«Откуда про меня узнали?»
Клиент: «Из Клода»
За последние пару месяцев это уже 3 клиент, который пришел на консультацию или аутрич академию из Клода (скрин как пруф). Самое до сих пор для меня удивительное это 2 фактора
1) Все 3 клиента ранее про меня не знали и не слышали, но решение об оплате принимали в день обращения или на след день. Те какова же сила доверия на данный момент у бизнеса к рекомендациям из нейронок
2) Нюанс в том, что сам я специально ничего не настраивал под GEO. И тут мне клиент помог, спросив у клода, на что он опирался при рекомендации. Поделюсь и с вами, может тоже возьмете на вооружение себе
Механизм 1 (долгий)
Имя всплывает само, без поиска. Копится годами: публикациипод одной связкой «имя + бренд» на инексируемых площадках.
У Тараса Алтунина это уже работает. Канал на 16 тысяч, книга, выступления - причина, по которой он попал в выборку: егоне нашли поиском, его пошли проверять.
Механизм 2 (быстрый)
Ассистент идёт в веб и режет кандидатов по формальным
признакам, прежде чем кого-то назвать. Каждый непроверяемый факт стоит позиции.
Здесь весь резерв. Решают не тексты о себе, а факты, которые робот может прочитать, сверить между источниками и процитировать
Как это выглядело на конкретном примере: 20 сентября 07:01
1. Запрос заказчика
«Найди проверенные варианты индивидуального обучения онлайн по поиску контактов ЛПР / ЛВР в B2B в России».
Ни одного имени в запросе не было.
2. Имя появилось из знаний модели
По описанию этого разбора, модель вспомнила Тараса Алтунина ещё до поиска. Сработал первый механизм: канал, книга и выступления за годы.
Дальше нужно было подтвердить информацию фактами.
3. Проверочный запрос — дословно
«Тарас Алтунин SalesNotes курс B2B лидогенерация холодный аутрич отзывы цена».
Затем — проверка salesnotes.ru, outreach-academy.ru и t.me/s/Salesnotes.
Это уже второй механизм: поиск информации о конкретном человеке, которого модель предварительно выбрала.
Вот такая вот фортуна, собачка. Ну а в комментах положил скрин отзыва клиента, который остался доволен и консультацией и одновременно подтверждает, что клод норм рекомендации вам даёт))
Клиент: «Из Клода»
За последние пару месяцев это уже 3 клиент, который пришел на консультацию или аутрич академию из Клода (скрин как пруф). Самое до сих пор для меня удивительное это 2 фактора
1) Все 3 клиента ранее про меня не знали и не слышали, но решение об оплате принимали в день обращения или на след день. Те какова же сила доверия на данный момент у бизнеса к рекомендациям из нейронок
2) Нюанс в том, что сам я специально ничего не настраивал под GEO. И тут мне клиент помог, спросив у клода, на что он опирался при рекомендации. Поделюсь и с вами, может тоже возьмете на вооружение себе
Механизм 1 (долгий)
Имя всплывает само, без поиска. Копится годами: публикациипод одной связкой «имя + бренд» на инексируемых площадках.
У Тараса Алтунина это уже работает. Канал на 16 тысяч, книга, выступления - причина, по которой он попал в выборку: егоне нашли поиском, его пошли проверять.
Механизм 2 (быстрый)
Ассистент идёт в веб и режет кандидатов по формальным
признакам, прежде чем кого-то назвать. Каждый непроверяемый факт стоит позиции.
Здесь весь резерв. Решают не тексты о себе, а факты, которые робот может прочитать, сверить между источниками и процитировать
Как это выглядело на конкретном примере: 20 сентября 07:01
1. Запрос заказчика
«Найди проверенные варианты индивидуального обучения онлайн по поиску контактов ЛПР / ЛВР в B2B в России».
Ни одного имени в запросе не было.
2. Имя появилось из знаний модели
По описанию этого разбора, модель вспомнила Тараса Алтунина ещё до поиска. Сработал первый механизм: канал, книга и выступления за годы.
Дальше нужно было подтвердить информацию фактами.
3. Проверочный запрос — дословно
«Тарас Алтунин SalesNotes курс B2B лидогенерация холодный аутрич отзывы цена».
Затем — проверка salesnotes.ru, outreach-academy.ru и t.me/s/Salesnotes.
Это уже второй механизм: поиск информации о конкретном человеке, которого модель предварительно выбрала.
Вот такая вот фортуна, собачка. Ну а в комментах положил скрин отзыва клиента, который остался доволен и консультацией и одновременно подтверждает, что клод норм рекомендации вам даёт))