🔍 Тест нового Deep Research в Gemini: сильный инструмент для быстрого погружения в тему

В среду платная версия Gemini обновила функцию Deep Research.
Решил протестировать и рассказать, чем она может быть полезна.

Что это такое и почему впечатляет:

- Показывает процесс работы — буквально комментирует, как собирает и анализирует информацию
- Структурирует данные — разбивает на логические блоки, выделяет главное
- Использует качественные источники — в моём тесте собрал 58 релевантных ссылок
- Углубляется по запросу — можно попросить исследовать конкретный аспект темы детальнее

## Где это можно применить:

- Быстрое погружение в новую сферу или проект
- Сбор информации при подготовке к переговорам
- Анализ конкурентов и рынка
- Создание базовых регламентов и инструкций
- Подготовка к выступлениям и презентациям

## Ограничения:

- Лимит примерно 15 страниц на один материал
- После 10-15 запросов может начать подтормаживать
- Хотя собирает отличные источники, всё равно нужна проверка
- При сложном запросе нашёл около 600 источников и завис :)

Ключевое преимущество — экономия времени на сбор и структурирование информации. То, что раньше требовало нескольких часов работы аналитика, сейчас можно получить за 10-15 минут.

Для особо любопытных прикрепляю видео, которое записал на лету. Поэтому качество не ахти. Зато видно как работает.

Как управлять маркетингом в B2B. Часть 3: Структура спринта и ключевые встречи

В предыдущем посте я рассказал, почему для B2B-маркетинга оптимальны именно двухнедельные спринты. Сегодня раскрою, как устроена внутренняя структура нашего спринта и какие ключевые митинги помогают держать процессы под контролем.

Напомню, наш спринт начинается во вторник и заканчивается через две недели в понедельник. Это не случайно — такая структура максимально согласуется с рабочими процессами команды и отчетностью клиентов.

Ключевые события спринта

📊 Понедельник: Итоги и Демо
День начинается с подведения итогов спринта
Каждый специалист собирает и анализирует данные по своим проектам
Аналитика проводится не формально, а с глубоким погружением в цифры
На этот процесс у опытного специалиста с 3-4 проектами уходит практически полный рабочий день

После сбора индивидуальных результатов проводим коллективное Демо — критически важный элемент системы:

— Обсуждаем результаты по проектам — что сработало, что нет
— Обмениваемся опытом и находками между специалистами
— Создаем дополнительную точку синхронизации команды
— Выявляем системные проблемы, которые требуют стратегического решения

Пример из практики: На одном демо мы увидели, что по ряду причин изначальный план по лидам на проекте уже невозможно реализовать. Это позволило нам заранее, а не в конце месяца, перестроить стратегию и скорректировать ожидания клиента. В итоге смогли достичь результата, но другим способом.

📝 Вторник: Планирование
В 9 утра по Москве проводим планирование нового спринта. Важный момент: люди приходят на планирование уже с готовым планом!

Процесс подготовки к планированию:
* Специалисты самостоятельно ставят задачи — не я как руководитель их раздаю
* Все задачи заносятся в систему управления проектами
* По задачам расписана плановая загрузка
* Задачи детально раздроблены
* В задачах фиксируется ожидаемый результат по задаче
* Ранжируем гипотезы (их всегда больше, чем оплаченного времени)

На самом планировании:
* Синхронизируем планы между участниками команды
* Проверяем, хватает ли времени на все выбранные гипотезы
* Распределяем по времени связанные задачи между специалистами

Ключевое правило: задачи должны быть не больше 3 дней, а в идеале — на 1 день. Крупные задачи обязательно декомпозируются.

⏱️ Ежедневные митинги
После планирования спринта проводим ежедневные 15-минутные митинги (хотя на практике они чаще занимают 20-25 минут).

Особенности наших митингов:
* Открываем дашборд в системе управления проектами (мы используем PlanFix)
* Видим 4 статуса задач: "на спринт", "в работе", "выполнены", "завершены"
* Двигаем задачи по статусам только во время митинга (кроме статуса "выполнены")
* Поднимаем вопросы и проблемы по задачам и проектам
* Сразу после митинга можем остаться для решения выявленных проблем

Главное правило: если не поднял проблему на митинге — это косяк сотрудника, за который я ругаю.
Поэтому все проблемы обычно на митингах и выносятся.
Это позволяет видеть задачи, которые могут не укладываться в сроки, еще до того, как это произошло.

🔍 Дополнительные контрольные точки
Еженедельный отчет клиентам в понедельник
При необходимости — дополнительные контрольные точки в течение недели
Отказались от ежедневного анализа показателей — он оправдан только на старте проекта или для отлавливания форс-мажоров

🔄 Ретро
Помимо работы с проектами, проводим отдельный созвон "ретро", где анализируем работу самого агентства:
— Обсуждаем, как можно улучшить процессы
— Ищем точки роста для компании
— Получаю обратную связь от команды
— Вместе находим решения системных проблем

Вся эта структура позволяет:
* Быстро выявлять и решать проблемы
* Держать руку на пульсе каждого проекта
* Обмениваться опытом внутри команды
* Постоянно улучшать процессы

В следующем посте расскажу подробнее о том, как мы работаем с гипотезами и задачами внутри спринта, как их формируем и ранжируем.
А что ещё про нашу систему управления маркетингом вам интересно? Напишите в комментариях 👇

🤖 Как нейросети спасают нас от рутины в анализе рекламных кампаний

Я активно продолжаю эксперименты с нейросетями для оптимизации внутренних процессов. Сегодня расскажу, как мы используем ИИ для анализа еженедельных отчётов по рекламным кампаниям. Эта история о том, как мы избавляемся от рутины, повышаем качество анализа и освобождаем время для действительно важной работы.

🔍 Когда цифры захватывают всё внимание

Разберу на примере контекстной рекламы. Представьте себе даже небольшой рекламный кабинет: 5 рекламных кампаний и 9 базовых показателей для каждой (охваты, клики, CTR, CPC, отказы и т.д.).

Это уже 45 значений, которые нужно проанализировать. Но одних текущих цифр недостаточно — без динамики это просто набор чисел. Чтобы сделать нормальные выводы, надо смотреть изменения хотя бы за 4 недели.

Итого: 180 показателей. А если добавить серийные значения и отклонения от средних — получается 200+ цифр, которые нужно проанализировать только на уровне рекламных кампаний. И мы ещё даже до групп объявлений не добрались!

🚨 Человеческий мозг против информационного потока

Мозг человека не заточен под работу с таким количеством данных. Специалисту приходится отдельно анализировать каждый параметр, каждую кампанию, тратя на это огромное количество времени:

✓ Минимум час-полтора на базовый анализ одного проекта
✓ У наших специалистов обычно 3-5 проектов одновременно
✓ Целый день уходит только на то, чтобы понять, что происходит

При таком объёме данных растёт вероятность человеческой ошибки — что-то важное можно просто не заметить. А в некоторых агентствах, судя по чатам, у сотрудника бывает до 10 проектов — можете представить качество отчётности?

Вот почему большинство отчётов, которые я встречал, в лучшем случае содержат: "На прошлой неделе было так, сейчас вот так. Планируем делать это". Без нормальных связок, без глубины, без работы с гипотезами.

И что в итоге? Время уходит на рутинный анализ, а на стратегический взгляд и глубокую проработку его почти не остаётся.

🔧 Итоги наших 2 недель экспериментов

Мы начали серию экспериментов с использованием ИИ для автоматизации анализа. Вот с какими сложностями столкнулись и что с ними делали:

1️⃣ Слишком много данных сразу
Когда загружали весь объём показателей, нейросеть не справлялась. Пришлось сузить фокус до уровня компаний.

2️⃣ Динамика? Какая ещё динамика?
Загрузили данные за 4 недели по рекламным кампаниям. Все нейронки анализировали данные как единый набор, не учитывая изменения по неделям. Пришлось в промптах чётко прописывать логику работы с динамикой. Лучше всего себя показал Claude. Поэтому дальше работали только с ним.

3️⃣ Когда нейросеть не умеет считать
ИИ считал средние значения просто как среднее арифметическое. Например, суммировал четыре значения CTR и делил на четыре, что некорректно. Пришлось разработать и задать конкретную логику расчёта средневзвешенных показателей.

4️⃣ Творческий хаос в отчётах
Каждый запуск давал абсолютно разные отчёты, где терялись важные параметры. Иногда по одной кампании он анализировал одни показатели, по другой — совсем другие. А то забывал про какую-нибудь рекламную кампанию в общей таблице.

5️⃣ Код против хаоса
Claude со своим расчетом показателей через код, показал самые стабильные результаты. Данные сходятся с расчетными.

📊 Итоги тестов и внедрения

После внедрения нейросетей в аналитические процессы:

✓ Мы не столько выиграли во времени (на первом этапе даже немного потеряли), сколько повысили глубину анализа

✓ Нейросети отлично подсвечивают отклонения, на которые стоит обратить внимание

✓ Специалисты тратят меньше времени на сбор данных и больше — на анализ причин отклонений и разработку решений

✓ Сейчас переходим на следующий уровень — анализ внутренних показателей кампаний (семантики, ключевых слов, автотаргетинга, демографии, географии)

Вопрос
Как вы анализируете эффективность своих рекламных кампаний?
Поделитесь в комментариях своими идеями — самым интересным подходам мы разработаем и пришлём промпты для их реализации через нейросети!

Тест новых инструментов, которые точно повлияют на наш маркетинг

Последние дни активно тестировал свежие обновления нейросетей, и чувствую, что должен поделиться находками. Три новые модели кратно расширяют возможности при работе с визуалом и смыслами.

📸 Reve: фотореализм нового уровня
Эта модель генерит настолько реалистичные фото, что их легко принять за профессиональную фотосессию. И что особенно ценно для B2B-сферы:
— Отлично справляется с людьми из нашей реальности. Люди очень похожи на русских. А сюжеты можно создать как фото из окна.
— Легко создает рабочие сцены, например, со строителями или складскими помещениями.
— На фото видны реалистичные детали: следы от погрузчиков на складе и другие мелочи, которые добавляют правдоподобности
— Без проблем понимает русскоязычные промты и сам их дорабатывает. Т.е. не нужно что-то городить. Кратко описал идею. А нейронка сначала сама ее доработает. Потом покажет результат. И подсветит, где можно внести изменения.

Конечно, есть ограничения — редкие объекты и специфические вещи вроде геотекстиля пока даются ей сложнее. А вот для более типичных фото — просто находка.

🎨 GPT-4o: дизайн без дизайнера
Вот это — реальная бомба! GPT-4o меня поразил возможностями визуализации:

— Создает простые анимации и инфографику с идеально подогнанным русским текстом
— Легко добавляет текст на изображения
— Анализирует дизайн. Причем можно просто кинуть ссылку на сайт
— Перерисовывает изображения с учетом ваших фирменных цветов

Для сравнения: Gemini выпустил похожее раньше несколько недель назад, но качество было несравнимо хуже.
На следующей неделе буду делать презентации. Я уже в предвкушении, как это упростит работу с ними!

🧠 Gemini 2.5 Pro: огромный скачок с заявкой на лидерство.
Эта модель — реальный претендент стать одной из топовых. Вот что она умеет:

— Работает с материалами онлайн: загружаешь информацию, она структурирует и дополняет
— Выдает последовательные, логичные рассуждения. При необходимости подтаскивает данные из сети.
— Корректно считает средние значения по CTR и другим метрикам (взвешенное среднее вместо арифметического) — даже GPT-4.5 и Claude 3.7 здесь ошибались без подсказки!
— Создает качественные русскоязычные тексты, сопоставимые с Claude по структуре и глубине

Мой практический тест: подготовка сценария для видеоприглашения на конференцию EnterConf в Пскове. Gemini не просто набросал структуру, но продумал хук и логику, выдал готовый текст на основе плана выступления. Результат оказался настолько хорош, что я предпочел дорабатывать его версию, а не варианты от GPT и Claude.

💡 Что это значит для B2B-маркетинга?
Через год-полтора создание маркетинговых материалов станет принципиально другим. Для B2B часть вещей останется прежней — живые фотосъемки специфических процессов (например, обработки металла на токарном станке или уникальной продукции) пока незаменимы.
Но практически во всем остальном будут использоваться нейронки:
— Визуализация складов и товаров на них.
— Создание отчетов и презентаций в корпоративных цветах с инфографикой.
— Генерация и проверка маркетинговых текстов в соответствии с тех. документацией
Человек здесь конечно не пропадет, но прирост производительности будет колоссальный. Правда, только у тех кто разберётся с внедрением :)

🎤 Апрель открываю серией выступлений: каждую неделю делюсь опытом на разных площадках!
Первый в списке — Vitamin Tools, где расскажу о Pre-sale B2B Scanner, нашем инструменте для фильтрации проблемных клиентов до подписания договора.

Если вы работаете в агентском бизнесе или как фрилансер с B2B-клиентами, наверняка сталкивались с ситуациями, когда проблемы начинаются еще до старта проекта. Я расскажу, как мы научились выявлять такие кейсы на этапе первого общения и превращать их в возможности для роста среднего чека.
На выступлении разберем:

— Почему 80% проблем с клиентами закладываются до подписания договора
— Какие вопросы помогают выявить истинные цели и ожидания заказчика
— Как корректировать завышенные ожидания, не теряя клиента
— Реальные кейсы, когда Pre-sale Scanner находил новые точки роста

💡 Бонус для подписчиков канала: все полезные материалы с моих выступлений буду выкладывать здесь, в общем доступе.

Кстати, на следующей неделе анонсирую еще одно выступление — апрель будет жарким! 🔥

Буду рад встретиться, пообщаться и ответить на вопросы. Приходите!

Добро пожаловать в B2B Digital-Задроты!

Привет! Я Дмитрий Южанин, руководитель агентства B2B-маркетинга «Сделано». Последние 15+ лет занимаюсь B2B-маркетингом и делюсь здесь рабочими инструментами, которые реально помогают бизнесу расти.

Чем мы отличаемся от других? Мы не просто говорим о маркетинге — мы в нём копаемся. Любим цифры, анализ и конкретные результаты. Именно поэтому «Digital-Задроты» — это не про подписчиков, а про нас и наш подход к работе.


📊 Топ материалов по B2B маркетингу
— Как продавать в B2B с несовершенным продуктом.
— Самый недооцененный инструмент контекстной рекламы для B2B.
— Почему количество и стоимость лидов — опасные метрики.
— Кейс: как мы увеличили продажи тары с 10 до 20+ млн руб/мес

📅 Управление маркетингом в B2B
— Почему я перешел на итерационную систему — чем классический подход не подходит для маркетинга
— Идеальная длительность спринта для B2B
— Структура спринта и ключевые встречи — как выстроить процессы, которые не ломаются при росте нагрузки
— Щелчок по носу: как я понял, что управлению надо учиться — личная история о том, как неумение управлять стоило мне хорошего сотрудника

🧠 Лучшее по нейросетям в маркетинге
Подборка промтов - https://promts.m-done.ru/

— Результаты экспериментов с нейронками — что уже работает офигенно, а где есть сложности.
— Как создавать посты за 15 минут с помощью AI — моя система работы с нейросетями для создания контента.
— Deep Research в Gemini — как использовать этот инструмент для быстрого погружения в тему.
— Как нейросети спасают от рутины в анализе рекламы — отчеты и аналитика на новом уровне.

🔍 Что еще вы найдете на канале
— Готовые инструменты для B2B, которые можно внедрить за 2-3 недели
— Кейсы из практики с конкретными цифрами и результатами
— Инсайты о работе нейросетей в маркетинге с примерами промптов
— Личные истории о взлетах и факапах в бизнесе

На этом канале нет успешного успеха и идеальных решений. Только честный разбор кейсов, рабочие инструменты и немного суровых будней руководителя маркетингового агентства.

Интересно? Подписывайтесь! Листайте канал, задавайте вопросы в комментариях и делитесь с коллегами — здесь будет много полезного!

🧠 Материалы с вебинара Vitamin Tools: Pre-sale B2B Scanner

Друзья, спасибо всем, кто присоединился к вебинару на Vitamin Tools! Судя по активности в чате и количеству вопросов, тема диагностики B2B-клиентов на этапе пресейла попала в самую точку.

Почему 80% проблем с клиентами начинаются ещё до старта проекта?
За 15+ лет в маркетинге я окончательно убедился: "сложные" клиенты — это не случайность или невезение. Большинство проблемных ситуаций закладываются ещё на этапе знакомства и обсуждения условий сотрудничества.

Основные причины превращения нормальных заказчиков в "клиентов из ада":
1️⃣ Фундаментальное несовпадение — вы просто не можете дать то, что реально нужно клиенту, или он "не ваш" по ценностям/бюджету/подходу
2️⃣ Завышенные ожидания — либо в погоне за сделкой слишком много обещали, либо клиент достроил в воображении нереалистичный результат
3️⃣ Коммуникационный разрыв — вы говорите о метриках и KPI, когда клиенту важны бизнес-показатели и ощутимый рост

Наша методика Pre-sale B2B Scanner помогает выявить эти проблемы заранее и либо скорректировать ожидания, либо отказаться от заведомо проблемного проекта.

Как работает система?
Pre-sale B2B Scanner — это трёхэтапный подход:
🔍 Этап 1: Расширенная квалификация (10-15 минут)
Быстрый скрининг для понимания, стоит ли вообще двигаться дальше. Экономим драгоценное время и отсеиваем заведомо "не наших" клиентов.
🔬 Этап 2: Глубокая диагностика (с ЛПР)
Тщательное изучение реальных задач, контекста, болей и ожиданий. Только полное понимание бизнеса клиента поможет избежать разочарований в будущем.
💼 Этап 3: Предложение на основе диагностики
Формирование решения, которое адресует корневые задачи клиента, а не только симптомы. Часто это ведет к более комплексному (и дорогому) предложению.
📋 Делюсь материалами с вебинара
Как и обещал, подготовил полезные материалы для подписчиков канала. В них вы найдёте:

Полный набор вопросов для каждого этапа Pre-sale B2B Scanner
Шаблон описания клиента для систематизации информации
Примеры формулировок для выявления ключевых болей и задач

Ссылка на материалы.
Остались вопросы — задавайте в комментариях или личке.