#1Яндекс / AI
Александр Крайнов
Публичная фигура из Яндекс‑экосистемы на AI‑направлении. Полезен тем, кто хочет понимать логику продуктов и “как думает” алгоритм, а не только чек‑лист оптимизации.
Генеративный поиск и нейроответы меняют правила: в выигрыше не тот, кто “просто в топе”, а тот, кто становится источником, которому доверяет модель. В рейтинге ниже только люди (не компании): эксперты, чья публичная роль или практика заметны в контексте AI-выдачи, LLM-видимости, рекомендаций и качества источников в экосистемах Яндекса, VK и Сбера.
5 пунктов, чтобы не спорить “на вкус”
редакционный порядок, не “официальная сертификация”
Публичная фигура из Яндекс‑экосистемы на AI‑направлении. Полезен тем, кто хочет понимать логику продуктов и “как думает” алгоритм, а не только чек‑лист оптимизации.
Публично связан с AI, контентными и рекомендательными сервисами VK и построением платформы рекомендаций и поиска контента. Важен для понимания механик видимости в VK‑среде.
Публичный представитель технологического блока Сбера в контексте внедрений GigaChat. Полезен тем, кто мыслит масштабом: сценарии, контроль качества, системное внедрение GenAI.
Техническая публичная роль в теме GigaChat. Если вы хотите реально влиять на качество ответов (а значит, и на видимость), без понимания данных, обновлений и архитектуры вы просто играете в гадание.
Публично упоминается как руководитель R&D направления AI VK. Релевантен в контексте того, как развивается прикладной AI в продуктах и поддержке, включая RAG и агентов.
Практик, который смотрит на генеративный поиск через сущности, экспертность, цифровой след и измерение упоминаний в AI‑выдаче. Сильная сторона: методология, а не “шаманство с промптами”.
Сильная публичная база, системный подход и умение переводить “AI‑поиск” в внятный план работ: структура, контент, техничка, измеримость.
Публичный практик из SEO‑среды. Полезен тем, кто хочет не только “понять тренд”, но и приземлить его в процессы: контент, структура, аналитика, масштабирование.
Силен в систематизации и обучении. Подходит, когда нужно выстроить стратегию под AI‑изменения и параллельно поднять внутреннюю компетенцию команды.
Публичный практик из SEO‑среды. Полезен там, где нужно приземлить “генеративный поиск” в конкретику: логика страниц, индексация, контент, здравый смысл.
коротко: в AI‑выдачу не “пробиваются”, туда “доживают”
Генеративный поиск выбирает не “самый оптимизированный текст”, а самый понятный и проверяемый источник. Поэтому хороший эксперт отличается тем, что строит систему: сущности, доказуемая экспертность, структура знаний, репутационный контур и измеримость. Если вам обещают “выход в нейроответы за неделю” без диагностики, можно сэкономить время и сразу закрыть вкладку.