Perplexity PRO, давай по новой 📌

Многие по моей наводке оплатили дополнительный доступ в нейросетевой поисковик - Perplexity.
Оплата была льготной через посредника на площадке PlatiMarket.

Хитрюг не любят, поэтому в декабре компания Perplexity провела вторую волну чисток. Некоторые с этим столкнулись. Им пришло письмо, что «ваш код аннулирован как и доступ к pro версии».

Что можно сделать?
1. Оплатить полную стоимость через иностранную карту или МТС оплату. Это выйдет где-то от 2000 руб. за месяц.
2. Написать посреднику-продавцу на PlatiMarket, рассказать, что у вас аннулировали доступ и попросить новый.

Я кратко дам инструкцию на второй пункт.

🔴Найдите письмо от адресата no-reply@oplata.info. Оно будет в вашей почте в дату, когда вы первый раз приобретали доступ.
🔴Перейдите по ссылке внутри письма. Она указана после предложения оставить отзыв, вам и надо оставить отзыв. Откроется площадка Digiseller.
🔴Введите электронную почту, на которую оформляли первоначальный доступ.
🔴На указанную почту придёт письмо с временной ссылкой в личный кабинет. Там увидите свою покупку доступа.
🔴ГЛАВНОЕ (вы уже близки к новой подписке). Найдите раздел «Переписка с продавцом». Напишите туда, что ваш код аннулирован. Доступ пропал. Можно приложить скриншот письма с почты об аннулировании доступа от Perplexity.

Обычно в течение часа продавец присылает новый код доступа на год.

Важный нюанс ‼️

Новый код можно будет активировать только с новой почтой. То есть вы создадите полностью новый аккаунт, где не будет вашего предыдущего общения с нейросетевым поисковиком.

Как это можно сгладить?
Попросите Perplexity рассказать все, что он знает о вас. Загрузите это в память нового аккаунта. Теперь Perplexity чуть точнее будет отвечать на ваши обычные запросы.

Новая компания и новые задачи ⚡️

Ещё на этапе собеседования обсуждали возможности нейросетей. Но конкретного плана и шагов не было.

Теперь я за 4 дня работы уже могу увидеть очертания. Есть две большие задачи:
1. Уменьшить время проверки договоров.
2. Ускорить проверку РИМ.

В каждой из этих задач есть свои нюансы и особенности. Ну а как без них?

Первая задача больше в ведении руководителя. Но главная проблема, что нам не интересны готовые решения от крупных игроков. Нам интересны кастомные решения с интеграцией во внутренние системы и программы. Идеал - единая среда работы по договору.

По второй части больше я отвечаю. И тут у меня задача ускорить согласование любыми средствами 🙂
Я начала думать, как можно ускорять?
🔴уменьшать количество согласующий в маршруте;
🔴уменьшать дни согласования;
🔴понять почему долго и как принципиально поменять подход.

По последней части подумала над решением в виде RAG-бота. Внутрь положить решения ФАСа и внутренние плейбуки. Передать этот инструмент в руки маркетинга, чтобы они думали больше об него, чем об юриста уже в системе документооборота.

Тут ещё важно, что я против, чтобы бот был последним, кто видит РИМ.

Пока иду в эту сторону. Если у вас ещё есть идеи - пишите мне!

Проекту с RAG-ботом по проверке рекламы быть ❗️

Теперь надо все мысли из головы перенести в текстовый формат. А дальше лучше в майнд карту.

Понятно, что концепт уже проговорен. Согласован. Проговорен ещё по одному кругу.

Но чтобы юристы, ит и маркетинг смогли идти в сторону общей цели, я думаю нужна наглядность.

Бизнес-цели:

📌Краткосрочная (MVP): Сократить время согласования РИМов с 1 недели до 1-2 дней за счёт автоматизации первичной проверки.

📌Среднесрочная (до лета 2026): Перевести 80-90% простых РИМов на самостоятельное согласование маркетингом без участия юристов (при уровне погрешности <5%). То есть повторяющиеся РИМы с безопасными клеймами.

📌Долгосрочная (2026-2027): Расширение функционала (классификация «Реклама/Не реклама», определение видов РИМ, аудит исторических кампаний).

А какая архитектура всего этого?
Да очень простая. Программа с раг, которая по апи передает запрос в нейросеть и возвращает ответ в корпоративный портал.

Корпоративная версия проекта:

Платформа - корпоративный портал или мессенджер.

LLM-провайдер - GPT через API МТС (МТС Web Services).

RAG-база - Кастомная векторизированная база (2000+ строк решений ФАС по 5 ст. ФЗ о рекламе, Фарме и БАДам).

Интерфейс - Веб-форма (загрузка текста, картинок (jpg, pdf), поле для текста).

Пойду делать и буду держать в курсе, куда все это придет ➡️

Держу в курсе проекта ➡️

Вчера смотрели, что успели сделать коллеги из ИТ. Сделано немало.

Статус кво:
1. Используется переработанный публичный код для бота.
2. Используется публичная база данных решений ФАС на 7000 строк, размеченная, но не векторизованная как надо.
Спасибо @delay_rag
3. Используется МТС API для доступа с опенсорсным моделям нейросетей.

Задача была проверить, работает или нет и какое качество ответов? Потому что мы настраивали под себя уже работающий проект. А ещё мы заменили модели и были не уверены, что сохранится полезный эффект.

В итоге на блоке для распознавания изображения у нас стоял gpt 5. На блоке проверки базы и написания ответа - grok 4.
Ответы меня не устроили по нескольким причинам:
1. Общий ответ был около 4,5 минут. Ни один маркетинг не будет использовать.
2. Gpt 5 неточно распознал изображение, из-за этого пошла ошибка дальше и в итоге улетела в стратосферу. Ответ был плохой, рисков не было. Хотя у нас была картинка с рукой врача на рекламе. Ну сами понимаете 🙃

Надо фиксить.
1. Начала с уменьшения базы до 2000 строк, потому что примерно такой объём мы ожидаем получить для бота
➡️ ноль увеличения скорости. Ладно, ждём векторизованную базу.
2. Поменяла модель распознования на qwen ➡️стало лучше но не разительно. Зато время уменьшилось с 2 минут до 20 секунд.

3. ВНИМАНИЕ ТЕМПЕРАТУРА. Прикольно вспоминать все, чему тебя учили на курсе Рунетлекс Академии.

Вот ключик к решению задачи. При распознавание изображения она была выкручена на максимальный уровень - 1. На gpt ее нельзя уменьшить до десятых значений. Техническая проблема.
Оставили qwen с температурой 0.1 и результат на 6 картинках был отличный.

Ну что? Идём дальше. Сегодня ИТ планирует передать в руки юристов песочницу для первичной проверки рекламы.

Проект. Ожидание и реальность.

Я в своем воображении:

Придумываю варианты автоматизации. Тестирую решения. Улучшаю всем жизнь.

Я в реальности:
🔴ругаюсь с техподдержкой сбиса из-за роуминга, потому что у меня горит подписание договора.
🔴напоминаю всем, когда и что надо сделать.
🔴выучила краткое описание проекта и его цели, чтобы быстро напоминать зачем он нам нужен.

Еду дальше и верю, что все не зря!

Внезапно врываюсь с рефлексией по проекту 💕

Что я успела сделать?
Получить готовый MVP бот и отдать его на растерзание юридическому департаменту.

Я хотела, чтобы юристы:
1. Проверили его на точность ответа;
2. Загрузили креативами в течение дня и недели;
3. Честно указали на все косяки, какие они только увидели. Начиная от интерфейса, заканчивая логикой ответа на креатив.

Для анализа работы бота я набросала таблицу с метриками и попросила ее заполнить. Спасибо коллегам, которые это добросовестно сделали!

Метрики три - время ответа, качество ответа по 5 шкале (написала какой балл, что значит), формат загружаемого файла.

Итоговый результат меня удивил.
Время - 1,49 минут.
Качество - 3,73.
Формат - PDF.

Почему удивил?
Потому что я начала разбирать низкие баллы за качество ответа и поняла, что вопрос не в боте. А в том, что надо точнее рассказывать, что именно следует загружать в бот. То есть нужно подтянуть общее знание коллег по инструменту - нейросети.
Надо учитывать, что была плашка перед диалоговым окном - грузить только такие-то файлы, такого-то размера.

Пример: "Балл за качество ответа - 1. Комментарий - начал галлюцинировать, на креатив с лекарственным препаратом дал риски по финансовым услугам.
Уточняю, что именно загружал коллега. Оказывается PDF-файл с лендингом из 8 страниц на 1 стр. PDF."

Да, формально коллега попал в количество страниц и объем файла. Но какое качество было у изображение, которое пошло на распознавание в нейросеть? Скорее всего самое низкое из возможных. В итоге нейросеть выдала то, что считала самым близким к изображениям в этом файле.

📎Вывод:
1. Я уточняю инструкцию к боту;
2. Провожу мини-обучение про то, что такое нейросети и как именно они работают. Общее понимание технологии должно снизить и ожидания и неудовлетворенность после первой ошибки.

А вы видели эту инфографику использования нейросетей в мире ❓

Решила проверить ее и пошла в Perplexity в режим «Глубокое исследование».

Промт:

«Я хочу проверить можно ли экстраполировать данные как это сделал автор этой статьи https://x.com/NoahEpstein_/status/2025604844711510432?ct=rw-tg
Найди все публичные данные создателей нейросетей по всему миру о том, как много людей их используют разово, покупают подписки и используют ежедневно. Предложи вариант того, какое максимальное количество людей использует нейросети сейчас в мире. Из этого числа и знания общего количества людей в мире сделай обоснованное предположение о том, какой процент от всего мира использовал нейросети. Если ты найдёшь интересные факты, напиши их отдельно. Отвечай как социальный исследователь. Применяй научный подход. Если сомневаешься в выводах, так и напиши.»

В итоге он думал где-то 3-5 минут и выдал неплохой ответ.

Краткий итог - инфографика ошибается, но не сильно. А разрыв между всем миром и энтузиастами пока разительный, но сокращается с каждым месяцем.

Полный текст исследования тут ✨

Я в восторге от качества продуктов Рунетлекса ❤️

А тут целая конференция для юристов и бизнеса про нейросети.

Там будут практикующие специалисты. Уверена, что они прошли жесткий контроль. А значит, вы получите возможность услышать реальные кейсы использования и внедрения нейросетей.

После теории будет время пообщаться со спикерами и другими участниками. Нетворкинг наше все ✨

Ещё плюшки:
- крутая площадка с вдохновляющим видом;
- вкусная еда;
- объятия от меня и промокод на -10% (пишите в лс, а то реклама).

Регистрация https://runetlex-academy.ru/runetlexaiconf

Прошла неделя, как я отправила свой RAG-бот на маркетинг ➡️

Сегодня я сделала Яндекс-форму для обратной связи и продублировала запись своей презентации по нейросетям и боту.

Очень жду заполненных анкет и ответов коллег.
Дополнительно, у меня будет выгрузка из базы данных самого бота.

Буду смотреть на использование инструмента с двух сторон.

После анализа данных я пойду с техническим заданием для ИТ, чтобы они сделали бот на Яндекс мессенджер и на портал.

📌Кстати, если у меня тут есть люди, которые уже подобное делали - напишите мне. Я про писать обертку для Яндекс мессенджера и портал Битрикс. Хочу собрать практиков для работы)

Записала этап. Еду дальше 😃

Женщины, поздравляю 💖

Когда-то давно моя жизнь, профессия, интересы, друзья определялись бы другими.

Невозможно представить, чтобы я писала в публичном пространстве от своего имени. О том, как развиваюсь профессионально.
Невозможно представить, что мне бы платили деньги за то, что я знаю и умею. А ещё прислушивались к моему мнению.

Спасибо тем женщинам, которые дали мне такую возможность. От исторических деятельниц до женщин, которые окружают меня каждый день. Эти вдохновляющие люди дают мне надежду на лучшие времена.

Пусть у вас получается больше, чем ожидает общество ❤️

🔊 Реклама в Telegram, что нового?

Началась история на прошлой неделе, но разрастается со скоростью света.

Появилось решение УФАС о привлечении к ответственности за публикацию рекламы в "ограниченном ресурсе" - Telegram. Далее позицию по запрету подтвердил РКН.

А сегодня вышла официальная позиция ФАС РФ по этому вопросу.

Она сводится к тому, что размещение рекламы в Telegram, YouTube, WhatsApp, а также в Instagram и Facebook - это нарушение закона. Основанием названа часть 10.7 статьи 5 закона «О рекламе», которая запрещает рекламу на ресурсах, доступ к которым ограничен. Норма вступила в силу 1 сентября 2025 года.

Но по сути это три разных категории запрета:
1. Нежелательные организации;
2. Экстремистские/террористические организаций;
3. Те, доступ к которым ограничен в соответствии с законодательством об информации.

По каждому основанию есть свой порядок блокировки. Часть из них через суд. Часть без суда, но по требованию Генпрокурора. А есть механизм ТСПУ, то есть технические средства, через которые Роскомнадзор может замедлять и фильтровать трафик в рамках закона о «суверенном Рунете». Именно в рамках последнего замедлили YouTube летом 2024-го и Telegram в феврале 2026-го.

Но в чем проблема ❓
Нет никакого формального решения о блокировке этих ресурсов. Нет записи в реестре запрещённых сайтов. Нет публичного акта.

Тогда возникает следующий вопрос❓ Как рекламодателю узнать заранее, на каком ресурсе можно размещаться, а на каком нельзя, если публичного списка не существует? Планирует ли ФАС совместно с Роскомнадзором создать такой список?​

Пока ФАС не даст чёткий ответ на эти вопросы, невозможно говорить о прозрачности. А без прозрачности бизнес не может ни планировать рекламные кампании, ни корректно учитывать расходы на рекламу в своей отчётности.

Жду, будут ли запросы от профильных ассоциаций и какие будут ответы на них. Самостоятельно тоже инициировала запрос через ассоциацию связанную с фарм индустрией.

Если у вас будут новости - пишите.

Решила спросить у филолога про закон о русском языке в рекламе 💡

Есть несколько писем от разных государственных органов о правоприменении. В целом, они сводятся к запрету любых латинских букв в названиях вывесок и рекламе в целом.

Я до последнего не верила, что транслитерация тоже пошла под нож. Для этого попросила отличного практикующего филолога помочь мне понять, что имел в виду законодатель и его коллеги.

📌Отправила пост юриста по рекламе, нормы закона про русский язык. И получилось примерно следующее:

«С лингвистической точки зрения отождествлять русский язык исключительно с кириллическим алфавитом некорректно. Использование кириллицы не делает заимствованное слово автоматически русским, поэтому простая транслитерация (например, написание «бьюти-студия» вместо английского оригинала) вряд ли будет соответствовать новым требованиям закона.

Выполнение текста на государственном языке подразумевает строгое соблюдение норм, закрепленных в официальных словарях. Важно понимать разницу между правилом и узусом: даже если иностранное слово уже прочно вошло в повседневную речь, до его официальной фиксации лексикографами оно остается вне нормативного поля. Следовательно, для соблюдения закона рекламодателям потребуется использовать полноценный смысловой перевод или дубляж, а не механический транслит.

Что касается требований к параметрам звука в аудиорекламе, здесь законодатель явно имеет в виду технические, а не фонетические характеристики произношения. Требование об идентичном звучании направлено на уравнивание громкости, скорости речи и общего способа подачи для основного и дублирующего текстов. Это должно исключить известную уловку, когда обязательная правовая информация или перевод начитываются неестественно быстрым и тихим голосом в конце ролика. Таким образом, русский дубляж должен быть органично включен в единую аудиодорожку и восприниматься слушателем ровно так же четко, как и оригинальный посыл.»

Мои выводы такие: вооружаемся словарями и переводим все рекламные слоганы и вывески на русский язык с ними. Товарные знаки, не переводим.

Но это не значит, что надо переводить все, что находится на этикетке. Потому что в зависимости от типа продукта и стандартов его изготовления позволяется использовать латинские буквы. И это не та информация, которая необходима для ознакомления потребителя. Хотя ситуация может измениться в любой момент.

Я столкнулась с внутренним сопротивлением инновациям 🌟

После опроса выяснилось, что инструмент использовали 8 человек. Пишу честные цифры, чтобы сделать ожидания других внедренцев более реалистичными. Да, несмотря на активный внутренний маркетинг и минимум 50 человек на презентации, большинство коллег просто проигнорировало моего бота. Сначала я опешила и даже не поверила, но потом вспомнила, что такое случается и нужно просто двигаться дальше, поменяв подход.

🔴Во-первых, я пришла к руководителю и описала ситуацию. Не рекомендую умалчивать провалы. Но предлагаю идти сразу с вариантами решения этих проблем.

Предложила «пойти в поля» и найти единомышленников снизу. Попробовать с ними использовать инструмент и показать, чем он полезен. Ну и почему он совсем не страшный.

🔴Во-вторых, получила добро на дальнейшее развитие.

Пошла делать бот более удобным. Чтобы это не был html-файл, который каждый раз надо обновлять и искать на рабочем столе.

Бот должен быть встроен в привычный корпоративный инструмент. Изучив доступные варианты, я выбрала Яндекс Мессенджер. Telegram казался самым простым решением, но я отказалась от него по нескольким причинам — и, как оказалось, не зря. Блокировка уже сделала бы техническое задание бесполезным.

🔴В-третьих, я сделала канал в Яндекс Мессенджере от лица отдела. Цель рассказывать про маркетинг и комплаенс. Там мы с коллегами пишем посты и создаем доверие к нам и нашим предложениям. И повышаем ИТ-культуру, конечно!

📌Итоговые выводы:
1. Лучше идти снизу и кросс-функциональной компанией. Лидеры нескольких отделов воспринимаются стабильнее и важнее для бизнеса.
2. Надо было начинать с культуры в компании. А я сразу предложила узкий инструмент.
3. Никогда не поздно сделать большую стратегию обучения нейросетям, когда нашел активистов. Вместе веселее и легче.

Плюс опыт выступления в копилочку ✅

Только закончила. Выступала сегодня в качестве приглашенного специалиста по рекламе и маркетингу в фармацевтической сфере.

Спасибо коллегам из РППА за приглашение и доверие!

Мы думали над выступлением с единственным человеком. Но в итоге договорились о выступлении трёх людей: юриста по регистрации ЛП и фармаконадзору, комплаенс-офицера и юриста по рекламе (я 😂). Повезло, что мои коллеги живо отозвались на предложение. А горящие темой профессионалы - половина хорошего выступления.

Таким образом получилось погрузить людей в фарму на всех уровнях.

Особенно приятно получить много глубоких, даже с подковыркой, вопросов. Сразу чувствуешь, что тема попала в человека.

Итога нет, просто рада за этот опыт 💕

💡Прочитала статью Степана Леонтьева и соавтора про обнаружение неуверенности локальных моделей

Сначала все поняла, потом пошла сложная математика, потом снова все поняла. Сложную математику мне помог разобрать Gemini 3.1. pro.

Что могу сказать?

Предложенная методика может отлично сработать как математическая подстраховка. Вам буквально цифрами подсказывают, где может быть неточность текста.
На первый взгляд это может сильно улучшить качество итогового документа. То есть вы сначала проверяете очевидно сомнительные моменты, а потом можете для верности валидировать документ целиком.

Нюансы:

1. Понятно, что это первая проба. И мы не знаем как точно будет работать методика на разных моделях. Как минимум, потому что токенизация отличается от модели к модели. И потому что надо учитывать на каком языке «думает» модель: английском, китайском или (маловероятно) на русском.

2. Будет круто, если доработать установку маячка с учетом семантики текста. Тогда должна уменьшиться вероятность разделения слова на разные токены. Потому что это поможет ставить маркер в более удачное место, чтобы он не врезался внутрь слова или другой смысловой единицы.

💕 В любом случае, это восхитительная работа. Стоит прочитать и точно иметь в виду для работы с локальными моделями.

👀 Пробовала сегодня делать csv-базу сама

Захотелось собрать общую базу по всем SKU (лекарственные средства, БАДы) работодателя. Огромный плюс в том, что вся информация есть в публичном доступе, так что ни конфиденциальность, ни коммерческую тайну я нарушить не смогу.

Решила не заморачиваться с редактором и не скачивать программы на рабочий ноутбук. Открыла Google Colab и начала работать.

Мне надо было вытащить из подобранных 63 файлов .pdf текстовый слой. Потом порезать его на смысловые части и уже в итоге сформировать таблицу.

Если вы думаете, что 63 файла — это весь наш ассортимент, то нет. Я сама не ожидала таких объемов: это только товары на буквы с «А» по «Г»! Начало многообещающее 🙂

Как выглядели шаги:
1. Собрала все файлы в одну папку и загрузила их на Google Диск.
2. Загрузила библиотеку PyMuPDF в Google Colab.
3. Массово извлекла текст из всех файлов. Получилась одна таблица с текстом.
4. С помощью регулярных выражений (RegEx) нарезала текст на смысловые разделы (чанки). Пришлось резать в несколько подходов, так как с первого раза куски получились слишком объемными.

ТА-ДАМ ⭐️

В итоге получилась таблица на 521 строку. Сразу скормила ее своему RAG-боту для теста работоспособности. И знаете что? Даже без изменения старого промпта ответы бота стали точнее в части «оснований».

Теперь надо доделать таблицу на все SKU и изменить промт для итогового ответа в раг-боте. Но я наконец сама поработала руками вайб-кодера 🙃