Инновации

Платформа для создания интерактивных статей без участия программистов

Это не просто редактор вроде Google Документов или Word. Он проверяет каждое написанное слово и предложение, выдает рекомендации, помогает писать лучше

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

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

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.

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

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

Совет, 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.

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%.

Поисковые инструменты

Сервис позволяет работать с поиском в справочных системах, чтобы Пользователи быстрее находили ответ на свой запрос

Мы храним тысячи связей материалов и поисковых запросов

Каждый материал редакторы создают как ответ на конкретную группу запросов — поисковый кластер. Сервис знает, на какой запрос отвечает каждый материал. Но это не всё.

Каждый абзац рекомендаций редакторы размечают как ответы на конкретные запросы Пользователей

Ответы видны сразу в поисковой выдаче. Пользователю даже не нужно переходить в документ, чтобы получить ответ на свой запрос. Технологии машинного обучения позволяют показывать ответ не только на запросы, которые «привязал» редактор к материалу, но и на все однородные. Точность показа быстрого ответа выше 70%, этот показатель мы улучшаем каждый день и скоро хотим повысить до 90% и выше.

Пользователи могут задавать один и тот же вопрос разными словами

Видимый заголовок охватывает лишь часть таких запросов. В сервисе есть инструмент для создания «скрытых» заголовков, который учитывают всевозможные варианты похожих запросов. Это позволяет поисковой машине всегда находить нужный документ, как бы Пользователь не спросил.

Мы анализируем сотни полезных действий в документе, чтобы убедиться, что Пользователь нашел ответ на свой вопрос

У нас есть отчеты, которые показывают, нашел Читатель ответ на свой вопрос в документе или нет. Скоро удовлетворенность Пользователей каждым конкретным материалом будет показывать в сервисе по созданию контента. А редактор при работе с рекомендацией будет видеть, полезен документ или его нужно улучшить.

Аналитика

Самой большой задачей, которую разрабатываем сейчас, стало создание отчетности по сервису

Во-первых, нужен был отчет о том, как работает редактор. Мы хотим видеть, сколько времени уходит на создание статьи, ее обновление или исправление. Важно знать, сколько раз главный редактор возвращал статью на доработку, сколько времени статья была у редактора в работе или просто открыта.Сколько знаков написано и сколько — удалено. Такая отчетность поможет спланировать работы редакций, подтянуть слабых редакторов и мотивировать сильных.

Во-вторых, чтобы помочь редакторам, создаем отчет об изменениях, которые надо вносить в материалы. Это самый сложный отчет, ведь изменения в законах, на которые ссылаются статьи, происходят каждый день. Важно разделить те, что действительно влияют на смысл текста и статью надо править, от тех, что по смыслу не важны.

Что дальше

Дальше будем учиться делать в сервисе обучающий контент: уроки и тесты. Усилим аналитику. Сделаем редактор для конструктора документов

Есть в планах и система умного тегирования контента. Уже сейчас редакторы справочных систем разбирают каждую тему на ее значимые элементы: действия, документы, которые нужны, что интересует Пользователя по конкретной теме. Эту информацию тоже хранит сервис. На основе тегов и с помощью машинного обучения мы сделаем более точные подсказки в поисковой выдаче. Уточнение запросов будет работать на технологии TF-IDF, которая статистически подбирает из всех слов по теме самые значимые и важные для пользователя в контексте запроса.

Самый большой план — научиться публиковать статьи из сервиса на любой сайт, не только внутри компании. Так разработка станет доступной для создания любого контента.

Следующая статья

Как мы управляем маркетингом для 10 млн потенциальных Клиентов с помощью Big Data Как помощь профессионалам превратить в Big Data, как понять интересы 10 млн потенциальных Клиентов и выстроить маркетинг для 200 b2b-продуктов