DevRel, Tech PR и контент-маркетинг — три кита техкоммуникаций

Роли часто путают, границы размыты, а мнения о том, кто за что отвечает, расходятся. Но на самом деле все три направления дополняют друг друга и работают бок о бок.

DevRel тесно связан с комьюнити, но это не только про тусовки и фоточки с конференций. Он точно не ивент-менеджер, хотя к организации событий причастен напрямую и активно вовлечён в процессы. Вся деятельность деврела направлена на то, чтобы продукт знали в сообществе и им реально пользовались.

Если обобщить, DevRel — связующее звено между инженерами, компанией и внешним сообществом. Он помогает разным аудиториям понять, как работает продукт и как встроить его в реальные задачи. Вдохновляет делиться опытом и создаёт атмосферу доверия вокруг технологии. DevRel помогает готовить выступления, участвует в развитии комьюнити, не даёт теряться в технических дебрях, сопровождает выступления, а порой проектирует стенды и делает мерч. А очень прокачанный деврел делает документацию человечной и при необходимости может даже написать кусок кода🧑‍💻

На Западе это целая экосистема ролей: девелопер-адвокаты (выступают, пишут код), DevRel-инженеры (глубоко в продукте), комьюнити-менеджеры. У нас же чаще всего существует единая роль DevRel-менеджера, обязанности которой зависят от конфигурации команды. Но и там, и здесь человек на этой позиции в какой-то степени связывает продукт, маркетинг и PR. Всё зависит от конкретной структуры компании.

В конфигурациях, которые мне встречались, обычно есть несколько тесно взаимодействующих направлений: DevRel, Tech PR, контент-маркетинг, комьюнити. Всё это зачастую переплетено с HR-маркетингом и брендом работодателя. И если процессы хорошо выстроены, такой микс делает бренд живым и понятным — ему доверяют инженеры, клиенты и будущие сотрудники.

Tech PR — совсем другая роль, хотя её часто путают с ролью деврела или объединяют воедино. Для себя я сформулировал такое разделение: если DevRel говорит на языке инженеров, то Tech PR масштабирует этот язык для внешнего мира — клиентов, партнёров, инвесторов.
Эта роль немного отличается от классического PR. Она не столько про питчинг СМИ и написание пресс-релизов (хотя и это важно), сколько про то, чтобы компания звучала осмысленно в нужных контекстах: в медиа, соцсетях, профильных площадках, на конференциях и даже в аналитике. Такой специалист, как и другие перечисленные роли, должен хорошо разбираться в продукте и технических терминах. Хороший Tech PR-специалист умеет вытащить из технических деталей смысл, важный бизнесу, и донести его широкой аудитории.

А какая роль у контент-маркетолога?
По сути, он является неким мостом между двумя предыдущими ролями. Берёт техническую фактуру от экспертов через деврелов, согласовывает смыслы и ключевые идеи с Tech PR и превращает всё это в понятный контент. Статьи на Хабр, кейсы, гайды, видео, блоги, туториалы, подкасты, бренд-медиа — всё то, через что люди узнают продукт и понимают, зачем он им нужен. Хороший контент работает долго: он не просто ловит внимание, а строит доверие и снижает барьер входа в продукт.

Синергия DevRel, Tech PR и контент-маркетинга позволяет выстроить крепкий IT-бренд. Компания выглядит как сильный технологический игрок, которому можно доверять. А вместе с этим растёт и HR-бренд: инженеры видят, что здесь говорят на их языке, делятся знаниями, открыты к сообществу. Благодаря этому они хотят стать частью компании. Именно поэтому ситуация, когда DevRel-команды структурно находятся под HR-маркетингом, вполне обычна для нашего рынка.

Cейчас я работаю в команде HR-маркетинга на стыке трёх ролей. У меня немалый опыт в этих направлениях, но самыми сильными сторонами остаются организация процессов, управление командой, работа со сложным контентом и выстраивание связей с разными людьми через индивидуальный подход: от ML-инженеров до руководителей уровня C-Level. Без команды из перечисленных ролей я бы физически не смог распыляться на все направления.

Когда DevRel, Tech PR и контент-маркетинг работают системно и дополняют друг друга, рождаются сильный IT- и HR-бренд👍

ИИ против аналоговых человеков. Так кто кого заменит?

🔆 Недавно на Хабре вышла статья про то, как известные международные компании заменили тысячи сотрудников на ИИ, а спустя время обратили процесс человекозамещения вспять.

Что происходило и к чему это привело

Klarna. Компания заявила, что почти полностью автоматизирует службу поддержки. В течение года не наняли ни одного человека. По итогу эксперимента, уровень невозвратов по займам вырос до 17 процентов.

Salesforce. В 2025 году прошли массовые сокращения. Уволили ≈ 4000 сотрудников техподдержки (45% отдела), объясняя это тем, что AI-агенты справляются не хуже, а расходы на персонал падают. Но быстро выяснилось, что клиенты недовольны, а сотрудники в соцсетях назвали всё происходящее корпоративным театром.

Commonwealth Bank of Australia. В 2025 году банк заменил 45 сотрудников поддержки на голосового чат-бота. Планировали сократить нагрузку на 2000 звонков в неделю, но их стало только больше. Руководителям пришлось самим садиться на телефоны и работать сверхурочно. А уволенные пошли в профсоюз и обвинили руководство в том, что внедрение ИИ использовали как прикрытие обычных сокращений.

McDonalds вместе с IBM тестировали ИИ, принимающего голосовые заказы в МакАвто. ИИ путал заказы, добавлял бекон в мороженое, выдавал девять чаёв вместо булочки. Эти кейсы моментально взорвали TikTok и вызвали лавину хейта. Эксперимент с умным ИИ-меню обошёлся компании примерно в 300 миллионов долларов.

Так почему же случился откат?

А случился он не из за плохого ИИ, а скорее из-за неправильных ожиданий.

🔘ИИ плохо справлялся с краевыми кейсами. На демо всё выглядело гладко, но в реальности модель ломалась на редких запросах, эмоциональных ситуациях, сложных цепочках.
🔘Ошибки оказались дороже экономии. Зарплаты снизили, но за ошибочные решения ИИ платили репутацией, штрафами и человеческим временем, которое уходило на исправление.
🔘Чтобы ИИ работал, нужны люди. Мониторинг, операторы, восстановление сессий, контроль качества, настройка. Когда людей сократили, оказалось, что система не может жить сама по себе.
🔘Под нагрузкой модели начинали деградировать. Появлялись задержки, выпадение контекста, непредсказуемые ответы.

Главная ошибка компаний это не технология, а подход. Руководители думали категориями «заменим людей», а стоило бы подумать о том, как распределить задачи между ИИ и человеком, какие риски вырастут после автоматизации, кто будет обслуживать саму систему и как измерить эффект.

По итогу экспериментов компании вернули часть сотрудников, перестроили процессы и перешли на гибридную схему: человек плюс ИИ, где модель закрывает простое, а человек сложное.

Выводы исследований показывают что 55 % работодателей сожалеют, что уволили людей ради ИИ, 95 % компаний, внедривших ИИ-агентов, не добились значительного роста доходов, а 77% сотрудников считают, что ИИ увеличивает их нагрузку, 39% из них тратят больше времени на исправление ошибок нейросетей.

Из этого следует, что:

🔘Не стоит убирать человека из команды, если его функции не закрыты. Если ИИ решает 80 процентов задач, то 20 процентов всё равно должны решать люди.
🔘Правильнее инвестировать не только в модельки, но и в процесс изменения внутри команды, в частности обучение сотрудников и перераспределение ролей.
🔘Постепенное внедрение лучше революций. Эксперименты, пилоты и тестирование всегда безопаснее, чем резкие сокращения.

Все, кто принимает управленческие и операционные решения, прежде чем заменять людей на ИИ, должны задать себе простые вопросы: что делать с исключениями, кто будет контролировать AI-агентов, как клиенты отреагируют на замену человека ботом и сколько реально стоит такая экономия с учётом всех скрытых издержек.

🛠 ИИ-революция идёт, но инструмент не заменит человека. ИИ не волшебный сотрудник, а такой же инструмент, как молоток или гаечный ключ. В одних руках ускоряет работу, в других ломает пол стены. Человеку нужно изучить его, освоить и адаптировать под свои процессы.

А вы как считаете?

⚡️Сегодня мои бывшие коллеги из SberDevices (а ныне из большого Сбера) выкатили в open-source два свежих релиза GigaChat и рассказали об этом на Хабре. Поверьте, там есть о чём почитать.

Первая моделька — GigaChat 3 Lightning, компактная MoE-модель (≈10B общих, ≈1.8B активных). Работает локально на ноутбуке, отлично подходит для быстрых экспериментов и обучения на коленке.

А вот на второй стоит остановиться отдельно. GigaChat 3 Ultra Preview — новый флагман с 702 миллиардами параметров, из которых 36 миллиардов активны при генерации токена.

В чём крутость 702B-A36B:

🔘 Архитектурно ребята вдохновлялись идеями DeepSeek V3, где удачно сочетаются MoE с общими экспертами, MTP (Multi-Token Prediction) и MLA (Multi-head Latent Attention), а практические детали уже отработаны на уровне классов Hugging Face.
🔘 Pretrain-корпус вырос до 14 трлн токенов + ≈5.5 трлн синтетики. Разработчики ГигаЧата добавили 10 языков — от китайского и арабского до узбекского и казахского, — а также расширили набор источников: книги, академические данные, датасеты по коду и математике. Все данные проходят дедупликацию, языковую фильтрацию и автоматические проверки качества при помощи эвристик и классификаторов.
🔘При подготовке Pretrain-корпуса провели 179 экспериментов, тестируя различные комбинации естественных и синтетических источников: инструктивные данные, STEM-датасеты, «символьные» задачи и другие подходы.
🔘 Выстроили сложную MoE-кухню: балансировка экспертов, контроль перегрузок, мониторинг, чекпойнты по 10 ТБ.
🔘 Увеличили контекст до 128k. Модель обгоняет прошлое поколение по ключевым бенчмаркам.
🔘Ну и открытая MIT-лицензия даёт нормальную совместимость с open source-экосистемой. Можно брать модель и дорабатывать под себя.

Так как мой канал про контент, хочу немного приоткрыть занавес того, как подобные статьи на Хабр готовятся коллегами из Сбера. Спойлер: восхищаюсь этим подходом.

За этой и другими статьями Сбера про Гигу и вообще всё, что связано с AI, стоит достаточно большая команда очень крутых специалистов, которые с невероятным энтузиазмом увлечены своим делом.
Сложно поверить, но на написание подобной статьи, в бытность моей работы в Сбере, у нас уходило от 5 до 15 дней, и в этом очень большая заслуга непосредственно инженеров.

Если супер кратко, процесс всегда выглядел примерно так:
🔘в преддверии важного релиза мы собирали в чатик всех причастных;
🔘распределяли зоны ответственности;
🔘далее ребята-разработчики каждый детально расписывал свои куски текста.

Я, как оунер блога и главред в одном лице, полностью координировал процесс:
🔘собирал куски драфта в статью;
🔘приводил текст к единому стилю с учётом редполитики и здравого смысла;
🔘редактировал, вычитывал и писал вводную часть, а также заключение;
🔘на мне была подготовка визуалов и взаимодействие с командой дизайнеров;
🔘вся бюрократическая часть по согласованиям;
🔘верстка и публикация.

При такой слаженной работе мы готовили порой очень сложные технические тексты в считанные дни. И это правда очень крутой опыт. Прекрасно знаю, что так работает далеко не всегда и порой на написание подобного текста уходят месяцы.

Поздравляю с релизом всю команду GigaDev.
Ребят, вы крутые! Только вперёд🚀

https://t.me/systemofcontent

Новые цифры в ленте Хабра. Разбираемся

Вчера Хабр выкатил апдейт, и у всех под статьями внезапно подросли цифры. Кто-то обрадовался, кто-то решил, что это баг, кто-то заподозрил магию вне Хогвартса. На деле всё проще: ребята выкрутили новый тумблер, а точнее включили метрику «охваты» и поставили её на витрину вместо просмотров.

Я считаю, что причин для паники нет, и вот почему⬇️

Что такое охваты?

Это сумма из двух вещей:
🔣уникальные просмотры статьи;
🔣видимые показы превью в ленте, если хотя бы половина блока была на экране секунду.

Просмотры никуда не пропали, они остались, просто теперь под кликом на иконку глаза 👁

Зачем это вообще сделали? Дальше будет исключительно моё мнение

Выше я уже затрагивал темы гиперсегментации, тренда на падение охватов и изменения паттернов пользовательского поведения. Сегодняшнее потребление контента — это быстрый взгляд, быстрая оценка и только потом клик. Достаточно большая часть пользовательского внимания живёт именно на этом «предкликовом» этапе, и игнорировать её было бы не совсем правильно.

Добавление метрики «охваты» даёт авторам более полную картину, потому что теперь автор, редактор или владелец блога видит отношение уникальных просмотров к общим охватам и может задуматься, чего бы эдакого прорывного изобрести, чтобы сократить этот разрыв и перевести больше охваченной аудитории в реальных читателей.

Более того, введение такой метрики и вывод её на главную вместо уникальных просмотров, будто должны смягчить переживания из-за ситуации с падением ранее привычных цифр и более плавно подвести как авторов, так и читателей к новой реальности. Хотя многие и считают это подменой точной метрики на размытую🤷‍♀

Глобально Хабр просто показал всем то, что давно мерили за кулисами. И это, как мне кажется, делает статистику более детальной.

Почему возникли волнения в профессиональных чатах?

Я думаю, что в первую очередь из-за того, что не было предварительного анонса:
🔣цифру поменяли внезапно;
🔣привычную метрику убрали под кат;
🔣многие решили, что теперь невозможно сравнить новые показатели с ранее собранной статистикой (хотя всё осталось под «глазом»).

Катастрофы не произошло, но отсутствие предварительной коммуникации вызвало то самое волнение. При этом большинство обычных пользователей, наверняка, даже не заметили «подмены».

Думаю, что в ближайшее время мы всё чаще будем сталкиваться с волнениями и переживаниями по поводу падающих охватов, будь то Хабр или любая другая площадка. А всё потому, что внимание становится всё более дорогим и ценным ресурсом, а аудитории — более узкими.

Как дальше жить авторам, редакторам и владельцам блогов?

Да так же, как и раньше. Все важные метрики на месте: просмотры, доскроллы, дочитывания.

Теперь мы видим не только просмотры, но и охваты. Отношение этих двух метрик может показать процент неохваченного внимания пользователей. В новой реальности остаётся экспериментировать, выводить свои формулы успеха и смотреть на результаты.

А для отчётов стейкхолдерам у многих появилась новая красивая цифра, чего уж греха таить))

Не вижу ничего плохого в дополнительной метрике. Статистика стала подробнее, а углы в рамках глобальной трансформации интернета немного сгладились.

Новая метрика – лишь один вспомогательный винтик для адаптации к новым реалиям.

https://t.me/systemofcontent

Всем привет! Я не забросил канал, но тут действительно не было ни итогов года, ни планов.

Причина простоя проста: сначала случились предновогодние завалы, которые плавно перетекли в праздники и микроотпуск. А из отпуска я вышел в разгар рабочей недели, где без раскачки нужно было врываться в процесс и поддерживать нормальное функционирование всех вверенных мне проектов.

С большим опозданием всё же делюсь некоторыми итогами и планами. Поехали!

В феврале 2025 я пришел в VK, откликнувшись, кстати, на вакансию в @devrel_jobs. Изначально должен был возглавить направление Tech PR в блоке AI VK, но случился ряд трансформаций, в процессе которых моя роль приобрела не самое обычное название «Руководитель DevRel-маркетинга», после чего на этой же роли я переехал в вертикаль HR-маркетинга, где стал взаимодействовать не только с блоком AI, но и со всеми продуктовыми, технологическими, образовательными и не только командами.

На сегодняшний день я руковожу командой производства технического контента, работаю в очень тесной связке с DevRel-командами и техпиаром, а также активно участвую в развитии IT- и HR-бренда. Получилась очень гибридная и непростая роль, объединяющая в себе несколько вертикалей профессиональной деятельности. Все, как я люблю🤪

За почти год работы в компании есть итоги, которыми горжусь и хочу поделиться⬇️

1️⃣ У меня появилась своя очень небольшая, но невероятно крутая команда технической редакции. Буквально один сотрудник в штате и несколько авторов на ГПХ, но с этими ребятами мы можем горы свернуть.

2️⃣ Я полностью пересмотрел работу с блогом VK на Хабре: от синхронизации со всеми БЮ и каждой технической командой отдельно, до выстраивания процессов, системного контент-планирования и дистрибуции. Тут можно очень многое перечислить, но лучше про результаты.

Я пришел в компанию в период небольшой турбулентности. Тогда некогда популярный блог был без оунера и находился на 32 месте в рейтинге, публикации выходили стихийно, не было единого подхода.

По результатам года:

☝️опубликована 151 статья,
☝️привлечено более 120 авторов из числа технических сотрудников, с каждым из которых налажена личная коммуникация и найден индивидуальный подход,
☝️пересмотрена программа мотивации,
☝️блог стабильно находится в топ-10,
☝️получена премия от Хабра в номинации «Блог Натива»,
☝️статья нашего автора победила в конкурсе «Технотекст»,
☝️введена практика комплексного использования всех возможностей блога для промо ивентов, что дало очень хорошие результаты.

3️⃣ Ещё один большой реализованный проект, которым я горжусь, это запуск сетки стековых Telegram-каналов VK Hub. И обусловлен он не просто хотелками, а проведенным исследованием и всеобщим трендом на гиперсегментацию. В эти каналы мы собрали узкие, но максимально релевантные и вовлеченные аудитории подписчиков.

Конечно, кроме блогов и запуска сообществ в соушл было еще много интересного. В частности, очень точечные и индивидуальные коммуникации с коллегами, которые принесли свои плоды, находящиеся немножко под NDA. Не про все победы могу говорить, но точно могу сказать про некоторые планы⬇️


1️⃣ В первую очередь планирую развивать и выводить на новый качественный уровень все то, чего удалось добиться за прошедший год. Блог на Хабре ждет ряд экспериментов и тестирования гипотез, в частности влияющих на не так давно появившуюся метрику «Ленты», которая показывает отношение переходов в публикацию к общему числу показов в ленте.

2️⃣ В стеках точно будем развивать новые рубрики и форматы, а возможно, добавим и новые стеки.

3️⃣ В конце 2025 года я получил от бывших коллег несколько запросов на консультации по техконтенту и понял, что могу быть полезен и масштабировать свою экспертизу. В связи с этим думаю, что готов без ущерба основной занятости изредка помогать проектам, которые действительно меня заинтересуют.

А еще из головы не выходит фраза @drumyanzev, сказанная на @surrrovo, о том, что существует еще такая площадка, как Хабр, но с ней очень сложно работать. Я максимально непубличный персонаж, но голову не покидает мысль о том, что тут мне точно есть что рассказать...

⚡Внезапный пост не про работу. Мы продаем свою уютную квартиру!

Всех заинтересованных жду в личке, а за репосты отдельные лучи добра ☀️

Подробности по ссылке: https://www.avito.ru/moskva/kvartiry/2-k._kvartira_577_m_315_et._7967047539