Олег Лупиков
4.33K subscribers
1.48K photos
186 videos
8 files
772 links
Инженер, предприниматель, автор. Создаю цифровые продукты и проектирую контент. Консультация: @lupikovoleg
Download Telegram
Познакомимся?

Признаюсь, я время от времени смотрю, кто на меня подписывается 😄

Надо бы представиться и рассказать о себе: меня зовут Олег, мне 29 (а в понедельник 30) лет. Я it/tech предприниматель, хотя больше считаю себя инженером: я создаю цифровые продукты с детства. Ещё в 14 лет я развивал в родном городе сетевой проект с месячной аудиторией в 30 тысяч человек.

В 20 лет я основал свою первую ИТ-компанию hookprod: мы создавали (и создаем) крутые цифровые продукты для лучших компаний и стартапов.

Следом была цифровая фудтех-экосистема для общепита; venture builder в экосистеме Telegram — это мы сделали крупнейшую в СНГ конференцию на 1300 человек про Телеграм, игру про Павла Дурова на 800К игроков и, например, я записал подкаст с со-основателем Notcoin; SaaS для создания ИИ-сотрудников (опередили рынок на год); голосовой ИИ для звонков, и ещё ряд продуктов, которые сейчас в стадии разработки/запуска и определенно задизраптят рынок в своих нишах.

А еще я факультативно консультирую предпринимателей и бизнес по цифровизации, AI и всякому такому. Выступаю на конференциях, СМИ, и иногда на ТВ. А сейчас к этому добавились технологические консультации по algorithm-first контенту для брендов и блогеров.

Я одержим технологиями и их созданием, а мое любопытство и вопрос «а возможно ли это?» приводит к тому, например, что сейчас мы билдим технологию, которая позволит оценивать рилс до его публикации. А ещё я очень люблю делиться — поэтому этот канал и существует.

Мне всегда можно написать в лс: @lupikovoleg, и я почти всегда вам отвечу

Если вы вдруг дочитали до конца: Я буду супер рад узнать кто вы, чем вы занимаетесь и почему вам интересно читать меня. До встречи в комментариях или личке 🫰
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
149🔥7
Этот знаменитый рилс набрал за полгода 221 миллион просмотров из-за одной маленькой детали, которая заставила алгоритм пушить видео.

Все из-за полоски поверх кадра, похожей на волос на экране. Ща объясню, почему это работает.

Это называется pattern interrupt. Когда резко прерывается привычный шаблон восприятия и мозг зрителя получает сигнал: «Я этого здесь не ждал». У мозга нет опции проигнорировать непривычное и он вынужден включиться.

Зритель автоматически пытается убрать этот волос с экрана, тыкая пальцем в экран, ставя видео на паузу, фокусируясь на нем и в итоге даже пересматривает видео заново. Каждый тап пальцем в экран, каждая пауза и каждый пересмотр (особенно пересмотр) – это сигналы для алгоритмов, которые заставляют его думать, что контент на нем интересен — и поднимают score рилса, повышая его в выдаче. That’s how it works.

И вот почему это работает:
– мозг не любит любую незавершенность, спасибо передней поясной коре мозга,
– внимание цепляется за несовершенство и ошибки, префронтальная кора мозга дает сигнал разобраться, что происходит и «включает» наше внимание,
– система вознаграждений мозга запускает дофаминовую петлю – надо попробовать стряхнуть волос,
– а алгоритм фиксирует удержание (пауза, тап в экран, пересмотр) и пушит видео сильнее.

Я обожаю pattern interrupt и коллекционирую себе такие штуки. Был еще один классный пример, где ювелир собирает лопаточкой бриллианты и высыпает их в мешочек, но часть случайно (или намеренно) оставляет на столе.

Если мы понимаем, как управлять вниманием, то мы понимаем, как управлять алгоритмами. Нейробиология внимания + машинное обучение = 🖤

🎀@founderit | навигация | дневник
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2🔥3814👍6
Сегодня мой День Рождения и мне исполнилось 30 лет!

Удивительно, всегда боялся этой цифры но в итоге это первый день рождения, перед которым у меня совершенно не было никакой депрессии. Даже наоборот! Вот таким был мой прошлый год, кстати.

Я буду супер рад вашим поздравлениям 🫶🏻

И ещё, у меня в вишлисте есть очень дорогая покупка — MacBook Pro на чипе M4 Max, потому что она сильно ускорит запуск вот этой штуки для рилсов.

Поэтому, буду рад даже доллару:
ссылка для рф
ссылка для всех остальных

🫰
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
153👍11🔥3🗿1
Есть один классный миф про «инстаграм занижает охваты», который я хочу развенчать раз и навсегда. Давайте разберемся.

Лента любого продукта Meta (Stories, Reels, Threads) это, по сути, турнирная таблица, в которой публикации соревнуются за позицию в ней.

Когда пользователь открывает ленту, в этот момент воронка из трех этапов отбирает ему кандидатов на показ (исходя из совпадения интересов и ряда других параметров), которые непосредственно перед показом сортирует, присуждая каждой единице контента «рейтинг».

Этот рейтинг высчитывается по ряду формул и меняется динамически, в зависимости от того, как с контентом взаимодействуют зрители, которые уже его увидели. И чем он выше, тем раньше пользователь, которому в КАНДИДАТЫ была отобрана публикация, увидит ее.

Получается, что Инстаграм никогда не занижает и не повышает охваты, он лишь поднимает или понижает оценку контента, а она уже в соответствии с этой оценкой оказывается на том или ином месте среди других кандидатов на показ.

Весь секрет состоит в том, что если среди ближайших 100 кандидатов есть ваш рилс, и он находится на 28 позиции в выдаче, а пользователь пролистал лишь 25 рилсов – то он и не увидит то, что шло по порядку на 28 месте позиции.

Задача автора контента спроектировать его так, чтобы:

— В первых 500 тестовых показах публикация обошла конкурентов и была выше
— Чтобы максимальное количество зрителей из числа первых показов взаимодействовали с публикацией и тем самым «поднимали» ее рейтинг.

Такие вот алгоритмы.

🧠 @founderit | навигация | дневник | поддержать
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
17👍8🔥4
Так, у меня вопрос. Товарищ меня попросил дать ему классного, самого лучшего подрядчика на монтаж рилсов.

А я и не знаю 🤷

Кто ещё не спит (а топ креаторы ночью не спят 😎) и оказывает такие услуги, пришлите в комментарий парочку примеров и стоимость за 1 видео, пожалуйста? 🙏

(а кому нужен будет классный подрядчик на монтаж самых стильных рилсов, загляните потом в комментарии)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
6
Простите, но я в диком восторге от новой социальной сети Sora от OpenAI!

Это такой же Instagram с лентой, рекомендациями (кстати, что там с алгоритмами…), комментариями — с одним отличием. Ты не можешь загрузить сюда готовое видео, только сгенерировать внутри с помощью новой модели Sora 2.

Все эти ролики я сгенерировал в ней, посмотрите их, чтобы понять мой восторг

Sora 2 это state-of-the-art мультимодальная модель, которая синхронизирует звук, речь, физику мира, музыку, липсинк. По моему скромному мнению, лучшая на текущий момент.

Она доступна только по приглашениям, но у меня есть целых четыре инвайта и я готов их отдать тем, кто в комментариях придумает самый крутой сюжет для ролика ✍🏻

Блин, я правда в восторге 🥹

😍@founderit | навигация | дневник | поддержать
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🔥7👍51
Однажды я женюсь, и больше не будет никаких исследований. Ну а пока давайте разберемся с одной очень важной темой!

В последние пару недель пользователи отмечают сильное снижение охватов в Reels. Присаживайтесь, я расскажу, что происходит и что с этим делать.

TL;DR охваты просели из-за сочетания факторов: обновления и переобучения рекомендательных моделей, усиления «длинной памяти» пользователя, региональных A/B-тестов интерфейса и контента, смещения веса сигналов в сторону удержания, и подготовки Meta к новой политике персонализации на базе AI-взаимодействий.

Главная технологическая причина: модель «длинной истории» пользователя стала агрессивнее

В августе команда Instagram опубликовала научную работу DV365: они начали внедрять офлайн-эмбеддинг, который учитывает крайне длинную историю действий пользователя — до ~70 000 событий. Эта «длинная память» раскатывается через 15+ продакшн-моделей в Instagram (и Threads). Переводя с языка ML: лента стала еще точнее знать вкусы и агрессивнее отсеивать то, что аудитория скорее всего не досмотрит/не репостнет. Для авторов это сейчас выглядит как «понизило охваты у рилсов вне ядра релевантности».

Дополнительно, в Engineering at Meta еще весной провели масштабирование на 1000+ моделей. Именно сейчас это повышает чувствительность системы к слабым сигналам и ускоряет эффекты переобучения: сегодня тебя любят, завтра — нет, если когорта вдруг повела себя иначе.

Вывод: контент, который не попадает в устойчивые интересы аудитории, стал быстрее понижаться в ленте — особенно у непостоянно публикующих авторов.

Региональные тесты интерфейса и приоритетов

На этой неделе Instagram тестирует главный экран, который сразу открывает Reels — вообще они начали с Индии. Это меняет конкуренцию за внимание в пользу короткого видео и повышает порог входа — когда (и если) раскатят на все регионы, охваты у фото/каруселей вообще улетят вниз. Косвенно такие эксперименты могут перекидывать трафик между форматами и бить по стабильности охватов.

Плюс у Meta есть официальные страницы Explaining Ranking для отдельных подсистем (например, Reels Chaining), которые подтверждают: контент собирается и ранжируется отдельной AI-системой — алгоритм не один и не статичен, и региональные/продуктовые тесты могут вести себя по-разному.

Сдвиг веса сигналов
Главный приоритет сейчас отдается удержанию и досмотрам. Без стабильного удержания зрителя рилс в пробном режиме не проходит рубеж тестовых показов. В конце концов, Моссери прямо об этом говорит последние несколько недель. А тут можно почитать как работает предсказание удержания.

Сверху еще сильнее накладывается вес оригинальности контента — эту систему ввели в начале сентября.

— Что еще?
С 16 декабря Meta начнет использовать взаимодействия пользователей с Meta AI для персонализации контента. Это означает дальнейшее слияние поведения в чатах (и диалогах с Meta AI) и рекомендательной ленты — и еще одну волну переобучений моделей осенью. Уже сейчас платформа готовит инфраструктуру к этому шагу. Вы уже слышали новость, что пользователи скоро смогут выбирать, какие темы и жанры им интересны? Вот это оно.

В такие периоды платформа шатается — и часть авторов ловит просадки как побочный эффект калибровок и переобучения моделей.

— Что делать авторам?
Тестировать хуки и удержание в первые 5–8 секунд. Опираться на «длинную память» аудитории: делать серии, рубрики, сквозные темы — чтобы попасть в их устойчивые интересы, которыми теперь управляет механизм DV365. Делать все, чтобы зритель сохранял рилс. Играть с форматами в регионах: если у тебя доля аудитории из Индии/Южной Азии — упор на коротких Reels на время теста нового интерфейса в этих странах.

И делай A/B тест по-взрослому: меняй ровно один элемент, фиксируй метрики и работай над удержанием зрителя.

А вообще, я скажу прямо: если ты публикуешь ОДНО И ТО ЖЕ, у тебя НЕ БУДУТ расти просмотры. НЕ БУДУТ. Смотри на МЕТРИКИ, смотри УДЕРЖАНИЕ и корректируй свой сторителлинг.

Если накидаете огоньков, я расскажу еще про то, как работать со сторителлингом.

🧐@founderit | навигация | дневник | поддержать
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2🔥6010
Олег Лупиков
сильное снижение охватов в Reels
Загадка: почему у рилса с 136 лайками и 141 репостами 5К просмотров, а у рилса с 26 лайками и 0 репостами 10К просмотров?

Если вы внимательный читатель, то обратили внимание на то, что я многократно повторял — удержание зрителя это самый важный, сильный и влияющий на охваты сигнал.

Вчера я провел эксперимент. Science time!🧪

Я опубликовал в пробный режим две единицы контента: одна длинная, но стимулирующая делиться этим контентом; вторая короткая, но удерживающая интерес до конца.

(в научных целях я сократил путь, не снимая ролики а просто сгенерировав их в Sora)

И получился самый наглядный и демонстративный пример-доказательство: только удержание зрителя и 100%-ая досматриваемость контента значительно поднимают контент в ленте!

Здесь сразу возникает вопрос, а как повысить удержание зрителя? Об этом расскажу в следующий раз.

🧐@founderit | навигация | дневник | поддержать
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🔥198
Я спал по 4 часа в сутки, чтобы провести большой и сложный эксперимент и доказать – на алгоритмы рилсов сильнее всего влияет удержание, и им можно управлять

Для этого мне пришлось создать маленькую альтернативную вселенную, в которой СССР выиграл гонку искусственного интеллекта. Короче, сейчас расскажу, как рилс с 1К просмотров превращается в рилс с 80К.

Смотрите, и в первом и во втором рилсе один и тот же Хрущев, который говорит про искусственный интеллект. Буквально, одинаковое начало. Но у первого всего 1К просмотров, а у второго 75К. Так в чем разница?

– Алгоритмы инсты, especially в пробном режиме, где НЕ ВАША аудитория, сильнее всего заинтересованы в том, чтобы контент, который потребляют пользователи был интересным. Этот интерес В ПОСЛЕДНЮЮ очередь считывается с количества лайков и в первую – с удержания зрителя.

– Любая вирусная история держится на какой-нибудь нарративной архитектуре. Даже, блядь, Italian brainrot. Хорошая история – это ключевое, что может заставить человека досмотреть 75 секунд рилса до конца. Сценариев, форматов и всего такого могут быть бесчисленные комбинации и множества, начиная какой-нибудь аркой Аристотеля и заканчивая простыми конструкторами типа PAS (Problem - Agitate - Solve).

Удержание это следствие поиска смысловой целостности. Вся эта теория сценариев родилась не из воздуха, человечество тысячелетиями учится упаковывать опыт в последовательность событий и рассказывать хорошие истории.

Вернемся к этим двум рилсам со скриншота. Первый – чисто Хрущев с субтитрами, второй – это 1 серия мини-сериала по альтернативной мультивселенной, в которой я добавил сторителлинг в сжатом формате т.н. «Пути героя», где героем выступает Хрущев и СССР. И, конечно, в первые 3 секунды пишу большими буквами: о чем это видео и что это первая серия!

Как это повлияло на удержание? Рилс длинный, 75 секунд. При этом, дроп до 50% происходит на 18 секунде. 2.7K лайков, 3.1K репостов, 80K просмотров, 96 новых подписчиков.

Уже эмпирическим путем я выяснил, что при длительности видео в 60+ секунд как минимум 50% зрителей должны досматривать до 10 секунды, каждая дополнительная секунда удержания повышает скор рилса и двигает его еще дальше.

– Главный вывод этого эксперимента – Storytelling is KING. Нюансов управления вниманием зрителя много, и в один пост они не влезут. Где-то после второй части про алгоритмы Threads я попробую рассказать теоретическую базу про сторителлинг.

И да, кстати, один мой рилс набрал >100К просмотров, а это и была моя изначальная цель, когда я начал изучать алгоритмы – можете меня поздравить ☺️

(в честь этого можно и стрим живой провести, где я попробую за час рассказать все самое главное про алгоритмы и контент, и на вопросы поотвечаю)

🫨@founderit | навигация | дневник | поддержать
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
165🔥33👍137
Олег Лупиков
Threads это большая, вечная тусовка в огромном доме с кучей комнат. В одни комнаты заходят сотни тысяч человек, а в другие всего 10. Одни получают тысячи подписчиков и сотни новых лидов бесплатно, а другие — нет. Почему? В поисках ответов я снова погружаюсь…
Лучшее – враг хорошего. Я 2 недели работал над материалом про алгоритмы Threads, чтобы в итоге его выбросить и рассказать иначе.

Сегодня простым языком: откуда возникает виральность, почему кликбейты не работают и вообще давайте разберемся, как строится успешный тред, который приводит тысячи подписчиков.

Успешный контент это управляемый процесс его проектирования. Создавать контент так, чтобы его видели десятки тысяч человек – not a big deal. Ключ к популярности в Threads заключается в понимании того, как устроено ранжирование, прогнозирование и правильно построенный сторителлинг. Понимание этих трех принципов позволяет мне создавать успешный контент, который вы с удовольствием и читаете.

Step 1. То, что называется виральностью, является просто повышением треда в ленте. Тред ВСЕГДА находится в ленте рекомендаций, но видят его или нет зависит от его позиции в ней. Базово, алгоритмы Threads основаны на том же стеке ML-моделей, что и Instagram. Алгоритмы просто смотрят на вес определенных действий и динамически предсказывают вероятность действий: поставит ли пользователь лайк? Откроет ли тред? Перейдет ли в профиль? Или вообще пропустит? У каждого действия есть свой вес, и именно этот вес влияет на поднятие публикации в ленте. Этими действиями можно управлять.

Когда Threads только стартовал, алгоритмы, как и в инсте, смотрели на количество комментариев. Это привело к тому, что пользователи начали абьюзить систему кликбейтными постами, в которых преобладали бессмысленные комментарии (да, нет и тд). Meta добавила AI-слой (у меты есть своя LLM, LLama), который понимает осмысленность комментариев и самого треда. Meta делает все, чтобы этот мусор исчез из ленты.

Step 2. Мусорный контент, engagement-bait и любой фарм реакций ради реакций – это буквально черная метка на треде. Любой формат тредов из одного сообщения, стимулирующего бессмысленные комментарии (вопрос, «расскажите...» и другие) имеют понижающий коэффициент. Вы literally не встретите ни одного залетевшего треда с таким содержанием.

К чему я это? Мне странно наблюдать, как авторы публикуют 25 мусорных тредов в день, которые набирают 200 просмотров, и ожидают иного эффекта. Этого не будет, потому что Threads работает иначе. Или через кликбейты, если повезет, набирают охваты побольше но все еще не понимают, почему на них не подписываются.

Step 3. Проектирование контента – ключ к виральному треду. На самом деле, автору необходимо добиваться нескольких вещей:
– заставить открыть тред (а если нет внутри ветки, зачем его открывать?)
– удержания читателя внутри треда (он должен дочитать ветку до конца!)
– вызвать всплеск осмысленных ответов: быстрое появление комментариев и развитие диалогов повышают прогнозируемую ценность контента и поднимают тред в ленте
– переход в профиль и подписка (это заставляет алгоритмы поднимать публикацию вверх)

Если бы меня спросили, как построить тред правильно, то я бы ответил так:
– Нужно строить глубину ветки через сторителлинг. Алгоритм отдает предпочтение тредам из нескольких сообщений просто потому, что они создают эффект удержания. Задача автора – заинтересовать пользователя первым сообщением и погрузиться внутрь. Затем, вызвать дофамин. И конвертировать читателя в подписчика, дав ему понять, что будет продолжение. А продолжение будет потому, что любая единица контента охватывает только 1 смысл, поверхностно охватывая остальные.

Проектировать сторителлинг и адаптировать под каждую площадку – главный навык, которому учишься, разбираясь в особенностях алгоритмов и контента, на котором они обучаются.

Поэтому, в следующий раз мы будем говорить про проектирование такого сторителлинга.

🧵 @founderit | навигация | дневник | поддержать
24🔥11👍4
Олег Лупиков
Я спал по 4 часа в сутки, чтобы провести большой и сложный эксперимент и доказать – на алгоритмы рилсов сильнее всего влияет удержание, и им можно управлять Для этого мне пришлось создать маленькую альтернативную вселенную, в которой СССР выиграл гонку искусственного…
Теория это, конечно, хорошо. Но если вам нужна практика и пояснение, как перестроить подход — напишите мне в лс @lupikovoleg и вместе мы сделаем ваш контент виральным.

Я не резиновый, осталось 5 слотов на октябрь 😄
🔥83