2470
VP of Growth @ hyperskill.org Ex: backer.com, skycoach.gg, evapolar.com, studybay.com Связь: @market_fit
Creally — инструмент, который решает не столько задачу выбора креаторов, сколько проблему выполнения всей работы с ними.
Обычно такие платформы помогают находить креаторов и смотреть статистику, но вся дальнейшая работа остаётся на человеке.
Например, аутрич и переговоры всё равно ведутся вручную, и именно здесь процесс начинает замедляться и перестаёт масштабироваться.
Creally выстраивает процесс иначе и берёт на себя всю операционную работу:
— находит креаторов,
— ведёт диалог,
— анализирует ответы,
— доводит до договорённостей, при этом сохраняя контроль за человеком.
Creally не заменит работу маркетолога, но уберёт главный bottleneck и позволяет стабильно закрывать больше размещений.
Попробовать самостоятельно!
Оказывается у Manus.im с недавних пор есть API интеграция с SimilarWeb. Если для вас актуален рисерч конкурентов - можно очень хорошо подвигаться 🫡
Подписка на манус стоит $40 + кредитов еще выжирается на десятки долларов, однако все равно сильно дешевле, чем платить за similar web напрямую.
Пример как может выглядеть репорт (но слабый пример, конечно)
Мне понравилось это YT видео про мат часть sales-механик.
Рекомендую смотреть, если sales это не ваш прямой профиль, но интересно разложить все по полочкам. Автор пользуется своим собственным фреймворком LAPS, чтобы разделить sales-цикл на 4 этапа, Не буду здесь все в деталях описывать, видео смотрится за 15 мин на x2.
Из того, что мы любим, автор ссылается на исследования, чтобы пруфнуть, что его тезисы про механики не высосаны из пальца, а научно обоснованы.
Мной был проведен факт-чекинг(!) этих тезисов, выводы ниже 🫡
✨ В 2026 году, про свой B2B продукт нужно часто постить short-form(!) контент.
Пруф: Google ZMOT рисерч с панелями на тысячи юзеров показывал, что человеку в среднем нужно 10.4 касания с упоминанем продукта, чтобы обратить на него внимание. Автор округляет до 11 касаний за 90 дней. Эту же логику можно переносить на рекламу и т.д.
✨Нужно инвестировать в long-form контент: видео, подкасты, полезные пдфки и т.д. То, что потребляется за 10 - 60 мин, чтобы суммарное время потребление вашего контента шло на часы и "накопилось" доверие.
Пруф: работа Robin Dunbar (Oxford), что нужно 2-7 часов интеракций для "know-like-trust" -> в разы росла конверсия вниз по воронке.
✨ Быстрый фоллоуап: связаться в течение минуты после заявки
Пруф: статья в HBR, про исследование на 1.25 млн лидов. Коммуникация в течение часа после оставленной заявки повышает конверсию в квалификацию лида в 7 раз.
✨Делать презы для любых разговоров.
Пруф: статья в MIT Brain & Cognitive Sciences - >50% нашего мозга напрямую или косвенно задействованы в визуальном восприятии = слайды снижают когнитивную нагрузку -> повышают конверсию
✨ Не отвечать на вопросы по одному, а копить их и отвечать потом на все разом
Пруф: подход из теории ведения переговоров, которая разработана в MIT. Статья.
Чуть более сомнительные тейки:
✨ 80% всех сделок заключаются после 5-12 фолоуапов
Пруф: конкретно этот тезис, который якобы подтверждается некой NSEA, это сейлз-фольклор, такой организации не существует. Но в той же статье от HBR (ссылка выше), есть цифра, что 80% сделок закрываются после 5 фолоу апов, что верифицирует базовый тейк.
✨ Подход к формулировке фолоу апов через "Have you given up on [Outcome]?"
Пруф: адаптированная для сейлз механика из книжки экс-переговорщика ФБР. Людям намного проще (+безопаснее) сказать "нет", чем "да", поэтому фрейминг, когда вам выгоден ответ "нет" конвертит лучше.
Ставьте 🔥 если фоллоуапите до победного и 🫡 если после второго "нет" уходите в закат..
Протестил насколько хорошо Gemini 3 Pro умеет анализировать ютюб видео.
💎 Что получается неплохо
Довольно хорошо анализируются одиночные видео.
Например, промпт по извлечению хот тейков из конкретного видео (вот этого, например) для переупаковки в LI пост (или в целом куда угодно) стабильно выдает достойные цитаты и ставит ссылку на правильный таймкод (без глюков в моих тестах).
Пример для видео выше
Title: $2.4M/Year From a "Boring" Idea
Hook: You think the "Logo Maker" niche is saturated? You're wrong.
Data: "Logo Maker... [did] $200,000 of revenue just in the last month."
Action: Stop looking for "blue oceans." Go where the fish are already biting. If a niche is "saturated," it means there's wallet share to steal.
Context: A simple prompt-to-logo tool charging $6.99/week. No complex agents. Just basic utility for a high-intent audience (new business owners).
Не читайте этот после если не хотите...
Смотрим новый рисерч про фрейминг вэлью пропов.
✍️ TLDR
Негативные формулировки вроде "Этот курс НЕ подходит тем, кто не хочет зарабатывать $10K в месяц"» конвертят на 20%+ лучше, чем позитивные вроде " Это курс для тех, кто... "
(но есть нюанс!)
Мозг считывает такой месседж как сигнал узкой специализации = работает если старгетировать на релевантный (и чаще всего узкий) сегмент аудитории. Получается, подойдет для рекламы, имейлов и т.д.
🔍 Подробнее об исследовании
8 экспериментов с физ товарами и услугами (что не помешает нам экстраполировать выводы на всё остальное 🫡).
Некоторые результаты:
➢ Кофе: любители тёмной обжарки на 48.4% чаще выбирали вариант с негативным фреймом.
➢ Зубные щётки: негативная формулировка на 28.6% повышала CTR и на +31.7% engagement на лендинге (надеюсь, они хотели сказать add to carts).
➢ Острый соус: purchase intent вырос на 11.1% при негативном фрейме.
🧠 Почему так
Когда value prop сформулирован как «не для тех, кто..», мозг делает вывод, что это узкоспециализированное решение = «заточено под меня» → ↑ perceived fit → ↑ purchase intent.
Работает логика «мастер одного дела vs мастер на все руки».
🤸♂️ Как применять
➢ Нужно хорошо понимать сегменты аудитории и уметь их таргетить. Доля целевой аудитории должна быть >60%,
➢ Работает для ниш где у разных сегментов полярные предпочтения. Например; простота vs функциональность (Notion vs Apple Notes), скорость получения навыка (DataCamp vs Coursera Data Science), любитель vs профессионал (Canva vs Figma) и т.д.
➢ Фрейминг универсальный и подходит почти для всего: реклама, соцсети, описания продуктов, email-рассылки, отзывы и UGC контент от юзеров и т.д.
‼️ Критическое условие
➢ НЕЛЬЗЯ использовать для продуктов, связанных с идентичностью (политика, религия, lifestyle как маркер принадлежности) - там берут верх другие механики.
➢ Для нецелевой аудитории эффект обратный: конверсия сильно просядет. Негатив отсекает их ещё жёстче.
🖇 Ссылка на рисерч
"This Article Is Not for Everyone: The Impact of Dissuasive Framing on Consumer Response to Product Messages". Journal of Consumer Research (2025). ПДФ добытая из под пейвола в первом комменте.
Ставьте 🫡 если вам часто говорят, что вы негативный (как автору) и 🔥 если двигаетесь на positive thinking.
Рассказываю, как правильно выстраивать коммуникацию с холодными B2B-клиентами
За годы работы я убедился: успешная лидогенерация строится не на случайностях, а на системе целенаправленных касаний с правильным человеком, в правильное время и с правильным сообщением.
Хочу поделиться методологией аутрича, которую мы оттачивали для 300+ кампаний.
Три кита успешного аутрича:
1. Глубокая аналитика ICP
Прежде чем писать хоть одно письмо, мы определяем идеального клиента. Не просто "B2B SaaS", а с учётом демографии, паттернов поведения, триггеров и болей.
2. Качественный подбор контактов
Мы не покупаем серые базы, прожжённые десятками "спец-аутричеров". Вручную ищем и верифицируем контакты LTV в компаниях, которые точно соответствуют ICP.
3. Цепочка писем как диалог
Релевантность посыла: первое письмо — всегда глубокая персонализация на основе реальных болей компании
Правильная частота: тестируем и определяем оптимальную длину цепочек для ниши
Human-to-human tone: общение строится так, чтобы бренд воспринимался как эксперт-партнёр
Наши средние показатели по проектам:
• Reply Rate: 5-8%
• Number of leads generated: 20
Недавний кейс для студии Itexus (Fintech/SaaS разработка):
Задача: найти клиентов на разработку "под ключ" среди финтех-компаний США и ЕС
Что делали: персонализация по новостям компаний + тестирование 16 гипотез
Результат за 4 месяца: 38 качественных лидов. + Выход на прямых LTV. + Cost per Lead в 2 раза ниже контекстной рекламы
Кто-то может сказать: "Я и сам могу настроить аутрич через SaaS-инструмент".
Можете. Но создание одной по-настоящему качественной персонализированной цепочки занимает неделю.
Мы в агентстве берём на себя всю рутину: сбор и очистку базы, A/B-тестирование, мониторинг доставляемости, адаптацию цепочек на лету. Если вам интересен такой подход — могу помочь двумя способами:
Вариант А (Быстрая проверка)
Напишите нашему менеджеру вашу нишу — он пришлёт 3 гипотезы, которые стоит протестировать в первую очередь, с расчётом ожидаемого CTR.
Вариант Б (Полный разбор)
Запишитесь на бесплатную консультацию — за 30 минут разберём ваш кейс и набросаем план запуска аутрич-воронки.
P.S. В сложном B2B сегменте email-аутрич — это не массовая рассылка, а точечная работа с гипотезами. Если дочитали до этого места — вы уже среди 5%, кто серьёзно подходит к лидогенерации.
Вам конечно без разницы, а я тут озадачен думами как сделать ультимативного AI CMO 🫡
Дабы перечислить актуальные в 2025 маркетинговые каналы, собрал док Marketing Channel Menu Extended 2025.
За основу взял этот список каналов (пост в substack).
Будет полезно для ваших брейнштормов с AI 🧠
Пишите в комментах, если что-то забыл + ставьте 🔥 если скучаете по лету
Научные выводы о частотности имейл рассылок
Контринтуитивный факт от Journal of Marketing Research:
Чем выше вероятность того, что конкретный человек совершит покупку в ближайшее время, тем реже ему следует отправлять письма.
Бейслайн:
• Если отправлять 0 писем в месяц → вероятность покупки 47%
• Если 10 писем в месяц → вероятность 26% ⬇️
Оптимальная частота имейлов зависит от прогретости юзеров:
• Готовы купить прямо сейчас → шлем 5-7 писем/месяц
• 50/50 → 6-10 писем/месяц
• Холодные → 12-14 писем/месяц
🧠 Почему так
Если человек уже хочет купить - вы просто раздражаете его лишними письмами. Если не хочет - активация промо-акциями будет полезна.
Рисерч про это (Journal of Business & Economic Statistics)
💎 Еще по теме
Пост про оптимальные окна ретаргетинга
Ставьте 🔥 если предпочитаете каждый день и 🫡 если раз в неделю уже праздник..
Никогда бы не подумал, но..
💎 Имейл с извинениями бустит продажи на 127% (академический рисерч) 💎
✍️ TLDR
Если у вас падал сайт на пару часов или глючила оплата - отправьте письмо с извинениями ВСЕЙ базе (даже тем, кто не заметил) + скидку 5%. Продажи вырастут в 2+ раза.
🔍 Подробнее об исследовании
Ученые из Ghent University и IESEG School of Management провели серию экспериментов с e-commerce компаниями.
Результаты:
• Обувной магазин отправил два письма: "Sorry" со скидкой и просто "Good News" со скидкой. Извинения принесли продаж на 127% больше.
• В других кейсах, открываемость писем с извинениями была выше на 9%
• НО: при серьезных проблемах (н: утечка данных) сентимент к бренду падал на 46% (падение перфоманса не измерялось, но мы то понимаем..)
🧠 Почему так
Мы воспринимаем извинения от компании как искренность и добрые намерения.
Если случилась проблемка, но мы лично серьезно от неё не пострадали, это не бросает тень на компетентность компании и не влечет негативных последствий. Зато, бренд становится более "человечным" в наших глазах, что позитивно влияет на конверсию.
Особенно хорошо этот эффект работает для условно "холодных" и отстранённых брендов (банки, юристы, B2B и т.д.)
🤸♂️ Как применять на практике
Де-факто, эта механика позволяет проводить неочевидные распродажи 1-2 раза в квартал.
Когда случился очередной технический сбой: (медленная загрузка, глюки оплаты) отправляем письмо всей базе с коротким извинением + промокод на 5-10%. Тема письма должна начинаться со слова "Sorry".
Механику НЕЛЬЗЯ использовать для серьезных проблем (задержка доставки на неделю, утечка данных и т.д.)
🖇 Ссылка на рисерч:
Oops! Sorry, my bad: How apologizing for trivial mistakes leads to positive customer evaluations. International Journal of Research in Marketing (November 2024)
Ставьте 🫡 если уже искали сегодня милосердия за небольшой проступок и 🗿 если пацаны не извиняются..
Нам всем не хватает насмотренности на потные академические исследования.
Вокруг слишком много контента и рисерчей от создателей маркетинговых/продуктовых SaaS (как правило про разного рода мышиную возню), и маловато фундаментальных рассуждений и выводов от профильных исследователей с адекватным матаном.
Будем исправлять!
💎 Когда лучше вести коммуникацию с юзерами от имени робота, а когда человека 💎
✍️ TLDR
Если хотите сообщить плохие новости - лучше это делать от лица робота. Если хорошие - от лица человека. Человек = выглядит и общается как человек, с именем и аватаркой, даже если на самом деле это бот.
🔍 Подробнее об исследовании
Ученые в трех универах (University of Kentucky, University of Technology Sydney, University of Illinois) проводили серию экспериментов с B2C онлайн-сервисами.
Результаты:
• Люди в 2.6 раз чаще соглашались купить билет на концерт по худшей цене чем ожидалось, если об этом сообщал робот
• Если цена на билет была ниже ожидаемой, тогда в 1.17 раз чаще покупали у человека
• Если цену выше ожидаемой предлагал человек, 83% хотели "сменить оператора" и поговорить с другим человеком
• Если цена на поездку на Uber была выше ожидаемой, люди в 1.25 раз чаще соглашались на нее, если об этом сообщал робот
🧠 Почему так
• Когда что-то происходит, нам важно понимать это произошло случайно или умышленно
• Когда новости сообщает робот, мы чаще думаем, что у бездушной машины не может быть злого/доброго умысла.
• Когда новости сообщает человек, мы чаще склонны видеть в этом умысел
• Тогда, плохие или хорошие новости от робота мы склонны воспринимать более равнодушно, а новости от человека более эмоционально и с большим вовлечением
🤸♂️ Как применять на практике
Если сообщаете хорошие новости, ваши имейлы и AI-боты тех поддержки должны выглядеть максимально человечно. TOV, имя, аватарка, подпись, все должно быть макс человечным.
Если сообщаете плохие новости, коммуникация должна быть максимально роботизированной. От TOV до аватарки робота и явно не человеческого имени.
Ссылка на рисерч
Bad News? Send an AI. Good News? Send a Human. Journal of Marketing (December, 2021)
Ставьте 🫡 если прямо сейчас настраиваете бота, который будет репортить стейкхолдерам метрики (они же у вас просели..)
и 🗿 если в любой ситуации остаетесь человеком
Ставлю этому имейлу 9/10
Ставьте 🫡, если вам тоже иногда стыдно отправлять письма..
Интересная картинка с декомпозицией маркетингового бюджета в $3,000,000 USD для современного B2B продукта (на примере Storylane).
В Notes самодостаточные комменты про роль канала
Худший способ платить сотрудникам в разные страны — делать всё вручную: контракты, инвойсы, документы для банков. Я серьёзно.
Представьте, сколько ресурсов тратит финотдел на выплату зарплат в разные страны с соблюдением международных законов. А банки ещё и блокируют платежи, запрашивают документы и требуют доказать квалификацию исполнителя.
В итоге для большинства global-компаний платить удалённым сотрудникам и фрилансерам — это головная боль и масса рисков. Но с платформой 4dev.com всё гораздо проще.
⭐️ 4dev.com это:
- один b2b-договор с платформой вместо десятков индивидуальных с каждым сотрудником
- мгновенные выплаты удалённым сотрудникам и фрилансерам в 100+ стран, в том числе в СНГ
- автоматическое создание закрывающих документов по каждой выплате и решение проблемы банковского комплаенса
- комиссия 1–3% для бизнеса
💵 легальные криптоплатежи, а также выплаты в 30+ фиатных валютах
Всё это без авралов и утомительной бумажной работы.
Запишитесь на демо в 1 клик. Специалист платформы погрузится в ваши задачи и поможет найти решение именно для вашего бизнеса!
#реклама
Обещанные в прошлом посте читшиты по органическому постингу в соц сетях
📱 T̶w̶i̶t̶t̶e̶r̶ X Cheatsheet
📱 LinkedIn Cheatsheet
📱 Instagram Cheatsheet
📱 YouTube Cheatsheet
📱 TikTok Cheatsheet
Ставьте 🫡 если промышляете читингом по жизни и 🌚 если добровольно не признаетесь..
Сделал брейн рот видео
Вчера вечером было принято решение поупражнять креативную мышцу и сделать Marketini Funneloni Clicconi!
Мне конечно не сверх нравится, но 7/10 дать можно 🤔
Если вы запускаете рекламу в соц сетях и еще не абьюзити italian brain rot - объяснитесь!
_____________________
Ставьте 🔥 если вы Clicca clicca Funneloni и 🫡 если A/B testa i maccheroni
Сделал себе проект для нейро-аудита рилсов / тиктоков через Gemini
Имба фича Gemini — анализ видеофайлов напрямую. Не скринов, не транскрипта, буквально кидаешь ей видик и модель его реально "смотрит".
Получается, можно на коленке собрать аудитора, который распарсит видос на кирпичики и прогонит по базе знаний с выводами из behavioral science исследований (когнитивная нагрузка, prediction error, дофаминовые механизмы, emotional contagion и тд).
Конечно же не все идеально + что-то спорно, но в целом получается жир! Релевантно всем, кто делает short form контент - рилсы, тиктоки, шортсы (в том числе рекламные).
📊 Что умеет
• Скоринг-таблица из 5 метрик: hook, retention, identity, arousal, value + sound off check
• Посекундный "рентген" видео - где юзер может свайнуть видос и почему
• Прогноз вирального охвата: <10k / 10-50k / 100k+ / 1M+ (ну это самое спорное, конечно 🤔)
• "План лечения" — конкретные рекомендации что починить
🛠 Как использовать
1. Создать в веб-интерфейсе Gemini новый gem
2. Загрузить системный промпт + прикрепить как вложения 2 файла базы знаний
3. Закинуть видос на анализ
4. Прочитать и расстроиться
🔗 Все артефакты в одном Google Doc:
Ссылка
Промпты частично на английском, аутпут будет на русском.
Кидайте в комменты свои наработки по теме, сделаем вместе потную про-версию.
Подгон для читателей канала
В этом посте я говорил, что работаю над проектом AI CMO. Проект задуман для внутреннего использования нашей венчурной студией, однако, чтобы сделать его еще сильнее, мне нужен фидбек от внешних продуктов.
✨ Мое очень важное мнение про пользу AI для маркетинга
Вообще-то я ИИ-скептик (если сравнивать со средним градусом внутри ИИ-бабла) и очень прохладно отношусь к кул сторис, что ИИ кого-то заменит и т.д. Большая часть артефактов, которые может генерить AI для разного рода маркетинговых нужд, получаются очень average. А average для маркетинга, как правило, не работает..
Не то чтобы я утверждаю, что мой AI CMO выдает что-то непременно великое, однако я очень сильно заморочился, чтобы получалось сильно лучше того дефолта, который можно добыть используя ванильный Claude/ChatGPT.
💎 Что предлагаю
Если вы стартап с фокусом на global и хотели бы посмотреть на аутпут AI CMO для вашего продукта - напишите мне в ЛС. Возьму 5 продуктов.
Какие отдам артефакты:
● 8-12 не очевидных demand gen тактик для вашего B2C/B2B стартапа/скейлапа. То, что помогает добывать пользователей в условиях, когда ресурсов мало, экономика в обычных каналах не сходится и т.д.
● Детальные, пошаговые гайды по реализации тактик из пула выше (не всех, чтобы не размывать фокус, система автоматически приоритезирует 3-5 самых жирных)
● Результаты тестов нескольких вариантов позиционирования (и value props-ов). Тесты проходят на базе AI-фокус группы по методологии из этого поста (90% совпадение с ответами живых людей).
● Html-прототипы хоумпейджа вашего продукта и лендингов для основных jtbd-сегментов.
🤝 Что хочу взамен
Яростную критику содержимого артефактов, но обязательно с деталями! В похвале интереса нет, я и так знаю, что система хорошо работает, нужно подсвечивать слабости.
- - -
Ставьте 🫡 если вы тоже ИИ-скептик (при этом общаетесь с ЛЛМ больше, чем с живыми людьми)
и 🌚 если хотите, чтобы ИИ лишил работы читателей канала..
Планирую послушать здесь несколько докладов. Признаюсь, что у Замесина воровал промпты (но потом еще конечно улучшал!) 🌚
AI-агенты & AI: 30+ кейсов в продукте, маркетинге и бизнесе от топов в своем деле 😎
😱Проблема
На рынке все еще мало ребят, кто использует AI в работе на ежедневной основе. У всех есть FOMO, но мало кто понимает: что реально работает и растит бизнес
🔥Решение
AI-буткэмп от Community Sprints, куда мы пригласили фаундеров, маркетологов и продактов, кто активно применяет AI в работе своих команд и компаний
Что внутри буткемпа:
• 30+ AI юзкейсов от фаундеров, маркетологов и продактов
• Как строить и использовать AI-агентов в реальных задачах
• Что работает и растит бизнес, а что нет
🗓 Когда
15-18 декабря
📍Как записаться
Переходите и добавляйте Live-встречи в календарь, чтобы не потерять 👉 клик
🔥 Топовые эксперты
Андрей Анищенко @ Ebac
Дима Зборовский @ Deliveroo
Ваня Замесин @ JTBD Academy
Алекс Ларьяновский @ Realytics
Алекс Беляев @ Community Sprints
Ислам Мидов @ 2pr
Константин Сухачев @ Overgear
Настя Рябова @ TripleTen
Игорь Трунин @ WhisperAI
Макс Епифанов @ TripleTen
Дмитрий Сергеев @ Dashly
Дарья Щурик @ Greeneration
Сева Устинов @ Elly Analytics
Анна Шигарданова @ Zalando
Андрон Алексанян @ Simulative
Александр Поваляев @ AI Mindset
Увидимся на лайвах, будет мощно!
Регистрация здесь ✌️
Декабрь - время осваивать образовательные бюджеты и вписываться на курсы.
Сейчас у меня точно в планах курс по органике в LinkedIn (инфа ниже). В начале года рассказывал, как ходил на англоязычный Unignorable. Теперь хочу послушать про то же на русском. Русскоязычные практики обычно хороши в разного рода "хаках" системы, когда речь идет о контенте на изначально англоязычных площадках. Иначе невозможно конкурировать с нейтивами с идеальным языком и тонким чувством культурного контекста. Нужно брать лучшее из обоих миров.
Мне обещали скидку на этот курс, если поделюсь им в канале. Экономика должна быть экономной!
_____________________________
16 миллионов просмотров вирального контента в LinkedIn за 3 месяца! 🔥
Коля Голос, product & growth @ Fluently - хакнул LinkedIn ⚡️
Коля раскачал 3 разных профиля команды Fluently про продукт, предпринимательство и разработку и в сумме собрал 16,000,000+ просмотров постов в Linkedin.
Это $0 budget marketing. Только органика.
Коля поделится своим скиллом со всеми желающими на комьюнити спринте со стартом 9 декабря 🔥
Этот спринт уже прошли 300+ предпринимателей, маркетологов и продактов и у нас собралось очень сильное и супер активное комьюнити ⚡️
ВАЖНО: Можно создавать виральный контент в LinkedIn на RU языке и собирать десятки тысяч просмотров, генерирую лидов и посетителей сайта в свой локальный продукт 🔥 Коля научит и этому, у него есть опыт.
В этом TG-боте можно посмотреть примеры виральных постов наших выпускников и всю команде экспертов, которые будут помогать вам быстрее расти в LinkedIn: LinkedIn Growth @ Community Sprints
До встречи на комьюнити спринте с Колей и нашей командой! 😎
Кто учился — жизнь светла = 🔥
Кто забил — судьба кисла = 🫡
Это же кто-то из вас! Признавайтесь, чей LinkedIn аккаунт..
Мой - 🫡
Оформил LI для друга - 🌚
Как сделать AI-фокус-группу, которая отвечает на 90% так же, как живые люди (рисерч с панелью из 9300 человек).
☠️ АЛЕРТ: этот пост местами очень душный, 10/10. При этом потенциальная польза тоже на 10/10. В любом случае, откройте форточку..
Ссылка на рисерч (фул пдф в первом комменте)
✍️ TLDR
Консенсус в индустрии: если с помощью AI имитировать интервью с целью выявить purchase intent - точность будет никакой. Однако, если использовать правильную технику опроса - AI отвечает на 90% так же, как живые люди.
🔍 Подробнее об исследовании
GPT-4o и Gemini-2.0-flash тестировали на 57 концептах продуктов личной гигиены (зубные пасты, гели для душа, уход за кожей) с 9300 реальными участниками (150-400 человек на концепт).
Результаты:
➢ Если задавать дефолтный вопрос "оцени по шкале от 1 до 5..." (метод Direct Likert Rating) → результат так себе. Модели застревают на "безопасном" ответе "3", почти никогда не выбирают крайние значения 1 и 5 (корреляция 81%, сходство распределений 0.26).
➢ Если просить AI дать текстовое описание, а потом перевести его в цифру (один AI пишет текст, потом другой AI переводит в 1-5) → результат лучше (но распределение всё ещё слишком узкое, корреляция 85%, сходство 0.72)
➢ Но если использовать метод Semantic Similarity Rating (SSR) → получается очень хорошо (корреляция 90%, сходство 0.88)
Де-факто, SSR достигает 90% от повторяемости ответов людей — это предел точности, выше которого подняться невозможно из-за шума в человеческих ответах.
🧠 Почему так и как работает SSR
Когда AI просят "оцени по шкале от 1 до X", модель работает в режиме "пытаюсь угадать правильный ответ" и скатывается к центру шкалы. Это не баг,а фича того, как работают LLM.
Метод SSR обходит проблему через 3 шага:
➢ AI пишет естественный текст: "Цена кажется справедливой, продукт удобный, возможно куплю если будут хорошие отзывы"
➢ Смысл текста кодируется в набор чисел - тексты с похожим смыслом получают близкие "координаты"
➢ Эти координаты сравниваются с координатами 5 эталонных фраз ("точно нет" → "точно да"). Чем ближе по смыслу к "точно да" — тем выше вероятность оценки 5
‼️ Критическое условие работоспособности
➢ Обязательно нужна инфа о демографии юзеров. Без возраста, дохода, локации точность воспроизведения падает с 92% до 50%.
➢ Работает только для доменов с богатыми обучающими данными (B2C, B2B SaaS). Для ультра-нишевого B2B метод не валиден (AI не знает специфику рынка).
🤸♂️ Как это все использовать
Строим цифровых двойников наших идеальных клиентов, чтобы тестить лендинги, письма, ценообразование, позиционирование и т.д. Слабые варики отсеиваем через AI-панели, выживших все таки стоит показать обычным людям..
Для реализации нужны скилы вайб кодинга маркетинга. Я бы делал все в курсоре / claude code:
➢ Собираем в папочку как можно больше данных о наших юзерах / клиентах: интервью, касдевы, записи звонков, отзывы, все что есть в CRM и т.д.
➢ Извлекаем поведенческие паттерны. Промптируем, чтобы выжать из данных: что мотивирует клиентов, что триггерит покупку, что останавливает, какие возражения типичны, какой эмоциональный контекст и т.д.
➢ Создаем AI-панель. Для каждого представителя нашей аудитории создаём AI-двойника с точной демографией + поведенческими паттернами ("Ты женщина 42 года, доход выше среднего, живёшь в крупном городе, вот твои поведенческие паттерны")
➢ Задаём вопрос про наш продукт, получаем текстовый ответ.
➢ Дальше, нужно написать Python скрипт, который проведет SSR-оценку ответов AI-двойников. Исследователи выложили свой код на Github, вы легко адаптируете его под свой кейс.
Ну или всегда можно попросить более технически подготовленных коллег помочь.
Ставьте 🌚 если просите совет только у AI и 🫡 если пока еще верите живым людям..
Игнорировать AI в 2025-м значит лишить себя возможности быстро проверять гипотезы и релизить фичи
Посмотрите пример: за два дня можно проверить любую продуктовую гипотезу без команды разработки. Например, собрать первый прототип продукта с помощью Google AI Studio, а довести до готового MVP для валидации идеи и запуска AI-фичи в продакшн с помощью Stitch, Cursor и Supabase. Раньше на это ушли бы недели.
Для продактов это значит одно: меньше зависимости от ресурсов других команд, быстрее эксперименты, выше шансы найти точку роста.
Ниже вы можете скачать подборку ИИ-инструментов от мощных LLM до решений для прототипирования и оптимизации процессов, плюс юзкейсы и рекомендации, когда и как применять каждый инструмент.
Подборку собрал Влад Корнышев, CEO NGI Academy и Co-Founder EAI, разработавший десятки AI-продуктов и привлекавший венчурные инвестиции.
Забирайте подборку в боте NGI 👇
@neiji_owl_bot
#реклама
Почему я все время ищу какие-то кейсы про маркетинг/продукт
Для меня просмотр чужих кейсов это лучший способ поселить в голове свежие мысли.
1. Очевидно, но для меня работает реже - чужой кейс можно адаптировать под свой продукт. Пару лет назад я слушал какой-то ноунейм подкаст, который нашел в спотифае, и один из гостей рассказал про product seeding екомерс брендов с инфлюэнсерами. Мне пришла в голову (тогда казавшаяся отличной) идея затестить эту механику для b2c edtech продукта
2. Чаще, сам кейс выглядит как ничего особенного, но внутри есть какая-то деталь, которую можно изолировано утащить.
3. Бывает, что в процессе просмотра кейса в голову приходит совершенно рандомная + отстранённая мысль (при этом оч полезная), которая в других условиях не появилась бы.
На русском классные кейсы со своих Community Sprints встреч выкладывает у себя в канале Алекс Беляев.
Из этого кейса (Как вырастить сайт с 0 до 137,000 уникальных посетителей в месяц всего за 22 недели?) точно можно утащить хак с доменами product hunt продуктов. Я лично много раз парсил expired домены после продакт ханта / хакер ньюз, а вот предлагать выкуп для еще живых мне в голову не приходило..
Из этого (От $234K ARR и закрытия стартапа до $2.5M ARR за 9 месяцев 🚀 Кейс стартапа Aspect Health) мне зашло "Написали бывшим тимлидам по acquisition у конкурентов и предложили созвон"
Рекомендасьён!
🔥 - если любите профессиональное вдохновение
🫡 - если уважаете только кейсы в КС..
Хоронили SEO, порвали три баяна
Судя по кликстрим данным от Datos (см картинку, десктоп устройства), ChatGPT, Perplexity и другие LLM-тулы совсем никак не дизраптят поиск в Google.
Даже если человек пользуется AI, количество его ежемесячных походов к поисковикам не меняется (что контринтуитивно как по мне).
При этом лишь 38% американцев хотя бы раз в месяц используют AI. Хотя может не "лишь", а "целых 38%", как посмотреть.
Тех, кто мучает ChatGPT 10+ раз за месяц - 21%.
Выходит SEO живее всех живых. Оно конечно страдает от гугловских AI overviews, но это другая история.
Больше графиков здесь
Партизанский маркетинг в Quora живее всех живых
Quora - топ 1 по цитируемости в AI Overviews на странице результатов поиска Гугла. Дальше, почти так же часто цитируется Reddit. Реже, но топ 3-4 это LinkedIn и YouTube. Везде можно пилить свой контент или активничать в комментах. Как говорится, кто хотел - тот забрал.
Рисерч с инфой
Ставьте 🫡 если регулярно включаете своего внутреннего guerrilla, и 🗿 если третий месяц все время тратите на думы какого AI-агента для маркетинга выбрать
Сегодня у моего сайд проекта Product Hunt лонч. Если у вас есть аккаунт + 2 минуты времени, заходите поддержать 💔
Ссылка: https://www.producthunt.com/products/enlighter?launch=enlighter
Обнаружена новая роль - Content Engineer
Вакансия от Меты
Суть роли:
Ты не пишешь посты в соцсети. Ты учишь AI писать лучше тебя
Ожидания
- Заниматься prompt engineering для AI-моделей
- Делать fine tuning под конкретные задачи
- Управляет оценкой качества AI-контента
- Строить процессы для скейлинга креатива
Ставьте 🫡 если вы уже, в некотором смысле, content engineer..
Моя любимая фича Notebook LM - автоматическое создание майндмэпа по документам загруженным в проект.
Почему майндмэпы это имба (тем более для маркетологов):
1. Визуально декомпозируют громоздкие темы на понятные кусочки
2. Сложное превращается в простое
3. Подсвечиваются закономерности и скрытые связи
В Notebook LM майндмэп создается одной кнопкой в начале диалога под самари. Все почему-то страшно носились с фичей превращения проекта в подкаст, но настоящий жир в этом.
Ставьте 🔥 если используете майндмэпы хотя бы раз в неделю и 🫡 если любите усложнять себе жизнь..
В январе 2025 я учился больше обычного и заслушал парочку курсов:
1. Последняя когорта Unignorable по набору аудитории в LI.
В целом добротно, но было заметно, что костяк контента собирался еще под первую когорту и с тех пор обновлялся лишь местами.
Ставим: 🌕🌕🌕🌕🌕🌕🌗🌑🌑🌑 (6,5/10)
Кстати, напишите в комментах, если хотите, чтобы я выложил читшит по соц сетям от них. Базово, он выше среднего.
2. Третья когорта курса "Growth Marketing" от Максима Епифанова.
Ревью:
• Хорошая подача + сторителинг
• Большая часть контента посвящена тому, как работает маркетинг в TripleTen. Как будто подразумевается, что это гарантирует высокий уровень имплементации, что местами спорно, но в основном скорее верно т.к. у них много ресурсов для аккумуляции внутренней и внешней экспертизы. В любом случае, смотреть на живые примеры (с цифрами) и рассуждения как к ним пришли интересно.
• У TripleTen не конвенциональная бизнес-модель: B2C эдтек с очень большим CLTV, благодаря которому можно позволить себе высокий CAC и Sales-Led motion. Юзер аквизишен функция сводится к лид гену и контролю его качества, Если держать в голове, что речь о специфичной штуке с элементами и B2C и B2B и все инсайты нужно нормировать на свою реальность, тогда эта гибридность делает курс полезным практически для всех.
• Хорошо разобраны темы по непосредственной экспертизе автора: CRO, реклама + инфлюэнсеры, аналитика, управление перформанс командой.
• Есть хорошие примеры полезного внедрения AI-инструментов.
• Довольно активный закрытый чатик из ребят кто сейчас проходит курс + тех кто проходил раньше.
Ставим: 🌕🌕🌕🌕🌕🌕🌕🌕🌗🌑 (8,5/10)
Скоро стартует новая когорта, она стоит ₽37,000 / $412. Учитывая объем материалов, воркшопы, 1-1 с автором, цена должна была бы быть минимум в два раза выше. Если бы этот курс был на Maven и читался кем-то англоязычным, он стоил бы в 3-4 раза дороже.
Рега здесь
______________________________________
Если что, обучалки, которой я бы поставил 10/10 пока не существует и вряд ли она когда-то появится ☠️
______________________________________
Ставьте 🔥 если ученье свет и 🗿 если вас уже нечему учить..
🔥 Как получать 80% от AI-инструментов за 20% усилий (часть 2) 🔥
Сегодня быстренько про "как делать" крутые промпты для ризонинг моделей. В ChatGPT сейчас это o4-mini-high или о3.
Готовьтесь, разница в качестве выхлопа с тяп-ляп промптом может шокировать!
Конкретно этот подход был предложен одним из ко-фаундеров Open AI еще в конце прошлого года. Наверное вы тоже видели про это новость, но протестировать забыли (0 осуждения).
💎 Step-by-step how to
1. Создаем Custom GPT или проект
2. В поле Instructions вставляем текст из этого Google дока
3. В секцию knowledge закидываем картинку из этого поста
Дальше, тестируем в новом чате с нашим новым custom gpt / проектом следующий запрос:
I need help crafting a prompt to develop a programmatic SEO strategy for my startup. It’s a mobile app that teaches users how to play any musical instrument.