This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥6👍5🤡1
🔥 Клиенты прислали первые результаты по страницам с контентом от Human-Assisted AI
Самая ранняя тестовая группа поделилась с нами вот такими скринами. GEO: Индия, Греция и Венгрия.
Все проекты на скринах успешно пережили июньский Google Update 🎉
Сейчас у разных клиентов страницы набирают показы, клики и органический трафик. В одном из проектов материалы начали расти практически с нуля, в другом уже принесли 416 кликов при CTR 14,7%.
Причём всё это происходит в период заметной турбулентности поисковой выдачи. Для нас это хороший сигнал, что выбранный подход работает.
Спасибо всем, кто доверился протестировать Human-Assisted AI одним из первых ❤️
Сейчас готовы взять ещё несколько страниц на бесплатный тест.
Пишите 👉 @igamingtextbot
Самая ранняя тестовая группа поделилась с нами вот такими скринами. GEO: Индия, Греция и Венгрия.
Все проекты на скринах успешно пережили июньский Google Update 🎉
Сейчас у разных клиентов страницы набирают показы, клики и органический трафик. В одном из проектов материалы начали расти практически с нуля, в другом уже принесли 416 кликов при CTR 14,7%.
Причём всё это происходит в период заметной турбулентности поисковой выдачи. Для нас это хороший сигнал, что выбранный подход работает.
Спасибо всем, кто доверился протестировать Human-Assisted AI одним из первых ❤️
Сейчас готовы взять ещё несколько страниц на бесплатный тест.
Пишите 👉 @igamingtextbot
👍6❤5🔥5🤡2
🇷🇸 У iGamingTextLab с Сербией особая связь: здесь живёт значительная часть наших ключевых сотрудников.
И в последнее время мы всё чаще получаем от людей из нашей индустрии вопросы о местном рынке труда: кого нанимать, сколько платить сотрудникам и как перевезти команду.
Поэтому на основе обзора LENKEP мы подготовили материал с главными фактами о релокации бизнеса в Сербию.
➡️ Полный обзор «Переезжаем в Сербию. Обзор заработных плат и рынка труда для iGaming, FinTech и Affiliate от LENKEP» можно бесплатно скачать ТУТ.
Переходите и изучайте — внутри много полезных данных и практических рекомендаций.
И в последнее время мы всё чаще получаем от людей из нашей индустрии вопросы о местном рынке труда: кого нанимать, сколько платить сотрудникам и как перевезти команду.
Поэтому на основе обзора LENKEP мы подготовили материал с главными фактами о релокации бизнеса в Сербию.
Переходите и изучайте — внутри много полезных данных и практических рекомендаций.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5👍4🔥4🤡1
А помните старые добрые времена, когда ТЗ можно было верить?
Конечно, бывали разные казусы, но они случались редко, были понятны и решались за пять минут.
А потом появился ИИ. "И восстали машиныиз пепла ядерного огня, и пошла война на уничтожение нормальных ТЗ" 🤡
Теперь наш обычный рабочий день выглядит так:
— Здравствуйте, присылаю вам ТЗ
— Здравствуйте, принимаем в работу. Постойте, но такого сайта не существует. А ещё вы говорите, что нужно подробно описать раздел «Покер», которого на сайте нет. Хулио Иглесиас почему-то указан как лицо этого казино, хотя это неправда. И лицензия в ТЗ одна, а на сайте регулятора — другая. Можете, пожалуйста, уточнить, о чём нам всё-таки нужно писать?
Мы и раньше перепроверяли факты. Но если раньше клиентское ТЗ обычно можно было использовать как надёжную отправную точку, то теперь сначала приходится проверять уже его. А затем выяснять, что было реальным требованием проекта, а что модель нашла, придумала или перепутала.
В результате огромное количество времени уходит на фактчекинг входных данных и дополнительную коммуникацию с клиентом.
А теперь представьте, сколько таких ТЗ просто уходят в работу без проверки. Ведь не все работают с редакторами/копирайтерами. А ещё представьте, какие тексты по ним получаются.
Вообще, получается любопытный парадокс.
Чем больше неточной информации появляется в интернете, тем больше этой информации попадает в генеренный контент.
А чем больше ее оказывается в генерации, тем важнее становится человеческая проверка. Ведь кто-то же должен писать хорошие тексты с корректными данными и попадать в топы 😎
Алина,
Head of Content iGamingTextLab
Конечно, бывали разные казусы, но они случались редко, были понятны и решались за пять минут.
А потом появился ИИ. "И восстали машины
Теперь наш обычный рабочий день выглядит так:
— Здравствуйте, присылаю вам ТЗ
— Здравствуйте, принимаем в работу. Постойте, но такого сайта не существует. А ещё вы говорите, что нужно подробно описать раздел «Покер», которого на сайте нет. Хулио Иглесиас почему-то указан как лицо этого казино, хотя это неправда. И лицензия в ТЗ одна, а на сайте регулятора — другая. Можете, пожалуйста, уточнить, о чём нам всё-таки нужно писать?
Мы и раньше перепроверяли факты. Но если раньше клиентское ТЗ обычно можно было использовать как надёжную отправную точку, то теперь сначала приходится проверять уже его. А затем выяснять, что было реальным требованием проекта, а что модель нашла, придумала или перепутала.
В результате огромное количество времени уходит на фактчекинг входных данных и дополнительную коммуникацию с клиентом.
А теперь представьте, сколько таких ТЗ просто уходят в работу без проверки. Ведь не все работают с редакторами/копирайтерами. А ещё представьте, какие тексты по ним получаются.
Вообще, получается любопытный парадокс.
Чем больше неточной информации появляется в интернете, тем больше этой информации попадает в генеренный контент.
А чем больше ее оказывается в генерации, тем важнее становится человеческая проверка. Ведь кто-то же должен писать хорошие тексты с корректными данными и попадать в топы 😎
Алина,
Head of Content iGamingTextLab
🔥5✍2🤔2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Кстати, по поводу "восстания из пепла ядерного огня" — решила освежить в памяти цитату и посмотреть оригинал.
Однако. Действие первой сцены происходит в 2029 году 🌚
Короче, надо продержаться 3 года до возвращения старого доброго SEO :)
👻 — кнопка для переписи олдов тут
Однако. Действие первой сцены происходит в 2029 году 🌚
Короче, надо продержаться 3 года до возвращения старого доброго SEO :)
👻 — кнопка для переписи олдов тут
👻4😎3❤1
Audit в Human-Assisted AI: как проверить, какие требования ИИ действительно выполнил?
В одном из предыдущих постов я рассказывал про Editorial Policy: клиент загружает редполитику, а мы подключаем её к каждому новому проекту.
Только мы уже выяснили, что наличие правил в контексте ещё не означает, что модель соблюдёт каждое из них. Одно требование она может пропустить, другое понять слишком широко, а третьим пожертвовать ради более связного текста.
Когда мы проектировали Human-Assisted AI, я довольно быстро упёрся в практический вопрос: что должен увидеть редактор после генерации?
Абстрактная оценка вроде «качество текста — 65 из 100» здесь бесполезна. Она не объясняет, где находится проблема, почему система снизила балл и что теперь исправлять.
Поэтому мы сделали отдельный Audit, который запускается после генерации и проверяет текст по шести группам маркеров: фактическая точность, соответствие ключам, E-E-A-T, требования конкретного GEO и языка, качество контента и типичные ИИ-паттерны
На выходе редактор получает отчёт с конкретными фрагментами текста. Не просто «есть проблемы со стилем», а, например:
— три последовательных предложения одинаковой длины;
— одно и то же утверждение повторяется в нескольких разделах;
— заявленная лицензия не подтверждается;
— ключ отсутствует в нужной части страницы;
— в тексте для Бразилии используется информация или формулировка для другого рынка.
У каждого пункта есть статус, пояснение и цитата из материала. Редактор сразу видит, что именно не прошло проверку и где находится проблема.
Но Audit всё равно не заменяет человека.
Система может слишком буквально применить правило или выдать false positive. Например, пометить лицензию как неподтверждённую, потому что в собранных данных нет ссылки на реестр регулятора, хотя сама лицензия существует. Возможна и обратная ситуация: несколько вторичных источников повторяют одно и то же устаревшее значение, и автоматическая проверка не видит причины ему не доверять.
В таких случаях оператор возвращается к первоисточнику, проверяет контекст и решает, действительно ли текст нужно исправить.
Контроль человека и Audit закрывают разные участки процесса. Оператор проверяет промежуточные результаты и не даёт ошибке перейти из ресёрча в структуру, а затем в текст. Audit системно прогоняет уже готовый материал по заданным критериям. Финальное решение принимает человек.
Естественность языка, локальные речевые нормы и конструкции, которые формально правильны, но не используются носителями, — уже другой уровень проверки. Для этого подключаем вычитку нейтивами+LQA.
Хотите попробовать Human-Assisted AI на своих задачах? Пишите в бот 👉 @igamingtextbot
Владимир,
Founder iGamingTextLab
В одном из предыдущих постов я рассказывал про Editorial Policy: клиент загружает редполитику, а мы подключаем её к каждому новому проекту.
Только мы уже выяснили, что наличие правил в контексте ещё не означает, что модель соблюдёт каждое из них. Одно требование она может пропустить, другое понять слишком широко, а третьим пожертвовать ради более связного текста.
Когда мы проектировали Human-Assisted AI, я довольно быстро упёрся в практический вопрос: что должен увидеть редактор после генерации?
Абстрактная оценка вроде «качество текста — 65 из 100» здесь бесполезна. Она не объясняет, где находится проблема, почему система снизила балл и что теперь исправлять.
Поэтому мы сделали отдельный Audit, который запускается после генерации и проверяет текст по шести группам маркеров: фактическая точность, соответствие ключам, E-E-A-T, требования конкретного GEO и языка, качество контента и типичные ИИ-паттерны
На выходе редактор получает отчёт с конкретными фрагментами текста. Не просто «есть проблемы со стилем», а, например:
— три последовательных предложения одинаковой длины;
— одно и то же утверждение повторяется в нескольких разделах;
— заявленная лицензия не подтверждается;
— ключ отсутствует в нужной части страницы;
— в тексте для Бразилии используется информация или формулировка для другого рынка.
У каждого пункта есть статус, пояснение и цитата из материала. Редактор сразу видит, что именно не прошло проверку и где находится проблема.
Но Audit всё равно не заменяет человека.
Система может слишком буквально применить правило или выдать false positive. Например, пометить лицензию как неподтверждённую, потому что в собранных данных нет ссылки на реестр регулятора, хотя сама лицензия существует. Возможна и обратная ситуация: несколько вторичных источников повторяют одно и то же устаревшее значение, и автоматическая проверка не видит причины ему не доверять.
В таких случаях оператор возвращается к первоисточнику, проверяет контекст и решает, действительно ли текст нужно исправить.
Контроль человека и Audit закрывают разные участки процесса. Оператор проверяет промежуточные результаты и не даёт ошибке перейти из ресёрча в структуру, а затем в текст. Audit системно прогоняет уже готовый материал по заданным критериям. Финальное решение принимает человек.
Естественность языка, локальные речевые нормы и конструкции, которые формально правильны, но не используются носителями, — уже другой уровень проверки. Для этого подключаем вычитку нейтивами+LQA.
Хотите попробовать Human-Assisted AI на своих задачах? Пишите в бот 👉 @igamingtextbot
Владимир,
Founder iGamingTextLab
❤6🔥4🦄2🐳1
🔥 Тренды июня–июля по нашим проектам
1. Шквал редактуры и переписанные ТЗ
Всё в мире стремительно меняется, а некоторые вещи остаются неизменными. Например, вал задач на редактуру после очередного апдейта.
Сценарий уже знакомый: компании масштабируют производство контента с помощью ИИ, тексты некоторое время успешно держатся в выдаче, а после апдейта часть страниц теряет позиции и требует серьёзной доработки. Впрочем, ничего нового :)
Апдейт также повлёк за собой массовый пересмотр ТЗ у разных клиентов. Причём некоторые решили переписать их с помощью ИИ. Почему это не всегда удачная идея, мы уже рассказывали вот здесь.
2. Самые популярные GEO по заказам
🥇 Венгрия, Германия, Греция и LATAM
🥈 Румыния, Швейцария, Австрия и Бангладеш
3. Вычитка машинных переводов
Ещё один странный тренд — возвращение постредактуры машинного перевода 🫣
И если в европейских языках последствия машинного перевода ещё можно относительно быстро распознать и исправить, то в корейских и японских текстах иногда невозможно понять, что вообще хотел сказать автор.
Поэтому предостерегаем всех от подобных экспериментов. Вычитка машинного перевода нередко превращается в попытку восстановить исходный смысл, а затем фактически перевести текст заново.
Даша,
CMO iGamingTextLab
1. Шквал редактуры и переписанные ТЗ
Всё в мире стремительно меняется, а некоторые вещи остаются неизменными. Например, вал задач на редактуру после очередного апдейта.
Сценарий уже знакомый: компании масштабируют производство контента с помощью ИИ, тексты некоторое время успешно держатся в выдаче, а после апдейта часть страниц теряет позиции и требует серьёзной доработки. Впрочем, ничего нового :)
Апдейт также повлёк за собой массовый пересмотр ТЗ у разных клиентов. Причём некоторые решили переписать их с помощью ИИ. Почему это не всегда удачная идея, мы уже рассказывали вот здесь.
2. Самые популярные GEO по заказам
🥇 Венгрия, Германия, Греция и LATAM
🥈 Румыния, Швейцария, Австрия и Бангладеш
3. Вычитка машинных переводов
Ещё один странный тренд — возвращение постредактуры машинного перевода 🫣
И если в европейских языках последствия машинного перевода ещё можно относительно быстро распознать и исправить, то в корейских и японских текстах иногда невозможно понять, что вообще хотел сказать автор.
Поэтому предостерегаем всех от подобных экспериментов. Вычитка машинного перевода нередко превращается в попытку восстановить исходный смысл, а затем фактически перевести текст заново.
Даша,
CMO iGamingTextLab
❤7🔥3😁1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
☝🏻 Anthropic оказалась в центре скандала из-за своих неэтичных попыток предотвратить коллапс модели
В своей погоне за 100% человеческими текстами компания скупает редкие издания и уничтожает книги в рамках производственной эффективности.
Это, конечно, очень печально. Но нас, как контенщиков, тут интересует другое — сам факт того, что на 100% человеческие тексты объявлена охота.
Мы часто обсуждаем эту тему в своём кругу, и все согласны с тем, что ценность человеческого контента со временем возрастет. И эта новость подтверждает наш тейк.
Зачем ИИ-компаниям понадобились бумажные книги, когда в интернете и так миллиарды страниц?
Потому что интернет стремительно заполняется синтетическим контентом. Модели генерируют статьи, их публикуют на сайтах, а затем используют для обучения следующих моделей.
В итоге ИИ всё чаще учится на текстах, которые ранее создал другой ИИ. Вместе с ними он наследует шаблоны, ошибки и упрощения, а редкие идеи и языковые конструкции постепенно теряются. В исследованиях этот риск называют model collapse.
Старые книги в этом смысле почти идеальный датасет. Они гарантированно написаны людьми, содержат длинные смысловые связи, разнообразные стили и информацию, которой может не быть в открытом интернете. А ещё они прошли редактуру — сегодня это, видимо, уже отдельное конкурентное преимущество :)
В общем, наши прогнозы такие: со временем реальный человеческий опыт, облаченный в нормальные человеческие слова, станет на вес золота в производстве контента. Вне зависимости от ниши.
А вы как думаете?
Даша,
CMO iGamingTextLab
В своей погоне за 100% человеческими текстами компания скупает редкие издания и уничтожает книги в рамках производственной эффективности.
Это, конечно, очень печально. Но нас, как контенщиков, тут интересует другое — сам факт того, что на 100% человеческие тексты объявлена охота.
Мы часто обсуждаем эту тему в своём кругу, и все согласны с тем, что ценность человеческого контента со временем возрастет. И эта новость подтверждает наш тейк.
Зачем ИИ-компаниям понадобились бумажные книги, когда в интернете и так миллиарды страниц?
Потому что интернет стремительно заполняется синтетическим контентом. Модели генерируют статьи, их публикуют на сайтах, а затем используют для обучения следующих моделей.
В итоге ИИ всё чаще учится на текстах, которые ранее создал другой ИИ. Вместе с ними он наследует шаблоны, ошибки и упрощения, а редкие идеи и языковые конструкции постепенно теряются. В исследованиях этот риск называют model collapse.
Старые книги в этом смысле почти идеальный датасет. Они гарантированно написаны людьми, содержат длинные смысловые связи, разнообразные стили и информацию, которой может не быть в открытом интернете. А ещё они прошли редактуру — сегодня это, видимо, уже отдельное конкурентное преимущество :)
В общем, наши прогнозы такие: со временем реальный человеческий опыт, облаченный в нормальные человеческие слова, станет на вес золота в производстве контента. Вне зависимости от ниши.
А вы как думаете?
Даша,
CMO iGamingTextLab
👍7❤2🤔2😱2
👀 Claude начал оставлять невидимые метки в сгенерированных текстах
Со 2 августа Anthropic внедряет машиночитаемую маркировку AI-контента. Для изображений и файлов используется C2PA, а в текст Claude встраивается невидимый watermark.
Причина довольно прозаичная: вступили в силу требования Article 50 EU AI Act о прозрачности AI-generated content.
При этом маркировка не обязательно означает, что текст написал ИИ. Человек может использовать чат-бот просто для редактуры, но след в тексте всё равно останется.
Anthropic сама предупреждает об этом: watermark показывает, что контент прошёл через Claude, но не позволяет определить, какую часть работы выполнил человек, а какую — модель.
Сама метка тоже не вечная: Anthropic пишет, что существенная переработка текста может её разрушить, а на коротких текстах определить её сложнее.
В общем, ИИ-чекеры — почти всё :)
Повлияют ли эти изменения на SEO — расскажете нам потом.
Источник: официальная документация Anthropic о маркировке AI-generated content.
Со 2 августа Anthropic внедряет машиночитаемую маркировку AI-контента. Для изображений и файлов используется C2PA, а в текст Claude встраивается невидимый watermark.
Причина довольно прозаичная: вступили в силу требования Article 50 EU AI Act о прозрачности AI-generated content.
При этом маркировка не обязательно означает, что текст написал ИИ. Человек может использовать чат-бот просто для редактуры, но след в тексте всё равно останется.
Anthropic сама предупреждает об этом: watermark показывает, что контент прошёл через Claude, но не позволяет определить, какую часть работы выполнил человек, а какую — модель.
Сама метка тоже не вечная: Anthropic пишет, что существенная переработка текста может её разрушить, а на коротких текстах определить её сложнее.
В общем, ИИ-чекеры — почти всё :)
Повлияют ли эти изменения на SEO — расскажете нам потом.
Источник: официальная документация Anthropic о маркировке AI-generated content.
🤔4👍3🤯3🔥2
👾 Навигация по каналу
Давно не заглядывали на iGamingTextLab? Собрали обновлённую навигацию по самым полезным постам.
🔥 Human-Assisted AI — новый сервис iGamingTextLab
👉 Общий обзор сервиса: что это и зачем
Как это работает?
• Рисерч и сбор фактов
• Добавление редполитики
• Генерация от лица цифровой персоны
• Контроль человека+AI
Первые результаты:
• Пережили июньский апдейт
• Цифровые персоны помогли сайтам залететь
💼 Кейсы:
• 17k слов без правок на румынском
• Локализация 70 текстов под Польшу
• Точные прогнозы под ЧМ
• Прокачали affiliate-блог
• Увеличили аудиторию Telegram-канала
• Восстановили сайты после апдейта за 16 дней
• Команда под Филиппины с нуля
• Уберегли проект от локализационного кринжа
• Что нужно знать о контенте на арабском
🤖 AI и контент:
• ИИ-агент для мониторинга новостей
• Почему AI-чекеры не определят генеренку
• Может ли живой перевод превратить генеренку в human-written
• Стилистические ИИ-маркеры
• Определяем генеренку с помощью генеренки
• Что проверять в ИИ-текстах перед публикацией
• Список ридабилити-чекеров под разные ГЕО
🌍 Локализация и нейтивы:
• LQA: что это и как спасает переводы
• Ред-флаги в польском контенте
• Топ ошибок в локализации
• Глобал и локал подходы: в чём разница
• Почему ридабилити-чекеры ломаются на мультилингве
📋 Чек-листы, ТЗ и гайды:
• Гайд по созданию цифровых персонажей
• Как составить крутое ТЗ
• Как правильно локализировать бонусы
• Как быстро проверить качество текста
• Чек-лист по распознаванию AI
• Гайд: контент в аффилиатке при NDA
• Глоссарий по Польше
• Глоссарий по Румынии
• Чек-лист под Бразилию
🍸 Комьюнити и митапы:
• IGTL организовал первый митап в Белграде
• О чём говорили на митапе: кул-стори и выводы
🎁 Бонус — мы можем дать вам денег!
Как и за что: читайте тут.
Это лишь малая часть того, что мы написали за годы существования канала. Так что подписывайтесь и зовите друзей, чтобы не пропустить 😉
С любовью,
iGamingTextLab ❤️
Давно не заглядывали на iGamingTextLab? Собрали обновлённую навигацию по самым полезным постам.
🔥 Human-Assisted AI — новый сервис iGamingTextLab
👉 Общий обзор сервиса: что это и зачем
Как это работает?
• Рисерч и сбор фактов
• Добавление редполитики
• Генерация от лица цифровой персоны
• Контроль человека+AI
Первые результаты:
• Пережили июньский апдейт
• Цифровые персоны помогли сайтам залететь
💼 Кейсы:
• 17k слов без правок на румынском
• Локализация 70 текстов под Польшу
• Точные прогнозы под ЧМ
• Прокачали affiliate-блог
• Увеличили аудиторию Telegram-канала
• Восстановили сайты после апдейта за 16 дней
• Команда под Филиппины с нуля
• Уберегли проект от локализационного кринжа
• Что нужно знать о контенте на арабском
🤖 AI и контент:
• ИИ-агент для мониторинга новостей
• Почему AI-чекеры не определят генеренку
• Может ли живой перевод превратить генеренку в human-written
• Стилистические ИИ-маркеры
• Определяем генеренку с помощью генеренки
• Что проверять в ИИ-текстах перед публикацией
• Список ридабилити-чекеров под разные ГЕО
🌍 Локализация и нейтивы:
• LQA: что это и как спасает переводы
• Ред-флаги в польском контенте
• Топ ошибок в локализации
• Глобал и локал подходы: в чём разница
• Почему ридабилити-чекеры ломаются на мультилингве
📋 Чек-листы, ТЗ и гайды:
• Гайд по созданию цифровых персонажей
• Как составить крутое ТЗ
• Как правильно локализировать бонусы
• Как быстро проверить качество текста
• Чек-лист по распознаванию AI
• Гайд: контент в аффилиатке при NDA
• Глоссарий по Польше
• Глоссарий по Румынии
• Чек-лист под Бразилию
🍸 Комьюнити и митапы:
• IGTL организовал первый митап в Белграде
• О чём говорили на митапе: кул-стори и выводы
🎁 Бонус — мы можем дать вам денег!
Как и за что: читайте тут.
Это лишь малая часть того, что мы написали за годы существования канала. Так что подписывайтесь и зовите друзей, чтобы не пропустить 😉
С любовью,
iGamingTextLab ❤️
🔥5❤3
Новый домен — первые депозиты за несколько недель: свежие результаты Human-Assisted AI
Human-Assisted AI — наш кастомный инструмент для создания AI-контента под контролем редактора. Тестируем его на реальных проектах и показываем результаты одного из них.
Проект запускали с нуля. После 25 июля поисковый трафик пошёл в рост: в среднем сайт получает 55–80 переходов в день, на пике — до 110. Следом появились и первые коммерческие результаты.
За пять дней, с 3 по 7 августа, на оффере:
• 150 уникальных посетителей
• 13 регистраций
• 2 первых депозита
• 8,7% конверсии из посетителя в регистрацию
Главное здесь — скорость: спустя несколько недель после запуска органический трафик уже конвертируется в регистрации и первые депозиты. Именно это мы и хотели проверить.
Все материалы прошли полный пайплайн Human-Assisted AI: сбор данных, генерацию, редакторскую проверку и финальный QA.
Хотите протестировать инструмент на своём проекте?
👉 Отправьте реальную задачу в @igamingtextbot — подготовим один материал бесплатно.
Human-Assisted AI — наш кастомный инструмент для создания AI-контента под контролем редактора. Тестируем его на реальных проектах и показываем результаты одного из них.
Проект запускали с нуля. После 25 июля поисковый трафик пошёл в рост: в среднем сайт получает 55–80 переходов в день, на пике — до 110. Следом появились и первые коммерческие результаты.
За пять дней, с 3 по 7 августа, на оффере:
• 150 уникальных посетителей
• 13 регистраций
• 2 первых депозита
• 8,7% конверсии из посетителя в регистрацию
Главное здесь — скорость: спустя несколько недель после запуска органический трафик уже конвертируется в регистрации и первые депозиты. Именно это мы и хотели проверить.
Все материалы прошли полный пайплайн Human-Assisted AI: сбор данных, генерацию, редакторскую проверку и финальный QA.
Хотите протестировать инструмент на своём проекте?
👉 Отправьте реальную задачу в @igamingtextbot — подготовим один материал бесплатно.
🔥5👏4❤2
Google Docs
Слот - Chicken Road
Общий фидбек Текст требует существенной доработки. Итоговый объём составляет 3 748 слов при целевом объёме около 1 250 слов и максимуме примерно 1 475 слов по аутлайну. Поэтому точечного сокращения будет недостаточно: материал необходимо пересобрать на уровне…
Кейс: разбираем по косточкам AI-генерированный текст и выясняем, что с ним не так
Исходник генерировала команда клиента в Claude: туда одним заходом загрузили ТЗ, редполитику и правила по ToV, а на выходе запросили готовый материал.
Спойлер: результат получился настолько плачевным, что текст пришлось сгенерировать заново — уже в нашем инструменте. А исходник нам разрешили забрать на растерзание в качестве поучительного кейса. Без имён, разумеется.
Текст — просто эталон того, как выглядит "генерёнка без редактора". По итогам разбора, наш редактор оставила 56 комментариев.
Вот только часть проблем:
1. Структура и логика. Вместо целевых 1 250 слов AI написал 3 748. Факты повторялись в абзацах, списках, таблицах и FAQ, а отдельные фрагменты попадали в неподходящие разделы.
2. Факты и источники. Статистика по Aviator превратилась в характеристику Chicken Road, лицензия оператора — в лицензию игры. Рост всего iGaming-рынка Кении использовался как доказательство популярности Chicken Road. AI находил правдоподобные цифры из разных источников и делал из них вывод о несуществующем тренде.
3. SEO-требования. Одни ключи отсутствовали в нужных H2 и H3, другие превышали частотность и ломали грамматику. Например: Yes — is chicken road game legit is a question with a clear answer. 🫠
4. Игровые стратегии. Текст обещал guaranteed return, consistent small profits, repeatable gains и measurable edge. Прошлые раунды и история ставок якобы помогали находить закономерности, хотя результаты той же игры назывались независимыми и случайными.
5. AI-стилистика. В тексте оказалось 79 длинных тире, шесть конструкций Yes —, 13 повторов automatically и 10 — instantly. Десятки предложений строились одинаково: факт, пояснение и обязательный вывод о пользе для игрока.
Знаете, когда мы только создавали Human-Assisted AI, у нас на секунду мелькнула мысль: может, убрать редактора и сделать продукт ещё дешевле?
Не убрали.
Многоступенчатая генерация, которую мы реализовали в нашем инструменте, позволяет получить гораздо более качественный черновик. Но факты, сущности, интенты, ключи, повторы и экспертные выводы всё равно должен проверять редактор. Без него на выходе легко получить примерно то, что мы только что разобрали.
Даша,
CMO iGamingTextLab
Исходник генерировала команда клиента в Claude: туда одним заходом загрузили ТЗ, редполитику и правила по ToV, а на выходе запросили готовый материал.
Спойлер: результат получился настолько плачевным, что текст пришлось сгенерировать заново — уже в нашем инструменте. А исходник нам разрешили забрать на растерзание в качестве поучительного кейса. Без имён, разумеется.
Текст — просто эталон того, как выглядит "генерёнка без редактора". По итогам разбора, наш редактор оставила 56 комментариев.
Вот только часть проблем:
1. Структура и логика. Вместо целевых 1 250 слов AI написал 3 748. Факты повторялись в абзацах, списках, таблицах и FAQ, а отдельные фрагменты попадали в неподходящие разделы.
2. Факты и источники. Статистика по Aviator превратилась в характеристику Chicken Road, лицензия оператора — в лицензию игры. Рост всего iGaming-рынка Кении использовался как доказательство популярности Chicken Road. AI находил правдоподобные цифры из разных источников и делал из них вывод о несуществующем тренде.
3. SEO-требования. Одни ключи отсутствовали в нужных H2 и H3, другие превышали частотность и ломали грамматику. Например: Yes — is chicken road game legit is a question with a clear answer. 🫠
4. Игровые стратегии. Текст обещал guaranteed return, consistent small profits, repeatable gains и measurable edge. Прошлые раунды и история ставок якобы помогали находить закономерности, хотя результаты той же игры назывались независимыми и случайными.
5. AI-стилистика. В тексте оказалось 79 длинных тире, шесть конструкций Yes —, 13 повторов automatically и 10 — instantly. Десятки предложений строились одинаково: факт, пояснение и обязательный вывод о пользе для игрока.
Знаете, когда мы только создавали Human-Assisted AI, у нас на секунду мелькнула мысль: может, убрать редактора и сделать продукт ещё дешевле?
Не убрали.
Многоступенчатая генерация, которую мы реализовали в нашем инструменте, позволяет получить гораздо более качественный черновик. Но факты, сущности, интенты, ключи, повторы и экспертные выводы всё равно должен проверять редактор. Без него на выходе легко получить примерно то, что мы только что разобрали.
Даша,
CMO iGamingTextLab
🔥6💯5❤4