Как свино-качки Higgsfield обманывают вас
Пару месяцев назад Хигсы развели меня на годовую подписку, обещая безлимитный Kling 3. Он был таковым в течении недели с ограничениями в 5 сек и 720р, но в итоге они просто убрали это совсем и ты ничего не можешь с этим поделать.
Они продолжают заниматься таким маркетингом на выход новых моделей, поэтому заранее вам говорю - не ведитесь.
Но речь не про это, а про их комьюнити. Кажется, что вокруг такого продукта должно быть крутое комьюнити креаторов, где можно было бы подчерпывать интересные идеи и решения, как это возможно в том же Midjourney.
У Хигсов есть 3 страницы комьюнити:
1. Основная вкладка была всегда и там как раз можно увидеть работы реальных людей. Сюда попадают рандомные генерации, которые захотели расшарить сами люди без привязки к модели. Нынче эта вкладка спрятана и скорее всего мало используется пользователями.
2. Вторую вкладка Community можно найти на странице Images. Вот тут начинается интересное, ведь все что вы тут видите - слоп. Эта вкладка полностью фиктивна - все изображения и авторы этих изображений фиктивно созданы самим Хигсом.
• Все изображения созданы с помощью моделей Хигсы (Soul/Cinema), в отличии от основной вкладки.
• Все промпты одинаковы - содержат на конце HEX VALUES или сделаны в формате JSON.
• Если зайти на “автора” - у него коллекция абсолютно несвязанных картинок только моделей Хигса. По сути они создали армию фейковых акков, через которые заполняют внутренние галереи - к примеру вкладку Explore (любой креатив создан каким-то аккаунтом). Самое интересное, что эти аккаунты заполнены миксом картинок, но при этом прослеживаются повторяющиеся паттерны и самый забавный из них - генерация свино-качков. То есть зайдя на практически любой аккаунт из этого “комьюнити”, вы увидите, что он пробовал генерировать таких свино-качков.
• Все сгенерированные картинки в вкладке продвигают приблизительно один стиль - то есть они задают направление/стиль, потом генерируют изображения и раскатывают их на кучу аккаунтов, которые потом отображают в этой вкладке.
• Количество постов ограничено, в отличии от основной вкладки с работами реальных людей.
Открытым остается вопрос лайков и подписчиков этих “авторов”.
3. Третья страница комьюнити исчезла буквально недавно (кто успел заценить?) - там было реальное комьюнити с возможностью постить что хочешь и смотреть общую ленту постов.
Судя по метрикам (в среднем 10-30к просмотров, максимум десятки лайков), пустынности и абсолютной мешанины из разных непонятных генераций Хигсы решили избавиться от нее, вместо того, чтобы развивать.
Интересно, что они заявляют о 20 миллионах пользователей и имеют 20к просмотров на странице, которая была второй после основных (video/image/audio) - то есть всего 0.1% пользователей ЗАХОДИЛИ туда. Возможна ли такая конверсия фичи или количество пользователей в сотни раз меньше на самом деле?
Больше про их зашквары можете почитать тут.
___
Как вам Хигсы, пользуетесь?
Пару месяцев назад Хигсы развели меня на годовую подписку, обещая безлимитный Kling 3. Он был таковым в течении недели с ограничениями в 5 сек и 720р, но в итоге они просто убрали это совсем и ты ничего не можешь с этим поделать.
Они продолжают заниматься таким маркетингом на выход новых моделей, поэтому заранее вам говорю - не ведитесь.
Но речь не про это, а про их комьюнити. Кажется, что вокруг такого продукта должно быть крутое комьюнити креаторов, где можно было бы подчерпывать интересные идеи и решения, как это возможно в том же Midjourney.
У Хигсов есть 3 страницы комьюнити:
1. Основная вкладка была всегда и там как раз можно увидеть работы реальных людей. Сюда попадают рандомные генерации, которые захотели расшарить сами люди без привязки к модели. Нынче эта вкладка спрятана и скорее всего мало используется пользователями.
2. Вторую вкладка Community можно найти на странице Images. Вот тут начинается интересное, ведь все что вы тут видите - слоп. Эта вкладка полностью фиктивна - все изображения и авторы этих изображений фиктивно созданы самим Хигсом.
• Все изображения созданы с помощью моделей Хигсы (Soul/Cinema), в отличии от основной вкладки.
• Все промпты одинаковы - содержат на конце HEX VALUES или сделаны в формате JSON.
• Если зайти на “автора” - у него коллекция абсолютно несвязанных картинок только моделей Хигса. По сути они создали армию фейковых акков, через которые заполняют внутренние галереи - к примеру вкладку Explore (любой креатив создан каким-то аккаунтом). Самое интересное, что эти аккаунты заполнены миксом картинок, но при этом прослеживаются повторяющиеся паттерны и самый забавный из них - генерация свино-качков. То есть зайдя на практически любой аккаунт из этого “комьюнити”, вы увидите, что он пробовал генерировать таких свино-качков.
• Все сгенерированные картинки в вкладке продвигают приблизительно один стиль - то есть они задают направление/стиль, потом генерируют изображения и раскатывают их на кучу аккаунтов, которые потом отображают в этой вкладке.
• Количество постов ограничено, в отличии от основной вкладки с работами реальных людей.
Открытым остается вопрос лайков и подписчиков этих “авторов”.
3. Третья страница комьюнити исчезла буквально недавно (кто успел заценить?) - там было реальное комьюнити с возможностью постить что хочешь и смотреть общую ленту постов.
Судя по метрикам (в среднем 10-30к просмотров, максимум десятки лайков), пустынности и абсолютной мешанины из разных непонятных генераций Хигсы решили избавиться от нее, вместо того, чтобы развивать.
Интересно, что они заявляют о 20 миллионах пользователей и имеют 20к просмотров на странице, которая была второй после основных (video/image/audio) - то есть всего 0.1% пользователей ЗАХОДИЛИ туда. Возможна ли такая конверсия фичи или количество пользователей в сотни раз меньше на самом деле?
Больше про их зашквары можете почитать тут.
___
Как вам Хигсы, пользуетесь?
👍7❤2👎1
Mark_Shcherbakov_AI_Automation_Engineer.pdf
53.8 KB
Ищу работу
Забил я делать свой стартап, хочется идти в контент и делать свое медиа с предсказанием будущего (а еще лучше свой Palantir), но жить на что-то надо.
Поэтому этот пост про поиск работы)
Если коротко о себе - я умный и ответственный парень, который может разобраться в чем угодно. Последние 2 года активно ковыряюсь в ИИ и его применении в автоматизации процессов и создании продуктов.
Если у вас есть интересное предложение - буду рад помощи.
__
PS Как нынче ищут работу? Думаю делать массовые рассылки через почту с ИИ или наваливать контента, такое работает?
Забил я делать свой стартап, хочется идти в контент и делать свое медиа с предсказанием будущего (а еще лучше свой Palantir), но жить на что-то надо.
Поэтому этот пост про поиск работы)
Если коротко о себе - я умный и ответственный парень, который может разобраться в чем угодно. Последние 2 года активно ковыряюсь в ИИ и его применении в автоматизации процессов и создании продуктов.
Если у вас есть интересное предложение - буду рад помощи.
__
PS Как нынче ищут работу? Думаю делать массовые рассылки через почту с ИИ или наваливать контента, такое работает?
🗿9👍7❤5
Я узнал, что последние два года появилась роль Forward Deployed Engineer, которая становится все более популярна в AI компаниях.
Если коротко - это человек и пароход, который помогает внедрять продукт в компании клиентов и умеет как в техническую, так и в клиентскую составляющую.
Пока я ищу работу, решил подучиться и подтянуть свои скиллы, чтобы соответствовать требованиям на эту роль.
Основные пробелы у меня сейчас в кодинге (в основном спрашивают Python) и хардовых знаниях про LLM.
Вместе с клодом я составил Roadmap на ближайший месяц и собираюсь вести дневничок тут, чтобы делиться вместе с вами полезными знаниями, которые пригодятся в будущем (ноукод умирает, пора перебираться в код).
Если вы хотите тоже почитать что-то интересное на эту тему, предлагаю вам посмотреть на этот (не мой) Roadmap и курс, который я буду проходить.
А вы слыхали о такой роли?
Если коротко - это человек и пароход, который помогает внедрять продукт в компании клиентов и умеет как в техническую, так и в клиентскую составляющую.
Пока я ищу работу, решил подучиться и подтянуть свои скиллы, чтобы соответствовать требованиям на эту роль.
Основные пробелы у меня сейчас в кодинге (в основном спрашивают Python) и хардовых знаниях про LLM.
Вместе с клодом я составил Roadmap на ближайший месяц и собираюсь вести дневничок тут, чтобы делиться вместе с вами полезными знаниями, которые пригодятся в будущем (ноукод умирает, пора перебираться в код).
Если вы хотите тоже почитать что-то интересное на эту тему, предлагаю вам посмотреть на этот (не мой) Roadmap и курс, который я буду проходить.
А вы слыхали о такой роли?
🔥17❤1
Что ж, я скипнул изучение Python и линейной алгебры (оставим это дата аналитикам) и перешел к ИИ концептам.
Основная информация пока что не является новой для меня, но прочитал про интересный подход к RAG системам, а именно генерацию гипотетического ответа на вопрос для дальнейшего поиска ответа в документах.
Подход называется HyDE (Hypothetical Document Embeddings). Обычно сам вопрос к системе может быть плохим или семантически далеким от ответа, что повлияет на нахождение нужных embeddings. Этот же подход предлагает сначала симулировать ответ на вопрос и использовать ответ для поиска в базе - таким образом поисковой запрос будет более близким к потенциальному ответу.
Из других продвинутых RAG подходов перечисляются поиск по ключевым словам, reranking и фильтрация по метаданным, что мы в целом и так уже знаем. Другие интересные подходы я разбирал ранее в этом посте.
Основная информация пока что не является новой для меня, но прочитал про интересный подход к RAG системам, а именно генерацию гипотетического ответа на вопрос для дальнейшего поиска ответа в документах.
Подход называется HyDE (Hypothetical Document Embeddings). Обычно сам вопрос к системе может быть плохим или семантически далеким от ответа, что повлияет на нахождение нужных embeddings. Этот же подход предлагает сначала симулировать ответ на вопрос и использовать ответ для поиска в базе - таким образом поисковой запрос будет более близким к потенциальному ответу.
Из других продвинутых RAG подходов перечисляются поиск по ключевым словам, reranking и фильтрация по метаданным, что мы в целом и так уже знаем. Другие интересные подходы я разбирал ранее в этом посте.
❤🔥8❤5
Вопрос к любителям Claude Code/Codex - а как вы хостите свои наработки?
Я лично использую Claude Code чтобы писать код, который потом будет хоститься, использоваться в приложении клиента в вебе. Но я посмотрел несколько супер-гайдов и ни в одном не объясняется как нормально хостить фронт, на чем разворачивать бекенд и БД и тд. Неужели все разрабатывают и используют решения только локально?
Я лично использую Claude Code чтобы писать код, который потом будет хоститься, использоваться в приложении клиента в вебе. Но я посмотрел несколько супер-гайдов и ни в одном не объясняется как нормально хостить фронт, на чем разворачивать бекенд и БД и тд. Неужели все разрабатывают и используют решения только локально?
😁10❤1🔥1
Я ищу работу и одна из вакансий в линкедин была создана компанией по поиску кандидатов. Но это не простая компания, а 2 агента - один для кандидатов (Jack) и другой для работодателей (Jill) - jackandjill.ai.
Сначала я был скептически настроен к сервису, думал очередной неработающий агент, который вряд ли мне чем-то поможет.
Но все оказалось куда более интереснее.
Все началось с проработки моего резюме - вместе с Джеком мы его немного подшлифовали и он стал накидывать мне подходящие вакансии. Дайджест вакансий отправляется на почту - ничего необычного.
Некоторые вакансии уже устарели (им 1-3 месяца), но в остальном он находит очень релевантные вакансии.
Но вчера произошло интересное событие - Джек написал мне на почту письмо, что некая компания интересуется мной, но у нее есть вопросы. И тут я понял, что не знаю куда отвечать, ведь обычно ты общаешься с конкретным человеком, а в данном случае тебе пишет агент и никаких людей ты в глаза не видел.
Я решил проверить знает ли об этом письме сам агент в веб-интерфейсе - и он сказал, что можно отвечать и тут в чате. То есть письма используются агентом чтобы достучаться до вас в привычном места, вместо сообщений в чате (кто будет ожидать их там увидеть и проверять?).
Также этот агент держит контекст - в следующем письме с дайджестом он мне сказал между делом, что мы все еще ждем ответа от этого работодателя.
При этом все общение строится в дружеской манере и мои ответы на вопросы он передал не работодателю, а АГЕНТУ (Jill) работодателя. Получается вместо общения напрямую человек-человек мы переходим к системе, где посредником являются агенты, с которыми люди (как мне кажется) чувствуют себя более спокойно и доверяют им.
Выходит что у меня в этой системе есть свой адвокат Джек, а у работодателя Джилл, и вместе мы пытаемся найти общий язык.
Тут у меня встает вопрос - общаются ли Джек и Джилл между собой без участия людей?
Ведь как мне кажется, если агент общается со мной напрямую, то он знает какой реальный опыт у меня есть, вменяемый я человек или нет, и таким образом он может продвигать меня нужным работодателям, которые будут доверять агенту больше, чем моему слову.
В каких еще направлениях агенты могут стать провайдерами между людьми?
Я уже слышал о том что дейтинговые компании внедряют похожие механизмы с метчингом людей на основе того что они думают/хотят, а не на основе лайков. Будем ли мы доверять ИИ агентам делать выбор за нас, так как им виднее?
Сначала я был скептически настроен к сервису, думал очередной неработающий агент, который вряд ли мне чем-то поможет.
Но все оказалось куда более интереснее.
Все началось с проработки моего резюме - вместе с Джеком мы его немного подшлифовали и он стал накидывать мне подходящие вакансии. Дайджест вакансий отправляется на почту - ничего необычного.
Некоторые вакансии уже устарели (им 1-3 месяца), но в остальном он находит очень релевантные вакансии.
Но вчера произошло интересное событие - Джек написал мне на почту письмо, что некая компания интересуется мной, но у нее есть вопросы. И тут я понял, что не знаю куда отвечать, ведь обычно ты общаешься с конкретным человеком, а в данном случае тебе пишет агент и никаких людей ты в глаза не видел.
Я решил проверить знает ли об этом письме сам агент в веб-интерфейсе - и он сказал, что можно отвечать и тут в чате. То есть письма используются агентом чтобы достучаться до вас в привычном места, вместо сообщений в чате (кто будет ожидать их там увидеть и проверять?).
Также этот агент держит контекст - в следующем письме с дайджестом он мне сказал между делом, что мы все еще ждем ответа от этого работодателя.
При этом все общение строится в дружеской манере и мои ответы на вопросы он передал не работодателю, а АГЕНТУ (Jill) работодателя. Получается вместо общения напрямую человек-человек мы переходим к системе, где посредником являются агенты, с которыми люди (как мне кажется) чувствуют себя более спокойно и доверяют им.
Выходит что у меня в этой системе есть свой адвокат Джек, а у работодателя Джилл, и вместе мы пытаемся найти общий язык.
Ведь как мне кажется, если агент общается со мной напрямую, то он знает какой реальный опыт у меня есть, вменяемый я человек или нет, и таким образом он может продвигать меня нужным работодателям, которые будут доверять агенту больше, чем моему слову.
В каких еще направлениях агенты могут стать провайдерами между людьми?
Я уже слышал о том что дейтинговые компании внедряют похожие механизмы с метчингом людей на основе того что они думают/хотят, а не на основе лайков. Будем ли мы доверять ИИ агентам делать выбор за нас, так как им виднее?
👍19❤2
Шел второй месяц поиска работы…
Краткое саммари по рынку и ситуации в целом:
1. Upwork - на каждый проект в течении часа прилетает 50+ голодных индусов и шанс, что тебя увидят, медленно стремится к нулю. Возможно, проекты еще можно выцеплять, но нужно тратить уйму времени на отклики + заложить баксов 500 на коннекты, чтобы получить хотя бы один проект.
2. Linkedin работы - там достаточно много вакансий и при желании можно найти потенциальные вакансии, но нужно уметь искать - выбирать правильные ключевые слова, таргетироваться на европейские страны (потому что таймзона и они могут рассмотреть вас с грузинским ИП, но в основном ждут разрешение на работу в ЕС)
3. Jack & Jill - подбрасывает интересные варианты, по одному из которых у меня даже было интервью.
4. Job boards - из бордов мне понравился euremotejobs, остальные либо платные, либо мало вакансий.
5. Linkedin контент - не сказать, чтобы я сильно старался, скорее больше фрустрировал, но не один из моих постов не пошел и это удручает. По хорошему нужно пробовать еще, но весь контент в линкедине (да как и в многих ТГ каналах) не представляет из себя ничего интересного и полезного. Как будто-бы вообще никто не рассказывает, как на практике внедряется ИИ в бизнес(клауд код гайды не в счет), даже на ютубе, зато полно гайдов как открыть агентство и продавать ИИ бизнесу 🫠
Из вариантов есть еще идеи - писать агентствам на почту, писать людям через Linkedin inmail (но тут тоже надо постараться и по-хорошему выстраивать полноценную систему с фолоуапами и АБ тестированием текстов)
___
Удивительно, что помощь, которая требуется сейчас любому бизнесу, чтобы выжить в гонке будущего, никому не нужна и приходится ее насильно впаривать…
Ну не будем о грустном, в следующем посте сделаю обзор того, что мы успели наворотить с маркетинговым агентством из США, там полны фарш из десятка интеграций и выстраивание сквозной аналитики для клиентов.
Краткое саммари по рынку и ситуации в целом:
1. Upwork - на каждый проект в течении часа прилетает 50+ голодных индусов и шанс, что тебя увидят, медленно стремится к нулю. Возможно, проекты еще можно выцеплять, но нужно тратить уйму времени на отклики + заложить баксов 500 на коннекты, чтобы получить хотя бы один проект.
2. Linkedin работы - там достаточно много вакансий и при желании можно найти потенциальные вакансии, но нужно уметь искать - выбирать правильные ключевые слова, таргетироваться на европейские страны (потому что таймзона и они могут рассмотреть вас с грузинским ИП, но в основном ждут разрешение на работу в ЕС)
3. Jack & Jill - подбрасывает интересные варианты, по одному из которых у меня даже было интервью.
4. Job boards - из бордов мне понравился euremotejobs, остальные либо платные, либо мало вакансий.
5. Linkedin контент - не сказать, чтобы я сильно старался, скорее больше фрустрировал, но не один из моих постов не пошел и это удручает. По хорошему нужно пробовать еще, но весь контент в линкедине (да как и в многих ТГ каналах) не представляет из себя ничего интересного и полезного. Как будто-бы вообще никто не рассказывает, как на практике внедряется ИИ в бизнес
Из вариантов есть еще идеи - писать агентствам на почту, писать людям через Linkedin inmail (но тут тоже надо постараться и по-хорошему выстраивать полноценную систему с фолоуапами и АБ тестированием текстов)
___
Удивительно, что помощь, которая требуется сейчас любому бизнесу, чтобы выжить в гонке будущего, никому не нужна и приходится ее насильно впаривать…
Ну не будем о грустном, в следующем посте сделаю обзор того, что мы успели наворотить с маркетинговым агентством из США, там полны фарш из десятка интеграций и выстраивание сквозной аналитики для клиентов.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍9❤7🤯6🤷♂1
Автоматизация маркетингового агентства
Год назад мне подкинули клиента (шатаут Эдуарду @e_d_p) - маркетинговое агентство из США в лице Грега.
Я взялся заменить существующие автоматизации в Make/Cassidy на полноценную внутреннюю платформу.
Мы начали с генерации текста и картинок для Linkedin. Основой системы являются клиенты - к каждому из них можно загрузить собственный набор документов, который будет использован для контекста при генерации.
Сгенерированный контент можно редактировать также с ИИ и далее отправлять в Sprout(тулза для постинга в несколько сетей сразу) .
Приятной мелочью был добавлен аудио ввод для инпутов - возможно скоро люди просто будут говорить и перестанут даже печатать, как раньше перестали писать.
Дальше стало интереснее - меня попросили анализировать данные о тендерах (о чем я писал тут). Разные источники потребовали разных подходов - что-то берется из файла с компьютера, что-то с гугл диска, а что-то парсится с длинного списка сайтов по расписанию.
Полученную информацию о тендерах мы анализируем с ИИ отдельно для каждого клиента и собираем релевантные для них тендеры. Но не всем клиентам нужны сами тендеры, некоторым нужны победители, которые могут стать потенциальными клиентами этих клиентов(все мы чьи-то клиенты 😉 ) . Для этого мы собираем информацию повторно и отслеживаем победителей тендеров.
Разобравшись с тендерами, мы подобрались к более фундаментальной проблеме маркетинговых агентств - отслеживаем ли мы эффективность наших действий в рекламных сетях?
И здесь мы медленно подходим к построению сквозной аналитики для десятков клиентов на основе нескольких сетей и разных интеграций со стороны клиентов (CRM, имейл маркетинг и тд).
В следующем посте расскажу как я перешел с n8n на чистый ИИ-код при реализации сквозной аналитики и скоро совсем разучусь думать.
Год назад мне подкинули клиента (шатаут Эдуарду @e_d_p) - маркетинговое агентство из США в лице Грега.
Я взялся заменить существующие автоматизации в Make/Cassidy на полноценную внутреннюю платформу.
Мы начали с генерации текста и картинок для Linkedin. Основой системы являются клиенты - к каждому из них можно загрузить собственный набор документов, который будет использован для контекста при генерации.
Сгенерированный контент можно редактировать также с ИИ и далее отправлять в Sprout
Приятной мелочью был добавлен аудио ввод для инпутов - возможно скоро люди просто будут говорить и перестанут даже печатать, как раньше перестали писать.
Грег, кстати, просто замечательный клиент - он активно использует Claude и четко понимает что и зачем хочет. Также он составляет детальные диаграммы с скриншотами и описанием всех тонкостей.
Дальше стало интереснее - меня попросили анализировать данные о тендерах (о чем я писал тут). Разные источники потребовали разных подходов - что-то берется из файла с компьютера, что-то с гугл диска, а что-то парсится с длинного списка сайтов по расписанию.
Полученную информацию о тендерах мы анализируем с ИИ отдельно для каждого клиента и собираем релевантные для них тендеры. Но не всем клиентам нужны сами тендеры, некоторым нужны победители, которые могут стать потенциальными клиентами этих клиентов
Разобравшись с тендерами, мы подобрались к более фундаментальной проблеме маркетинговых агентств - отслеживаем ли мы эффективность наших действий в рекламных сетях?
И здесь мы медленно подходим к построению сквозной аналитики для десятков клиентов на основе нескольких сетей и разных интеграций со стороны клиентов (CRM, имейл маркетинг и тд).
В следующем посте расскажу как я перешел с n8n на чистый ИИ-код при реализации сквозной аналитики и скоро совсем разучусь думать.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍10🔥3❤1
У меня 2 оффтоп вопроса:
1. Почему никто не сделал ИИ агента тамагочи, который живет свою жизнь? Не сотрудников, которые постоянно выполняют задачи, а просто “живой” разум, который волен исследовать мир как он хочет?
Пока я исследовал вопрос, узнал что есть всего 2 варианта “жизни” ИИ-агентов - работа в бесконечном цикле до достижения цели (так работали агенты OpenAI, взломавшие Huggingface) и запуск по расписанию.
2. Почему Steam не может внедрить ИИ-поиск по играм? Помойму это мастхев фича для каталога чего-либо в 2026ом году. Вы (если вы игроман как я) просто не представляете сколько отличных игр проходят мимо вас - Steam показывает одни и те же игры годами на главной страницы и туда попадает лишь капля из всего, что выходит.
Я потратил несколько часов в поисках интересных co-op игр и то, что я откапал, лежит в каких-то невероятных анналах каталога. Об этих играх не знает никакой ИИ и никакие обзорщики на Youtube, а значит нужные товары не доходят до потенциальных покупателей и разработчики теряют кучу денег (но Steam я думаю на это пофиг, у них и так все хорошо с кс и дотой)
1. Почему никто не сделал ИИ агента тамагочи, который живет свою жизнь? Не сотрудников, которые постоянно выполняют задачи, а просто “живой” разум, который волен исследовать мир как он хочет?
Пока я исследовал вопрос, узнал что есть всего 2 варианта “жизни” ИИ-агентов - работа в бесконечном цикле до достижения цели (так работали агенты OpenAI, взломавшие Huggingface) и запуск по расписанию.
2. Почему Steam не может внедрить ИИ-поиск по играм? Помойму это мастхев фича для каталога чего-либо в 2026ом году. Вы (если вы игроман как я) просто не представляете сколько отличных игр проходят мимо вас - Steam показывает одни и те же игры годами на главной страницы и туда попадает лишь капля из всего, что выходит.
Я потратил несколько часов в поисках интересных co-op игр и то, что я откапал, лежит в каких-то невероятных анналах каталога. Об этих играх не знает никакой ИИ и никакие обзорщики на Youtube, а значит нужные товары не доходят до потенциальных покупателей и разработчики теряют кучу денег (но Steam я думаю на это пофиг, у них и так все хорошо с кс и дотой)
👍5❤1
Автоматизация маркетингового агентства - часть 2
Следующим этапом стало построение сквозной аналитики.
Кроме поиска лидов через тендеры, агентство занимается привлечением через платные каналы траффика - Google/Linkedin/Facebook Ads. Для того, чтобы сделать свою работу более прозрачной и понятной для конечных клиентов агентства, мы разработали им клиентский портал.
Идея проста - соединить данные о лидах из каналов траффика с лидами в CRM клиента. Однако, у каждого клиента своя CRM - Zoho, Salesforce, Jobprogress и тд.
Таким образом у нас стоит непростая задача смэппить тонны данных из различных источников друг с другом - тут то я и решил перейти на Claude.
Во-первых, в n8n будет неудобно работать с кредами, которые хранятся в БД, и настраивать динамические сложные Oauth подключения.
Во-вторых, данные из разных источников нужно приводить к единому виду, что в любом случае потребует использования кода.
Claude же спокойно справляется с такими задачами и сам делает всю магию за меня.
По итогу, каждый клиент видит свою аналитику, понимает сколько и каких лидов привело агентство, а также видит какие задачи были сделаны (интеграция с CRM агентства).
Сейчас мы на этапе разработки системы по поиску сигналов - современная лидогенерация опирается при поиске лидов не только на их характеристики, но и последние действия (смена работы, открытие филиалов, получение грантов и тд).
Данное решение позволит собирать информацию о событиях из различных источников, агрегировать и обогащать список лидов для клиентов агентства.
В следующем посте расскажу про интересные сайд-проекты для клиентов этого агентства.
Следующим этапом стало построение сквозной аналитики.
Кроме поиска лидов через тендеры, агентство занимается привлечением через платные каналы траффика - Google/Linkedin/Facebook Ads. Для того, чтобы сделать свою работу более прозрачной и понятной для конечных клиентов агентства, мы разработали им клиентский портал.
Идея проста - соединить данные о лидах из каналов траффика с лидами в CRM клиента. Однако, у каждого клиента своя CRM - Zoho, Salesforce, Jobprogress и тд.
Таким образом у нас стоит непростая задача смэппить тонны данных из различных источников друг с другом - тут то я и решил перейти на Claude.
Во-первых, в n8n будет неудобно работать с кредами, которые хранятся в БД, и настраивать динамические сложные Oauth подключения.
Во-вторых, данные из разных источников нужно приводить к единому виду, что в любом случае потребует использования кода.
Claude же спокойно справляется с такими задачами и сам делает всю магию за меня.
По итогу, каждый клиент видит свою аналитику, понимает сколько и каких лидов привело агентство, а также видит какие задачи были сделаны (интеграция с CRM агентства).
Сейчас мы на этапе разработки системы по поиску сигналов - современная лидогенерация опирается при поиске лидов не только на их характеристики, но и последние действия (смена работы, открытие филиалов, получение грантов и тд).
Данное решение позволит собирать информацию о событиях из различных источников, агрегировать и обогащать список лидов для клиентов агентства.
В следующем посте расскажу про интересные сайд-проекты для клиентов этого агентства.
🔥5❤4👍4
Пока описывал, как работает система в маркетинговом агентстве, понял, что уже и сам забыл, что я там наворотил - а значит пришло время аудита.
Думаю мало кто занимается проверкой сделанного, если на это нет жалоб со стороны заказчика, но проблема тут в том, что ошибки могут существовать вне поля зрения всех участников процесса.
К примеру - вы сделали интеграцию с Google Ads агентства, чтобы использовать данные для последующей обработки и отображения в кабинете клиента. Но каким-то образом, данные были подтянуты/обработаны неправильно. Клиент верит порталу и не проверяет эти данные с кабинетом, агентство верит вам и не проверяет эти данные, а вы видите какие-то данные и уверены, что все работает🫠
Другой пример проблемы - автоматизация ручных действий. В процессе создания интеграции с рекламными кабинетами я прошу ИИ сверить доступных клиентов в нашей БД и аккаунте агентства и сопоставить эти данные. Однако, я забываю автоматизировать данный процесс для будущих новых клиентов и в итоге их данные не подтягиваются в портал.
Ну и самое распространеное - это потеря актуальности фичей. Многие проекты умирают сами по себе после их разработки по разным причинам и с ними все понятно. Но у тех проектов, которые выживают, все равно отмирают их части - отдельные фичи. Поэтому важно проводить аудит и находить функционал, который перестал быть актуальным и вовремя его вырезать из системы.
Чтобы эти аудиты проходили легче - стоит составлять документацию по разработанному функционалу и обновлять ее хотя бы раз в несколько месяцев или по потребности.
Проводите ли вы такие аудиты на своих проектах и как часто?
Думаю мало кто занимается проверкой сделанного, если на это нет жалоб со стороны заказчика, но проблема тут в том, что ошибки могут существовать вне поля зрения всех участников процесса.
К примеру - вы сделали интеграцию с Google Ads агентства, чтобы использовать данные для последующей обработки и отображения в кабинете клиента. Но каким-то образом, данные были подтянуты/обработаны неправильно. Клиент верит порталу и не проверяет эти данные с кабинетом, агентство верит вам и не проверяет эти данные, а вы видите какие-то данные и уверены, что все работает
Другой пример проблемы - автоматизация ручных действий. В процессе создания интеграции с рекламными кабинетами я прошу ИИ сверить доступных клиентов в нашей БД и аккаунте агентства и сопоставить эти данные. Однако, я забываю автоматизировать данный процесс для будущих новых клиентов и в итоге их данные не подтягиваются в портал.
Ну и самое распространеное - это потеря актуальности фичей. Многие проекты умирают сами по себе после их разработки по разным причинам и с ними все понятно. Но у тех проектов, которые выживают, все равно отмирают их части - отдельные фичи. Поэтому важно проводить аудит и находить функционал, который перестал быть актуальным и вовремя его вырезать из системы.
Чтобы эти аудиты проходили легче - стоит составлять документацию по разработанному функционалу и обновлять ее хотя бы раз в несколько месяцев или по потребности.
Проводите ли вы такие аудиты на своих проектах и как часто?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6
Не так давно я писал про новую роль, которая может подойти вам с опытом no-code разработки - Forward Deployed Engineer.
Так вот я нашел еще одно интересное направление, которое появилось не так давно и стремительно растет - GTM Engineer.
Основной задачей этой роли является автоматизация лидогенерации. Сюда входить поиск лидов, их богащение, аутрич и аналитика.
Примеры задач:
• парсить различные источники данных (сайты, каталоги и тд)
• использовать инструменты для обогащения по типу Clay/Apollo
• настраивать систему рассылки через email/Linkedin/SMS
• хранить данные в CRM
• отслеживать эффективность каждого этапа воронки
Таким образом это в основном работа с различными API, ИИ и базами данных.
Кроме технических навыков могут потребовать понимание продаж и маркетинга, но эту часть можно подучить с ИИ за несколько дней.
Из полезных источников по теме могу порекомендовать университет Clay, который ввел данный термин GTM Engineer и является основой для обогащения лидов.
Также можно почитать этот блог.
____
Есть ли тут кто уже работает по данному направлению?
Так вот я нашел еще одно интересное направление, которое появилось не так давно и стремительно растет - GTM Engineer.
Основной задачей этой роли является автоматизация лидогенерации. Сюда входить поиск лидов, их богащение, аутрич и аналитика.
Примеры задач:
• парсить различные источники данных (сайты, каталоги и тд)
• использовать инструменты для обогащения по типу Clay/Apollo
• настраивать систему рассылки через email/Linkedin/SMS
• хранить данные в CRM
• отслеживать эффективность каждого этапа воронки
Таким образом это в основном работа с различными API, ИИ и базами данных.
Кроме технических навыков могут потребовать понимание продаж и маркетинга, но эту часть можно подучить с ИИ за несколько дней.
Из полезных источников по теме могу порекомендовать университет Clay, который ввел данный термин GTM Engineer и является основой для обогащения лидов.
Также можно почитать этот блог.
____
Есть ли тут кто уже работает по данному направлению?
❤6👍5🔥3
Фильмы являются важной частью моей жизни - одни учили меня как нужно и не нужно себя вести, другие мотивировали на свершения, третьи просто помогали спрятаться от внешнего мира.
Примерно с 14 лет я начал вести список фильмов, которые посмотрел.
За это время набралось больше 1000 фильмов и вчера я подумал оцифровать этот список и сделать его более функциональным.
Claude в пару приемов прошелся и собрал данные о фильмах по названию, спарсил обложки и теперь у меня есть собственный аналог Кинопоиска.
Не все фильмы из списка я мог бы советовать к просмотру, но если вы ищите что-то интересное на вечер в определенном жанре, то скорее всего вы сможете найти в этом списке хороший фильм, который ранее не видели.
https://movies-web-ten-delta.vercel.app/
Примерно с 14 лет я начал вести список фильмов, которые посмотрел.
За это время набралось больше 1000 фильмов и вчера я подумал оцифровать этот список и сделать его более функциональным.
Claude в пару приемов прошелся и собрал данные о фильмах по названию, спарсил обложки и теперь у меня есть собственный аналог Кинопоиска.
Не все фильмы из списка я мог бы советовать к просмотру, но если вы ищите что-то интересное на вечер в определенном жанре, то скорее всего вы сможете найти в этом списке хороший фильм, который ранее не видели.
https://movies-web-ten-delta.vercel.app/
👍6❤3