⚡️ Куда ведет AI: можно ли управлять ссылками и переходами

AI может подобрать пользователю тариф, товар или услугу — и после этого отправить его, например, в каталог или на главную: тогда нужное придется искать вручную. Но в собственных AI-сценариях бизнес способен управлять такими переходами гораздо точнее, чем в публичных системах вроде ChatGPT или Алисы.

Разобрали, где ссылки действительно можно задавать и как выстроить управляемый маршрут от ответа AI до следующего действия пользователя.

Внутри:

• чем отличается контроль ссылок в собственном интерфейсе, RAG, API-сценариях и публичном AI-поиске;
• как связать пользовательское намерение с нужной страницей или действием;
• зачем нужен реестр разрешенных маршрутов;
• как использовать метаданные, API и deep links;
• какие переходы и параметры проверять с точки зрения безопасности;
• по каким метрикам оценивать результат.

Если AI уже участвует в выборе продукта или услуги, имеет смысл отдельно продумать и следующий шаг пользователя — особенно там, где от точности перехода зависит заявка, запись или покупка.

Читать полностью

Наш канал в «Максе» ➡️

⚡️ Как повысить конверсию без давления на пользователя

Прямой призыв к действию уместен далеко не в каждом сценарии. Если пользователь еще не готов покупать, агрессивный CTA может только усложнить путь — поэтому важнее понять, какой следующий шаг для него логичен и чем его можно поддержать.

В обновленной статье разобрали три ненавязчивые механики, которые помогают подвести пользователя к целевому действию и проверить их эффект по данным.

Внутри:

• как выбрать целевое действие для конкретной страницы;
• как использовать пользовательский контент для вовлечения;
• где геймификация действительно помогает сценарию;
• как выстроить обмен ценностью без лишнего давления;
• что учитывать при сборе персональных данных;
• как измерять результат и проверять гипотезы.

Такой подход помогает работать с конверсией через прозрачный следующий шаг, полезную механику и измеримый результат.

Читать полностью

Наш канал в «Максе» ➡️

[Вебинар 08.09] Как встроить GEO в маркетинговую стратегию и понять, куда направлять бюджет

⚡️ Друзья, вебинар перенесен на 8 сентября!

GEO — не обязательно новая большая статья расходов. Чаще это вопрос перераспределения усилий и бюджетов на SEO, контент, PR, аналитику и работу с сайтом.

8 сентября в 16:00 CEO TexTerra Юлия Блынская расскажет, почему CMO стоит смотреть на GEO не как на отдельный новый канал, а как на часть общей маркетинговой стратегии.

На вебинаре разберем:

• какие задачи остаются у классических маркетинговых каналов, а где начинается GEO;
• куда направлять бюджет в первую очередь: сайт, аналитику или внешний контур;
• как распределить ответственность между отделами.

Зарегистрироваться на бесплатный вебинар

Наш канал в «Максе» ➡️

Друзья! Получили обратную связь, что многим трудно выбраться на офлайн-мероприятие на целый день — у кого-то начался отпуск, кто-то погружен в семейные дела.

И мы решили, что ➡️ в этот четверг, 3-го сентября, проведем ужин в формате мастермайнд.

За одним столом поговорим о том, что волнует руководителей сегодня: рост бизнеса, команда, партнерство, продажи, сложные решения и роль первого лица.

Встречу проведут фасилитатор Лидия Рогова @@LidiyaRogova и CEO TexTerra Юлия Блынская @juliablynskaya.

Что будет:

• Живая встреча в маленьком кругу (до 10 человек)
• Разберем два реальных кейса участников (вы сами решите, какие)
• Обсудим рабочие решения для каждого
• Пообщаемся о бизнесе и жизни без камер и публичности

Вечер четверга — идеальное время, чтобы размеренно и непринужденно поговорить о том, о чем обычно молчим.

📅 3 сентября, 19:00–22:00 (сбор участников с 18:30)
📍 Ресторан TownHouse, в отеле Mercure Москва Павелецкая
👥 Только 8-10 мест
💳 3 000 ₽ (еда и напитки включены)

Чтобы присоединиться, напишите в Telegram @texterra_sale слово «бизнес-ужин».

⚡️ Эксперимент TexTerra: что мешает AI-агентам покупать товары в интернет-магазинах

AI-помощники уже умеют искать товары, сравнивать предложения и собирать характеристики. Но между подбором подходящей модели и реальной покупкой остаются сложные этапы: сравнение по цене, наличию, гарантии и, собственно, переход к корзине.

Наш автор собрал агента с доступом к открытым страницам сайтов и попросил его подобрать робот-пылесос, SSD и дрель-шуруповерт. Разобрали результаты эксперимента, ошибки агента и проблемы в карточках товаров, которые могут мешать AI-помощникам.

Внутри:

• как агент искал товары и проверял условия покупки;
• почему он перепутал характеристики похожих моделей — и точно ли в этом виноват магазин;
• какие данные магазину нужно сделать понятнее для AI-помощников;
• какой чек-лист поможет проверить готовность интернет-магазина к новым сценариям покупок.

Эксперимент показывает, как именно карточки товаров и данные магазина могут стать причиной ошибок при выборе через AI — даже если недочетов не видно ни визуально, ни при техническом аудите.

Читать полностью

Наш канал в «Максе» ➡️