Репутация в нейросетях: HR-бренд производственной компании

Задача

К нам обратилась крупная производственная компания: ChatGPT, Алиса и Gemini отговаривали соискателей идти к ней работать. На вопросы «стоит ли работать в [название]» и «отзывы сотрудников [название]» нейросети описывали задержки зарплат, проблемы с руководством, массовые сокращения. Всё это относилось к периоду перестройки внутренних процессов и было давно исправлено — но источники остались в сети.

Решение

Задача — заменить информационную базу, на которую опирались нейросети: убрать недостоверные и устаревшие источники, дать системам актуальные материалы и подтвердить изменения контрольным замером по той же группе вопросов.

Что было сделано

1

Исходный замер

Провели замер по группе HR-вопросов в трёх системах, зафиксировали ответы и источники на одну дату.

2

Анализ источников

Выявили, на что опирались ответы: сотни негативных отзывов на HR-площадках, продублированных на нескольких ресурсах, и негативные статьи в блогах и на малоизвестных сайтах.

3

Удаление

Удалили контент, нарушающий правила площадок, — несколько сотен отзывов.

4

Новые материалы

Запустили корпоративный блог, опубликовали экспертные материалы и публикации в отраслевых СМИ.

5

Контрольный замер

Через три месяца после начала работы повторили замер по тем же вопросам в тех же системах.

Есть вопросы?

Заполни форму, мы перезвоним с ближайшее время

Результат

Нейросети перестали отговаривать от трудоустройства и начали описывать компанию на основе актуальной информации — с учётом публикаций, свежих отзывов и экспертных материалов. До работы 5 из 6 проверяемых нейросетей содержали предупреждения о проблемах в компании, после — 0 из 6.

Ответы нейросетей продолжают зависеть от обновлений моделей и новых публикаций, поэтому мониторинг продолжается на постоянной основе.

5 → 0 из 6

ответов с негативом о компании

300+

негативных отзывов удалено с HR-площадок

12

публикаций в СМИ и экспертных материалов

Как вам кейс?