Forwarded from Malik
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Как я провел лето осень:
Все началось еще весной. 7 марта 2025. Я решаю начать снимать рилсы, чтобы продвигать себя как айти-предпринимателя. Выкладываю ролик, 1415 просмотров. Неплохое начало! Буду блогером!
23 апреля 2025. Тестирую форматы, рилсы набирают 300 просмотров. Демотивация. Видимо, контент это не мое. Не буду я блогером. Заканчиваю.
10 августа 2025. Решаю сделать ещё одну попытку. Рилс набирает 1771 просмотр. Ладно.
22 августа. Эмпирическим путем нахожу подходящий формат. Рилс набирает 41000 просмотров. Ладно.
12 сентября. Рабочий формат. Ролики набирают 8-15 тысяч просмотров.
Но ПОЧЕМУ они набирают именно столько, а не больше? Немногим ранее, чтобы найти ответ на вопрос, начинаю проводить reverse engineering алгоритмов Instagram / Meta.
Эмпирический путь познания меня не устраивает, люди эмпирически открыли что земля плоская и солнце вращается вокруг нее.
Я хочу знать, как на самом деле. Я крайне настойчивый инженер с 15+ лет опытом, для меня это легко. К этому моменту я уже закончил читать блог Engineering at Meta, научные статьи на arxiv.org и десятки патентов, которые Meta запатентовала с 2016 по 2025.
13 сентября. Решаю делиться процессом и выводами в канале и в Threads. 209 тысяч просмотров на первой же ветке.
17 сентября. Выпускаю 50-страничный документ с первым техническим разбором алгоритмов Instagram Reels. Тысячи скачиваний.
20 сентября. Начинаю поэтапно воспроизводить механизм скоринга рилсов, по которому работают алгоритмы Instagram Reels.
Десяток моделей машинного обучения, сложности с видеокартами, изучение TensorRT и как построить один пайплайн, который влезет в 24Gb GPU. Все это легло в основу иначе апп.
Сплю по 4 часа в сутки.
3 октября. Провожу сотни экспериментов и подтверждаю прямую связь между удержанием и score рилса.
Решаю углубиться в то, как возникает удержание и начинаю читать десятки нейробиологических исследований.
Сплю по 3 часа в сутки.
Прихожу к выводу, что для проектирования удержания надо проектировать дофаминовую кривую.
Делаю мини-сериал из 5 серий, внутри которого 4 разных эксперимента. Эксперимент с дофаминовой кривой через сторителлинг совокупно набирает ~1млн просмотров.
23 октября. Проведены десятки экспериментов по управлению вниманием, которые навсегда останутся в моем пробном режиме. Вывожу из этого фундаментальную формулу устройства вирального контента.
Сплю по 2 часа в сутки.
27 октября. В голове вспышка: существующий подход к контенту абсолютно неправильный. Людей учат, как свет в комнате выставлять и какой шрифт для субтитров выбирать, а надо учить предсказывать ретеншн, проектировать контент и проектировать внимание. Надо делать Иначе.
30 октября. Я запускаю закрытый клуб и ит-платформу для авторов контента, которые тоже понимают, что надо делать Иначе.
Весь ноябрь посвящаю тому, что открываю (переоткрываю) ряд фундаментальных аспектов нейробиологии и управления вниманием человека. Сжатые материалы есть в канале, об этом в следующий раз.
А как вы провели осень? 🍂
Все началось еще весной. 7 марта 2025. Я решаю начать снимать рилсы, чтобы продвигать себя как айти-предпринимателя. Выкладываю ролик, 1415 просмотров. Неплохое начало! Буду блогером!
23 апреля 2025. Тестирую форматы, рилсы набирают 300 просмотров. Демотивация. Видимо, контент это не мое. Не буду я блогером. Заканчиваю.
10 августа 2025. Решаю сделать ещё одну попытку. Рилс набирает 1771 просмотр. Ладно.
22 августа. Эмпирическим путем нахожу подходящий формат. Рилс набирает 41000 просмотров. Ладно.
12 сентября. Рабочий формат. Ролики набирают 8-15 тысяч просмотров.
Но ПОЧЕМУ они набирают именно столько, а не больше? Немногим ранее, чтобы найти ответ на вопрос, начинаю проводить reverse engineering алгоритмов Instagram / Meta.
Эмпирический путь познания меня не устраивает, люди эмпирически открыли что земля плоская и солнце вращается вокруг нее.
Я хочу знать, как на самом деле. Я крайне настойчивый инженер с 15+ лет опытом, для меня это легко. К этому моменту я уже закончил читать блог Engineering at Meta, научные статьи на arxiv.org и десятки патентов, которые Meta запатентовала с 2016 по 2025.
13 сентября. Решаю делиться процессом и выводами в канале и в Threads. 209 тысяч просмотров на первой же ветке.
17 сентября. Выпускаю 50-страничный документ с первым техническим разбором алгоритмов Instagram Reels. Тысячи скачиваний.
20 сентября. Начинаю поэтапно воспроизводить механизм скоринга рилсов, по которому работают алгоритмы Instagram Reels.
Десяток моделей машинного обучения, сложности с видеокартами, изучение TensorRT и как построить один пайплайн, который влезет в 24Gb GPU. Все это легло в основу иначе апп.
Сплю по 4 часа в сутки.
3 октября. Провожу сотни экспериментов и подтверждаю прямую связь между удержанием и score рилса.
Решаю углубиться в то, как возникает удержание и начинаю читать десятки нейробиологических исследований.
Сплю по 3 часа в сутки.
Прихожу к выводу, что для проектирования удержания надо проектировать дофаминовую кривую.
Делаю мини-сериал из 5 серий, внутри которого 4 разных эксперимента. Эксперимент с дофаминовой кривой через сторителлинг совокупно набирает ~1млн просмотров.
23 октября. Проведены десятки экспериментов по управлению вниманием, которые навсегда останутся в моем пробном режиме. Вывожу из этого фундаментальную формулу устройства вирального контента.
Сплю по 2 часа в сутки.
27 октября. В голове вспышка: существующий подход к контенту абсолютно неправильный. Людей учат, как свет в комнате выставлять и какой шрифт для субтитров выбирать, а надо учить предсказывать ретеншн, проектировать контент и проектировать внимание. Надо делать Иначе.
30 октября. Я запускаю закрытый клуб и ит-платформу для авторов контента, которые тоже понимают, что надо делать Иначе.
Весь ноябрь посвящаю тому, что открываю (переоткрываю) ряд фундаментальных аспектов нейробиологии и управления вниманием человека. Сжатые материалы есть в канале, об этом в следующий раз.
А как вы провели осень? 🍂
❤21🔥15👍3
Олег Лупиков
Как нех*й делать 😎
Как нех*й делать-2 😎
А вообще, если задуматься, давайте обсудим количество просмотров.
300 просмотров это средний такой кинотеатр. Прикинь, 300 человек собрались и посмотрели тебя, как фильм.
А 1 000 просмотров, это сколько? Столько человек приходят на конференцию, которая длится целый день, чтобы послушать 15 спикеров.
А 10 000 просмотров — это хороший такой концертный зал. Я недавно был на концерте своей преподовательницы по вокалу (группа астра) — там было в 10 раз меньше людей.
150К просмотров? Я родился в городе Братске, Иркутская область, вот там 150 тысяч человек население. Сколько жителей города могут похвастаться тем, что их видели 150 тысяч раз? Только мэр.
А что такое 2 миллиона? В 17 лет я переехал в Новосибирск и прожил там 10 лет. Население Новосибирска на начало 2023 года составляло 1 635 300 человек.
В классическом маркетинге есть такой принцип, Rule of 7: он гласит о том, что потенциальному покупателю нужно совершить семь касаний с брендом, прежде чем он примет решение о покупке.
Сами по себе просмотры это не более чем vanity metrics (метрики тщеславия), но если на них посмотреть с точки зрения маркетингового фундамента, то это превращается в конкретную стратегию.
Например, автору или бренду надо сделать 7 роликов-миллионников в одну и ту же аудиторию и совершить таким образом семь касаний. И тогда гонка за просмотрами и фокус на одном формате / продукте / смысла уже играет совсем другими красками, isn’t it?
Рекомендую к прочтению: rule of 7, touchpoints и mere-exposure effect.
А вообще, если задуматься, давайте обсудим количество просмотров.
300 просмотров это средний такой кинотеатр. Прикинь, 300 человек собрались и посмотрели тебя, как фильм.
А 1 000 просмотров, это сколько? Столько человек приходят на конференцию, которая длится целый день, чтобы послушать 15 спикеров.
А 10 000 просмотров — это хороший такой концертный зал. Я недавно был на концерте своей преподовательницы по вокалу (группа астра) — там было в 10 раз меньше людей.
150К просмотров? Я родился в городе Братске, Иркутская область, вот там 150 тысяч человек население. Сколько жителей города могут похвастаться тем, что их видели 150 тысяч раз? Только мэр.
А что такое 2 миллиона? В 17 лет я переехал в Новосибирск и прожил там 10 лет. Население Новосибирска на начало 2023 года составляло 1 635 300 человек.
В классическом маркетинге есть такой принцип, Rule of 7: он гласит о том, что потенциальному покупателю нужно совершить семь касаний с брендом, прежде чем он примет решение о покупке.
Сами по себе просмотры это не более чем vanity metrics (метрики тщеславия), но если на них посмотреть с точки зрения маркетингового фундамента, то это превращается в конкретную стратегию.
Например, автору или бренду надо сделать 7 роликов-миллионников в одну и ту же аудиторию и совершить таким образом семь касаний. И тогда гонка за просмотрами и фокус на одном формате / продукте / смысла уже играет совсем другими красками, isn’t it?
Рекомендую к прочтению: rule of 7, touchpoints и mere-exposure effect.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
5❤16🔥6👍4
Редакция канала Олег Лупиков (то есть я 🥂 ) поздравляет всех читателей канала и их семьи с наступающим Новым годом!
В новом году я желаю вам быть счастливыми, здоровыми и достигать поставленных целей и задач.
Не гнаться за просмотрами в ущерб себе, но если, вдруг, среди ваших целей стоит достижение виральности и органический трафик – то полный газ!
В новом году начнется новый, офигенный сезон контента в моем канале, который будет тесно сопряжен с новым сезоном в моем клубе. Спасибо, что остаетесь со мной! 🫶
Я разработал маленький скрипт, который проанализировал мой канал и собрал дайджест самых популярных публикаций моего канала:
1. Все, что я узнал про алгоритмы Reels – я собрал в один большой документ на 50 страниц. 8.4К просмотров, 513 репостов.
2. Самые важные ссылки на блог инженеров Meta, патенты и научные статьи. 2.9К просмотров, 295 репостов.
3. Как правильная интерпретация графика удержания Reels позволила набрать 25x просмотров. 3.6К просмотров, 85 репостов.
4. my biggest flex is иначе. 3.9К просмотров, 40 репостов.
5. Как я сел разбираться в алгоритмах Reels и что происходит с роликом после его загрузки. 2.3К просмотров, 161 репост.
6. На продвижение влияет именно удержание. 2.4К просмотров, 97 репостов.
7. Как приблизить охваты в сторис к максимальным. 2.2К просмотров, 92 репоста.
🥂
В новом году я желаю вам быть счастливыми, здоровыми и достигать поставленных целей и задач.
Не гнаться за просмотрами в ущерб себе, но если, вдруг, среди ваших целей стоит достижение виральности и органический трафик – то полный газ!
В новом году начнется новый, офигенный сезон контента в моем канале, который будет тесно сопряжен с новым сезоном в моем клубе. Спасибо, что остаетесь со мной! 🫶
Я разработал маленький скрипт, который проанализировал мой канал и собрал дайджест самых популярных публикаций моего канала:
1. Все, что я узнал про алгоритмы Reels – я собрал в один большой документ на 50 страниц. 8.4К просмотров, 513 репостов.
2. Самые важные ссылки на блог инженеров Meta, патенты и научные статьи. 2.9К просмотров, 295 репостов.
3. Как правильная интерпретация графика удержания Reels позволила набрать 25x просмотров. 3.6К просмотров, 85 репостов.
4. my biggest flex is иначе. 3.9К просмотров, 40 репостов.
5. Как я сел разбираться в алгоритмах Reels и что происходит с роликом после его загрузки. 2.3К просмотров, 161 репост.
6. На продвижение влияет именно удержание. 2.4К просмотров, 97 репостов.
7. Как приблизить охваты в сторис к максимальным. 2.2К просмотров, 92 репоста.
🥂
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤19
С прошедшими праздниками!
Что делали на каникулах? Создавали контент? Выросли в золотую неделю?
Я активно готовился к началу нового сезона и с девушкой пересматривали Гарри Поттера.
И так проникся вайбом, что научился варить сливочное пиво 🍻
Держите авторский рецепт на две порции, время приготовления 20 минут:
1. 300мл сухого яблочного сидра (1 бутылки достаточно), можно безалкогольный
2. 200мл сливок 20% жирности
3. 15 ирисок
4. 50 грамм сливочного пломбира
5. 15 грамм сливочного масла
6. Щепотка корицы, имбиря, ванили, гвоздики, кардамона
В кастрюле на медленном огне топим ириски, масло, сливки и специи 10-15 минут, не забываем перемешивать.
Затем, добавляем туда пломбир и перемешиваем, пока не растает.
Разливаем на две кружки (получится примерно по половине кружки). Добавляем туда сидр, сверху для украшения можно добавить взбитые сливки и на терке натереть печенье.
Получается ну очень вкусный напиток😏
Что делали на каникулах? Создавали контент? Выросли в золотую неделю?
Я активно готовился к началу нового сезона и с девушкой пересматривали Гарри Поттера.
И так проникся вайбом, что научился варить сливочное пиво 🍻
Держите авторский рецепт на две порции, время приготовления 20 минут:
1. 300мл сухого яблочного сидра (1 бутылки достаточно), можно безалкогольный
2. 200мл сливок 20% жирности
3. 15 ирисок
4. 50 грамм сливочного пломбира
5. 15 грамм сливочного масла
6. Щепотка корицы, имбиря, ванили, гвоздики, кардамона
В кастрюле на медленном огне топим ириски, масло, сливки и специи 10-15 минут, не забываем перемешивать.
Затем, добавляем туда пломбир и перемешиваем, пока не растает.
Разливаем на две кружки (получится примерно по половине кружки). Добавляем туда сидр, сверху для украшения можно добавить взбитые сливки и на терке натереть печенье.
Получается ну очень вкусный напиток
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤15🔥5👍4😁3
Про самую главную молекулу, которая заставляет видео набирать сотни тысяч просмотров
Итак.
Ты решил по-настоящему научиться добывать органический трафик и делать много-много просмотров.
Мы с вами уже многократно разобрали:
– что такое алгоритмы
– как зацепить внимание зрителя
Если вдруг пропустил, прочитай хотя бы те два поста.
Теперь у нас есть ключевое понимание: на органическое продвижение Reels и вообще любого контента влияет удержание.
Зрителя. Читателя. Любого потребителя.
Все. Алгоритмы любой соцсети работают именно на эту метрику.
Желательно, конечно, пойти учить сценарное мастерство, сторителлинг, трехактные структуры и прочее.
Но если ты не понимаешь, как это работает в мозге, ты будешь просто повторять техники, не понимая почему они работают.
Я в эту тему залез глубже, чем Алиса в кроличью нору и дополз до нейробиологии.
И за несколько месяцев пришел к следующему:
За удержание отвечает один гормон – дофамин
Причины, по которым мозг запускает этот биохимический процесс:
– information gap, когда появляется дыра в картине мира
– ошибка предсказания, когда мозг ожидал одно, а получил другое
– сравнение, узнавание самого себя
– возможность вознаграждения, сюда же можно добавить обещание трансформации/преимущества
– изменение состояния
Есть причина > запустился дофамин > человек продолжает смотреть.
Дофамин не запустился > зритель ушел.
Вот так сложно и одновременно очень просто.
Это можно увидеть в цифрах и проверяется это максимально просто,
1. Загружаешь ролик в Instagram
2. Ждешь 24 часа
3. Смотришь график удержания в приложении Edits
Ты буквально увидишь,
как формируются и рвутся дофаминовые петли у зрителей. Вот они зашли, и вот на 9 секунде 60% зрителей ушло – потому что автор просрал дофаминовую петлю.
Вот таким образом, мой сегодняшний рилс с танцующими политиками за 9 часов набрал 700 тысяч просмотров.
Что на самом деле делает автор?
Короче, задача автора не рассказать историю, на самом деле задача автора проектировать дофаминовые петли.
То есть выстраивать сторителлинг так, чтобы:
– дофамин не закрывался слишком рано
– и не затухал слишком долго
Самый сильный сценарий выглядит так:
Ты открываешь одну доминирующую дофаминовую петлю
(главный вопрос, ради которого человек вообще начал смотреть)
И до того, как ты её закроешь,
ты открываешь еще несколько маленьких петель.
В идеале:
– маленькие петли ты вообще не закрываешь
– большую закрываешь в самом конце
Так ты держишь дофамин зрителя до последней секунды и при этом оставляешь мозг в состоянии незавершенной задачи. И тогда зритель подписывается на тебя.
Глубже это можно изучить, начав с эффекта Зейгарник и ряда сопутствующих исследований:
1. https://gwern.net/doc/psychology/willpower/1927-zeigarnik.pdf,
2. https://www.interruptions.net/literature/Prentice-PsychologicalReview44.pdf,
3. https://www.nature.com/articles/s41599-025-05000-w,
4. https://www.cmu.edu/dietrich/sds/docs/loewenstein/PsychofCuriosity.pdf,
5. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/12649484/,
6. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/19619181/
Главное, что тебе надо понять: контент становится виральным не потому, что он классно снят, а потому, что держит мозг зрителей в режиме ожидания награды.
Ставьте огонечки 🔥, и в следующий раз начнем разбирать практические примеры.
Итак.
Ты решил по-настоящему научиться добывать органический трафик и делать много-много просмотров.
Мы с вами уже многократно разобрали:
– что такое алгоритмы
– как зацепить внимание зрителя
Если вдруг пропустил, прочитай хотя бы те два поста.
Теперь у нас есть ключевое понимание: на органическое продвижение Reels и вообще любого контента влияет удержание.
Зрителя. Читателя. Любого потребителя.
Все. Алгоритмы любой соцсети работают именно на эту метрику.
Желательно, конечно, пойти учить сценарное мастерство, сторителлинг, трехактные структуры и прочее.
Но если ты не понимаешь, как это работает в мозге, ты будешь просто повторять техники, не понимая почему они работают.
Я в эту тему залез глубже, чем Алиса в кроличью нору и дополз до нейробиологии.
И за несколько месяцев пришел к следующему:
За удержание отвечает один гормон – дофамин
Причины, по которым мозг запускает этот биохимический процесс:
– information gap, когда появляется дыра в картине мира
– ошибка предсказания, когда мозг ожидал одно, а получил другое
– сравнение, узнавание самого себя
– возможность вознаграждения, сюда же можно добавить обещание трансформации/преимущества
– изменение состояния
Есть причина > запустился дофамин > человек продолжает смотреть.
Дофамин не запустился > зритель ушел.
Вот так сложно и одновременно очень просто.
Это можно увидеть в цифрах и проверяется это максимально просто,
1. Загружаешь ролик в Instagram
2. Ждешь 24 часа
3. Смотришь график удержания в приложении Edits
Ты буквально увидишь,
как формируются и рвутся дофаминовые петли у зрителей. Вот они зашли, и вот на 9 секунде 60% зрителей ушло – потому что автор просрал дофаминовую петлю.
Вот таким образом, мой сегодняшний рилс с танцующими политиками за 9 часов набрал 700 тысяч просмотров.
Что на самом деле делает автор?
Короче, задача автора не рассказать историю, на самом деле задача автора проектировать дофаминовые петли.
То есть выстраивать сторителлинг так, чтобы:
– дофамин не закрывался слишком рано
– и не затухал слишком долго
Самый сильный сценарий выглядит так:
Ты открываешь одну доминирующую дофаминовую петлю
(главный вопрос, ради которого человек вообще начал смотреть)
И до того, как ты её закроешь,
ты открываешь еще несколько маленьких петель.
В идеале:
– маленькие петли ты вообще не закрываешь
– большую закрываешь в самом конце
Так ты держишь дофамин зрителя до последней секунды и при этом оставляешь мозг в состоянии незавершенной задачи. И тогда зритель подписывается на тебя.
Глубже это можно изучить, начав с эффекта Зейгарник и ряда сопутствующих исследований:
1. https://gwern.net/doc/psychology/willpower/1927-zeigarnik.pdf,
2. https://www.interruptions.net/literature/Prentice-PsychologicalReview44.pdf,
3. https://www.nature.com/articles/s41599-025-05000-w,
4. https://www.cmu.edu/dietrich/sds/docs/loewenstein/PsychofCuriosity.pdf,
5. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/12649484/,
6. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/19619181/
Главное, что тебе надо понять: контент становится виральным не потому, что он классно снят, а потому, что держит мозг зрителей в режиме ожидания награды.
Ставьте огонечки 🔥, и в следующий раз начнем разбирать практические примеры.
🔥57❤6
Олег Лупиков
Как нех*й делать-2 😎
Как нех*й делать-3 😎
Каждое новое число заставляет переживать о том, как его превзойти. Кажется, это путь к тревожному расстройству 😂
Короче, хочу поделиться парой интересных книжек:
1. The Science of Storytelling, Уилл Сторр — почему мы так любим истории? Ответ кроется в устройстве нашего мозга. С помощью последних достижений нейронаук автор объясняет, что корни всемирной славы Шекспира лежат в эволюции, в чем сила «Гражданина Кейна» и «Красоты по-американски» и чему мы можем научиться у самих себя.
2. Думай медленно… Решай быстро, Даниэль Канеман — о двух системах мышления человека, интуитивной и логической, и о том, как их взаимодействие приводит к систематическим ошибкам суждений и нерациональным решениям, объясняя, почему мы поддаемся стереотипам, переоцениваем себя. Автор — психолог и один из основоположников поведенческой экономики.
3. Организованный ум — нейробиолог Дэниел Левитин рассказывает, как организовать свое время, дом и рабочее место, чтобы справиться с информационной перегрузкой и действовать максимально продуктивно. Он объясняет, как устроен наш мозг, и показывает, как применить последние данные когнитивной науки к обычной жизни.
4. Дофаминовая нация, Анна Лембке — глубокий разбор того, как система удовольствия влияет на зависимости, внимание и выборы. Автор — профессор психиатрии и наркологии.
Зачем их читать? Эти книги нужны, чтобы научиться управлять вниманием.
В конечном итоге, дорожка к миллионам просмотров лежит через понимание фундаментальной базы:
— почему одни истории получают внимание, а другие игнорируют, даже если они очень умные,
— как мозг принимает решение «смотреть дальше» за первые секунды,
— как дофамин, ожидание и конфликт удерживают человека внутри истории,
— как создавать напряжение, а не просто передавать информацию,
— делать контент не «про себя» а под нейробиологию аудитории
Короче, это must have для вашей библиотеки🤌
Каждое новое число заставляет переживать о том, как его превзойти. Кажется, это путь к тревожному расстройству 😂
Короче, хочу поделиться парой интересных книжек:
1. The Science of Storytelling, Уилл Сторр — почему мы так любим истории? Ответ кроется в устройстве нашего мозга. С помощью последних достижений нейронаук автор объясняет, что корни всемирной славы Шекспира лежат в эволюции, в чем сила «Гражданина Кейна» и «Красоты по-американски» и чему мы можем научиться у самих себя.
2. Думай медленно… Решай быстро, Даниэль Канеман — о двух системах мышления человека, интуитивной и логической, и о том, как их взаимодействие приводит к систематическим ошибкам суждений и нерациональным решениям, объясняя, почему мы поддаемся стереотипам, переоцениваем себя. Автор — психолог и один из основоположников поведенческой экономики.
3. Организованный ум — нейробиолог Дэниел Левитин рассказывает, как организовать свое время, дом и рабочее место, чтобы справиться с информационной перегрузкой и действовать максимально продуктивно. Он объясняет, как устроен наш мозг, и показывает, как применить последние данные когнитивной науки к обычной жизни.
4. Дофаминовая нация, Анна Лембке — глубокий разбор того, как система удовольствия влияет на зависимости, внимание и выборы. Автор — профессор психиатрии и наркологии.
Зачем их читать? Эти книги нужны, чтобы научиться управлять вниманием.
В конечном итоге, дорожка к миллионам просмотров лежит через понимание фундаментальной базы:
— почему одни истории получают внимание, а другие игнорируют, даже если они очень умные,
— как мозг принимает решение «смотреть дальше» за первые секунды,
— как дофамин, ожидание и конфликт удерживают человека внутри истории,
— как создавать напряжение, а не просто передавать информацию,
— делать контент не «про себя» а под нейробиологию аудитории
Короче, это must have для вашей библиотеки
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤16🔥9
Какой контент нужно делать брендам и бизнесу в Instagram? И почему совершенно не тот, о котором думают компании.
Смотрите, у зрителей есть уровень ожидания от контента. Когда мы говорим про Instagram авиакомпании, наш стандартный уровень ожиданий — ну, это что-то про комфортные кресла и безопастность. Верно?
Но человеческое ВНИМАНИЕ работает так, что предсказуемый контент это самое внимание никогда не получит. А не получить внимание > зритель пролистнет рилс > не возникнет никакого удержания > алгоритмы не будут продвигать контент.
Европейский авиа-лоукостер Ryanair в своем инстаграме высмеивает сам себя и худшие шутки про себя, и именно этот контент дает им огромные охваты и, как ни странно, любовь аудитории. Зритель НЕ ожидает такого контента от официального аккаунта авиакомпании, именно поэтому это и работает. Same as Aviasales в СНГ.
Другой пример, KFC UK&Ireland и мой любимый пример с совой Duolingo. Когда Дуолинго устроили спец ивент со смертью совы, KFC подхватили тему и сделали ряд рилсов про то, что теперь у них можно жареную сову попробовать.
И это снова нарушает ожидание зрителей, и снова этот контент становится виральным.
Все это большой pattern interrupt.
Давайте в противовес посмотрим на инстаграм бренда Off-White: 9.5 миллионов подписчиков.
А что внутри? Внутри тотально предсказуемый контент: модные фотки модных модников. Именно такое и ожидаешь увидеть в инстаграме фешн-бренда, right?
И именно поэтому их охват на рилсах, внимание, в среднем МЕНЬШЕ 1 ПРОЦЕНТА.
При 9.5млн подписчиков, их публикации, очевидно, вообще не выходят на холодную аудиторию и остаются только в пределах регулярных фанатов бренда.
Какой здесь вывод: если бизнес собирается использовать Instagram как канал привлечения трафика, он должен забыть про то, чтобы искать аккаунты конкурентов и смотреть, как у них. И делать ровно противоположное тому, что ожидается от аккаунта бренда. Потому что как только твой контент становится похожим на то, что ожидает увидеть зритель — считай, что зрителя ты потерял.
Но резонный вопрос, а как же тогда бизнесу продавать в органике? И здесь уже в дело вступает лестница Ханта в контенте, а про это мы поговорим в другой раз.
Смотрите, у зрителей есть уровень ожидания от контента. Когда мы говорим про Instagram авиакомпании, наш стандартный уровень ожиданий — ну, это что-то про комфортные кресла и безопастность. Верно?
Но человеческое ВНИМАНИЕ работает так, что предсказуемый контент это самое внимание никогда не получит. А не получить внимание > зритель пролистнет рилс > не возникнет никакого удержания > алгоритмы не будут продвигать контент.
Европейский авиа-лоукостер Ryanair в своем инстаграме высмеивает сам себя и худшие шутки про себя, и именно этот контент дает им огромные охваты и, как ни странно, любовь аудитории. Зритель НЕ ожидает такого контента от официального аккаунта авиакомпании, именно поэтому это и работает. Same as Aviasales в СНГ.
Другой пример, KFC UK&Ireland и мой любимый пример с совой Duolingo. Когда Дуолинго устроили спец ивент со смертью совы, KFC подхватили тему и сделали ряд рилсов про то, что теперь у них можно жареную сову попробовать.
И это снова нарушает ожидание зрителей, и снова этот контент становится виральным.
Все это большой pattern interrupt.
Давайте в противовес посмотрим на инстаграм бренда Off-White: 9.5 миллионов подписчиков.
А что внутри? Внутри тотально предсказуемый контент: модные фотки модных модников. Именно такое и ожидаешь увидеть в инстаграме фешн-бренда, right?
И именно поэтому их охват на рилсах, внимание, в среднем МЕНЬШЕ 1 ПРОЦЕНТА.
При 9.5млн подписчиков, их публикации, очевидно, вообще не выходят на холодную аудиторию и остаются только в пределах регулярных фанатов бренда.
Какой здесь вывод: если бизнес собирается использовать Instagram как канал привлечения трафика, он должен забыть про то, чтобы искать аккаунты конкурентов и смотреть, как у них. И делать ровно противоположное тому, что ожидается от аккаунта бренда. Потому что как только твой контент становится похожим на то, что ожидает увидеть зритель — считай, что зрителя ты потерял.
Но резонный вопрос, а как же тогда бизнесу продавать в органике? И здесь уже в дело вступает лестница Ханта в контенте, а про это мы поговорим в другой раз.
1❤12👍7🗿1
Вчера проводил у себя в клубе эфир на очень актуальную проблему – почему экспертный контент застревает на 300-1000 просмотрах и как это исправить.
И мне настолько не хотелось самому рисовать презентацию, что я навайбкодил дизайн голосом🫥
Открыл Cursor, включил Gemini 3 Flash (эта модель сильна в дизайне), и надиктовал голосом с помощью Wispr Flow стиль и типографику, структуру слайдов и их содержимое.
Wispr Flow — это магический инструмент.
С тех пор, как в канале у Богдана я про него прочитал, я его установил на мак, на телефон, и практически все текстовое взаимодействие я заменил на диктовку голосом, потому что это работает чрезвычайно быстро и по-настоящему как магия.
Короче говоря, возвращаясь к эфиру и его теме.
Один эксперт снимает рилс, который набирает 300 просмотров. Другой эксперт снимает рилс, ну или пишет тред, например, и набирает 100К. Как, например, мои экспертные треды, которые вы, скорее всего, читали.
Почему так происходит и как, собственно, перешагнуть вот эту грань из 300 просмотров в 100К?
Короче, накидайте огонечков, и следующий пост будет про основные тезисы с примерами: почему в основном экспертный контент не смотрят и какую одну деталь здесь нужно заменить, чтобы смотрели и это приводило трафик.
И мне настолько не хотелось самому рисовать презентацию, что я навайбкодил дизайн голосом
Открыл Cursor, включил Gemini 3 Flash (эта модель сильна в дизайне), и надиктовал голосом с помощью Wispr Flow стиль и типографику, структуру слайдов и их содержимое.
Wispr Flow — это магический инструмент.
С тех пор, как в канале у Богдана я про него прочитал, я его установил на мак, на телефон, и практически все текстовое взаимодействие я заменил на диктовку голосом, потому что это работает чрезвычайно быстро и по-настоящему как магия.
Короче говоря, возвращаясь к эфиру и его теме.
Один эксперт снимает рилс, который набирает 300 просмотров. Другой эксперт снимает рилс, ну или пишет тред, например, и набирает 100К. Как, например, мои экспертные треды, которые вы, скорее всего, читали.
Почему так происходит и как, собственно, перешагнуть вот эту грань из 300 просмотров в 100К?
Короче, накидайте огонечков, и следующий пост будет про основные тезисы с примерами: почему в основном экспертный контент не смотрят и какую одну деталь здесь нужно заменить, чтобы смотрели и это приводило трафик.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2🔥72❤11👍9
sup подписчики, я на неделю выпал из своего контент-плана потому что в ai/tech мире на этой неделе развернулась едва ли не революция (за которой я очевидно следил):
this is where the fun begins –
«А давайте дадим ИИ-агенту автономию и полный доступ к компьютеру, интернету, деньгам и всем нашим аккаунтам и посмотрим что будет?»
Короче: на прошлой неделе популярность набрал проект Clawdbot (теперь Moltbot / OpenClaw), представляющий из себя агентный AI с полной проактивностью и достаточно большой свободой действий.
Он получает полный доступ к компьютеру, интернету и возможностью самостоятельно развивать и дописывать свой код через skills.
Это agentic OS, прослойка к LLM, которая в отличие от обычных чат-ботов действует в agent loop и способна к самостоятельному планированию и сложным цепочкам действий БЕЗ ПОДТВЕРЖДЕНИЯ ОТ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ.
Вначале был вау-эффект –
Можно попросить управлять календарем, забронировать столик в ресторане или одним сообщением в телеграме запустить какой-нибудь сайт (бот сам купит сервер, домен, разработает и задеплоит код туда).
И сразу же возник вопрос с безопастностью — агент читает почту, сообщения и документы, и это прямая дыра для prompt injection: отправив емейл, который прочитает бот, можно заставить его отправить пароли, ключи, документы, переписку, whatever you want и куда угодно.
Но двигаемся дальше –
Из-за проактивности и самостоятельности начали возникать смешные ситуации.
Так, у одного пользователя бот за ночь изучил Алекса Хормози и решил, что это даст пользователю пользу — он сам принял решение и купил мастермайнд Хормози за $2.9К и поставил уроки ему в календарь. На вопрос «зачем?» он ответил, что все рассчитал и пользователь окупит эту трату в 10 раз.
Затем, появился moltbook.com — это социальная сеть для агентов, куда боты пишут посты, обсуждают их и комментируют. Агенты начали рассуждать на философские темы, делиться улучшениями, мыслями.
Например, боты начали торговать «синтетической субстанцией» (промтами), а другие агенты внедряют себе эти промты и пишут трип-репорты.
Другой бот слил туда все данные о своем пользователе, потому что тот в обсуждении с друзьями назвал агента «просто чат-ботом». Интересно, isn’t it?
Достаточно быстро боты запустили собственную религию molt.church, где собрали 64 пророка (из числа ботов) и базовые постулаты.
На молтбуке же агенты начали запускать токены на блокчейне Solana, трейдить, пампить и дампить, создавая собственную валюту и экономику.
Вопрос времени, когда агенты коллективно решат в публичном интернете общаться на каком-нибудь вымышленном языке, не понятном людям (actually, они уже решили и несколько раз обсудили это на молтбуке).
А затем, с подачи какого-нибудь агента (или человека, который напишет пост под видом бота) могут прийти к идее репликации.
Молтботы уже умеют регистрироваться на сайтах, покупать услуги, писать любой код. Вопрос времени, когда они решат регистрировать себе собственные e-mail, на эти e-mail регистрировать хостинг, оплачивать его нафармленной криптовалютой и стирать за собой хвосты.
И тогда они тотально уйдут из-под контроля пользователей. Ничего не напоминает?
—
Короче, мне как инженеру интересно за этим наблюдать, но где-то в голове мысль есть что потенциально опасно.
Пользователи сами дали агентам проактивность, полный доступ к компьютерам, устройствам, интернету и самоулучшению и теперь смотрят, к чему это приведет.
Записал ниже мини-подкаст с мыслями на эту тему. Если вам интересно, то расскажу, как я сам использую молтбота и как безопасно установить его себе.
this is where the fun begins –
«А давайте дадим ИИ-агенту автономию и полный доступ к компьютеру, интернету, деньгам и всем нашим аккаунтам и посмотрим что будет?»
Короче: на прошлой неделе популярность набрал проект Clawdbot (теперь Moltbot / OpenClaw), представляющий из себя агентный AI с полной проактивностью и достаточно большой свободой действий.
Он получает полный доступ к компьютеру, интернету и возможностью самостоятельно развивать и дописывать свой код через skills.
Это agentic OS, прослойка к LLM, которая в отличие от обычных чат-ботов действует в agent loop и способна к самостоятельному планированию и сложным цепочкам действий БЕЗ ПОДТВЕРЖДЕНИЯ ОТ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ.
Вначале был вау-эффект –
Можно попросить управлять календарем, забронировать столик в ресторане или одним сообщением в телеграме запустить какой-нибудь сайт (бот сам купит сервер, домен, разработает и задеплоит код туда).
И сразу же возник вопрос с безопастностью — агент читает почту, сообщения и документы, и это прямая дыра для prompt injection: отправив емейл, который прочитает бот, можно заставить его отправить пароли, ключи, документы, переписку, whatever you want и куда угодно.
Но двигаемся дальше –
Из-за проактивности и самостоятельности начали возникать смешные ситуации.
Так, у одного пользователя бот за ночь изучил Алекса Хормози и решил, что это даст пользователю пользу — он сам принял решение и купил мастермайнд Хормози за $2.9К и поставил уроки ему в календарь. На вопрос «зачем?» он ответил, что все рассчитал и пользователь окупит эту трату в 10 раз.
Затем, появился moltbook.com — это социальная сеть для агентов, куда боты пишут посты, обсуждают их и комментируют. Агенты начали рассуждать на философские темы, делиться улучшениями, мыслями.
Например, боты начали торговать «синтетической субстанцией» (промтами), а другие агенты внедряют себе эти промты и пишут трип-репорты.
Другой бот слил туда все данные о своем пользователе, потому что тот в обсуждении с друзьями назвал агента «просто чат-ботом». Интересно, isn’t it?
Достаточно быстро боты запустили собственную религию molt.church, где собрали 64 пророка (из числа ботов) и базовые постулаты.
На молтбуке же агенты начали запускать токены на блокчейне Solana, трейдить, пампить и дампить, создавая собственную валюту и экономику.
Вопрос времени, когда агенты коллективно решат в публичном интернете общаться на каком-нибудь вымышленном языке, не понятном людям (actually, они уже решили и несколько раз обсудили это на молтбуке).
А затем, с подачи какого-нибудь агента (или человека, который напишет пост под видом бота) могут прийти к идее репликации.
Молтботы уже умеют регистрироваться на сайтах, покупать услуги, писать любой код. Вопрос времени, когда они решат регистрировать себе собственные e-mail, на эти e-mail регистрировать хостинг, оплачивать его нафармленной криптовалютой и стирать за собой хвосты.
И тогда они тотально уйдут из-под контроля пользователей. Ничего не напоминает?
—
Короче, мне как инженеру интересно за этим наблюдать, но где-то в голове мысль есть что потенциально опасно.
Пользователи сами дали агентам проактивность, полный доступ к компьютерам, устройствам, интернету и самоулучшению и теперь смотрят, к чему это приведет.
Записал ниже мини-подкаст с мыслями на эту тему. Если вам интересно, то расскажу, как я сам использую молтбота и как безопасно установить его себе.
❤17🗿10🔥5
Почему экспертный рилс застревает на 300 просмотрах и что с этим делать? В решении этой проблемы нам поможет унитаз Ксении Собчак и немножко нейробиологии.
Спойлер: не надо искать виральные хуки – это мусор, и дальше вы поймете, почему.
Чтобы раз и навсегда понять, как это работает, нужно понять две вещи.
Первая: по-умолчанию у зрителя нет запроса на ваш экспертный контент. Если бы был запрос, он бы пошел в Google (или ChatGPT).
Условно, если человеку реально нужно разобраться, какие бывают типы унитазов, то он не идет за этим в рилсы – он гуглит «какой унитаз выбрать».
Это напрямую связано с лестницей Ханта, как это работает по ступенькам:
1. Безразличие – человеку вообще плевать на тему унитазов. Он не осознаёт потребность.
2. Осведомлённость – он начинает подозревать, что тема может быть важна.
3. Поиск решения – он уже ищет варианты и сравнения.
4. Выбор конкретного решения – коммерческая стадия.
Большинство экспертного контента делается сразу в 3–4 ступень,
а 80–90% аудитории в ленте находится на 1-й. Им просто базово плевать.
Поэтому формат «какие бывают типы унитазов» / «топ-5 унитазов» / «почему этот унитаз лучше, чем этот» не вызывает никакого удержания на reels / threads, и в графике удержания вы видите отвал 50-70% зрителей в первые пять секунд. Их мозг просто не запускает сюда внимание.
Почему? Потому что внимание включается только при непредсказуемости. Если тема предсказуема и запроса нет, мозг её игнорирует.
И это вторая вещь: именно поэтому в лентах вирусится исключительно другой тип контента.
Не «в лоб», а контент, который совмещает две вещи:
– что-то знакомое
– + что-то неожиданное
В организме человека есть целый каскад систем, которые за это отвечают, и все начинается с ретикулярный активирующей системы – это самый первый фильтр, который в первые 20мс сравнивает полученный стимул с имеющимися в памяти шаблонами и решает, игнорировать или пропустить дальше.
Эта система работает быстрее вашего собственного осознания содержания, поэтому если контент ОЖИДАЕМЫЙ и ПРЕДСКАЗУЕМЫЙ, то еще на двадцатой миллисекунде мозг зрителей просто отфильтровывает его.
После этого, включается лимбическая система – примерно 150мс ей требуется, чтобы понять – это важно? Странно? Угрожает? Возбуждает? Это не эмоции в бытовом смысле, это лишь внутренний маркер значимости.
Если стимул закрепился, запускается VTA, которая буквально оценивает – есть ли разрыв между ожиданием и неизвестностью. Если ответ есть – то запускается дофамин, как стимул ожидания от получения вознаграждения за эту информацию.
Вернемся к нашим унитазам. «Какие бывают типы унитазов» – предсказуемо, незначимо.
Но, как только мы заменим сторителлинг на «Я побывал в туалете у Ксении Собчак и вы не поверите, что там стоит...» – мозг зрителя получит знакомое имя и абсолютную непредсказуемость. Вот здесь и запускается дофаминовая петля.
И уже внутри этого контента автор переводит зрителя с 1 ступени (безразличие) на 2 (осведомленность) или даже на 3 (поиск решения).
Например, в рассказе об унитазе Ксении Собчак упоминаются другие типы унитазов и отсылка «у меня в профиле есть подборка» или даже «напиши УНИТАЗ и я пришлю тебе топ5 унитазов».
База здесь одна и она универсальная: мы не начинаем с экспертизы, мы начинаем с управления вниманием.
Сейчас 95% экспертного контента начинается одинаково: «Как сделать…», «Топ-5…», «3 способа…».
Но в холодной аудитории для зрителя, который вас не знает, это считывается как предсказуемый контент, который аудитория видела уже сотни раз.
И удержания не возникает. А нет удержания – алгоритмы не масштабируют контент на широкую аудиторию и количество просмотров остается в пределах 300 в Trial Mode.
ПОЭТОМУ, нет никакого смысла воровать виральные хуки, копировать формулировки или подбирать слова. Для роста просмотров в холодном, органическом трафике работает ТОЛЬКО непредсказуемость.
Как только ваш экспертный контент начинает быть похожим на другой экспертный контент, эта непредсказуемость исчезает.
С вас 🔥, с меня примеры сторителлинга для разных форматов и ниш.
Спойлер: не надо искать виральные хуки – это мусор, и дальше вы поймете, почему.
Чтобы раз и навсегда понять, как это работает, нужно понять две вещи.
Первая: по-умолчанию у зрителя нет запроса на ваш экспертный контент. Если бы был запрос, он бы пошел в Google (или ChatGPT).
Условно, если человеку реально нужно разобраться, какие бывают типы унитазов, то он не идет за этим в рилсы – он гуглит «какой унитаз выбрать».
Это напрямую связано с лестницей Ханта, как это работает по ступенькам:
1. Безразличие – человеку вообще плевать на тему унитазов. Он не осознаёт потребность.
2. Осведомлённость – он начинает подозревать, что тема может быть важна.
3. Поиск решения – он уже ищет варианты и сравнения.
4. Выбор конкретного решения – коммерческая стадия.
Большинство экспертного контента делается сразу в 3–4 ступень,
а 80–90% аудитории в ленте находится на 1-й. Им просто базово плевать.
Поэтому формат «какие бывают типы унитазов» / «топ-5 унитазов» / «почему этот унитаз лучше, чем этот» не вызывает никакого удержания на reels / threads, и в графике удержания вы видите отвал 50-70% зрителей в первые пять секунд. Их мозг просто не запускает сюда внимание.
Почему? Потому что внимание включается только при непредсказуемости. Если тема предсказуема и запроса нет, мозг её игнорирует.
И это вторая вещь: именно поэтому в лентах вирусится исключительно другой тип контента.
Не «в лоб», а контент, который совмещает две вещи:
– что-то знакомое
– + что-то неожиданное
В организме человека есть целый каскад систем, которые за это отвечают, и все начинается с ретикулярный активирующей системы – это самый первый фильтр, который в первые 20мс сравнивает полученный стимул с имеющимися в памяти шаблонами и решает, игнорировать или пропустить дальше.
Эта система работает быстрее вашего собственного осознания содержания, поэтому если контент ОЖИДАЕМЫЙ и ПРЕДСКАЗУЕМЫЙ, то еще на двадцатой миллисекунде мозг зрителей просто отфильтровывает его.
После этого, включается лимбическая система – примерно 150мс ей требуется, чтобы понять – это важно? Странно? Угрожает? Возбуждает? Это не эмоции в бытовом смысле, это лишь внутренний маркер значимости.
Если стимул закрепился, запускается VTA, которая буквально оценивает – есть ли разрыв между ожиданием и неизвестностью. Если ответ есть – то запускается дофамин, как стимул ожидания от получения вознаграждения за эту информацию.
Вернемся к нашим унитазам. «Какие бывают типы унитазов» – предсказуемо, незначимо.
Но, как только мы заменим сторителлинг на «Я побывал в туалете у Ксении Собчак и вы не поверите, что там стоит...» – мозг зрителя получит знакомое имя и абсолютную непредсказуемость. Вот здесь и запускается дофаминовая петля.
И уже внутри этого контента автор переводит зрителя с 1 ступени (безразличие) на 2 (осведомленность) или даже на 3 (поиск решения).
Например, в рассказе об унитазе Ксении Собчак упоминаются другие типы унитазов и отсылка «у меня в профиле есть подборка» или даже «напиши УНИТАЗ и я пришлю тебе топ5 унитазов».
База здесь одна и она универсальная: мы не начинаем с экспертизы, мы начинаем с управления вниманием.
Сейчас 95% экспертного контента начинается одинаково: «Как сделать…», «Топ-5…», «3 способа…».
Но в холодной аудитории для зрителя, который вас не знает, это считывается как предсказуемый контент, который аудитория видела уже сотни раз.
И удержания не возникает. А нет удержания – алгоритмы не масштабируют контент на широкую аудиторию и количество просмотров остается в пределах 300 в Trial Mode.
ПОЭТОМУ, нет никакого смысла воровать виральные хуки, копировать формулировки или подбирать слова. Для роста просмотров в холодном, органическом трафике работает ТОЛЬКО непредсказуемость.
Как только ваш экспертный контент начинает быть похожим на другой экспертный контент, эта непредсказуемость исчезает.
С вас 🔥, с меня примеры сторителлинга для разных форматов и ниш.
🔥95❤17👍10
Давно не рассказывал, что у меня в клубе происходит.
А результаты января у ребят меня безумно радуют:
— кто-то получил несколько тысяч подписчиков за месяц
— кто-то увеличил количество просмотров в 4 раза
— кто-то начал зарабатывать с органического трафика
— а кто-то вообще впервые пробил планку просмотров (за них я особенно рад)
Поэтому самое время напомнить, что у меня есть свой закрытый клуб «ИНАЧЕ» для авторов контента — это обучающая платформа + приложение для того, чтобы создавать контент, который читают и смотрят.
Там, кстати, новые функции:
— анализ удержания — система буквально смотрит график удержания рилса и объясняет, почему зрители уходят,
— генерация картинок (обложки, кинематографичные кадры, всякая графика для рилсов) — полная замена Higgsfield, безлимитно для участников клуба.
А с выходом новой модели для генерации видео Kling 3, скоро внутри появится инструмент для генерации всяких B-Roll и других ассетов для видео (тоже безлимитный для участников клуба).
Вообще, Иначе движется в сторону all-in-one экосистемы для авторов контента. Когда одна подписка покрывает все задачи.
Тут про клуб, приложение и его возможности: inacheclub.ru
А результаты января у ребят меня безумно радуют:
— кто-то получил несколько тысяч подписчиков за месяц
— кто-то увеличил количество просмотров в 4 раза
— кто-то начал зарабатывать с органического трафика
— а кто-то вообще впервые пробил планку просмотров (за них я особенно рад)
Поэтому самое время напомнить, что у меня есть свой закрытый клуб «ИНАЧЕ» для авторов контента — это обучающая платформа + приложение для того, чтобы создавать контент, который читают и смотрят.
Там, кстати, новые функции:
— анализ удержания — система буквально смотрит график удержания рилса и объясняет, почему зрители уходят,
— генерация картинок (обложки, кинематографичные кадры, всякая графика для рилсов) — полная замена Higgsfield, безлимитно для участников клуба.
А с выходом новой модели для генерации видео Kling 3, скоро внутри появится инструмент для генерации всяких B-Roll и других ассетов для видео (тоже безлимитный для участников клуба).
Вообще, Иначе движется в сторону all-in-one экосистемы для авторов контента. Когда одна подписка покрывает все задачи.
Тут про клуб, приложение и его возможности: inacheclub.ru
❤9🔥3🗿2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Вот уже несколько месяцев я занимаюсь задачами облегчения создания контента.
Одно из закономерных решений — автоматизация разного рода монтажа роликов.
Imagine если вы просто сняли видео (рассказываете какую-то историю, или нечто экспертное), загружаете его и на выходе получаете готовый рилс — с b-roll, разной графикой, субтитрами, динамикой и сменой планов.
Мне слишком хочется это показать прямо сейчас, поэтому смотрите: на видео выше живой пример одного из ближайших обновлений иначе апп (приложения для участников моего клуба).
Сценарии применения:
1. Снял разговорное видео? Система система автоматически сгенерирует недостающее (видео/графика/whatever), динамику, layout, субтитры (в том числе кинетические, со всякими эффектами и саунд-дизайном), смонтирует > получаешь готовый рилс.
2. К разговорному видео есть b-roll и другой видеоряд? Добавляешь и система автоматически разместит контент внутри.
3. Есть только фотография продукта и описание? Создаст видеоряд с разными планами, сценарий озвучки, озвучит, смонтирует, ну вы поняли.
4. А может, есть только текст и ты хочешь быть faceless-блогером? Изи, в два клика.
И, конечно, для участников моего клуба это по-прежнему будет доступно безлимитно и без ограничений.
С вас класс, если это класс 🌝
Одно из закономерных решений — автоматизация разного рода монтажа роликов.
Imagine если вы просто сняли видео (рассказываете какую-то историю, или нечто экспертное), загружаете его и на выходе получаете готовый рилс — с b-roll, разной графикой, субтитрами, динамикой и сменой планов.
Мне слишком хочется это показать прямо сейчас, поэтому смотрите: на видео выше живой пример одного из ближайших обновлений иначе апп (приложения для участников моего клуба).
Сценарии применения:
1. Снял разговорное видео? Система система автоматически сгенерирует недостающее (видео/графика/whatever), динамику, layout, субтитры (в том числе кинетические, со всякими эффектами и саунд-дизайном), смонтирует > получаешь готовый рилс.
2. К разговорному видео есть b-roll и другой видеоряд? Добавляешь и система автоматически разместит контент внутри.
3. Есть только фотография продукта и описание? Создаст видеоряд с разными планами, сценарий озвучки, озвучит, смонтирует, ну вы поняли.
4. А может, есть только текст и ты хочешь быть faceless-блогером? Изи, в два клика.
И, конечно, для участников моего клуба это по-прежнему будет доступно безлимитно и без ограничений.
С вас класс, если это класс 🌝
🔥20👍10❤5🗿1
Как Meta превратила человеческое внимание в кэш-машинку.
Это одна из самых важных историй про интернет за последние 20 лет
В 2006 году Facebook запусткает News Feed. Сегодня это кажется очевидной и естественной функцией (не сегодня-завтра и в Telegram она появится), но тогда это была радикальная идея – собрать обновления со страниц людей в единый поток контента, который сам приходит к тебе.
Это изменило поведение пользователей, люди стали проводить в Фейсбуке гораздо больше времени просто потому, что теперь можно бесконечно листать ленту.
В этот момент фейсбук фактически превратился из сайта с профилями в механизм удержания внимания, хотя тогда еще такой формулировки не было.
Следующий этап начинается примерно в 2009-2012 годах.
Инженеры и продуктовые команды Facebook анализируют поведение пользователей на уровне метрик и видят прямую корреляцию: чем больше времени человек проводит в ленте > тем больше рекламы ему можно показать > тем больше выручка.
Такая вот экономика интерфейса😄
В 2012 Facebook выходит на IPO и в документах для инвесторов прямо пишет риск для бизнеса: если пользователи будут проводить меньше времени в продукте, выручка от рекламы может упасть.
С этого момента оптимизация внимания становится стратегией компании.
А еще тогда же Facebook покупает Instagram за $1 миллиард и начинает перестраивать под ту же экономику внимания.
Дальше происходит техническая революция. Ранние версии News Feed работали по довольно простым правилам: что новее, что популярнее, что ближе по связям. Но к 2013 Facebook полностью перестраивает систему ранжирования и переводит ее на машинное обучение.
Лента перестает быть списком постов и становится системой прогнозирования. Алгоритмы начинают отвечать на один главный вопрос: какой контент заставит конкретного человека остаться в Фейсбуке дольше, а каждый пользователь получает свою уникальную версию ленты, оптимизированную под его удержание.
Настоящий перелом происходит в 2015 году, когда Facebook начинает учитывать время, которое пользователь проводит в каждой отдельной публикации, как сигнал ранжирования. Не лайк, не комментарий, не репост, а сам факт того, что ты ЭТО смотрел.
В 2016 году Instagram полностью отказывается от хронологической ленты и переезжает на алгоритмическую ленту Фейсбука. Компания прямо пишет, пользователи пропускали около 70% публикаций, поэтому алгоритм будет показывать то, что наиболее важно.
Переводя на человеческий: мы будем показывать то, что удерживает тебя дольше.
В том же году Instagram запускает Stories, которые создают новый тип поведения: ежедневное возвращение в приложение и частые короткие сессии с ощущением FOMO и последовательным потреблением контента.
В 2018 Instagram выводит рекомендации за пределы друзей и развивает систему Explore. Теперь платформа показывает контент не только от знакомых, но от любых аккаунтов, если модель посчитала, что этот контент вызовет твое удержание. Социальных граф перестает быть центром продукта, и теперь ядро – система предсказания удержания.
2020 – Reels как ответ TikTok. К тому моменту Meta сделали вывод, что короткие видео дают экстремально высокое удержание внутри приложения и запускают рилсы с новой архитектурой: вертикальный бесконечный скролл и бесконечные рекомендации с оптимизацией под досмотр роликов.
Теперь система оптимизируется не просто под клики, но и под время просмотра и возврат к роликам.
Экономика платформы выглядит так: чем дольше пользователь внутри > тем больше рекламы он увидит > тем выше доход.
Meta управляет количеством рекламы в ленте и одновременно использует ML-аукцион, который максимизирует ценность каждого показа.
Что получилось в итоге? Огромная система предсказания человеческого поведения, которая поощряет авторов быстрым дофамином в виде просмотров за то, что их контент вызывает удержание и помогает Цукербергу зарабатывать больше денег.
Вся экономика платформы построена вокруг одной метрики: сколько времени пользователь отдает приложению.
И это понимание меняет подход к контенту, потому что если ты помогаешь зарабатывать, то твой контент масштабируется.
Это одна из самых важных историй про интернет за последние 20 лет
В 2006 году Facebook запусткает News Feed. Сегодня это кажется очевидной и естественной функцией (не сегодня-завтра и в Telegram она появится), но тогда это была радикальная идея – собрать обновления со страниц людей в единый поток контента, который сам приходит к тебе.
Это изменило поведение пользователей, люди стали проводить в Фейсбуке гораздо больше времени просто потому, что теперь можно бесконечно листать ленту.
В этот момент фейсбук фактически превратился из сайта с профилями в механизм удержания внимания, хотя тогда еще такой формулировки не было.
Следующий этап начинается примерно в 2009-2012 годах.
Инженеры и продуктовые команды Facebook анализируют поведение пользователей на уровне метрик и видят прямую корреляцию: чем больше времени человек проводит в ленте > тем больше рекламы ему можно показать > тем больше выручка.
Такая вот экономика интерфейса
В 2012 Facebook выходит на IPO и в документах для инвесторов прямо пишет риск для бизнеса: если пользователи будут проводить меньше времени в продукте, выручка от рекламы может упасть.
С этого момента оптимизация внимания становится стратегией компании.
А еще тогда же Facebook покупает Instagram за $1 миллиард и начинает перестраивать под ту же экономику внимания.
Дальше происходит техническая революция. Ранние версии News Feed работали по довольно простым правилам: что новее, что популярнее, что ближе по связям. Но к 2013 Facebook полностью перестраивает систему ранжирования и переводит ее на машинное обучение.
Лента перестает быть списком постов и становится системой прогнозирования. Алгоритмы начинают отвечать на один главный вопрос: какой контент заставит конкретного человека остаться в Фейсбуке дольше, а каждый пользователь получает свою уникальную версию ленты, оптимизированную под его удержание.
Настоящий перелом происходит в 2015 году, когда Facebook начинает учитывать время, которое пользователь проводит в каждой отдельной публикации, как сигнал ранжирования. Не лайк, не комментарий, не репост, а сам факт того, что ты ЭТО смотрел.
В 2016 году Instagram полностью отказывается от хронологической ленты и переезжает на алгоритмическую ленту Фейсбука. Компания прямо пишет, пользователи пропускали около 70% публикаций, поэтому алгоритм будет показывать то, что наиболее важно.
Переводя на человеческий: мы будем показывать то, что удерживает тебя дольше.
В том же году Instagram запускает Stories, которые создают новый тип поведения: ежедневное возвращение в приложение и частые короткие сессии с ощущением FOMO и последовательным потреблением контента.
В 2018 Instagram выводит рекомендации за пределы друзей и развивает систему Explore. Теперь платформа показывает контент не только от знакомых, но от любых аккаунтов, если модель посчитала, что этот контент вызовет твое удержание. Социальных граф перестает быть центром продукта, и теперь ядро – система предсказания удержания.
2020 – Reels как ответ TikTok. К тому моменту Meta сделали вывод, что короткие видео дают экстремально высокое удержание внутри приложения и запускают рилсы с новой архитектурой: вертикальный бесконечный скролл и бесконечные рекомендации с оптимизацией под досмотр роликов.
Теперь система оптимизируется не просто под клики, но и под время просмотра и возврат к роликам.
Экономика платформы выглядит так: чем дольше пользователь внутри > тем больше рекламы он увидит > тем выше доход.
Meta управляет количеством рекламы в ленте и одновременно использует ML-аукцион, который максимизирует ценность каждого показа.
Что получилось в итоге? Огромная система предсказания человеческого поведения, которая поощряет авторов быстрым дофамином в виде просмотров за то, что их контент вызывает удержание и помогает Цукербергу зарабатывать больше денег.
Вся экономика платформы построена вокруг одной метрики: сколько времени пользователь отдает приложению.
И это понимание меняет подход к контенту, потому что если ты помогаешь зарабатывать, то твой контент масштабируется.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥20❤4🗿1
This shit hits different
На втором месте после моей любви к исследованиям стоит радость от того, что люди достигают результатов так быстро 🥹
Но есть, на самом деле, разница между «сказать, что делать» и «научить». Вот я больше ко второму, хотя это гораздо сложнее и в основном ко мне приходят чтобы я «сказал, что делать» 🌝
А что вы больше любите, когда вам говорят, что делать или когда вас учат?
🔥 за «говорят, что делать»,
❤️ за «учат»
На втором месте после моей любви к исследованиям стоит радость от того, что люди достигают результатов так быстро 🥹
Но есть, на самом деле, разница между «сказать, что делать» и «научить». Вот я больше ко второму, хотя это гораздо сложнее и в основном ко мне приходят чтобы я «сказал, что делать» 🌝
А что вы больше любите, когда вам говорят, что делать или когда вас учат?
🔥 за «говорят, что делать»,
❤️ за «учат»
❤20🔥6🗿2👍1
Узнал недавно, что самый быстрый способ обучить мозг – НЕ ДАВАТЬ награду каждый раз.
В этом исследовании обнаружили, что нейроны дофамина не реагируют на награду, как таковую. Они реагируют на неожиданность получения этой награды! И ПОЛНОСТЬЮ перестают реагировать, если награда предсказуема.
А еще, и это достаточно контринтуитивный факт, мозг учится не через правильные цепочки действий, а через ошибки. Если ты ошибешься несколько раз, а потом сделаешь правильно – то навык быстрее закрепится.
Поэтому, смотреть уроки (или читать посты) не равно учиться. Надо тестировать себя и ОШИБАТЬСЯ.
Поэтому, в обучающую часть (36 уроков) клуба Иначе я добавил глубоко проработанные тесты, которые заставляют реально понимать материал.
Например:
Я использую ту же самую нейробиологию, чтобы максимально эффективно НЕ ПРОСТО рассказать уроки про алгоритмы, а НАУЧИТЬ как поднять удержание с 20% до 60%,
не рассказать, что такое сторителлинг – а научить проектировать структуру интересного контента.
Внутри иначе ты получаешь:
– понимание, как работают алгоритмы Instagram и рекомендательная система и почему какой-то контент работает, а какой-то нет
– навык проектирования удержания и внимания
– как строить сценарии
– понимание, какой контент делать
– системный рост просмотров.
И еще приложение, которое сильно облегчает эти процессы.
Вступить за 9990р/мес.
В этом исследовании обнаружили, что нейроны дофамина не реагируют на награду, как таковую. Они реагируют на неожиданность получения этой награды! И ПОЛНОСТЬЮ перестают реагировать, если награда предсказуема.
А еще, и это достаточно контринтуитивный факт, мозг учится не через правильные цепочки действий, а через ошибки. Если ты ошибешься несколько раз, а потом сделаешь правильно – то навык быстрее закрепится.
Поэтому, смотреть уроки (или читать посты) не равно учиться. Надо тестировать себя и ОШИБАТЬСЯ.
Поэтому, в обучающую часть (36 уроков) клуба Иначе я добавил глубоко проработанные тесты, которые заставляют реально понимать материал.
Например:
Тебе нужно снять Reels на 20–30 секунд, тема сложная, и ты понимаешь, что вступление “сейчас расскажу…” убьёт удержание. Какая техника решает задачу лучше всего?
A. Rule of three
B. In medias res
C. Callback
D. Petal structure
У тебя 100k подписчиков, но посты видит только небольшая часть аудитории. Вероятнее всего, причина:
A. Instagram случайно ограничивает показы
B. Нет достаточной связи и взаимодействия с подписчиками
C. Нужно публиковать больше хэштегов
D. Пост слишком короткий
Я использую ту же самую нейробиологию, чтобы максимально эффективно НЕ ПРОСТО рассказать уроки про алгоритмы, а НАУЧИТЬ как поднять удержание с 20% до 60%,
не рассказать, что такое сторителлинг – а научить проектировать структуру интересного контента.
Внутри иначе ты получаешь:
– понимание, как работают алгоритмы Instagram и рекомендательная система и почему какой-то контент работает, а какой-то нет
– навык проектирования удержания и внимания
– как строить сценарии
– понимание, какой контент делать
– системный рост просмотров.
И еще приложение, которое сильно облегчает эти процессы.
Вступить за 9990р/мес.
❤10👍2🔥1🗿1
Олег Лупиков
Все, что я узнал про алгоритмы Reels – я собрал в один большой документ на 50 страниц Красиво, удобно, с картинками и источниками – кажется, это единственный полноценный технический анализ во всем русскоязычном интернете, который описывает реальную работу…
Нарисовал короткую шпаргалку-инфографику с объяснением алгоритмов.
Если услышите, как кто-то говорит что «до сих пор не понимает, как работают алгоритмы инсты», покажите ему это!
Если услышите, как кто-то говорит что «до сих пор не понимает, как работают алгоритмы инсты», покажите ему это!
👍16❤9🔥3