Маск все же запустил свою википедию, где все факты верифицирует грок:
https://grokipedia.com
Пока только на Английском и 0.1 версия; кажется они форкнули википедию и факты уже поверх реальных статей проверяли
https://grokipedia.com
Пока только на Английском и 0.1 версия; кажется они форкнули википедию и факты уже поверх реальных статей проверяли
🔥1
Пять миллионов долларов в Айфоне
— Где взять деньги на маркетинг? — спросил фаундер стартапа
— Там же, где и мозги
На прошлой неделе Юра Ребрук с приложением Fluently добежал до $5М годовой выручки. Год назад было $48к. Рост в 100+ раз. С нулевым бюджетом на рекламу — за счет коротких видео в ТикТок, Youtube и Нельзяграме. 8 ключевых наблюдений:
1. Количество бьет качество.
«Взлетает» 5% роликов — на один успех приходится 20 неудач. Венчурный подход.
2. Регулярность решает. Публиковал 2 видео ежедневно на протяжении года. Первые два месяца вообще без откликов.
3. Дублирование работает
Один контент — сразу на 4 платформы. Без изменений: скопировал — вставил.
4. Прилив поднимает лодки
Почти все его «выстрелившие» видюшки — хайповые. Не придумывал колесо — брал, что уже крутилось и набирало обороты.
5. Микроблогеры — топливо
Договаривался с авторами каналов, где 1-5 тысяч подписчиков. Почти всегда бартером.
6. Метрики, метрики, метрики
Во всех постах и видео — UTM-метки. Ориентация не на лайки и просмотры, а на действия.
Вывод прост: за деньги купишь трафик, но не мозги и дисциплину.
Подсмотрено
— Где взять деньги на маркетинг? — спросил фаундер стартапа
— Там же, где и мозги
На прошлой неделе Юра Ребрук с приложением Fluently добежал до $5М годовой выручки. Год назад было $48к. Рост в 100+ раз. С нулевым бюджетом на рекламу — за счет коротких видео в ТикТок, Youtube и Нельзяграме. 8 ключевых наблюдений:
1. Количество бьет качество.
«Взлетает» 5% роликов — на один успех приходится 20 неудач. Венчурный подход.
2. Регулярность решает. Публиковал 2 видео ежедневно на протяжении года. Первые два месяца вообще без откликов.
3. Дублирование работает
Один контент — сразу на 4 платформы. Без изменений: скопировал — вставил.
4. Прилив поднимает лодки
Почти все его «выстрелившие» видюшки — хайповые. Не придумывал колесо — брал, что уже крутилось и набирало обороты.
5. Микроблогеры — топливо
Договаривался с авторами каналов, где 1-5 тысяч подписчиков. Почти всегда бартером.
6. Метрики, метрики, метрики
Во всех постах и видео — UTM-метки. Ориентация не на лайки и просмотры, а на действия.
Вывод прост: за деньги купишь трафик, но не мозги и дисциплину.
Подсмотрено
❤🔥1❤1🍓1
Три цифры, которые покажут, делаете ли вы то, что нужно людям
Пару месяцев назад я задал себе вопрос, который меняет всё: "Если завтра я перестану писать — кто-нибудь заметит?" Неприятный вопрос. Но честный. Потому что 900 подписчиков в моём канале могли означать всё что угодно. Может, они просто забыли отписаться. Может, их Telegram стоит на беззвучном. Может, они вообще не знают, что я существую.
Тогда я начал искать: какие три цифры честно покажут, нужен ли мой контент? Не лайки. Не просмотры. Не абстрактный "вау-эффект". А действия, которые люди совершают, когда им действительно важно то, что ты делаешь.
И вот что я нашёл.
Цифра №1: Скорость органического роста
Вопрос: Люди сами приходят к вам? Или вы каждого тащите за руку?
Формула:
(Новые подписчики − Отписки) ÷ База × 100% = еженедельный рост
Мой результат:
20-27 октября: +177 новых при базе 2127
8,22% рост за неделю
Без рекламы. Только партнёрские папки и репосты.
Что это значит:
Если рост меньше 3% — ваша тема не цепляет. Люди не делятся.
3-5% — вы на правильном пути.
5-8% — вы нашли Product-Market Fit. Людям нужно то, что вы делаете.
8%+ — у вас начинается виральный эффект.
Как применить:
Откройте статистику за последние 7 дней. Если меньше 3% — не пишите больше контента. Сначала спросите у 5-10 подписчиков: "Какая ваша главная проблема прямо сейчас?" Потом пишите только про решение этой проблемы. Две недели. Проверьте рост снова.
Цифра №2: Глубина вовлечения (не лайки!)
Вопрос: Люди используют ваш контент? Или просто скроллят?
Формула:
(Репосты + Комментарии + Сохранения) ÷ Просмотры × 100%
Мой результат:
22 октября: 82 подписки за день (пиковый день)
2261 просмотр на топовом посте
Репосты и обсуждения — 15-20% от просмотров на постах про конкретные промпты и инструменты
Что это значит:
Меньше 2% — вас читают, но не запоминают.
5-10% — люди видят пользу.
10-20% — ваш контент решает реальные задачи. Люди внедряют.
20%+ — вы создали комьюнити практиков, а не пассивных читателей.
Как применить:
Возьмите последние 5 постов. Посчитайте ER по формуле. Если меньше 5% — в конце каждого поста добавляйте один конкретный инструмент:
- Не "AI — это круто" → "Вот промпт для ChatGPT, который за 3 минуты напишет вам план недели"
- Не "автоматизация важна" → "Скачайте этот бесплатный шаблон N8N для рассылки в Telegram"
Люди репостят то, что можно использовать прямо сейчас.
Цифра №3: Частота возвращений
Вопрос: Люди читают вас регулярно? Или зашли один раз и забыли?
Формула:
Средний охват постов ÷ Подписчики × 100%
Мой результат:
База: 2300 подписчиков
Средние просмотры: 223-341 на регулярных постах
23% охват на истории (уведомления включены)
14-17% охват на обычных постах
Что это значит:
Меньше 10% — мёртвая аудитория.
10-20% — средний уровень для контент-каналов.
20-30% — лояльная аудитория, которая ждёт ваши посты.
30%+ — фанаты.
Как применить:
Если охват меньше 15% — начните публиковать регулярно (одно время, один день недели). Людям нужна предсказуемость.
Начинайте каждый пост с вопроса к аудитории:
- "Вы тоже тратите 2 часа на задачу, которую AI решает за 5 минут?"
- "Сколько раз вы начинали автоматизацию и бросали?"
Люди возвращаются, когда видят паттерн: вы постоянно решаете их боль.
Продолжение в следующем посте 👇
Пару месяцев назад я задал себе вопрос, который меняет всё: "Если завтра я перестану писать — кто-нибудь заметит?" Неприятный вопрос. Но честный. Потому что 900 подписчиков в моём канале могли означать всё что угодно. Может, они просто забыли отписаться. Может, их Telegram стоит на беззвучном. Может, они вообще не знают, что я существую.
Тогда я начал искать: какие три цифры честно покажут, нужен ли мой контент? Не лайки. Не просмотры. Не абстрактный "вау-эффект". А действия, которые люди совершают, когда им действительно важно то, что ты делаешь.
И вот что я нашёл.
Цифра №1: Скорость органического роста
Вопрос: Люди сами приходят к вам? Или вы каждого тащите за руку?
Формула:
(Новые подписчики − Отписки) ÷ База × 100% = еженедельный рост
Мой результат:
20-27 октября: +177 новых при базе 2127
8,22% рост за неделю
Без рекламы. Только партнёрские папки и репосты.
Что это значит:
Если рост меньше 3% — ваша тема не цепляет. Люди не делятся.
3-5% — вы на правильном пути.
5-8% — вы нашли Product-Market Fit. Людям нужно то, что вы делаете.
8%+ — у вас начинается виральный эффект.
Как применить:
Откройте статистику за последние 7 дней. Если меньше 3% — не пишите больше контента. Сначала спросите у 5-10 подписчиков: "Какая ваша главная проблема прямо сейчас?" Потом пишите только про решение этой проблемы. Две недели. Проверьте рост снова.
Цифра №2: Глубина вовлечения (не лайки!)
Вопрос: Люди используют ваш контент? Или просто скроллят?
Формула:
(Репосты + Комментарии + Сохранения) ÷ Просмотры × 100%
Мой результат:
22 октября: 82 подписки за день (пиковый день)
2261 просмотр на топовом посте
Репосты и обсуждения — 15-20% от просмотров на постах про конкретные промпты и инструменты
Что это значит:
Меньше 2% — вас читают, но не запоминают.
5-10% — люди видят пользу.
10-20% — ваш контент решает реальные задачи. Люди внедряют.
20%+ — вы создали комьюнити практиков, а не пассивных читателей.
Как применить:
Возьмите последние 5 постов. Посчитайте ER по формуле. Если меньше 5% — в конце каждого поста добавляйте один конкретный инструмент:
- Не "AI — это круто" → "Вот промпт для ChatGPT, который за 3 минуты напишет вам план недели"
- Не "автоматизация важна" → "Скачайте этот бесплатный шаблон N8N для рассылки в Telegram"
Люди репостят то, что можно использовать прямо сейчас.
Цифра №3: Частота возвращений
Вопрос: Люди читают вас регулярно? Или зашли один раз и забыли?
Формула:
Средний охват постов ÷ Подписчики × 100%
Мой результат:
База: 2300 подписчиков
Средние просмотры: 223-341 на регулярных постах
23% охват на истории (уведомления включены)
14-17% охват на обычных постах
Что это значит:
Меньше 10% — мёртвая аудитория.
10-20% — средний уровень для контент-каналов.
20-30% — лояльная аудитория, которая ждёт ваши посты.
30%+ — фанаты.
Как применить:
Если охват меньше 15% — начните публиковать регулярно (одно время, один день недели). Людям нужна предсказуемость.
Начинайте каждый пост с вопроса к аудитории:
- "Вы тоже тратите 2 часа на задачу, которую AI решает за 5 минут?"
- "Сколько раз вы начинали автоматизацию и бросали?"
Люди возвращаются, когда видят паттерн: вы постоянно решаете их боль.
Продолжение в следующем посте 👇
👍3❤2
Простой чек-лист: что сделать сегодня
(Продолжение. Начало в предыдущем посте)
Итак, мы разобрали три ключевые метрики. Теперь — что с ними делать?
Шаг 1. Откройте статистику канала за 7 дней.
Шаг 2. Скопируйте этот промпт в ChatGPT:
Шаг 3. Если хотя бы одна метрика в красной зоне — не пишите новый контент.
Сначала:
- Спросите 5-10 подписчиков: "Какая ваша главная проблема?"
- Следующие 5 постов — только про решение этой проблемы
- В конце каждого — конкретный инструмент / промпт / шаблон
Шаг 4. Через 2 недели проверьте метрики снова.
Почему это работает?
Потому что эти три цифры отвечают на один вопрос:
- "Делаю ли я то, что реально нужно людям?"
- Не "нравится ли им моя идея".
А "готовы ли они рекомендовать меня, возвращаться каждую неделю и тратить своё время?"
Когда у меня был рост 1-2% — я думал: "Может, мой контент не интересен".
Когда стал 8,22% — понял: я просто писал не для тех и не о том.
Формула 100×100=$10K работает только когда вы нашли своих 100 человек, которым ваше решение нужно позарез.
А эти три метрики — компас, который честно показывает: "Вы туда идёте" или "Поверните налево".
P.S. У меня сейчас 2300+ подписчиков при росте 8% в неделю. Это значит, что через месяц будет 3000+, а через два — 4000+.
Не потому что я крут в SMM. А потому что я перестал писать про AI — и начал писать про решение конкретных проблем с помощью AI.
Разница в одном слове. Результат — в 4 раза.
Вопрос к вам: Какая из трёх метрик у вас самая слабая? Напишите в комментах — разберём, что можно улучшить за неделю 👇
И если пост был полезен — сделайте репост. Пусть ваши коллеги тоже проверят, движутся ли они туда, куда думают 🚀
(Продолжение. Начало в предыдущем посте)
Итак, мы разобрали три ключевые метрики. Теперь — что с ними делать?
Шаг 1. Откройте статистику канала за 7 дней.
Шаг 2. Скопируйте этот промпт в ChatGPT:
Помоги проанализировать мой Telegram-канал на Product-Market Fit.
Данные за неделю:
- Подписчики на начало: [число]
- Подписчики на конец: [число]
- Новые: [число]
- Отписки: [число]
- Средние просмотры топ-5 постов: [число]
- Репосты + комментарии: [число]
Рассчитай три метрики:
1. % роста в неделю
2. Engagement Rate (ER)
3. Средний охват (%)
Дай оценку: красная зона (плохо), жёлтая (средне), зелёная (отлично).
Что улучшить в первую очередь?
Шаг 3. Если хотя бы одна метрика в красной зоне — не пишите новый контент.
Сначала:
- Спросите 5-10 подписчиков: "Какая ваша главная проблема?"
- Следующие 5 постов — только про решение этой проблемы
- В конце каждого — конкретный инструмент / промпт / шаблон
Шаг 4. Через 2 недели проверьте метрики снова.
Почему это работает?
Потому что эти три цифры отвечают на один вопрос:
- "Делаю ли я то, что реально нужно людям?"
- Не "нравится ли им моя идея".
А "готовы ли они рекомендовать меня, возвращаться каждую неделю и тратить своё время?"
Когда у меня был рост 1-2% — я думал: "Может, мой контент не интересен".
Когда стал 8,22% — понял: я просто писал не для тех и не о том.
Формула 100×100=$10K работает только когда вы нашли своих 100 человек, которым ваше решение нужно позарез.
А эти три метрики — компас, который честно показывает: "Вы туда идёте" или "Поверните налево".
P.S. У меня сейчас 2300+ подписчиков при росте 8% в неделю. Это значит, что через месяц будет 3000+, а через два — 4000+.
Не потому что я крут в SMM. А потому что я перестал писать про AI — и начал писать про решение конкретных проблем с помощью AI.
Разница в одном слове. Результат — в 4 раза.
Вопрос к вам: Какая из трёх метрик у вас самая слабая? Напишите в комментах — разберём, что можно улучшить за неделю 👇
И если пост был полезен — сделайте репост. Пусть ваши коллеги тоже проверят, движутся ли они туда, куда думают 🚀
👍3
Профессия таргетолога умирает. Спасибо, Андромеда 💀
Помню, как всё начиналось: душная каморка в двориках Арбата, кофе из автомата и бесконечные тесты аудиторий. Я — управляю командой таргетологов, часами ковыряемся в Facebook Ads (запрещенная в РФ организация), перебираем связки "аудитория + креатив" и молимся, чтобы таргетинг по "владельцам iPhone в Москве с интересом к фитнесу" наконец дал ROI выше 200%. Объяснял команде и клиентам, как ставить пиксели, строить look-alike и избегать банхаммера. Золотая эра, когда твоя ценность — в умении крутить кнопочки.
А теперь? С лета 2025 Andromeda от Meta просто взяла и похоронила всё это (если честно - просто своровали поведенческую модель из ТикТока). Алгоритм масштабировал себя так, что классический таргетинг стал воспоминанием из 2023-го. Представьте: раньше ты был пилотом самолёта, а теперь — пассажир, который просто выбирает плейлист. 😏
Что изменилось на практике?
Раньше кампания жила или умирала от твоих настроек: точная аудитория, структура аккаунта (кампании → группы → объявы), A/B-тесты по 3-5 креативов. Один промах — и бюджет сгорает.
С Andromeda? Meta сама решает, кому показывать. На основе миллионов поведенческих сигналов (прокрутки, паузы, клики), без твоих "интересы" и демо. Данные пользователей? Вы и сами знаете, сколько их у Meta — океан, который алгоритм процеживает лучше любого человека.
Теперь:
- Тестируй 20-30 креативов в одной группе (раньше это было самоубийством).
- Широкая аудитория — норма. Алгоритм сам сузит.
- Полный карт-бланш Meta: меняй креативы, форматы, даже текст — и наблюдай, как твои старые скиллы ржавеют.
Я протестировал на реальном проекте: одна кампания на Andromeda с 25 креативами дала +35% конверсий за неделю, без микронастроек. Таргетинг? Забудь. Решает креатив и продукт.
Что это значит для тебя, таргетолог?
Если твоя суперсила — в пикселях и look-alike, то извини: ты больше не нужен. Алгоритм лучше. Meta просто ускорила эволюцию: технологии взяли рутину, оставив людям то, что машины не умеют.
Кто выживает?
Маркетологи, которые фокусируются на креативах и смысле. Andromeda не придумает оффер, от которого слюнки текут. Не поймёт боли аудитории и не напишет текст, который цепляет за душу.
Те, кто видит рекламу не как "кнопочки", а как историю. С 2021 на вебеках твердим: маркетинг — это продукт + копирайтинг + дизайн + эмпатия. Andromeda просто подтвердила.
Таргетолог-кнопкодав умер. Да здравствует креативный продюсер, который трендит, штормит идеи и пилит автоматизацию.
А ИИ-операторы? Их заменят нескоро. Пока машины генерят, люди управляют. Но если не апгрейдиться — останешься в каморке на Новом Арбате. 😐
Продолжение в следующем посте: что делать прямо сейчас 👇
Помню, как всё начиналось: душная каморка в двориках Арбата, кофе из автомата и бесконечные тесты аудиторий. Я — управляю командой таргетологов, часами ковыряемся в Facebook Ads (запрещенная в РФ организация), перебираем связки "аудитория + креатив" и молимся, чтобы таргетинг по "владельцам iPhone в Москве с интересом к фитнесу" наконец дал ROI выше 200%. Объяснял команде и клиентам, как ставить пиксели, строить look-alike и избегать банхаммера. Золотая эра, когда твоя ценность — в умении крутить кнопочки.
А теперь? С лета 2025 Andromeda от Meta просто взяла и похоронила всё это (если честно - просто своровали поведенческую модель из ТикТока). Алгоритм масштабировал себя так, что классический таргетинг стал воспоминанием из 2023-го. Представьте: раньше ты был пилотом самолёта, а теперь — пассажир, который просто выбирает плейлист. 😏
Что изменилось на практике?
Раньше кампания жила или умирала от твоих настроек: точная аудитория, структура аккаунта (кампании → группы → объявы), A/B-тесты по 3-5 креативов. Один промах — и бюджет сгорает.
С Andromeda? Meta сама решает, кому показывать. На основе миллионов поведенческих сигналов (прокрутки, паузы, клики), без твоих "интересы" и демо. Данные пользователей? Вы и сами знаете, сколько их у Meta — океан, который алгоритм процеживает лучше любого человека.
Теперь:
- Тестируй 20-30 креативов в одной группе (раньше это было самоубийством).
- Широкая аудитория — норма. Алгоритм сам сузит.
- Полный карт-бланш Meta: меняй креативы, форматы, даже текст — и наблюдай, как твои старые скиллы ржавеют.
Я протестировал на реальном проекте: одна кампания на Andromeda с 25 креативами дала +35% конверсий за неделю, без микронастроек. Таргетинг? Забудь. Решает креатив и продукт.
Что это значит для тебя, таргетолог?
Если твоя суперсила — в пикселях и look-alike, то извини: ты больше не нужен. Алгоритм лучше. Meta просто ускорила эволюцию: технологии взяли рутину, оставив людям то, что машины не умеют.
Кто выживает?
Маркетологи, которые фокусируются на креативах и смысле. Andromeda не придумает оффер, от которого слюнки текут. Не поймёт боли аудитории и не напишет текст, который цепляет за душу.
Те, кто видит рекламу не как "кнопочки", а как историю. С 2021 на вебеках твердим: маркетинг — это продукт + копирайтинг + дизайн + эмпатия. Andromeda просто подтвердила.
Таргетолог-кнопкодав умер. Да здравствует креативный продюсер, который трендит, штормит идеи и пилит автоматизацию.
А ИИ-операторы? Их заменят нескоро. Пока машины генерят, люди управляют. Но если не апгрейдиться — останешься в каморке на Новом Арбате. 😐
Продолжение в следующем посте: что делать прямо сейчас 👇
❤2
Что делать таргетологам? 3 шага с промптами (продолжение)
(Начало в предыдущем посте)
Не паникуй — трансформируйся. Вот план, который я сам применяю в проектах. Фокус на креативах, трендах и AI-агентах.
Шаг 1: Стань трендовым. Анализируй, что летает в соцсетях.
Используй Claude или Grok для сканирования трендов. Промпт:
Результат: 5 готовых идей за 2 минуты. Тестируй в кампании — Andromeda выберет лучшие.
Шаг 2: Штормь креативы с ИИ. Забудь ручной дизайн.
Veo3 или Midjourney для визуалов, Claude для текстов. Промпт для полного стека:
Генерируй пачку, загружай в Ads Manager. 20-30 вариантов — и пусть алгоритм работает.
Шаг 3: Построй агента-автоматизатор. Пусть ИИ пилит за тебя.
N8N или Make.com с интеграцией OpenRouter/Claude. Начни с простого: агент, который мониторит тренды и генерит креативы еженедельно. Промпт для настройки в Cursor или аналог:
Результат: Ты — не кнопкодав, а стратег. Агент делает рутину, ты — креатив и продукт.
Итог: Это не конец, а апгрейд
Andromeda не убила маркетинг — она убила посредственность. Теперь выигрывают те, кто думает, а не кликает. Я перешёл от таргетинга к AI-автоматизации в своих проектах — и ROI вырос на 40%. Ты тоже сможешь.
P.S. Если сидишь в каморке и крутишь пиксели — время менять. Начни с промпта выше. А если уже пробовал Andromeda — поделись в комментах: что сломалось первым? Разберём вместе. 🚀
(Начало в предыдущем посте)
Не паникуй — трансформируйся. Вот план, который я сам применяю в проектах. Фокус на креативах, трендах и AI-агентах.
Шаг 1: Стань трендовым. Анализируй, что летает в соцсетях.
Используй Claude или Grok для сканирования трендов. Промпт:
Проанализируй последние тренды в [твоя ниша, напр. фитнес/косметика] для рекламы в Instagram/Facebook за последние 7 дней.
Ищи:
- Вирусные форматы (Reels, Stories, карусели)
- Популярные хуки (вопросы, боли, юмор)
- Топ-3 оффера, которые конвертят (скидки, бонусы, истории успеха)
Дай 5 идей креативов под Andromeda: короткие, визуальные, с AIDA (внимание-интерес-желание-действие). Учитывай широкий таргет — фокус на универсальную боль.
Результат: 5 готовых идей за 2 минуты. Тестируй в кампании — Andromeda выберет лучшие.
Шаг 2: Штормь креативы с ИИ. Забудь ручной дизайн.
Veo3 или Midjourney для визуалов, Claude для текстов. Промпт для полного стека:
Создай 10 вариантов креативов для рекламы [продукт, напр. онлайн-курс по фитнесу] в стиле Andromeda (широкая аудитория, фокус на эмоциях и боли).
Для каждого:
- Хук (1-2 предложения, вопрос или факт)
- Визуал (описание для Veo3: стиль, цвета, эмоции)
- Текст объявы (короткий, с оффером)
- CTA (призыв к действию)
Цель: конверсия в лиды. Тренды: [вставь из шага 1, напр. Reels с юмором]. Избегай техно-жаргона — говори на языке клиента.
Генерируй пачку, загружай в Ads Manager. 20-30 вариантов — и пусть алгоритм работает.
Шаг 3: Построй агента-автоматизатор. Пусть ИИ пилит за тебя.
N8N или Make.com с интеграцией OpenRouter/Claude. Начни с простого: агент, который мониторит тренды и генерит креативы еженедельно. Промпт для настройки в Cursor или аналог:
Создай workflow в N8N для автоматизации креативов под Andromeda.
Шаги:
1. Ежедневно сканируй тренды в [ниша] через API (Twitter/X, TikTok trends).
2. Если тренд релевантен — генерируй 5 идей креативов через Claude API (промпт из моего предыдущего сообщения).
3. Сохраняй в Google Sheets: идея, визуал-промпт, текст.
4. Уведомляй в Telegram, если конверсия >20% по похожим трендам.
Интеграции: OpenRouter для ИИ, Google Sheets, Telegram Bot.
Результат: Ты — не кнопкодав, а стратег. Агент делает рутину, ты — креатив и продукт.
Итог: Это не конец, а апгрейд
Andromeda не убила маркетинг — она убила посредственность. Теперь выигрывают те, кто думает, а не кликает. Я перешёл от таргетинга к AI-автоматизации в своих проектах — и ROI вырос на 40%. Ты тоже сможешь.
P.S. Если сидишь в каморке и крутишь пиксели — время менять. Начни с промпта выше. А если уже пробовал Andromeda — поделись в комментах: что сломалось первым? Разберём вместе. 🚀
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
«Алиса» научится не только отвечать на вопросы, но и совершать действия в цифровом мире. Это стало возможно благодаря ИИ-агентам, рассказалВиталий Данилкин, руководитель продукта «Алиса AI».
Она будет теперь напоминать, подсказывать, структурировать идеи, заметки. Ее можно даже спросить, какие дела я планировал на сегодня?
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Minimax выпустил Hailuo 2.3 — нейросеть для создания видео
Улучшили физику и реализм движений.
Попробовать можно бесплатно: https://hailuoai.video/create/image-to-video
Улучшили физику и реализм движений.
Попробовать можно бесплатно: https://hailuoai.video/create/image-to-video
Новая эпоха поиска и покупок онлайн с AI
Отчет McKinsey
McKinsey выпустили отчёт, который чётко показывает — привычная модель поведения пользователей в интернете буквально переписывается на глазах.
И если раньше SEO был одним из главных инструментов маркетинга, то теперь на сцену выходит GEO — Gen AI Engine Optimization.
Ключевые цифры отчёта McKinsey AI Discovery Survey (2025):
• 50% потребителей уже используют поиск на базе AI (ChatGPT, Perplexity, Gemini, Copilot и др.)
• 20–50% трафика традиционных поисков в зоне риска — решения принимаются раньше, внутри AI-платформ
• К 2028 году $750 млрд потребительских расходов будут проходить через AI-поиск
Как это выглядит на практике:
Пользователь больше не кликает десятки ссылок. Он пишет:
“Какой ноутбук до $800 лучше для студента?” и получает разбор моделей, цен, отзывов и рекомендаций — всё в одном окне AI.
AI ведёт человека по всей воронке принятия решения — от ознакомления с брендами и характеристиками до выбора и покупки.
Интересные факты:
• Уже 44% пользователей называют AI-поиск основным источником информации (Google и Bing — 31%).
• В топе применения: электроника, путешествия, wellness, мода, финансы.
• Для большинства поколений, включая baby boomers, AI-поиск стал привычным инструментом.
• При этом собственные сайты брендов дают лишь 5–10% источников, из которых AI собирает данные — остальное формируют аффилиаты, блоги, отзывы и пользовательский контент (UGC).
Что это значит для брендов:
SEO больше не гарантирует видимость.
AI-поиск использует свои источники, свои веса и свои критерии доверия.
И если вас нет в этих данных — вас нет для покупателя.
Новый вызов — GEO (Gen AI Engine Optimization):
Чтобы остаться видимыми в мире AI-поиска, брендам придётся:
1. Анализировать, какие запросы и ответы формируют LLM’ы.
2. Прокачивать не только свои сайты, но и внешние источники (аффилиаты, коммьюнити, обзоры).
3. Структурировать контент под модели — чёткие формулировки, достоверные данные, прозрачная репутация.
4. Создать GEO-команду на стыке маркетинга, SEO и данных.
AI не просто ускорил поиск — он стал интерфейсом принятия решений.
А бренды, которые не адаптируются, скоро окажутся “за кулисами” пользовательского выбора.
#AI #McKinsey #GEO #Marketing #ConsumerTrends #отчеты
Отчет McKinsey
McKinsey выпустили отчёт, который чётко показывает — привычная модель поведения пользователей в интернете буквально переписывается на глазах.
И если раньше SEO был одним из главных инструментов маркетинга, то теперь на сцену выходит GEO — Gen AI Engine Optimization.
Ключевые цифры отчёта McKinsey AI Discovery Survey (2025):
• 50% потребителей уже используют поиск на базе AI (ChatGPT, Perplexity, Gemini, Copilot и др.)
• 20–50% трафика традиционных поисков в зоне риска — решения принимаются раньше, внутри AI-платформ
• К 2028 году $750 млрд потребительских расходов будут проходить через AI-поиск
Как это выглядит на практике:
Пользователь больше не кликает десятки ссылок. Он пишет:
“Какой ноутбук до $800 лучше для студента?” и получает разбор моделей, цен, отзывов и рекомендаций — всё в одном окне AI.
AI ведёт человека по всей воронке принятия решения — от ознакомления с брендами и характеристиками до выбора и покупки.
Интересные факты:
• Уже 44% пользователей называют AI-поиск основным источником информации (Google и Bing — 31%).
• В топе применения: электроника, путешествия, wellness, мода, финансы.
• Для большинства поколений, включая baby boomers, AI-поиск стал привычным инструментом.
• При этом собственные сайты брендов дают лишь 5–10% источников, из которых AI собирает данные — остальное формируют аффилиаты, блоги, отзывы и пользовательский контент (UGC).
Что это значит для брендов:
SEO больше не гарантирует видимость.
AI-поиск использует свои источники, свои веса и свои критерии доверия.
И если вас нет в этих данных — вас нет для покупателя.
Новый вызов — GEO (Gen AI Engine Optimization):
Чтобы остаться видимыми в мире AI-поиска, брендам придётся:
1. Анализировать, какие запросы и ответы формируют LLM’ы.
2. Прокачивать не только свои сайты, но и внешние источники (аффилиаты, коммьюнити, обзоры).
3. Структурировать контент под модели — чёткие формулировки, достоверные данные, прозрачная репутация.
4. Создать GEO-команду на стыке маркетинга, SEO и данных.
AI не просто ускорил поиск — он стал интерфейсом принятия решений.
А бренды, которые не адаптируются, скоро окажутся “за кулисами” пользовательского выбора.
#AI #McKinsey #GEO #Marketing #ConsumerTrends #отчеты
McKinsey_The_Way_to_Win_in_Corporate_Venturing_Serial_Building_a.pdf
771.7 KB
Люблю я осень — период отчетов и прогнозов на будущий год. Отчеты вряд ли покажут самые неожиданные и революционные изменения — но показывают массовый мейнстрим бизнес-практик. Еще 2 года назад я для изучения этих гигантских отчетов в pdf использовала ИИ. А сегодня даже настроил из них небольшой RAG. Но самое важное - не ждите от этих отчетов сокровенных инсайтов, то что они освещают - было заложено как раз 2-3 года назад. А вот увидеть за лесом дерево - это уже задача для человека)
Обзор McKinsey “The Way to Win in Corporate Venturing: Serial Building and AI” — 84% топ-менеджеров считают, что AI станет обязательным элементом новых проектов
По данным McKinsey, компании, которые системно подходят к созданию новых продуктов, сервисов или бизнес-моделей, достигают лучших результатов и окупают инвестиции быстрее, чем те, кто делает это эпизодически.
Опыт развития новых направлений масштабируется благодаря внедрению AI, который сокращает сроки запуска, ускоряет рост и повышает выручку.
Ключевые показатели
• Доля новых корпоративных проектов в общей выручке компаний за последние пять лет достигла 12%. К 2030 году McKinsey ожидает увеличение этого вклада примерно до 19%.
• 61% новых компаний уже зарабатывают больше $10 млн в год — в 2023-м таких было только 45%.
• Растет число крупных бизнесов ($50–100 млн), а мелких становится меньше.
AI как ускоритель
McKinsey выделяет четыре сценария применения AI.
1. Встраивание AI в существующие продукты
Добавление AI-функций в уже работающие продукты или сервисы. Это не новый бизнес, а улучшение старого за счет AI.
2. Монетизация данных через новые модели
Использование накопленных данных как источника дохода.
3. Новый бизнес на базе AI с нуля
Запуск отдельных совершенно новых направлений, где все основано на AI.
4. Перестройка портфеля под AI-инструменты
Сохранение только тех проектов, где можно эффективно применять AI, и отказ от устаревших направлений.
Факторы успеха
Культура эксперимента — сотрудники понимают цели компании, не боятся пробовать новое и ошибаться. 68 % компаний, которые придерживаются тактики осознанного риска, отмечают, что их новые проекты работают лучше ожидаемого.
Современные технологии — мощные IT-системы, цифровые платформы, генеративный AI.
Системные инвестиции в команду — сотрудники осваивают новые навыки, от работы с клиентами до методов тестирования гипотез.
Прогноз McKinsey
• В ближайшие годы во многих отраслях будут появляться новые проекты, основанные на AI и данных.
• Компании из технологического и финансового сектора готовятся к запуску новых цифровых продуктов, а игроки из энергетики — к экологически ориентированным проектам.
• Даже в условиях экономической неопределенности опытные игроки продолжают активно развивать новые направления бизнеса.
Вывод
Опыт, технологии и культура эксперимента становятся основой устойчивого корпоративного роста. А серийное создание новых бизнесов с опорой на AI дает более высокую отдачу при сопоставимых вложениях.
Ознакомиться с полным текстом статьи можно в прикрепленном файле.
@volotovskayaelena
❤2
Только вчера вышел подкаст талантливых братьев Либерманов, где они раскритиковали Дуровых, потому что ещё два года назад отказались от предложения сделать что-то связанное с децентрализованным ИИ, потому что у Николая Дурова были «свои мысли, как это сделать».
А уже сегодня Павел Дуров в Дубае вышел на сцену Blockchain Life 2025 с анонсом амбициозного проекта в этом направлении. Какое удивительное совпадение.
Итак, в ноябре выйдет Cocoon — децентрализованная сеть для конфиденциальных ИИ-вычислений. Название кажется мемным среди русскоговорящих, на что обратил внимание и сам Дуров (видимо, встреча с комиком Нурланом Сабуровым в Казахстане прошла весьма успешно).
Вкратце: разработчики смогут запускать нейросети без собственных серверов и всяких посредников вроде централизованных контор.
Схема проста, но гениальна: к сети подключаются различные владельцы мощных видеокарт, а разработчики ИИ-приколюшек просто обращаются к ним для выполнения запросов, а затем расплачиваются криптовалютой TON.
Все остаются довольными: разработчики получают дешёвый доступ к ИИ-мощностям, владельцы ферм с GPU зарабатывают денюжку на обработке запросов, а Telegram в очередной раз показывает успехи в развитии Web3.
Основную ставку делают как раз на безопасности всех этих действий, так как все данные Cocoon будут шифроваться — никто из участников сети не сможет увидеть, какие именно запросы обрабатываются, поэтому сеть будет максимально конфиденциальной.
На практике увидеть преимущество Cocoon можно будет уже совсем скоро: Telegram будет не только инвестировать в развитие сети, но и пользоваться ей, направляя в адрес раскинутых по миру GPU конфиденциальные ИИ-запросы.
А сейчас ждём, когда основательно пополнятся ряды владельцев GPU, готовых подключиться к новой сети.
@lobushkin
А уже сегодня Павел Дуров в Дубае вышел на сцену Blockchain Life 2025 с анонсом амбициозного проекта в этом направлении. Какое удивительное совпадение.
Итак, в ноябре выйдет Cocoon — децентрализованная сеть для конфиденциальных ИИ-вычислений. Название кажется мемным среди русскоговорящих, на что обратил внимание и сам Дуров (видимо, встреча с комиком Нурланом Сабуровым в Казахстане прошла весьма успешно).
Вкратце: разработчики смогут запускать нейросети без собственных серверов и всяких посредников вроде централизованных контор.
Схема проста, но гениальна: к сети подключаются различные владельцы мощных видеокарт, а разработчики ИИ-приколюшек просто обращаются к ним для выполнения запросов, а затем расплачиваются криптовалютой TON.
Все остаются довольными: разработчики получают дешёвый доступ к ИИ-мощностям, владельцы ферм с GPU зарабатывают денюжку на обработке запросов, а Telegram в очередной раз показывает успехи в развитии Web3.
Основную ставку делают как раз на безопасности всех этих действий, так как все данные Cocoon будут шифроваться — никто из участников сети не сможет увидеть, какие именно запросы обрабатываются, поэтому сеть будет максимально конфиденциальной.
На практике увидеть преимущество Cocoon можно будет уже совсем скоро: Telegram будет не только инвестировать в развитие сети, но и пользоваться ей, направляя в адрес раскинутых по миру GPU конфиденциальные ИИ-запросы.
А сейчас ждём, когда основательно пополнятся ряды владельцев GPU, готовых подключиться к новой сети.
@lobushkin
Код Дурова
Братья Либерманы: Telegram отказался от децентрализованного ИИ два года назад, а теперь пытается «сделать хоть что-то»
Братья Либерманы рассказали, что два года назад предлагали Telegram технологии децентрализованного ИИ. Братья Дуровы отказались.
🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Вышел Cursor 2.0: популярный инструмент для вайбкодинга получил собственную модель — Composer 1.
Основной упор в интерфейсе теперь делают на чат с ИИ-агентом. За минуту можно написать сайт, игру или провести дебаг проекта. Появился встроенный браузер для моментальной проверки готового кода.
Тестируем здесь.
Основной упор в интерфейсе теперь делают на чат с ИИ-агентом. За минуту можно написать сайт, игру или провести дебаг проекта. Появился встроенный браузер для моментальной проверки готового кода.
Тестируем здесь.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Иногда мне кажется, что если бы у ChatGPT был отдельный секретный чатик в Телеграм, где бы он вместе с другими LLM обсуждал своих клиентов (нас с вами) – то меня бы нередко сравнивали бы там с клиентом с этой гифки.
Иногда так лень подробно объяснять что я именно хочу в итерациях, если LLM не попадает в качественный ответ с первого раза.
Это похоже на лотерею, где начинаешь подкидывать, в надежде, что с короткого уточнения он все сам поймет и сделает идеально:
"давай немножко шире, но сдержаннее"
"попробуй снова, без накала в последних абзацах"
"сделай менее продающе"
"еще чуть менее"
Господи, пусть языковые модели не обретут разум и сознание, а то будет стыдно.
Иногда так лень подробно объяснять что я именно хочу в итерациях, если LLM не попадает в качественный ответ с первого раза.
Это похоже на лотерею, где начинаешь подкидывать, в надежде, что с короткого уточнения он все сам поймет и сделает идеально:
"давай немножко шире, но сдержаннее"
"попробуй снова, без накала в последних абзацах"
"сделай менее продающе"
"еще чуть менее"
Господи, пусть языковые модели не обретут разум и сознание, а то будет стыдно.
👍1
🔥 Нужно иметь 4 фита: крутой фреймворк роста для эры AI компаний!
Классную статью написать Брайан Балфур (Reforge) на тему того, что сейчас происходит у AI компаний с поиском PMF.
1/ Вообще он не говорит только о PMF, он выделяет 4 типа фита. Стартапу нужно все 4, чтобы точно понять, что он стал устойчивым бизнесом:
▫️Product Market Fit (ваш продукт нужен рынку и его готовы покупать)
▫️Product Channel Fit (есть каналы, по которым вы можете масштабировать донесение информации о своем продукте вашим потенциальным клиентам)
▫️Channel Model Fit (ваша юнит экономика работает в рамках ваших каналов дистрибуции)
▫️Model Market Fit (ваша модель соответствует тому, как клиенты готовы платить за ваш сервис)
2/ В статье он много описывает примеров сдвигов, которые сейчас происходят – то, что было платно, стало бесплатным. Или же то, что было можно, сейчас запрещено. Каннибализация одного сервиса другим. И так далее. А также говорит о том, что сейчас эта природа все еще нестабильна.
3/ Именно поэтому происходит некоторый сдвиг ощущения product market fit. Посмотрите на графики.
▪️В базовом сценарии технологический сдвиг поднимает планку PMF – теперь даже большой трэкшн не означает, что бизнес устойчивый.
▪️Более того, в некотором экстремальном сценарии сдвиг может быть настолько резким, что уже найденный PMF может схлопнуться – так случилось для образовательного сервиса Chegg после запуска ChatGPT.
4/ Философский вопрос напрашивается – могут такие проблемы настигнуть кого-то из лидеров роста в AI DevOps сфере? Типа Cursor, Lovable? Если есть мнение, пишите в комментариях.
👉 Ссылка на саму статью: https://blog.brianbalfour.com/p/the-four-fits-a-growth-framework
@proVenture
@research #howtovc
Классную статью написать Брайан Балфур (Reforge) на тему того, что сейчас происходит у AI компаний с поиском PMF.
1/ Вообще он не говорит только о PMF, он выделяет 4 типа фита. Стартапу нужно все 4, чтобы точно понять, что он стал устойчивым бизнесом:
▫️Product Market Fit (ваш продукт нужен рынку и его готовы покупать)
▫️Product Channel Fit (есть каналы, по которым вы можете масштабировать донесение информации о своем продукте вашим потенциальным клиентам)
▫️Channel Model Fit (ваша юнит экономика работает в рамках ваших каналов дистрибуции)
▫️Model Market Fit (ваша модель соответствует тому, как клиенты готовы платить за ваш сервис)
2/ В статье он много описывает примеров сдвигов, которые сейчас происходят – то, что было платно, стало бесплатным. Или же то, что было можно, сейчас запрещено. Каннибализация одного сервиса другим. И так далее. А также говорит о том, что сейчас эта природа все еще нестабильна.
3/ Именно поэтому происходит некоторый сдвиг ощущения product market fit. Посмотрите на графики.
▪️В базовом сценарии технологический сдвиг поднимает планку PMF – теперь даже большой трэкшн не означает, что бизнес устойчивый.
▪️Более того, в некотором экстремальном сценарии сдвиг может быть настолько резким, что уже найденный PMF может схлопнуться – так случилось для образовательного сервиса Chegg после запуска ChatGPT.
4/ Философский вопрос напрашивается – могут такие проблемы настигнуть кого-то из лидеров роста в AI DevOps сфере? Типа Cursor, Lovable? Если есть мнение, пишите в комментариях.
👉 Ссылка на саму статью: https://blog.brianbalfour.com/p/the-four-fits-a-growth-framework
@proVenture
@research #howtovc
❤1
Я так долго не мог понять зачем мне браузер с ИИ, что привык к нему и он стал основным. Comet вместо Chrome.
Читаю ютуб текстом, сжимаю статьи, прошу накликать за меня в интерфейсах. Задаю вопрос по странице.
Сейчас браузер с ИИ ещё криво держит сложные задачи: клик, потом форма, потом проверка, потом дальше — модель путается, теряет нить. Долгие сессии тоже ломают контекст. Это то, где максимальный потенциал роста.
В следующем году вызовы будут быстрее, модель будет умнее держать последовательность, память не будет протекать. Браузер обязан перестать быть диковинкой.
Comet — хром плюс ИИ. На нём уже сейчас удобнее.
100% согласен, Подсмотрено
Читаю ютуб текстом, сжимаю статьи, прошу накликать за меня в интерфейсах. Задаю вопрос по странице.
Сейчас браузер с ИИ ещё криво держит сложные задачи: клик, потом форма, потом проверка, потом дальше — модель путается, теряет нить. Долгие сессии тоже ломают контекст. Это то, где максимальный потенциал роста.
В следующем году вызовы будут быстрее, модель будет умнее держать последовательность, память не будет протекать. Браузер обязан перестать быть диковинкой.
Comet — хром плюс ИИ. На нём уже сейчас удобнее.
100% согласен, Подсмотрено