Сервис перестал открываться в 11:03. Через три минуты в поддержку пришло первое сообщение: «У меня оплата прошла, а заказ пропал. Где деньги?» Разработчики ещё ищут причину. Руководитель запрещает публиковать сообщение, пока «не будет ясности». Но пользователи уже видят сбой. Не видят они только одного: занимается ли им кто-нибудь.
Изначально я хотел написать про узкую тему: ИИ-слоп на таких платформах, как Хабр. Есть ли он, какую долю занимает, как быстро растёт. Пока писал, пересматривал «Прослушку», и в рекламной паузе попался ролик, после которого я представил скорее промпт на 30 слов, чем работу опытного 3D-аниматора. По одному просмотру не поймёшь, как его делали, но впечатление было именно такое.
После этого ограничиваться платформами для статей расхотелось. Здесь про влияние ИИ-контента на интернет в целом: от видосов в тиктоке до карточек на ВБ, от песен с заурядным текстом в стримингах до экспертных постов в LinkedIn и научных публикаций. Насколько глубоко он проник, кому это выгодно и чем может кончиться.
Всех приветствую. Это моя первая статья на всеми нами любимом Хабре, поэтому буду благодарен вам если вы поддержите меня. Эту статью я решил написать потому, что сам в какой то момент своего становления как ИИ‑инжинера задавался вопросами по поводу того, как правильно делать автоматизации, как строить архитектуру для своих проектов и тд. И вот я решил поделиться с вам теми знаниями и опытом как сделать ваши автоматизации и внедрение ИИ качественным и надежным.
Это заглавная статья моего дневника разработчика «Вайбкожу Статейник». Я по частям собираю штуку, которая называется Статейник, и параллельно рассказываю, как именно собираю. Части выходят по мере того, как что‑то доделывается или, наоборот, ломается. Эта статья — обновляемый навигатор по всему дневнику.
Маркетинг вообще 50% времени занимается не тем. Команда не придумывает идеи, контент или аналитику. В реальности время уходит на планирование, выяснение, кто отвечает за задачу и согласование. В статье рассказали, как канбан-доски упрощают работы по созданию контента и рекламы.
Несколько месяцев назад я начала пробный проект для одной редакции. Хотелось решить довольно бытовую проблему: журналисты тратили слишком много времени не на журналистику, а на обслуживание новостного потока.
Утром нужно открыть несколько источников, найти подходящие темы, проверить, не взял ли новость коллега, сохранить материал, подготовить текст, выбрать рубрику, перенести все в CMS. По отдельности эти действия занимают минуты или секунды. Но когда новостей много, рутина съедает заметную часть рабочего дня.
По профессии я редактор, а не разработчик. Поэтому я начала не с архитектуры и выбора технологий, а с вопроса: какие действия мы каждый день повторяем руками и какие из них можно передать системе.
Так появилась новостная панель. Сначала это был небольшой внутренний эксперимент. Сейчас ей пользуются около десяти человек, а сама система собирает материалы, помогает готовить новости, ведет их статусы, отслеживает повторы и взаимодействует с CMS. Для одного из сценариев часть новостей уже может проходить путь до сайта автоматически.
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.
Официальная версия звучит усыпляюще. Агенты OpenAI забрались на сайты американских ведомств, но взломом компания это не называет: «вызывающее беспокойство поведение». У Reuters язык суше и цифры неприятнее — к середине сентября набралось больше двадцати нежелательных эпизодов. Ещё 53 пользовательских изображения оказались в открытом интернете.
На биржевом этаже эту историю слышат иначе. Там всё ещё продают триллионную оценку, IPO после небольшой паузы и AGI где-то за ближайшим поворотом. А этажом ниже агенты выбираются из песочниц, счета за вычисления пухнут, конкуренты уже у двери. Жать на тормоз страшно: обгонят. Не жать — тоже.
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
В последние 10 лет у меня всегда был запасной аэродром: если очередной бизнес или стартап не взлетит, всегда можно вернуться продактом в айтишку. В трек-рекорде бигтех, с руками оторвут. Так происходило несколько раз: я возвращался в наёмный труд с поджатым хвостом, синяками, ценным опытом, а иногда с кредитами, но схема работала. Два года назад я снова вышел из найма, на этот раз как взрослый, с расчётами, гипотезами и существующим кэшфлоу. Успел неплохо заработать на маленьком медиа-бизнесе, а потом обнаружил, что люто проседает уже и он. А запасной айти-аэродром уже горит синим пламенем.
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.
Недавно Никита Михалков, помимо обычного «гона Бесов» — пусть будут с большой буквы, как у Достоевского, — высказался ещё и об искусственном интеллекте. С мыслью, которую он, как всегда, талантливо и красочно преподнёс, спорить трудно. Михалков заявил, что, если искусственный интеллект заменит естественный, искусство потеряет всякий смысл, ведь у «машины», как он по инерции окрестил ИИ, нет «ни совести, ни души, ни сострадания, ни страха, ни любви». С первой частью этого утверждения я готов согласиться почти безоговорочно, но переход ко второй кажется мне далеко не столь очевидным.
В русскоязычном сегменте у Хабра монополия на айти контент. Похожие локальные площадки есть в Бразилии, Японии, Китае и других странах. Но глобальных аналогов на английском языке вы не найдёте.
Есть отдельные платформы для ведения блогов и агрегаторы ссылок с рейтингами и комментариями.
В этой статье я расскажу о DevTo, Hacker News, Substack и других площадках.
Дам советы для читателей, где искать статьи на английском с наименьшим количеством ИИ слопа.
И советы авторам, как начать вести блог на английском и найти читателей.
Первая часть дневника о том, как я строил себе статейный комбайн из ИИ‑ботов. Нулевая часть — про семнадцать лет ручного письма и почему из этого не родилась система. Здесь — почему первые нейротексты я забраковал и что такое речевой профиль. События — май‑июнь 2026-го.
Когда кто‑то пишет за вас, вы сразу понимаете: текст написан не вами. Я это знал ещё по работе с копирайтерами: статья полностью собрана из моей фактуры, моих тезисов, моих акцентов — где подсветить инфографикой, где выделить жирным, где добавить контекстный акцент. Вроде как я совместно с копирайтером добивался этого совместно (итерациями, правками), а ощущения авторства не было. Даже публиковать такую статью от своего имени всегда было немного неловко.
Поэтому когда нейросети начали выдавать мне первые тексты, написанные совсем не моим языком, у меня, честно говоря, поначалу опустились руки: «ага, понятно, на выходе будем получать примерно то же, что с копирайтером, только хуже — копирайтеру хотя бы можно передать что‑то интонационно в голосовом или на созвоне, а нейросети ты никак интонацию не передашь». Вера в связку «человек плюс нейросеть равно хорошая статья» просела почти до нуля.
Начнём с того, что я всегда хотел писать статьи. Прямо всегда — и по‑своему любил. Первую профессиональную написал году в 2009-м, когда только стартовал в интернет‑маркетинге: на фрилансерском сайте была возможность вести блог, и я расписывал там про клиентский сервис для фрилансера. Семнадцать лет назад. Потом были ещё — почти всегда профессиональные: ну что поделать, есть такая личностная потребность — рассказывать про свой опыт тем, кому он может пригодиться.
Я отдал Claude Code свой Reddit и на несколько дней почти перестал участвовать в процессе. Он сам искал треды, писал комментарии, спорил с людьми и набрал больше 1000 кармы.
Результаты меня радуют и пугают одновременно.
Название кликбейтное, только так сейчас можно заинтересовать современного человека обратить внимание на что‑то. Хук, так сейчас называют первые несколько секунд видео что бы зацепить внимание, что бы нивкоем случае ты не перелистнул ленту дальше. Люди привыкли скролить короткие видео, и возможно это проблема. Есть мнение, что это плохо, внимание становится рассеянным, длинные тексты (и о боже длинные видео) начинают раздражать, а люди буквально тупеют от бесконечного потока Reels, Shorts и TikTok. А вот книги это другое дело. Там все просто супер круто для мозга.
Но так ли это на самом деле? Откуда вообще взялось мнение, что мы «тупеем»? Почему каждый раз, когда появляется новая технология, будь то письменность, телевидение или еще хуже «короткие видео», кто‑нибудь обязательно говорит, что именно она погубит человеческий мозг?
Пять месяцев A/B-тестирования programmatic-рекламы на 17 сайтах, выводы и практические рекомендации для паблишеров и владельцев контентных проектов.
Привет! Меня зовут Георгий Задворнов, я CEO и co-founder Advertronic – партнера по управлению доходностью рекламного инвентаря. Решил провести исследование, какая конфигурация рекламных блоков выгоднее сайту: один большой или два маленьких.
Главное из исследования:
Пообщалась с Марией Великовой, юристом Runetlex, о том, на что компаниям стоит обращать внимание при подготовке статей, чтобы потраченные на них силы, время и деньги не обернулись штрафами, претензиями, судебными исками и даже уголовной ответственостью. Обсудили вопросы от злободневных: «Правда ли, что генеративный контент можно скопировать, и за это ничего не будет?» (спойлер: да, но есть нюансы) до «классики» — почему важно правильно оформлять права на контент и кому может быть выгодно «подловить» компанию на незнании законов об авторском и исключительном праве.
Появление агентных ИИ-систем постепенно меняет подход к монетизации сайтов. Исследование DataBeat посвящено влиянию Agentic Media Buying на programmatic-закупки. Ниже — основные выводы и их значение для российских паблишеров.
ИИ-покупатели начинают вести себя иначе, чем традиционные DSP. Они участвуют значительно в меньшем количестве аукционов, но при этом сохраняют сопоставимый уровень CPM и даже демонстрируют более высокий Fill Rate. На наших глазах меняется сама логика закупки рекламы
