Когда увлёкся жидким стеклом, но забыл, что ты не Эппл.

Это, если что, новый дизайн телеги. Можете пока не обновляться.

Случился мем:

— Расскажите о результатах, которые у вас получились.
— Все результаты были под MDMA.
— Может быть под NDA?
— Нет.

2026 год станет годом, когда Мета впервые обойдет Гугл и станет крупнейшей цифровой рекламной компанией по чистой выручке.

Гугл доминировала на этом рынке 20 лет, но всё хорошее когда-то заканчивается. Если они не найдут новые способы доставки рекламы, их догонит и ТикТок.

Маркетологи в костюмах с Али Экспресса

В октябре я говорил о том, что «AI — это костюм супергероя для маркетологов». Прошло полгода и стало понятно, что теперь такой костюм есть в гардеробе у любого маркетолога. Только у одного этот костюм с Али Экспресса, а у другого как у Тони Старка.

В течение последнего месяца я искал много маркетологов в команду. Отсмотрел 100+ резюме и позвал на собеседование 20 человек. Из присланных резюме, только треть рассказывали о том, что они вообще используют AI в работе. Чаще это было что-то простое, например «Спрашиваю ChatGPT», «Генерю картинки в Nano Banana», «Работают с Gemini». Практически никто не показывал сложные кейсы использования AI технологий, пайплайнов и AI автоматизаций. Практически никто не сделал свою работу эффективнее и не использовал костюм, чтобы спасти мир. Надели, покрасовались в зеркале, пошли пить кофе как раньше.

И это меня неприятно удивило. Я всегда думал, что маркетинг — та область, где FOMO от новых возможностей базовый минимум. И старался брать в команду людей, которых нужно сдерживать от поиска всего инновационного. Потому что я сам такой, у меня в беклоге лежит миллион кейсов, которые могут улучшить процессы, автоматизировать маркетинг, увеличить продажи и сделать компанию реактивной. Но я постоянно бью себя по рукам, чтобы найти баланс между внедрением нового и реализацией того, что точно работает прямо сейчас.

В итоге на интервью пришло 20 человек, которые ежедневно работали с различными AI технологиями и пытались сделать свою работу эффективнее и лучше. Но с ними со всеми была другая проблема — подход к работе был не AI First. Они улучшали текущее, не привнося технологиями, что-то кардинально новое. Это совершенно другая проблема, но с такими людьми уже можно выстраивать работу и вместе бежать марафоны. А те, кто использует ChatGPT для галочки — уже вне рынка. Просто пока они этого не осознали.

Есть такая примета — если днём лежит Клод, значит они выкатывают новую модель. К сожалению, Антропики так и не научились выкатывать новое, не роняя прод 🙂

Встречайте Opus 4.7

Anthropic решили убить Loveble и выкатили Claude Design.

У меня иногда такое ощущение, что теперь интернет — это синоним слова Claude. Т.е. скорость, с которой они выкатывают киллер фичи, меня просто поражает. Я не помню, чтобы кто-то так быстро и стремительно развивался.

А ещё в феврале я писал о том, что ChatGPT всего за 3 года из лидера отрасли, превратился в аутсайдера. Но в феврале они ещё как-то пытались соревноваться. Сейчас же Claude улетел в AI наносферу, а ChatGPT по прежнему заправляет ракету на старте. Ну и не жалко совершенно.

За последние 3 месяца я в соло запилил то, для чего раньше мне была нужна команда разработчиков на полгода

Живые дашборды по финансам и рекламным кампаниям, предикт продаж, анализ креативов, хуков и медиабайеров. Пайплайны по конкурентам и поиску болей аудитории. Сквозная аналитика, которая умеет оценить качество звонка и привязать его к тому креативу, который этот звонок принёс. Всё это нативно связано с LLM и крутится в фоне, пока я занимаюсь другими вещами.

Иногда я думаю — а как раньше-то было? А раньше всё работало так: моя боль → идея → общение с разработчиками → похороны. Недостаточно было идею принести. Её нужно было продать, объяснить, проследить, потом бесконечно допиливать. Из 10 идей на свет появлялась одна. В лучшем случае.

Больше всего я генерил инхаус фичи для нашего агентства. Миллион дашбордов, системы мониторинга рекламы и клиентов, телеграм боты, автоматизацию онбординга, продаж, общения. Мы даже писали свою систему аналитики перформанса, когда один клиент не мог пользоваться гугл аналитикой из соображений безопасности. И только сейчас я понимаю, что всё это время мне был нужен не разработчик рядом. Мне был нужен Claude Code (простите, парни).

Раньше ценность была в команде, которая умеет делать. Теперь она смещается к тому, кто умеет принять решение — что именно делать, как переложить это на процессы и как научить людей жить по AI first подходу.

И это, в общем-то, и есть новая работа CMO.

#новости
1. Мета делает вид, что помогает малому бизнесу. На самом деле — латает дыры, которые Apple проковыряла в их рекламной машине ещё в 2021-м. Раньше для нормального трекинга нужен был разработчик, теперь — один клик. Плюс ИИ сам вытаскивает цены и названия товаров с сайта. Удобно? Да. Но 243 миллиарда рекламной выручки в год сами себя не заработают — так что это не благотворительность, а инфраструктура.
https://www.perplexity.ai/page/meta-launches-one-click-ad-tra-de3FLxw9QH.auWOoJZXNFw

2. OpenAI добавил пиксель конверсий в рекламу ChatGPT. Теперь рекламодатели могут отслеживать, купил ли человек что-то после клика — как у Meta и Google. Путь, который у тех занял годы, OpenAI пробежал за месяцы. CPM пока $60 — втрое дороже Meta, но компания уже делает $100 млн в год и целится в $2.4 млрд к концу года. Главное преимущество — чат генерирует данные о намерениях, которых у поиска и соцсетей просто нет.
https://www.perplexity.ai/page/openai-rolls-out-conversion-tr-8begyiGzTJmdELoFDvI8IA

3. Canva объявила, что теперь она не дизайн-платформа с ИИ, а ИИ-платформа с дизайном. Разница, видимо, в том, что раньше ты нажимал кнопки сам, а теперь объясняешь словами, что хочешь — и оно само собирает презентацию из твоих прошлых брифов, переписки в Slack и календаря. Называется «агентный ИИ». Звучит как будущее, где дизайнер — это тот, кто проверяет, не напортачил ли бот.
https://www.perplexity.ai/page/canva-launches-ai-2-0-with-age-Bs5lq.LFRVuail6m4QCtlw

4. Уязвимость в Apple Pay, о которой известно с 2021 года, до сих пор не закрыта. Veritasium показал, как с заблокированного iPhone списали $10,000 — через Express Transit и карту Visa. Нужен NFC-ридер и ноутбук, но ни PIN, ни Face ID не спрашивают. Apple говорит «это проблема Visa», Visa — «маловероятно в реальной жизни». Пять лет, полёт нормальный.
https://www.perplexity.ai/page/veritasium-video-revives-scrut-cSb6cw4sT1.il_8XmAo9KA

5. Мёртвые стартапы оказались ценнее живых — по крайней мере, их Slack-переписки. AI-лаборатории платят сотни тысяч за архивы провалившихся компаний: тикеты, имейлы, внутренние чаты. Всё это идёт на обучение агентов, которые должны научиться «работать как люди». Один стартап, продающий такие «тренажёры», вырос с миллиона до 60 миллионов за месяцы. Бывших сотрудников, чьи переписки продают, никто не спрашивает.
https://www.perplexity.ai/page/ai-labs-buy-slack-and-email-ar-9fZ2N._KTe22Zn.0sH21Wg

6. Еврокомиссия запускает систему проверки возраста — как раз после того, как в США Meta и Google впервые в истории признали виновными за «аддиктивный дизайн» соцсетей. Не за контент, а за сам механизм — алгоритмы, которые делают платформы затягивающими. Это важно: обошли Section 230, которая 30 лет защищала платформы от любых претензий. Meta заплатит $375 млн, Google — часть от $6 млн по первому иску, за которым стоят ещё 2000 похожих. Юристы называют это «началом правовой революции». Посмотрим, но направление понятно.
https://www.perplexity.ai/page/eu-launches-age-verification-a-z_7xTFJuQymDpdvgp0wcng

7. OpenAI начинал продавать рекламу в ChatGPT по $60 за тысячу показов, теперь просят $25. Порог входа упал с $200k до $50k. Официальная версия — готовимся к глобальному аукциону. Неофициальная — за $60 никто особо не покупал. Измерять эффективность пока нечем, пиксель конверсий «в разработке». То есть рекламодатели платят и верят на слово. Но платят.
https://www.perplexity.ai/page/chatgpt-ad-prices-drop-from-60-xUymySgASpKxc4sM3DkG_A

8. Anthropic выкатила Claude Design — теперь можно делать презентации, лендинги и маркетинговые материалы просто описывая словами, что нужно. Adobe и Figma напряглись, акции просели. Интересно, что продукт вышел из той же «лаборатории», откуда за полгода вырос Claude Code до миллиарда выручки. Путь понятный: сначала «исследовательский превью», потом — полноценный продукт, который забирает рынок.
https://www.perplexity.ai/page/anthropic-launches-claude-desi-Rg5Uf.S_RDGScdIkIFdteA

9. Австралийский миллиардер Эндрю Форрест судится с Meta за то, что в её рекламе годами крутились дипфейки с его лицом — мошенники продавали крипту доверчивым пенсионерам. Суть иска узкая, но ядовитая: Section 230 защищает платформы от ответственности за контент пользователей, но реклама — это не «контент пользователей», это 95% выручки Meta. И если суд согласится, что рекламный бизнес — это не хостинг, а активное соучастие, прецедент будет интересный.
https://www.perplexity.ai/page/forrest-sues-meta-over-deepfak-2tRofr2DSLiGcMvXAPbyJg

10. Apple тихо собрал всё в кучу — Maps, Siri, Spotlight, Wallet, рекламу — и назвал это «Apple Business». Бесплатно, 200 стран, единый кабинет. А летом в картах появятся локальные объявления: синий ореол вокруг пина, одна реклама на поиск, отключить нельзя. Сервисы уже приносят $30 млрд в квартал. Похоже, «privacy-first» теперь означает «мы сами решим, какую рекламу вам показывать».
https://www.perplexity.ai/page/apple-launches-unified-busines-TWnkXvclR.SvHZwqefkFqg

🤖 Этот дайджест на 100% подготовлен ИИ.

Нейросети сдвинули главный скилл маркетолога. И мало кто это заметил

Ещё пару лет назад ценились те, кто быстро напридумывает гипотез и креативов. Сегодня это делает любой студент с Клодом и пачкой референсов — за вечер накидает больше идей, чем команда за спринт. Путь от гипотезы до первого теста — часы, а не месяцы.

А раз идеи обесценились — ценность уехала дальше по воронке. Дефицитный навык теперь другой: взять то, что однажды выстрелило, и повторить результат в разных каналах, объёмах, аудиториях. Потому что бизнес-модель и юнит-экономика держатся именно на скейле, а не на одной удачно сработавшей связке. Красивая цифра в отчёте, которую не удалось повторить, ни на что не влияет.

И тут выясняется неприятное. Скейл — это не про креатив и не про скорость. Это процессы, дисциплина и умение ответить на два вопроса: почему сработало и до какого предела это можно тащить.

На первом сыпется каждый второй: «ну там удачный креатив, удачное время, удачный сегмент» — три «удачно» в одном предложении и ноль понимания механики. На втором — либо слишком рано ставят крест, пока гипотеза ещё могла бы дать x5, либо слишком поздно останавливают и половина бюджета улетает в пустоту.

Если нет внятного ответа на «почему» — это не результат, а случайность, которая не повторится. А на случайностях бизнес-модель не построишь.

Лучший стартап XX века — это не Apple, Microsoft и не Google

Каждый Йом ха-Ацмаут я думаю про одно и то же — за 78 лет ни одна страна не проделала такой путь с нуля, как Израиль. И нет, Израиль — не страна, которая производит стартапы. Израиль сам — один большой стартап.

78 лет назад на Ближнем Востоке были не самые комфортные условия для запуска — мало людей, пустыня, болота, нет питьевой воды, малярия, арабские армии со всех сторон, бюджет близкий к нулю, полный хаос. Классический pre-seed на грани неудачи. Но взялись и пошли до конца. Отказывались от десятков «договорённостей», которые на деле значили тихую смерть. А затем начали расти — открыли рынки, построили армию, подняли хайтек, сделали сильнейшую экономику региона. С нуля. И выросли до 10 миллионов человек.

И тут становится понятно, что все наши стартапы — это микрокопии страны.

Взять Wiz. Четыре парня из подразделения 8200 Армии обороны Израиля запилили компанию в 2020-м. Через пять лет Google пришёл к ним с офером на покупку в $23 миллиарда. Но они отказались и пошли в IPO. Верили, что это не потолок. А ещё через год Google вернулся и заплатил уже $32 миллиарда. Крупнейшая кибер-сделка в истории и самая дорогая VC-backed сделка в мире. В один только израильский бюджет с этого поступит 10 миллиардов шекелей налогов.

Поведение один в один как у страны: «Не договариваемся, если условия не наши. Идём своим путём. Возвращайтесь, когда согласны на наши.»

До Wiz рекорд держал Mobileye — $15,3 миллиарда в 2017-м. Wiz удвоил эту планку за восемь лет. А в 2025-м в Израиле экзитов было на $58,8 миллиарда по отчёту PwC — это почти в 4,5 раза больше, чем в 2024-м. И появилось двенадцать тысяч новых шекельных миллионеров за один год. Сумасшедшие цифры для страны с населением одного мегаполиса.

Сенор и Сингер, авторы книги Start-up Nation, считают, что это благодаря хуцпе, армии и талантам, которые постоянно возвращаются в страну. Но есть ещё одна мысль: у стартапов, построенных людьми из страны-стартапа, просто не может быть другой ДНК. Они делают со своими компаниями то, что наша страна делает с собой уже 78 лет.

🇮🇱 С Днём независимости, Израиль!

AI не возьмёт на себя ответственность

В прошлом посте я набросил — мол, маркетологу больше не надо придумывать гипотезы, LLM справится. Надо поправить себя.

Придумывать гипотезы для теста — всё ещё важный скилл, и никуда он не денется. Но нагенерировать их и сразу пойти тестировать не выйдет.

Да, LLM выдаст вам новые идеи в любом количестве. Но она не примет решение, почему именно эта гипотеза, а не другая. Не возьмёт ответственность за стратегию. А выбор, что тестировать — это и есть стратегия.

Тут нужен опыт. Человеческий слой ответственности, без которого любое внедрение AI становится обычным сливом времени и токенов.

Вижу это на каждом втором клиенте. Дают команде безграничный доступ к Claude и GPT — и ждут прорыва. Прорыва нет. Зато есть бесконечный анализ, бесконечное изучение новых инструментов и фрустрация от того, что гипотезы никогда не заканчиваются.

AI — идеальный инструмент превратить любую работу в процессный подход вместо целеориентированного.

Именно поэтому в ближайшие годы человек никуда не денется из уравнения. Кто-то должен руководить и сотрудниками, и AI-агентами вместе. Делать им перфоманс ревью, проверять KPI и OKR, ставить квартальные планы.

Я навайбкодил себе тренера. И он знает обо мне больше, чем я сам

Четыре месяцев назад я заново поставил себе цели по телу — сделать рекомпозицю. Сфокусироваться больше на сжигании жира и одновременно нарастить мышечную массу. Поговорил с тренером и попросил его разработать мне программу тренировок для зала, а план по КБЖУ проработал с Клодом.

Потому что без учёта питания, никакая рекомпозиция у меня не получится, и я такое уже проходил. Формула же простая — жир горит, когда есть дефицит калорий.

Но затем я начал исследовать эту тему глубже и выяснил, что ещё нужно учитывать сон, который влияет на синтез белка. Восстановление, которое влияет на энергию и тренировки, а также текущие показатели биохимии крови и мои личные генетические особенности.

Все эти данные у меня были по отдельности, но мне захотелось их соединить в одном месте, чтобы увидеть всю картину целиком. И понимать, как одно влияет на другое.

Поэтому я сделал себе то, что делаю клиентам — собрал всё в одну систему. Навайбкодил Health Copilot агента на базе Клода, который собирает и синхронизирует данные из всех источников в одну базу.

Тренировки и шаги из Apple Health
Сон и восстановление из Oura Ring
Вес, BMI, жир и мышцы из смарт весов.
Дневник питания и КБЖУ из MyFitnessPal

Плюс загрузил туда же ДНК-профиль, обсудил все важные мутации, загрузил все анализы крови за 4 года, составил план приёма витаминов и сформулировал цели.

Получился не просто трекер, а система, которая понимает контекст. Ну или мой личный Copilot. Теперь он каждый понедельник присылает мне отчёт о том, как прошла моя неделя. Что важно, где я справился, где не справился. Что нужно исправить, на что обратить внимание и как мои действия влияют на мои цели.

Например: в начале марты был Пурим и началась война. Я закрыл все 4 силовых дня (наш зал работал), находил где-то 8400+ шагов в день, и почти уложился в бюджет калорий (+255 ккал из 16 100). Звучит вроде неплохо. Но мой Copilot был несогласен.

Две бутылки вина за пуримские ужины обвалили HRV до 22 мс (при норме 32-35) и подняли пульс покоя до 62 (минус восстановление). Белок провалился на 199 граммов за неделю (три дня ниже минимума), потому что вино и суши вытеснили белок из рациона (ни о чём не жалею). Но это 3 дня, когда мышечный синтез работал вполсилы.

А ещё я пропустил все 3 дня кардио, на которые закомитился. Потому что с моей ДНК-мутацией ADRB2 AA — жир мобилизуется при нагрузке, а не в покое. Три пропущенных HIIT-сессии — ещё 3 упущенных окна для жиросжигания.

Знал ли я, что пропускать кардио нельзя? Несомненно. Но видел ли я всю картинку целиком? Нет. И теперь у меня есть ответы на все вопросы. Особенно на главный — почему у меня что-то не получается. Ну вот потому что вино, суши и уши Амана. И больше не почему.

Даже с моим генетическим козырем — PPARG CG, который даёт улучшенную чувствительность к инсулину, за питанием нужно следить ежедневно. Чередовать дни с высокими и низкими углеводами, правильно распределять силовые по дням и добирать БЖУ всегда.

У меня нет личного диетолога, тренера, аналитика и коуча. Да и не хотелось бы, наверное. Но каждый понедельник у меня есть разбор, который учитывает мою генетику, сон, тренировки, дневник питания, баги и суперспособности. И это сильно помогает мне добиваться целей.

Ровно также это работает сейчас в вайбмаркетинге. Недавно собрал клиенту систему объектного анализа креативов. Где каждое объявление раскладывается на 4 компонента: персона, хук, боди, угол. А LLM сопоставляет винеров с лузерами и собирает новые объявления как конструктор — из элементов, которые уже отработали. Как итог — CPQL упал в 2,5 раза.

А всё потому, что решения принимаются на основе всей картины целиком, а не по ощущению менеджера. И чем раньше вы начнёте собирать весь контекст — тем быстрее у LLM появятся все данные для таких решений.

AI-маркетинг без бюджета

На созвоне фаундер хардвер-стартапа. Продукт сильный — уникальная технология в нишевом спорте. Среди ранних клиентов — топовые профи в их области и пара известных команд. Технарь, MBA, BCG, команда в четырёх странах.

И через 40 минут разговора он спрашивает: «А что там Cursor AI? Он же может заменить Google Ads? Плюс будет каждый день генерить нативный контент, платить никому не надо. Не пробовал?»

Это сейчас самый частый вопрос pre-seed фаундеров последние полгода. Раньше бы я ответил, что AI сделает исполнение, но решение всё равно должен принимать человек. Но это не совсем правда.

Да, любая LLM модель сгенерит ему и стратегию, и сегментацию, и медиаплан, и сто роликов под каждый сегмент. Складно, структурно, с умными словами. Распишет GTM стратегию, всё приоритизирует. Можно запустить прямо сейчас и случится «маркетинг».

Проблема в другом. Фаундер не отличит, где AI прав, а где складно галлюцинирует. Модели научились отлично усыплять бдительность и вселять в нас уверенность, что с той стороны — компетентный эксперт.

А я увижу в этой же стратегии три дыры за полминуты. CAC $50 — фантазия, в нише честно $250. Канал, который AI вынес в топ — мёртвый второй год. Сегмент, который выглядит приоритетом — не вытащишь без полугода контента, а полугода нет.

AI расшил исполнение. AI расшил аналитику. Что он не расширяет — это насмотренность. Способность посмотреть на красивый ответ и сказать «здесь не сходится». Это и становится самым дорогим ресурсом.

Поэтому снимаем розовые очки «маркетинга без бюджета» и начинаем думать взрослой юнит-экономикой, где привлечь деньги — это базовая задача стартапа.

Это часть моего AI-стека, для маркетингово копайлота. Который я использую в ежедневной работе над стратегиями.

Там под капотом ещё скиллы, всякие правила и NotebookLM, который подключён к Клоду по MCP.

Хочу теперь собрать такой же, но по продажам. Поэтому вопрос — а посоветуйте книги по продажам, кроме СПИН продаж. Что-то прям классное, базовое и эффективное.

— Триста.
—

На маркетинг нет подписки

— Все начали делать свои продукты, но никто не умеет их продавать. И делать маркетинг
— Потому что на маркетинг нельзя купить подписку за 20 баксов в месяц

Сегодня обсуждал с Мишей, кто приходит к нему в фаундерский акселератор, учиться запускать продукты. Мне, как исследователю, было любопытно узнать, с какими проблемами сталкиваются фаундеры в эпоху бума AI.

Типичная ситуация — это когда есть идея, которая была давно, и теперь появилась вера, что можно её реализовать со скоростью мысли. Хайп вокруг AI заставил поверить людей, что всё теперь возможно. И любую идею можно превратить в продукт.

И тут возникает главная когнитивная ловушка: работающий продукт — это ещё не продукт.

Дистанция до MVP исчезла, придумал, сделал, запустил — это всего пару дней. А вот дальше нужно это кому-то продать. И выясняется, что продавать некому, и для этого нужны деньги.

Привлечение пользователей никуда от нас не уйдёт и никакой AI это не заменит. Даже наоборот. В ситуации, когда продуктов становится больше, борьба за внимание только усиливается. И денег на привлечение нужно будет только больше.

Инди-фаундеров стало настолько много, что Эппл с Гуглом теперь просто не допускают завайбкоденные приложения в свои сторы.

Но даже если бы они пропускали всё — продвижение в сторах одно из самых дорогих направлений маркетинга. И в результате все эти приложения просто висели бы с нулевыми рейтингами в своих категориях на самом дне.

Отчасти поэтому я не спешу пилить свои продукты для b2c, а фокусируюсь на внутренних сервисах. И делаю то же самое для клиентских бизнесов. Лучше внедрить AI там, где буст будет заметен, чем там, где мы ожидаем новый велосипед.

Но у меня подход простой — хочется пилить свои продукты, пилите. Это безумно круто, когда после часов переписки и ругани с Клодом что-то работает как ты всегда мечтал (пускай и только ты один во вселенной).

А если хочется сделать настоящий продукт, заранее подумайте и про продажи, и про маркетинг, и про деньги на привлечение пользователей. Или приходите к умным людям за советом, чтобы не тратить время.

Вайбкодеры и их продукты. Шабат шалом 😎

Не кажется

Недавно я нанимал лида направления, который прошёл всех эйчаров, два раза меня, тестовые задания, продакт-оунеров и в итоге оказался полностью неспособным делать то, что от него ожидали. Я чувствовал, что с ним что-то не так ещё по резюме — но не смог это сформулировать в голове. И переложил ответственность на других. Как итог — через 2 недели я понял, что его надо увольнять и он не способен выполнить мои KPI.

Но хуже то, что цена у такого решения — упущенное время. Поиск + вывод + увольнение — это пробуксовка на 3 месяца в чувствительном направлении. И если это направление, которое может обеспечить рост выручки — то такие ошибки непростительны.

И каждый раз, когда я не слушаю интуицию, я убеждаюсь, что зря. Один из моих главных скилов управленца — это интуиция. Я вижу классных маркетинг-людей практически сразу. Мне не надо уходить глубоко в кейсы или тестовые задания. Глубоко я иду только когда не уверен или нужно обосновать свой выбор перед партнёрами.

Но найм классных людей — это парный танец, чаще всего. Важно не только оценить кандидата, но и продать ему себя, свой подход, видение и компанию. Понять, где он будет максимально эффективен и есть ли у меня для него такие возможности. А если нет — смогу ли я их создать.

Несколько раз я принимал решения нанять человека за несколько лет до того, как он начал искать новую работу. Я отслеживаю классных людей годами, и если у меня появляются вакансии в проектах — иду хантить их немедленно. Но в такие моменты я волнуюсь больше всего за то, хватит ли у меня интересных задач, чтобы привлечь такого человека к себе.

Плюс я всегда слежу за карьерными треками людей, которых я нанимал в маркетинге. Или которые пришли в него через меня. И очень радуюсь каждый раз, когда они идут вверх или достигают классных позиций. Это значит — я был прав и принял правильное решение, взять человека в команду.

История с лидом ещё раз подсветила мне один из моих главных скилов — доверять интуиции при найме людей. Если кажется, что что-то не так — значит не кажется.

Каждому по сеньору

Meta выкатила свой MCP-сервер — теперь AI-агенты подключаются к рекламному кабинету напрямую, без костылей.

И это настоящий гейм-чейнджер. Я начал внедрять такое всем клиентам ещё 3 месяца назад — на сторонних обвязках, до официального релиза от Меты. И почти сразу стал виден эффект: где-то стали в 2-3 раза больше проверять гипотез, где-то смогли сбить CPM на 15-20%, а где-то смогли поднять бюджет без дополнительного найма. Ручная аналитика почти ушла.

Главное, что сейчас это часть second brain архитектуры, которая отвечает на вопрос «почему». Почему одна связка залетела, а другая на тех же бюджетах не пошла. Что копировать в новые кампании. Что ставить на паузу. Куда передвинуть бюджет, чтобы поднять выручку завтра, а не через неделю отчётов. Что перформит, а что выгорело дотла.

Теперь у каждого бизнеса может быть свой сеньорный перформанс-менеджер или таргетолог, который знает всё, отвечает за секунды, запускает рекламу — и не спорит.

Поэтому я внедряю такое не только для фаундеров. У линейных менеджеров и тимлидов — свой уровень доступа и своя агентская среда. C-level смотрит сквозную картину — CAC, маржа, ROAS по каналам, выручка по продуктам. Тимлиды качают качество рекламы — CTR, hook-rate, частота, креативы, поведение в аукционе. Менеджеры на земле — что скейлить, что выключать, какие креативы копировать в новые гипотезы.

Но один Meta MCP всю эту картину не закроет. CAC и ROAS — мультиканальные, их из одного рекламного кабинета не вытащить. Для этого у меня в стеке всегда есть другие MCP: Meta, Google, CRM, аналитика. А поверх стека — несколько разных рабочих мест в одной компании.

И это уже базовый минимум.