Главное Авторские колонки Пресс-релизы Промо Вакансии Вопросы
Выбор редакции:
75 0 В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем

После «Стачки»: сначала данные, потом ИИ

Как сделать автоматизацию с ИИ действительно полезной? Делюсь выводами с конференции «Стачка» о локальных моделях, поисковом спросе и роли качественных данных в SEO и маркетинге.
Мнение автора может не совпадать с мнением редакции

🔥 Сходил на «Стачку». Из выступлений увёз мысль, которая касается и разработки, и маркетинга: автоматизация начинает приносить пользу, когда у неё есть порядок в задачах и данных

Один из спикеров показал, как у него устроена работа с локальными моделями. В центре — оркестратор: процесс, который ставит задачи скриптам и следит за их выполнением

По сути, центр управления, который можно начать строить с простых инструментов. А модель эмбеддингов помогает превращать новые данные в векторы, чтобы потом находить нужное по смыслу

Но сильнее всего мне запомнилась часть про поисковый спрос. Если в базе запросов нет кластеров, частотности, сезонности и понятной классификации, большой объём данных мало что даёт

Когда всё это собрано, из семантики уже можно увидеть структуру спроса: какие темы действительно важны людям и как они связаны между собой


Мой вывод после «Стачки»: прежде чем ускорять процессы с помощью ИИ, стоит разобраться, что именно мы ему передаём. Хорошо подготовленные данные и ясная логика работы часто решают больше, чем очередной новый инструмент

0
В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем
Комментарии
Выбрать файл
Блог проекта
Расскажите историю о создании или развитии проекта, поиске команды, проблемах и решениях
Написать
Личный блог
Продвигайте свои услуги или личный бренд через интересные кейсы и статьи
Написать

Spark использует cookie-файлы. С их помощью мы улучшаем работу нашего сайта и ваше взаимодействие с ним.