📌 Щелчок по носу или как я понял, что управлению надо учиться

Есть моменты, которые навсегда остаются в памяти. У меня один из таких – когда я впервые осознал, что быть хорошим специалистом и быть хорошим руководителем – это две большие разницы.

📝 История
В моем агентстве появился один из первых сотрудников – парень, совсем новичок. Но и я на тот момент не мог позволить себе кого-то опытнее. Подумал: ничего, сейчас научим, сделаем из него классного специалиста.

Поначалу всё шло отлично. Я рассказывал, объяснял, он слушал, впитывал. И мне это даже нравилось – эго тешило, что я такой умный, умею передавать знания.

Прошел год, но что-то стало не так. Он всё так же приходил ко мне с вопросами. По любому поводу. Сначала это радовало, потом начало раздражать.

⏳ Ещё через полгода я его уволил. Сказал, что не устраивают результаты, что мне нужен более самостоятельный человек. Тогда я даже не смог четко объяснить, в чем была проблема.

💡 Озарение
Спустя время случайно увидел, что он работает в другом агентстве. И делает ровно то, чего я от него ждал у себя. Разбирается в аналитике, двигает новое направление, работает с данными.

А я думал, что он не самостоятельный. Так может, дело было не в нём, а во мне?

Этот момент стал для меня щелчком по носу. Я понял: проблема была в моем управлении, а не в сотруднике. Он не стал самостоятельным не потому, что не мог, а потому, что я не создавал для этого условий. Я просто сделал из него ученика, а не профессионала, который способен решать задачи сам.

🎯 С тех пор уже больше 10 лет я активно изучаю менеджмент:

— как развивать сотрудников,
— как выстраивать процессы,
— как делегировать так, чтобы команда росла, а не оставалась зависимой от меня.

🚀 Вывод: если сотрудники не показывают ожидаемых результатов – сначала посмотрите на себя. Может, проблема не в них, а в том, как вы ими управляете?

🤔 Было ли у вас похожие осознания? Делитесь в комментариях!

Подарок от Яндекса, который лучше не принимать

С 27 февраля Яндекс автоматически включит оптимизацию текстов объявлений под запросы.

🤖 Алгоритм сам перепишет тексты, но делает это пока так себе. У него нет данных о ваших УТП, реальной целевой аудитории и сильных сторонах бизнеса. В итоге объявление может стать сильно хуже.

Что делать?
🔹 Отключить эту функцию во всех кампаниях.
🔹 Сделать это лучше заранее – 26 февраля.

❗ Как вам такой подход Яндекса?
👍 – Норм, автоматизация наше всё.
👎 – Задолбали своими обновлениями.
🤡 – Ну, спасибо, Яндекс, за «подарок»!

Как не потерять ключевые смыслы в контенте?

Запустили мы в агентстве системную работу с контентом: проработали ЦА, определили ключевые смыслы, начали публиковать статьи. Всё идёт вроде бы хорошо, но появилась проблема.

Вопросы, которые возникли:
— О чём мы уже рассказали, а о чём нет?
— Какие смыслы раскрыты, а какие провисают?
— Есть ли перекос в подаче тем?

Когда публикуешь статьи поочерёдно, сложно сразу увидеть общую картину. Что-то уже было, что-то нет, какие-то темы мы продвигаем активно, а какие-то выпадают.

Решили придумать простой и понятный способ анализа.
В итоге сделали таблицу, где:
* В строках — статьи,
* В столбцах — ключевые смыслы, которые мы хотим доносить.

Размечаем всё цветами:
🟩 Смысл хорошо раскрыт
🟨 Есть, но без фокуса
🟥 Вообще не затронут

Результаты:

Результат оказался наглядным: за 10 секунд понятно, какие смыслы раскрыты, а какие проигнорированы. И тут же выяснилось, что про "прозрачную коммуникацию и удобную отчётность" у нас почти ничего не сказано. Где-то мелькало, но целостного материала нет. Теперь понятно, что нужно восполнить пробел.

Если у вас тоже есть контентная стратегия — попробуйте такой подход. Реально помогает навести порядок.

Еще делиться подобными фишками из нашей внутрянки или лучше что-то более системное?

Как я неожиданно кайфанул от спорта

Долго знал, что надо бы заниматься спортом, но все попытки были… ну, так себе.

Брал абонемент в фитнес-зал — не зашло.
⁣
Пробовал тренажерку — ходил через силу.
⁣
Записался на бокс — даже с тренером не зацепило.
⁣
Плавание пробовал, но быстро уставал: без тренера через 10-15 минут уже уставал и плавать не хотелось.

А тут в начале года прошел чекап, и мне снова напомнили: «Добавьте физической активности, в идеале плаванье». Ну окей, подумал я, тем более абонемент в фитнес с бассейном уже был. Решил попробовать снова, но в этот раз с тренером.

И тут произошло неожиданное — я смог плавать час с первой же тренировки и реально кайфанул.

📌 Во-первых, оказалось, что не все навыки из детства потеряны. Мы быстро прошли базовые упражнения и начали работать над кролем. Уже через три недели мог нормально плыть без ласт.

📌 Во-вторых, тренировки больше не кажутся пыткой. Раньше через 15 минут я уставал, а сейчас спокойно плаваю весь час.

📌 В-третьих, удобный график. Хожу утром, и к рабочим созвонам уже бодрый и заряженный.

📌 В-четвертых, это просто приятно. Выхожу из бассейна довольный, с хорошим настроением и приятной усталостью.

Понял, что важно найти свой спорт, а еще в первые 4-5 занятий обязательно брать тренера — иначе сложно прочувствовать фишку процесса и можно просто забросить.

Так что теперь стабильно хожу два раза в неделю. Рад, что наконец-то нашел что-то, что реально в кайф.

Если тоже никак не можешь втянуться в спорт — пробуй разные варианты. Возможно, где-то тебя тоже «зацепит» 🔥

🚀 Посты за 15 минут: моя схема работы с нейросетями

Последние месяцы я тестировал нейросети для написания постов. Не просто вставлять текст в ChatGPT, а так, чтобы он писал именно в моем стиле — с нужной логикой, структурой и подачей. Получилось круто, делюсь процессом.

📌 Какие были проблемы?

— Писать самому долго: 2-3 часа на один пост.
— Голосовые заметки хороши, но в расшифровке — хаос.
— Нейросети пишут гладко, но часто бессмысленно.

📌 Как решил?

1️⃣ Научил GPT своему стилю — загрузил свои тексты, разобрал ключевые фразы, сделал промт с описанием стилистики.

2️⃣ Диктую мысли голосом — получаю расшифровку и отправляю в GPT.

3️⃣ Добавил алгоритм структурирования — использовал методичку «Пиши понятно», дал нейросети инструкцию выбирать нужную логику из неё.

🎯 Результат: вместо 2-3 часов на пост — 15-20 минут. Нейросеть пишет текст по схеме, я его редактирую — и готово.

⚠️ Важно: нейросеть ускоряет процесс, но без вашей экспертизы текст будет пустым. Вы даёте фактуру, а нейросеть помогает оформить её быстрее и понятнее.

💡 Если вы встречали подобные алгоритмы по работе с текстами, рекламой, аналитикой, изображениями и т.д. — делитесь в комментариях. Я сам буду благодарен и остальным будет полезно.

🔗 Методичку «Пиши понятно» приложил файлом. Она сама по себе огненный материал. Обожаю такое.
🔗 Автор методички: @Denixor, и советую посмотреть его канал @prynkov_cm

Немного пятничного юмора от эффективных менеджеров :)

🚀 Копаемся под капотом Директа.

С прошлого года Яндекс внедрил систему динамических показов в Директе. Это значит, что больше нельзя просто выкупить место в топе и стабильно показываться там. Яндекс делает ротацию объявлений, чтобы охватить больше рекламодателей.

В B2B это особенно критично: поисковый трафик содержит самые горячие запросы, и нам важно контролировать показы. Но вот проблема: статистика в кабинете показывает, что всё нормально, а клиенты жалуются, что не видят свои объявления в выдаче. В итоге мы не понимаем какие запросы реально показываются и как часто.

💡 Как мы решаем эту проблему

Один из подписчиков поделился интересным подходом: он собирал реальную выдачу Яндекс.Директа и проверял, как часто его объявления там появляются. Мне идея зашла, и я решил собрать свой сервис с подобным функционалом.

🛠 Что мы сделали?

1. Написал скрипт с помощью нейронок, который из нужного региона запрашивает выдачу и собирает данные о 10 рекламодателях по целевым запросам.
На каждый запрос снимаем данные по рекламодателям 4 раза.

2. Алгоритм анализирует:
— Как часто наше объявление вообще попадает в топ-10.
— Сколько раз оно появляется в спецразмещении (топ-4).
— Сколько запросов из семантики вообще попадает в ротацию и спец размещение.

📊 Что мы заметили?

1. Четырёх замеров оказалось мало. Нужно подбирать оптимальное количество, чтобы балансировать между точностью и затратами.
Разброс показов огромный: один прогон — 70% фраз в спецразмещении, следующий — уже 50%.

2. Данные в отчётах Яндекса о % охвата аудитории показывает только данные по случаям, когда вы попали в выдачу. Если в выдаче вас не было, то и в статистику они не идут.

🔍 Что дальше?
Сейчас обкатываем скрипт на первых проектах. Планирую доработать его, чтобы:
— Работать по проектам с сохранением семантики.
— Приводить всё к одному регистру
— Автоматически собирать и выгружать статистику.
— Строить динамику по показателям.
— Может в целом сделаю большое исследование по рынку с том какой % показов реально занимают компании.

Прикладываю скрины как это работает в консоли и отчет в Экселе

❓ Что думаете?
Если у вас есть идеи, как ещё можно использовать эти данные для оптимизации рекламы — пишите в комментариях! Может, из этого получится полезный инструмент для рынка. 😉

🔥12 апреля выступаю в Пскове!

Почти случайно узнал, что 11-12 апреля в Пскове будет классная конференция по маркетингу.

Я там выступаю с темой «Performance-маркетинг для B2B: как увеличить продажи с помощью данных и AI»

Но советую посмотреть всю программу https://enter.promo/enter-conf
Там много интересных докладов. Мне больше всего интересны выступления про контент и креатив, в том числе с применением нейронок. Поэтому буду там оба дня.

Рад буду видеться лично.

P.S.: классное изображение для анонса они сделали, не могу не прикрепить :)

Как управлять маркетингом в B2B. Часть 1: Почему я перешел на итерационную систему управления маркетингом 🔄

Привет! Решил, наконец, рассказать о том, как я управляю маркетологами и маркетингом. Сегодня начну с самых основ — какую систему управления стоит выбрать и почему это так важно.

## Что я обычно вижу на проектах

Когда мы приходим с командой на новые проекты или когда я как внешний директор маркетинга анализирую систему работы в компании, чаще всего вижу две похожие картины:

Вариант 1: Еженедельные созвоны
* Собираются раз в неделю
* Обсуждают кто что сделал, какие у кого планы
* В лучшем случае фиксируют фактические показатели
* В течение недели просто спрашивают статусы задач в переписке

Там, где система чуть попрокачаннее, появляются таблички с регулярным введением показателей.

Вариант 2: Водопадная модель
* Составляют месячные планы
* Раскидывают на крупные задачи
* Если повезёт, задачи заносят в системы управления проектами
* Последовательно выполняют и раз в неделю проверяют прогресс

Такие подходы кажутся логичными, и я сам с них начинал. Но со временем увидел, что в маркетинге они просто не работают 😕

Почему мне не зашли обе схемы

Первый вариант быстро превращается в хаос, потому что:
* Нет понимания, делаем ли мы что-то полезное для конечного результата.
* Тяжело отслеживать, у кого какие задачи
* Постоянное ощущение напряжения из-за опасений, что задачи не будут выполнены.

По факту всё скатывается к тому, что просто перебираем разный набор действий и надеемся, что какой-то из них даст результат. Да, иногда это срабатывает, но это чистая случайность, а не система.

А водопадная модель хороша только для запусков с нуля — когда создаем посадочную или новую рекламную кампанию. Но:
* Как только запускаем и что-то работает/не работает — нужно перестраиваться, а водопад для этого не подходит
* Если попробуете спланировать проект на квартал, то через месяц-два обнаружите, что половина задач потеряла актуальность
* В маркетинге постоянно появляются новые вводные: у одной кампании показатели пошли не так, у другой внезапно всё хорошо, новую вещь про аудиторию узнали...
* О проблемах часто узнаешь только на недельных созвонах или вообще когда задача пролетела по срокам.

Это сильно печалит и демотивирует команду: "А зачем мы тебе всё это планировали?"

Как я решил эту проблему

Еще в 2016-2017 годах, когда Agile только набирал популярность, начал экспериментировать со Scrum. В итоге у нас получилась смесь Scrum с Kanban, заточенная именно под маркетинговые задачи.

Суть в том, что мы работаем итерациями (обычно двухнедельными), и каждую итерацию проводим анализ текущей ситуации на проекте.

Что это даёт:
* Быстро адаптируемся к изменениям
* Регулярно анализируем эффективность работы
* В системе уже заложена логика по повышению эффективности процессов
* За счет коротких ежедневных митингов легко поддерживать понимание происходящего
* Проблемы отлавливаются не через неделю, а в течение дня
* Снижается количество дёрганий типа "а что у тебя там по этой задаче?"
* Всегда понятно, какие задачи двигаются, все ли по ним ок, есть ли задержки

В следующих постах расскажу подробнее, как конкретно работает наша система, как мы ее адаптировали под маркетинговые задачи, из каких элементов она состоит и почему это вообще работает.

А вы с какими проблемами в управлении маркетингом сталкивались? Какие системы используете? Делитесь в комментариях 👇

🧠 Результаты экспериментов с нейронками

Последние 1,5 месяца я активно экспериментировал с нейросетями в нашем агентстве. Хочу поделиться реальными результатами — что уже круто работает, а где пока есть сложности.

✅ Что получается офигенно:

1️⃣ Тексты для контекстной рекламы
Мы научили нейронки писать объявления, которые объективно круче того, что делает большинство копирайтеров. Приложил к посту примеры текстов

Процесс отлажен до такой степени, что требуется минимальная шлифовка (5-10% текста), а результат — огонь! Директологи в восторге: и время экономится кратно, и результаты лучше.

Пишем в Клоде 3.7
Единственный минус — Клод пока не научился корректно считать символы во втором заголовке. Но есть мысли, как это поправить.

2️⃣ Чистка минус-слов
Это тоже прям огненная история. Научили нейросеть собирать основные запросы для минусовки за 5-10 минут вместо нескольких часов ручной работы.

В минусах учитывает специфику ЦА и продукта. Еще и по группам разбивает.
Тоже приложил скрин.
Тут Gemini оказался лучше всех.

3️⃣ Быстрые ответы клиентам
Создал персонализированную GPT-шку, в которую загрузил данные о компании, информацию о текущей ситуации, прайсы и ассортимент. Теперь когда приходит сообщение, а времени на идеальный ответ мало — нейросеть помогает сформулировать качественный ответ без длительной настройки промтов.

На самом деле его стал использовать и для обсуждений мыслей по агентству. Классно, что он уже многое знает обо мне и агентстве. Качество ответов сильно выросло.

4️⃣ Deep Research от GPT
Протестировал функцию Deep Research от ChatGPT — впечатляет! Работает лучше, чем аналогичные у Gemini и Perplexity. Выдает структурированные ответы высокого качества, хотя и с меньшей детализацией источников, чем Gemini.

Я раньше топил за Deep Research от Gemini. Он может собирать данных с сотен сайтов. Но GPT сильно обходит Gemini по структурированности и формату ответа. Еще перед тем как уйти в сбор информации, он задаёт уточняющие вопросы. И эти вопросы бывают очень в тему.
Жаль, что в версии Плюс доступно только 8 таких исследований в месяц.

❓ Где пока есть сложности:

1️⃣ Аналитика и выявление узких мест
Пытались научить нейросети анализировать данные и выявлять проблемные места в воронке контекста. Пока не сработало. Главная причина — нужен очень четкий алгоритм и последовательность шагов для анализа.

Особенно нейросети буксуют с анализом динамики показателей. Они воспринимают данные как общий пул, а не как изменяющиеся со временем метрики. Буду прорабатывать этот момент.

2️⃣ Выявление ключевых проблем в сложных ситуациях
Экспериментирую с использованием теории ограничений Голдратта и построением дерева реальности. Первые результаты интересные, но нейросети приходят к общим выводам.
Когда ситуация сложная, много взаимосвязей, и хочется заниматься всем сразу — нужно выявить одну ключевую проблему. А Клод выдал верную проблему, но для ее решения нужно сразу всё делать ))

Скорее всего проблема в исходных данных и алгоритме. Нужно будет разбивать каждый этап на отдельные запросы, плюс запрос на проверку выводов.
По результатам отпишусь позже.

🚀 Над чем работаю сейчас:

Сервис по анализу реального % показов в Директе.
Я про него писал выше.
Уже работает на моем компьютере, команда оценила.
Стало проще понимать какой % выдачи мы занимаем и не вылетели мы с ключевых позиций.
Будем делать сервис доступным онлайн, чтобы вся команда могла пользоваться.

Что интересно — появились первые запросы на доступ к сервису от внешних клиентов и других специалистов. Думаю, может получиться отдельный сервис.

💪 Какие нейросети использую чаще всего:

Claude Sonnet 3.7 — офигенно пишет тексты, лучший выбор для создания контента. Еще и графики рисует :)
Gemini (версия от февраля) — отлично справляется с написанием кода для больших проектов и анализом больших массивов данных.
ChatGPT с функцией Deep Research и GPTs — для структурированного анализа информации и обсуждения вопросов.

🔄 Как управлять маркетингом в B2B. Часть 2: Идеальная длительность спринта для B2B-маркетинга

Ранее я рассказал, почему для маркетинга в B2B классическая водопадная модель и еженедельные созвоны не работают. Сегодня хочу поделиться тем, как мы пришли к оптимальной длительности спринтов и почему это так важно.

Эксперименты с длительностью спринтов

Мы начинали работать с недельными спринтами — это казалось логичным. Оперативно, еженедельно анализируем результаты, быстро реагируем на изменения. Но столкнулись с серьезными ограничениями:

• На анализ и подготовку отчетов уходило минимум один рабочий день — по факту это 20% недели
• С учетом сбора данных и более глубокого анализа отдельных рекламных каналов и страниц сайтов реально до 1,5-2 рабочих дней "вылетало" просто на анализ и планирование.
• На реализацию проектов оставалось всего 3 дня, что критически мало.

В итоге недельные спринты у нас проработали где-то пол года и мы от них отказались.

Попробовали месячные спринты — слишком редкий анализ. Теряется эффективность, так как специалисты редко анализируют, что делают и какие результаты получают.

Почему двухнедельные спринты — идеальный баланс для B2B

После экспериментов мы остановились на двухнедельных спринтах. И вот почему:

1️⃣ Баланс между регулярностью анализа и временем на работу — достаточно времени для реализации задач, но при этом регулярный анализ не даёт уходить в сторону от цели

2️⃣ Особенности B2B-трафика:
• В B2B часто не хватает недельного объема трафика для статистически значимых выводов
• Двухнедельный период позволяет запустить гипотезу, набрать статистику и к следующему спринту уже оценить результаты
• При недельных спринтах мы часто могли подвести итоги только позапрошлого спринта — это вносило путаницу вместо пользы

3️⃣ Удобная синхронизация с бизнес-процессами клиентов:
• Двухнедельные спринты примерно попадают в половину месяца
• Это совпадает с регулярностью многих отчетов для руководства клиентов
• Месячный отчет собирается органично и быстро
• Промежуточные недельные отчеты, помогают клиенту быть в курсе задач по гипотезам и результатам в цифрах

Наш формат спринта

Интересно, что мы начинаем спринты со вторника (а не с понедельника). Это не случайно:

• В понедельник мы подбиваем итоги предыдущего спринта
• Отчетность обычно построена по неделям — поэтому готовить отчеты в пятницу не выходит. В любом случае в понедельник нужно до собирать данные для клиента.
• На анализ и подготовку выводов по 3-4 проектам у специалиста уходит практически весь день
• Если все это делать в один день с планированием нового спринта — получается перегруз. Да и банально не успевали его сделать.

Поэтому наш цикл работает так:
• Понедельник — подводим итоги, проводим демо (обсуждаем результаты и обмениваемся опытом)
• Вторник — планируем новый спринт
• Каждый день — проводим быстрые синхроны для контроля выполнения задач
• Понедельник в середине спринта — подбиваем промежуточные отчеты и обсуждаем как улучшить работу агентства.

В следующем посте расскажу подробнее, как проходят наши планирования, демо и ежедневные митинги — это целая система, которая позволяет держать контроль над проектами, но при этом не скатываться в микроменеджмент.

А вам интересно про какой элемент системы узнать в первую очередь?
Ставьте реакции и я пойму про что писать в первую очередь.
Про процесс планирования — 👍, про работу с задачами — 👌 или про организацию коммуникации внутри команды — 😍?