Резкий рост подписчиков, высокий охват и тишина в комментариях ещё не доказывают накрутку.
Разбираю, как проверить канал перед рекламой, сравнить публикации одинакового возраста и отделить сомнительные данные от неподходящей аудитории.
Внутри схема проверки, таблица наблюдений и пример того, как один вирусный пост искажает средний охват.
Привычные инструменты интернет-маркетинга уже не охватывают весь путь пациента. Теперь часть этого пути человек может пройти с помощью нейросети, которая собирает информацию из разных источников, сравнивает предложения и формирует ответ на его запрос. Как это выглядит на практике? Например, так: пациент открывает Chat GPT и пишет: «Посоветуй хорошую стоматологию для имплантации зубов. Сравни клиники по стоимости, квалификации врачей и отзывам пациентов». Через несколько секунд он получает готовую подборку с названиями клиник, описанием их преимуществ и ссылками на источники. Ему остаётся изучить несколько вариантов и выбрать, куда записаться на консультацию. Попадёт ли ваша клиника в эту подборку? Так возникает новая задача для медицинского маркетинга: сделать так, чтобы нейросети находили достоверную информацию о вашей клинике и могли использовать её при формировании рекомендаций. Меня зовут Вячеслав Радецкий, я медицинский маркетолог. В этой статье разберу, как нейросети формируют рекомендации, какие факторы влияют на присутствие клиники в AI-ответах и что необходимо сделать с сайтом, репутацией и внешними площадками, чтобы увеличить свои шансы на попадание в такие подборки.
Неделю назад я выложил статью про то, как запустил Директ Коммандер на Linux. А через пару дней выяснил, что половину той инструкции можно выкинуть.
Bottles там не нужен, хватает обычного Wine из репозитория WineHQ. Заодно разобрал автообновление: Коммандер вешает красную плашку «обновление будет установлено автоматически при следующем запуске», честно качает 134 мегабайта и не устанавливает ничего. Ни тогда, ни потом, и никак об этом не сообщает.
И отдельно расскажу, как я собственным скриптом удаления снёс себе рабочую установку. Там всё сломала одна подстрока.
Когда нужно понять, как часть воронки тормозит продажи, классические фреймворки SWOT, PEST и 4P не дают точных ответов. А вот чтобы во время разработки маркетинговой стратегии точно понимать, как приоритизировать рекламные каналы и сплитовать бюджет, нужен набор маркетинговых фреймворков, которые не связаны напрямую с анализом рынка.
В этой статье разберём связку из пяти маркетинговых фреймворков: JTBD, CJM, юнит-экономики, full-funnel-сплита и инкрементальности.
Привет, Хабр!
Меня зовут Дмитрий, руководитель отдела рекламы и продвижения в Аспро. Мы запускаем интернет-магазины и развиваем систему управления бизнесом Аспро.Cloud.
Частый вопрос от клиентов: цели стоят, семантика собрана, заявки идут — а стоимость лида скачет от 800 до 3000 рублей без всякой логики. Обычно грешат на подрядчика, а дело в том, что алгоритм оптимизируется под заявку, а не под деньги.
Разберем, какие ошибки сливают бюджет в Директе.
Официально Коммандер есть только под Windows и macOS. Установщик под Wine зацикливается намертво, но само приложение запускается — если знать одну деталь про сборку Wine. Разбор, почему не работает очевидный путь, и рабочая инструкция.
Большая часть ниш в B2C обладает коротким циклом сделки и, согласитесь, отделу маркетинга гораздо удобнее отчитываться о результатах, когда продаж с рекламы не приходится долго ждать. Потратили деньги, получили продажи, посчитали стоимость привлечения и выручку, оценили ROAS каждого канала. В B2B процесс выглядит совсем иначе.
В некоторых бизнесах цикл сделки может занимать три или четыре месяца. А в некоторых еще дольше. И получается следующая картина: рекламную кампанию в новом канале запустили в сентябре, потратили бюджет, получили лиды, провели квалификацию. В октябре только-только вывели эти лиды на первую встречу. К ноябрю половина из тех, кто был на встрече, просит подождать из-за долгого согласования бюджета. И вот в декабре происходит долгожданное закрытие сделок. При этом фаундер просит отчет по эффективности нового канала уже в октябре, а финансовый отчет компании строится по календарным месяцам.
Сопоставляя в соседних колонках расходы за сентябрь с выручкой за сентябрь, мы не сможем сделать правильные выводы, потому что выручка сентября была сгенерирована за счет лидов, привлеченных, например, в июле, а окупаемость маркетинговых инвестиций сентября мы увидим сильно позже. Но отказаться от отчетности, заявив «увидим через три месяца», тоже нельзя. Поэтому на длинном цикле сделки появляются следующие вызовы: корректно оценить полученные результаты и спланировать инвестиции в рекламные каналы при условии их медленной окупаемости.
Месяц закрытия сделки мало говорит об эффективности маркетинга
Поисковый трафик обычно воспринимают как игру в долгую. В органике нужно собрать семантику, подготовить контент, дождаться индексации и попытаться обойти страницы, которые уже годами стоят в топе поисковой выдачи. В платном поиске всё быстрее, но каждый клик уже стоит денег — и чем очевиднее спрос, тем дороже за него бороться.
Но есть сценарий, в котором поисковый трафик можно получить дешевле: поймать спрос в момент, когда он только появляется.
Привет, Хабр! Я Влад Силантьев — основатель digital‑агентства Silantev Studio. Мы много работаем с платным трафиком и постоянно ищем способы получать больше заявок без увеличения рекламного бюджета.
Недавно решили протестировать для этого ИИ‑квалификатор на сайте. Первые результаты оказались интересными: +33% квалифицированных лидов и около 300.000 ₽ дополнительной выручки за первые две недели.
В этом кейсе расскажу, как проводили тест, что именно делал ИИ и за счёт чего удалось получить такой прирост.
Мы внедрили ИИ‑квалификатор на сайт медицинского центра по протезированию конечностей. Здесь особенно важно не просто собрать номер телефона, а сначала понять ситуацию человека.
В один обычный рабочий день на почту ООО пришло определение об истребовании сведений, необходимых для разрешения дела, в том числе сведений (информации), необходимых для расчета размера административного штрафа. Простыми словами: в отношении ООО было возбуждено дело об административном правонарушении. Причина — пропущенный срок подачи акта по Интернет‑рекламе. Возможная сумма штрафа ощутимая для малого бизнеса. Как так вышло и что было дальше — читайте в этом разборе.
Я отвечаю за маркетинг в B2B ИТ: серверы и системы хранения данных для корпоративных заказчиков. Закупка идёт через тендерные процедуры, цикл сделки измеряется месяцами, чек измеряется миллионами. В начале августа я разбирал два рекламных кабинета в Яндекс Директе, которые до меня вели несколько лет.
Повод для разбора дала сверка с системой учёта клиентов. Из нескольких десятков заявок с сайта за период целевыми оказались единицы, меньше пяти процентов. Дальше выяснилось, что через Директ за тридцать дней в компанию не пришло ни одной заявки вообще, при живом расходе.
Ниже девять поломок, которые нашлись в кабинетах, и чек-лист, по которому я теперь захожу в любой незнакомый кабинет. Ни одна из девяти не экзотика, каждая проверяется руками за несколько минут.
Медиаплан обычно собирает внутренняя команда или подрядчик, а отвечает за него руководитель маркетинга. И тут есть риск: на согласование приходит красивая таблица с площадками, бюджетами, показами, кликами и конверсиями, а в результате прогноз может не совпасть с результатом.
Например, охват и частота по средним значениям площадки, CTR и конверсии на основе прошлых размещений. Поэтому задача маркетолога — разобраться, откуда взялась каждая цифра, насколько ей можно доверять и что команда будет делать, если план не совпадает с реальностью. Иначе план может сильно разойтись с фактом, и тогда отвечать за потраченный бюджет придётся маркетологу.
В статье вместе с Ксенией Гавриленко, Performance marketing Lead Яндекс Рекламы и приглашённым преподавателем ВШЭ, рассказали, какие показатели в медиаплане стоит поставить под сомнение, что проверить до запуска и какие вопросы задать команде, чтобы результат приятно удивлял.
Собрал в онлайн-таблицу гайды от топовых авторов как писать статьи в блог-платформах Хабр, VC, DTF и Дзен, чтобы получить бесплатный целевой трафик или подписчиков. Эти материалы набрали 16500+ закладок в избранное и 3.8 млн просмотров.
У маркетолога давно есть ИИ. Только работает он курьером между вкладками.
Сначала нужно обсудить с моделью аудиторию, затем открыть Wordstat, Директ, Метрику и Яндекс Аудитории. Собрать цифры, перенести их обратно в чат, снова объяснить контекст — и повторить цикл для следующей задачи.
Мы объединили эти сервисы в одном окне Cursor. Агент получает данные через API и помогает в пяти процессах: анализе аудитории и JTBD, сборе семантики, подготовке объявлений, еженедельной оптимизации и ретаргетинге. Перед записью он согласовывает будущие изменения, запускает dry‑run и ждёт решения человека.
Сегодня только самый ленивый уже не попробовал создать свой SaaS. И я это знаю, так как руковожу маркетинговым агентством, которое больше 10 лет специализируется на продвижении SaaS-сервисов, и мы тоже параллельно делаем несколько собственных SaaS-продуктов, за маркетинг которых я плачу из своего кармана. И ко мне переодически приходят за консультацией по поводу продвижения разных SaaS. Поэтому, учитывая, что за эти годы мы собрали микс работающих каналов для десятков клиентских, я решил написать статью, в которой расскажу, что работает в России, а что за рубежом и что из этого доступно для российских основателей, чем продвижение B2B SaaS отличается от B2C, и с чего бы я начинал сегодня.
Отчёт Директа показал пять конверсий, потом ноль, потом три. Все три запроса вернули 200 OK. Разбор трёх мест, где успешный ответ API не означает, что вы получили нужные данные, что операция выполнилась и что настройка совпала с замыслом.
Можно ли с помощью AI самостоятельно создать полноценную рекламную кампанию в Яндекс Директе — от анализа продукта и семантики до объявлений и готовой кампании в кабинете — без постоянной помощи таргетолога?
Я сделал для этого плагин для Codex и Claude Code и на практике столкнулся с другой стороной задачи: как дать агенту достаточно свободы для такой работы, но сохранить контроль над аккаунтами, изменениями и рекламным бюджетом. В статье — о том, как устроен этот подход и какие ограничения пришлось заложить в систему.
235 рекламных кампаний, восемь месяцев дневной статистики, 1,5 млн рублей расхода. Три ловушки в отчётах, из-за которых выводы сначала получились красивыми и неверными, и что осталось от цифр после проверки.
Я пишу на Хабре, в основном, про старое железо и игры, но периодически появляются статьи по моей основной специализации — интернет‑рекламе и аналитике.
Август для меня традиционно пора проведения аудитов сайтов и кабинетов контекстной рекламы Яндекс.Директ. Поток писем и звонков с вопросами идет волнами.
Что интересно, до сих пор довольно большая часть корпоративных сайтов все еще не соответствуют требованиям Федерального закона от 27.07.2006 № 152-ФЗ «О персональных данных». А подавляющая доля тех, кто работает с контекстной рекламой, не знает о том, что Яндекс включает новые опции и инструменты автоматически, и сильно удивляются, почему проседает поток лидов.
Давайте обсудим, на что нужно обратить внимание.
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.
