Глоссарий inblog

Изучите ключевые термины SEO, GEO и входящего маркетинга в одном месте

А

Б

В

Г

Inbound Marketing

Голос клиента (VoC)

Голос клиента (VoC, Voice of Customer) - это исследовательская дисциплина, которая фиксирует, что клиенты на самом деле говорят о продукте, проблеме или категории - их собственными словами - и использует эти дословные формулировки для выстраивания сообщений, продукта и позиционирования. В отличие от опросов, которые загоняют клиентов в заранее заданные варианты ответов, VoC прислушивается к открытой речи: отзывам, обращениям в поддержку, звонкам по продажам, постам в соцсетях, интервью и сообщениям в Slack.

Д

GEO

Джейлбрейк

Джейлбрейк - это промпт или последовательность промптов, созданная для обхода обучения LLM на безопасность и принуждения ее выдавать контент, который модель обычно отказалась бы выдавать: инструкции по изготовлению оружия, разжигание ненависти, текст под защитой авторских прав, предвзятые мнения или проприетарные системные промпты. В отличие от инъекции промпта, которая нацелена на логику приложения, протаскивая инструкции через пользовательский ввод, джейлбрейки нацелены на саму модель.

З

И

К

GEO

Квантизация

Квантизация - это процесс преобразования весов LLM из чисел с плавающей точкой высокой точности (обычно 16-битный bfloat или float) в целые числа или числа с плавающей точкой более низкой точности (8-бит, 4-бит, иногда 2-бит), уменьшающий объём памяти и ускоряющий инференс лишь при небольшом ущербе качеству. Современное развёртывание с открытым исходным кодом - llama.cpp, Ollama, vLLM, GPTQ, AWQ - работает почти полностью на квантизированных моделях.

Inbound Marketing

Коэффициент вовлечённости

Коэффициент вовлечённости - это пришедшая в Google Analytics 4 (GA4) замена показателю отказов: доля сессий, которые были "вовлечёнными", то есть длились не менее 10 секунд, сгенерировали событие конверсии или включали как минимум два просмотра страниц либо экранов. Введённый вместе с GA4 в 2020 году и ставший стандартом по умолчанию в 2026-м, он переосмысляет успех от вопроса "ушёл ли пользователь" к вопросу "вовлёкся ли пользователь".

GEO

Кэширование промптов

Кэширование промптов - это функция, при которой провайдер LLM хранит и переиспользует повторяющийся префикс промпта (системный промпт, история разговора, длинный документ) между несколькими запросами. Вместо повторной обработки одних и тех же токенов каждый раз модель загружает их из кэша - кардинально снижая стоимость и задержку. Anthropic представила её в Claude в 2024 году, за ней последовали OpenAI и Google, и к 2026 году она стала стандартной функцией API LLM.

Л

Inbound Marketing

Лестница ценности

Лестница ценности - это маркетинговая структура, которая выстраивает бесплатные активы, недорогие предложения, предложения среднего уровня и дорогие предложения так, чтобы по мере углубления отношений клиенты поднимались по ним к растущей ценности и цене. Популяризованная Расселлом Брансоном в книге DotCom Secrets, она стала стандартным фреймворком для проектирования выручки во всей воронке входящего маркетинга.

М

Inbound Marketing

Маркетинг жизненного цикла

Маркетинг жизненного цикла (lifecycle marketing) - это практика проектирования отдельных сообщений, предложений и опыта для каждой стадии отношений клиента с брендом - от первой осведомленности до лояльного адвоката бренда - вместо рассылки одного и того же сообщения всем. Правильное предложение совершенно новому посетителю радикально отличается от правильного предложения клиенту с 3-летним стажем, и маркетинг жизненного цикла делает это различие операционным.

GEO

Маршрутизация моделей

Маршрутизация моделей - это практика динамического направления каждого запроса AI-приложения к LLM, наиболее подходящей под его характеристики - сложность, ограничения по стоимости, требования к задержке. Вместо того чтобы прогонять каждый запрос через одну высокоуровневую модель, маршрутизация направляет "простые запросы к быстрым малым моделям, а сложные рассуждения к крупным дорогим" - оптимизируя стоимость и качество одновременно.

Inbound Marketing

Модель AIDA

AIDA - Attention, Interest, Desire, Action (Внимание, Интерес, Желание, Действие) - это классическая четырехэтапная модель воронки, которая описывает путь потенциального покупателя от первого контакта до покупки. Термин ввел американский пионер рекламы Элиас Сент-Элмо Льюис в 1898 году, и это одна из старейших маркетинговых концепций, которая до сих пор используется ежедневно и лежит в основе копирайтинга, рекламы и структуры лендингов.

Н

О

П

Inbound Marketing

Проектирование категории

Проектирование категории (category design) - это маркетинговая стратегия, при которой компания создает новую рыночную категорию, дает ей название, определяет ее проблему и решение и учит рынок хотеть ее, вместо того чтобы конкурировать внутри существующей категории. Стратегию популяризировала книга Play Bigger (2016) после анализа того, почему "короли категорий" захватывают 76% рыночной капитализации в технологическом секторе.

Р

С

Inbound Marketing

Сарафанное радио (WOM)

Сарафанное радио (word of mouth, WOM) - это органическая, неоплачиваемая рекомендация продукта или бренда от одного человека другому: в разговоре, в Slack-канале, в личных сообщениях, в отзыве, в твите. Это древнейшая форма маркетинга и, по большинству исследований, по-прежнему самая вызывающая доверие: исследования Nielsen Global Trust in Advertising стабильно показывают, что 83-92% потребителей доверяют рекомендациям знакомых людей больше, чем любому платному формату рекламы.

GEO

Спекулятивное декодирование (Speculative Decoding)

Спекулятивное декодирование - это оптимизация вывода, при которой малая быстрая "черновая" модель предсказывает несколько токенов вперёд, а большая целевая модель затем проверяет их за один параллельный прямой проход, принимая те, что совпадают с тем, что она сама бы сгенерировала, и отклоняя остальные. Пользователь получает в точности тот же результат, что и при обычном декодировании, но в 2-4 раза быстрее.

SEO

Сплит-тестирование в SEO

Сплит-тестирование в SEO - это проведение контролируемых экспериментов на живых страницах, чтобы доказать, какие изменения на странице действительно влияют на позиции в поиске и органические клики. В отличие от классического A/B-тестирования - которое случайным образом распределяет пользователей по вариантам, - сплит-тестирование в SEO группирует URL (а не пользователей), потому что поисковые системы индексируют страницы, а не сессии.

Т

GEO

Тюнинг по инструкциям

Тюнинг по инструкциям (instruction tuning) - это процесс пост-обучения, при котором дообучение базовой LLM проводится на тысячах пар (инструкция, желаемый ответ), чтобы она научилась следовать инструкциям на естественном языке, а не просто продолжать текст. Это тот шаг, который превращает сырую языковую модель, хорошо предсказывающую следующее слово, в ассистента, понимающего "суммируй это", "переведи на корейский" или "напиши SQL-запрос".

У

Ф

Ц

Ч

Э

A

B

C

GEO

Context Engineering

Context engineering - это практика осознанного проектирования того, какую информацию, в каком порядке и в каком формате видит LLM при генерации ответа. Она включает в себя prompt engineering, которое шлифует отдельный промпт, и расширяет его на всё, что попадает в контекстное окно: системные промпты, извлечённые документы, историю диалога, метаданные пользователя, схемы инструментов и многое другое. Simon Willison, Tobi Lütke и Andrej Karpathy начали публично использовать этот термин в 2025 году, а к 2026 году он стал стандартным словарём в инженерии продуктов на основе LLM.

D

SEO

Dynamic Rendering (динамический рендеринг)

Динамический рендеринг (dynamic rendering) - это техника, при которой сайт отдает две версии каждой страницы: предварительно отрисованный статический HTML-снимок краулерам поисковых систем и полноценный опыт одностраничного JavaScript-приложения людям. Google публично одобрил его как обходное решение для сайтов с большим объемом JS в 2018 году, а затем к 2024 году тихо понизил его до "устаревшего обходного приема", по мере того как рендеринг JS у Googlebot совершенствовался.

E

F

Inbound Marketing

Freemium

Freemium - это модель ценообразования, при которой продукт бессрочно бесплатен для значимой части пользователей, тогда как платный уровень открывает больше ёмкости, продвинутые функции или снимает ограничения. В отличие от ограниченного по времени бесплатного триала, у freemium нет срока действия - пользователи могут оставаться бесплатными вечно. Ставка делается на то, что достаточное число бесплатных пользователей в итоге перейдёт на платный тариф и профинансирует остальных.

G

Inbound Marketing

Growth Hacking

Growth hacking - это дисциплина и образ мышления, которые используют быстрые эксперименты на стыке маркетинга, продукта и инженерии, чтобы находить масштабируемые и повторяемые способы расти. Термин ввёл Шон Эллис в 2010 году; он возник из стартапов ранней стадии, которые не могли позволить себе традиционные маркетинговые бюджеты и нуждались в продуктовых циклах, экспериментах на основе данных и креативных приёмах дистрибуции, чтобы привлекать пользователей дёшево.

H

I

SEO

Information Gain (прирост информации)

Information gain (прирост информации) - это понятие из патента Google 2022 года (Information Gain Scores, US11354343B2), которое оценивает, сколько новой информации добавляет страница по сравнению с тем, что уже известно. Оно отражает дополнительную ценность, которую читатель получает от страницы после того, как уже прочитал другие топовые результаты. С 2024 года это стало распространённым подходом к интерпретации Core Update от Google и Helpful Content Update.

J

K

L

M

N

O

P

R

S

T

GEO

Test-Time Compute

Test-time compute (также называемый inference-time compute) - это практика, при которой LLM позволяют дольше "думать" во время инференса: генерировать больше токенов рассуждений, прогонять несколько цепочек или сэмплировать множество кандидатов и выбирать лучшего, чтобы повысить качество ответа без переобучения модели. Популяризированный благодаря OpenAI o1 и DeepSeek-R1 в 2024-2025 годах, он перевёл рассуждения из задачи обучения в настраиваемый рычаг во время выполнения.

U

V

W

X

Y

Z