Инновации

ML-система управления маркетинговыми лидами для продаж

Мы в Актионе применяем технологии машинного обучения для того, чтобы понять, насколько тот или иной лид хороший. Для обучения машины нужны данные, много данных.

Для кого

В сервисе каждый день работают редакторы наших справочных систем, электронных журналов, сайтов, специалисты по наполнению правовой базы. В планах — пересадить туда экспертов, которые разрабатывают обучающий контент для наших онлайн-школ.

Для кого (бежевый)

В сервисе каждый день работают редакторы наших справочных систем, электронных журналов, сайтов, специалисты по наполнению правовой базы. В планах — пересадить туда экспертов, которые разрабатывают обучающий контент для наших онлайн-школ.

Как работает

За основу для сервиса мы взяли редактор CKEditor. Но его возможностей для полноценной работы было мало. Поэтому в первую очередь добавили АГС и Типограф. Следом договорились с Максимом Ильяховым и прикрутили проверку сервиса Главред, обогатив его своими внутренними правилами.

Следующим большим шагом сделали интерактивные материалы.
Редактор сам может собрать красивый плакат, презентацию, чат-бота, не привлекая разработку. Об этом подробно можно почитать в другой статье.

Чтобы обогатить тексты, добавили специальные вставки:
РСовет, пример, внимание, мнение. Визуально на сайтах и в продуктах эти блоки выводим с уникальным оформлением. Научились обогащать иллюстрации уточнениями, а бланки и образцы документов — подсказками.

А еще комментарии на полях прикрутили, чтобы сотрудники могли общаться по тексту прямо в сервисе.
Сейчас в среднем редактор или корректор оставляют по 10 замечаний к каждой статье. Все они хранятся в базе — можно посмотреть историю и избежать конфликтных ситуаций. Успех этой фичи измеряем количеством оставленных комментариев. На сегодня это 7326 комментариев в документах справочных систем и 4057 комментариев в документах журналов и сайтов. Хотим удвоить эту цифру.

Для пополнения правил есть специальная админка.
Мы постоянно проводим ревизию существующих правил, заводим новые, корректируем старые. Измеряем успешность количеством опубликованных документов с ошибками. Сейчас их примерно 26%. Цель — не более 2%.

Следующим большим шагом сделали интерактивные материалы.
Редактор сам может собрать красивый плакат, презентацию, чат-бота, не привлекая разработку. Об этом подробно можно почитать в другой статье.

Чтобы обогатить тексты, добавили специальные вставки:
РСовет, пример, внимание, мнение. Визуально на сайтах и в продуктах эти блоки выводим с уникальным оформлением. Научились обогащать иллюстрации уточнениями, а бланки и образцы документов — подсказками.

Для меня было неожиданностью, когда главный редактор, любитель ворда, написал мне внезапно в скайп: «Слушай, ну моим нравится работать в вашем сервисе». Кажется, это успех

Ольга Гордейчук
Менеджер проекта
Посмотреть видео

Что может

Для редакторов в сервисе настроена проверка текста. Он находит стоп-слова, слишком длинные предложения или абзацы, тавтологию и другие стилистические ошибки.

Есть встроенный типограф, заменяющий дефисы на «правильные» тире, и, например, кавычки «лапки» на кавычки «елочки». В статье на 20 000 знаков он меньше, чем за минуту, делает около 500 технических правок, чем сокращает время на проверку текста человеком — корректором.

Редакторы создают в сервисе разные типы контента: рекомендации, новости, формы и справочники, статьи и интерактивные материалы.

Что может (бежевый)

Для редакторов в сервисе настроена проверка текста. Он находит стоп-слова, слишком длинные предложения или абзацы, тавтологию и другие стилистические ошибки.

Есть встроенный типограф, заменяющий дефисы на «правильные» тире, и, например, кавычки «лапки» на кавычки «елочки». В статье на 20 000 знаков он меньше, чем за минуту, делает около 500 технических правок, чем сокращает время на проверку текста человеком — корректором.

Редакторы создают в сервисе разные типы контента: рекомендации, новости, формы и справочники, статьи и интерактивные материалы.

К сервису по созданию контента подключена система АГС, которая автоматически расставляет гиперссылки на другие документы. Эта система автоматически распознает в тексте ссылки вида «п. 5 ст. 13. ФЗ», находит в нашей огромной базе нужный документ и подставляет в текст ссылку на него. Мы постоянно дорабатываем АГС, ведь во время работы находятся все новые виды ссылок. Наша цель — распознавать 90% ссылок автоматически.

Маркетологи могут проверить свои тексты на уникальность и повторяемость в интернете. А еще сервис подскажет, учтены ли в статье все поисковые запросы по теме — об этом расскажем подробнее чуть ниже.