Мы однажды решили «ускорить» контент-процесс: подключили ИИ к генерации заголовков, описаний и CTA, а автопубликацию — к расписанию. На бумаге всё выглядело идеально. На практике бот начал предлагать заголовки в духе «Революция маркетинга начинается здесь», а в одном из постов призвал аудиторию «нажать на кнопку ниже», которой не существовало.

Провал был полезным: автоматизация без контроля не экономит время, а размножает ошибки. ИИ отлично работает как ассистент, но финальное решение должно оставаться за человеком. Особенно там, где важны тон, логика и контекст 🤖

Вывод простой: сначала выстраиваем процесс, потом автоматизируем, и только после этого отдаём рутину машине. Иначе вместо системы получается очень быстрый хаос.

Автоматизация с AI сегодня делится на два подхода.

Первый — точечный: подключаем модель к одному процессу, например, к ответам клиентам, генерации текстов или разбору заявок. Это быстро, недорого и почти всегда даёт эффект уже в первые дни. Но есть минус: такие решения живут отдельно друг от друга и требуют ручного контроля.

Второй — сквозной: когда AI встроен в цепочку целиком. Он не просто выполняет задачу, а помогает принимать решения, маршрутизирует данные, запускает следующие шаги и сам подстраивается под контекст 🤖

Если нужен быстрый результат — начинайте с точечных сценариев. Если цель — убрать рутину системно, смотрите в сторону сквозной автоматизации.
Часто лучший вариант — не выбирать один путь, а собрать их в связку: быстрые победы сейчас, архитектура на рост потом.

Лонгрид о мемном кейсе Melbet vs Pepper Partners - реально ли оценить в аффилейтке репутационный ущерб в деньгах?

История на $2,000 вряд ли разрушит крупный бренд. Но она вполне может стоить ему сотен тысяч долларов и более, если публично остаётся без внятного решения.

Я в аффилейт-маркетинге более 25 лет, а последние пару лет одно из моих основных направлений - B2B matchmaking. Поэтому я регулярно вижу споры между компаниями о выплатах и претензии, и таких ситуаций в рынке явно становится больше.

Знаю многие кейсы, которые были в итоге решены благополучно до выхода в публичное поле и всегда приятно видеть, когда так происходит, но все больше и больше кейсов, которые не просто выходят в паблик, а еще и очень странным и глупым образом в паблике продолжают долго оставаться и наносить ущерб в то время как имеют очень простые и адекватные для обеих сторон варианты решения.

Вот например про один из таких кейсов писал уже здесь весной.

Если неконструктивны обе стороны (а бывает и так), то можно к этому относиться просто как к развлекательному контенту.

Но когда одна сторона открыта к адекватной коммуникации и поиску оптимального решения, а вторая сторона просто игнорирует проблему, при этом не уходя с рынка в закат, а продолжая тратить огромные бюджеты на PR и маркетинг бренда - это любопытная аномалия.

Сейчас самый заметный в аффилейт рынке пример это кейс Melbet <> Pepper Partners, который уже более месяца развивается в публичном поле и о нем уже писали и многие аффилейт медиа, и отдельные блоги, я наверно один из последних, кто у себя в блоге еще об этом не писал)

Изначальное заявление кейса и описание претензии от Pepper Partners можно почитать здесь.

Очень приличный на мой взгляд разбор со стороны и указание пары простых и логичных вариантов решения ситуации написал Артем Кравченко, можно почитать у него.

А я хочу разобрать эту историю с другой стороны, как можно оценивать репутационные потери от подобных историй непосредственно в деньгах и принимать более взвешенные решения, стоит ли вообще брендам занимать тактику игнорирования и допускать появление и продолжительное обмусоливание таких тем в паблике.

Для мелкого и крупного бренда такие истории могут иметь очень разный эффект, поэтому здесь разберем на примере крупного бренда, так как Melbet в нашем рынке относится именно к таким.

Не знаю конечно их точные цифры затрат на PR в рамках афф рынка (участие в конфах, собственные ивенты, реклама в афф медиа и т.п.), но из того, что вижу как организатор ивентов с приличным опытом, этот бюджет явно измеряется в миллионах $ в год, если не выходит за $10млн+.

Это без PR затрат на прямое привлечение игроков (бренд-амбассадоры, спонсорства футбольных клубов и т.п.), без бюджетов непосредственно на закупку трафика. Только на аффилейтку.

И вот уже более месяца в паблике незакрытый и не откоммуницированный публично кейс на $2k (две тысячи долларов).

В публичной дискуссии сейчас преобладает позиция, что Melbet в этом споре неправы.

Может их развернутая публичная позиция поменяла бы мнение, но ее нет, соответственно на данный момент так.

Какие материальные потери может понести бренд в такой истории?

Многие люди, даже очень опытные и умные, почему-то к таким ситуациям относятся бинарно.

Рухнет бренд (закроется, обанкротится) - значит плохо на них повлиял кейс.

Останется бренд жить и работать как ни в чем не бывало внешне - значит никак не повлияло и может они правильно решили игнорировать, а кто-то вообще решит брать с них пример.

Но это же совсем не так, ситуация не бинарная.

Представим не фактические цифры Melbet, которых у нас нет, а консервативную модель крупного рекламодателя.

Если из-за такого кейса бренд потеряет 10 качественных действующих активных партнёров, либо не привлечёт 10 таких новых партнёров, которые в другой ситуации начали бы с ним работать, последствия уже могут быть кратно выше суммы самого спора.

Я не знаю внутренний LTV партнёра у Melbet. Но если принять для активного опытного аффилейта условные $10,000 LTV, десять таких потерянных партнеров - это уже шестизначная сумма $ недополученного дохода. И это без учёта крупных команд, в случае которых эффект может быть кратно выше и оказаться семизначным.

Даже если в этой модели ошибиться и завысить в несколько раз, сам принцип никуда не исчезает - незакрытый публичный спор на $2,000 в любом случае обойдется бренду многократно дороже этих $2,000.

Цифры конечно я прикинул условные, но рассуждения не виртуальные - я знаю афф команды, которые перестали быть их активными партнерами из-за этого кейса.

Одна известная в рынке команда публично рассказала о своем таком решении в моем чатике про scam-кейсы.

А теперь вернемся к миллионам долларов в год, которые Melbet тратит на публичный PR среди аффов через конфы и прочие активности.

У этих трат же есть определенные ожидаемые и реальные результаты, верно?

На каждый затраченный миллион ожидается определенное количество привлеченных новых партнеров и укрепление лояльности и увеличение оборотов с определенным количеством действующих партнеров.

Вообще без понятия какая там ожидаемая сумма выхлопа на каждый потраченный миллион, поэтому обозначим ожидаемую сумму выхлопа с потраченного на PR миллиона в X.

При таком незакрытом публичном кейсе, вызывающем большой отклик и возмущение в рынке - останется эта сумма выхлопа с PR X без учета прочих факторов или она станет меньше X?

Очевидно станет меньше, доверие к бренду ниже, а значит и вложения в PR дают меньшую отдачу.

Я понимаю, что не все читатели, в том числе заинтересованные, могут дружить с математикой, и особенно понятием математического ожидания на дистанции, но вопрос здесь не только в этике и не только в справедливости конкретной претензии. Это вопрос качества управленческого решения.

Когда бренд инвестирует миллионы в доверие рынка - через конференции, медиа, партнёрские активности и PR, игнорирование аргументированного публичного конфликта снижает отдачу от всех этих вложений. Репутация не выглядит отдельной строкой в P&L, но её потеря вполне превращается в недополученный доход, более дорогой PR и менее лояльных партнёров.

Я искренне надеюсь, что все больше компаний в нашем рынке будут становиться более сознательными и не терять огромные деньги на ровном месте, и если бизнес-этика не зашита в культурный код, то хотя бы из сугубо материальных корыстных соображений начнут вести себя адекватнее)

Всем отличной недели и благоразумия)

AI и автоматизация — это не про «поставить бота и забыть», а про системный подход. Если разложить по пунктам, картина становится понятнее:

1. Сначала ищем рутину. Повторяющиеся задачи, которые съедают время команды: отчёты, сортировка лидов, ответы на типовые запросы, перенос данных между сервисами.

2. Потом оцениваем пользу. Автоматизировать стоит не всё подряд, а только то, что даёт эффект: экономит часы, снижает ошибки и ускоряет цикл работы.

3. Далее подключаем AI там, где нужна гибкость. Он хорошо справляется с текстами, классификацией обращений, генерацией идей, первичным анализом данных и поддержкой менеджеров.

4. И только после этого выстраиваем связку. CRM, мессенджеры, таблицы, почта, аналитика — всё должно работать как единый процесс, а не набор разрозненных инструментов ⚙️

Главная мысль: AI усиливает автоматизацию, но не заменяет её логику. Сначала порядок в процессах, потом интеллект поверх них.

Если AI у вас уже подключён к задачам, но пользы всё ещё мало — проверьте себя по этому чек-листу.

1. Есть один понятный сценарий, а не «давайте автоматизируем всё подряд».
2. На вход AI попадают чистые данные: без дублей, мусора и ручных правок в последнюю минуту.
3. У каждого шага есть владелец: кто запускает, кто проверяет, кто отвечает за результат.
4. AI не принимает критичные решения без контроля человека.
5. Автоматизация экономит время на рутине, а не создаёт ещё один слой хаоса.
6. Есть метрика, по которой видно эффект: скорость, качество, конверсия, стоимость лида.
7. Сценарий можно повторить и масштабировать, а не собирать заново каждый раз.

Если хотя бы 2 пункта вызывают вопросы — это не проблема AI, а проблема процесса ⚙️

Сильная автоматизация начинается не с модели, а с дисциплины в данных, ролях и правилах.

Инсайд по работе с большими объёмами: если данных становится слишком много для эксель — не обязательно сразу учить SQL и базы. Библиотека pandas умеет фильтровать и группировать миллион строк за секунды прямо в скрипте. → afftop.ru/каналы

$80 за FTD на СНГ — казино-оффер от ПОКЕРОК Partners

Ищете новый оффер для теста? Рассказываем, что предлагаем партнёрам:
• CPA $80 за FTD на все гео СНГ
• $100 к первой выплате для новых аффилиатов
• 5% по саб-реферальной программе
• прозрачная статистика в партнёрском кабинете
• поддержка личного менеджера

Принимаем различные источники: social, мессенджеры, YouTube / Twitch / Kick, SEO, PPC, in-app и медийный трафик.

В казино ПОКЕРОК также доступна GG99 — линейка из 20+ игр с RTP 99%, включая слоты, настольные игры, видеопокер и аркады. Это весомое преимущество для новых игроков в дополнение к приветственным бонусам.

И ещё один повод подключиться уже сейчас: 27 августа состоится Friendly Tournament для партнёров ПОКЕРОК Partners. Успейте подключиться до 25 августа, чтобы принять участие!

Присоединяйтесь к ПОКЕРОК Partners и начинайте зарабатывать на своём трафике уже сейчас!

Замечаю любопытный сдвиг: AI перестал быть «отдельным инструментом» и все чаще встраивается прямо в рабочие цепочки. Не как модная игрушка, а как слой между данными, CRM, таблицами и мессенджерами 🤖

Что это меняет на практике:
— рутинные задачи начинают собираться в сценарии без ручных переключений;
— маркетолог получает не просто текст или картинку, а готовое действие: разметку лидов, черновик ответа, обновление статуса;
— ценность смещается от «уметь пользоваться AI» к «уметь связывать AI с процессом».

Главный тренд сейчас — не отдельные промпты, а автоматизация, где AI принимает локальные решения внутри цепочки. И именно там появляется реальная экономия времени и меньше хаоса в операционке ⚙️

Если коротко: выигрывают не те, кто пробует AI, а те, кто встраивает его в ежедневный процесс.

Недавно я в очередной раз убедился, что AI особенно полезен не там, где он «всё делает сам», а там, где снимает рутину с головы и рук.

Нужно было быстро собрать несколько вариантов текста для рекламной кампании, а потом ещё разнести их по сегментам аудитории. Раньше на это уходил почти час: сначала черновики, потом правки, потом адаптация под разные боли. Я собрал простой пайплайн: нейросеть генерирует 5–7 заготовок, затем скрипт Python автоматически структурирует их по таблице и подставляет нужные переменные. ⚙️

Итог: вместо хаоса — рабочий черновик за 10 минут. А дальше уже включается главное преимущество человека: не писать с нуля, а выбирать лучшее и усиливать смысл.

Для маркетолога это, пожалуй, самый практичный сценарий AI: не заменить специалиста, а убрать повторяющиеся действия и освободить время на аналитику и креатив. 🤖

Мы однажды решили «ускорить всё» и поставили AI собирать лиды, распределять их по менеджерам и отправлять персональные письма. На бумаге — идеальная автоматизация. На практике — провал.

Модель начала путать холодные заявки с горячими, дублировала контакты и отправляла людям не те офферы. А самый дорогой урок пришёл позже: мы доверили AI слишком много без контроля качества. В итоге менеджеры тратили время не на продажи, а на исправление ошибок 🤦

Что сработало потом:
— сначала автоматизировали только рутину;
— добавили ручную проверку на ключевых этапах;
— прописали правила, где AI может решать сам, а где нужен человек.

Вывод простой: AI ускоряет процесс, но не заменяет здравый смысл. Лучшие системы — не те, где всё отдано машине, а те, где автоматизация встроена с запасом на ошибку.

Автоматизация часто ломается не там, где «плохой код», а там, где мы слишком верим в идеальный сценарий.

Самый полезный AI — не тот, который делает всё сам, а тот, который быстро замечает, где процесс трещит. Он может:
— найти повторяющиеся ручные действия;
— подсветить аномалии в данных;
— предложить, что убрать, а что оставить людям.

Парадокс в том, что после внедрения AI иногда становится больше работы. Но это хорошая новость: вы начинаете видеть реальную картину процессов, а не их красивую презентацию.

Если автоматизация не сокращает хаос, значит, она просто ускоряет хаос. Поэтому первый шаг — не «внедрить AI», а убрать лишние ветки, дубли и ручные костыли. 🤖

AI в маркетинге полезен не как волшебная кнопка, а как честный аудит того, как вы на самом деле работаете.

Кейс: писали скрипт для автоматической выгрузки креативов из общей папки с переименованием по шаблону под каждую сетку. Раньше на ручное переименование сотен файлов уходил целый рабочий день перед запуском.

Пока многие обсуждают «будущее AI», на практике уже меняется рутина маркетинга. Свежий сигнал с поля: команды всё чаще собирают не просто чат-ботов, а связки из AI + автоматизация, где модель не отвечает «вручную», а сразу запускает действие.

Что это значит для маркетолога:
— лиды из формы могут сразу попадать в CRM с тегами и приоритетом;
— AI сам коротко резюмирует звонок и отправляет задачу менеджеру;
— рекламные отчёты собираются без копипаста, а аномалии подсвечиваются автоматически;
— письма и сообщения персонализируются по поведению, а не по шаблону.

Главный сдвиг не в том, что AI «пишет текст». А в том, что он начинает экономить часы на связке данных, решений и повторяющихся действий ⚙️

Если у вас до сих пор AI живёт отдельно от процессов — вы используете только половину пользы.

Автоматизация с AI работает не там, где «прикрутить нейросеть», а там, где убрать повторяющиеся решения.

Что стоит делегировать в первую очередь:

1. Сбор и первичная сортировка данных — AI быстро чистит таблицы, объединяет дубли, находит аномалии.
2. Черновики текстов — от писем до описаний товаров: экономит время, если есть четкий шаблон.
3. Анализ отзывов и комментариев — модель выделяет боли, частые вопросы и тональность.
4. Рутинные отчеты — авто-сводки по продажам, трафику, лидам, KPI 📊
5. Поддержку клиентов — ответы на типовые запросы без участия менеджера.

Но есть важное правило: AI должен ускорять процесс, а не заменять контроль. Если задача влияет на деньги, репутацию или стратегию, финальная проверка остается за человеком.

Лучший эффект дает связка: AI делает 80% рутины, специалист — 20% решений. Именно так автоматизация становится не модным словом, а рабочим инструментом 🚀