Этот уникальный конкурс объединяет креаторов, которые ведут соцсети от имени сгенерированных девушек-инфлюенсеров. Участники соревнуются не только во внешней привлекательности своих аватаров, но и в технических навыках и социальной активности. Призовой фонд составляет более $20,000 и включает менторство и PR-поддержку.
Интересно, кто же из них лидирует по количеству голосов?
У нас есть навык «Фотосток: люди» для генерации фотореалистичных людей и навык «Аватарка», где вы можете сгенерировать реалистичный образ, добавив свое лицо. Попробуйте поэкспериментировать с нашими навыками! Может быть, вы составите достойную конкуренцию финалисткам этого конкурса :)
Речевая аналитика представляет собой эффективную современную технологию для мониторинга качества и поиска полезных знаний в звонках. Работа такой системы строится на уникальном симбиозе деловой телефонии и механизма машинного обучения. Так, все новые звонки, которые обрабатываются в компании через колл-центры, оцениваются автоматически по речевым параметрам, которые задаются заранее. Например, заранее можно сделать акцент на паузах в разговорах операторов с клиентами, на употреблении неуместных слов или выражений. Для удобства анализа разговор в дальнейшем переводится в текстовый формат.
Эффективные инструменты аналитики звонков
В настоящее время существуют 5 эффективных инструментов речевой аналитики для выявления потенциальных точек роста в бизнесе:
1. Автоматическая оценка звонков
2. Поиск звонков по ключевым словам
3. Специальный конструктор отчетов
4. Выявление и обработка “болевых точек” бизнеса (триггеров)
5. Отчеты для работы с возражениями
Анализируя массив звонков программным методом, нужно понять, какие способы извлечения прибыли существуют и какие есть точки роста дальнейшего роста. Так, лояльность части клиентов с помощью методов речевой аналитики можно повысить, если грамотно разобраться в ситуации, когда доверительный разговор с клиентом не получается. Плюс аналитики звонков в том, что с помощью современных технологий можно прослушать все разговоры сразу и выявить недостаточно качественно реализованные скрипты. Триггерных фраз достаточно много. Легко найти их в базе данных помогает искусственный интеллект. Он фильтрует диалоги и предлагает менеджеру прослушать те, которые маркирует, как проблемные.
Основные преимущества внедрения речевой аналитики
Среди основных преимуществ внедрения качественной речевой аналитики можно назвать:
1. Увеличение конверсии продаж не менее, чем на треть.
2. Успешное выявление наиболее слабых мест.
3. Повышение общей эффективности коммуникации с клиентом.
4. Возможность держать «руку на пульсе», не прилагая больших усилий.
5. «Прокачка» аналитических скиллов руководителей по продажам.
Грамотный собственник бизнеса думает не только о потенциальной прибыли, но и об упущенной выгоде. Идеальным инструментом для оценки тех возможностей компании, которые уже существуют, но еще недоступны на практике, является система речевой аналитики. Благодаря широте массива обрабатываемых данных, нейросеть позволяет увидеть «лакуны», которые менеджер упускает при ручном контроле звонков. Отчеты сохраняются в памяти программы, и чем дольше подписка на сервисы голосовой аналитики, тем глубже анализ. Если ключевые проблемные точки речевая аналитика позволяет выявить сразу, то, в отличие от беглого антикризисного анализа, со временем она способна прибавить к ним новые.
Выгода от установки системы речевой аналитики
Почему современная система анализа звонков позволяет извлечь гораздо больше пользы, чем принято считать? Уровень технического развития речевой аналитики в 2024 году таков, что анализ разговоров и оценка качества работы работающих с клиентом сотрудников возможна не только по ключевым словам, но и по смыслам. Настоящая речевая аналитика позволяет быстро выявить проблемные места в процессе общения с клиентами и действительно объективно оценить, насколько клиент остался доволен товаром или оказанной услугой. Для компаний, которые планируют выбиться в лидеры рынка, продвинутая система анализа звонков открывает океан неизведанных возможностей в сфере клиентоориентированности.
Переходите на сайт tunesales.ru получите презентацию возможностей и бесплатные 100 минут речевой аналитики. А также, подписывайтесь на канал в Telegram. Делимся статьями из блога и полезными видео, а так же последними обновлениями сервиса Tunesales.
Привет, это Настя, руководитель отдела контента в Aigital — сервисе на основе нейросетей для решения маркетинговых задач. Мы придумываем и разрабатываем шаблоны, которые упрощают пользователям создание контента для рекламы, СМИ и соцсетей. Каждую неделю рассказываем о развитии стартапа и изнанке продукта.
В этом выпуске расскажем о наполнении сайта контентом с помощью нейросетей и профильных ИИ-ассистентах, разработанных за прошедшую неделю.
Кадр из сериала «Миллиарды». За мемы с котом Мисти спасибо Саше, главному по тг-каналу Aigital
Экспертные ИИ-ассистенты
Мы выпустили первую десятку узкоспециальных ИИ-ассистентов, которые будут помогать нашим пользователям в различных рабочих задачах.
О «Маркетологе» рассказывали в подробностях в пятом выпуске дневников. Сегодня кратко познакомлю вас с остальными ассистентами, и немного ближе с «Гуру роста», которого в нашей команде прозвали Венди Роудс.
Гуру роста
«Найдите мне Венди Роудс», — выпрашивают CEO у эйчаров после просмотра сериала «Миллиарды». Смотрите, на HH даже была вакансия с подобным запросом.
Вакансия в архиве. Будем надеяться, что этот работодатель нашел своего идеального HR-партнера
Венди — эдакий «менеджер по связям с реальностью», психолог и штатный аналитик по развитию кадров в хедж-фонде. Вот только 180–300 тысяч рублей — это неподходящая ставка для Венди, она очень дорогостоящий сотрудник. Ее примерная зарплата в сериале — $60k в месяц + ежегодные опционы от прибыли компании.
Если вы пока не готовы платить столько своей Венди, но вам остро необходима ее экспертиза, возьмите в союзники нашего нового ИИ–коуча «Гуру роста». Он подскажет эффективные техники общения, порекомендует, какие софт- и хард-скилы вам стоит развить, и поможет их совершенствовать. В ежедневном взаимодействии с вами конкретизирует ваши цели, разбив их на отдельные шаги к достижению желаемого, и поможет с планированием времени.
Как работает ИИ-ассистент
В первом выпуске мы рассказывали, что для каждого профильного ИИ-ассистента формируется глубокая роль — «экспертный мозг» целого отдела специалистов, компетентных в заданной области. Так, наш «Гуру роста» специализируется:
на эмоциональном интеллекте;
коммуникациях;
критическом мышлении;
адаптивности;
лидерстве;
цифровой грамотности;
управлении временем;
построении нетворкинга.
Ассистент дает подробные и содержательные ответы с учетом фреймворка Chain of Thought или «Цепочки мыслей». То есть ИИ углубляется в проблему, разбивает ее на мелкие кусочки и рассматривает с разных точек зрения. Дальше ИИ генерирует идеи, оценивает и пересматривает их, выбирает наиболее сильные и способные решить задачу пользователя, заполняя пробелы.
В общении он дружелюбен, любознателен, профессионален и остроумен. Отвечает непредвзято и задает уточняющие вопросы, уверенно консультирует пользователя, поясняя сложные термины и концепции примерами из жизни и практическими рекомендациями.
SEO-мастер
Поможет в продвижении сайта, подскажет, как работают поисковые системы, как проводить анализ конкурентов и какие метрики учитывать при анализе.
SMM-гуру
Расскажет, как разработать эффективную маркетинговую стратегию, какая платформа подойдет для вашего типа бизнеса, поделится фишками для создания увлекательного контента и подскажет, как взаимодействовать с подписчиками.
HR-мотиватор
Поможет правильно составить описание вакансии, подберет методы оценки кандидатов, напишет программы онбординга и посодействует в разработке системы бонусов и премий.
Продуктолог
Подскажет, как провести исследование рынка и определить целевую аудиторию, поможет оценить конкурентов и построить процесс разработки — от идеи до запуска продукта.
Бренд-стратег
Объяснит, как разработать бренд, который будет выделяться среди конкурентов, поможет разработать миссию и видение бренда, определить и сегментировать целевую аудиторию. Расскажет, как позиционировать бренд на рынке, и подскажет, какие элементы фирменного стиля играют важную роль в вашей индустрии.
Мастер продаж
Поделится, как выстраивать долгосрочные отношения с клиентами, подскажет стратегии и методы эффективных продаж, которые подойдут в вашем случае. Поможет отработать возражения клиентов, составить коммерческие предложения, письма и скрипты звонков для отдела продаж.
Маркетплейсер
Поможет составить карточки товара для вашего продукта, расскажет об алгоритмах ранжирования на разных платформах, подскажет, как работать с обратной связью, и напишет ответы на отзывы.
Креатолог
Тот самый «Генератор идей», за которого большинство читателей проголосовали в выборке «Повседневных ассистентов» в нашем шестом дневнике. Он предложит массу идей на заданную вами тему, поможет преодолеть творческие блоки и страх белого листа, подберет подходящие вам методы развития креативности.
Я написала лишь пару примеров взаимодействия с этими ребятами, уверена, вы придумаете намного больше.
Как создать контент для веб-сайта с помощью нейросетей
В шестом дайджесте большинство проголосовало за разбор «Контента посадочной страницы». В интерфейсе навыка в Aigital вас попросят заполнить несколько полей.
Описание продукта или компании*
Структура страницы*
Если у вас пока нет идей по плану, рекомендуем протестировать навык «Структура посадочной страницы».
Номер раздела*
Целевое действие (например, зарегистрироваться на сайте)
Ключевые преимущества
Целевая аудитория
*Звездочкой отмечены обязательные поля, но мы также рекомендуем заполнять и все остальные. Чем больше контекста вы дадите, тем лучше будет результат.
Когда вы внесли всю информацию, достаточно лишь переключать порядковый номер раздела, чтобы генерировать тексты под пункты структуры в одном окне. Здесь работает та же логика, что и в CJM, который мы описывали в прошлом выпуске. Если бы мы попросили нейронку сразу сгенерировать текст под целый лендинг, он проработал бы его довольно поверхностно.
Когда же мы разбиваем эту задачу на шаги, исходя из структуры посадочной страницы, мы получаем более качественную проработку контента на каждом шаге.
При этом Aigital не будет генерировать под каждый пункт полотно текста — для первого экрана он предложит только текст под Hero Block, в других разделах — структурированный текст с буллетами и иконками, а также подсказки — где вставить анимацию, видео, картинку.
В промпте переплетаются все запрашиваемые данные из полей и метод написания. А также пара интересных подсказок:
Напоминаем нейронке, что люди редко читают веб-страницы пословно, а лишь сканируют страницу глазками.
Отсылаем ИИ ориентироваться на дизайн страниц и стиль текстов на сайте Apple.
Напоминаем дважды проверить, все ли шаги выполнены верно.
Скоро в Aigital
Чаты с ассистентами скоро будут доступны в простом интерфейсе без лишних полей, все как в привычных мессенджерах.
Для навыков появятся подсказки, которые помогут избавиться от эффекта белого листа и легче приступить к работе с ИИ.
Мы начали разрабатывать онбординг, будем знакомить пользователей с миром ИИ прямо в интерфейсе платформы.
⚡ Генерация ответов от LLM по базе знаний неограниченного объема и со 100% точностью ответов.
Почему Notion в качестве базы знаний?
Notion бесплатен
Базы данных в Notion не имеют ограничений по количеству записей. Ограничение в бесплатном тарифе только на размер фалов (до 5 Мб) и на максимальное количество символов в текстовом поле (2000 букв).
Notion предоставляет API для поиска по базе данных
Существует много сервисов по автоматизации процесса обновление и добавление данных в базе Notion (Zapier и другие)
Шаг №1: Создадим тестовую базу в Notion
По этой ссылке вы можете скопировать пример базы данных к себе в аккаунт Notion.
TikTok знают все. ByteDance - тоже, ведь эта компания сделала TikTok. Но мало кто знает, что первый выстреливший продукт ByteDance - отнюдь не приложение с вирусными клипами, а нейроагрегатор новостей Toutiao. Именно в недрах Toutiao возник TikTok и его знаменитый алгоритм, за право над которым китайцы сейчас воюют американцами.
Знакомьтесь, основатель ByteDance Чжан Имин. Именно он отобрал свободное время сначала у миллионов китацев, а потом и у всего мира.
Как только закон о запрете Тиктока в США вступил в силу, сразу начался цирк с конями. Сначала глава ByteDance выступил с обращением, где призвал американцев “встать на защиту свободы слова”, а еще заявил, что “компания не смирится и будет бороться”. Потом СМИ писали, что китайцы хотят продать Тикток американцам без алгоритма (ага, больно он кому-то нужен без алгоритма...). А совсем недавно технологические медиа начали пробрасывать версию, что ByteDance разработает отдельный алгоритм для ускользающей из рук ByteDance (и КПК) американской версии Тиктока. Видимо, чтобы можно было скинуть отжатый актив без особенных мук китайской совести.
Рискну предположить, что стороны будут еще долго бодаться на счет алгоритма. Неудивительно, ведь рекомендательный движок можно смело назвать главным бриллиантом китайского приложения. Эксперты зачастую называют алгоритм Тиктока настоящим произведением искусства, а техноэнтузиасты регулярно пытаются разобраться в его внутреннем мире.
Многие в курсе, что Тикток - это брат-близнец китайского сервиса Douyin (прямо-таки однояйцевый). В 2016 года хитрые китайцы запустили у себя Douyin, а потом “клонировали” его для западной аудитории. Еще чуть позже ByteDance купил платформу musical.ly, объединил её с Тиктоком, влил мегатонны юаней в маркетинг, и вот мы здесь.
Кстати, ставьте лайк, если вас тоже до чёртиков бесила реклама Musical.ly в 2018 году. Репост, если попались на неё и скачали приложение.
Раздражала она не меньше Азино три топора и Джойказино. Кстати, вот эти ребята на картинке (это актеры из основной рекламы Musical.ly в РФ) так много мелькали, что даже стали звездами мелкого пошиба.
Из этой истории хочется сделать вывод, что Тикток просто взял алгоритм у Douyin. И это верно. Однако, у Douyin он возник не из космического китайского вакуума.
В России мало кто знает, что у ByteDance есть еще один сервис, самый первый - новостная платформа Toutiao. И очень зря, потому что это крайне интересная штука. Именно она является мамой Douyin и бабушкой Тиктока (ну или папой и дедушкой, не суть).
Итак, по порядку:
"Человек-рекомендация", или краткая история одного из главных инноваторов Китая
Год назад я делал большую статью про Ван Сина - китайского предпринимателя, скопировавшего целых три американские компании. Последняя из трех - экосистема Meituan - сделала его одним из богатейших людей Китая. Самая первая - Xiaonei (копия цукерберговской соцсети) тоже неплохо выстрелила и работает до сих пор под названием RenRen. А вот между ними была попытка скопировать Twitter.
Тот проект назывался Fanfou, и он оказался не слишком удачным. Но сегодня он нам интересен по другой причине - в нем успел поработать разработчик по имени Чжан Имин.
Чжан Имин в молодые годы. Надеюсь, что это он, с молодыми фотками китайцев всегда непросто (но вроде похож).
До Fanfou Чжан успел немного потрудиться в Microsoft, а еще раньше - в тревел-агрегаторе Kuxun (который, кстати, до сих пор неплохо держится в своей индустрии). Позже, в 2009 г., Чжан основал свой первый стартап - 99fang. Это платформа для поиска объектов недвижимости, что-то вроде нашего ЦИАНа. На нем можно была искать недвижку, фильтровать выдачу и связываться с агентами для сделок. 99fang неплохо выстрелил, и тоже прекрасно себя чувствует по сей день.
Почему я вообще рассказываю про места работы нашего героя? Потому что из них становится отчётливо видно, что Чжан Имин всю свою карьеру плотно работал с рекомендательными сервисам. Он отлично изучил эту область айти и плавал в ней не менее уверенно, чем баоцзы в соевом соусе. Так что, вполне логично, что именно на алгоритмы рекомендаций он сделает ставку в своём главном детище.
Итак, чувак круто шарил в рекомендательных алгоритмах и в целом был весьма толковым айтишным руководителем (на тот момент уже дорос до топ-уровня). Однако, все его пересечения с алгоритмами были… как бы сказать… слегка местечковыми. То недвижка, то билеты на транспорт какие-то.
Чжан Имин хотел большего. И однажды он поставил себе действительно взрослую задачу:
Запихнуть весь китайский интернет в рекомендательный движок.
С виду - китайский BuzzFeed. Но есть нюанс
В 2012 г. Чжан Имин создает Beijing ByteDance Technology Co., более известную как просто ByteDance. Однако до Тиктока еще было далеко.
Первым продуктом компании стал сервис Toutiao.
Слово “Toutiao” можно перевести на русский как “Заголовки”. Китайцы вообще очень щепетильно подходят к неймингу, и этот случай - не исключение. В нем вся суть. В 2010-х в Китае уже был довольно развитый интернет-сектор. А значит среднестатистический китаец уже тогда легко мог получить уйму самого разного контента (а текста - так вообще вагон и маленькую тележку). Следовательно, диапазон внимания становился более узким, развивалась контентная слепота.
В такой ситуации формулировки в заголовках выходят во главу угла. Человек смотрит на заголовок и по нему принимает решение - открывать ему статью, пост или видео, или серфить по сети дальше. Весьма несложный процесс, не правда ли? Почти рутинный.
Вот и Чжан Имин так подумал. Он решил, что людям в этом аспекте можно здорово помочь. Для этого Toutiao разработал алгоритм, умеющий:
Анализировать заголовки. Для этого используется комбинация из обработки текстов на естественном языке (Natural Language Processing, NLP) и машинного зрения.
Агрегировать контент. Если один и тот же инфоповод мелькает в разных закоулках китайнета, то сервис выбирает самые важные, вирусные и просто интересные части и собирает из них единую сущность.
Профилировать пользователя. Тут понятно - учет предыдущих действий пользователя, анализ его предпочтений и взаимодействий и многое другое. Проще говоря - понять, что конкретно зацепит внимание 40-летнего инженера Ли или 20-летнюю студентку Сянь (пасхалочка детектед).
В технические дебри залезать не буду, там много всего используется. В частности, глубокое машинное обучение, свёрточные нейронные сети (convolutional neural network), коллаборативная фильтрация и много других традиционных (и не очень) методик, применяемых любым адекватным рекомендательным движком.
Интерфейс Toutiao - 2017 (слева) vs 2022 (справа). Не зря все-таки Чжан Имин работал в китайском аналоге Твиттера.
Лучше отмечу три продуктово-технических фичи, благодаря которым Toutiao так полюбился миллионам китайцев:
Фича первая. Toutiao не просто агрегирует контент из китайской сети, но и умеет его менять. Например, сервис может чуть подшлифовать формулировку заголовка, чтобы сделать его более цепляющим, вирусным и вкусным.
Фича вторая. Она связана с первой. Раз Toutiao умеет хорошо докручить агрегированный контент до товарного вида, то увеличивается кликабельность. А чем больше кликов делают пользователи (как один конкретный пользователь, так и все в совокупности), тем точнее становятся дальнейшие рекомендации. Вообще, так умеют делать большинство нормальных алгоритмических лент (например, тот же экс-Твиттер или запрещенные в РФ соцсети Цукерберга), но в те годы действительно хорошо владели этим навыком не только лишь все. Taotiao владел им хорошо, очень хорошо.
Наконец, фича третья. Сервис научился неплохо отстреливать фейковые новости и мусорные инфоповоды. Зачастую он делал это гораздо лучше первоисточника, потому что у него было unfair advantage в виде мощного алгоритмического нейрофильтра. Так что, для китайцев Toutiao стал дополнительным фильтром мозга от всякого мусора (ох, если бы они только знали, какой другой сервис в 2016 г. выкатит ByteDance…).
В последнем пункте еще можно предположить (не настаиваю), что алгоритм Toutiao умел вычищать не только явные фейк-ньюс, но и работать с более тонкими материями. Тут сами продолжите мысль, держа в голове, что речь идет не о случайной стране, а о Китае.
В итоге Чжан Имин смог:
Взять китайский интернет, выбрать из него самое интересное, превратить это интересное в готовый цепляющий контент и выплюнуть его тем, кому он будет наиболее актуален. При этом отцепляя от состава фейки и (возможно) кое-какую лишнюю информацию.
Отличный рецепт. Для Китая начала 2010-х самое то!
На первый взгляд может показаться, что еще один ушлый китаец скопировал очередной американский сервис (на этот раз - BuzzFeed), а автор этой статьи с восхищением копается в очередной китайской подделке. Но это не так:
BuzzFeed начинал как платформа, подкидывающая юзеру наиболее вирусный контент на разные темы. Однако, в погоне за вирусностью BuzzFeed, во-первых, серьезно менял и адаптировал контент из третьих источников, а во-вторых, сам создавал оригинальный контент. И для этого у него была своя команда редакторов (настоящих, кожаных). Нет, понятно, что сейчас у BuzzFeed в почете нейросети, перехватившие львиную долю работы. Однако, в начале было не так.
А вот у Toutiao людей-редакторов отродясь не водилось. Китайский сервис осмелился поставить полный all-in на алгоритмы и машинное обучение. Напомню, на дворе был 2012 г. Только-только набирала обороты предыдущая волна искусственного интеллекта, Cэм Альтман недавно присоединился к Y Combinator, а OpenAI еще и в помине не было.
Кстати, показательно, что Toutiao иногда называют “китайским BuzzFeed с мозгами”. Заметьте, не наоборот! Возможно, эту метафору придумала какая-нибудь честолюбивая нейросетка, кто знает.
Рост, проблемы и решения
Уже в 2014 году у сервиса было 20 миллионов активных пользователей. Для Китая это не предел мечтаний, но за два года - вполне достойный результат. К 2016 г. набралось почти 80 миллионов, а в 2018 г. сервисом пользовались 200 миллионов уникальных китайцев. Вот это уже серьёзные цифры даже для Поднебесной!
Насколько я понял (лол), на графике показано ежедневное число активных юзеров Toutiao по годам. Да, при всём моём интересе к китайскому tech, я терпеть не могу собирать инфу о нём…
Однако, у сервиса была и темная сторона - проблемы с авторским правом. Конечно, далеко не весь интернет защищен копирайтом, и Toutiao вполне хватило бы и свободного контента, чтобы разгуляться. Однако, для пущего сетевого эффекта хотелось охватывать всё.
Изначально Toutiao практически не сотрудничал с издательствами и новостными порталами. Агрегатор просто брал из интернета всё, что не приколочено намертво. За счет этого Чжан Имин довольно быстро перетянул у СМИ серьезную долю интернет-трафика и стал монетизировать её через рекламу.
С одной стороны, это вполне закономерно бесило всю китайскую медийку. Но с другой, они понимали, что воевать в открытую нельзя - в таком случае ByteDance просто испортит им конкурентную позицию и лишит трафика, отключив от своей агрегации. Проще говоря, они прозевали момент, когда Toutiao был маленький и беззубый.
Решение нашлось. Постепенно Toutiao стал заключать партнерства с новостными площадками. У одних (в основном, самых крупных) просто покупали доступ к контенту - Toutiao мог брать их контент, а взамен отчислял процент от своей рекламной выручки, либо же просто платил определенный тариф. Другие стали делать для Toutiao специальные секции. Иногда в них был другой формат, но сильно борзеть было нельзя, иначе ByteDance мог разозлиться и прекратить сотрудничество. Некоторые журналисты, авторы и небольшие издания сразу шли на Toutiao - либо полностью, либо вели на нём рубрики. Взамен получали халявные охваты (примерно как твиттерские блогеры, т.е. вполне обычная интернет-история).
Toutiao действительно плотно проник в жизнь китайцев. Один из пруфов - число ежедневных минут в приложении в сравнении с западными сервисами (на графике данные за 1 квартал 2016 года). *Instagram и FB запрещены в РФ
Нужно сказать, что одна из главных суперсил Toutiao - оперативность подачи релевантной информации. За счет этого периодически удавалось красиво хакнуть рост.
Например, очень круто помогли большие спортивные турниры. Когда в 2014 году в Бразилии проходил футбольный чемпионат мира, Toutiao стал для китайцев лучшим способом получать самые быстрые апдейты. Когда кто-то забивал гол, то оповещение в Toutiao было тут как тут. Не удивлюсь, если китайские любители футбола узнали об унижении бразильцев от немцев на несколько минут раньше, чем весь остальной мир.
Похожий фокус провернули и на Олимпиаде в Рио в 2016 году. Тогда Toutiao запустил социальный проект - “цифрового журналиста”, пишущего короткие заметки о спортивных событиях еще за несколько минут до его окончания. Художественными изысками они не отличались, но зато били все рекорды скорости.
Получается, оба раза китайскому цифровому сервису помогли крупные турниры в Бразилии.
Так вот как, оказывается, работает БРИКС!
Toutiao (точнее весь ByteDance, но до Douyin/Тиктока Toutiao был его главным продуктом) активно привлекал инвестиции. Вложиться успели несколько китайских корпораций, включая “главный аналог Твиттера” Поднебесной под названием Sina Weibo, а также Sequoia Capital, структуры Юрия Мильнера и много кто ещё. Когда Тикток начал разрывать мир и привлекать еще более серьезные суммы, Toutiao тоже перепадало хорошее финансирование.
Как появился Тикток
В 2015 г. на Toutiao появился собственный раздел с видео. Пользователи могли загружать короткие видосы, после чего продвинутые алгоритмы платформы раскидывали их нужным зрителям.
В 2016 г. видеораздел Toutiao собирал более 1 миллиарда просмотров в день, что делало плошадку сервисом коротких видео №1 во всём Китае. Здесь важно, что именно коротких видео! В сегменте длинных были и более зубастые драконы.
В сентябре 2016 года Чжан Имин решил поменять название для видео-секции Toutiao. В итоге выбрали слово, которое на русский можно перевести примерно как “завлекать” или “соблазнять” (на просмотр видео, само собой, про онлифансы в Китае тогда речи не шло). А по-китайски это слово звучит не иначе как “Douyin”.
Уже в декабре этого же года ByteDance понял, что создал нечто колоссальное и монструозное, и отпочковал Douyin в отдельный сервис.
Как вы понимаете, всё самое лучшее для рекомендательного алгоритма нового приложения взяли у Toutiao. Еще через год ByteDance выпускает глобальную версию Douyin под названием TikTok. А дальше - история.
На данном фото уважаемый китайский IT-предприниматель Чжан Имин что-то объясняет какому-то случайному лаоваю.
Toutiao же успешно работает до сих пор, снабжая вирусным контентом и актуальными новостями более 350 миллионов китайцев.
В завершение хотел бы отметить два момента:
Момент первый. Из моей статьи может показаться, что вот был такой китайский интернет-контент, потом пришел Чжан Имин на белом коне, агрегировал весь контент через Toutiao и умчался в закат (точнее, в Тикток). Конечно, в реальности всё было гораздо сложнее. В 2010-х в Китае была жуткая грызня за индустрии, и иногда бойня в tech-секторе выходила за всякие рамки. Погуглите, например, “Войну тысячи Групонов” или как Tencent расправлялся с конкурентами. Так что, ByteDance развивал свой продукт в условиях дичайшего соперничества.
Момент второй. Из истории видно, что китайские стартаперы создали прорывной и очень сильный ИИ-продукты во времена, когда ИИ был совсем не тем, что нынче. Хотя сейчас в ИИ-гонке вроде бы лидирует США со своими OpenAI, Microsoft, Google и Nvidia, кто знает, что там готовят сумрачные китайские гении. На эту тему крайне рекомендую почитать книгу “Сверхдержавы искусственного интеллекта” за авторством Кай Фу Ли (про конфликты китайских предпринимателей там тоже есть, кстати).
Вот теперь the end.
***
Если вам зашло, то подпишитесь на мой тг-канал Дизраптор. Там много подобных материалов - не только про Китай и ByteDance, а вообще. Разборы крутых компаний, инноваций, продуктов и чего только не. Каждый день туда пишу большие содержательные посты, а еще анонсирую все статьи, которые выходят регулярно. Также есть второй канал Фичизм, где я разбираю интересные и яркие фичи. Тоже заходите.
Привет, это Настя, руководитель отдела контента в Aigital — сервиса на основе нейросетей для решения маркетинговых задач. Мы придумываем и разрабатываем шаблоны, которые упрощают пользователям создание контента для рекламы, СМИ и соцсетей. Каждую неделю мы рассказываем о развитии стартапа и изнанке продукта.
Сегодня расскажу о создании Customer Journey Map (CJM) с помощью нейросетей, обновленном инструменте для удаления фона и генерации картинки на основе другого изображения.
Генерация картинки по референсу
На этой неделе мы добавили на платформу новый навык — генерация картинки на основе другого изображения. С помощью этого навыка можно решать множество прикладных задач: от генерации обложек для YouTube-видео в едином стиле до создания изображений для сайта компании или соцсетей. Он учитывает стиль, цветовую палитру и композицию предложенного изображения при генерации. Помимо этого навык учитывает и то, что указано в текстовом промпте.
Например, в поле «Референс» вы добавляете картинку — обложку с любого YouTube-видео, которая вам нравится по стилистике и цветовой палитре. В текстовом поле указываете, что вам нужна обложка для Youtube-видео с рецептом приготовления шашлыков для кулинарного блога. В результате вы получаете картинку с шашлыками, подходящую по тематике для вашего блога, а по стилистике, палитре и композиции похожую на изображение, что вы добавляли в качестве референса.
Генерация изображения в навыке «В стиле референса»
Под капотом навык работает следующим образом:
На первом этапе ИИ анализирует референс — GPT-4o подробно описывает картинку с разных сторон, прорабатывает её стилистику.
В параллель с этим другая нода GPT-4o берет текстовый запрос пользователя и переводит его на английский.
На следующем шаге GPT формирует объемный промпт, объединяя описание референса и текстовый запрос пользователя. Веса в нем расставлены так, чтобы нейронка понимала, на что следует обратить больше внимания, а на что меньше.
Этот текстовый промпт отправляется в Fooocus.
Fooocus умеет работать с входящими изображениями, поэтому вместе с текстовым промптом приходит и картинка-референс. Получается двойной удар по задаче — и со стороны текстового описания референса, и визуально — с ориентиром на само исходное изображение.
Fooocus сохраняет не только цветовую палитру, но и пропорции картинки-референса. Это особенно удобно, если требуется определенный размер изображения.
Генерация изображения в навыке «В стиле референса»
1/2
Картинка-референс (первое изображение) и результат генерации по референсу и описанию (второе изображение)
Далее обученная нами модель улучшает черты лица на картинке и передает ее пользователю.
Мы решили поэкспериментировать и сгенерировать стол со стульями на основе скрина нашего лендинга. Нейронка сохранила пропорции, забрала темно-серый на фон, а зеленый и белый в акценты.
Скрин нашего лендинга
Изображение сгенерировано в навыке «В стиле референса»
Создание Customer Journey Map с помощью ИИ
Навык «Путь пользователя» или Customer Journey Map для сегодняшнего разбора выбрало большинство читателей пятого дайджеста.
CJM — это карта пути клиента, которая показывает все этапы взаимодействия пользователя с продуктом или услугой. Она помогает понять, как клиент воспринимает ваш продукт, какие у него возникают вопросы и болевые точки на каждом этапе.
В этом навыке Aigital выступает в роли специалиста по CJM, глубоко знающего психологию, маркетинг, продуктовую разработку.
Перед тем как приступить к разработке карты пути клиента, важно четко понять, кто будет использовать ваш продукт и каковы их цели. Для этого нужно описать сам продукт, услугу и пользователя. Если у вас еще нет четкого представления о пользователе, можно воспользоваться навыком «3 портрета пользователя». В результате вы получите подробные портреты пользователей с учетом их дохода и психографики (интересов и взглядов) на основе описания вашего продукта.
В основу промпта лег фреймворк по Customer Journey Map от нашего продакт-менеджера Юры. Одна из компетенций Юры — как раз создание CJM.
Вы можете забрать этот фреймворк в Figma-комьюнити и использовать для презентации своей команде сгенерированный в Aigital CJM.
CJM должна включать не только общие этапы взаимодействия с продуктом, но и детализацию каждого шага. Подробный ответ генерируется под каждый шаг CJM, чтобы детальнее проработать задачу. Шаги пользователей, которые сейчас учитываются в навыке:
Онбординг (Onboarding) — первое взаимодействие клиентов с продуктом или услугой, знакомство с основными функциями и преимуществами.
Обзор ценности (Value Discovery) — глубокое изучение продукта или услуги, понимание его уникальной ценности и соответствия потребностям.
Рассмотрение вариантов (Consideration) — оценка плюсов и минусов продукта или услуги, принятие решения о покупке.
Покупка (Purchase) — процесс покупки.
Формирование привычки (Habit Formation) — включение продукта или услуги в повседневные привычки, развитие лояльности.
Распространение (Advocacy) — рекомендация продукта или услуги.
Наш сервис генерирует подробное описание каждого шага, отмечая следующее:
Какой цели я хочу достичь на этом этапе?
Какие действия мне нужно предпринять для достижения цели?
Какие трудности могут возникнуть?
Какие вопросы или сомнения могут появиться?
Где я могу ошибиться?
Что мотивирует меня двигаться к цели?
Какие эмоции я могу испытывать на этом этапе?
Отдельным пунктом в каждом шаге прописываются возможности для улучшения пользовательского опыта. В промпте для этого навыка мы прописываем, что CJM создается, чтобы повысить вовлеченность и снизить отток пользователей.
Наш фреймворк близок к маркетинговой воронке, но поскольку видов CJM довольно много, мы не хотим ограничиваться одним. Поделитесь в комментариях, какие шаги проходит ваш клиент, взаимодействуя с продуктом? В этом навыке мы планируем сделать выпадающее меню с выбором типа CJM.
Небольшие, но важные обновления
Еще немного о том, какие изменения в сервисе мы реализовали или готовим в ближайшее время.
Обновили «Удаление фона». Новый инструмент, на котором работает навык, очень быстро и гораздо качественнее отрабатывает задачу. Особенно это заметно на мелких деталях, например, на волосах.
Обратите внимание на волосы девушки
В раздел истории списаний добавили названия навыков, в которых происходили генерации. Теперь стало удобнее отслеживать, сколько вы расходуете кредитов на те или иные генерации.
Результаты генерации в текстовых навыках теперь приходят с форматированием — подзаголовки в них выделены жирным, маркированные списки аккуратно оформлены, если позволяет задача — добавлены эмодзи. Кроме того, теперь вы можете получать результат в виде таблички, достаточно указать это в пункте «Что учесть» или в своем запросе.
Надеемся, вы уже успели протестировать «Маркетологуса» и «Чат с ИИ». Мы готовим к релизу 10 новых ИИ-ассистентов, среди них будут эксперты по HR, SMM и SEO.
UPD:
Предыдущий выпуск «Дневника стартапа» читайте здесь.
Только мы добавили в наши навыки новенькую GPT-4Omni, и тут уже подоспели свежие новости: OpenAI начали тренировать свою следующую по уровню модель – GPT-5, хотя официальное название пока не раскрыли.
Подтвердили, что работа идет полным ходом и, возможно, через полгода мы увидим нечто на голову выше текущих моделей! Для всех CEO, предпринимателей и маркетологов это означает невероятные новые возможности для бизнеса. Представьте только, как новые технологии могут улучшить ваши рабочие процессы и повысить продуктивность!
Оставайтесь с нами, чтобы узнавать первыми обо всех обновлениях.