Маркетинг и контент

Я уже довольно давно работаю в арбитраже трафика, а именно в дейтинг вертикали, и в целом не секрет, что результат в этой сфере зависит не только от вас, но и от ваших партнёров (партнёрки, расходники, коллеги и т.д.).

Можно быть гением, прекрасно анализировать цифры в рекламном кабинете и отлично чувствовать тренды, делать мощные креативы, но как правило вы всё равно льёте трафик в чужой проект (только если вы не in-house байер). Если говорить более простым языком, ваши результаты в таком случае будут зависеть от бизнеса, в который вы приводите трафик.

Вы зависите от выплат, ответов менеджеров и договорённостей и рискуете попасть на шейв (обман и невыплата). Всё это факторы не завясящие от вас. Поэтому выбор оффера и партнерки это очень важно.

На сегодняшний день рынок арбитража переполнен партнерками, порой кажется, что арбитражников гораздо меньше. (Оно и понятно почему, это легкий бизнес на перепродаже, если речь о ПП, а если речь о прямых рекламодателях, то это довольно дешевый трафик для них).

Поэтому я решил собрать свой личный список рекомендуемых к работе партнёрок в вертикали дейтинга. Однако сначала расскажу немного про саму сферу, так как конкретно дейтингом сейчас занимаются мало людей, хотя перспективы очевидны.

Летом я сделал энциклопедию по истории искусства, artatlas.site. 184 картины, 107 художников, музеи, статьи, и все это на русском, английском, испанском и французском. Две с лишним тысячи HTML‑файлов. Код и тексты почти целиком писал ИИ (Claude Code), а я ставил задачи, ругался и проверял. Ругался, честно говоря, чаще чем проверял.

Lighthouse ставит доступности сотню, JSON‑LD валидный везде, где он есть. Google приводит 1,9 человека в день. Я посчитал, да.

Дальше — как так вышло. Местами смешно, местами не очень, местами до сих пор не очень.

Если вы когда-нибудь занимались рекламой и маркетингом, то сталкивались с тем, что вам нужна рекламная кампания с баннерами, но вручную делать крайне долго, а заказывать стоит денег и времени. Сегодня это можно сделать менее чем за час, включая согласование. Тут проблема не в том, умеет ли ИИ рисовать, а в том, может ли она захватить внимание, учесть вашу аудиторию и требования площадки. Безусловно, при большой рекламной кампании тяжело обойтись без дизайнера, но если вам нужны прототипы или быстро и дешево сгенерировать несколько рекламных баннеров, то вам стоит уметь работать с ИИ.

Кроме того, объем креативов растет быстрее, чем способность их тестировать. Что же делать?

В этой статье разберем, какие инструменты, и главное как, закрывают задачи баннерной рекламы, как построить процесс, где ИИ экономит время - а где лишь создает риски.

После просадки органики я устала вручную сводить Screaming Frog, Метрику и Вебмастер и собрала SEO-агента на n8n. Он хранит историю страниц, очищает данные, считает сигналы и отправляет интересные случаи сильной модели для анализа и постановки тз. Внутри — архитектура, код, скриншоты, расходы по проекту и ошибки, которые всплыли на повторных запусках.

29 сентября на конференции unBoxed Amazon показал формат Branded Conversations. Бренд пишет бриф о своих товарах, и ассистент Alexa for Shopping опирается на него, когда объясняет покупателю, чем одна модель отличается от другой. До сих пор бренды платили за место рядом с ответом ИИ. Теперь можно оплатить кусок самого объяснения.

Для тех, кто занимается продвижением в нейросетях, тут два вопроса: что делать с открытыми моделями, где брифа нет, и как измерять видимость, когда часть ответов куплена.

Обзоры от ИИ в Google принято считать западной историей, которая российских сайтов не касается. Я собрал больше тысячи русских вопросов из полусотни ниш и снял по ним выдачу Google с регионом Россия в настройках запроса. Обзор от ИИ появился над выдачей в 93% случаев, а половина его источников стоит вне первой страницы обычного поиска. Значит, в обзор можно попасть, не будучи в топе.

Как превратить разовых покупателей в бренд-адвокатов: анализ и пошаговый разбор архитектуры участия

Все начинается с того что маркетолог предлагает увеличить бюджет. Продажи — повысить качество обращений. Собственник — задумывается над тем чтобы сменить маркетолога. О том, зачем клиенту возвращаться, пока никто не спросил. И он уже благополучно ушёл к расторопному конкуренту.

Меня интересует вполне конкретная проблема небольшого бизнеса: маркетинг работает по схеме «реклама — контакт — продажа», после чего компания возвращается в начало и снова платит за следующий контакт. Пока новых покупателей хватает, конструкция выглядит надёжной. В маленьком городе или узкой нише однажды выясняется: людей меньше, чем планов по масштабированию.

Что тогда? Ещё одна скидка? Или мы всё-таки начнём превращать покупателей в постоянных клиентов, участников и людей, способных привести других?

Разберём эту гипотезу на знакомой мне балетной студии любительского балета, а механики посмотрим у «ВкусВилла», «Петровича» и «Купера». У каждого примера своя задача. Нам нужна система, которую можно собрать в небольшом бизнесе. Для её устройства возьмём идеи клиентского опыта — всего, что человек переживает при выборе и использовании продукта, — из Marketing 6.0 Филипа Котлера и соавторов. Персонализация у Абрахама и Эдельмана поможет выбирать предложение и следующий шаг под ситуацию конкретного клиента. «Фабрика смыслов» и «Туман войны» дадут архитектуру участия: подготовку людей, роли, поддержку и распространение идеи.

Привет, Хабр! Меня зовут Ирина, я UX/CX-исследователь в отделе RnD финтех-компании. Мы разрабатываем много всего нового, много тестируем, пробуем и изучаем. Я провожу качественные и количественные исследования и запускаю A/B-тесты.

Расскажу, как Вариокуб от Яндекса позволил мне самой запускать тесты, на которые раньше уходили недели разработки, и поделюсь граблями, на которые наступила по дороге. И объясню, почему, на мой взгляд, простые A/B-тесты должен уметь запускать и читать каждый исследователь.

Не так давно по сети начала распространяться новость об очередной инициативе от Минцифры, которая направлена исключительно на нашу с вами безопасность. По-другому и быть не может, мы все уже давно уяснили этот момент. Это не инфоповод, как может показаться на первый взгляд, который раздут в СМИ, и не инсайдерская информация от соседки, муж которой сидел на одном стадионе с главой Минцифры. Это уже конкретно сформулированные поправки в закон № 149-ФЗ «Об информации».

Я задал пяти нейросетям с включённым поиском 20 вопросов покупателя услуги продвижения и выписал домены из ссылок под ответами. Вышло 211 сайтов, и на 161 из них сослалась только одна нейросеть. Сайтов, на которые ссылаются три нейросети и больше, всего 17, и они стоят в 79% ответов со ссылками. Два из них, Sostav и vc.ru, — больше чем в половине. Через шесть недель девять сайтов из этих 17 снова оказались общими для трёх нейросетей и больше.

Под прошлыми статьями мне написали много неприятного. И почти всё по делу. Отвечать «вы не поняли» было бы проще, но я решил сделать по‑другому: выписал замечания и пошёл их закрывать. Рассказываю, что получилось, а что ещё нет.

На старте любого проекта я первым делом собираю один файл. Ещё до лендинга, до первого поста и первой презентации. В нём записано, какими цветами мы говорим, какими шрифтами и чего нельзя ни при каких условиях, — пять‑шесть экранов текста в markdown.

Дальше файл работает молча. Нужен лендинг — он в основе, нужна презентация для партнёров — оттуда же, нужно поправить экран в продукте и отдать разработчику — я ссылаюсь на файл вместо «сделай посимпатичнее». Карусель в соцсети? Тот же файл.

Сразу скажу, откуда я на это смотрю. Я маркетолог, не дизайнер и не разработчик. Айдентику мне помогал собирать живой человек, код по этим правилам пишет Claude Code, а моя часть — записать правила и принять результат. Так что теории дизайна дальше не будет. Будет формат документа, который переживает исполнителей и читается нейросетью без напоминаний.

Реклама всегда существует в контексте. Баннер, видео или нативный пост пользователь видит рядом с новостями, роликами, комментариями и другими публикациями. Иногда это почти не влияет на восприятие, но бывает и так, что именно окружение определяет отношение к бренду.

Например, туристическая компания рекламирует отдых на морском курорте, а ее объявление появляется рядом с новостью о разрушительном наводнении в том же регионе. Сама реклама может быть качественной, но выглядит неуместно. У аудитории возникают тревога, раздражение или ощущение, что бренд не замечает происходящее.

В digital-рекламе такие риски принято описывать термином Brand Safety. Он означает контроль над тем, в каком информационном окружении появляется бренд.

В инфлюенс-маркетинге среда меняется. Рекламное сообщение выходит не просто на странице или в рекламном блоке, а в аккаунте конкретного человека. Контекст формируют сам блогер, его контент, подписчики, другие рекламодатели и все, что происходит вокруг его публичного образа.

Подписка за четыре евро не обязательно выгоднее регистрации за семьдесят.

Это разные действия, а до продажи у них разный путь.

На трёх опубликованных кейсах разбираю, что можно сравнивать при выборе между каналом, сайтом и ботом, каких данных не хватает для выводов и как свести маршруты к общей цене квалифицированной заявки.

Покупатель кухни редко оставляет заявку после первого контакта с рекламой. Сначала он смотрит варианты, сравнивает производителей и условия, а уже потом решает, готов ли встретиться с менеджером. Поэтому в рекламе кухонь одной стоимости заявки недостаточно: важно понимать, какие обращения доходят до следующего этапа воронки.

Вместе с агентством «Черных.Маркетинг» производитель кухонь «Кухни Кедр» протестировал Авито Рекламу в Самаре. За месяц команда получила 19 заявок и четыре встречи, сравнила две аудитории и определила сегмент, который показал более низкую стоимость обращения.

Я отдал браузерному помощнику разбор двух рекламных кабинетов в Яндекс Директе. Ниша: продажи серверов и систем хранения данных корпоративным заказчикам, тендерные закупки, цикл сделки в месяцах, чек в миллионах. Работа заняла три дня в начале августа.

Про поломки самих кабинетов я писал в предыдущей статье. Здесь другой материал: пять раз я получил от нейросети уверенный вывод, построенный на неверно прочитанном интерфейсе. Ни один из пяти не был ошибкой рассуждения. Логика в каждом случае чистая, аргументация связная, тон ровный.

Ниже: как выглядят такие ошибки, чем они опасны и по какому признаку я их ловил.

Цифры округлены и обезличены: ниша узкая, игроков мало, по точным данным компанию вычисляют за пару минут. Соотношения между цифрами сохранены.

Даже надежные и отлаженные связки в Яндекс Директе могут постепенно утрачивать свою результативность: аудитория устает от рекламы, конкуренция усиливается, а привлечение каждого нового клиента обходится дороже. В подобных условиях важнее не увеличивать вложения, а находить дополнительные возможности для развития и проверять новые идеи. 

Из статьи вы узнаете:

Государственное технологическое агентство Сингапура (Government Technology Agency of Singapore, GovTech) запустило FirstDate, пилотный проект, использующий алгоритм Гэйла — Шепли для подбора пар среди государственных служащих в возрасте от 21 до 35 лет. Проект появился на фоне исторически низкой рождаемости в Сингапуре и уже вызвал в интернете как интерес, так и критику.

Некоторые государственные служащие Сингапура могут обнаружить в своей электронной почте необычное приглашение: возможность найти пару через сервис знакомств с верификацией с помощью Singpass, запущенный GovTech.

Ведомство начало пилотный проект FirstDate для государственных служащих в возрасте от 21 до 35 лет. Вместо бесконечной ленты анкет сервис подбирает пары с помощью алгоритма. «Усталости от свайпов больше нет», — говорится на сайте FirstDate. Сейчас проект тестируют в системе государственной службы. Его цель, как сказано на сайте, — способствовать возникновению «осмысленных знакомств». Заявки на участие в текущем раунде принимаются до 5 октября 2026 года. Участвовать могут не состоящие в браке, овдовевшие или разведённые люди.

Я разобрал ответы ИИ-моделей на вопросы со словами лучшие, топ и рейтинг и смотрел, откуда взялся список. Из 208 ответов со ссылками на источники в 130, это 62%, стоит готовая подборка: чей-то топ-10, рейтинг или сравнение.

Ответы собраны по 32 проектам из разных ниш, от бухгалтерского аутсорсинга до фулфилмента, всего их 368, ссылки были у 208. Попасть в ответ — это во многом попасть в подборки, которые находит ИИ-модель. В конце — как проверить свою нишу за 3–5 вопросов и что делать с каждой найденной подборкой.

В прошлый раз я рассказывал, как неделю искал клиентов для своего конструктора ботов. Хабр дал просмотры, реклама в VK дала клики, а до регистрации не дошёл никто. Люди заходили на сайт, смотрели и уходили.

Я долго думал, почему так, и в итоге решил не допиливать главную, а выкинуть её целиком. Расскажу, что поставил вместо неё и почему.