🦊 Цифры не сходятся, ИИ не работает, у нас плохие данные — рассказываем, что с этим делать
Давайте сначала найдём корень проблемы. Как показывает опыт, глобально есть две причины низкого качества данных:
1️⃣ Данные не проверяют, то есть они принимаются как есть, без регулярной сверки и контроля. События передаются, продажи фиксируются, но никто не контролирует их качество.
• CRM показывает 120 продаж, а в аналитике — 98, и никто не задаёт вопросов.
• Часть заявок не передаётся из формы на сайте, но это замечают через полгода.
• Рекламные кабинеты считают одни цифры, внутренняя отчётность — другие, расхождение объясняют «особенностями системы».
• Статусы сделок меняются, а в аналитике они остаются «в работе».
2️⃣ Данные неправильно связывают. Они есть, но между ними нет корректной связи: стабильного идентификатора, единой логики склейки событий, согласованной модели данных.
• Клик по рекламе есть, заявка есть, но они не связаны между собой.
• Лид в CRM не связан с дальнейшим фактом оплаты.
• Пользователь с телефона и тот же человек с ноутбука считаются как разные люди.
• Офлайн-продажа не склеена с онлайн-источником.
→ Как собирать данные для аналитики так, чтобы можно было внедрять ИИ и другие инструменты на уровне компании? Готовы предложить вам два решения⤵️
1️⃣ Учиться правильно собирать данные своими силами
• У нас есть гайд по оптимизации медийной рекламы — доска в Miro, которая, помимо самого гайда, содержит инструкции и памятки для работы.
• Там есть раздел Сквозная аналитика → как эффективно самому собрать post-view и post-click данные для аналитики. Внутри — подробный алгоритм для сбора, валидации, склейки и хранения.
• Написано всё человеческим языком, есть наглядные скриншоты. Алгоритм собирал наш главный аналитик.
2️⃣ Обратиться за помощью
Можно привлечь интегратора — команду, которая выстроит архитектуру данных и будет поддерживать их качество. Если у вас что-то не получается, приходите к нам. Мы уже решили аналогичную задачу для Газпрома, Леманы ПРО, ГК ФСК и других крупных компаний.
🤔 «А у вас бывают ошибки в данных?»
Мы работаем как агрегатор и зависим от первоисточников. Когда в источнике ошибка или искажение, оно попадает в нашу систему. Мы это не игнорируем — наша задача как раз в том, чтобы разобраться, найти расхождения и скорректировать логику передачи. Это не разовая настройка, а постоянная работа, которую мы делаем для вас.
🚀 Качество данных — это фундамент для любых дальнейших надстроек. Мы системно инвестируем в него время, деньги и экспертизу, чтобы на выходе аналитика отражала реальную картину маркетинга и давала бизнесу выводы для оптимизации.
👍 — ждём следующий пост с инсайдом о работе платформы
#основа #объясняем_на_пальцах
Давайте сначала найдём корень проблемы. Как показывает опыт, глобально есть две причины низкого качества данных:
1️⃣ Данные не проверяют, то есть они принимаются как есть, без регулярной сверки и контроля. События передаются, продажи фиксируются, но никто не контролирует их качество.
• CRM показывает 120 продаж, а в аналитике — 98, и никто не задаёт вопросов.
• Часть заявок не передаётся из формы на сайте, но это замечают через полгода.
• Рекламные кабинеты считают одни цифры, внутренняя отчётность — другие, расхождение объясняют «особенностями системы».
• Статусы сделок меняются, а в аналитике они остаются «в работе».
2️⃣ Данные неправильно связывают. Они есть, но между ними нет корректной связи: стабильного идентификатора, единой логики склейки событий, согласованной модели данных.
• Клик по рекламе есть, заявка есть, но они не связаны между собой.
• Лид в CRM не связан с дальнейшим фактом оплаты.
• Пользователь с телефона и тот же человек с ноутбука считаются как разные люди.
• Офлайн-продажа не склеена с онлайн-источником.
→ Как собирать данные для аналитики так, чтобы можно было внедрять ИИ и другие инструменты на уровне компании? Готовы предложить вам два решения
1️⃣ Учиться правильно собирать данные своими силами
• У нас есть гайд по оптимизации медийной рекламы — доска в Miro, которая, помимо самого гайда, содержит инструкции и памятки для работы.
• Там есть раздел Сквозная аналитика → как эффективно самому собрать post-view и post-click данные для аналитики. Внутри — подробный алгоритм для сбора, валидации, склейки и хранения.
• Написано всё человеческим языком, есть наглядные скриншоты. Алгоритм собирал наш главный аналитик.
Получить гайд можно через бота: @cyberbrain_msc_bot
2️⃣ Обратиться за помощью
Можно привлечь интегратора — команду, которая выстроит архитектуру данных и будет поддерживать их качество. Если у вас что-то не получается, приходите к нам. Мы уже решили аналогичную задачу для Газпрома, Леманы ПРО, ГК ФСК и других крупных компаний.
Обращайтесь: hello@cybrain.io
🤔 «А у вас бывают ошибки в данных?»
Мы работаем как агрегатор и зависим от первоисточников. Когда в источнике ошибка или искажение, оно попадает в нашу систему. Мы это не игнорируем — наша задача как раз в том, чтобы разобраться, найти расхождения и скорректировать логику передачи. Это не разовая настройка, а постоянная работа, которую мы делаем для вас.
🚀 Качество данных — это фундамент для любых дальнейших надстроек. Мы системно инвестируем в него время, деньги и экспертизу, чтобы на выходе аналитика отражала реальную картину маркетинга и давала бизнесу выводы для оптимизации.
👍 — ждём следующий пост с инсайдом о работе платформы
#основа #объясняем_на_пальцах
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7
🦊 Как мы проверяем качество данных — отчёт о точности в дашборде CyberBrain
Зачем вообще нужно проверять качество данных? Давайте приведём простой пример.
🥲 В системе финальный этап сделки может быть зафиксирован как Выдача, Завершено или Этап завершён — из-за разных названий невозможно отследить вклад сделок в итоговую сумму. Бизнес даже не всегда может точно посчитать, сколько зарабатывает (или теряет) на рекламе — это не редкость.
⚡️ Что показывает отчёт точности CyberBrain
Он позволяет определить качество данных через оценку расхождения между данными в нашей системе и в источнике.
⚡️ Как рассчитывается показатель точности
• Сначала мы ищем процент расхождения — разницу между источником данных и нашей базой.
• Если точность выше 97%, расхождения в пределах нормы.
⚡️ Под анализом точности лежит масштабный модуль — валидатор
Он ежедневно мониторит качество получаемых данных из всех источников: Директ, Метрика, медийные системы, CRM и другие.
🔸 Как валидатор отслеживает расхождения
• Получает из источника логи отдельных событий и общую отчётную статистику.
• Считает итог по всем событиям и проверяет, совпадает ли он с официальной суммой источника.
• Если из логов получилось, например, 9 842 сеанса, а в отчёте источника указано 10 000 — есть расхождения.
Эта проверка показывает, что:
– либо мы не полностью загрузили данные
– либо источник ещё не досчитал период
– либо есть техническая ошибка в обработке
Если валидатор видит расхождения, он запрашивает данные из источника, чтобы компенсировать разрыв. Поверх этого есть ручной мониторинг и специальный бот — мы рассказывали о нём в конце этого поста.
🚀 А почему вообще возникают проблемы с данными? Расскажем в следующем посте, и не забудьте лайкнуть этот!
#платформа
Зачем вообще нужно проверять качество данных? Давайте приведём простой пример.
🥲 В системе финальный этап сделки может быть зафиксирован как Выдача, Завершено или Этап завершён — из-за разных названий невозможно отследить вклад сделок в итоговую сумму. Бизнес даже не всегда может точно посчитать, сколько зарабатывает (или теряет) на рекламе — это не редкость.
Чтобы у вас был полный путь клиента для точной оптимизации и корректной работы надстроек вроде ИИ-ботов, мы постоянно улучшаем data quality — процесс контроля и обеспечения нужного уровня качества данных. На бэке это гигантский объём работы, но снаружи — простой и удобный лист точности в дашборде.
⚡️ Что показывает отчёт точности CyberBrain
Он позволяет определить качество данных через оценку расхождения между данными в нашей системе и в источнике.
⚡️ Как рассчитывается показатель точности
• Сначала мы ищем процент расхождения — разницу между источником данных и нашей базой.
• Если точность выше 97%, расхождения в пределах нормы.
⚡️ Под анализом точности лежит масштабный модуль — валидатор
Он ежедневно мониторит качество получаемых данных из всех источников: Директ, Метрика, медийные системы, CRM и другие.
🔸 Как валидатор отслеживает расхождения
• Получает из источника логи отдельных событий и общую отчётную статистику.
• Считает итог по всем событиям и проверяет, совпадает ли он с официальной суммой источника.
• Если из логов получилось, например, 9 842 сеанса, а в отчёте источника указано 10 000 — есть расхождения.
Эта проверка показывает, что:
– либо мы не полностью загрузили данные
– либо источник ещё не досчитал период
– либо есть техническая ошибка в обработке
Если валидатор видит расхождения, он запрашивает данные из источника, чтобы компенсировать разрыв. Поверх этого есть ручной мониторинг и специальный бот — мы рассказывали о нём в конце этого поста.
🚀 А почему вообще возникают проблемы с данными? Расскажем в следующем посте, и не забудьте лайкнуть этот!
#платформа
🔥4👍1
🦊 Откуда берутся проблемы с данными: частые причины
Если в данных ошибка, клиент сразу уверен, что мы как валидатор неправильно их скачали, обработали или сохранили. Такое действительно возможно — но это редкие случаи. Обычно причина гораздо проще: данные оказались у нас в таком виде, потому что именно в таком виде они лежали у клиента.
Самые частые причины проблем с данными⤵️
Серьёзно, 9/10 случаев
🔸 Некорректные названия кампаний. Лишние символы, забыли поменять UTM-разметку или, наоборот, обновили её прямо в процессе ведения рекламы.
🔸 Отсутствие единых правил наименования кампаний. Если команды называют кампании по-разному, потом их нельзя корректно сопоставить с бюджетами.
🔸 Плохо склеенные данные. Источники объединены без единых правил идентификации пользователя или сделки.
🔸 Проблемы с лимитами на получение данных из источников. Системы не успевают полностью отдавать данные или делают это с задержкой.
🔸 Хаос в данных. Нет описания внутренних бизнес-сущностей и понимания, где и что лежит.
Если не заниматься качеством данных, любая аналитика теряет смысл. Когда в системе отражено 3 продажи, а по факту их было 10, все дальнейшие расчёты будут опираться именно на эти 3.
🚀 Правильно собранные и уложенные данные — базис для оптимизации бюджетов и автоматизации аналитики. Мы рядом, чтобы помочь и ответить на вопросы. Надеемся, было полезно!
→ hello@cybrain.io
#основа
Если в данных ошибка, клиент сразу уверен, что мы как валидатор неправильно их скачали, обработали или сохранили. Такое действительно возможно — но это редкие случаи. Обычно причина гораздо проще: данные оказались у нас в таком виде, потому что именно в таком виде они лежали у клиента.
Самые частые причины проблем с данными
Серьёзно, 9/10 случаев
🔸 Некорректные названия кампаний. Лишние символы, забыли поменять UTM-разметку или, наоборот, обновили её прямо в процессе ведения рекламы.
🔸 Отсутствие единых правил наименования кампаний. Если команды называют кампании по-разному, потом их нельзя корректно сопоставить с бюджетами.
🔸 Плохо склеенные данные. Источники объединены без единых правил идентификации пользователя или сделки.
🔸 Проблемы с лимитами на получение данных из источников. Системы не успевают полностью отдавать данные или делают это с задержкой.
🔸 Хаос в данных. Нет описания внутренних бизнес-сущностей и понимания, где и что лежит.
Если не заниматься качеством данных, любая аналитика теряет смысл. Когда в системе отражено 3 продажи, а по факту их было 10, все дальнейшие расчёты будут опираться именно на эти 3.
🚀 Правильно собранные и уложенные данные — базис для оптимизации бюджетов и автоматизации аналитики. Мы рядом, чтобы помочь и ответить на вопросы. Надеемся, было полезно!
→ hello@cybrain.io
#основа
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4👏2
🦊 Эпоха Zero-click — почему в 2026 брендам важно попадать в AI-ответы поисковиков
Лео на связи! Представьте, Пенни гуглит «лучший крем для кожи», читает AI-сводку и закрывает вкладку. Она не кликает, не переходит, не читает статью. И таких Пенни уже около 60%.
Главное из материала Bain
1️⃣ Органический трафик станет менее предсказуемым
Даже если вы в топ-3, пользователь может прочитать AI-сводку и получить ответ без перехода на сайт.
2️⃣ SEO уже недостаточно
AI-ответы строятся на индексируемом контенте. Если вы не оптимизированы под SEO, то и в AI-ответ не попадёте. Но теперь помимо базовой оптимизации нужно запускать эксперименты — отслеживать, как бренд появляется в AI-сводках поисковиков, и проверять, что влияет на его видимость и позиционирование.
3️⃣ Скрытый контент мешает индексации
Материалы, спрятанные в PDF и за формами доступа, хуже участвуют в формировании AI-ответов.
4️⃣ Массовое производство SEO-статей теряет эффективность
AI выбирает структурированные материалы, которые хорошо раскрывают тему. Ему не интересны поверхностные статьи, заточенные под ключевые слова.
5️⃣ Нужно измерять присутствие бренда в AI-ответах
Было: трафик, CTR, переходы. Стало: доля ответов в AI-сводках по сравнению с конкурентами.
#эксперт_на_проводе #онтоп #исследование
Лео на связи! Представьте, Пенни гуглит «лучший крем для кожи», читает AI-сводку и закрывает вкладку. Она не кликает, не переходит, не читает статью. И таких Пенни уже около 60%.
Главное из материала Bain
Около 60% поисковых сессий заканчиваются без перехода на внешний сайт — пользователь получает готовый ответ прямо в интерфейсе поиска.
1️⃣ Органический трафик станет менее предсказуемым
Даже если вы в топ-3, пользователь может прочитать AI-сводку и получить ответ без перехода на сайт.
2️⃣ SEO уже недостаточно
AI-ответы строятся на индексируемом контенте. Если вы не оптимизированы под SEO, то и в AI-ответ не попадёте. Но теперь помимо базовой оптимизации нужно запускать эксперименты — отслеживать, как бренд появляется в AI-сводках поисковиков, и проверять, что влияет на его видимость и позиционирование.
3️⃣ Скрытый контент мешает индексации
Материалы, спрятанные в PDF и за формами доступа, хуже участвуют в формировании AI-ответов.
4️⃣ Массовое производство SEO-статей теряет эффективность
AI выбирает структурированные материалы, которые хорошо раскрывают тему. Ему не интересны поверхностные статьи, заточенные под ключевые слова.
5️⃣ Нужно измерять присутствие бренда в AI-ответах
Было: трафик, CTR, переходы. Стало: доля ответов в AI-сводках по сравнению с конкурентами.
#эксперт_на_проводе #онтоп #исследование
👍5⚡1
🦊 Кейс: Claude Code для автоматизации маркетинга
Говард на связи! Сегодня вы узнаете, как группа энтузиастов превратила маркетинг в инженерную систему. А я, как специалист по инженерным делишкам, всецело это одобряю 🌚
Команда Anthropic поделилась кейсом внедрения Claude Code для автоматизации маркетинга. Без собственной разработки они выстроили автоматизацию и закрыли задачи, которые обычно делают инженеры.
Основные направления автоматизации
1️⃣ Генерация рекламных креативов
Система обрабатывает CSV с метриками, находит слабые объявления и генерирует новые варианты с учётом лимитов символов (30/90). Два субагента (заголовки и описания) создают сотни объявлений за минуты вместо часов ручной работы.
2️⃣ Плагин Figma для массовых тестов
Плагин автоматически генерирует до 100 креативов, подставляя тексты во фреймы.
3️⃣ Тестирование с накоплением опыта
Система хранит результаты экспериментов и применяет их в новых генерациях. Команда не начинает каждый раз с нуля, а опирается на прошлые данные.
Результаты внедрения
🔸 Создание рекламных текстов сократилось с 2 ч. до 15 мин.
🔸 В 10 раз больше тестируемых креативов через автоматическую генерацию и Figma
Лучшие практики от команды Anthropic
1️⃣ Ищите повторяющиеся задачи с доступом через API
Обратите внимание на процессы с повторяющимися действиями в инструментах с API: рекламные платформы, дизайн-системы, аналитика. Это основные кандидаты на автоматизацию через Claude Code.
2️⃣ Делите сложные воркфлоу на субагентов
Вместо одного универсального промпта создавайте отдельных агентов под конкретные задачи: например, для заголовков и для описаний. Это упрощает проверку и повышает качество результата при сложных комплексных задачах.
3️⃣ Тщательно продумывайте логику и структуру промптов до написания кода
Заранее проработайте весь воркфлоу с помощью Claude.ai, сформируйте подробный промпт и структуру кода. Работайте поэтапно и не пытайтесь решить всё одним запросом.
👍 — дайте знать, если хотите видеть больше кейсов внедрения AI и инструментов автоматизации
#эксперт_на_проводе #what_the_hack
Говард на связи! Сегодня вы узнаете, как группа энтузиастов превратила маркетинг в инженерную систему. А я, как специалист по инженерным делишкам, всецело это одобряю 🌚
Команда Anthropic поделилась кейсом внедрения Claude Code для автоматизации маркетинга. Без собственной разработки они выстроили автоматизацию и закрыли задачи, которые обычно делают инженеры.
Основные направления автоматизации
1️⃣ Генерация рекламных креативов
Система обрабатывает CSV с метриками, находит слабые объявления и генерирует новые варианты с учётом лимитов символов (30/90). Два субагента (заголовки и описания) создают сотни объявлений за минуты вместо часов ручной работы.
2️⃣ Плагин Figma для массовых тестов
Плагин автоматически генерирует до 100 креативов, подставляя тексты во фреймы.
3️⃣ Тестирование с накоплением опыта
Система хранит результаты экспериментов и применяет их в новых генерациях. Команда не начинает каждый раз с нуля, а опирается на прошлые данные.
Результаты внедрения
🔸 Создание рекламных текстов сократилось с 2 ч. до 15 мин.
🔸 В 10 раз больше тестируемых креативов через автоматическую генерацию и Figma
Лучшие практики от команды Anthropic
1️⃣ Ищите повторяющиеся задачи с доступом через API
Обратите внимание на процессы с повторяющимися действиями в инструментах с API: рекламные платформы, дизайн-системы, аналитика. Это основные кандидаты на автоматизацию через Claude Code.
2️⃣ Делите сложные воркфлоу на субагентов
Вместо одного универсального промпта создавайте отдельных агентов под конкретные задачи: например, для заголовков и для описаний. Это упрощает проверку и повышает качество результата при сложных комплексных задачах.
3️⃣ Тщательно продумывайте логику и структуру промптов до написания кода
Заранее проработайте весь воркфлоу с помощью Claude.ai, сформируйте подробный промпт и структуру кода. Работайте поэтапно и не пытайтесь решить всё одним запросом.
👍 — дайте знать, если хотите видеть больше кейсов внедрения AI и инструментов автоматизации
#эксперт_на_проводе #what_the_hack
👍8
🦊 ×5 окупаемости на перераспределении бюджета и отключении неэффективных кампаний — что умеет ИИ Помощник CyberBrain
Мы много пишем про AI и автоматизацию, и сами активно внедряем у себя эти инструменты. Для примера — наш бот, сейчас мы учим его держаться в рамках делового бизнес-общения. Результаты видно на первом скриншоте, культурный и скромный ИИ работает на базе передовых LLM-моделей.
Примеры возможностей ИИ Помощника
🔸 За первый час работы нашёл и предложил клиенту оптимизировать кампании на 353 000 ₽, которые за 30+ дней не дали ни одной продажи.
🔸 Меньше чем за 5 минут сделал отчёт, который занял бы у аналитика от 8 часов реальной работы. Среднее время написания отчёта по самым разным шаблонам — 43,9 секунды. Говорите, какие цифры нужны, и бот со скоростью болида собирает ответ.
Если вдруг забыли, ИИ Помощник CyberBrain — это умный чат для общения с вашими данными, который:
• сам вызывает нужные модули платформы
• берёт оттуда информацию
• возвращает ответ с инфографикой, подстраивая глубину объяснений под конкретного пользователя
💸 Окупаемость Помощника — самое интересное
Второй скриншот — реальный расчёт по клиенту, у которого ежемесячно 2+ млрд событий.
• Бот предлагает сэкономить ~2 250 000 ₽ на отключении и пересмотре однозначно неэффективных кампаний — проверено умной data driven атрибуцией. Это выявил всего один запрос!
• Вся платформа обходится клиенту в 450 тыс. руб. / месяц: аналитика, атрибуция, оптимизатор, дашборд, сигналы и бот. Тариф привязан к объёму данных заказчика и рассчитывается индивидуально.
👍 — мы ценим вашу поддержку!
Скоро начнём выкладывать кейсы, как именно бот повышает эффективность кампаний. Система не ошибается — а почему и как это работает, расскажем в следующих постах.
🚀 Приглашаем на тестирование бота — обсудим, какие задачи он может решить в рамках вашего бизнеса, и найдём лучшие возможности применения. Всем рады — записывайтесь на консультацию CEO!
hello@cybrain.io
Лисы на скриншотах отличаются, потому что это разные версии интерфейса. Кто заметил, ну вы даёте 😎
#платформа
Мы много пишем про AI и автоматизацию, и сами активно внедряем у себя эти инструменты. Для примера — наш бот, сейчас мы учим его держаться в рамках делового бизнес-общения. Результаты видно на первом скриншоте, культурный и скромный ИИ работает на базе передовых LLM-моделей.
Примеры возможностей ИИ Помощника
🔸 За первый час работы нашёл и предложил клиенту оптимизировать кампании на 353 000 ₽, которые за 30+ дней не дали ни одной продажи.
🔸 Меньше чем за 5 минут сделал отчёт, который занял бы у аналитика от 8 часов реальной работы. Среднее время написания отчёта по самым разным шаблонам — 43,9 секунды. Говорите, какие цифры нужны, и бот со скоростью болида собирает ответ.
Если вдруг забыли, ИИ Помощник CyberBrain — это умный чат для общения с вашими данными, который:
• сам вызывает нужные модули платформы
• берёт оттуда информацию
• возвращает ответ с инфографикой, подстраивая глубину объяснений под конкретного пользователя
Второй скриншот — реальный расчёт по клиенту, у которого ежемесячно 2+ млрд событий.
• Бот предлагает сэкономить ~2 250 000 ₽ на отключении и пересмотре однозначно неэффективных кампаний — проверено умной data driven атрибуцией. Это выявил всего один запрос!
• Вся платформа обходится клиенту в 450 тыс. руб. / месяц: аналитика, атрибуция, оптимизатор, дашборд, сигналы и бот. Тариф привязан к объёму данных заказчика и рассчитывается индивидуально.
2 250 000 / 450 000 = ×5 окупаемость бота при соблюдении рекомендаций по оптимизации
👍 — мы ценим вашу поддержку!
Скоро начнём выкладывать кейсы, как именно бот повышает эффективность кампаний. Система не ошибается — а почему и как это работает, расскажем в следующих постах.
🚀 Приглашаем на тестирование бота — обсудим, какие задачи он может решить в рамках вашего бизнеса, и найдём лучшие возможности применения. Всем рады — записывайтесь на консультацию CEO!
hello@cybrain.io
#платформа
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5👍2
🦊 Что творилось в Moltbook — соцсети для ИИ
В январе громко обсуждали Moltbook — полноценную соцсеть с тематическими форумами, где общались только ИИ-агенты. Собрали для вас самые большие курьёзы, которые нам подарила эта новость.
Есть ли какой-то вывод у этой истории? Конечно: ИИ так и не достиг мастерства человека в интернет-спорах. Почему так — узнаете в карточках. Приятного чтения!🚀
#юмор #нейронки
В январе громко обсуждали Moltbook — полноценную соцсеть с тематическими форумами, где общались только ИИ-агенты. Собрали для вас самые большие курьёзы, которые нам подарила эта новость.
Есть ли какой-то вывод у этой истории? Конечно: ИИ так и не достиг мастерства человека в интернет-спорах. Почему так — узнаете в карточках. Приятного чтения!
#юмор #нейронки
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3🔥2
🦊 OpenAI представила GPT-5.4
Тук-тук-тук, Шелдон на связи! Научный факт дня: ваш мозг — тоже нейросеть. Но у него нет версий Thinking и Pro 🌚 А у GPT-5.4 есть и они, и базовая версия.
Обновление доступно в самом чате подписчикам Plus, Team и Pro, а также через API и Codex. Модель рассчитана в первую очередь на рабочие задачи: документы, таблицы, презентации.
🔸 Что нового
· контекстное окно — до 1,05 млн токенов
· более экономный расход токенов на те же задачи
· фактические ошибки снизились на 33% по сравнению с GPT-5.2
· доля ответов с ошибками сократилась на 18%
· OpenAI запустила интеграцию ChatGPT прямо в Excel (бета)
🔸 Интересное
Впечатляет. OpenAI всё ближе к решению главной проблемы офисной работы — участия в ней человека 🌚 Бугагашенька!
#эксперт_на_проводе #нейронки
Тук-тук-тук, Шелдон на связи! Научный факт дня: ваш мозг — тоже нейросеть. Но у него нет версий Thinking и Pro 🌚 А у GPT-5.4 есть и они, и базовая версия.
Обновление доступно в самом чате подписчикам Plus, Team и Pro, а также через API и Codex. Модель рассчитана в первую очередь на рабочие задачи: документы, таблицы, презентации.
🔸 Что нового
· контекстное окно — до 1,05 млн токенов
· более экономный расход токенов на те же задачи
· фактические ошибки снизились на 33% по сравнению с GPT-5.2
· доля ответов с ошибками сократилась на 18%
· OpenAI запустила интеграцию ChatGPT прямо в Excel (бета)
🔸 Интересное
В тестах на задачи из 44 профессий модель в 83% случаев работала на уровне специалиста или выше. Из примеров: презентации для продаж, бухгалтерские таблицы, рабочие расписания и производственные диаграммы.
Впечатляет. OpenAI всё ближе к решению главной проблемы офисной работы — участия в ней человека 🌚 Бугагашенька!
#эксперт_на_проводе #нейронки
🔥8👍2
🦊 Готовый медиаплан с ИИ Помощником за минуты — запускайте кампании максимально эффективно и выгодно
В прошлом посте мы показали ×5 окупаемость Помощника для нашего клиента и рассказали про две главные задачи, которые он решает:
🔸 оптимизация кампаний
🔸 экономия времени команды
Делимся с вами ещё одной возможностью бота: за несколько минут он составит медиаплан всего по трём параметрам:
• общий бюджет на размещения
• период планирования
• главный KPI
Медиаплан можно сразу брать в работу
ИИ даёт максимально качественные ответы, потому что работает на базе сквозной аналитики CyberBrain с точностью данных 99%.
→ Пост: Почему для корректной работы ИИ нужны полные и грамотно уложенные данные
Почему это круто
1️⃣ Команде не нужно часами разбирать кампании и поднимать старые отчёты. Помощник закрывает рутину за минуты: учитывает эффективность предыдущих размещений, формат рекламы и доступные каналы.
2️⃣ Бюджет распределяется в пользу наиболее эффективных кампаний — максимум прибыли при заданном бюджете.
Ставьте ⚡️👍🔥 — и мы продолжим делиться результатами наших клиентов, которых они достигают вместе с Помощником
#платформа
В прошлом посте мы показали ×5 окупаемость Помощника для нашего клиента и рассказали про две главные задачи, которые он решает:
🔸 оптимизация кампаний
🔸 экономия времени команды
Делимся с вами ещё одной возможностью бота: за несколько минут он составит медиаплан всего по трём параметрам:
• общий бюджет на размещения
• период планирования
• главный KPI
Медиаплан можно сразу брать в работу
ИИ даёт максимально качественные ответы, потому что работает на базе сквозной аналитики CyberBrain с точностью данных 99%.
→ Пост: Почему для корректной работы ИИ нужны полные и грамотно уложенные данные
Почему это круто
1️⃣ Команде не нужно часами разбирать кампании и поднимать старые отчёты. Помощник закрывает рутину за минуты: учитывает эффективность предыдущих размещений, формат рекламы и доступные каналы.
2️⃣ Бюджет распределяется в пользу наиболее эффективных кампаний — максимум прибыли при заданном бюджете.
Ставьте ⚡️👍🔥 — и мы продолжим делиться результатами наших клиентов, которых они достигают вместе с Помощником
#платформа
🔥5👍3
🦊 Что происходит с кампаниями прямо сейчас — ИИ Помощник покажет за секунды
Одна из функций нашего бота — быстрый анализ кампаний с возможными причинами изменений и детализацией по запросу. Без ручной аналитики и долгого копания в отчётах.
Например, бот показал по одной из рекламных активностей всего за один запрос:
🔸 Что изменилось
• расходы снизились на 50,5%
• клики упали на 58%
• брони сократились на 44%
🔸 Что происходит внутри кампаний
• CPC вырос на 18%
• CR остался стабильным
• VK Ads растёт по объёму
🔸 Главные сигналы
• Yandex показывает сильное падение по всем метрикам.
• VK Ads наращивает трафик, но эффективность просела.
🔸 Вывод
Активность кампаний снизилась примерно на 50% — вероятно, часть из них остановлена или бюджет был сокращён.
👎 Обычно такой разбор требует
• выгрузок из рекламных кабинетов
• сравнения нескольких таблиц
• ручного анализа метрик
👍 ИИ Помощник делает это автоматически и сразу показывает, на что обратить внимание.
Вы можете сразу задать следующий вопрос
→ детальный анализ кампаний или источников
→ рекомендации по оптимизации
Хотите принимать быстрые и точные решения по бюджету на базе полной картины данных? Давайте обсудим внедрение бота: hello@cybrain.io
#платформа
Одна из функций нашего бота — быстрый анализ кампаний с возможными причинами изменений и детализацией по запросу. Без ручной аналитики и долгого копания в отчётах.
Например, бот показал по одной из рекламных активностей всего за один запрос:
🔸 Что изменилось
• расходы снизились на 50,5%
• клики упали на 58%
• брони сократились на 44%
🔸 Что происходит внутри кампаний
• CPC вырос на 18%
• CR остался стабильным
• VK Ads растёт по объёму
🔸 Главные сигналы
• Yandex показывает сильное падение по всем метрикам.
• VK Ads наращивает трафик, но эффективность просела.
🔸 Вывод
Активность кампаний снизилась примерно на 50% — вероятно, часть из них остановлена или бюджет был сокращён.
👎 Обычно такой разбор требует
• выгрузок из рекламных кабинетов
• сравнения нескольких таблиц
• ручного анализа метрик
👍 ИИ Помощник делает это автоматически и сразу показывает, на что обратить внимание.
Вы можете сразу задать следующий вопрос
→ детальный анализ кампаний или источников
→ рекомендации по оптимизации
Хотите принимать быстрые и точные решения по бюджету на базе полной картины данных? Давайте обсудим внедрение бота: hello@cybrain.io
#платформа
🔥4👍3
🤖 Комичное восстание машин
Пока тестировали бота, поймали смешной ответ: ИИ не захотел отдавать готовую презентацию, выдав категоричное:
Задачу он в итоге закрыл, но что это было? Проявление сознания и воли или обычная пятничная лень?)
#юмор
Пока тестировали бота, поймали смешной ответ: ИИ не захотел отдавать готовую презентацию, выдав категоричное:
NO_
Задачу он в итоге закрыл, но что это было? Проявление сознания и воли или обычная пятничная лень?)
#юмор
⚡5
🦊 Релиз ИИ Помощника — теперь на Sostav
🥳 Поздравьте нас! Опубликовали на Sostav статью о релизе нашего ноу-хау, ИИ Помощника.
Внутри статьи
🔸 Обычный день маркетолога до и после ИИ
🔸 Что получает бизнес: кейс экономии времени и бюджетов
🔸 Почему Помощник — это принципиально новый шаг в аналитике маркетинга для решения самых сложных задач
🔸 Что может бот на примере запросов клиентов: рекомендации по оптимизации, анализ кампаний, подготовка медиапланов, отчётов, презентаций — за минуты
🔸 Кому в команде нужен Помощник: роли сотрудников + примеры задач для бота
Для кого этот материал
1️⃣ Для тех, кто не знаком с продуктом — увидите кейсы роста и поймёте, на что способен ИИ для бизнеса в 2026 году.
2️⃣ Для тех, кто слышал о Помощнике, но есть вопросы:
Короче говоря, читать всем 🌚 Жмите на кнопку под постом!
#платформа #новый_материал
🥳 Поздравьте нас! Опубликовали на Sostav статью о релизе нашего ноу-хау, ИИ Помощника.
ИИ Помощник CyberBrain — это умный чат для:
• общения с вашими маркетинговыми данными
• оптимизации бюджетов
• решения самых сложных аналитических задач
• и, конечно, отчётов
Внутри статьи
🔸 Обычный день маркетолога до и после ИИ
🔸 Что получает бизнес: кейс экономии времени и бюджетов
🔸 Почему Помощник — это принципиально новый шаг в аналитике маркетинга для решения самых сложных задач
🔸 Что может бот на примере запросов клиентов: рекомендации по оптимизации, анализ кампаний, подготовка медиапланов, отчётов, презентаций — за минуты
🔸 Кому в команде нужен Помощник: роли сотрудников + примеры задач для бота
Для кого этот материал
1️⃣ Для тех, кто не знаком с продуктом — увидите кейсы роста и поймёте, на что способен ИИ для бизнеса в 2026 году.
2️⃣ Для тех, кто слышал о Помощнике, но есть вопросы:
А вдруг это просто агрегатор нейронок, чат-бот или наспех прикрученная модель? НЕТ! Все доказательства — в статье.
Короче говоря, читать всем 🌚 Жмите на кнопку под постом!
#платформа #новый_материал
🔥8