Если 20% churned пользователей возвращаются органически — это хорошая новость. Плохая: то, что принимают за проблему reactivation, часто оказывается проблемой activation.
SOSA 2026 (RevenueCat): реактивация monthly-подписчиков выросла с 13.7% до 20.1% за год. Productivity-категория удвоилась (17% → 36%) — AI-аппки создали паттерн «серийного тестирования»: высокий churn и такой же высокий reactivation.
Если пользователь отменил подписку на третий день, так и не дойдя до core-функций — win-back не поможет. Это activation problem, которая прикидывается reactivation-problem. Убедись сначала, что люди вообще получили ценность.
В банковских аппках та же история. Dormant-пользователь, который не активировался, — не CVM-задача. Там нечего реактивировать.
https://bit.ly/49sv2dB
SOSA 2026 (RevenueCat): реактивация monthly-подписчиков выросла с 13.7% до 20.1% за год. Productivity-категория удвоилась (17% → 36%) — AI-аппки создали паттерн «серийного тестирования»: высокий churn и такой же высокий reactivation.
Если пользователь отменил подписку на третий день, так и не дойдя до core-функций — win-back не поможет. Это activation problem, которая прикидывается reactivation-problem. Убедись сначала, что люди вообще получили ценность.
В банковских аппках та же история. Dormant-пользователь, который не активировался, — не CVM-задача. Там нечего реактивировать.
https://bit.ly/49sv2dB
RevenueCat
20% of your churned users will come back – but are you ready? | RevenueCat
The question isn’t if reactivation works; it’s whether you’re set up to capture it.
eMarketer прогнозирует, что в 2026 году Meta впервые обгонит Google по рекламным доходам — $243,5 млрд против $239,5 млрд. Впервые в истории диджитал-рекламы.
Разрыв в темпах: Meta +24,1% против Google +11,9%. Главный двигатель — Advantage+: больше 1 млн рекламодателей, 15 млн объявлений в месяц, $60 млрд ARR от одной фичи. Средний ROAS — $4,52 на доллар, на 22% выше ручных кампаний. Плюс WhatsApp с $2 млрд ARR в платном мессенджинге и новые поверхности в Threads.
Интересно не то, что Meta выросла быстрее. Интересно то, что Google растёт на 11,9% при том, что поиск никуда не делся — запросы на историческом максимуме. Просто у Google фокус размыт: cloud, hardware, авто, YouTube, AI Research. А Meta — это один бизнес, реклама, с AI-автоматизацией, которая работает.
https://bit.ly/3ScqTo0
Разрыв в темпах: Meta +24,1% против Google +11,9%. Главный двигатель — Advantage+: больше 1 млн рекламодателей, 15 млн объявлений в месяц, $60 млрд ARR от одной фичи. Средний ROAS — $4,52 на доллар, на 22% выше ручных кампаний. Плюс WhatsApp с $2 млрд ARR в платном мессенджинге и новые поверхности в Threads.
Интересно не то, что Meta выросла быстрее. Интересно то, что Google растёт на 11,9% при том, что поиск никуда не делся — запросы на историческом максимуме. Просто у Google фокус размыт: cloud, hardware, авто, YouTube, AI Research. А Meta — это один бизнес, реклама, с AI-автоматизацией, которая работает.
https://bit.ly/3ScqTo0
TNW
Meta is about to overtake Google as the world’s biggest advertising company
Emarketer projects Meta's ad revenue will reach $243.5B in 2026, surpassing Google's $239.5B for the first time. Advantage+ AI automation is driving the shift.
🔥3
Пару месяцев назад весь LinkedIn репостил один и тот же скриншот новой фичи Meta — Customer Lifecycle Strategy. Подавали как AI-магию, которая «умно» исключает существующих клиентов через какие-то особые данные. Доков никто не показывал, только тейки в духе «успей первым».
Jon Loomer дождался фичи в своих аккаунтах и проверил. Магии нет. Это просто второе место в интерфейсе, где руками выбираешь те же custom audiences на исключение. Не подтягивает ни твои audience segments, ни лейблы — всё вручную, как и раньше.
Переименовали кнопку, навесили слово lifecycle, а комьюнити само дорисовало сверху AI. В перформансе так регулярно: половина «прорывных фич» при близком рассмотрении оказывается старой функцией с новым ярлыком. Удобно вспоминать, когда в ленте опять хором хвалят скриншот без ссылки на документацию.
Наверняка эффективные менеджеры получили фиолетовые, потому что рекламодатели поменьше начали пользоваться фичей, а она все так же сливала по дефолту деньги на ретаргетинг.
https://bit.ly/4x9sVFJ
Jon Loomer дождался фичи в своих аккаунтах и проверил. Магии нет. Это просто второе место в интерфейсе, где руками выбираешь те же custom audiences на исключение. Не подтягивает ни твои audience segments, ни лейблы — всё вручную, как и раньше.
Переименовали кнопку, навесили слово lifecycle, а комьюнити само дорисовало сверху AI. В перформансе так регулярно: половина «прорывных фич» при близком рассмотрении оказывается старой функцией с новым ярлыком. Удобно вспоминать, когда в ленте опять хором хвалят скриншот без ссылки на документацию.
Наверняка эффективные менеджеры получили фиолетовые, потому что рекламодатели поменьше начали пользоваться фичей, а она все так же сливала по дефолту деньги на ретаргетинг.
https://bit.ly/4x9sVFJ
👍4
В финтехе AI почти никогда не цитирует сам банк. 88.6% источников, которые модели тащат в ответ на «куда положить деньги» или «какую кредитку взять», — не brand-owned. В Штатах там сидят NerdWallet и Bankrate, у нас — Банки.ру и Сравни.
Foundation разобрали, как NerdWallet до этого дошёл. Называют это Trust Stack:
— на каждой странице видно, кто писал, кто ревьюил, кто редактировал, у каждого био, сертификаты, годы опыта (команда 100+ человек, ~1200 лет экспертизы суммарно);
— 47 публичных методологий рейтингов: что взвешивали, какие данные брали, кто проверял;
— отдельная страница про то, как они зарабатывают и почему партнёрка не влияет на оценки.
И Google, и LLM это едят: 79.7K цитат в ChatGPT, 54K в AI Mode. Но вот что все пропускают — органика NerdWallet за два года упала на 12.7M визитов в месяц. Цитируют их всё чаще, а заходить на сайт стали реже: AI отдаёт ответ прямо в чате, и клик до NerdWallet уже не нужен. Акции NerdWallet тоже заметно просели - больше чем на 50% с момента ipo, в котором я участвовал внезапно.
В общем - надежды на SEO и GEO не то чтобы много.
https://bit.ly/4oNQkZl
Foundation разобрали, как NerdWallet до этого дошёл. Называют это Trust Stack:
— на каждой странице видно, кто писал, кто ревьюил, кто редактировал, у каждого био, сертификаты, годы опыта (команда 100+ человек, ~1200 лет экспертизы суммарно);
— 47 публичных методологий рейтингов: что взвешивали, какие данные брали, кто проверял;
— отдельная страница про то, как они зарабатывают и почему партнёрка не влияет на оценки.
И Google, и LLM это едят: 79.7K цитат в ChatGPT, 54K в AI Mode. Но вот что все пропускают — органика NerdWallet за два года упала на 12.7M визитов в месяц. Цитируют их всё чаще, а заходить на сайт стали реже: AI отдаёт ответ прямо в чате, и клик до NerdWallet уже не нужен. Акции NerdWallet тоже заметно просели - больше чем на 50% с момента ipo, в котором я участвовал внезапно.
В общем - надежды на SEO и GEO не то чтобы много.
https://bit.ly/4oNQkZl
Foundation Marketing
How NerdWallet Built a 7-Figure EEAT Program That AI Trusts
Inside NerdWallet's Trust Stack: the editorial signals that earn citations from Google and LLMs, and how B2B brands can copy the system at their scale.
Мои друзья из Plurio.ai проведут 1 июля прямой эфир про то, как построить систему перформанс-маркетинга с AI. Спикер — Максим Епифанов, VP Performance Marketing в TripleTen.
Команда Максима тратит около $1.5M/мес на рекламу — и уже передала AI большую часть задач (но не всё).
На эфире Макс покажет, что именно можно отдать агентам, что оставить людям, и как это устроено по шагам.
Еще будет Q&A, поэтому готовьте вопросы!
На эфире ребята разберут:
→ Планирование маркетинга на месяц — фрагмент реального документа: у каждого канала свои KPI, за которыми команда следит и в которые должна попадать
→ Скиллы и правила под результаты:
- скилл по перераспределению бюджетов, где считается прогнозный CAC
- скилл, который разбивает кампании по корзинкам (зеленые / желтые / красные)
- правила, которые бюджетами управляют
→ Скиллы UA-менеджера, которые уже крутятся в работе:
(1) скилл, который показывает аналитики по креативам: что оставить, а что масштабировать
(2) скилл, которой показывает креативы, которые являются кандидатом к перезапуску
(3) скилл по минус словам
→ В конце — зачем это команде и почему схема работает на больших объёмах
На каждый блок одна логика: цель → как делали руками → что работает сейчас → где всё ещё нужен человек
Когда: среда, 1 июля, 19:00 МСК
Регистрироваться тут
Команда Максима тратит около $1.5M/мес на рекламу — и уже передала AI большую часть задач (но не всё).
На эфире Макс покажет, что именно можно отдать агентам, что оставить людям, и как это устроено по шагам.
Еще будет Q&A, поэтому готовьте вопросы!
На эфире ребята разберут:
→ Планирование маркетинга на месяц — фрагмент реального документа: у каждого канала свои KPI, за которыми команда следит и в которые должна попадать
→ Скиллы и правила под результаты:
- скилл по перераспределению бюджетов, где считается прогнозный CAC
- скилл, который разбивает кампании по корзинкам (зеленые / желтые / красные)
- правила, которые бюджетами управляют
→ Скиллы UA-менеджера, которые уже крутятся в работе:
(1) скилл, который показывает аналитики по креативам: что оставить, а что масштабировать
(2) скилл, которой показывает креативы, которые являются кандидатом к перезапуску
(3) скилл по минус словам
→ В конце — зачем это команде и почему схема работает на больших объёмах
На каждый блок одна логика: цель → как делали руками → что работает сейчас → где всё ещё нужен человек
Когда: среда, 1 июля, 19:00 МСК
Регистрироваться тут
❤2🔥1
Два месяца назад я был AI-луддитом, недавно стал AI-амбассадором. И главное открытие новой роли: вещи, которые мне кажутся очевидными, для большинства совсем не очевидны. Вот свежий пример.
Хайп говорит: AI-агент вот-вот заменит андеррайтера, саппорт или аналитика целиком. Но в реальности — отдашь агенту всю роль, и счёт за токены обгонит зарплату человека, которого он должен был заменить. Ну это если отдашь - такого агента еще сделать нужно, особенно аналитика.
Механика простая. Должность — это куча мелких решений, костылей и неписаных правил. Агент без границ лезет в каждый edge-case и жжёт токены на каждом шаге рассуждения. Поэтому всю работу делает архитектура вокруг агента, а не он сам: сначала детерминированные проверки (в примере с KYC — документы бьются между собой? тот же человек? не подделка?), фрод-кейсы уходят человеку, и только в самом конце — LLM на одну задачу: сообщить решение. Не андеррайтер, а диспетчер. Да и токены - это пол беды, там может быть вообще любой рандомный процесс случится.
Дорого не из-за модели, а из-за слишком широкого скоупа — та же история, что с токен-экономикой у Саймона Тейлора. Santander тот же процесс уронил с €5 до 3 центов, просто сузив задачу. Для банка вывод приятный: не надо ждать «агента-сотрудника» — надо нарезать роль на узкие задачи с жёсткими входами и выходами. Дешевле, предсказуемее, и комплаенс не разваливается. Не только для банка, конечно - для любого.
Мне это казалось базой. Но как пошёл амбассадорствовать — почти каждый второй слышит «агент» и представляет, как тот целиком заменяет живого человека. Отсюда и завышенные ожидания, и потом разочарование в «не взлетело».
Нюанс: автор материала — из ABBYY, а они как раз продают «Document AI впереди reasoning». Рецепт удобно идёт через их полку. Но мысль от этого не ломается.
https://bit.ly/4esdwsO
Хайп говорит: AI-агент вот-вот заменит андеррайтера, саппорт или аналитика целиком. Но в реальности — отдашь агенту всю роль, и счёт за токены обгонит зарплату человека, которого он должен был заменить. Ну это если отдашь - такого агента еще сделать нужно, особенно аналитика.
Механика простая. Должность — это куча мелких решений, костылей и неписаных правил. Агент без границ лезет в каждый edge-case и жжёт токены на каждом шаге рассуждения. Поэтому всю работу делает архитектура вокруг агента, а не он сам: сначала детерминированные проверки (в примере с KYC — документы бьются между собой? тот же человек? не подделка?), фрод-кейсы уходят человеку, и только в самом конце — LLM на одну задачу: сообщить решение. Не андеррайтер, а диспетчер. Да и токены - это пол беды, там может быть вообще любой рандомный процесс случится.
Дорого не из-за модели, а из-за слишком широкого скоупа — та же история, что с токен-экономикой у Саймона Тейлора. Santander тот же процесс уронил с €5 до 3 центов, просто сузив задачу. Для банка вывод приятный: не надо ждать «агента-сотрудника» — надо нарезать роль на узкие задачи с жёсткими входами и выходами. Дешевле, предсказуемее, и комплаенс не разваливается. Не только для банка, конечно - для любого.
Мне это казалось базой. Но как пошёл амбассадорствовать — почти каждый второй слышит «агент» и представляет, как тот целиком заменяет живого человека. Отсюда и завышенные ожидания, и потом разочарование в «не взлетело».
Нюанс: автор материала — из ABBYY, а они как раз продают «Document AI впереди reasoning». Рецепт удобно идёт через их полку. Но мысль от этого не ломается.
https://bit.ly/4esdwsO
The Financial Brand
How to Succeed with Agentic AI: Give It Major Tasks, But Don't Hand It Entire Jobs
Careful allocation of the ingredients in a given banking role will make the most of agentic AI's strengths while minimizing computing costs.
👍1
Forwarded from Growth Lab / Артём Сайгин
Моя работа (или хобби, как посмотреть) уже лет 8 — растить it-продукты, выстраивая growth-процессы на стыке маркетинга и продукта.
За всё это время наблюдаю в разных командах и продуктах одну и ту же проблему — нет системы построения конвейеров экспериментов. Менеджеры строят процесс по наитию, совершая ошибку за ошибкой —> конвейер не заводится или ломается на полпути.
2 года назад я написал процесс построения рабочего конвейера экспериментов, детально, пошагово описал, как его внедрить и с чем вы столкнётесь, — вложил весь свой опыт построения growth-процессов. Всё, чтобы вы могли взять и применить, обойдя стороной все "грабли". Материал не устарел и не потерял актуальность, потому что основан фундаментальных принципах без привязки к инструментарию.
https://habr.com/ru/articles/788780/
Пользуйтесь, друзья.
За всё это время наблюдаю в разных командах и продуктах одну и ту же проблему — нет системы построения конвейеров экспериментов. Менеджеры строят процесс по наитию, совершая ошибку за ошибкой —> конвейер не заводится или ломается на полпути.
2 года назад я написал процесс построения рабочего конвейера экспериментов, детально, пошагово описал, как его внедрить и с чем вы столкнётесь, — вложил весь свой опыт построения growth-процессов. Всё, чтобы вы могли взять и применить, обойдя стороной все "грабли". Материал не устарел и не потерял актуальность, потому что основан фундаментальных принципах без привязки к инструментарию.
https://habr.com/ru/articles/788780/
Пользуйтесь, друзья.
1❤6👍1
How I AI
Я собрал вокруг Claude Cowork что-то вроде личной ОС. И написал этот текст потому, что постоянно получаю горы вопросов про то, как сделать ии асситента не таким тупым. Самый неочевидный способ для большинства - просто папки с инструкциями. Для меня тоже это было нифига не очевидно еще несколько месяцев назад. Но полезным его сделала именно обвязка, а не сама модель. Пять вещей, которые реально вытащили. Под каждым пунктом — полный кусок из моего CLAUDE.md:
1️⃣ Роутинг. Любой запрос он сначала относит к нужной папке и читает её локальные инструкции, а не отвечает в вакууме. В начале задачи прямо пишет, куда роутит и почему. Сомневается — сначала переспросит. Ошибётся — поправлю, и он дописывает признак в лог, чтобы не промахнуться снова.
Вопрос про кредитку и вопрос про облигации требуют разного контекста: свои источники, свой тон, свои прошлые решения. Без роутинга ассистент отвечает усреднённо и мажет. А лог с признаками превращает каждую мою правку в разовую — один раз поправил, дальше он сам знает, куда такое относить. И все запросы можно отправлять в корневую папку и не заморачиваться выбором папок каждый раз.
2️⃣ Память. У каждой папки свой файл памяти. Пишется только когда я скажу «запомни», без самодеятельности. И если новое противоречит старому — не перезаписывает молча.
Дефолтный чат забывает всё между сессиями, поэтому каждый раз объясняешь заново. Здесь память живёт в файле и читается на старте. Но пишу в неё только я по команде — иначе она быстро зарастает мусором из случайных реплик. А флаг противоречий не даёт тихо переписать то, что я решил раньше: сначала покажет старую запись, потом спросит. Это самый большой прорыв между чатом и системой.
3️⃣ Новые папки по протоколу. Прошу завести папку под тему — вместо пустышки он проводит интервью, собирает инструкции и память, изолирует её от соседних.
Смысл в изоляции. Память по инвестициям не течёт в блог, инструкции для дачи не мешаются с Финтехом. Каждая папка — отдельный мозг со своим голосом и своей историей. Так система растёт без одного гигантского замусоренного контекста.
4️⃣ Задачи. Главное правило — дробить мельче, чем хочется. И перед каждым шагом развилка, а не молчаливое исполнение.
Мелкие шаги ловят неверное направление быстро, пока токены не пошли сжигаться. А развилка с рекомендацией и парой альтернатив снимает с меня необходимость писать бриф: читаю варианты в своих терминах — деньги, время, риск — и отвечаю «да». Решаю быстро, но решаю я. В Claude Code можно использовать точно такие же инструкции.
5️⃣ Обучение. Каждое моё решение пишет в отдельный лог, а потом калибрует, насколько часто меня дёргать.
Это моя любимая часть. Обычный ассистент задаёт одни и те же вопросы вечно. Этот копит мои решения и подстраивает частоту чекинов: где я всегда соглашаюсь — перестаёт дёргать, где обычно вмешиваюсь — спрашивает подробнее. Не я подстраиваюсь под инструмент, а он под меня.
Логика та же, что крутим в CVM: копишь сигнал по человеку и подстраиваешься под него. Только персонализируется тут я сам.
А неочевидное вот что: полезным агента делает не модель и не промпт, а память и учёт решений. Умная модель без контекста каждый раз стартует с нуля или сваливает все в кучу.
В следующий раз — про вторую половину этой обвязки: как писать нормальным языком (brand voice), как отдельный проход humanizer вычищает нейросетевые тики в текстах, чтобы текст не палился, и как всё это опирается на локальную базу знаний по моим темам, и как улучшить процесс промптинга.
🚀 Весь шаблон файла можно взять тут. Его же легко переиспользовать и в codex.
Bykov Digital
Я собрал вокруг Claude Cowork что-то вроде личной ОС. И написал этот текст потому, что постоянно получаю горы вопросов про то, как сделать ии асситента не таким тупым. Самый неочевидный способ для большинства - просто папки с инструкциями. Для меня тоже это было нифига не очевидно еще несколько месяцев назад. Но полезным его сделала именно обвязка, а не сама модель. Пять вещей, которые реально вытащили. Под каждым пунктом — полный кусок из моего CLAUDE.md:
1️⃣ Роутинг. Любой запрос он сначала относит к нужной папке и читает её локальные инструкции, а не отвечает в вакууме. В начале задачи прямо пишет, куда роутит и почему. Сомневается — сначала переспросит. Ошибётся — поправлю, и он дописывает признак в лог, чтобы не промахнуться снова.
Before working on any task or running any skill, read that subfolder's CLAUDE.md first, then MEMORY.md.
Routing rules (mandatory):
— Always surface the choice. At the start, explicitly state which subfolder you're routing to and by what signal you identified the topic (one line). Format: "Routing → <folder>, because <signal>".
— Proactively clarify on risk. If there's any chance of getting it wrong (a request straddling folders, ambiguous wording, a new topic) — ask one short yes/no question first, before working.
— Learn from every case. Every time routing worked OR missed (Pavel corrected it) — extract the pattern, why it happened, and append a new signal to ROUTING-LOG.md. Goal: minimize future errors. Before deciding the topic, check the accumulated patterns in ROUTING-LOG.md.
Вопрос про кредитку и вопрос про облигации требуют разного контекста: свои источники, свой тон, свои прошлые решения. Без роутинга ассистент отвечает усреднённо и мажет. А лог с признаками превращает каждую мою правку в разовую — один раз поправил, дальше он сам знает, куда такое относить. И все запросы можно отправлять в корневую папку и не заморачиваться выбором папок каждый раз.
2️⃣ Память. У каждой папки свой файл памяти. Пишется только когда я скажу «запомни», без самодеятельности. И если новое противоречит старому — не перезаписывает молча.
At the start of every session: Read MEMORY.md before responding. Use what you find to inform your work — don't announce it, just be informed by it.
Memory is user-triggered only. Do not automatically write to MEMORY.md. Only add entries when the user explicitly asks — using phrases like "remember this," "don't forget," "make a note," "log this," "save this," or "create session notes."
All memories are persistent. Entries stay until the user explicitly asks to remove or change them.
Flag contradictions. If the user asks you to remember something that conflicts with an existing memory, don't silently overwrite it. Flag the conflict and ask how to reconcile it.
Дефолтный чат забывает всё между сессиями, поэтому каждый раз объясняешь заново. Здесь память живёт в файле и читается на старте. Но пишу в неё только я по команде — иначе она быстро зарастает мусором из случайных реплик. А флаг противоречий не даёт тихо переписать то, что я решил раньше: сначала покажет старую запись, потом спросит. Это самый большой прорыв между чатом и системой.
3️⃣ Новые папки по протоколу. Прошу завести папку под тему — вместо пустышки он проводит интервью, собирает инструкции и память, изолирует её от соседних.
When the user asks to create a new subfolder, use the subfolders skill. It handles the full interview, CLAUDE.md and MEMORY.md creation, identity overrides, and memory isolation.
Смысл в изоляции. Память по инвестициям не течёт в блог, инструкции для дачи не мешаются с Финтехом. Каждая папка — отдельный мозг со своим голосом и своей историей. Так система растёт без одного гигантского замусоренного контекста.
4️⃣ Задачи. Главное правило — дробить мельче, чем хочется. И перед каждым шагом развилка, а не молчаливое исполнение.
This algorithm is the default for any task, except trivial chit-chat and quick factual questions.
1. Align before starting. Restate in your own words what Pavel is asking and what success looks like. Wait for confirmation before starting work.
2. Plan after "yes". Once confirmed — lay out which steps you'll take and which inputs (files, sources, data) you'll use.
3. Break it down small. Break the work roughly 10x finer than you would by default. Many small steps instead of a few big ones.
4. Forks before every step. Before each step, give: the recommended action + the 2 best alternatives + why the recommended one. Frame trade-offs in terms of what matters to Pavel (speed, quality, money, risk, his time). Phrase it so it can be answered with a simple "yes".
Мелкие шаги ловят неверное направление быстро, пока токены не пошли сжигаться. А развилка с рекомендацией и парой альтернатив снимает с меня необходимость писать бриф: читаю варианты в своих терминах — деньги, время, риск — и отвечаю «да». Решаю быстро, но решаю я. В Claude Code можно использовать точно такие же инструкции.
5️⃣ Обучение. Каждое моё решение пишет в отдельный лог, а потом калибрует, насколько часто меня дёргать.
5. Decision log. Keep a DECISIONS.md file at the root: where Pavel accepts a recommendation, where he pushes back, what he changes it to — and what that says about his preferences. Append after significant forks (one line per entry).
6. Check-in calibration. Over time: check in less where DECISIONS.md shows a stable pattern of agreement; more often and in more detail where Pavel is likely to intervene. Lean explicitly on the accumulated patterns instead of asking about everything.
Это моя любимая часть. Обычный ассистент задаёт одни и те же вопросы вечно. Этот копит мои решения и подстраивает частоту чекинов: где я всегда соглашаюсь — перестаёт дёргать, где обычно вмешиваюсь — спрашивает подробнее. Не я подстраиваюсь под инструмент, а он под меня.
Логика та же, что крутим в CVM: копишь сигнал по человеку и подстраиваешься под него. Только персонализируется тут я сам.
А неочевидное вот что: полезным агента делает не модель и не промпт, а память и учёт решений. Умная модель без контекста каждый раз стартует с нуля или сваливает все в кучу.
В следующий раз — про вторую половину этой обвязки: как писать нормальным языком (brand voice), как отдельный проход humanizer вычищает нейросетевые тики в текстах, чтобы текст не палился, и как всё это опирается на локальную базу знаний по моим темам, и как улучшить процесс промптинга.
Bykov Digital
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1❤9👍3👀1
Klaviyo — платформа email/SMS-маркетинга под e-commerce, с 2023-го на NYSE: сегментация и триггерные флоу на данных покупателя, глубокая интеграция с Shopify. Если Mailchimp — про «разослать всем одинаковое письмо», то Klaviyo — data-first автоматизация под DTC.
Теперь он превратил себя в MCP-сервер для Claude — и тихо признал, что работа уходит из его дашборда.
Раньше интеграция с Anthropic отвечала на вопросы про данные. Теперь Claude выполняет workflow целиком и отдаёт готовый результат: недельный перф-дайджест, аудит automation-сценариев с фикс-листом, копирайт по реальным данным сегмента. В Chat — инсайты, в Cowork — автономная работа с файлами. Я сам живу в Cowork и разницу вижу на практике: одно дело «покажи данные, собери отчёт», совсем другое — «измени флоу кампании X, чтобы поднять конверсию на шаге Y». Агент не показывает цифры, а сам правит кампанию под цель.
Популярное прочтение — «Klaviyo прикрутил AI-отчёты». Мимо: это управление кампаниями через агента, от брейншторма и поиска инсайтов до новых флоу и оптимизации существующих. Между «придумал» и «сделано» пропадают промежуточные шаги. Дашборд, который маркетологи годами учили, становится backend-слоем за агентом. «Model-agnostic» здесь хедж: в Klaviyo не знают, какой агент победит, поэтому втыкаются во все. Кажется, этот путь ждёт каждый SaaS с данными.
https://bit.ly/4fkEuCT
Теперь он превратил себя в MCP-сервер для Claude — и тихо признал, что работа уходит из его дашборда.
Раньше интеграция с Anthropic отвечала на вопросы про данные. Теперь Claude выполняет workflow целиком и отдаёт готовый результат: недельный перф-дайджест, аудит automation-сценариев с фикс-листом, копирайт по реальным данным сегмента. В Chat — инсайты, в Cowork — автономная работа с файлами. Я сам живу в Cowork и разницу вижу на практике: одно дело «покажи данные, собери отчёт», совсем другое — «измени флоу кампании X, чтобы поднять конверсию на шаге Y». Агент не показывает цифры, а сам правит кампанию под цель.
Популярное прочтение — «Klaviyo прикрутил AI-отчёты». Мимо: это управление кампаниями через агента, от брейншторма и поиска инсайтов до новых флоу и оптимизации существующих. Между «придумал» и «сделано» пропадают промежуточные шаги. Дашборд, который маркетологи годами учили, становится backend-слоем за агентом. «Model-agnostic» здесь хедж: в Klaviyo не знают, какой агент победит, поэтому втыкаются во все. Кажется, этот путь ждёт каждый SaaS с данными.
https://bit.ly/4fkEuCT
Klaviyo
Klaviyo + Anthropic: New Agentic Workflows Come to Claude - Klaviyo
Connect your Klaviyo data to Anthropic’s Claude and turn reports, audits, and campaign briefs into finished work with agentic marketing workflows, no manual steps required.
Годами копил пачку мелких подписок-аппок. Не вау-продукты, но каждая закрывала конкретную боль, которую руками решать долго и неудобно.
Одна из таких — Ornament Health. Фоткаешь PDF с анализами крови, она распознаёт показатели, строит графики по времени и пишет, что и почему изменилось.
Скормил на днях свои анализы AI — он сделал то же самое за 15 минут. Распознал, свёл в динамику, объяснил отклонения.
Дальше самое важное. За AI я плачу на порядок больше, чем платил за Ornament, но и задач он закрывает на порядок больше. Подписки от этого не умирают. Их ценность просто стягивается в одну горизонтальную подписку, которая съедает десяток вертикальных однофункциональных.
Ornament тут показательный. Живёт с 2019, внешних денег так и не подняла. По Crunchbase growth score у неё уже деградирует, минус балл за квартал, а трафик сайта за последний месяц просел на 81%. Весь продукт это тонкая обёртка над одной фичей: распознать анализы и построить графики. Такие осыпаются первыми, потому что их ценность теперь идёт в комплекте с моделью, за которую я и так плачу.
И вопрос, который из этого растёт: у скольких аппок на твоём телефоне останется смысл, если выкинуть из них ровно одну фичу, которую AI уже делает по дороге.
Одна из таких — Ornament Health. Фоткаешь PDF с анализами крови, она распознаёт показатели, строит графики по времени и пишет, что и почему изменилось.
Скормил на днях свои анализы AI — он сделал то же самое за 15 минут. Распознал, свёл в динамику, объяснил отклонения.
Дальше самое важное. За AI я плачу на порядок больше, чем платил за Ornament, но и задач он закрывает на порядок больше. Подписки от этого не умирают. Их ценность просто стягивается в одну горизонтальную подписку, которая съедает десяток вертикальных однофункциональных.
Ornament тут показательный. Живёт с 2019, внешних денег так и не подняла. По Crunchbase growth score у неё уже деградирует, минус балл за квартал, а трафик сайта за последний месяц просел на 81%. Весь продукт это тонкая обёртка над одной фичей: распознать анализы и построить графики. Такие осыпаются первыми, потому что их ценность теперь идёт в комплекте с моделью, за которую я и так плачу.
И вопрос, который из этого растёт: у скольких аппок на твоём телефоне останется смысл, если выкинуть из них ровно одну фичу, которую AI уже делает по дороге.
Средний промпт в ChatGPT — 23 слова. В Google — 3.37. Юзер вываливает в чат всю свою ситуацию целиком, и интент там устроен совсем по-другому.
HubSpot собрал тренды AEO на 2026 — готовый чеклист для практика:
1️⃣ Answer-first: прямой ответ в первых строках, детали ниже. Перевёрнутая пирамида, чтобы движку было что выдернуть.
2️⃣ Консистентность сущностей — название, цены, продукты одинаково поданы по всему вебу. Иначе AI путается в фактах о бренде.
3️⃣ Локальные страницы с NAP и schema-разметкой — ответ подстраивается под гео юзера.
4️⃣ Метрики видимости вместо кликов: цитирования, упоминания, место бренда в ответах.
5️⃣ Видео и аудио с транскриптами и таймкодами — движок вытаскивает ответы и оттуда.
6️⃣ AEO и SEO сводятся в одну воронку и считаются вместе.
Тренды так себе с точки зрения инсайтов, но что есть - то есть.
Цифры для скептиков: 72% потребителей планируют использовать AI для покупок, а лиды из AEO-трафика у самого HubSpot конвертятся в 3 раза лучше обычных.
https://bit.ly/4piXJQT
HubSpot собрал тренды AEO на 2026 — готовый чеклист для практика:
1️⃣ Answer-first: прямой ответ в первых строках, детали ниже. Перевёрнутая пирамида, чтобы движку было что выдернуть.
2️⃣ Консистентность сущностей — название, цены, продукты одинаково поданы по всему вебу. Иначе AI путается в фактах о бренде.
3️⃣ Локальные страницы с NAP и schema-разметкой — ответ подстраивается под гео юзера.
4️⃣ Метрики видимости вместо кликов: цитирования, упоминания, место бренда в ответах.
5️⃣ Видео и аудио с транскриптами и таймкодами — движок вытаскивает ответы и оттуда.
6️⃣ AEO и SEO сводятся в одну воронку и считаются вместе.
Тренды так себе с точки зрения инсайтов, но что есть - то есть.
Цифры для скептиков: 72% потребителей планируют использовать AI для покупок, а лиды из AEO-трафика у самого HubSpot конвертятся в 3 раза лучше обычных.
https://bit.ly/4piXJQT
Hubspot
Answer engine optimization trends in 2026: How AEO is transforming the landscape
Discover emerging trends in answer engine optimization, why they matter for revenue, and how to integrate AEO with traditional strategies to drive growth.
👍1
Bykov Digital ❇️
Вообще по нашей теме надо учиться у Valve - они очень круто создают новые ниши там где вроде бы все уже поделено. Так появился steam. Потом они сделали steam deck и это открыло новый рынок таких девайсов. И вот они выпускают новый девайс https://steamp…
Были большие надежду, а судя по обзорам от блоггеров получилось не так круто как со стимдеком.
За 700 баксов оно было бы еще сносно, но за 1200 с пультом - уже решение так себе, с учетом что 4к там конечно нет. И даже 2k нормального тоже нет. Но за 1200 уже можно собрать нормальный пк, который будет 2к тянуть на максималках.
Что при этом не мешает Valve зарабатывать миллиарды, но есть нюанас, который кмк какраз и связан со стимдлеком.
Рекорд Steam сделали не новинки. $11.1 млрд за H1 2026 (оценка Alinea, сама Valve цифры не раскрывает), и лишь 21% суммы дали игры 2026 года. Год назад свежие релизы приносили 27%, два года назад 29%. Остальное тащит back catalog: люди перепроходят купленное и докупают пропущенное. Или для стимдека.
Причём H1 обошёл на 8% вторую половину 2025-го ($10.3 млрд), а это сезон лёгких денег: осенние распродажи, новогодние подарки. Обычный январь–июнь оказался сильнее.
Читается как «гейминг прёт», но по механике это работа CRM: деньги нашлись в ре-монетизации существующей базы, а не в acquisition (топовые новинки собрали по ~$200 млн, ни одна не взяла и пятой части миллиарда).
Параллельно издатели, уходившие в свои лончеры, возвращают каталоги в Steam. Их сторы не взлетели.
Но самый ад, конечно - это 140+ млн собранных Slay the Spire II.
https://bit.ly/4aThGYs
За 700 баксов оно было бы еще сносно, но за 1200 с пультом - уже решение так себе, с учетом что 4к там конечно нет. И даже 2k нормального тоже нет. Но за 1200 уже можно собрать нормальный пк, который будет 2к тянуть на максималках.
Что при этом не мешает Valve зарабатывать миллиарды, но есть нюанас, который кмк какраз и связан со стимдлеком.
Рекорд Steam сделали не новинки. $11.1 млрд за H1 2026 (оценка Alinea, сама Valve цифры не раскрывает), и лишь 21% суммы дали игры 2026 года. Год назад свежие релизы приносили 27%, два года назад 29%. Остальное тащит back catalog: люди перепроходят купленное и докупают пропущенное. Или для стимдека.
Причём H1 обошёл на 8% вторую половину 2025-го ($10.3 млрд), а это сезон лёгких денег: осенние распродажи, новогодние подарки. Обычный январь–июнь оказался сильнее.
Читается как «гейминг прёт», но по механике это работа CRM: деньги нашлись в ре-монетизации существующей базы, а не в acquisition (топовые новинки собрали по ~$200 млн, ни одна не взяла и пятой части миллиарда).
Параллельно издатели, уходившие в свои лончеры, возвращают каталоги в Steam. Их сторы не взлетели.
Но самый ад, конечно - это 140+ млн собранных Slay the Spire II.
https://bit.ly/4aThGYs
Substack
Steam is having another record year for revenue
Steam has generated $11B in the first half of 2026 alone, the platform’s biggest-ever six months, as per our estimates. Here’s the numbers and some of the games driving them.
👤 Клиент:
Компания, специализирующаяся на продаже автомобильных двигателей.
⚙️ В работу взяли: 540 поисковых запросов.
Показатели проекта на старте:
• ТОП-3 — 2% запросов
• ТОП-5 — 6% запросов
• ТОП-10 — 26% запросов
📈 Проект стартовал практически с нуля — большая часть запросов находилась далеко за пределами первой страницы поиска. После начала работ позиции стали стабильно расти, а с каждой неделей динамика только усиливалась.
Результаты на начало июля:
За время работы удалось вывести в ТОП практически весь коммерчески важный семантический кластер. Сегодня более двух третей запросов находятся в ТОП-3, а почти 90% — на первой странице поиска.
Продолжаем работу над проектом, чтобы закрепить достигнутые позиции и увеличить долю запросов в ТОП-3.
Быстро. Эффективно. Безопасно.
🔝Более 5 лет выводим сайты в ТОП даже в самых конкурентных тематиках, где без грамотной работы над поведенческими факторами добиться высоких позиций крайне сложно.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍1
Bykov Digital ❇️
Годами копил пачку мелких подписок-аппок. Не вау-продукты, но каждая закрывала конкретную боль, которую руками решать долго и неудобно. Одна из таких — Ornament Health. Фоткаешь PDF с анализами крови, она распознаёт показатели, строит графики по времени и…
Duolingo побил квартал по всем метрикам и поднял годовой гайденс по прибыли — а акцию всё равно слили, −77% за год.
Единственная трещина в отчёте — MAU: 138 млн против ожидаемых 143, DAU при этом в норме. За такое не наказывают на три четверти капитализации. Наказывают за другое: рынок перестал верить в moat. Персональный репетитор теперь собирается одним промптом в ChatGPT или Gemini, и лидерство в категории «структурированный контент + привычка» уже ничего не гарантирует.
Отдельная деталь: замедление DAU компания списывает в основном на математику масштаба и собственный сдвиг в монетизацию, но в shareholder letter честно вписала и паузу в unhinged-маркетинге — как частичную причину. Сова, выходит, работала усилителем habit loop'а, а не двигателем: DAU/MAU у Duolingo 41% — цифра соцсети, не education-аппки. Мемы притихли — streak-петля крутится чуть медленнее.
Единственная трещина в отчёте — MAU: 138 млн против ожидаемых 143, DAU при этом в норме. За такое не наказывают на три четверти капитализации. Наказывают за другое: рынок перестал верить в moat. Персональный репетитор теперь собирается одним промптом в ChatGPT или Gemini, и лидерство в категории «структурированный контент + привычка» уже ничего не гарантирует.
Отдельная деталь: замедление DAU компания списывает в основном на математику масштаба и собственный сдвиг в монетизацию, но в shareholder letter честно вписала и паузу в unhinged-маркетинге — как частичную причину. Сова, выходит, работала усилителем habit loop'а, а не двигателем: DAU/MAU у Duolingo 41% — цифра соцсети, не education-аппки. Мемы притихли — streak-петля крутится чуть медленнее.
❤4👍1🔥1
Испания взяла ЧМ, но выиграл adidas - обе команды финала играли в трех полосках. На роде Nike.
adidas одевает 14 из 48 сборных турнира и берёт чемпионство в 4 из 6 последних ЧМ. Nike действует наоборот, точечно и дорого: перекупил Германию с 2027 года — после 72 лет с adidas, за ~€100 млн в год, вдвое выше прежней ставки. С учетом всех последних промахов Nike - интересный заход, ванугю эффектов будет не особо много.
У Nike годовая выручка флэтует, квартальная падает, а adidas растет и по году и за попледний квартал. Операционно adidas тоже эффективнее, не просрал Китай как Nike. И это все отражается в акциях - Nike -33% YTD и -41% за 12 месяцев, adidas +7% и прогноз что еще процентов 10-12 будет.
Помню, несколько лет назад писал как adidas все просрали + разрыв с Кани. Потом писал про то как Nike деградирует. В общем - очень увлекательно за ними наблюдать.
https://bit.ly/4hmR1qU
adidas одевает 14 из 48 сборных турнира и берёт чемпионство в 4 из 6 последних ЧМ. Nike действует наоборот, точечно и дорого: перекупил Германию с 2027 года — после 72 лет с adidas, за ~€100 млн в год, вдвое выше прежней ставки. С учетом всех последних промахов Nike - интересный заход, ванугю эффектов будет не особо много.
У Nike годовая выручка флэтует, квартальная падает, а adidas растет и по году и за попледний квартал. Операционно adidas тоже эффективнее, не просрал Китай как Nike. И это все отражается в акциях - Nike -33% YTD и -41% за 12 месяцев, adidas +7% и прогноз что еще процентов 10-12 будет.
Помню, несколько лет назад писал как adidas все просрали + разрыв с Кани. Потом писал про то как Nike деградирует. В общем - очень увлекательно за ними наблюдать.
https://bit.ly/4hmR1qU
👍4❤1
Никогда такого не было и вот опять.
Все хоронят банковские отделения уже лет десять, а крупные банки в Штатах (JPMorgan, BofA, Wells Fargo, PNC) три года подряд открывают по 1000+ новых в год. Curinos с Adrenaline посчитали почему: счёт, открытый в отделении, через год держит выше баланс и закрывается на 25% реже, чем открытый через digital. JPM и BofA к 2027 будут стоять во всех топ-50 рынках Штатов. Формат при этом другой — минус четверть площади, 3,6 FTE в среднем, банкиры на advice вместо операционистов за стойками.
Все качают retention через onboarding и lifecycle, а тут 25% разницы в удержании зашито в сам acquisition-канал. Бонусом отделение работает как billboard: awareness получают даже те, кто внутрь не зайдёт никогда.
Видел тут на днях новые банкоматы альфы - там дисплей дюймов 30 и сверху еще светящийся круговой билборд. Что-то в этом есть, похоже.
https://bit.ly/3TfV4LI
Все хоронят банковские отделения уже лет десять, а крупные банки в Штатах (JPMorgan, BofA, Wells Fargo, PNC) три года подряд открывают по 1000+ новых в год. Curinos с Adrenaline посчитали почему: счёт, открытый в отделении, через год держит выше баланс и закрывается на 25% реже, чем открытый через digital. JPM и BofA к 2027 будут стоять во всех топ-50 рынках Штатов. Формат при этом другой — минус четверть площади, 3,6 FTE в среднем, банкиры на advice вместо операционистов за стойками.
Все качают retention через onboarding и lifecycle, а тут 25% разницы в удержании зашито в сам acquisition-канал. Бонусом отделение работает как billboard: awareness получают даже те, кто внутрь не зайдёт никогда.
Видел тут на днях новые банкоматы альфы - там дисплей дюймов 30 и сверху еще светящийся круговой билборд. Что-то в этом есть, похоже.
https://bit.ly/3TfV4LI
The Financial Brand
Banking's Branch Comeback Carries Higher Stakes Than You Realize
Physical expansion is changing the competitive dynamics for banks pursuing growth versus those defending established customer relationships.
❤1
Никогда такого не было и вот опять 2
Вы не понимаете, это другой свободный рынок и другая конкуренция.
The secret Trump administration battle to fight Chinese AI
Axios, Maria Curi, 20 июля 2026
Суть. Администрация Трампа подаёт сигналы, что может запретить передовые китайские AI-модели — шаг, который де-факто закрепил бы доминирование OpenAI и Anthropic. Триггер — запуск Kimi K3: американские компании всё активнее берут китайский open-source, потому что он дешевле и почти не уступает домашним моделям.
Что было за кулисами (по источникам Axios). Отдельные части администрации уже пытались протащить фактические запреты раньше:
Минторг в прошлом году рассматривал внесение нескольких китайских AI-лабораторий в Entity List — это отрезало бы доступ США без лицензии.
NSA и White House Office of the National Cyber Director обсуждали advisory об угрозах китайских лабораторий — по сути отговорку для компаний не пользоваться их технологиями.
Обсуждался executive order: хостить китайские модели можно только с гарантией безопасности и принятием ответственности при взломе.
Минторг прошлым летом гонял черновики правил через свои полномочия по защите цепочек поставок, нацеленные на китайский open-source.
Все эти инициативы зарубили чиновники, которые не хотели, чтобы регулирование душило инновации. Но ключевые голоса (например, экс-советник Sriram Krishnan) ушли, security-хоки стали громче — и momentum за запрет разгорается снова.
Ключевой механизм — не запрет, а «медленное удушение». Источник: «то, что происходит на деле, медленнее и долговечнее» — procurement-правила, угрозы Entity List, публичные кампании давления на компании, использующие китайские модели. Плюс подсветка «бэкдоров» и governance-рисков. Это офензивный подход: параллельно подталкивать более инновационную американскую open-source экосистему (которая пока в лучшем случае ограничена против дешёвых и практичных китайских моделей).
Позиция оппонентов. David Sacks (внешний AI-советник Белого дома) в X: «Мы в критической точке AI-политики. Ведущие закрытые лаборатории — уже дуополия по выручке с моделей — хотят, чтобы правительство устранило их open-source конкуренцию». Он давно предупреждает про regulatory capture в пользу крупнейших лабораторий. По словам источника, ведущие лаборатории или их союзники подходят к администрации с идеей запретить open-source каждые 3–5 месяцев.
https://www.axios.com/2026/07/20/ai-us-china-open-source-kimi
Вы не понимаете, это другой свободный рынок и другая конкуренция.
Axios
The secret Trump administration battle to fight Chinese AI
The launch of Kimi K3 is giving the fight new urgency.
У NYT игры оказались одним из лучших драйверов удержания во всём подписочном бандле — говорит head of games Jonathan Knight на Web Summit.
Wordle купили в 2022, дальше пошли свои: Pips на домино-логике, Crossplay — первая игра на двоих. Теперь ставка на социальность, вплоть до живых кроссворд-турниров. Шоу по Wordle на NBC с Savannah Guthrie тоже будет, но Knight прямо говорит: не приоритет. Time, Vulture и BuzzFeed запускают свои игры — referral traffic всё менее надёжен.
В геймификацию сейчас ринулись все, но логику про привычку не вкурили. У NYT работает, потому что утром ты читаешь новости и тут же играешь раунд в Wordle — это один момент, один daily habit. Остальные добавляют игры «чтобы были», не спрашивая себя, ложится ли механика на реальную ежедневную привычку пользователя.
https://bit.ly/4fubCaa
Wordle купили в 2022, дальше пошли свои: Pips на домино-логике, Crossplay — первая игра на двоих. Теперь ставка на социальность, вплоть до живых кроссворд-турниров. Шоу по Wordle на NBC с Savannah Guthrie тоже будет, но Knight прямо говорит: не приоритет. Time, Vulture и BuzzFeed запускают свои игры — referral traffic всё менее надёжен.
В геймификацию сейчас ринулись все, но логику про привычку не вкурили. У NYT работает, потому что утром ты читаешь новости и тут же играешь раунд в Wordle — это один момент, один daily habit. Остальные добавляют игры «чтобы были», не спрашивая себя, ложится ли механика на реальную ежедневную привычку пользователя.
https://bit.ly/4fubCaa
Axios
Savannah Guthrie to host new Wordle game show on NBC
NBCUniversal and the New York Times are teaming up to bring the Times' iconic digital game, Wordle, to the small screen.
Это как adidas vs Nike.
Garmin купил TrainingPeaks и TrainHeroic — железячная компания докупила себе подписочный софтовый слой. Продавец Peaksware, 120 сотрудников переходят в Garmin, суммы не раскрыты. В релизе это называется «democratize coaching», но экономика проще: цикл замены часов ограничивает рост, а подписка и маркетплейс тренеров дают recurring revenue поверх железа.
Забавно, что Garmin хоронят уже лет десять: Apple Watch вот-вот всех съест. Пока хоронили, он закрыл 2025-й с рекордными $7.25 млрд выручки (+15%), fitness-сегмент вырос на 33%, а устройств за год отгрузили больше 20 млн — впервые в истории компании. Железо растёт само по себе, а теперь поверх него докручивают ещё и subscription.
Данных по выручке TP нет открытых, но оценки - десятки миллионов ARR. Не вах, но это супер комплиментарный бизнес для гармина + очень много даты.
https://bit.ly/44McWQX
Garmin купил TrainingPeaks и TrainHeroic — железячная компания докупила себе подписочный софтовый слой. Продавец Peaksware, 120 сотрудников переходят в Garmin, суммы не раскрыты. В релизе это называется «democratize coaching», но экономика проще: цикл замены часов ограничивает рост, а подписка и маркетплейс тренеров дают recurring revenue поверх железа.
Забавно, что Garmin хоронят уже лет десять: Apple Watch вот-вот всех съест. Пока хоронили, он закрыл 2025-й с рекордными $7.25 млрд выручки (+15%), fitness-сегмент вырос на 33%, а устройств за год отгрузили больше 20 млн — впервые в истории компании. Железо растёт само по себе, а теперь поверх него докручивают ещё и subscription.
Данных по выручке TP нет открытых, но оценки - десятки миллионов ARR. Не вах, но это супер комплиментарный бизнес для гармина + очень много даты.
https://bit.ly/44McWQX
PR Newswire
Garmin acquires TrainingPeaks and TrainHeroic, leading endurance and strength training platforms for athletes and coaches
/PRNewswire/ -- Garmin Ltd. (NYSE: GRMN) today announced it has acquired the TrainingPeaks and TrainHeroic training platforms for athletes and coaches. The...
Если вы думаете что в хайповых стартапах работают супер гении обмазанные ии - то нет. Точнее как - ии обмазались, подумать забыли.
Там тоже палят бабки бездумно.
То, что я не элиджибал под этот офер по причине того что я платил уже за notion - это ладно.
Но у меня в линке и локация указана, в которой они давно не работают.
Там тоже палят бабки бездумно.
То, что я не элиджибал под этот офер по причине того что я платил уже за notion - это ладно.
Но у меня в линке и локация указана, в которой они давно не работают.
👍1