Прогнозы в маркетинге: можно ли им верить в 2025 году? 🤔
Любой нормальный предприниматель на старте хочет понимать, какой результат он получит от вложений в маркетинг. Лет 10 назад сделать прогноз по контексту или SEO было вполне реальной задачей с неплохой точностью. Но сейчас все изменилось.
Данные из Wordstat стали менее точными, а «Прогноз бюджета» от Яндекса — это вообще отдельная песня. Качество исходных данных сильно упало.
Недавно к одному из наших клиентов пытались «зайти» конкуренты. Прислали КП с прогнозом. Когда мы его открыли, стало смешно: ни в объем трафика, ни в количество лидов, ни в их стоимость они даже близко не попали. Было очевидно, что прогноз сделан «на коленке» через стандартный прогнозатор Яндекса с какими-то абстрактными цифрами по конверсии.
И тут возникает вопрос: а есть ли вообще смысл делать прогнозы?
Сделать качественный прогноз в B2B — это большая и сложная работа: нужно глубоко проработать семантику, оценить конкуренцию, прикинуть конверсию сайта. Делать все это бесплатно на этапе продажи, не зная, будем ли мы работать с проектом, — невыгодно.
Поэтому мы для себя выработали правило: бесплатный прогноз мы делаем только в том случае, если у клиента уже есть рекламные кампании с накопленной статистикой и адекватной семантикой.
Если же проект запускается с нуля, то любой прогноз — это очень примерная вещь на уровне стратегии, чтобы оценить, стоит ли вообще заходить в канал. И то для его расчета нужно собрать семантику на хорошем уровне. И еще хорошо адаптировать данные статистики большим опытом и намеренностью.
А теперь самое интересное.
Ради эксперимента мы решили сравнить наш собственный прогноз, который делали для клиента в начале лета, с реальными итогами октября. И вот что получилось:
* Прогноз по лидам: 176
* Факт за октябрь: 174
* Прогноз по цене лида (CPL): 2 727 ₽
* Факт за октябрь: 2 748 ₽
Мы практически идеально попали в цифры. Да, мы немного недооценили стоимость клика, но перестраховались по конверсии сайта, а в итоге смогли ее подкрутить и выйти на плановые показатели.
Какой из этого вывод?
Прогнозы, сделанные наобум, чтобы нарисовать красивые цифры в КП, — это пустая трата времени. А вот прогнозы, основанные на реальных данных, глубокой экспертизе и анализе прошлых периодов, — это мощный инструмент планирования, который позволяет двигаться к цели с высокой точностью.
*Скрины с прогнозом и фактом прилагаю.*
Любой нормальный предприниматель на старте хочет понимать, какой результат он получит от вложений в маркетинг. Лет 10 назад сделать прогноз по контексту или SEO было вполне реальной задачей с неплохой точностью. Но сейчас все изменилось.
Данные из Wordstat стали менее точными, а «Прогноз бюджета» от Яндекса — это вообще отдельная песня. Качество исходных данных сильно упало.
Недавно к одному из наших клиентов пытались «зайти» конкуренты. Прислали КП с прогнозом. Когда мы его открыли, стало смешно: ни в объем трафика, ни в количество лидов, ни в их стоимость они даже близко не попали. Было очевидно, что прогноз сделан «на коленке» через стандартный прогнозатор Яндекса с какими-то абстрактными цифрами по конверсии.
И тут возникает вопрос: а есть ли вообще смысл делать прогнозы?
Сделать качественный прогноз в B2B — это большая и сложная работа: нужно глубоко проработать семантику, оценить конкуренцию, прикинуть конверсию сайта. Делать все это бесплатно на этапе продажи, не зная, будем ли мы работать с проектом, — невыгодно.
Поэтому мы для себя выработали правило: бесплатный прогноз мы делаем только в том случае, если у клиента уже есть рекламные кампании с накопленной статистикой и адекватной семантикой.
Если же проект запускается с нуля, то любой прогноз — это очень примерная вещь на уровне стратегии, чтобы оценить, стоит ли вообще заходить в канал. И то для его расчета нужно собрать семантику на хорошем уровне. И еще хорошо адаптировать данные статистики большим опытом и намеренностью.
А теперь самое интересное.
Ради эксперимента мы решили сравнить наш собственный прогноз, который делали для клиента в начале лета, с реальными итогами октября. И вот что получилось:
* Прогноз по лидам: 176
* Факт за октябрь: 174
* Прогноз по цене лида (CPL): 2 727 ₽
* Факт за октябрь: 2 748 ₽
Мы практически идеально попали в цифры. Да, мы немного недооценили стоимость клика, но перестраховались по конверсии сайта, а в итоге смогли ее подкрутить и выйти на плановые показатели.
Какой из этого вывод?
Прогнозы, сделанные наобум, чтобы нарисовать красивые цифры в КП, — это пустая трата времени. А вот прогнозы, основанные на реальных данных, глубокой экспертизе и анализе прошлых периодов, — это мощный инструмент планирования, который позволяет двигаться к цели с высокой точностью.
*Скрины с прогнозом и фактом прилагаю.*
🔥13❤3💩2
Gemini 3.0: первый взгляд и честные тесты 🤖
Вчера Google выкатил новую нейронку — Gemini 3.0. Я не удержался, выделил время на тесты и готов поделиться первыми впечатлениями. Спойлер: это приятно.
Про общие бенчмарки вы наверняка уже читали (вроде как она обходит GPT 5 и Sonnet 4.5), поэтому перейду сразу к своим наблюдениям и неочевидным фактам.
1. Три уровня «размышлений»
Модель доступна в AI Studio, и там можно выбирать уровень глубины анализа (low, medium, high). Еще там есть уровень размышления. Но я до конца не понял чем отличаются эти настройки.
2. Генерация промптов: лучше, но строже
Модель явно лучше справляется с генерацией промптов, чем версия 2.5. Уровень размышлений стал глубже. Но есть нюанс: она воспринимает инструкции более «в лоб». Мой супер-промпт по созданию промптов (который я обещал выложить) придется немного адаптировать, чтобы она шла четко по шагам. Зато результат на выходе мне нравится больше.
Прогнал через него логику создания консультанта по подготовке к встречам на основе SPIN продаж. Полученный промт прогнал на реальном лиде. Он действительно подсветил правильные потенциальные проблемы. И хорошие примеры вопросов по всей цепочке SPIN провёл.
3. Тексты и структура
Прогнал через нее этот пост (на основе транскрибации) — стиль держит отлично. Сборка структуры для лендингов тоже стала логичнее и последовательнее.
Но вылезла проблема: В отличие от версии 2.5 Pro, которая четко следовала инструкции «не додумывать», новая версия начала дописывать фактуру. Местами логично, но это все равно выдумка, которую она никак не помечает. Этот момент требует внимательности и корректировки промптов.
4. Summary встреч — огонь 🔥
Закинул материалы большой встречи без каких-либо сложных инструкций, просто «сделай саммари». Результат — очень структурно, лаконично и, главное, с сохранением важных деталей. В отличие от GPT, который любит все замыливать и обобщать, тут все четко.
5. Кодинг и новая IDE
Google выпустил еще и свою IDE. Нейронка в ней работает очень быстро, ревью кода сделала вообще на лету и, по ходу, достаточно глубоко капнула в код. Говорят, сильно прокачалась в дизайне (собирает дизайн интереснее, чем Sonnet).
Из минусов — в режиме планирования может создавать md файлы с итогами анализа. Возможно и при планировании изменения в код может что-то еще создавать или править. Поэтому надо быть аккуратнее.
Но для меня пока нерабочий вариант: нет поддержки MCP-серверов, а это критично для моих задач. Так что пока остаюсь на Cursor и Claude Code, но буду наблюдать.
---
Итог: Модель очень прикольная, советую потестировать, пока она бесплатно доступна в AI Studio.
P.S. Из-за обновления нейронки я на пару дней отложу публикацию своего промпта по созданию промптов. Хочу допилить его под новую версию Gemini, чтобы он работал идеально. Ждите!
Вчера Google выкатил новую нейронку — Gemini 3.0. Я не удержался, выделил время на тесты и готов поделиться первыми впечатлениями. Спойлер: это приятно.
Про общие бенчмарки вы наверняка уже читали (вроде как она обходит GPT 5 и Sonnet 4.5), поэтому перейду сразу к своим наблюдениям и неочевидным фактам.
1. Три уровня «размышлений»
Модель доступна в AI Studio, и там можно выбирать уровень глубины анализа (low, medium, high). Еще там есть уровень размышления. Но я до конца не понял чем отличаются эти настройки.
2. Генерация промптов: лучше, но строже
Модель явно лучше справляется с генерацией промптов, чем версия 2.5. Уровень размышлений стал глубже. Но есть нюанс: она воспринимает инструкции более «в лоб». Мой супер-промпт по созданию промптов (который я обещал выложить) придется немного адаптировать, чтобы она шла четко по шагам. Зато результат на выходе мне нравится больше.
Прогнал через него логику создания консультанта по подготовке к встречам на основе SPIN продаж. Полученный промт прогнал на реальном лиде. Он действительно подсветил правильные потенциальные проблемы. И хорошие примеры вопросов по всей цепочке SPIN провёл.
3. Тексты и структура
Прогнал через нее этот пост (на основе транскрибации) — стиль держит отлично. Сборка структуры для лендингов тоже стала логичнее и последовательнее.
Но вылезла проблема: В отличие от версии 2.5 Pro, которая четко следовала инструкции «не додумывать», новая версия начала дописывать фактуру. Местами логично, но это все равно выдумка, которую она никак не помечает. Этот момент требует внимательности и корректировки промптов.
4. Summary встреч — огонь 🔥
Закинул материалы большой встречи без каких-либо сложных инструкций, просто «сделай саммари». Результат — очень структурно, лаконично и, главное, с сохранением важных деталей. В отличие от GPT, который любит все замыливать и обобщать, тут все четко.
5. Кодинг и новая IDE
Google выпустил еще и свою IDE. Нейронка в ней работает очень быстро, ревью кода сделала вообще на лету и, по ходу, достаточно глубоко капнула в код. Говорят, сильно прокачалась в дизайне (собирает дизайн интереснее, чем Sonnet).
Из минусов — в режиме планирования может создавать md файлы с итогами анализа. Возможно и при планировании изменения в код может что-то еще создавать или править. Поэтому надо быть аккуратнее.
Но для меня пока нерабочий вариант: нет поддержки MCP-серверов, а это критично для моих задач. Так что пока остаюсь на Cursor и Claude Code, но буду наблюдать.
---
Итог: Модель очень прикольная, советую потестировать, пока она бесплатно доступна в AI Studio.
P.S. Из-за обновления нейронки я на пару дней отложу публикацию своего промпта по созданию промптов. Хочу допилить его под новую версию Gemini, чтобы он работал идеально. Ждите!
👍9❤3🔥2💩2
Google NotebookLM + Deep Research: как теперь быстро изучать любую тему 🧠
Вдогонку к прошлому посту про Gemini 3.0 хочу рассказать еще об одном важном обновлении, которое я уже успел пощупать.
Речь про NotebookLM. Это обертка над Gemini, которая работает строго с теми данными, которые вы в нее загрузили (ваши документы, PDF, ссылки). Я использую ее постоянно, чтобы разобраться в сложной теме или структурировать информацию.
Что нового?
Внутрь NotebookLM интегрировали функцию Deep Research.
Теперь можно прямо внутри нужного блокнота запустить глубокое исследование по теме. Нейронка сама найдет информацию, составит отчет со ссылками на источники, и — самое крутое — эти материалы можно сразу добавить в блокнот как базу знаний.
Как это работает на практике:
1. Закидываете тему в Deep Research.
2. Получаете качественный отчет (по моим ощущениям, ресерч от Gemini входит в топ-5 на рынке).
3. Читаете отчет, смотрите источники.
4. На основе найденных материалов тут же генерируете аудио-обзор (подкаст), карту мыслей или просто чатитесь с этой базой знаний.
Для быстрого погружения в новую тему — просто офигенный вариант. 🚀
Нюанс: В уже существующие, выверенные блокноты я добавляю результаты ресерча аккуратно. Не все 100% ссылок могут соответствовать вашим критериям качества, так что лучше фильтровать, чтобы не засорять базу.
Вообще, мне кажется, это наглядный пример того, как будет меняться индустрия обучения. Сбор материалов перестает быть проблемой. Ценность смещается с «доступа к информации» на правильный трек обучения и практику с обратной связью. А всю рутину по сбору и структурированию теории теперь можно делегировать вот таким инструментам.
Советую попробовать на любой теме, в которой вам нужно сейчас разобраться.
Вдогонку к прошлому посту про Gemini 3.0 хочу рассказать еще об одном важном обновлении, которое я уже успел пощупать.
Речь про NotebookLM. Это обертка над Gemini, которая работает строго с теми данными, которые вы в нее загрузили (ваши документы, PDF, ссылки). Я использую ее постоянно, чтобы разобраться в сложной теме или структурировать информацию.
Что нового?
Внутрь NotebookLM интегрировали функцию Deep Research.
Теперь можно прямо внутри нужного блокнота запустить глубокое исследование по теме. Нейронка сама найдет информацию, составит отчет со ссылками на источники, и — самое крутое — эти материалы можно сразу добавить в блокнот как базу знаний.
Как это работает на практике:
1. Закидываете тему в Deep Research.
2. Получаете качественный отчет (по моим ощущениям, ресерч от Gemini входит в топ-5 на рынке).
3. Читаете отчет, смотрите источники.
4. На основе найденных материалов тут же генерируете аудио-обзор (подкаст), карту мыслей или просто чатитесь с этой базой знаний.
Для быстрого погружения в новую тему — просто офигенный вариант. 🚀
Нюанс: В уже существующие, выверенные блокноты я добавляю результаты ресерча аккуратно. Не все 100% ссылок могут соответствовать вашим критериям качества, так что лучше фильтровать, чтобы не засорять базу.
Вообще, мне кажется, это наглядный пример того, как будет меняться индустрия обучения. Сбор материалов перестает быть проблемой. Ценность смещается с «доступа к информации» на правильный трек обучения и практику с обратной связью. А всю рутину по сбору и структурированию теории теперь можно делегировать вот таким инструментам.
Советую попробовать на любой теме, в которой вам нужно сейчас разобраться.
🔥5❤2💩2
Почему завышенные ожидания убивают массовое внедрение нейросетей? 📉
Вчера зашел послушать вебинар одного эксперта по внедрению AI. И увидел то, что меня, честно говоря, сильно расстроило.
Человек показывает: «Смотрите, вот я за 20 минут делаю 8 больших задач, на которые у сотрудников уходит месяц». И демонстрирует магию: голосом накидывает пару фраз — и нейросеть выдает готовый лендинг, анализ сложного договора или deep research. Выглядит эффектно. Люди в восторге: «Офигеть, как быстро!».
Но проблема в том, что это иллюзия.
Если ты начинаешь делать реальную рабочую задачу, от которой зависят твои KPI, премия и репутация, такой подход «на отвали» выдаст результат уровня «полная хрень».
Мой опыт показывает: как только задача требует экспертизы и понимания нюансов, простых решений в духе «нажми кнопку и получи результат» не существует.
К чему это приводит?
Люди смотрят на таких гуру, пробуют повторить магию на своих задачах, получают отвратный результат и… разочаровываются.
На этой неделе общался со знакомым специалистом. Он говорит: «Мы потестировали нейронки для текстов — сильно галлюцинируют, много косяков. Выглядит прикольно, но на практике на правку уходит времени больше, чем самому написать».
И у человека формируется убеждение: «Для моих задач это не подходит» или «Нейронки уперлись в потолок».
Я боюсь, что с AI мы идем по тому же пути. Завышенные ожидания, которые раздувают эксперты ради продаж, приводят к массовому разочарованию. Люди пробуют, обжигаются и отказываются от технологии, которая могла бы реально изменить их работу, если бы они понимали, как с ней работать системно, а не искать «волшебную таблетку».
Это очень напоминает пузырь онлайн-образования, когда новичкам обещали зарплаты сеньоров через 2 месяца курсов.
Мне кажется, именно адаптивность людей и неоправданные ожидания станут главным тормозом внедрения AI, а не технические ограничения.
А вы как считаете? Чувствуете этот пузырь хайпа вокруг нейросетей? Или верите, что рынок быстро повзрослеет? 👇
Вчера зашел послушать вебинар одного эксперта по внедрению AI. И увидел то, что меня, честно говоря, сильно расстроило.
Человек показывает: «Смотрите, вот я за 20 минут делаю 8 больших задач, на которые у сотрудников уходит месяц». И демонстрирует магию: голосом накидывает пару фраз — и нейросеть выдает готовый лендинг, анализ сложного договора или deep research. Выглядит эффектно. Люди в восторге: «Офигеть, как быстро!».
Но проблема в том, что это иллюзия.
Если ты начинаешь делать реальную рабочую задачу, от которой зависят твои KPI, премия и репутация, такой подход «на отвали» выдаст результат уровня «полная хрень».
Мой опыт показывает: как только задача требует экспертизы и понимания нюансов, простых решений в духе «нажми кнопку и получи результат» не существует.
К чему это приводит?
Люди смотрят на таких гуру, пробуют повторить магию на своих задачах, получают отвратный результат и… разочаровываются.
На этой неделе общался со знакомым специалистом. Он говорит: «Мы потестировали нейронки для текстов — сильно галлюцинируют, много косяков. Выглядит прикольно, но на практике на правку уходит времени больше, чем самому написать».
И у человека формируется убеждение: «Для моих задач это не подходит» или «Нейронки уперлись в потолок».
Я боюсь, что с AI мы идем по тому же пути. Завышенные ожидания, которые раздувают эксперты ради продаж, приводят к массовому разочарованию. Люди пробуют, обжигаются и отказываются от технологии, которая могла бы реально изменить их работу, если бы они понимали, как с ней работать системно, а не искать «волшебную таблетку».
Это очень напоминает пузырь онлайн-образования, когда новичкам обещали зарплаты сеньоров через 2 месяца курсов.
Мне кажется, именно адаптивность людей и неоправданные ожидания станут главным тормозом внедрения AI, а не технические ограничения.
А вы как считаете? Чувствуете этот пузырь хайпа вокруг нейросетей? Или верите, что рынок быстро повзрослеет? 👇
💯10💩2❤1
Немного пятничного. 🙈
Ездил сегодня на встречу с потенциальным клиентом. Крупная компания с несколькими дочерними подразделениями, классным производством и передовыми наработками.
Общался с руководителем департамента. Обсудили цели, задачи, сложности, с которыми они сталкиваются. Кстати, тут активно экспериментирую с вопросами из СПИН-продаж.
На примерах других проектов показал, где и как проявляем инициативу, какие результаты получаем.
И где-то на 40-й минуте разговора с руководителем департамента она предлагает: «А может, вы рассмотрите вариант устроиться к нам на часть ставки?»
У меня уже был опыт, когда делали подобный оффер. Но обычно это бывает через пару месяцев после работы. А тут всего минут 40 прошло. Я аж немного растерялся. 😳
С одной стороны, конечно, приятно, с другой стороны, даже не знаешь, что и ответить.
Ездил сегодня на встречу с потенциальным клиентом. Крупная компания с несколькими дочерними подразделениями, классным производством и передовыми наработками.
Общался с руководителем департамента. Обсудили цели, задачи, сложности, с которыми они сталкиваются. Кстати, тут активно экспериментирую с вопросами из СПИН-продаж.
На примерах других проектов показал, где и как проявляем инициативу, какие результаты получаем.
И где-то на 40-й минуте разговора с руководителем департамента она предлагает: «А может, вы рассмотрите вариант устроиться к нам на часть ставки?»
У меня уже был опыт, когда делали подобный оффер. Но обычно это бывает через пару месяцев после работы. А тут всего минут 40 прошло. Я аж немного растерялся. 😳
С одной стороны, конечно, приятно, с другой стороны, даже не знаешь, что и ответить.
🔥9🤔7💩2
Поэкспериментировали с новой Нано Банана Про на одном из наших давних проектов.
Классика в B2B проектах. Качественных фото нет. Есть только фото отснятые несколько лет на белом фоне. Часто не в лучшем качестве.
А белые или прозрачные баночки на белом фоне — это не то что даёт хороший CTR и привлекает внимание клиентов :)
Поэтому мы давно используем в этом проекте обработку фоток с нейронками или полную генерацию с нуля.
И год назад это было прямо боль.
То теперь, можно легко встраивать реальные объекты в желаемый антураж. Вот несколько результатов, которые у нас согласовал клиент для работы.
Классика в B2B проектах. Качественных фото нет. Есть только фото отснятые несколько лет на белом фоне. Часто не в лучшем качестве.
А белые или прозрачные баночки на белом фоне — это не то что даёт хороший CTR и привлекает внимание клиентов :)
Поэтому мы давно используем в этом проекте обработку фоток с нейронками или полную генерацию с нуля.
И год назад это было прямо боль.
То теперь, можно легко встраивать реальные объекты в желаемый антураж. Вот несколько результатов, которые у нас согласовал клиент для работы.
❤9👍3💩2
Как мы за 5 минут придумали стратегию, которая порвала зал. Инсайты после Digital Battle 🥊
Сегодня участвовал в Digital Battle от Calltouch @blogcalltouch . Это был очень необычный формат: настоящее шоу, где команды «Маркетинг», «Продажи» и «Бизнес» в прямом эфире решали задачи, спорили и креативили.
Случайным образом выбирали, кто работает только с ИИ, кто использует ИИ и может править ответы, и кто пользуется только своей головой.
Я был в команде «Бизнес». И хочу поделиться, как это выглядело изнутри и какие главные инсайты я вынес.
1. Ценность насмотренности и опыта
Нам дали задачу: за 5 минут (пять!) придумать бизнес модель и презентовать её. Нам выпало это делать только своей головой :)
Вручную это сделать невозможно. Казалось бы, без шансов.
Но мы взяли тему, в которой у одного из участников нашей команды была сильная экспертиза и предыдущий опыт. И это сработало как магия. Мы просто объединили тот опыт, который уже был, с нашими знаниями, и за эти 5 минут собрали мощное, проработанное предложение.
Инсайт: Именно в такие моменты понимаешь, где настоящая ценность человека. Она не в том, чтобы быстро нажимать кнопки, а в насмотренности и осмысленном опыте, который позволяет мгновенно выдавать решения там, где новичок (или нейросеть без контекста) будет буксовать часами. Зрители выбрали именно наш вариант, потому что он был живым и настоящим.
2. Креатив: синергия людей и AI
Была задача придумать креатив для рекламной кампании. Снова 5 минут. Мы подключили «коллективный разум»: накидывали идеи, видели слабые места, докручивали, прогоняли идеи с нейронкой.
Это была очень крутая командная работа: один дает идею, второй видит риски, третий дополняет. Мы работали как единый организм, используя AI как ускоритель. В итоге собрали креатив, который можно было уже печатать и отправлять в наружку.
Результат впечатлил и нас, и оппонентов, и зрителей.
3. Люди решают
В нашей команде «Бизнес» собрались очень разные люди из разных отраслей. Но мы мгновенно сработались. Мы слышали друг друга, подхватывали идеи на лету. И это, пожалуй, было самым крутым.
Когда разные эксперты объединяются ради общей цели, получается результат, который невозможно предсказать заранее. Это та самая «химия», которую пока не может заменить ни один алгоритм.
Отдельный респект:
* Организаторам из Calltouch @blogcalltouch за смелый формат. Сделать шоу, где многое зависит от импровизации и живого взаимодействия — это огромный труд и риск.
* Ведущему Константину — он блестяще держал темп и управлял этим хаосом. Это высший пилотаж профессионализма.
В общем, я получил огромный заряд энергии. Это было ярко, драйвово и очень показательно.
Главный вывод: AI — мощный инструмент, но в центре всего по-прежнему стоит Человек. Его опыт, его умение мыслить нестандартно и работать в команде. Именно это сочетание дает прорывные результаты.
Спасибо всем, кто был на эфире и болел за нас! 🔥
Сегодня участвовал в Digital Battle от Calltouch @blogcalltouch . Это был очень необычный формат: настоящее шоу, где команды «Маркетинг», «Продажи» и «Бизнес» в прямом эфире решали задачи, спорили и креативили.
Случайным образом выбирали, кто работает только с ИИ, кто использует ИИ и может править ответы, и кто пользуется только своей головой.
Я был в команде «Бизнес». И хочу поделиться, как это выглядело изнутри и какие главные инсайты я вынес.
1. Ценность насмотренности и опыта
Нам дали задачу: за 5 минут (пять!) придумать бизнес модель и презентовать её. Нам выпало это делать только своей головой :)
Вручную это сделать невозможно. Казалось бы, без шансов.
Но мы взяли тему, в которой у одного из участников нашей команды была сильная экспертиза и предыдущий опыт. И это сработало как магия. Мы просто объединили тот опыт, который уже был, с нашими знаниями, и за эти 5 минут собрали мощное, проработанное предложение.
Инсайт: Именно в такие моменты понимаешь, где настоящая ценность человека. Она не в том, чтобы быстро нажимать кнопки, а в насмотренности и осмысленном опыте, который позволяет мгновенно выдавать решения там, где новичок (или нейросеть без контекста) будет буксовать часами. Зрители выбрали именно наш вариант, потому что он был живым и настоящим.
2. Креатив: синергия людей и AI
Была задача придумать креатив для рекламной кампании. Снова 5 минут. Мы подключили «коллективный разум»: накидывали идеи, видели слабые места, докручивали, прогоняли идеи с нейронкой.
Это была очень крутая командная работа: один дает идею, второй видит риски, третий дополняет. Мы работали как единый организм, используя AI как ускоритель. В итоге собрали креатив, который можно было уже печатать и отправлять в наружку.
Результат впечатлил и нас, и оппонентов, и зрителей.
3. Люди решают
В нашей команде «Бизнес» собрались очень разные люди из разных отраслей. Но мы мгновенно сработались. Мы слышали друг друга, подхватывали идеи на лету. И это, пожалуй, было самым крутым.
Когда разные эксперты объединяются ради общей цели, получается результат, который невозможно предсказать заранее. Это та самая «химия», которую пока не может заменить ни один алгоритм.
Отдельный респект:
* Организаторам из Calltouch @blogcalltouch за смелый формат. Сделать шоу, где многое зависит от импровизации и живого взаимодействия — это огромный труд и риск.
* Ведущему Константину — он блестяще держал темп и управлял этим хаосом. Это высший пилотаж профессионализма.
В общем, я получил огромный заряд энергии. Это было ярко, драйвово и очень показательно.
Главный вывод: AI — мощный инструмент, но в центре всего по-прежнему стоит Человек. Его опыт, его умение мыслить нестандартно и работать в команде. Именно это сочетание дает прорывные результаты.
Спасибо всем, кто был на эфире и болел за нас! 🔥
🔥5❤2👍2💩2
Анатолий Рус, которого я очень уважаю, собрал папку экспертов по B2B-маркетингу и PR, подписывайтесь на отдельные каналы или на всю папку.
Там собраны каналы, которые я регулярно читаю. Сам их в своё время собирал. Сейчас можно подписаться на них все разом
Внутри папки:
🔸 Будни B2B-маркетолога | Анатолий Рус
Рассказывает простыми словами про маркетинг в сложных B2B-проектах.
Специализация: контент, лид-магниты, социальные сети.
🔹 Digital-Задроты B2B Дмитрия Южанина Канал о том, как получать много лидов и продаж в B2B c помощью нейросетей, аналитики, scrum-подхода и доли здорового занудства.
Специализация: аналитика, трафик, конверсии и нейросети.
🔸 Костров B2B Маркетинг
Канал основателя и руководителя агентства Евклид, эксперта в email-аутрич. Пишет про B2B-маркетинг, digital, аутрич.
Специализация: email-аутрич.
🔹 Иноземцева про Линкедин для B2B: маркетинг
Помогаю фаундерам и топам b2b компаний прокачивать LinkedIn-профили, чтобы привлекать партнёров и растить HR-бренд.
Специализация: b2b LinkedIn
🔸 Пиаркетинг в b2b | Мария Жукова Рассказываю, как продвигать личные бренды ТОП менеджеров, компании с нуля и еще немного оффтопа.
Специализация: маркетинг и пиар в B2B IT.
Там собраны каналы, которые я регулярно читаю. Сам их в своё время собирал. Сейчас можно подписаться на них все разом
Внутри папки:
🔸 Будни B2B-маркетолога | Анатолий Рус
Рассказывает простыми словами про маркетинг в сложных B2B-проектах.
Специализация: контент, лид-магниты, социальные сети.
🔹 Digital-Задроты B2B Дмитрия Южанина Канал о том, как получать много лидов и продаж в B2B c помощью нейросетей, аналитики, scrum-подхода и доли здорового занудства.
Специализация: аналитика, трафик, конверсии и нейросети.
🔸 Костров B2B Маркетинг
Канал основателя и руководителя агентства Евклид, эксперта в email-аутрич. Пишет про B2B-маркетинг, digital, аутрич.
Специализация: email-аутрич.
🔹 Иноземцева про Линкедин для B2B: маркетинг
Помогаю фаундерам и топам b2b компаний прокачивать LinkedIn-профили, чтобы привлекать партнёров и растить HR-бренд.
Специализация: b2b LinkedIn
🔸 Пиаркетинг в b2b | Мария Жукова Рассказываю, как продвигать личные бренды ТОП менеджеров, компании с нуля и еще немного оффтопа.
Специализация: маркетинг и пиар в B2B IT.
👍5💩2❤1
Вроде всё делаем правильно, а результата нет
На прошлой неделе общался с потенциальным клиентом. Ситуация нетипичная, поэтому решил разобрать подробнее.
Компания — производитель на очень конкурентном рынке. Ранее запускали рекламу, занимались SEO, но нормального результата не было.
Что интересно: ребята оказались сильно более прокачаны в маркетинге, чем в среднем по рынку. У них уже были итоги глубинных интервью с клиентами. Не формальных, а вполне серьёзных. Искали подрядчика, который просто запустит рекламу.
И вот тут я заметил странную вещь.
Всё это понимание аудитории, перечень преимуществ, описание того, как они работают — вообще не отражено на сайте. Сейчас делают новый сайт, но опять без учёта того, как будет запускаться реклама. Блоки под преимущества заложены, но ничего конкретного и цепляющего там нет. Обычные «мы производитель, ассортимент Х0000 позиций, экспертные менджеры»
🔍 Начинаем копать глубже.
Спрашиваю: «Окей, на сайте этого нет. А где тогда?»
Отвечает: «У нас всё есть в скриптах продаж. Главное — довести человека до менеджера, а он уже объяснит все преимущества и выгоды. Закроем продажу».
Логично. Копаем ещё на уровень глубже.
«А как у вас вообще идёт конверсия в продажу?»
И тут выяснилось интересное. По сделкам за этот год: если закрыть хотя бы 10-20% от проигранных — они уже выполнят весь план по приросту на следующий год.
То есть огромный объём сделок просто сваливается в проигрыш. Хотя казалось бы, у них сильное предложение, выходят на коммуникацию, всё должно работать.
❓ И тут возникает вопрос.
Если люди приходят, но не покупают — значит, где-то что-то мы не понимаем. Либо предложение на самом деле не цепляет. Либо мы что-то упускаем в том, как люди принимают решение.
💡 Вывод получился неожиданный.
Клиенту вообще не нужно наращивать количество лидов. 😂
Проблема в том, чтобы понять — почему текущие лиды не закрываются. Если решить это, есть шанс сделать прирост 20-30% без дополнительных вложений в продвижение. А уже потом и реклама будет работать совершенно по-другому.
Вот такие базовые вопросы — кто наша аудитория, в чём преимущество, почему у нас покупают — часто кажутся решёнными. Но когда начинаешь копать, выясняется, что в них закопаны сотни миллионов.
Если хотите так же поковыряться в своём проекте и понять, где на самом деле точка роста — пишите в личку. В декабре можем пообщаться, а на январь спланируем конкретные действия.
На прошлой неделе общался с потенциальным клиентом. Ситуация нетипичная, поэтому решил разобрать подробнее.
Компания — производитель на очень конкурентном рынке. Ранее запускали рекламу, занимались SEO, но нормального результата не было.
Что интересно: ребята оказались сильно более прокачаны в маркетинге, чем в среднем по рынку. У них уже были итоги глубинных интервью с клиентами. Не формальных, а вполне серьёзных. Искали подрядчика, который просто запустит рекламу.
И вот тут я заметил странную вещь.
Всё это понимание аудитории, перечень преимуществ, описание того, как они работают — вообще не отражено на сайте. Сейчас делают новый сайт, но опять без учёта того, как будет запускаться реклама. Блоки под преимущества заложены, но ничего конкретного и цепляющего там нет. Обычные «мы производитель, ассортимент Х0000 позиций, экспертные менджеры»
🔍 Начинаем копать глубже.
Спрашиваю: «Окей, на сайте этого нет. А где тогда?»
Отвечает: «У нас всё есть в скриптах продаж. Главное — довести человека до менеджера, а он уже объяснит все преимущества и выгоды. Закроем продажу».
Логично. Копаем ещё на уровень глубже.
«А как у вас вообще идёт конверсия в продажу?»
И тут выяснилось интересное. По сделкам за этот год: если закрыть хотя бы 10-20% от проигранных — они уже выполнят весь план по приросту на следующий год.
То есть огромный объём сделок просто сваливается в проигрыш. Хотя казалось бы, у них сильное предложение, выходят на коммуникацию, всё должно работать.
❓ И тут возникает вопрос.
Если люди приходят, но не покупают — значит, где-то что-то мы не понимаем. Либо предложение на самом деле не цепляет. Либо мы что-то упускаем в том, как люди принимают решение.
💡 Вывод получился неожиданный.
Клиенту вообще не нужно наращивать количество лидов. 😂
Проблема в том, чтобы понять — почему текущие лиды не закрываются. Если решить это, есть шанс сделать прирост 20-30% без дополнительных вложений в продвижение. А уже потом и реклама будет работать совершенно по-другому.
Вот такие базовые вопросы — кто наша аудитория, в чём преимущество, почему у нас покупают — часто кажутся решёнными. Но когда начинаешь копать, выясняется, что в них закопаны сотни миллионов.
Если хотите так же поковыряться в своём проекте и понять, где на самом деле точка роста — пишите в личку. В декабре можем пообщаться, а на январь спланируем конкретные действия.
Telegram
Дмитрий Южанин
Помогаю оптовым и производственным компаниям привлекать клиентов.
🔥8💩2❤1👍1
ЦЕХ, конференция по B2B-маркетингу
Последнее моё выступление на конференции в этом году.
Интересно, что на нём собрались практически все спикеры практики, с которыми я пересекался на топовых платных конференциях :)
Поэтому рекомендую выделить время и собрать лучшие практики для следующего года.
Описание от организаторов:
Любой цех состоит из отдельных подразделений, специализирующихся на создании разных деталей, которые в итоге собираются в классный продукт. Для В2В это тоже актуально, поэтому мы создали ЦЕХ B2B-маркетинга и собрали в него экспертов, работающих в B2B-проектах много лет, чтобы по результату конференции вы получили развернутый гайд по ведению сложных технологических B2B-проектов.
дата: 11 декабря 2025
время: 10:00-16:00 (Мск)
формат: онлайн, два потока
стоимость: онлайн участие бесплатно
регистрация: по ссылке
Почему обязательно нужно участвовать в ЦЕХе
1️⃣ Реальные В2В-кейсы за 2025 год.
⁃ Без рекламы
2️⃣ Фишки и новые связки В2В-инструментов от экспертов-практиков.
+ подборка чек-листов и гайдов
3️⃣ Возможность обсудить с В2В-экспертами конкретные задачи по своим проектам
Ключевые темы ЦЕХа
- Сайт, контент
- SEO, GEO
- АВМ-маркетинг
- Яндекс.Директ, Авито
- Аналитика
- Нейросети
- Email-аутрич
- Социальные сети
- Конференции, выставки, вебинары
- Медиа и PR
- Неочевидные инструменты B2B
Первая часть программы:
🔹Дмитрий Южанин
Почему в B2B-проектах без этого нельзя начинать Директ.
Связка: ЯндексДирект + Аналитика + Сайт
🔸Марина Ледванова
Как ускорить подготовку контента для B2B-компании в 3 раза с помощью нейросетей без потери качества
🔹Роман Ковалёв
AEO, GEO и SEO: как попасть в ответы нейросетей и получать оттуда трафик
🔸Диана Часовских
B2B-мероприятия: Как превратить статью расходов в системный источник прибыли
🔹Анатолий Рус
Формула: Контент + Лид-магниты + Трафик = B2B-лиды. Как запустить сбор маркетинговых и коммерческих лидов в B2B-проекте?
Участие в ЦЕХе по ссылке. Регистрируйтесь количество бесплатных мест ограничено!
Последнее моё выступление на конференции в этом году.
Интересно, что на нём собрались практически все спикеры практики, с которыми я пересекался на топовых платных конференциях :)
Поэтому рекомендую выделить время и собрать лучшие практики для следующего года.
Описание от организаторов:
Любой цех состоит из отдельных подразделений, специализирующихся на создании разных деталей, которые в итоге собираются в классный продукт. Для В2В это тоже актуально, поэтому мы создали ЦЕХ B2B-маркетинга и собрали в него экспертов, работающих в B2B-проектах много лет, чтобы по результату конференции вы получили развернутый гайд по ведению сложных технологических B2B-проектов.
дата: 11 декабря 2025
время: 10:00-16:00 (Мск)
формат: онлайн, два потока
стоимость: онлайн участие бесплатно
регистрация: по ссылке
Почему обязательно нужно участвовать в ЦЕХе
⁃ Без рекламы
+ подборка чек-листов и гайдов
Ключевые темы ЦЕХа
- Сайт, контент
- SEO, GEO
- АВМ-маркетинг
- Яндекс.Директ, Авито
- Аналитика
- Нейросети
- Email-аутрич
- Социальные сети
- Конференции, выставки, вебинары
- Медиа и PR
- Неочевидные инструменты B2B
Первая часть программы:
🔹Дмитрий Южанин
Почему в B2B-проектах без этого нельзя начинать Директ.
Связка: ЯндексДирект + Аналитика + Сайт
🔸Марина Ледванова
Как ускорить подготовку контента для B2B-компании в 3 раза с помощью нейросетей без потери качества
🔹Роман Ковалёв
AEO, GEO и SEO: как попасть в ответы нейросетей и получать оттуда трафик
🔸Диана Часовских
B2B-мероприятия: Как превратить статью расходов в системный источник прибыли
🔹Анатолий Рус
Формула: Контент + Лид-магниты + Трафик = B2B-лиды. Как запустить сбор маркетинговых и коммерческих лидов в B2B-проекте?
Участие в ЦЕХе по ссылке. Регистрируйтесь количество бесплатных мест ограничено!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3💩2❤🔥1🔥1
Немного магии от Google: как AI уже меняет нашу работу с документами ✨
У меня давно есть гипотеза: главное конкурентное преимущество Google в гонке AI — это их экосистема. Они не создают инструмент в вакууме, а аккуратно встраивают его туда, где мы уже привыкли работать. И это кратно упрощает жизнь.
Вот пара свежих фишек, которые я потестировал и которые мне прямо «зашли».
1. Deep Research по вашему Google Диску
В Gemini появилась функция глубокого исследования, которую можно натравить на ваш собственный Google Диск. Закидываешь тему — и он ищет релевантные материалы в ваших документах, таблицах и презентациях.
Я попробовал это при подготовке презентации и словил инсайт: AI начал подтаскивать актуальную информацию из старых логов гипотез, которые хранятся у нас в отчетах. То есть он нашел данные там, где я бы сам искать не стал. Очень интересный формат!
Есть минусы
— Пока нельзя указать конкретную папку для поиска, и он шерстит по всему диску. Надеюсь, допилят.
— Результаты поиска формируются с сильным влиянием гугловского системного промта. Поэтому его структура не подходит под часть задач.
2. Магия в Google Презентациях
А вот это — чистый восторг. Теперь, если у вас на слайде есть какой-то текст (например, список из нескольких пунктов), появляется кнопка, которая предлагает сделать слайд «красивым».
Я поэкспериментировал с этим при подготовке к выступлению. Результат — на скринах выше. Нейронка берет ваш текст и превращает его в аккуратную визуализацию: иконки, схемы, картинки. И самое крутое — она сама подтягивает стилистику из шаблона презентации. Цвета, шрифты — все ложится идеально, без дополнительных промптов.
Из минусов:
— Если просить сделать инфографику, а не слайд, то стилистика не копируется автоматом.
— Нельзя зашить стилистику визуализации по умолчанию.
Что с остальными инструментами?
* Google Таблицы: Пока слабо. Идея вызывать Gemini прямо из формулы — гениальная, но на практике у меня это ни разу нормально не заработало.
Задач под анализ чисто содержимого таблиц без доп контекста, я у себя не встретил. А если нужен доп контекст, то лучше пойти в полноценный чат.
* Google Документы: Можно генерировать картинки по тексту, но интерфейс кривой. Чтобы сгенерировать изображение по абзацу, нужно сначала скопировать этот абзац и вставить в чат с AI. Он не понимает контекст документа по умолчанию.
Возможно удобнее будет с самарии документов, т.к. в текстовом чате он видит содержимое документа. Но у меня тоже пока подобных задач не было.
Вывод:
Раньше я не понимал, зачем нужна платная подписка Google One AI, если есть бесплатная AI Studio. Теперь начинаю понимать. Именно за такие бесшовные интеграции в привычные инструменты и стоит платить.
Потенциал у этого огромный. Представьте, что вы сможете сначала в чате с AI накидать структуру презентации, собрать для нее контент из ваших же документов на Диске, а потом одной кнопкой превратить все это в готовые, стилизованные слайды.
Думаю, мы увидим это уже очень скоро.
У меня давно есть гипотеза: главное конкурентное преимущество Google в гонке AI — это их экосистема. Они не создают инструмент в вакууме, а аккуратно встраивают его туда, где мы уже привыкли работать. И это кратно упрощает жизнь.
Вот пара свежих фишек, которые я потестировал и которые мне прямо «зашли».
1. Deep Research по вашему Google Диску
В Gemini появилась функция глубокого исследования, которую можно натравить на ваш собственный Google Диск. Закидываешь тему — и он ищет релевантные материалы в ваших документах, таблицах и презентациях.
Я попробовал это при подготовке презентации и словил инсайт: AI начал подтаскивать актуальную информацию из старых логов гипотез, которые хранятся у нас в отчетах. То есть он нашел данные там, где я бы сам искать не стал. Очень интересный формат!
Есть минусы
— Пока нельзя указать конкретную папку для поиска, и он шерстит по всему диску. Надеюсь, допилят.
— Результаты поиска формируются с сильным влиянием гугловского системного промта. Поэтому его структура не подходит под часть задач.
2. Магия в Google Презентациях
А вот это — чистый восторг. Теперь, если у вас на слайде есть какой-то текст (например, список из нескольких пунктов), появляется кнопка, которая предлагает сделать слайд «красивым».
Я поэкспериментировал с этим при подготовке к выступлению. Результат — на скринах выше. Нейронка берет ваш текст и превращает его в аккуратную визуализацию: иконки, схемы, картинки. И самое крутое — она сама подтягивает стилистику из шаблона презентации. Цвета, шрифты — все ложится идеально, без дополнительных промптов.
Из минусов:
— Если просить сделать инфографику, а не слайд, то стилистика не копируется автоматом.
— Нельзя зашить стилистику визуализации по умолчанию.
Что с остальными инструментами?
* Google Таблицы: Пока слабо. Идея вызывать Gemini прямо из формулы — гениальная, но на практике у меня это ни разу нормально не заработало.
Задач под анализ чисто содержимого таблиц без доп контекста, я у себя не встретил. А если нужен доп контекст, то лучше пойти в полноценный чат.
* Google Документы: Можно генерировать картинки по тексту, но интерфейс кривой. Чтобы сгенерировать изображение по абзацу, нужно сначала скопировать этот абзац и вставить в чат с AI. Он не понимает контекст документа по умолчанию.
Возможно удобнее будет с самарии документов, т.к. в текстовом чате он видит содержимое документа. Но у меня тоже пока подобных задач не было.
Вывод:
Раньше я не понимал, зачем нужна платная подписка Google One AI, если есть бесплатная AI Studio. Теперь начинаю понимать. Именно за такие бесшовные интеграции в привычные инструменты и стоит платить.
Потенциал у этого огромный. Представьте, что вы сможете сначала в чате с AI накидать структуру презентации, собрать для нее контент из ваших же документов на Диске, а потом одной кнопкой превратить все это в готовые, стилизованные слайды.
Думаю, мы увидим это уже очень скоро.
❤3🔥3💩2🤔1
SPIN-продажи + AI: как мы прокачали созвоны с 30 до 85 баллов (и где нейронка эпично заглючила) 🤖
Сейчас активно внедряем у себя в агентстве методологию SPIN-продаж. Если коротко, это технология, которая через 4 типа вопросов (ситуационные, проблемные, извлекающие, направляющие) помогает и нам, и клиенту докопаться до реальной, корневой проблемы, а не решать поверхностные «хотелки». Часто бывает, что клиент приходит за контекстной рекламой, а в ходе такого диалога выясняется, что запускать ее ему сейчас вообще не нужно.
Чтобы ускорить внедрение, я сам провожу много созвонов и использую нейросети для их анализа. И результаты, честно говоря, впечатляют.
Я собрал промпт, который анализирует запись созвона по методологии SPIN. Благодаря такой быстрой и детальной обратной связи мы смогли всего за три недели поднять среднюю оценку наших созвонов с 30-40 до 85 баллов из 100. Прогресс колоссальный.
Но, как всегда при работе с AI, случаются забавные глюки, которые напоминают о важности здравого смысла.
На днях у меня был второй созвон с клиентом. После первого я как раз проанализировал ошибки, лучше подготовился, и второй созвон прошел, на мой взгляд, очень удачно — клиент четко понял ценность, мы обо всем договорились. Прогоняю запись через нейронку (я прикрепил ей и первый, и второй транскрипт) — она выдает оценку 85 баллов. Отлично.
Решаю для чистоты эксперимента прогнать еще раз. И тут AI выдает: 45 баллов. И пишет, что второй созвон прошел *хуже,* чем первый. И что это провал. 📉
Начал разбираться, в чем дело. Оказалось, в разговоре клиент говорил, что у него есть проблемы с внедрением CRM-системой. И нейронку переклинило. Она увидела боль («проблема с внедрением CRM»), увидела, что я не стал ее «раскачивать» и докапываться до сути, а просто прошел мимо, и решила, что это провал. Для нее не имело значения, что мы — маркетинговое агентство, а не интеграторы CRM. Она просто увидела проблему, которую можно было «копнуть», и посчитала, что я упустил возможность.
Что интересно, при последующих запусках этот баг не повторился. Но разово было очень показательно.
Какой из этого вывод?
Нейросети — офигенный инструмент для ускорения и анализа. Но слепо доверять автоматическим оценкам нельзя. Всегда нужно включать здравый смысл, проверять результаты и помнить, что иногда даже самый умный алгоритм может пойти совсем не в ту сторону, увидев знакомый паттерн.
В принципе, как и люди 😏
Будьте аккуратны.
Сейчас активно внедряем у себя в агентстве методологию SPIN-продаж. Если коротко, это технология, которая через 4 типа вопросов (ситуационные, проблемные, извлекающие, направляющие) помогает и нам, и клиенту докопаться до реальной, корневой проблемы, а не решать поверхностные «хотелки». Часто бывает, что клиент приходит за контекстной рекламой, а в ходе такого диалога выясняется, что запускать ее ему сейчас вообще не нужно.
Чтобы ускорить внедрение, я сам провожу много созвонов и использую нейросети для их анализа. И результаты, честно говоря, впечатляют.
Я собрал промпт, который анализирует запись созвона по методологии SPIN. Благодаря такой быстрой и детальной обратной связи мы смогли всего за три недели поднять среднюю оценку наших созвонов с 30-40 до 85 баллов из 100. Прогресс колоссальный.
Но, как всегда при работе с AI, случаются забавные глюки, которые напоминают о важности здравого смысла.
На днях у меня был второй созвон с клиентом. После первого я как раз проанализировал ошибки, лучше подготовился, и второй созвон прошел, на мой взгляд, очень удачно — клиент четко понял ценность, мы обо всем договорились. Прогоняю запись через нейронку (я прикрепил ей и первый, и второй транскрипт) — она выдает оценку 85 баллов. Отлично.
Решаю для чистоты эксперимента прогнать еще раз. И тут AI выдает: 45 баллов. И пишет, что второй созвон прошел *хуже,* чем первый. И что это провал. 📉
Начал разбираться, в чем дело. Оказалось, в разговоре клиент говорил, что у него есть проблемы с внедрением CRM-системой. И нейронку переклинило. Она увидела боль («проблема с внедрением CRM»), увидела, что я не стал ее «раскачивать» и докапываться до сути, а просто прошел мимо, и решила, что это провал. Для нее не имело значения, что мы — маркетинговое агентство, а не интеграторы CRM. Она просто увидела проблему, которую можно было «копнуть», и посчитала, что я упустил возможность.
Что интересно, при последующих запусках этот баг не повторился. Но разово было очень показательно.
Какой из этого вывод?
Нейросети — офигенный инструмент для ускорения и анализа. Но слепо доверять автоматическим оценкам нельзя. Всегда нужно включать здравый смысл, проверять результаты и помнить, что иногда даже самый умный алгоритм может пойти совсем не в ту сторону, увидев знакомый паттерн.
В принципе, как и люди 😏
Будьте аккуратны.
👍5💩2
Каналу — год! 🎉 Подборка лучшего за это время
Только заметил, что каналу уже год. Мы перевалили за 900 подписчиков и до конца года, думаю, возьмём отметку в 1000. Это радует.
В честь этого решил обновить информацию о том, о чём этот канал, и собрать подборку лучших постов за год — для тех, кто пришёл недавно и мог их
пропустить.
О чём здесь пишу
Я рассказываю, как мы в агентстве «Сделано» помогаем расти производителям и оптовикам. Про продвижение B2B-проектов — и клиентских, и собственных.
А ещё — как в этом процессе мы применяем нейросети: внедряем их в маркетинг, продажи, менеджмент.
И делюсь личными наблюдениями: как развивается рынок, какие сложности возникают и как мы с ними справляемся. Иногда — какие шишки набиваем.
По сути, канал — это все наши наработки, новые подходы и инструменты, которые реально отрабатывают.
Отдельно: выпустил сайт с промтами — promts.m-done.ru
Там актуальные версии, которые регулярно обновляю.
🤖 Нейросети на практике
• Как я провёл 2 часа эфира про AI и почему вам стоит это посмотреть
• Почему наши нейронки пишут объявления лучше большинства копирайтеров
• Семейные споры привели меня к созданию AI-ассистента. Вот как это работает
• NotebookLM + Deep Research: комбо, которое изменило мой подход к изучению тем
• Google тихо выкатил фичи, которая изменила мою работу с презентациями
• FOMO от нейросетей: как перестать чувствовать, что все вокруг круче тебя
• Как мы избавились от рутины в анализе рекламы с помощью AI
📊 B2B-маркетинг
• «B2B-рынок штормит» — честный разговор о том, что делать, когда старые подходы не работают
• Крупные компании готовятся к кризису вовсю. А вы?
• 3 ошибки на B2B-сайтах, которые я вижу снова и снова
• Одна черта, которая отличает успешные B2B-компании от остальных
• Яндекс включит автооптимизацию текстов — и вот почему её лучше отключить
• Почему прогнозы в маркетинге больше не работают
• Как мы запустили трафик для B2B-стартапа с продуктом за миллионы
• Все KPI выполнены за неделю до конца месяца — итоги октября
• Статья про ценностное предложение, которая может перевернуть ваше понимание
• Как не потерять ключевые смыслы, когда ведёшь контент системно
💭 Частные мысли
• Моя любовь к крутым решениям — и как она вредит бизнесу
• Почему я стал писать реже. Откровенно о стратегическом кризисе
• Собственный продукт заставил меня понять, что чувствуют наши клиенты
Спасибо, что читаете. Если есть темы, которые хотите увидеть — пишите в комментариях.
Только заметил, что каналу уже год. Мы перевалили за 900 подписчиков и до конца года, думаю, возьмём отметку в 1000. Это радует.
В честь этого решил обновить информацию о том, о чём этот канал, и собрать подборку лучших постов за год — для тех, кто пришёл недавно и мог их
пропустить.
О чём здесь пишу
Я рассказываю, как мы в агентстве «Сделано» помогаем расти производителям и оптовикам. Про продвижение B2B-проектов — и клиентских, и собственных.
А ещё — как в этом процессе мы применяем нейросети: внедряем их в маркетинг, продажи, менеджмент.
И делюсь личными наблюдениями: как развивается рынок, какие сложности возникают и как мы с ними справляемся. Иногда — какие шишки набиваем.
По сути, канал — это все наши наработки, новые подходы и инструменты, которые реально отрабатывают.
Отдельно: выпустил сайт с промтами — promts.m-done.ru
Там актуальные версии, которые регулярно обновляю.
🤖 Нейросети на практике
• Как я провёл 2 часа эфира про AI и почему вам стоит это посмотреть
• Почему наши нейронки пишут объявления лучше большинства копирайтеров
• Семейные споры привели меня к созданию AI-ассистента. Вот как это работает
• NotebookLM + Deep Research: комбо, которое изменило мой подход к изучению тем
• Google тихо выкатил фичи, которая изменила мою работу с презентациями
• FOMO от нейросетей: как перестать чувствовать, что все вокруг круче тебя
• Как мы избавились от рутины в анализе рекламы с помощью AI
📊 B2B-маркетинг
• «B2B-рынок штормит» — честный разговор о том, что делать, когда старые подходы не работают
• Крупные компании готовятся к кризису вовсю. А вы?
• 3 ошибки на B2B-сайтах, которые я вижу снова и снова
• Одна черта, которая отличает успешные B2B-компании от остальных
• Яндекс включит автооптимизацию текстов — и вот почему её лучше отключить
• Почему прогнозы в маркетинге больше не работают
• Как мы запустили трафик для B2B-стартапа с продуктом за миллионы
• Все KPI выполнены за неделю до конца месяца — итоги октября
• Статья про ценностное предложение, которая может перевернуть ваше понимание
• Как не потерять ключевые смыслы, когда ведёшь контент системно
💭 Частные мысли
• Моя любовь к крутым решениям — и как она вредит бизнесу
• Почему я стал писать реже. Откровенно о стратегическом кризисе
• Собственный продукт заставил меня понять, что чувствуют наши клиенты
Спасибо, что читаете. Если есть темы, которые хотите увидеть — пишите в комментариях.
🎉14🔥9👍3💩2❤1