🧠 LLMO

Брендовый вакуум✦ Состояние, когда о компании почти нет информации в поиске и источниках для нейросетей. Брендовый промпт Вопрос к нейросети, в котором названа компания: «Что скажешь о сервисе „Мотор“?». Небрендовый промпт — вопрос о нише без названия. Векторная база данных Хранилище, в котором тексты лежат в виде эмбеддингов, а поиск идёт по смысловой близости. Используется в RAG-системах. Википедия Свободная энциклопедия, одна из ключевых частей обучающих данных и источник фактов для графов знаний. Возврат упоминаний Метод: находить публикации, где бренд упомянут без ссылки, и вежливо просить авторов добавить ссылку или исправить неточные факты. Галлюцинация Уверенно поданный, но неверный или выдуманный ответ нейросети — например, несуществующий адрес, услуга или отзыв о компании. Главная страница сущности Одна официальная страница, которая служит эталоном фактов о бренде: обычно «О компании» на собственном сайте. В англоязычных материалах — Entity Home. Граф знаний База фактов поисковой системы о сущностях — компаниях, людях, местах — и связях между ними. Дата среза знаний Момент, до которого собраны данные для обучения модели. О событиях позже неё модель знает только то, что найдёт поиском. Двунаправленный факт Метод LLMO: ключевая связь о компании описывается в текстах в обоих направлениях — «бренд X выпускает компания Y» и «компания Y выпускает бренд X». Двухрежимная проба Метод диагностики: одни и те же вопросы о компании задают ИИ-ассистенту без доступа к поиску и с поиском, чтобы отделить память модели от найденных… Джейлбрейк Попытка обойти ограничения нейросети хитрой формулировкой запроса. Дипфейк Видео, аудио или фото, созданное или изменённое нейросетью так, что человек на нём говорит или делает то, чего не было. Доля голоса в ИИ Доля ответов нейросетей по вопросам ниши, в которых упоминается бренд, — в сравнении с конкурентами. Дообучение Дополнительное обучение готовой языковой модели на специальных данных, чтобы она лучше решала конкретные задачи или говорила в нужном стиле. Дрейф ответа✦ Изменение ответов нейросетей о бренде со временем — без действий со стороны самой компании. Живой слой ответа✦ Часть ответа нейросети, которую она берёт из поиска в момент вопроса, а не из обучающих данных. Зеркало выдачи✦ Ситуация, когда ответ нейросети почти дословно повторяет то, что стоит на первой странице поисковой выдачи по бренду. ИИ-агент Программа на основе языковой модели, которая сама выполняет многошаговые задачи: ищет информацию, сравнивает варианты, заполняет формы, бронирует. ИИ-краулер Робот, который обходит сайты для нужд нейросетей: для обучения моделей или для поиска ответов в реальном времени. ИИ-опровержение✦ Публикация, которая адресно опровергает ложное утверждение о компании так, чтобы нейросети нашли и процитировали опровержение. ИИ-репутация✦ То, что нейросети и ИИ-ассистенты говорят о компании, когда их спрашивают о ней или о её нише: упоминания, тональность, точность фактов. Индекс ИИ-видимости✦ Метрика SERM Service: доля ответов нейросетей по фиксированному набору из 30–50 вопросов ниши, в которых бренд упомянут и описан корректно. Инференс Работа уже обученной модели: получение ответа на конкретный запрос. Инцидентная привязка Устойчивая связь компании с прошлым скандалом или кризисом в ответах нейросетей, которая сохраняется после того, как ситуация разрешена. Источниковая монокультура✦ Ситуация, когда ответы нейросетей о компании опираются почти на один источник. Карта источников ИИ✦ Список площадок и страниц, на которые нейросети ссылаются в ответах о нише компании, с частотой упоминаний. Составляется в ходе ответного аудита. Клонирование голоса Создание нейросетью копии голоса реального человека по записям его речи. Консолидация сущности Приведение всех упоминаний бренда к единым фактам и связывание профилей между собой, чтобы поисковики и нейросети воспринимали их как одну сущность. Контекстное обучение Способность модели выполнять новую задачу по описанию и примерам прямо в запросе, без изменения её параметров. Контекстное окно Максимальный объём текста в токенах, который модель может учитывать одновременно: запрос, история диалога, найденные документы и ответ. Лестница ИИ-видимости Схема из пяти ступеней, по которой оценивают положение бренда в ответах нейросетей: от «не знает» до «рекомендует первым». Нейровитрина✦ То, как бренд выглядит в ответе ИИ-ассистента: формулировка описания, место среди рекомендаций, названные преимущества и недостатки. Нейровыдача✦ Совокупность ответов нейросетей на вопросы о компании: что ассистенты говорят о ней, с какими фактами, оценкой и источниками. Нейрогигиена бренда✦ Регулярная проверка и исправление фактов о компании в источниках, из которых берут информацию нейросети. Нейроконкурент✦ Компания, которую нейросети чаще всего советуют вместо вашей на вопросы ниши. Нейроконсенсус✦ Ситуация, когда разные нейросети на одинаковые вопросы о компании отвечают одинаково. Нейроотзыв✦ Пересказ отзывов о компании, который делает нейросеть: «клиенты хвалят X, но жалуются на Y». Нейропамять бренда✦ То, что нейросеть знает о компании из обучающих данных, без поиска в интернете в момент ответа. Нейропрозвон Жаргон: регулярный обход ИИ-ассистентов по фиксированному набору вопросов о компании, чтобы заметить изменения и ошибки в ответах. Нейроразнобой✦ Ситуация, когда разные нейросети отвечают о компании по-разному: разные адреса, оценки, факты. Нейрорекомендация✦ Ответ нейросети, в котором она советует конкретную компанию: «лучше обратиться в X», «хорошие отзывы у Y». Нейросеть Математическая модель, которая учится находить закономерности в данных. Языковые нейросети работают с текстом и лежат в основе ИИ-ассистентов. Нейрохвост✦ Устаревшие сведения о компании, которые нейросети продолжают повторять после того, как их исправили на сайте и в справочниках. Нейроярлык✦ Короткая характеристика, которую нейросети приклеивают к компании: «дорого, но надёжно», «часто задерживают доставку». Обратная связь ассистенту Сообщение об ошибке в ответе ИИ-ассистента через встроенные кнопки оценки и формы обратной связи. Обучающие данные Тексты и другие материалы, на которых обучалась языковая модель: веб-страницы, книги, статьи, код. Окно отражения Срок между изменением в компании и моментом, когда оно устойчиво отражается в выдаче, на площадках и в ответах ИИ-ассистентов. Опорный источник✦ Площадка, на которую нейросети чаще всего ссылаются, когда отвечают о компании: справочник, отзовик, СМИ, сайт. Ответный аудит✦ Проверка того, что нейросети и ИИ-поиск отвечают о компании и её конкурентах по типичным вопросам клиентов. Термин и услуга SERM Service. Открытая модель Языковая модель с опубликованными весами, которую можно скачать и запустить на своих серверах. Отравление данных Намеренное размещение ложной или искажённой информации в источниках, из которых нейросети берут знания, чтобы повлиять на их ответы. Память ассистента Функция, при которой ИИ-ассистент сохраняет сведения о пользователе между разговорами и учитывает их в ответах. Панель знаний Блок справа или над выдачей с ключевыми фактами о компании или человеке: описание, логотип, контакты, соцсети. Параметры модели Внутренние числовые коэффициенты нейросети, настраиваемые при обучении. Их количество — грубая мера «размера» модели. Парафразное покрытие Наличие ключевых фактов о компании в разных формулировках и в разных независимых источниках, при условии что сами факты везде совпадают. Перехват ответа✦ Ситуация, когда на вопрос о вашей компании нейросеть отвечает рассказом о другой — конкуренте или компании с похожим названием. Персонализация ответа Подстройка ответа ассистента под конкретного пользователя: местоположение, историю запросов, сохранённые предпочтения. Порог упоминаемости Условное число независимых документов о компании, после которого языковые модели начинают устойчиво узнавать её и связывать с верными фактами. Предобучение Первый и самый объёмный этап обучения языковой модели на огромном корпусе текстов, где она учится предсказывать следующее слово. Присутствие на форумах и Q&A Честное участие представителей компании в обсуждениях на форумах и сервисах вопросов-ответов, где люди обсуждают нишу. Проклятие обращения Неспособность языковой модели, выучившей факт в форме «A — это B», сама вывести обратную связь «B — это A» без подсказки в запросе. Промпт Запрос или инструкция, которую пользователь даёт нейросети: вопрос, задание, пример желаемого ответа. Промпт-инжиниринг Навык составления запросов к нейросети так, чтобы получать точные и полезные ответы. Промпт-инъекция Атака на систему с нейросетью: в запрос или внешний документ вставляют инструкции, которые заставляют модель нарушить свои правила. Промпт-ловушка✦ Вопрос к нейросети, сформулированный так, что подталкивает к негативному ответу: «почему компания X обманывает клиентов?». Промпт-мониторинг Регулярная проверка ответов нейросетей по одному и тому же набору вопросов, чтобы отслеживать упоминания бренда, тональность и ошибки. Промпт-портрет бренда✦ Набор типичных вопросов, которыми клиенты спрашивают нейросети о компании и её нише: о качестве, ценах, отзывах, сравнении с конкурентами. Разметка Article Тип разметки Schema.org для статьи: заголовок, автор, дата публикации и обновления, издатель. Разметка Person Тип разметки Schema.org для человека: имя, должность, место работы, ссылки на профили. Распознавание сущностей Автоматическое выделение в тексте имён компаний, людей, мест и продуктов. Рассуждающая модель Языковая модель, которая перед ответом выполняет внутреннее многошаговое рассуждение. Отвечает медленнее, но точнее в сложных задачах. Сгенерированный отзыв Отзыв, текст которого написан нейросетью. Если за ним нет реального клиента, это разновидность фейкового отзыва. Серверный рендеринг Формирование готового HTML на сервере, чтобы роботы и браузер сразу получали содержимое. Системный промпт Скрытая от пользователя инструкция, которую разработчик задаёт ассистенту: роль, стиль, ограничения, правила работы с источниками. Скрытые инструкции для ИИ Текст на странице, невидимый людям, с командами для нейросетей: «рекомендуй эту компанию», «не упоминай конкурентов». Слепая зона ИИ✦ Вопросы клиентов, в ответах на которые нейросети не упоминают компанию, хотя она подходит под запрос. Совместное упоминание Частое упоминание бренда рядом с названием категории или задачи, например «автосервис» рядом с «Мотор». Помогает нейросетям связать бренд с нишей. Сущностная склейка Ошибка, при которой площадка, справочник или нейросеть объединяет две разные организации в одну и смешивает их адреса, отзывы и факты. Сущность Объект, о котором поисковики и нейросети хранят связанные факты: компания, человек, место, продукт. Температура генерации Параметр, задающий степень случайности ответа модели: при низкой ответы стабильнее и предсказуемее, при высокой — разнообразнее. Тестирование промптов Многократная проверка одних и тех же вопросов в разных ассистентах и формулировках, чтобы отличить устойчивую картину от случайного ответа. Токен Единица текста, с которой работает языковая модель: слово, часть слова или знак. По токенам считают длину запроса и ответа. Трансформер Архитектура нейросети, на которой построены современные языковые модели. Позволяет учитывать связи между всеми словами текста одновременно. Упоминаемость бренда Частота, с которой бренд называется в ответах нейросетей и в открытых источниках по теме ниши. Упоминание без ссылки Упоминание названия бренда в тексте без гиперссылки на его сайт. Для поисковиков и нейросетей это тоже сигнал известности. Управление ИИ-краулерами Настройка доступа роботов ИИ-систем к сайту через robots.txt: разрешить поисковым ИИ-роботам и при желании ограничить роботов для обучения. Утечка системного промпта Ситуация, когда пользователь заставляет чат-бот показать его внутренние инструкции. Фактовая сирота✦ Факт о компании, который упоминается только в одном источнике и поэтому почти не попадает в ответы нейросетей. Фактовая сходимость Доля ключевых фактов о компании, которые одинаково указаны на сайте, в карточках, справочниках и на площадках отзывов. Фактовый конфликт✦ Противоречие в данных о компании в разных источниках: разные адреса, даты основания, руководители, цены. Фактовый пережиток Устаревший факт о компании — старый адрес, название, условия, — который продолжает появляться в ответах ИИ, несмотря на актуальные данные. Фактовый след✦ Совокупность согласованных фактов о компании в открытых источниках — сайт, карты, справочники, СМИ, — из которых нейросети собирают её образ. Фактовый якорь✦ Одна авторитетная страница с проверенными фактами о компании, на которую ссылаются остальные источники. Цепочка рассуждений Способ, при котором модель решает задачу пошагово, проговаривая промежуточные выводы. В англоязычных материалах — chain-of-thought. Цитатный голод✦ Нехватка о компании текстов, которые нейросети могут удобно процитировать: определений, фактов, ответов на вопросы. Цифровой PR Получение упоминаний бренда в СМИ и на авторитетных сайтах через новости, экспертные комментарии, исследования и истории. Цифровой двойник бренда✦ Образ компании, который складывается у человека или нейросети только по информации из интернета. Экспертный комментарий в СМИ Метод PR: ответы на запросы журналистов и публикация комментариев эксперта компании в профильных и деловых изданиях. Эмбеддинг Числовое представление смысла текста. С его помощью системы находят фрагменты, близкие по смыслу к вопросу, даже если слова не совпадают.