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