Пока вы спали, нейронка думала

ТОP100 GenAI —App 📱

1. ChatGPT — универсальный ИИ-ассистент: ответы, тексты, код, идеи.
2. Google Gemini — ассистент Google: поиск, изображения, документы.
3. AI Gallery — смарт-галерея: автоулучшение и ИИ-эффекты.
4. Doubao — чат-ассистент ByteDance: диалоги, перевод, суммаризация.
5. Microsoft Edge — браузер с Copilot: конспекты и ответы.
6. Remini — улучшение/реставрация фото и видео с ИИ.
7. Baidu AI Search — поиск с ИИ-ответами и конспектами.
8. DeepSeek — многоязычный LLM-чат, силён в коде/логике.
9. Meitu — редактор фото/видео: бьюти-фильтры, ретушь.
10. Perplexity — поисковый ассистент с ответами и источниками.
11. FaceApp — стилевые и возрастные трансформации лица.
12. B612 — селфи-камера: фильтры, бьюти-эффекты.
13. Facemoji — клавиатура с ИИ-подсказками и генерацией стикеров.
14. Cici — ИИ-чат/компаньон с персонажами и голосом.
15. Microsoft Bing — поиск с Copilot: чат, картинки, ответы.
16. Hypic — фото-редактор: удаление объектов, фоны, эффекты.
17. Wink — улучшение видео/фото: апскейл, стабилизация, ретушь.
18. Microsoft Copilot — GPT-4/4o: чат, изображения, код.
19. Character AI — чаты с ИИ-персонажами и их создание.
20. Polish — быстрый редактор фото: фон, ретушь, коллажи.
21. Photoroom — студийные снимки: фон/сцены, шаблоны.
22. YouCut — видеомонтаж с ИИ-эффектами, субтитрами, музыкой.
23. Grok — мобильный ассистент xAI с доступом к X.
24. Brainly — помощь с домашкой: решения и объяснения с ИИ.
25. PixVerse — генерация видео по тексту/картинке.
26. Photomath — решение задач с камеры, пошаговые разборы.
27. Hi Translate — переводчик: камера, голос, офлайн-пакеты.
28. PictureThis — определение растений по фото и уход.
29. VivaCut — видеомонтаж с ИИ-масками и шаблонами.
30. Papago — переводчик Naver: текст, голос, фото.
31. Nova — ИИ-чат-клиент с виджетами и разными моделями.
32. BeautyPlus — селфи-редактор: макияж, ретушь, фильтры.
33. SNOW — камера с ИИ-аватарами, эффектами, стикерами.
34. BeautyCam — бьюти-камера с ретушью в реальном времени.
35. Photoshop Express — мобильный Photoshop: автоулучшение, фон, RAW.
36. Adobe Express — дизайн-студия: постеры, Reels, шаблоны, ИИ-генерация.
37. SwiftKey — клавиатура с ИИ-подсказками, переводом и тоном.
38. Epik — фото/видео-редактор: аватары, ретро-эффекты, стили ИИ.
39. PolyBuzz — соцчат с ИИ-друзьями/персонажами.
40. Gauth — учебный помощник: распознаёт задачи, показывает решение.
41. UpFoto — улучшение фото: шумоподавление, резкость, апскейл.
42. Mivi — быстрые клипы из фото, синхронизация с музыкой.
43. Peachy — редактор лица и тела: пластика, макияж, фильтры.
44. Filmora — видеоредактор с ИИ-инструментами и эффектами.
45. Background Eraser — быстрое удаление/замена фона на фото.
46. Edits (Instagram) — официальный редактор Instagram с ИИ-подсказками.
47. Quark — браузер/суперапп с ИИ-поиском и инструментами.
48. QANDA — ИИ-репетитор по математике и другим предметам.
49. AirBrush — портретная ретушь: кожа, отбеливание, макияж.
50. PlantNet — определение растений по фото на базе сообщества/ИИ.

→ Все статьи 👀

ТОP100 GenAI – Web 🖥

1. ChatGPT — универсальный ИИ-ассистент: ответы, тексты, код, идеи.
2. Gemini — ассистент Google: поиск, рассуждения, работа с изображениями/доками.
3. Deepseek — многоязычный чат-LLM, силён в рассуждениях и коде.
4. Grok — ассистент xAI с доступом к данным X (Twitter).
5. Character.ai — чаты с персонажами; создание и кастомизация характеров.
6. Perplexity — поисково-исследовательский ассистент с цитируемыми источниками.
7. Claude — ассистент Anthropic: безопасные рассуждения, длинный контекст, файлы.
8. JanitorAI — каталог ролевых ИИ-чатов, в т.ч. 18+.
9. Quark — браузер/поиск с ИИ-конспектами (Китай).
10. Google AI Studio — среда для прототипов и API Gemini.
11. Remove.bg — автоматическое удаление фона на фото.
12. Doubao — ассистент ByteDance: диалоги, перевод, суммаризация.
13. NotebookLM — «ИИ-тетрадь» по загруженным источникам: ответы и конспекты.
14. Spicychat — свободный ИИ-чат и персонажи, минимум модерации.
15. Suno — генерация музыки и песен с вокалом.
16. QuillBot — перефразирование, грамматика, резюме, цитирование.
17. Kimi — ассистент с очень длинным контекстом; чтение PDF/ссылок.
18. PolyBuzz — генерация/редактура короткого контента и креативов.
19. SeaArt — генерация изображений: модели, стили, апскейл, редактор.
20. Qwen — чат на моделях Alibaba Qwen: код, документы, инструменты.
21. ElevenLabs — синтез и клон голосов, дубляж, TTS/STS.
22. Hugging Face — хаб моделей/датасетов и инференс.
23. Lovable — ИИ-разработчик: генерирует и допиливает веб-приложения.
24. CrushOn — ролевые ИИ-чаты, часто 18+; конструктор персонажей.
25. Gamma — генератор презентаций/страниц с авто-дизайном.
26. Cursor — IDE с ИИ-парой-программистом и чатом по коду.
27. Pixelcut — продуктовые фото: фон, магия-заполнения, сцены.
28. Midjourney — текст-в-картинку высокого качества, стилизация.
29. Turboscribe — транскрибация аудио/видео, субтитры, переводы.
30. Photoroom — студийные фото для e-commerce, шаблоны, пакетная обработка.
31. Manus — помощник для писем и переписки, переформулировка.
32. Civitai — комьюнити/маркетплейс моделей Stable Diffusion.
33. KlingAI — текст-в-видео с реалистичной физикой (Китай).
34. Cutout.pro — инструментариум ИИ для фото/видео: вырезка, апскейл, эффекты.
35. Adot AI — ИИ-агенты для задач и действий в интернете.
36. DeepAI — каталог API/демо: генерация текста/картинок, анализ.
37. Poe — платформа чатов с разными моделями и конструкцией ботов.
38. ZeroGPT — детектор вероятности ИИ-сгенерированного текста.
39. Google Labs — эксперименты и ранние ИИ-фичи Google.
40. Leonardo — генерация арт-ассетов и тренировка собственных стилей.
41. Replit — облачная IDE с ИИ-подсказками и автодеплоем.
42. Candy.ai — сеть ИИ-компаньонов/чат-ботов.
43. JuicyChat — платформа романтических/взрослых ИИ-чатов.
44. VEED — онлайн-видеоредактор с ИИ: субтитры, перевод, шумоподавление.
45. Hailuo AI — генерация/редактирование видео: клипы, аватары, эффекты.
46. Meta AI — ассистент внутри Facebook/Instagram/WhatsApp.
47. Remaker — ИИ-редактор: фейс-свап, ретушь, апскейл.
48. Joi — ИИ-компаньон/персональный ассистент в чате.
49. Monica — браузерный ИИ-помощник: перевод, переписка, ответы.
50. OurDream.ai — текст-в-картинку и редактирование, апскейл.

→ Все статьи 👀

Лучшие нейросети 2025

→ Хабр

Свежий рейтинг 100 лучших потребительских ИИ-приложений от a16z.
Из интересного: Google сразу с четырьмя продуктами вошёл в топ (почему — разбирали отдельно), у Gemini (#2) месячная аудитория на мобильных уже достигла половины от MAU ChatGPT. Grok от X демонстрирует стремительный рост, особенно в мобильном сегменте. Почти половина мобильных приложений в топе — из Китая.

⭕️ Стабилизация рынка:
— Экосистема ИИ-приложений начинает стабилизироваться
— ChatGPT лидирует, но конкуренты сокращают разрыв

🔸 Гонка гигантов:
— Google вошёл в топ с четырьмя продуктами, включая Gemini
— Gemini — №2 с ~50% MAU от ChatGPT на мобильных
— Grok от X показал взрывной рост, особенно в mobile
— Meta AI пока отстаёт из-за медленного старта и проблем

◾️ Китайский вектор:
— Три китайских сервиса вошли в топ-20 веба (Quark, Doubao)
— 22 из 50 топ-приложений для мобильных разработаны в Китае
— Китайские видеомодели исторически опережали западные, но с Veo все поменялось

🔹 «Vibe coding»:
— Платформы для no-code ИИ-разработки вошли в топ-100
— Показывают удержание дохода >100% среди когорт
— Стимулируют рост смежных сервисов, например, Supabase

→ Все статьи 👀

Google в беде? Как AI перестраивает путь от поиска до покупки

→ Хабр

ИИ трансформирует онлайн-коммерцию, сначала поглощая низкочастотные поисковые запросы, но вскоре изменит то, как потребители принимают решения о покупках во всех категориях. Разные типы покупок потребуют различных AI-ассистентов: от простых рекомендателей до полноценных консультантов, которые исследуют товары, отслеживают цены и даже совершают транзакции от нашего имени.

Google находится в особенно уязвимом положении — компания может потерять не только объем поисковых запросов, но и доходы, поскольку находится дальше от процесса и данных по продажам, чем Amazon и Shopify, при этом зарабатывая именно на перепродаже коммерческих запросов.

Интересно, что будет, если Amazon купит Perplexity и перестроит привычку обращаться к Google по всем информационным вопросам в том же месте, где и ищешь товар? И думают ли о создании своего GPT-поисковика WB и OZON?

*63% начинают поиск товара в Amazon и 56% в WB/OZON

⭕️ Эволюция поиска:
— AI сначала перехватывает информационные запросы
— Коммерческие запросы — следующая цель
— Google теряет объем, но сохраняет доходы
— Риск не в потере трафика, а в утрате ценных транзакций

🔹 Категории покупок:
— Импульсивные: алгоритмы улучшат таргетирование
— Повседневные: автоматизация регулярных покупок
— Образ жизни: AI-исследователь сравнит альтернативы
— Функциональные: AI-консультант заменит эксперта

🔸 Новые модели взаимодействия:
— От TikTok Shop до AI-автозакупок
— Отслеживание цен и автоматические транзакции
— Виртуальные примерки с учетом телосложения
— Экспертные AI-консультации перед крупными покупками

◾️ Технические вызовы:
— Нужны структурированные данные о товарах
— Требуются унифицированные API для транзакций
— Критична память о пользовательских предпочтениях
— Необходим умный сбор данных для улучшения сервиса

→ Все статьи 👀

Когда ИИ оказывает реальное влияние на продуктивность и когда он бесполезен. Наглядно

→ Хабр

Как появление калькуляторов упростило базовую арифметику, но не создало новых математиков, так и ИИ не столько расширяет границы человеческих возможностей, сколько меняет порог входа в профессии. Именно поэтому технически подкованные менеджеры теперь могут создавать работающие продукты своими руками.

Объяснение через объем знаний, используемый в ИИ, дает наглядный ответ, почему ИИ воспринимается по-разному.

⭕️ Кривая обучения:
— До появления ИИ обучающиеся сталкивались с проблемой несоответствия учебных материалов их индивидуальному уровню знаний и потребностям.
— ИИ революционизирует обучение, поскольку может адаптироваться к уровню понимания конкретного пользователя и объяснять сложные темы в знакомых ему терминах.
— Это кардинально меняет кривую обучения, позволяя быстрее преодолевать начальные барьеры и промежуточные застои в освоении навыков.
— Однако для достижения мастерства ИИ остается ограниченным, особенно в сложных и спорных областях, где обучающих данных недостаточно или они противоречивы.

🔸 Отраслевой эффект:
— Программирование: менеджеры создают прототипы самостоятельно
— Творчество: ИИ не конкурент оригинальным произведениям
— Повседневные задачи: минимальное влияние на приложения

◾️ Ограничения:
— «Читерство» с ИИ приводит к плато в развитии
— Мастерство требует глубокого человеческого понимания
— В сложных темах искусственный интеллект часто бесполезен

🔹 Практические выводы:
— ИИ ценен для быстрого преодоления начальных барьеров
— Влияние неравномерно распределено между профессиями
— Экспериментируйте, но без иллюзий универсальности

→ Все статьи 👀

SEO в России 2025: от поведенческих факторов к динамическим местам и нейросетям

→ Хабр

Статья на основе выпуска подкаста «Лида, где лиды?», где Стас Поломарь, основатель платформы SEOWORK и эксперт в аналитике больших данных и SEO, рассказывает о революционных изменениях в поисковой выдаче: борьбе Яндекса с маркетплейсами, эволюции динамических мест и новой реальности, где SEO-специалистам и контекстологам придется работать сообща.

В статье приведены основные темы и инсайды, очень рекомендую посмотреть / почитать / послушать.

⭕️ Расклад сил
— Google и Яндекс дают примерно одинаковый объем трафика
— Кликабельность в Яндексе на 20-50% ниже из-за обилия блоков
— Типичный пирог трафика e-commerce: треть Яндекс, треть Google, треть Директ
— Яндекс активно борется за поисковую строку с маркетплейсами

🔸 SEO-эволюция
— SEO-специалист становится продакт-маркетологом, глубоко в бизнесе
— Без связи с продуктом и разработкой хорошие позиции не получить
— SEO и контекст вынуждены объединяться из-за динамических мест
— SEO-специалисты лучше знают семантику с точки зрения релевантности

◾️ Цифры влияния
— 5-10% коммерческих запросов покрыты нейросетевыми ответами
— До 31% информационных запросов уже отдаются нейросети
— 50-80% мобильных запросов покрыты блоком "Популярные товары"
— Telegram в Яндексе ранжируется в середине первой десятки

🔹 Неочевидные плюсы
— Динамические места дают дополнительный охват при низкой цене клика
— Telegram-каналы Яндекс считает качественным контентом
— Бизнес может получать органический трафик через Telegram

→ Все статьи 👀

Почему LLM снизили стоимость кода, но не ускорили разработку

→ Хабр

ИИ-инструменты ускоряют кодирование, но не решают главные проблемы разработки.
Парадокс: чем быстрее генерируется код, тем сложнее его понимать и проверять — нагрузка просто перераспределяется на code review и тестирование.

⭕️ Реальные узкие места:
— Code review требует больше времени на проверку
— Передача знаний через наставничество
— Тестирование и отладка сложного кода
— Координация и коммуникация в команде

🔸 Новые проблемы:
— Больше кода проходит через системы
— Неясно, понимает ли автор свой код
— Сгенерированный код нарушает соглашения
— Граничные случаи становятся неочевидными

🔹 Что не изменилось:
— Понимание кода остается сложной задачей
— Команды полагаются на доверие и контекст
— Нужны ясное мышление и продуманный дизайн
— Совместная работа требует общего понимания

◾️ Итоговый эффект:
— Стоимость написания кода снизилась
— Стоимость понимания не изменилась
— Copy-paste инженерия усилилась
— Качество предполагается, а не обеспечивается

→ Все статьи 👀

Claude как операционная система для работы

→ Хабр

Обзор Model Context Protocol — технологии, которая позволяет Claude напрямую работать с вашими инструментами.


⭕️ Прорыв:
— ИИ выходит из чат-бокса и участвует в рабочей среде
— Один разговор = исследование + план + задачи + письма
— Конец копипасте между приложениями и ручному вводу

🔸 Реальные кейсы:
— Встреча → расшифровка → база в Notion → задачи в Todoist
— Исследование ценообразования 4 сервисов за 5 минут
— Голосовые заметки превращаются в готовые посты LinkedIn

⭕️ Этапы внедрения:
— Старт: Google Drive, Gmail, Calendar (только чтение)
— Рост: Notion, Todoist (создание и изменение)
— Продвинутый: Firecrawl, Brave Search (веб-скрапинг)

🔹 Преимущества:
— Экономия 15+ часов в неделю на рутине
— Постоянная память между разговорами
— Параллельные рабочие процессы вместо последовательных

◾️ Ограничения:
— Настройка через терминал и JSON-файлы
— Медленнее обычных запросов в 2-4 раза
— Работает только с Claude Desktop, не в веб-версии

→ Все статьи 👀

Контекст-инженеры заменят промпт-инженеров?

→ Хабр

Разбор концепции, которая заменяет промпт-инженерию в работе с агентами.

Последний месяц начали разгонять новый термин «контекстной инженерии». По мне это звучит так же странно как и промпт-инженер. Это неотъемлемая часть всего процесса по работе с LLM: как задавать вопросы LLM, какие данные загружены в LLM, какие инструменты подключены, на сколько качественно LLM умеет отвечать на вопросы, требуется ли разбивать запросы к LLM на части и пр.
С таким трендом вангую появление контекст-куалити-инженера (понимает как оценивать качество ответов и что требует улучшения) и чейн-аналитикс-инженера (понимает как правильно настроить последовательность запросов к LLM для повышения качества)

⭕️ Суть подхода:
— Контекст = всё, что модель видит перед генерацией ответа
— Включает инструкции, память, RAG, инструменты, формат вывода
— Динамически создаётся под конкретную задачу
— Фокус на системе, а не на статичном промпте

🔸 Пример трансформации:
— Простой агент: видит только запрос пользователя
— «Волшебный» агент: анализирует календарь, историю, контакты
— Результат: от роботизированного к естественному общению
— Код собирает информацию, а не пытается быть умнее.

🔹 Преимущества подхода:
— Предоставляет правильную информацию в нужное время
— Адаптируется к специфике каждой задачи
— Улучшает качество ответов без обновления модели
— Снижает количество ошибок и неточностей

◾️ Ключевые принципы:
— Формат представления информации критически важен
— Краткие резюме эффективнее сырых данных
— Междисциплинарный подход к проектированию
— Понимание бизнес-контекста определяет успех

→ Все статьи 👀

Документация для AI: практические принципы разработки

→ Хабр

Рекомендации будут полезны всем, кто работает с документацией для ИИ, не только для разработки (например, при загрузке данных в папку GPT).
Если коротко — качественная документация для ИИ это просто хорошая документация: чем чётче и структурированнее контент, тем лучше его воспринимают все, не только ИИ модели. С качественной документацией создается цикл: понятная структура улучшает ответы AI → ответы выявляют пробелы для дальнейшего улучшения → исправлять пробелы проще в качественной документации.

⭕️ Контекст обработки:
— AI разбивает документы на независимые фрагменты
— Извлекает информацию по семантическому соответствию
— Теряет неявные связи между разделами
— Работает только с явно документированной информацией

🔹 Быстрые улучшения:
— Используйте семантический HTML и избегайте PDF
— Создавайте контент, дружественный для краулеров
— Предоставляйте текстовые альтернативы для визуалов
— Упрощайте макеты без зависимости от расположения

🔸 Структурирование информации:
— Держите связанную информацию в близкой близости
— Включайте названия продуктов в описания функций
— Документируйте предварительные требования явно
— Цитируйте точные сообщения об ошибках с решениями

◾️ Принципы организации:
— Каждый раздел должен быть самодостаточным
— Заголовки несут контекст продукта и функции
— Иерархия URL отражает логическую структуру
— Секции работают при извлечении в изоляции

→ Все статьи 👀

Как масштабировать применение ИИ. Аналитика и рекомендации от McKinsey

→ Хабр

Ключевая мысль статьи — внедрение ИИ-агентов требует не просто автоматизации задач, а полной перестройки бизнес-процессов.
Это означает переход от вопроса: «Где я могу использовать ИИ в этой функции?» к вопросу: «Как будет выглядеть эта функция, если агенты будут выполнять 60 процентов ее работы?». Например, переосмысление работы колл-центра вокруг автономных агентов снижает время разрешения проблем до 90%, тогда как простая автоматизация даёт лишь 5-10% прироста.
Важно, что это сможет сделать только CEO, т.к только он обладает необходимым влиянием и видением.

⭕️ Парадокс GenAI:
— 8/10 компаний внедрили GenAI, но столько же не видят прибыли.
— Горизонтальные решения (копайлоты) широко внедрены, но дают разрозненную выгоду.
— Вертикальные (специфичные) не масштабируются: 90 % остаются в пилотах.
— Барьеры: разрозненность, тех. ограничения LLM, пробелы в данных, культура.

🔹 Потенциал ИИ‑агентов:
— Агенты автоматизируют сложные процессы, расширяя GenAI до проактивности.
— Они ускоряют выполнение, адаптируются в реальном времени, повышают эластичность.
— Усиливают текущие доходы, создают новые бизнес-модели (SaaS, подписки).

🔸 Примеры применения:
— Банк обновил устаревшие системы: >50 % экономии времени/усилий.
— Фирма улучшила качество данных: >60 % прирост производительности.
— Банк переосмыслил отчёты о рисках: ускорение обработки кредитов на 30 %.
— Колл-центр: до 80 % запросов автономно, разрешение на 60‑90 % быстрее.

◾️ Вызовы и риски:
— Главный вызов не технический, а организационный и человеческий.
— Сосуществование человека и агента: вопросы инициативы, контроля, доверия.
— Управление автономностью: риск неконтролируемого поведения агентов.
— Распространение: риск теневого ИТ и дублирования из-за low/no-code.

⭕️ Путь к масштабированию:
— Требуется архитектура «агентской AI-сети» для масштабирования и безопасности.
— CEO должен завершить эксперименты и перенаправить фокус на трансформацию.
— Переход от разрозненных инициатив к сквозным бизнес-процессам.
— Создание кросс-функциональных команд, подготовка рабочей силы, новое управление.

→ Все статьи 👀

Почему AI-продуктам необходимы команды внедрения

→ Хабр

Статья объясняет, почему AI-стартапам нужны команды внедрения для успешной работы с клиентами.

Идея с активным подключением команды внедрения не нова — её подтверждают успехи Salesforce, ServiceNow и Workday. Мы тоже (в SEOWORK) видим, что без плотного участия аккаунт-менеджеров не все клиенты могут внедрить нашу SaaS-платформу аналитики и оценить её ценность. По сути команда внедрения значительно снижает отток и растит чек.
Итого — даже в AI-продуктах «магия» сама не случается, нужны люди.

⭕️ Контекст рынка:
— AI-агенты требуют глубокой интеграции с системами клиента
— PLG-модель часто не работает для сложных AI-решений
— Предприятиям нужна помощь в настройке AI-продуктов
— Сервисный подход создаёт защитное преимущество на долгие годы

🔹 Бизнес-выгоды:
— Возможность заключать крупные контракты на ранних этапах
— Глубокое понимание клиентских задач улучшает продукт
— Создание "защитного преимущества" против конкурентов
— Рост маржинальности при сохранении клиентской базы

🔸 Эффективное внедрение:
— Нанимайте любознательных специалистов, а не только технарей
— Создавайте инструменты для автоматизации процесса внедрения
— Разрабатывайте правильные структуры мотивации сервисных команд
— Обеспечивайте личное присутствие у клиента

◾️ Показатели успеха:
— Salesforce и ServiceNow выросли с маржи 54-63% до 75-79%
— Salesforce потратил $52 млн до IPO для $22 млн выручки
— AI делает внедрение эффективнее, чем у предыдущих платформ
— Рыночная капитализация ServiceNow достигла $194 млрд

→ Все статьи 👀

Как Lovable достиг $50M ARR: 12 тактик быстрого масштабирования
→ Хабр

Разбираем стратегии стартапа Lovable, достигшего $50 млн ARR благодаря одновременному использованию 12 каналов роста.

⭕️ Мультиканальный подход:
— Lovable использует 12+ каналов роста одновременно;
— Среди них: LinkedIn, X, Discord, YouTube, Google, Product Hunt, GitHub, Reddit.

🔸 Стратегии привлечения:
— GitHub: запуск как GPT Engineer (54 тыс. звёзд);
— Product Hunt: многократные запуски, включая GPT Engineer и Lovable;
— Соцсети (X, LinkedIn): ежедневные посты о продукте, росте и пользовательском контенте.

🔹 Партнёрства и SEO:
— Партнёрство с агентствами: доступ к Lovable по сниженной цене + комиссия с ARR;
— SEO: создание блогов о собственном росте для привлечения трафика.

◾️ Вовлечение аудитории:
— Discord: сообщество на 34+ тыс. участников;
— Подкасты: CEO Lovable участвует в крупных технологических подкастах;
— Мероприятия: выступления на стартап-ивентах, таких как Slush.

→ Все статьи 👀

Почему генеративный ИИ не стал повсеместным?  

→ Хабр  

Интересный взгляд, особенно понравился вывод 😅
Если вы каждый день используете пять LLM, а ваши друзья такие же, вы находитесь в пузыре, это не мейнстрим

⭕️ Распространение:  
— Быстрое распространение GenAI: 30 % за 2 года;  
— Охват быстрее, чем у ПК, интернета или смартфонов;  
— ChatGPT — это веб-сайт, не требует покупки устройств;  
— Широкое освещение в СМИ способствует распространению.  

◾️ Проблемы:  
— Низкое отношение DAU/WAU: 5‑15 % ежедневных пользователей;  
— Большинство находит GenAI полезным лишь раз в неделю;  
— Если не используется ежедневно, не приносит реальной пользы.  

🔸 Перспективы:  
— Возможно, вопрос времени: модели улучшатся, привычки изменятся;  
— Нужен продукт, который кристаллизует возможности (как iPhone);  
— Чат-бот не для всех: технология будет встроена в другие продукты.  

→ Все статьи 👀

Как генеративная оптимизация (GEO) меняет SEO рынок

→ Хабр

Статья посвящена появлению нового метода оптимизации для поисковых систем, основанных на LLM.

Давно ждал аналитику от Andreessen Horowitz (a16z) про влияние AI на SEO. Конечно в обзоре речь про глобальный рынок, но эти тренды мы давно видим в поиске Нейро от Яндекcа, кстати на год раньше чем у Google.

Если совсем коротко — традиционное SEO поощряет точность и повторение, а генеративные движки отдают предпочтение контенту, который хорошо организован, легко поддается анализу и насыщен смыслом (а не просто ключевыми словами).
Но если подумать... то ничего для SEO рынка не меняется, кто хорошо и системно вел работу по этому направлению у него и так уже все выстроено и учтено = есть понимание что такое хороший контент, какая структура удобна для пользователя, как строить контент-план и пр. Просто добавляется еще один инструмент/канал анализа GPT-чаты.

Еще одну мысль «накидывают» a16z, с которой не могу согласиться — рынок GEO с точки зрения инструментов анализа отличается от SEO и нас ждет один игрок монополист. Все это произойдет за счет автоматизация AI агентов, который в итоге будут заменять маркетологов (GEO = AI везде = маркетологи тоже будут AI). Уверен, что замена маркетолога нас ждет очень не скоро, подробно на эту тему писал в статье «AI-агенты в реальном мире: почему они не работают и как это исправить» → следовательно как и с SEO надо будет возиться и разбираться как анализировать, кто конкурент, какой контент готовить и как. Одно понятно точно — контента нужно будет еще больше 😅

⭕️ GEO в поиске:
— LLM-платформы вытесняют традиционные браузеры
— Персонализированные ответы, синтез из разных источников
— Запросы длиннее (23 слова), сеансы глубже (6 минут)

🔹 Преимущества GEO:
— Повышение узнаваемости бренда
— Анализ упоминаний в ответах ИИ
— Оптимизация контента для видимости ИИ

🔸 Примеры GEO-инструментов:
— Profound, Goodie, Daydream — анализ присутствия бренда в ответах ИИ
— Ahrefs Brand Radar — отслеживание упоминаний бренда в обзорах ИИ
— Semrush — набор инструментов для отслеживания восприятия на генеративных платформах

◾️ Уроки SEO:
— Фрагментированный рынок инструментов;
— Отсутствие монополиста среди игроков;
— Недостаток точных данных о кликстримах.

→ Все статьи 👀

Страница ← Топ-100 способов применения ИИ с описанием и переключением по категориям.

Категории
🟦 Личная и профессиональная поддержка
🟥 Обучение и образование
🟩 Техническая помощь и устранение неполадок
🟨 Создание и редактирование контента
🟪 Творчество и досуг
🟧 Исследования, аналитика и принятие решений

ТОП 100
🟦 1. Терапия / общение
🟦 2. Организация моей жизни
🟦 3. Найти жизненную цель
🟥 4. Улучшить обучение
🟩 5. Генерация кода (профи)
🟨 6. Генерация идей
🟪 7. Развлечения и чепуха
🟩 8. Улучшение кода (профи)
🟨 9. Творчество
🟦 10. Здоровый образ жизни
🟥 11. Подготовка к собеседованиям
🟪 12. Создание релевантных изображений
🟧 13. Точный поиск
🟥 14. Простые объяснения
🟪 15. Готовить из того, что есть
🟩 16. Устранение неполадок
🟥 17. Персонализированное обучение
🟦 18. Повышение уверенности
🟨 19. Настройка тона письма
🟩 20. Объяснение юридической лексики
🟪 21. Развлекать детей
🟦 22. Корпоративный LLM / копилот
🟥 23. Написание студенческих эссе
🟦 24. Путевой маршрут
🟪 25. Персональная детская история
🟦 26. Медицинские советы
🟦 27. Урегулирование личных споров
🟨 28. Генерация юридических документов
🟦 29. Глубокие и значимые разговоры
🟨 30. Борьба с троллингом
🟪 31. «Подземелья и драконы»
🟩 32. Налоговые советы
🟦 33. Взаимодействие с умершими
🟥 34. Суммаризация контента
🟩 35. Кодирование для новичков
🟨 36. Воображение
🟨 37. Генерация оценок
🟦 38. Советы по отношениям
🟥 39. Тренировка сложных разговоров
🟦 40. Составление списков
🟥 41. Домашние задания
🟦 42. Воспитание и наставление детей
🟦 43. Рабочий напарник
🟦 44. Улучшение промптов
🟨 45. Редактирование текста
🟨 46. Черновики писем
🟩 47. Формулы Excel
🟧 48. Оценка копирайта
🟦 49. Личные финансы
🟥 50. Помощь при чтении книг
🟨 51. Черновик документа
🟨 52. Черновик официального письма
🟧 53. Проверка фактов
🟦 54. Шопинг
🟪 55. Преодолеть писательский блок
🟩 56. Исправление ошибок в коде
🟥 57. Изучение языков
🟩 58. «Резиновая уточка» (самообъяснение)
🟦 59. Секс
🟧 60. Разбор научных статей
🟧 61. Генерация синтетических данных
🟥 62. Создание плана урока
🟧 63. Классификация по критериям
🟨 64. Рекламные и маркетинговые тексты
🟦 65. Для предпринимателей и стартапов
🟥 66. Для людей с СДВГ
🟦 67. Написание и редактирование резюме
🟥 68. Излить мысли
🟧 69. Думать лучше
🟪 70. Рекомендации фильмов, книг и т д.
🟥 71. Итоги встреч
🟥 72. Очистка заметок
🟧 73. Улучшение принятия решений
🟦 74. Любовные отношения
🟩 75. Перевод языков
🟨 76. Ответы на письма
🟥 77. Обучение на работе
🟦 78. Лучший диалог с врачами
🟧 79. Структурирование мышления
🟩 80. Ввод данных
🟩 81. Пояснение технической документации
🟦 82. Переговоры по сделке
🟦 83. Оспаривание штрафа
🟪 84. Создание видео
🟦 85. Безопасное пространство для вопросов
🟦 86. Без встреч
🟩 87. С приложениями MS Office
🟨 88. Художественное письмо
🟦 89. Религия
🟪 90. Выбор вина
🟩 91. Клиентский сервис
🟪 92. Нарушение правил
🟩 93. Пример данных
🟩 94. Поиск аномалий
🟨 95. Создание бизнес-плана
🟦 96. Продукт и бренд
🟨 97. Написание блог-постов
🟨 98. Копирайт для соцсетей
🟨 99. Систематизация соцсетей
🟦 100. План тренировок

Топ-100 способов применения искусственного интеллекта для личных целей в 2025

→ Хабр

Исследование показывает, как меняется использование Gen AI. Главный тренд — переход от решения технических задач к поддержке личного развития и эмоционального благополучия. Это открывает неожиданный рынок доступной "терапии" и компаньонства, особенно в регионах с нехваткой специалистов.

Для себя отмечаю, что за последний год самый значимый сдвиг моего использования ИИ это 2 вещи — поиск информации/ресерч и подготовка документации/описания. Получаемое качество результата просто не дает шанса соскочить с ИИ использования 😅

⭕️ Главный тренд:
— сдвиг от техн. задач к личной поддержке
— 38 новых сценариев в топ-100
— новые игроки и функции LLM

🔹 Выгоды:
— AI-терапия доступна и без осуждения
— помогает структурировать жизнь и привычки
— улучшает понимание при обучении
— персональный помощник для продуктивности

🔸 Примеры:
— Терапия/компаньонство №1 в списке
— организация быта и планирование
— помощь студентам с материалом
— составление маршрутов путешествий

◾️ Риски:
— опасения чрезмерной зависимости
— влияние на образование (эссе, задания)
— вопросы приватности данных LLM
— воспринимаемая предвзятость AI

→ Все статьи 👀