекарства в интернете.

Зарегистрируйтесь, чтобы получить ссылку на вебинар и напоминание перед событием 🔔

⚡️ Упоминание есть, а ссылки нет: что делать, если AI не показывают клиентам ваш сайт

ChatGPT, Алиса AI или Google могут назвать компанию — но в качестве источника привести каталог, рейтинг или публикацию на VC. Иногда веб-поиск при этом вообще не запускается; иногда система выбирает внешнюю страницу, потому что она точнее отвечает на вопрос человека. Это все разные ситуации — и ваши действия в этом случае тоже будут разными.

🧭 Разобрали, почему официальный домен может не попадать в источники AI-ответов и как найти причину.

О чем статья:

• какие настройки robots.txt, WAF, CDN и сервера могут закрывать доступ роботам;
• почему важно проверять индексирование, ограничения для сниппетов и исходный HTML;
• как закрепить один официальный домен и обновить внешние публикации, карточки и каталоги;
• какие показатели считать отдельно, чтобы не путать упоминания бренда, ссылки на сайт и переходы.

В конце — короткая таблица: что проверить в зависимости от того, какой ответ дала нейросеть.

Читать полностью

Наш канал в «Максе» ➡️

⚡️ Москва, 20 ноября: мастер-класс «Как использовать ИИ для текстов и не получать шаблонный результат»

В 1494 году в Майнце вышел трактат, в котором некий аббат Тритемий защищал ремесло переписчиков. Он признавал пользу книгопечатания, но считал, что и с новой технологией важно сохранить ручное переписывание — как интеллектуальную дисциплину и способ осмысленно передавать тексты из поколения в поколение.

📝 Новые технологии удешевления текста = новые кризисы доверия. С этой проблемой на заре книгопечатания столкнулись интеллектуалы позднего Средневековья, а сегодня она снова обострилась — из-за низкокачественного контента, который ИИ производит в огромных объемах.

Но нейросети могут и заметно усилить хороший текст — если работой управляет редактор. Еще до первого промпта он определяет, какую задачу должен решить текст и какую главную мысль донести до читателя. Затем сообщает нейросети фактуру, которой нет в открытых источниках, — наблюдения и детали из практики экспертов. А когда черновик готов, проверяет не только факты, но и выводы, которые модель из них сделала: продвинутые нейросети уже редко выдумывают, но все еще могут потерять контекст, отклониться от цели или ошибиться в логике рассуждения.

Как выглядит такая работа на практике, покажет Дарья Завьялова, главред маркетинга TexTerra.

На форуме «Культура.Медиа.Цифра» она разберет процесс создания собственной статьи — от первого запроса к нейросети до финальной правки — и покажет реальные промпты, ответы модели и фрагменты черновиков.

Мастер-класс пройдет в треке «Фабрика контента», посвященном практическим навыкам работы с контентом.

📆 20 ноября, 13:00
📍 Москва, Рязанский проспект, 8А, стр. 10
🎟 Вход свободный, нужна регистрация на сайте форума.