ВСЕ ДУМАЛИ, ЧТО КЛАССИЧЕСКИЙ PR УМЕР... Я начинала работать во времена, когда социальные сети только зарождались. Я еще и работу с бумажными газетами помню) Возможно, придется всем нам и вспомнить в связи с новым законом о возможности отключения интернета. Моя позиция в любой непонятной ситуации: просто продолжай делать свою работу хорошо, ищи новые варианты. Практика показывает, что одним днем все не ломается. А если сломалось, оперативно формулмруем новые гипотезы и снова идем работать (параллельно проживая все стадии принятия "горя") Сейчас стоит обратить внимание и поработать над тем, как вас или ваш проект видят нейронки. По сути, это - новая целевая аудитория. И в коммуникацих с ИИ снова на первый план выходит классический PR, который помогает формировать репутацию и четкое понимание о человеке, компании или продукте. Сходила недавно на консультацию к экспертам по GEO и по их данным конверсия с ИИ ответов на 70% эффективнее, чем из стандартного поиска. Собрала основное, что касается работы над личным брендом: 1. Личный бренд теперь оценивают не только люди, но и нейросети. Нейросистема формирует рекомендацию на основе цифрового следа. Отсутствие управляемой стратегии присутствия означает потерю части рынка. 2. Алгоритмы доверяют согласованности и статусным источникам. Для личного бренда критично единое позиционирование на всех площадках и подтверждение экспертности через медиа уровня Tier-1 (Коммерсант, Ведомости, РБК). Разрозненные формулировки снижают вероятность рекомендации. 3. Репутационный фон напрямую влияет на формулировку ответа. Нейросети анализируют тональность упоминаний и отзывы. Даже при высокой известности негативный контекст способен изменить характер рекомендации. 4. Продвижение строится вокруг развернутых экспертных запросов.** Пользователи формулируют вопросы целыми предложениями. Личный бренд должен быть описан так, чтобы отвечать на такие запросы четко и однозначно. 5. Системная работа дает измеримую динамику в течение квартала. При стратегическом подходе нейросети начинают корректно интерпретировать и рекомендовать через 1–3 месяца, формируя поток обращений, который частично остается вне стандартной аналитики. Конечно, есть много разных нюансов. О том, как в одном из проектов реализовывали эту задачу писала здесь