Виджет голосового AI-ассистента на сайт

О проекте

В рамках проекта была поставлена задача разработать для сайтов голосового AI-ассистента, который в режиме реального времени консультирует пользователя голосом, понимает его вопрос, использует базу знаний компании и помогает человеку не потеряться в сложной структуре услуг и digital-решений.

В отличие от классических чат-ботов, которые чаще всего работают по ограниченным сценариям или отвечают как справочная система, этот ассистент должен был вести себя как живой цифровой консультант: сначала отвечать по сути, затем аккуратно уточнять контекст, после этого предлагать полезный следующий шаг и в подходящий момент помогать быстро сформулировать краткий бриф по проекту.

Цель проекта заключалась не просто в создании новой AI-функции для сайта, а в решении конкретных бизнес-задач: повысить вовлеченность посетителей, увеличить конверсию сайта в лиды, уменьшить барьер входа для клиентов, сократить нагрузку на отдел продаж на этапе первичной квалификации и улучшить качество входящих обращений.

Проблема бизнеса

Когда компания продает сложные услуги — например разработку CRM, кастомных платформ, интеграций, автоматизацию бизнес-процессов, решения в сфере Web3, криптопроектов или геймдева — большинство пользователей приходит на сайт без четкого понимания, что именно им нужно.

Запросы сильно различаются: один клиент интересуется стоимостью, другой формулирует задачу максимально абстрактно, третий не понимает, какое решение ему нужно — чат-бот, внутренняя система или комплексная разработка с интеграциями. При этом многие хотят получить быстрый ответ, не вникая в длинные тексты и не заполняя формы.

В обычном сценарии такие запросы уходят менеджерам. Команда тратит время на базовые консультации, много раз объясняет одно и то же, пытается вручную собрать требования, уточнить задачу и определить, насколько запрос вообще целевой. При этом часть пользователей не доходит до заявки, потому что не хочет заполнять форму, не понимает, что писать, или просто откладывает обращение. В результате бизнес теряет часть потенциальных лидов, а менеджеры получают неструктурированные входящие запросы.

Нужен был инструмент, который мог бы начать коммуникацию вместо менеджера, но при этом не выглядел бы как сухая анкета или навязчивый сценарный бот. Именно поэтому в проекте был выбран формат голосового AI-ассистента, который общается естественно, отвечает сразу, понимает намерение пользователя и в нужный момент помогает перейти к следующему шагу. Такой формат соответствует изначальной идее решения: ассистент должен быть не просто справочным ботом, а именно presale-консультантом и помощником в подготовке заявки.

Концепция решения

Мы спроектировали ассистента как многослойную AI-систему, которая совмещает четыре режима работы.

• Первый режим — info mode. В нем ассистент отвечает на обычные вопросы о компании, услугах, кейсах, технологиях, сроках, формате работы и способах связи.
• Второй режим — consult mode. В этом режиме AI не просто сообщает информацию, а помогает пользователю понять, какой формат решения ему подходит: MVP или full-scale разработка, CRM или отдельный модуль, интеграция или полноценная система.
• Третий режим — brief mode. Если пользователь готов обсуждать проект предметно, ассистент задает ограниченное число коротких уточняющих вопросов, собирает ключевые вводные и формирует структурированное резюме запроса.
• Четвертый режим — lead handoff mode. Когда данных уже достаточно, система предлагает передать краткий бриф менеджеру, запрашивает контакт и отправляет информацию в CRM, email, Telegram или другой канал. Именно эти режимы и логика автоматического переключения между ними были предусмотрены в архитектуре решения.

Отдельно важным был принцип поведения. Ассистент не должен устраивать допрос, задавать длинные цепочки сухих вопросов, навязчиво продавать, рано требовать контактные данные или выдумывать сроки и бюджеты.

Корректная формула диалога описана как: ответ → мягкое уточнение → полезная рекомендация → следующий шаг.

Именно за счет такой модели общения инструмент работает как реальный цифровой консультант, а не как форма квалификации, замаскированная под чат.

Что умеет голосовой AI-ассистент

Решение покрывает несколько ключевых пользовательских сценариев.

Консультация по услугам и компании

Пользователь может голосом или текстом спросить, чем занимается компания, какие услуги предоставляет, какие технологии использует, разрабатывает ли CRM, AI-ботов, AI-ассистентов, мобильные приложения или кастомные платформы. Ассистент отвечает на основе базы знаний и может подстроить формулировки под текущий контекст сайта и страницы. Сценарий справочной консультации был заложен как один из базовых.

Навигация по сайту

Ассистент понимает, где сейчас находится пользователь, какой раздел сайта открыт, и может помочь перейти к нужной странице, кейсам, контактам или релевантной услуге. При наличии технической возможности он не только открывает URL, но и прокручивает к нужному блоку или подсвечивает интерфейсный элемент. В техническом задании для решения прямо предусмотрены контекст страницы, навигация по сайту, переходы по разделам и работа с релевантными CTA.

Presale-консультация

Если пользователь задает вопрос в стиле “что мне лучше подходит?”, “мне нужен бот, CRM или AI-ассистент?”, “нужен MVP или полноценная разработка?”, система не просто дает справку, а объясняет разницу между вариантами и помогает сориентироваться.

Сбор краткого брифа

Когда пользователь заинтересован обсудить проект, ассистент предлагает помочь быстро сформулировать запрос, задает 3–5 ненавязчивых уточняющих вопросов и собирает структурированную информацию: тип проекта, нишу бизнеса, уровень решения, желаемый функционал, наличие референсов, сроки, бюджетный ориентир и способ связи. На выходе система формирует краткое резюме в структурированном виде.

Передача лида менеджеру

После того как собрана достаточная информация, ассистент предлагает передать резюме менеджеру, запрашивает контакт и сохраняет данные в систему. Далее происходит отправка информации в CRM

Как работает система

1. Пользователь нажимает на кнопку запуска голосового ассистента.
2. Сайт запрашивает доступ к микрофону, после чего ассистент приветствует пользователя и предлагает задать вопрос.
3. Дальше возможны два формата взаимодействия: человек говорит голосом или пишет текстом.
4. Система распознает речь, определяет намерение пользователя и выбирает подходящий режим: просто ответить, помочь с навигацией, проконсультировать по формату решения или перейти в режим brief assistant.
5. Если в ходе разговора становится понятно, что пользователь заинтересован в проекте, AI мягко переводит коммуникацию в режим сбора брифа.
6. После получения достаточного объема вводных данных система предлагает передать краткий запрос менеджеру и попросить контакт.
7. После этого бриф и контактные данные отправляются в CRM, а пользователь получает подтверждение следующего шага.

UI/UX решения

На стороне интерфейса был предусмотрен компактный плавающий widget, который не мешает просмотру сайта, не запускается автоматически без действия пользователя и не занимает слишком много пространства.

Виджет включает кнопку запуска голосового диалога, индикацию того, что ассистент слушает, индикацию ответа, возможность завершить разговор, а также переключение на текстовый режим.

В интерфейсе диалога предусмотрены voice mode, text mode, последние реплики, краткие подсказки о том, что можно спросить, и отдельная кнопка передачи запроса менеджеру.

Технологии и архитектура

Это одна из самых важных частей проекта, потому что именно архитектура определяет, будет ли ассистент полезным, быстрым и масштабируемым.

• Voice layer: речевой интерфейс в реальном времени

Для голосового взаимодействия в проекте использовался стек conversational voice AI - Платформа ElevenLabs Conversational AI. Она отвечает за естественную озвучку, realtime voice-диалог и общее качество голосового слоя. Благодаря этому ассистент не просто выводит текст на экран, а ведет полноценную голосовую коммуникацию, что особенно важно для вовлечения и удобства пользователя на сайте.

• LLM-ядро и reasoning

В качестве языкового ядра для понимания запросов, reasoning-логики, генерации ответов и формирования brief summary использовался OpenAI. Это не случайный выбор: в такой архитектуре LLM используется не только как генератор текста, но и как оркестратор диалога, который определяет намерение пользователя, помогает выбирать режим работы ассистента, удерживает контекст разговора и формирует полезные, а не шаблонные ответы. Отдельно LLM применяется в логике brief generation — при превращении разрозненных реплик пользователя в структурированный краткий бриф.

• Knowledge base и RAG

Ключевая особенность ассистента в том, что он должен отвечать не “вообще”, а на основе знаний конкретной компании.Система работает не только по контенту сайта, но и на основе отдельной структурированной knowledge base. Эта база включает описание компании, список услуг, направления разработки, project flows, FAQ, этапы реализации, кейсы, ориентиры по срокам и бюджетам, правила квалификации лида, сценарии передачи запроса в отдел продаж и CTA-логики.

Чтобы работать с такими данными, в архитектуре предусмотрен RAG / knowledge retrieval слой — поиск релевантной информации из базы знаний с последующей передачей контекста в LLM. В проекте использовался vector DB. Это позволяет масштабировать решение: обновлять знания без переписывания кода, подключать новые услуги, редактировать sales-логику и адаптировать ассистента под разные сайты или разделы сайта.

• Conversation state и session memory

Чтобы диалог не превращался в набор несвязанных реплик, ассистент должен помнить, что уже сказал пользователь, какой тип проекта обсуждается, какой этап разговора идет, какие данные брифа уже собраны, какая страница открыта и какой следующий лучший шаг стоит предложить. В системе предусмотрен отдельный session state слой, который удерживает контекст в рамках одной сессии. Это особенно важно для brief mode, когда ассистент задает вопросы поэтапно и собирает информацию не за один запрос, а в несколько шагов.

• Frontend-часть

На фронтенде решение включает голосовой widget, UI диалога, подключение микрофона, отображение состояний, управление навигацией по сайту и отправку запросов в backend. То есть это не просто iframe с внешним чатом, а полноценный интерфейсный слой, интегрированный в сайт и способный взаимодействовать со страницей: понимать контекст, запускать переходы, прокручивать блоки и работать как нативная часть digital-продукта.

• Backend-часть

На серверной стороне архитектура включает обработку пользовательских запросов, управление conversation state, intent detection, подключение LLM, knowledge retrieval, генерацию ответов, логику brief mode и handoff-а, а также интеграции с CRM и webhook-каналами. Именно backend обеспечивает оркестрацию всего этого инструмента: принимает событие с сайта, запускает обработку, определяет сценарий ответа, подмешивает знания компании, формирует итоговый ответ и решает, нужно ли перевести пользователя к менеджеру.

• Интеграции

Важной частью проекта стали API-интеграции. Архитектурой были предусмотрены интеграции с LLM API, voice/TTS API, speech-to-text, CRM webhook-инфраструктурой и аналитикой событий. На практике это означает, что ассистент можно включить в существующий sales-процесс компании: передавать бриф в CRM, отправлять краткий лид менеджеру, фиксировать факт запуска разговора, записывать событие успешной передачи контакта или отслеживать, на каких страницах решение работает лучше всего.

Этапы реализации

Проектная логика была разбита на несколько этапов.

На первом этапе был реализована MVP: voice widget, ответы по знаниям компании, базовая навигация по сайту, text fallback и простая передача контакта менеджеру.

На втором этапе были добавлены brief mode, session memory, structured summary и передача брифа в CRM / Telegram / email.

В дальнейшем возможно расширение решения: подсветка блоков интерфейса, более умная квалификация лида, персонализация по странице, многоязычность и расширенная аналитика.

Бизнес-ценность решения

Внедрение голосового AI-ассистента для сайта помогает компании решать сразу несколько задач:

Во-первых, повышается вовлеченность посетителей. Голосовой формат сам по себе снижает барьер входа: пользователю проще задать вопрос голосом, чем читать длинные страницы или заполнять форму.

Во-вторых, растет конверсия сайта в лиды. Ассистент не просто отвечает, а ведет пользователя к следующему шагу: показать релевантную услугу, помочь определиться с форматом решения, собрать краткий бриф, передать контакт менеджеру.

В-третьих, снижается нагрузка на sales-команду. Первичная консультация, базовая квалификация и сбор вводных данных автоматизируются, а менеджер получает более подготовленный и структурированный лид.

В-четвертых, улучшается качество коммуникации. Ответы стандартизируются, но при этом остаются персонализированными за счет контекста страницы, knowledge base и логики диалога.

Результат

В результате был спроектирован и реализован голосовой AI-ассистент для сайта, который помогает пользователю ориентироваться в услугах компании, отвечает на вопросы, помогает понять, что именно ему нужно, мягко собирает краткий бриф по проекту и переводит коммуникацию к менеджеру. Это именно тот ожидаемый результат, который был сформулирован в постановке задачи: не справочный бот, а presale-ассистент, повышающий конверсию сайта в качественные лиды.

Хотите внедрить голосового AI-ассистента на ваш сайт?

Проанализируем ваши пользовательские сценарии, подготовим архитектуру, соберем базу знаний, настроим voice AI, LLM-логику, brief mode и интеграцию с CRM.

В результате вы получите не просто AI-виджет, а инструмент, который помогает сайту консультировать, квалифицировать и продавать.

👉 Оставьте заявку — обсудим ваш проект.