Маркетинг и контент

Я занимаюсь маркетингом и политическими технологиями достаточно долго, чтобы пережить несколько обещанных концов профессии: наружную рекламу хоронили после появления интернета, телевидение — после таргета, таргет — после инфлюенсеров, а инфлюенсеров теперь хоронят люди, которые ещё вчера продавали курсы по работе с ними. Отрасль всякий раз не умирала, а меняла носитель, сохраняя главное — борьбу за человеческое внимание и право объяснить человеку, почему выбрать нужно именно нас.

Сейчас меняется не носитель. Между брендом и деньгами встал новый участник — алгоритм, который ищет, сравнивает, составляет короткий список, а иногда уже оформляет покупку. Это не ещё один инструмент маркетолога и не новый рекламный канал. Это новый клиент: он не испытывает эмоций, но умеет вычислять наши; не верит обещаниям, но использует их как данные; не любит бренды, но способен решить, какие из них вообще увидит человек.

Ниже — девять сдвигов, которые я разбираю в «Фабрике смыслов 2.0». Я называю их сдвигами, а не прогнозами, потому что OpenAI уже превращает выбор товара в отдельное исследование, Google строит протоколы агентной торговли, а поисковые системы учатся не только находить страницы, но и собирать из них ответ. Будущее, как обычно, наступило в бета-версии и с мелким шрифтом в пользовательском соглашении. Книга готовится к выходу, поэтому публикую не рекламный анонс, а рабочий скелет концепции. Хабр для этого подходит лучше площадок, где автору принято сообщать, что он «поднял важную тему»: здесь быстрее объяснят, в каком месте важная тема не сходится с документацией.

Это разбор одного канала для B2B-сервиса со сложным продуктом: как за 18 месяцев переходы из нейросетей выросли практически с нуля до 845 и почему три четверти этого трафика дала Алиса, а ChatGPT остался далеко позади. Если вы отвечаете за привлечение в онлайн-сервисе и прикидываете, стоит ли вкладываться в оптимизацию под нейросети, дальше механика без маркетинговой воды: схема замера из трех сигналов, что чинили на сайте, какую микроразметку раскладывали и как выглядит выгрузка по шести нейросетям. Клиент под NDA, поэтому обезличиваю по роду деятельности, но цифры реальные, из Яндекс Метрики, выборка 100 процентов.

В Telegram Ads рекламодатель платит за Views. Но что должно технически произойти, чтобы в статистике появился ещё один просмотр?

Я полез в MTProto, TDLib и исходники Telegram Desktop. Оказалось, что получение объявления от сервера ещё не является View: клиент отдельно регистрирует просмотр, когда выполняется условие видимости. Причём весь текст должен оказаться на экране, а CTA-кнопка — необязательно.

А дальше начинается самое интересное: дедупликация, антифрод, frequency и точная связь этого события с биллингом уже находятся за закрытой серверной границей Telegram. Я попробовал восстановить весь путь и чётко отделить то, что можно доказать по коду, от того, чего мы на самом деле не знаем.

44 тысячи рублей — столько в среднем российские семьи готовы потратить на организацию летних каникул ребенка. При этом решение о том, как провести лето, принимают не в один момент: кто-то начинает искать варианты еще зимой, а кто-то определяется непосредственно перед поездкой.

Вместе со специалистами Авито Путешествий мы в Авито Рекламе изучили, как семьи с детьми планируют летний отдых: когда начинают поиск, кто участвует в принятии решения, на что обращают внимание при выборе жилья и какую роль играет онлайн-реклама — рассказываем обо всем в статье.

Полгода назад по сети разошлась история про AI-агента, который слил 441 тысячу за один твит — у модели был доступ к исполнению, и никто не стоял между её решением и деньгами. С тех пор каждый раз, когда речь про «дать агенту управлять чем-то важным», всплывает один страх: а если он сделает глупость с реальными деньгами?

Я строю сервис, где AI-агент управляет рекламными кампаниями в Яндекс.Директе, Google Ads и VK — то есть ровно там, где ошибка агента стоит денег напрямую. И главный вопрос проектирования был не «как научить агента управлять рекламой», а «как сделать так, чтобы он физически не мог потратить деньги без человека».

В статье — архитектура, где у агента нет ни одной кнопки, которая тратит бюджет сама:

— граница read/write: агент свободно читает метрики, ищет аномалии, строит отчёты и дашборды, но любое действие, тратящее деньги, — только три инструмента, и все через подтверждение; — контур human-in-the-loop: перед тратой сумма сверяется с порогом, выше порога агент не исполняет, а лишь предлагает — исполнит отдельный сервис после клика человека; — срок годности подтверждений, защита от двойного исполнения, белый список исполняемого, prepaid-модель как естественный ограничитель цикла.

Честно: сервис в открытой бете, и агент ни разу не пытался сделать дичь. Так что это статья не про пойманный инцидент, а про архитектуру, спроектированную так, чтобы инцидент был невозможен by design. Плюс показываю, чему агенту доверять как раз можно — аналитике и сборке дашбордов.

Внутри:

- Как избавиться от тех, кто ПОСТОЯННО кликает по вашей рекламе.
- Защищаем сайт БЕЗ КАПЧИ: рисуем кнопку, которая будет невидима для бота.
- Как вычесть мусорные визиты из Яндекс.Директа.
- Как кормить Директ конверсиями, чтобы он НЕ учился на МУСОРЕ.

И ТОПовый лайвхак! Ловушка для ботов, которую может повторить каждый.

Покажу простой эксперимент, с помощью которого можно своими глазами увидеть и доказать, что по вашей рекламе кликает именно бот.

У сайта рос органический трафик, позиции были в порядке, а заявок всё равно не хватало. Клиент задал простой вопрос: «Если людей стало больше, где заявки?»

Я полез не только в Метрику, но и в access.log — и там уже начался отдельный зоопарк: Googlebot, YandexBot, GPTBot, Ahrefs, Semrush, MJ12bot, DataForSEO и Chrome, который вёл себя совсем не как человек.

В статье покажу, как отличать визиты от серверных запросов, проверять настоящего Googlebot, разбирать crawler'ов и решать, кого вообще стоит пускать на коммерческий сайт через robots.txt.

Файл llms.txt предлагают класть в корень сайта с 2024 года: считается, что языковые модели прочитают его вместо того, чтобы разбирать вёрстку. Я написал для него генератор и валидатор, проделал 64 теста для отладки — и параллельно посмотрел, сколько раз ИИ-боты вообще запрашивают этот файл. Значения получились неутешительные, но валидатор всё равно оказался полезным. Ниже — устройство разбора, схема оценки и код.

Привет, мы команда «Ножиков» и хотим сделать так, чтобы нож воспринимался как стильный аксессуар вроде часов. Такой аксессуар можно носить с собой, и он будет классно смотреться. Красивое лезвие подчеркивает имидж, его не нужно бояться. Мы стараемся разрушать миф, что наличие ножа — это какой-то тревожный сигнал. В этом тексте расскажем, почему не продаем модели дороже 100,000 рублей и как мы собрали миллион подписчиков на нашем ютуб-канале:

Пользователь редко ограничивается одним интересом: он может искать спиннинг, выбирать велосипед и одновременно присматривать загородный дом. Если учитывать только отдельные категории интересов, часть потенциально релевантной аудитории останется за пределами таргетинга.

По данным Авито Рекламы*, интересы пользователей действительно заметно пересекаются. Например, каждый четвертый любитель рыбалки интересуется моторными лодками, а каждый шестой — загородной недвижимостью. Разбираемся, почему привычного таргетинга по интересам бывает недостаточно и как учитывать более широкий контекст, чтобы находить аудиторию за пределами очевидных категорий.

За месяц восемь почтовых ящиков отправили 6021 письмо по 2107 компаниям, и с этого объема пришло 204 ответа и 19 квалифицированных лидов, при этом баунс так и остался на четырех процентах, а из строя за все время не вышел ни один ящик. Пишу для тех, кто отвечает за лидогенерацию в узком B2B-сервисе и приглядывается к холодному аутричу как к дополнительному каналу. Маркетинговую часть я тут почти опущу и разберу инженерную: как считали дневные лимиты, чем и по сколько грели ящики, зачем городили домены-двойники и как ответы уходили в CRM, минуя ручной разбор почты.

Попросите ИИшку придумать открытие конференции, и она предложит десятки вариантов. Свет, музыка, видео, ведущий, интерактив, шоу. Попросите сделать как-нибудь эдак и растак - и варианты наверняка станут смелее. Но количество идей не всегда решает задачу.

Лет десять назад я впервые пришёл на конференцию Инфостарта. Сегодня я работаю здесь директором по маркетингу, а тогда впервые смотрел на сообщество 1Сников - с удивлением и интересом.

За плечами у меня был опыт работы в конгрессно-выставочном бизнесе, в том числе работа в огромной по тем временам Группе компаний РЕСТЭК. Я видел десятки конференций и форумов, открытий и церемоний и был уверен, что удивить меня будет трудно. Или, как говорят сейчас, мне всё понятно в этом мире уже абсолютно.

Начало только укрепляло эту уверенность. Большой зал кинотеатра «Колизей», небольшая выставка в фойе, свободная рассадка, бейджи, пакеты участников. Всё шло вполне ожидаемо.... 

Привет, на связи Дмитрий. У меня на руках аккаунт, в котором поисковый и охватный контуры размечены раздельно, а замеры доведены до квалифицированной заявки и продажи в CRM. Если вы отвечаете за рекламу веб-сервиса и в команде идёт вечный спор, надо ли держать горячий и латентный спрос в разных кампаниях, дальше цифры этого аккаунта и решения, которые из них следуют.

Привет, на связи Дмитрий. У меня на руках аккаунт, в котором поисковый и охватный контуры размечены раздельно, а замеры доведены до квалифицированной заявки и продажи в CRM. Если вы отвечаете за рекламу веб-сервиса и в команде идёт вечный спор, надо ли держать горячий и латентный спрос в разных кампаниях, дальше цифры этого аккаунта и решения, которые из них следуют.

Содержание

1. Почему одна структура аккаунта не тянет оба типа спроса?

2. Как разметить аккаунт, чтобы замеры вообще стали возможны?

3. Что показали замеры по типам трафика?

4. Почему дешёвый клик не означает дешёвую заявку?

5. Что происходит внутри автотаргетинга и что там можно отключать?

6. Почему по цене формы нельзя резать бюджет?

7. Сколько данных нужно, чтобы решение по кампании не было случайным?

8. Как собрать структуру под каждый контур и как делить бюджет?

9. Где структура ломается чаще всего?

10. Частые вопросы

Это моя первая публикация на Хабре, который я читаю уже лет 10... Так что, если честно, даже немного трясусь от волнения. Всё равно что смотреть футбол и выйти на поле в составе моего любимого Кайрата. Но постараюсь без лирики и перейду к делу.

Итак, в 2026 году уже всем как будто понятно, что потенциальные клиенты всё чаще выбирают банк не в поиске, а в диалоге с нейросетью (хотя многие с этим до сих пор почему‑то спорят). На выходе клиент получает короткий список из трёх‑четырёх названий.

Так как я занимаюсь аналитикой данных, мне стало интересно, по какому принципу этот список собирается, как эти данные обрабатываются, и кто вообще попадает в этот заветный шорт‑лист.

Ниже я описываю, как за пару вечеров собрал на Python замер видимости банков Казахстана в пяти ИИ‑ассистентах, на что напоролся и к каким выводам в итоге пришел. Код и формулы прилагаю, цифры можно перепроверить, если у вас будет желание.

Привет, Хабр! На связи команда Just AI. Два раза в год мы проводим конференцию Conversations — это от 500 до 700 участников, и каждый из них должен получить персональную памятку: уникальный ID для входа в приложение, персональную ссылку на трансляцию, информацию о программе. Звучит несложно до тех пор, пока не выясняется, что 30% писем вообще не доходят — участники из крупных банков и госструктур просто не видят их: корпоративные фильтры блокируют письма на уровне инфраструктуры.

В этой статье расскажем, как мы собрали автоматизированный workflow* на агентной платформе, который отправляет персонализированные письма — и проверили, что они действительно доходят даже на домены крупных банков. Это был самый оперативный способ облегчить жизнь команды, которая в день конференции получала десятки писем с одними и теми же вопросами.

* В этом решении нет языковой модели и принятия решений, только детерминированная цепочка шагов.

Большой канал с хорошим CPM может оказаться одной из самых дорогих площадок в медиаплане.

Не потому что вырос прайс. Просто большую часть его аудитории вы уже купили в предыдущих каналах.

Я попробовал добавить пересечения прямо в расчёт медиаплана: считать не размер следующей площадки, а сколько новых людей она реально добавляет и сколько стоит эта тысяча дополнительного охвата. На синтетической модели разница между обычным подбором и overlap-aware планом доходила до 30,5% unique reach при одном бюджете.

Внутри — немного теории множеств, одна рабочая формула для Google Sheets и очень неприятный пример с третьим «выгодным» крупным каналом.

Последние полгода мы продвигали два проекта в выдаче, где нет рекламного кабинета, фиксированных позиций и даже гарантии, что один и тот же запрос дважды даст одинаковый результат.

Речь о GEO — продвижении в ответах нейросетей.

Сингапурская исследовательница Шаньюань У (Shangyuan Wu) из Национального университета Сингапура опросила 14 журналистов и редакторов из печатных, телевизионных, онлайн-СМИ и информационных агентств и получила довольно тревожную картину. Чем активнее редакции внедряют ИИ, тем быстрее у части журналистов атрофируются базовые профессиональные навыки — от умения находить информацию и проверять первоисточники до способности самостоятельно мыслить и принимать решения. Тезис исследования простой — деквалификация это уже наблюдаемый процесс и остановить его может только осознанное ограничение использования ИИ плюс освоение новых скиллов, которых у журналистов раньше не было.

Я утверждаю, что классическому SEO приходит конец, и большинство сеошников в их сегодняшнем виде довольно скоро останутся без работы — просто потому, что потребитель за последние пару лет сильно поумнел.

Двадцать лет можно было расти на манипуляциях — накрутка поведенческих, накрутка ссылочного, накрутка ключей, накрутка чёрта лысого… Эта эпоха «накруток» заканчивается прямо на наших глазах. Дальше (да и сейчас) в выдаче выигрывает не тот, кто обманул алгоритм, а тот, кто создал ценность для живого человека.

Всех прям взбудоражило то, что Claude в справочной статье указал, что будет помечать весь свой сгенерированный контент. Разобрался, отчего и как, кого это ещё касается и на что это повлияет.