📖 Глоссарий

Нейросеть

Также: нейросети, нейронная сеть, нейросетевая модель

Коротко

Математическая модель, которая учится находить закономерности в данных. Языковые нейросети работают с текстом и лежат в основе ИИ-ассистентов.

В разговорной речи «нейросетью» часто называют сам ассистент — ChatGPT или Алису. Технически это модель, к которой подключены поиск, интерфейс и другие сервисы.

Упоминается в статьях

💬 Термины и жаргон SERM

Слепая карточка: почему незаполненная карточка организации теряет клиентов

Название, адрес, телефон — и больше ничего. Клиент не видит услуг и фото, ассистент не связывает компанию с запросом. Как распознать слепую карточку, заполнить её и…

⏱ 6 минЧитать →
💬 Термины и жаргон SERM

Нейросарафан: как рекомендации нейросетей приводят клиентов

Раньше спрашивали знакомых, теперь спрашивают ассистента — и действуют по совету так же охотно. Чем нейросарафан похож на обычное сарафанное радио, чем отличается и как его…

⏱ 5 минЧитать →
💬 Термины и жаргон SERM

Нейропрозвон: как регулярно проверять, что говорят нейросети о компании

Ответы ассистентов меняются без предупреждения, а проверка «по случаю» пропускает ошибки. Как собрать набор вопросов, выбрать ассистентов, вести таблицу и как часто делать нейропрозвон.

⏱ 5 минЧитать →
💬 Термины и жаргон SERM

Рейтинговая яма: как выбраться после резкого падения рейтинга

Падать легко, а выбираться долго: каждая единица весит как несколько пятёрок. Как посчитать глубину ямы, в каком порядке действовать и как не попасть в неё снова.

⏱ 6 минЧитать →
💬 Термины и жаргон SERM

Пожарка: что делать в первые часы волны негатива

За вечер десять одинаковых жалоб, публикация о компании расходится по сети, рейтинг падает на глазах. Как работать в режиме срочного реагирования: первые шаги, роли, тексты и…

⏱ 5 минЧитать →
💬 Термины и жаргон SERM

Тёплая просьба: когда и как просить клиента об отзыве

Просьба сразу после результата даёт больше подробных отзывов, чем рассылка через месяц. Как выбрать момент, канал и слова для тёплой просьбы и не скатиться в отбор…

⏱ 5 минЧитать →
💬 Термины и жаргон SERM

Обещанка: почему невыполненное обещание в ответе на отзыв хуже молчания

«Обязательно разберёмся и свяжемся» — а потом тишина, и автор дописывает об этом в отзыве. Как распознать будущую обещанку, связать ответы с задачами и закрывать истории…

⏱ 5 минЧитать →
💬 Термины и жаргон SERM

Отзыв-бумеранг: как недовольный клиент возвращается с новым отзывом

Клиент, который жаловался, после решения проблемы пишет новый отзыв или меняет оценку. Когда возникает такой бумеранг, почему он убедительнее десятка благодарностей и чего нельзя делать ради…

⏱ 6 минЧитать →
💬 Термины и жаргон SERM

Перевёртыш: что делать, если оценка не совпадает с текстом отзыва

Пятёрка с жалобой и единица с благодарностью встречаются чаще, чем кажется. Откуда берутся перевёртыши, как они искажают рейтинг и пересказы нейросетей и как на них отвечать…

⏱ 6 минЧитать →

Упоминается в исследованиях

Рецензируемое исследование 2022

Эффект единственного ответа: блок ответа и голосовой помощник меняют мнение

Epstein и др. · PLOS ONE, 17(6), e0268081

до 38,6%Сдвиг предпочтений участников под влиянием смещённого блока ответа над выдачей (эксперименты 1 и 2).
🎯 Ответы в поиске (AEO)Читать →
Рецензируемое исследование 2022

Быстрому ответу над выдачей доверяют больше, даже когда он неверен

Bink и др. · Proceedings of the ACM SIGIR Conference on Human Information Interaction and Retrieval (CHIIR '22), 113–122

60,8%Доля оценок блока ответа как достоверного.
🎯 Ответы в поиске (AEO)Читать →
Препринт 2023

Поиск с ИИ вдвое ускоряет выбор товара, но люди не замечают его ошибок

Spatharioti и др. · arXiv:2307.03744 (версия 2); доработанная версия — CHI 2025 под названием «Effects of LLM-based Search on Decision Making: Speed, Accuracy, and Overreliance»

3,4 → 1,6 минСреднее время на задачу в обычном поиске и в поиске на основе языковой модели.
🎯 Ответы в поиске (AEO)Читать →
Рецензируемое исследование 2011

Ответы в поисковой выдаче забирают клики у обычных ссылок

Chilton, Teevan · Proceedings of the 20th International Conference on World Wide Web (WWW 2011), 27–36

200 млн запросовОбъём выборки: более 200 млн запросов от 8 млн пользователей за неделю.
🎯 Ответы в поиске (AEO)Читать →
Рецензируемое исследование 2009

Хороший отказ от клика: до половины брошенных запросов решаются прямо в выдаче

Li и др. · Proceedings of the 32nd International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, 43–50

54,8% и 31,8%Доля брошенных запросов в США, которые потенциально могли получить ответ прямо в выдаче: мобильные и десктопные.
🎯 Ответы в поиске (AEO)Читать →
Рецензируемое исследование 2015

Эффект манипуляции выдачей: порядок ссылок меняет мнение людей

Epstein, Robertson · Proceedings of the National Academy of Sciences, 112(33), E4512–E4521

20% и большеНастолько смещались предпочтения неопределившихся участников в пользу кандидата, чьи материалы стояли выше в выдаче.
🛡️ Управление репутацией (ORM)Читать →