Корпорация ценой в три триллиона силами целой армии разработчиков выпустила свою фирменную IDE (Visual Studio 2026) после четырёх лет упорной разработки (предыдущая Visual Studio была 2022):
В наши дни если ты не успевал к релизу перевести настройки в новый формат, тебя били до тех пор, пока ты не успевал. Теперь в мажорном релизе после многих лет разработки можно просто написать: Лифт не работает, пользуйтесь пожарной лестницей. Кажется, это называется «новая искренность»?
Telegram-канал как продукт: что я понял только после запуска
Когда запускал платный канал, думал что весь фокус на контент. Сделай хороший контент, люди будут платить.
Как бы не так.
Первое. Люди не покупают контент, они покупают доступ к человеку. Два канала с одинаковым качеством материала показывают разную конверсию если у одного автора есть лицо, история и голос, а у другого просто полезные посты. Если в контенте нет тебя как личности, то он на фиг ни кому не нужен, если только это не контент для взрослых, конечно же.
Второе. Удержание в Telegram другое чем где-либо ещё. От email-рассылки отписываются легко, из закрытого канала уходят реже. Не потому что контент лучше, а потому что канал это сообщество. Человек уходит не от контента, он уходит от людей. Это меняет то как нужно думать про churn.
Третье. Первый дни решает почти всё. Если подписчик не вовлёкся в сразу, он скорее всего не будет продлевать подписку. Онбординг в Telegram продукте это не приветственное сообщение, это целый сценарий первых взаимодействий и чётко выстроенная структура информации внутри канала.
Всё это звучит очевидно когда читаешь. Не очень очевидно когда запускаешь.
Кто строил платные продукты в Telegram, что стало главным сюрпризом?
Дал боту имя и работать стало приятнее
Сделал очередного рабочего бота. Как обычно прописал кто он и что делает, но вот из необычного решил дать ему имя.
Назвал Степаном.
Смешно, но код стал аккуратнее.
Потом прочитал что в Петровиче примерно так же сделали целую команду ботов с именами и маскотами. И это не прикол для корпоратива, а реальная тема которая изменила качество разработки у команды.
Наверное дело в том что когда называешь что-то именем, начинаешь нести за это ответственность иначе. Не «упадёт и ладно», а «Степан не должен падать».
Кто-нибудь ещё так делает или это только у меня странности?
Тёмные века в теории тестирования
Всем привет, хочу поделиться некоторым наблюдением над инфополем в тестировании. На мой взгляд, после имперского расцвета мы лет 10-15 как вступили в тёмные века. В начале 2000-х Рекс Блэк и компания знатно потрудились над пропагандой единого глоссария, он стал общеупотребимым и более-менее исчерпывающим.
Если раньше раздробленность в терминологии и классификациях можно было встретить только в тестировании производительности, каждый крупный вендор (Microsoft, IBM, Google) придумывал свою иерархию, то теперь каждая заметная статья и/или перевод оной стремится ввести свой "уникальный" термин. Если в "имперские времена" можно было только у Microsoft прочитать про Capacity testing, за этим просматривалась некоторая логика - вендоры предлагали с терминологией свои фреймворки и подходы - то сейчас все чаще ловлю себя на мысли, что затруднительно сделать вывод о том, зачем совершенно не новаторские процессы описывают новыми терминами. Тем временем многие до сих пор путают integrated и integration...
Может мне кто-нибудь объяснить в чем "shift left" отличается от забронзовевшего раннего тестирования (early testing)? Чем модный концепт "quality gates" не просто набор "exit criteria"? T-shaped модель вполне укладывается один из 7 базовых принципов концепции тестирования - тестирование зависит от контекста, знание контекста (в том числе предметной области) необходимо для составления грамотных тестов.
Примеры можно множить и множить. А как вам кажется, имеет ли смысл кипа новых или относительно новых терминов?
Поймал себя на мысли за чтением книги, что с появлением мощных моделей для вайбкодинга, я практически перестал общаться с пользователем, а постоянно создаю новые продукты и функционал. А это ведь путь в никуда.
Я перестал собирать обратную связь, даже от самого себя. Например, я уже давно не пользуюсь Wunjo (GitHub репозиторий) и как следствие этого не выходит новый функционал или улучшение старого. Все дошло до того, что программа просто не успевает за тем, что происходит ежедневно. Новые возможности, более мощные модели, итд.
Себя я понимаю в этом. Меня не устраивает долгий процесс генерации, старые модели, и невозможность создать готовый контент для продакшена в одном месте. И я стал адаптироваться под свои новые запросы, так как Wunjo под них, в моем мнении, уже устарел.
Я долгое время разрабатывал Wunjo v3 (по 1-2 часа в день), и добился интересных результатов.
У меня получилось сделать полноценный видеоредактор, с точечными настройками как в CapCut на С++ и встроенными нейронными сетями, при этом программа сама себя может программировать под запросы пользователей (не надо быть разработчиком) и мощности его компьютера.
Например, я знаю о проблеме, что в новых версиях CUDA 12.x, библиотеки Wunjo не работает. И теперь программа сама решает такие конфликты.
А ещё устаревание кода, новые репозитории из GitHub или сервисы с API, такие как RunwayML, Luma, каждый день появляется что-то ещё. Теперь программа, самостоятельно внедряет в себя новый функционал. Самостоятельно, в плане пользователь должен попросить об этом в чате программы и предоставить информацию с ссылками, после этого программа себя “навайбкодит”.
Ещё, что неожиданно, но это возврат MacOS с полноценной поддержкой нейронных сетей.
Однако перед тем, как программа выйдет в свет и даже в бета тестирование, правильно будет узнать пользователей Wunjo или тех, кто читает этот пост и сталкивался с программой ранее. А оно вам надо?
Буду рад вашим комментариям ниже или в Телеграм.
Claude Code можно пользоваться на 70% дешевле — вышел инструмент под названием rtk, который позволяет сжимать вывод любой команды, не забивая контекст. Благодаря этому проекту ИИ при каждом запросе видит только суть задачи и важный контекст, а не весь лог на десятки тысяч токенов. Как итог — хорошая экономия. Работает со всеми агентами, включая Claude Code, Cursor, Copilot или Antigravity.
Начал собирать настольную роболампу, вдохновившись лампой из заставки Pixar и мультфильмом про Luxo jr.
Хочется сделать не просто светильник, а небольшого настольного робота с выразительными движениями и собственным характером, возможно даже не самым лучшим :)
Первые движения основания (видео)
А здесь уже ранний прототип лампы пытается танцевать (видео)
За эти движения отвечают приводы RobStride. Выбирал я их довольно долго: главная авантюрная цель проекта - научить лампу прыгать (и может быть раздавить букву I), поэтому моторы взял с большим запасом по моменту и скорости. На видео они работают примерно на 1/14 от своей максимальной скорости.
Я старался найти самые доступные и дешевые приводы, которые при этом справятся с предполагаемой нагрузкой. RobStride подошли лучше всего. Правда, пару моторов я уже успел сломать во время отладки: из-за ошибок в управлении лампа начинала конвульсивно биться об стол. К сожалению не сделал видео неудачных попыток, но грузом один раз оставило нормальную такую вмятину в стене - он оторвался от сустава во время самопроизвольного кручения))
Для управления я параллельно разрабатываю собственный редактор анимаций под эту лампу.
Его прототип уже работает: движения задаются на таймлайне через положение каждого привода (с установкой целевых Kd, Kp, угла и усилия), а затем воспроизводятся на лампе.
Дальше хочу добавить полноценную 3D-визуализацию, улучшить работу с ключевыми кадрами, прямую и обратную кинематику, интерполяцию и сборку отдельных движений в готовые сценарии.
Механику предстоит еще доработать, улучшить корпус и сделать движения более плавными и выразительными. Ну и разобраться с кабель-менеджментом — сейчас он выглядит так, будто его проектировал пьяный электрик за пять минут до сдачи объекта.
Пока вижу два основных направления развития:
Практичная подвижная лампа, которая следит за руками, направляет свет на рабочую область и может снимать процесс на камеру - например, при пайке, сборке электроники, рисовании или рукоделии.
Настольный аниматроник с камерой глубины, который замечает людей, реагирует на происходящее и выражает своё «настроение» движениями.
Как проект будет в состоянии "аль денте", планирую выложить все ПО и 3д модели для печати в открытый доступ.
Кому интересно - первые движения и технические детали также обсуждали на Reddit в сообществе r/robotics
А какую полезную функциональность вы бы добавили такой лампе?
Или ей достаточно просто быть живой, следить за происходящим и иногда устраивать танцы на столе? :)
Киберсанкции
Те, кто разгоняет киберсанкции с обеих сторон, вы правда не понимаете, что растите монстров?
Русские всегда были страшны своим нестандартным, незашоренным взглядом на мир. Настолько, что сборник из одностраничной рубрики «Маленькие хитрости» журнала «Наука и жизнь» перепечатывали как отдельную книгу в других странах. Настолько, что русская инженерия вошла в легенды и анекдоты.
А сейчас нас лишили доступа к мировой киберкультуре. Ну как лишили: попытались. Часть продуктов закрыли с той стороны, часть — с этой. И весь народ, коллективным разумом, думает над преодолением преград.
Вдумайтесь:
— с одной стороны — министерства и ведомства, не важно, чьи. Что их, что наши ограничены в ресурсах, мотивации и специалистах;
— с другой стороны — народ, которого весь мир боится за его нестандартный образ мысли.
И в этом народе растёт новое поколение, которое:
— наблюдает постоянные танцы с бубном над доступами;
— с юных лет умеет оплатить что угодно картами откуда угодно;
— воспитывается в осознании, что преодолевать блокировки — это нормально и даже хорошо.
У нас растёт поколение абсолютных хакеров. Самые башковитые нагнут любую систему, если так продолжится. Астанавитес! Хотя, наверно, уже поздно…
Демон Дарвина. Идея оптимальности и естественный отбор
Книга А. Н. Горбаня и Р. Г. Хлебопроса 'Демон Дарвина. Идея оптимальности и естественный отбор' посвящена рассмотрению математическим моделям в биологии. Оба автора являются докторами физико-математических наук, и они хорошо знакомы с математическим моделированием. В то же время они занимаются эволюционной биологией и таким образом хорошо знакомы с состоянием дел в этой области. Книга написана с небольшим количеством уравнений, и она является хорошим введением в рассмотрение идей, лежащих в основе теории эволюции и естественного отбора:
'Теория эволюции с помощью естественного отбора, как это ни странно, предстает перед нами сейчас одним из воплощений идеи Ньютона: описываются изменения, связанные с наследственными вариациями, рождениями, выживанием, размножением и смертностью на сравнительно небольших временах, и утверждается, что биологическая эволюция сводится к большой последовательности таких изменений.'
'Явно свести всю эволюционную биологию к динамическим моделям отбора наследуемых вариаций невозможно, да и не нужно, а вот мыслить все эволюционные события как происходящие в том мире, где “все по Дарвину” (или по современной синтетической теории) полезно - это способствует упорядочению и согласованию знаний.'
Отличие от биологов в том, что как представители точных наук авторы книги настороженно относятся к чисто качественным рассуждениям:
'Злоупотребление апелляциями к отбору, призванному в конечном итоге объяснить сложные биологические свойства, без попыток измерить эти свойства с помощью коэффициента размножения или изобрести замену такому измерению, вызывает недоумение.'
Правда, заключение книги несколько пессимистично - авторы признают, что непонятно, как построить количественную теорию макроэволюции. Авторы считают, что означенные проблемы возможно удастся решить в будущем ('сверхзадача - увидеть единство целого в мозаике моделей'), но книга показывает, что эта задача пока не решена.
Кратко о содержании. Первые три главы являются введением в построение моделей. Сравниваются физика и биология, теория и модель, дается классификация моделей. По поводу моделирования отмечу следующее неплохое высказывание:
'Живые существа во всей их чувственной данности не принадлежат предмету биологии.'
Подразумевается, что в особенности в эволюционной биологии предметом рассмотрения является не живое как таковое, а модели размножающихся объектов (матемазавры). Также вводится главное понятие эволюционной биологии:
'коэффициент размножения - среднее число выживших потомков на одного предка'
и утверждается, что
'коэффициент размножения в данных условиях - единая мера оптимальности.'
Далее рассматривается модель дарвиновской эволюции (генотип, фенотип, биосфера, организм, окружающая среда и т. д.), основы генетики, и вопросы, что подразумевается под отбором по признаку, что такое наследование и изменчивость. Все вопросы рассмотрены взвешенно при обсуждении вводимых приближений и появляющихся неоднозначностей.
В заключение цитаты, которые показывают отсутствие количественной модели макроэволюции. Авторы честно пишут про состояние дел в эволюционной биологии и это главное преимущество книги:
'Вновь мы уткнулись в проблему синтеза знаний. Не исключено, что она является основной проблемой современной биологии и дальнейшее развитие этой науки будет определяться в первую очередь прогрессом в направлении синтеза.'
'Беда в том, что в нынешней теории эволюции отсутствует процедура сборки целостной картины из разнообразных фрагментов. И, увы, можно сделать такое предсказание: как только какой-нибудь отчаянно смелый коллектив начнет организовывать эту сборку, тут же окажется, что накопленные знания о фрагментах, эффектах не годятся для такого использования. Они добывались не для этого, и многие важные для сборки детали остались неизвестными.'
А. Н. Горбань, Р. Г. Хлебопрос. Демон Дарвина. Идея оптимальности и естественный отбор, 1988.
Tesla опубликовала видеоролик с показом демонтажа производственной линии по сборке электромобилей Model S и Model X на своем заводе во Фримонте в Северной Калифорнии.
Процесс происходил в рекордные сроки в связи с перепрофилированием завода на выпуск человекоподобных роботов Tesla Optimus. Работы по демонтажу завершились за 46 суток. При этом была проведена разборка бетонных котлованов с использованием специальной тяжёлой техники, демонтаж роботизированных манипуляторов и конвейеров, а также расчистка пространства для установки новых производственных линий.
Трюк на 2 минуты, который улучшает результаты тренировки!
Для имеющих ВПН, сделал видео про пост-активационное потенционирование.
Это такое физиологический феномен, которые внезапно прибавляет сил прямо посреди тренировки и улучшает результаты.
Как это работает и как использовать, рассказал в видео.
Представлен проект Hugging Bay — Pirate Bay для нейросетей. Туда заливают слитые и open Source веса практически всех моделей через торренты для локального запуска. Можно найти модели под любые задачи и железо — есть удобные фильтры и разбивка по категориям. ИИ‑поисковики, модели для кодинга, аналитики, дизайна, перевода на все языки мира, OCR, OSINT и прочего.
Ошибки, которых не видно в сигнатуре: зачем C++ нужен std::expected
Функция выглядит предсказуемо, пока один из вызовов не бросает исключение, о котором никто не вспомнил. Типы ошибок остаются в документации, управление расползается по try/catch, а изменение глубоко в стеке неожиданно ломает обработку выше.
Недавно в статье разобрали std::expected из C++23: как сделать ошибку частью сигнатуры, собирать цепочки через and_then и transform, разделять типы ошибок между слоями и постепенно внедрять подход в legacy-код. Заодно увидели, где std::expected действительно полезен, а где добавит лишнюю сложность.
16 июля в 20:00 продолжим тему на бесплатном уроке «Выразительный C++: кодируем намерения». На практике разберём, как переносить неявные договорённости в типы, сигнатуры и структуру программы. Присоединяйтесь.
Полный список бесплатных уроков июля смотрите в дайджесте.
Открытый проект RepoStore для смартфонов на Android превращает GitHub в Google Play и помогает найти любые Android‑приложения среди репозиториев. С помощью RepoStore можно быстро найти и открыть APK‑файл — у него будут описание и даже рейтинг. Всё разделено по категориям.
Разработчик Тарун Гупта представил открытый проект autopilot-jobhunt. Это — ИИ-инструмент, который автоматически ищет вакансии в интернете, сравнивает их с профилем пользователя и присылает наиболее подходящие варианты в Telegram.
Перед запуском пользователь указывает желаемые должности, требования к работе и условия, которые считает неприемлемыми. После этого система сканирует сайты компаний и площадки с вакансиями, оценивает каждое объявление по степени соответствия резюме и формирует рейтинг.
По запросу ИИ-инструмент может адаптировать резюме под конкретную вакансию и подготовить сопроводительное письмо. При этом решение не отправляет отклик автоматически: пользователь должен самостоятельно проверить документы и решить, подавать ли заявку.
Сервис задуман как бесплатный. Для поиска вакансий он использует веб-агента TinyFish, а для анализа — бесплатные модели через OpenRouter. По умолчанию система переключается между Llama, Nvidia Nemotron, Google Gemma 4 и Alibaba Qwen3, если у одной из моделей заканчивается лимит. Вместо OpenRouter можно подключить Claude Code и API Anthropic, но в этом случае понадобится подходящая подписка или оплаченные токены.
Разработчик отдельно описал меры защиты данных. Файл с настройками и ссылкой на локальное резюме исключён из Git, поэтому его нельзя случайно опубликовать вместе с кодом проекта. Однако содержимое резюме все равно передаётся моделям, подключённым через OpenRouter. Тем, кто не хочет отправлять данные через этот сервис, автор предлагает использовать Claude Code.
По умолчанию autopilot‑jobhuntt настроен на поиск вакансий для разработчиков, но список профессий, компаний и требований можно изменить — нужно отредактировать файл конфигурации проекта.
Пользователь рассказал. что он на смартфоне Huawei, используя длиннофокусный объектив в штатной камере, заснял самолёт, а ИИ-система гаджета проанализировала картинку и распознала там птицу, пририсовав перья..
«Базис» приглашает на Open Demo: новые возможности Basis Dynamix Enterprise 4.6
16 июля в 11:00 наши эксперты расскажут в прямом эфире о ключевых изменениях релиза 4.6 нашего флагманского продукта. Главной частью программы станет практическая демонстрация, в ходе которой специалисты покажут основные нововведения на стенде и разберут, как они работают в реальных сценариях эксплуатации виртуальной инфраструктуры. После демонстрации команда ответит на вопросы участников.
На Open Demo будут рассмотрены следующие задачи и варианты их решения:
Неравномерная нагрузка на инфраструктуру
Продемонстрируем возможности динамической балансировки (DRS), которая автоматически перераспределяет нагрузку между узлами по гибко настраиваемым правилам, выравнивает загрузку кластера и повышает надежность.
Рост требований к оборудованию
Уделим особое внимание виртуальным контроллерам, которые помогают оптимизировать затраты на использование физических ресурсов и сократить время простоя при аварийных сценариях.
Сервисы разного приоритета в одном кластере
Представим расширенные «Зоны», которые позволяют логически разделять ресурсы и формировать более управляемую архитектуру без лишнего усложнения инфраструктуры.
Избыточный расход дискового пространства
Покажем возможности MultiImage и связанных клонов, которые упрощают массовое развертывание однотипных виртуальных машин и позволяют более эффективно использовать ресурсы хранилищ.
Повышение производительности СХД по Ethernet
Рассмотрим поддержку NVMe over TCP, которая позволяет подключать современные системы хранения данных по стандартной Ethernet-инфраструктуре и получать высокую производительность без перехода на специализированные сети.
Дата: 16 июля, 11:00
Продолжительность: 60 минут
Ссылка на регистрацию: https://opendemo.ru/online_160726
Регистрация обязательна. Ссылка на трансляцию будет направлена на почту всем зарегистрированным участникам.
Как и многие подобные истории, эта началась с ночного парсинга, который к утру превратился в тыкву.
Я запустил скрапер вечером, он собрал пару тысяч страниц, я ушёл спать. Утром в логах сплошные 403 и капчи, а в базе за ночь легло страниц двести. Ок, думаю, прокси спалили. Поменял пул на резидентный, накинул puppeteer-stealth, сверху ещё пачку заплаток с гитхаба. Проработало ровно до следующего вечера. Потом опять тыква.
Так продолжалось полгода. В какой-то момент мне надоело в сотый раз докидывать заплатку, и я решил разобраться, что конкретно меня палит. Не прокси. Не поведение. Сам браузер.
Осмотрим пациента
Любой стелс устроен одинаково: поверх Chrome вешается слой JavaScript, который переписывает то, на что смотрит антибот. navigator, canvas, WebGL и ещё десятки поверхностей. И вот тут первая засада.
Берём подменённую функцию и просим показать её исходник через toString(). Настоящая функция браузера отвечает [native code]. А моя заплатка честно показывает мой же JavaScript. Спалился на первой строчке.
Ладно, стелс это тоже патчит. Но детектор не дурак и лезет глубже.
Сверяет главный фрейм с воркером и iframe. Заплатка живёт в одном контексте, а тот же объект, вытащенный из другого, её не видит.
Ловит утечку Runtime.enable, по ней сразу понятно, что браузером кто-то рулит по CDP.
Смотрит на форму TLS-хендшейка (JA3/JA4) и сверяет её с тем, что обещает User-Agent. Заявляешь Chrome на Windows, а рукопожатие выдаёт питоновский клиент.
Перерисовывает один и тот же холст дважды и смотрит, стабилен ли отпечаток, или заплатка подмешивает случайный шум, которого у настоящего железа нет.
Где-нибудь да разъедется. И так будет всегда, потому что я крашу браузер сверху, а не меняю его изнутри. Это не «кривая заплатка», это тупик подхода: маскировка и то, что её просвечивает, написаны на одном языке. Тот, кто читает страницу, всегда на уровень ниже того, кто патчит её из той же страницы.
Вскрытие
Раз проблема в слое поверх браузера, надо убрать слой и лезть в сам браузер. Я взял исходники Chromium и пошёл править фингерпринт прямо в C++, в Blink, V8 и BoringSSL.
Идея простая. Каждое значение, которое читает детектор, должно быть не подменено сверху, а просто другим внутри, ровно как оно было бы на чужой машине. Тогда никакого слоя нет. Подменённый геттер это настоящий C++ геттер, поэтому toString() в любом реалме честно отдаёт [native code]. Сверка «фрейм против воркера» ничего не находит, потому что находить нечего: значение одно и то же везде, оно вкомпилировано в движок. Браузер, который изучает сам себя, видит обычный Chrome. Потому что это и есть обычный Chrome, просто с другими числами внутри.
Что заработало, а что нет
Сразу оговорю, чего не заявляю, потому что именно на этом обычно и врут. Это про фингерпринт браузера, а не про поведение сессии. Серверный антифрод конкретной площадки, поведенческий анализ, скорость и траектория мышки, тут я вам не помощник. Fortress чинит браузер, а не то, как вы им управляете.
А что заявляю, можно проверить руками, не веря мне на слово. Я прогнал сборку по публичным
CreepJS: 0% headless, 0% stealth.
Sannysoft: всё зелёное.
BrowserScan: пишет «Normal».
Живой Cloudflare Turnstile: проходит без клика мышкой.
Всё это воспроизводится одним скриптом tools/gauntlet.py из репозитория, так что можно прогнать самому и убедиться. Персона при этом собирается когерентно: платформа, GPU, таймзона, язык, набор голосов, раскладка клавиатуры и форма TLS съезжаются в один правдоподобный Windows-девайс, а не в ме
По коду менять нечего
Движок поднимает сырой CDP на порту 9222, без утечки Runtime.enable. Я цепляю к нему свой ж остальной код работает как работал. Меняется одна строчка, адрес подключения.
Патчей тридцать четыре, каждый маленький и на одну задачу, читается за минуту. Всё открыто единому слову, соберите движок сами и проверьте, что внутри ровно то, что заявлено.
github.com/tiliondev/fortress
Партнерский митап МФТИ & RЕU Data Science Club: применение рекомендательных систем в цифровых сервисах
15 июля встречаемся с Data Science Club РЭУ им. Г. В. Плеханова — на этот раз говорим о рекомендательных системах и их применении в реальных цифровых продуктах.
Митап объединит студентов, выпускников и экспертов МФТИ и РЭУ — будет два доклада.
На встрече выступят:
▪️ Полина Калинкина — дата-сайентист в Сбере, тимлид проектов REU Data Science Club, преподаватель мультиагентных систем программы «Лекториум» в МГТУ им. Н. Э. Баумана, соавтор курса ML School Pro. Победитель хакатонов НИУ ВШЭ по кросс-доменным рекомендательным системам, мультимодальному Text2Video Retrieval и мультиагентным системам.
Тема доклада: «Кросс-доменные рекомендации на платформах СберЗвук и СберСММ».
▪️ Александр Калистратов — продуктовый аналитик AnyRecs, сотрудник компании Any.
Тема доклада: «Применение больших языковых моделей и семантических идентификаторов в генеративных рекомендательных системах».
Приходите, если вам интересны Data Science, машинное обучение, рекомендательные системы и применение LLM в цифровых продуктах.
📌 Формат: онлайн
📅 Когда: 15 июля (среда), 18:30 (Мск)
🔗 Регистрация
Telegram: https://t.me/mipt_events_bot?start=dl-1782379614134
Реклама в Telegram в 2026 году: что работает, что перестало
Последние полгода активно тестировал разные форматы продвижения в Telegram.
В Ads через официальный кабинет минимальный порог входа снизился до 1500 евро, это уже не только для крупных компаний. Таргетинг по каналам работает нормально если правильно подобрать список. Цена за пдп сильно зависит от ниши, у меня выходило от 40 до 180 рублей.
Посевы в каналах. Живее чем кажется. Но рынок сильно изменился + цены подросли не смотря на все замедления и прочие проблеммы: накрученные каналы стали легче распознавать по статистике просмотров и вовлечённости. Спасибо Telemetr и Tg Stat. Хорошие площадки с живой аудиторией стоят дороже, зато конверсия реальная.
Взаимный пиар. Работает только если аудитории реально пересекаются по интересам. Иначе прирост есть, удержания нет.
Что удивило: Stars как инструмент продвижения. Telegram позволяет оплачивать рекламу внутри платформы звёздами, и это заметно дешевле чем через обычный кабинет. Не все знают про эту механикуу.
Главный вывод: Telegram как рекламная платформа ростёт. Халявного трафика почти не осталось, зато инструменты стали нормальными. Бюджет нужен, но и результат предсказуемее.
Какие форматы продвижения сейчас используете, что даёт лучшее соотношение цены и качества аудитории?