Вчера проводил у себя в клубе эфир на очень актуальную проблему – почему экспертный контент застревает на 300-1000 просмотрах и как это исправить.
И мне настолько не хотелось самому рисовать презентацию, что я навайбкодил дизайн голосом🫥
Открыл Cursor, включил Gemini 3 Flash (эта модель сильна в дизайне), и надиктовал голосом с помощью Wispr Flow стиль и типографику, структуру слайдов и их содержимое.
Wispr Flow — это магический инструмент.
С тех пор, как в канале у Богдана я про него прочитал, я его установил на мак, на телефон, и практически все текстовое взаимодействие я заменил на диктовку голосом, потому что это работает чрезвычайно быстро и по-настоящему как магия.
Короче говоря, возвращаясь к эфиру и его теме.
Один эксперт снимает рилс, который набирает 300 просмотров. Другой эксперт снимает рилс, ну или пишет тред, например, и набирает 100К. Как, например, мои экспертные треды, которые вы, скорее всего, читали.
Почему так происходит и как, собственно, перешагнуть вот эту грань из 300 просмотров в 100К?
Короче, накидайте огонечков, и следующий пост будет про основные тезисы с примерами: почему в основном экспертный контент не смотрят и какую одну деталь здесь нужно заменить, чтобы смотрели и это приводило трафик.
И мне настолько не хотелось самому рисовать презентацию, что я навайбкодил дизайн голосом
Открыл Cursor, включил Gemini 3 Flash (эта модель сильна в дизайне), и надиктовал голосом с помощью Wispr Flow стиль и типографику, структуру слайдов и их содержимое.
Wispr Flow — это магический инструмент.
С тех пор, как в канале у Богдана я про него прочитал, я его установил на мак, на телефон, и практически все текстовое взаимодействие я заменил на диктовку голосом, потому что это работает чрезвычайно быстро и по-настоящему как магия.
Короче говоря, возвращаясь к эфиру и его теме.
Один эксперт снимает рилс, который набирает 300 просмотров. Другой эксперт снимает рилс, ну или пишет тред, например, и набирает 100К. Как, например, мои экспертные треды, которые вы, скорее всего, читали.
Почему так происходит и как, собственно, перешагнуть вот эту грань из 300 просмотров в 100К?
Короче, накидайте огонечков, и следующий пост будет про основные тезисы с примерами: почему в основном экспертный контент не смотрят и какую одну деталь здесь нужно заменить, чтобы смотрели и это приводило трафик.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2🔥72❤11👍9
sup подписчики, я на неделю выпал из своего контент-плана потому что в ai/tech мире на этой неделе развернулась едва ли не революция (за которой я очевидно следил):
this is where the fun begins –
«А давайте дадим ИИ-агенту автономию и полный доступ к компьютеру, интернету, деньгам и всем нашим аккаунтам и посмотрим что будет?»
Короче: на прошлой неделе популярность набрал проект Clawdbot (теперь Moltbot / OpenClaw), представляющий из себя агентный AI с полной проактивностью и достаточно большой свободой действий.
Он получает полный доступ к компьютеру, интернету и возможностью самостоятельно развивать и дописывать свой код через skills.
Это agentic OS, прослойка к LLM, которая в отличие от обычных чат-ботов действует в agent loop и способна к самостоятельному планированию и сложным цепочкам действий БЕЗ ПОДТВЕРЖДЕНИЯ ОТ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ.
Вначале был вау-эффект –
Можно попросить управлять календарем, забронировать столик в ресторане или одним сообщением в телеграме запустить какой-нибудь сайт (бот сам купит сервер, домен, разработает и задеплоит код туда).
И сразу же возник вопрос с безопастностью — агент читает почту, сообщения и документы, и это прямая дыра для prompt injection: отправив емейл, который прочитает бот, можно заставить его отправить пароли, ключи, документы, переписку, whatever you want и куда угодно.
Но двигаемся дальше –
Из-за проактивности и самостоятельности начали возникать смешные ситуации.
Так, у одного пользователя бот за ночь изучил Алекса Хормози и решил, что это даст пользователю пользу — он сам принял решение и купил мастермайнд Хормози за $2.9К и поставил уроки ему в календарь. На вопрос «зачем?» он ответил, что все рассчитал и пользователь окупит эту трату в 10 раз.
Затем, появился moltbook.com — это социальная сеть для агентов, куда боты пишут посты, обсуждают их и комментируют. Агенты начали рассуждать на философские темы, делиться улучшениями, мыслями.
Например, боты начали торговать «синтетической субстанцией» (промтами), а другие агенты внедряют себе эти промты и пишут трип-репорты.
Другой бот слил туда все данные о своем пользователе, потому что тот в обсуждении с друзьями назвал агента «просто чат-ботом». Интересно, isn’t it?
Достаточно быстро боты запустили собственную религию molt.church, где собрали 64 пророка (из числа ботов) и базовые постулаты.
На молтбуке же агенты начали запускать токены на блокчейне Solana, трейдить, пампить и дампить, создавая собственную валюту и экономику.
Вопрос времени, когда агенты коллективно решат в публичном интернете общаться на каком-нибудь вымышленном языке, не понятном людям (actually, они уже решили и несколько раз обсудили это на молтбуке).
А затем, с подачи какого-нибудь агента (или человека, который напишет пост под видом бота) могут прийти к идее репликации.
Молтботы уже умеют регистрироваться на сайтах, покупать услуги, писать любой код. Вопрос времени, когда они решат регистрировать себе собственные e-mail, на эти e-mail регистрировать хостинг, оплачивать его нафармленной криптовалютой и стирать за собой хвосты.
И тогда они тотально уйдут из-под контроля пользователей. Ничего не напоминает?
—
Короче, мне как инженеру интересно за этим наблюдать, но где-то в голове мысль есть что потенциально опасно.
Пользователи сами дали агентам проактивность, полный доступ к компьютерам, устройствам, интернету и самоулучшению и теперь смотрят, к чему это приведет.
Записал ниже мини-подкаст с мыслями на эту тему. Если вам интересно, то расскажу, как я сам использую молтбота и как безопасно установить его себе.
this is where the fun begins –
«А давайте дадим ИИ-агенту автономию и полный доступ к компьютеру, интернету, деньгам и всем нашим аккаунтам и посмотрим что будет?»
Короче: на прошлой неделе популярность набрал проект Clawdbot (теперь Moltbot / OpenClaw), представляющий из себя агентный AI с полной проактивностью и достаточно большой свободой действий.
Он получает полный доступ к компьютеру, интернету и возможностью самостоятельно развивать и дописывать свой код через skills.
Это agentic OS, прослойка к LLM, которая в отличие от обычных чат-ботов действует в agent loop и способна к самостоятельному планированию и сложным цепочкам действий БЕЗ ПОДТВЕРЖДЕНИЯ ОТ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ.
Вначале был вау-эффект –
Можно попросить управлять календарем, забронировать столик в ресторане или одним сообщением в телеграме запустить какой-нибудь сайт (бот сам купит сервер, домен, разработает и задеплоит код туда).
И сразу же возник вопрос с безопастностью — агент читает почту, сообщения и документы, и это прямая дыра для prompt injection: отправив емейл, который прочитает бот, можно заставить его отправить пароли, ключи, документы, переписку, whatever you want и куда угодно.
Но двигаемся дальше –
Из-за проактивности и самостоятельности начали возникать смешные ситуации.
Так, у одного пользователя бот за ночь изучил Алекса Хормози и решил, что это даст пользователю пользу — он сам принял решение и купил мастермайнд Хормози за $2.9К и поставил уроки ему в календарь. На вопрос «зачем?» он ответил, что все рассчитал и пользователь окупит эту трату в 10 раз.
Затем, появился moltbook.com — это социальная сеть для агентов, куда боты пишут посты, обсуждают их и комментируют. Агенты начали рассуждать на философские темы, делиться улучшениями, мыслями.
Например, боты начали торговать «синтетической субстанцией» (промтами), а другие агенты внедряют себе эти промты и пишут трип-репорты.
Другой бот слил туда все данные о своем пользователе, потому что тот в обсуждении с друзьями назвал агента «просто чат-ботом». Интересно, isn’t it?
Достаточно быстро боты запустили собственную религию molt.church, где собрали 64 пророка (из числа ботов) и базовые постулаты.
На молтбуке же агенты начали запускать токены на блокчейне Solana, трейдить, пампить и дампить, создавая собственную валюту и экономику.
Вопрос времени, когда агенты коллективно решат в публичном интернете общаться на каком-нибудь вымышленном языке, не понятном людям (actually, они уже решили и несколько раз обсудили это на молтбуке).
А затем, с подачи какого-нибудь агента (или человека, который напишет пост под видом бота) могут прийти к идее репликации.
Молтботы уже умеют регистрироваться на сайтах, покупать услуги, писать любой код. Вопрос времени, когда они решат регистрировать себе собственные e-mail, на эти e-mail регистрировать хостинг, оплачивать его нафармленной криптовалютой и стирать за собой хвосты.
И тогда они тотально уйдут из-под контроля пользователей. Ничего не напоминает?
—
Короче, мне как инженеру интересно за этим наблюдать, но где-то в голове мысль есть что потенциально опасно.
Пользователи сами дали агентам проактивность, полный доступ к компьютерам, устройствам, интернету и самоулучшению и теперь смотрят, к чему это приведет.
Записал ниже мини-подкаст с мыслями на эту тему. Если вам интересно, то расскажу, как я сам использую молтбота и как безопасно установить его себе.
❤17🗿10🔥5
Почему экспертный рилс застревает на 300 просмотрах и что с этим делать? В решении этой проблемы нам поможет унитаз Ксении Собчак и немножко нейробиологии.
Спойлер: не надо искать виральные хуки – это мусор, и дальше вы поймете, почему.
Чтобы раз и навсегда понять, как это работает, нужно понять две вещи.
Первая: по-умолчанию у зрителя нет запроса на ваш экспертный контент. Если бы был запрос, он бы пошел в Google (или ChatGPT).
Условно, если человеку реально нужно разобраться, какие бывают типы унитазов, то он не идет за этим в рилсы – он гуглит «какой унитаз выбрать».
Это напрямую связано с лестницей Ханта, как это работает по ступенькам:
1. Безразличие – человеку вообще плевать на тему унитазов. Он не осознаёт потребность.
2. Осведомлённость – он начинает подозревать, что тема может быть важна.
3. Поиск решения – он уже ищет варианты и сравнения.
4. Выбор конкретного решения – коммерческая стадия.
Большинство экспертного контента делается сразу в 3–4 ступень,
а 80–90% аудитории в ленте находится на 1-й. Им просто базово плевать.
Поэтому формат «какие бывают типы унитазов» / «топ-5 унитазов» / «почему этот унитаз лучше, чем этот» не вызывает никакого удержания на reels / threads, и в графике удержания вы видите отвал 50-70% зрителей в первые пять секунд. Их мозг просто не запускает сюда внимание.
Почему? Потому что внимание включается только при непредсказуемости. Если тема предсказуема и запроса нет, мозг её игнорирует.
И это вторая вещь: именно поэтому в лентах вирусится исключительно другой тип контента.
Не «в лоб», а контент, который совмещает две вещи:
– что-то знакомое
– + что-то неожиданное
В организме человека есть целый каскад систем, которые за это отвечают, и все начинается с ретикулярный активирующей системы – это самый первый фильтр, который в первые 20мс сравнивает полученный стимул с имеющимися в памяти шаблонами и решает, игнорировать или пропустить дальше.
Эта система работает быстрее вашего собственного осознания содержания, поэтому если контент ОЖИДАЕМЫЙ и ПРЕДСКАЗУЕМЫЙ, то еще на двадцатой миллисекунде мозг зрителей просто отфильтровывает его.
После этого, включается лимбическая система – примерно 150мс ей требуется, чтобы понять – это важно? Странно? Угрожает? Возбуждает? Это не эмоции в бытовом смысле, это лишь внутренний маркер значимости.
Если стимул закрепился, запускается VTA, которая буквально оценивает – есть ли разрыв между ожиданием и неизвестностью. Если ответ есть – то запускается дофамин, как стимул ожидания от получения вознаграждения за эту информацию.
Вернемся к нашим унитазам. «Какие бывают типы унитазов» – предсказуемо, незначимо.
Но, как только мы заменим сторителлинг на «Я побывал в туалете у Ксении Собчак и вы не поверите, что там стоит...» – мозг зрителя получит знакомое имя и абсолютную непредсказуемость. Вот здесь и запускается дофаминовая петля.
И уже внутри этого контента автор переводит зрителя с 1 ступени (безразличие) на 2 (осведомленность) или даже на 3 (поиск решения).
Например, в рассказе об унитазе Ксении Собчак упоминаются другие типы унитазов и отсылка «у меня в профиле есть подборка» или даже «напиши УНИТАЗ и я пришлю тебе топ5 унитазов».
База здесь одна и она универсальная: мы не начинаем с экспертизы, мы начинаем с управления вниманием.
Сейчас 95% экспертного контента начинается одинаково: «Как сделать…», «Топ-5…», «3 способа…».
Но в холодной аудитории для зрителя, который вас не знает, это считывается как предсказуемый контент, который аудитория видела уже сотни раз.
И удержания не возникает. А нет удержания – алгоритмы не масштабируют контент на широкую аудиторию и количество просмотров остается в пределах 300 в Trial Mode.
ПОЭТОМУ, нет никакого смысла воровать виральные хуки, копировать формулировки или подбирать слова. Для роста просмотров в холодном, органическом трафике работает ТОЛЬКО непредсказуемость.
Как только ваш экспертный контент начинает быть похожим на другой экспертный контент, эта непредсказуемость исчезает.
С вас 🔥, с меня примеры сторителлинга для разных форматов и ниш.
Спойлер: не надо искать виральные хуки – это мусор, и дальше вы поймете, почему.
Чтобы раз и навсегда понять, как это работает, нужно понять две вещи.
Первая: по-умолчанию у зрителя нет запроса на ваш экспертный контент. Если бы был запрос, он бы пошел в Google (или ChatGPT).
Условно, если человеку реально нужно разобраться, какие бывают типы унитазов, то он не идет за этим в рилсы – он гуглит «какой унитаз выбрать».
Это напрямую связано с лестницей Ханта, как это работает по ступенькам:
1. Безразличие – человеку вообще плевать на тему унитазов. Он не осознаёт потребность.
2. Осведомлённость – он начинает подозревать, что тема может быть важна.
3. Поиск решения – он уже ищет варианты и сравнения.
4. Выбор конкретного решения – коммерческая стадия.
Большинство экспертного контента делается сразу в 3–4 ступень,
а 80–90% аудитории в ленте находится на 1-й. Им просто базово плевать.
Поэтому формат «какие бывают типы унитазов» / «топ-5 унитазов» / «почему этот унитаз лучше, чем этот» не вызывает никакого удержания на reels / threads, и в графике удержания вы видите отвал 50-70% зрителей в первые пять секунд. Их мозг просто не запускает сюда внимание.
Почему? Потому что внимание включается только при непредсказуемости. Если тема предсказуема и запроса нет, мозг её игнорирует.
И это вторая вещь: именно поэтому в лентах вирусится исключительно другой тип контента.
Не «в лоб», а контент, который совмещает две вещи:
– что-то знакомое
– + что-то неожиданное
В организме человека есть целый каскад систем, которые за это отвечают, и все начинается с ретикулярный активирующей системы – это самый первый фильтр, который в первые 20мс сравнивает полученный стимул с имеющимися в памяти шаблонами и решает, игнорировать или пропустить дальше.
Эта система работает быстрее вашего собственного осознания содержания, поэтому если контент ОЖИДАЕМЫЙ и ПРЕДСКАЗУЕМЫЙ, то еще на двадцатой миллисекунде мозг зрителей просто отфильтровывает его.
После этого, включается лимбическая система – примерно 150мс ей требуется, чтобы понять – это важно? Странно? Угрожает? Возбуждает? Это не эмоции в бытовом смысле, это лишь внутренний маркер значимости.
Если стимул закрепился, запускается VTA, которая буквально оценивает – есть ли разрыв между ожиданием и неизвестностью. Если ответ есть – то запускается дофамин, как стимул ожидания от получения вознаграждения за эту информацию.
Вернемся к нашим унитазам. «Какие бывают типы унитазов» – предсказуемо, незначимо.
Но, как только мы заменим сторителлинг на «Я побывал в туалете у Ксении Собчак и вы не поверите, что там стоит...» – мозг зрителя получит знакомое имя и абсолютную непредсказуемость. Вот здесь и запускается дофаминовая петля.
И уже внутри этого контента автор переводит зрителя с 1 ступени (безразличие) на 2 (осведомленность) или даже на 3 (поиск решения).
Например, в рассказе об унитазе Ксении Собчак упоминаются другие типы унитазов и отсылка «у меня в профиле есть подборка» или даже «напиши УНИТАЗ и я пришлю тебе топ5 унитазов».
База здесь одна и она универсальная: мы не начинаем с экспертизы, мы начинаем с управления вниманием.
Сейчас 95% экспертного контента начинается одинаково: «Как сделать…», «Топ-5…», «3 способа…».
Но в холодной аудитории для зрителя, который вас не знает, это считывается как предсказуемый контент, который аудитория видела уже сотни раз.
И удержания не возникает. А нет удержания – алгоритмы не масштабируют контент на широкую аудиторию и количество просмотров остается в пределах 300 в Trial Mode.
ПОЭТОМУ, нет никакого смысла воровать виральные хуки, копировать формулировки или подбирать слова. Для роста просмотров в холодном, органическом трафике работает ТОЛЬКО непредсказуемость.
Как только ваш экспертный контент начинает быть похожим на другой экспертный контент, эта непредсказуемость исчезает.
С вас 🔥, с меня примеры сторителлинга для разных форматов и ниш.
🔥94❤17👍10
Давно не рассказывал, что у меня в клубе происходит.
А результаты января у ребят меня безумно радуют:
— кто-то получил несколько тысяч подписчиков за месяц
— кто-то увеличил количество просмотров в 4 раза
— кто-то начал зарабатывать с органического трафика
— а кто-то вообще впервые пробил планку просмотров (за них я особенно рад)
Поэтому самое время напомнить, что у меня есть свой закрытый клуб «ИНАЧЕ» для авторов контента — это обучающая платформа + приложение для того, чтобы создавать контент, который читают и смотрят.
Там, кстати, новые функции:
— анализ удержания — система буквально смотрит график удержания рилса и объясняет, почему зрители уходят,
— генерация картинок (обложки, кинематографичные кадры, всякая графика для рилсов) — полная замена Higgsfield, безлимитно для участников клуба.
А с выходом новой модели для генерации видео Kling 3, скоро внутри появится инструмент для генерации всяких B-Roll и других ассетов для видео (тоже безлимитный для участников клуба).
Вообще, Иначе движется в сторону all-in-one экосистемы для авторов контента. Когда одна подписка покрывает все задачи.
Тут про клуб, приложение и его возможности: inacheclub.ru
А результаты января у ребят меня безумно радуют:
— кто-то получил несколько тысяч подписчиков за месяц
— кто-то увеличил количество просмотров в 4 раза
— кто-то начал зарабатывать с органического трафика
— а кто-то вообще впервые пробил планку просмотров (за них я особенно рад)
Поэтому самое время напомнить, что у меня есть свой закрытый клуб «ИНАЧЕ» для авторов контента — это обучающая платформа + приложение для того, чтобы создавать контент, который читают и смотрят.
Там, кстати, новые функции:
— анализ удержания — система буквально смотрит график удержания рилса и объясняет, почему зрители уходят,
— генерация картинок (обложки, кинематографичные кадры, всякая графика для рилсов) — полная замена Higgsfield, безлимитно для участников клуба.
А с выходом новой модели для генерации видео Kling 3, скоро внутри появится инструмент для генерации всяких B-Roll и других ассетов для видео (тоже безлимитный для участников клуба).
Вообще, Иначе движется в сторону all-in-one экосистемы для авторов контента. Когда одна подписка покрывает все задачи.
Тут про клуб, приложение и его возможности: inacheclub.ru
❤9🔥3🗿2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Вот уже несколько месяцев я занимаюсь задачами облегчения создания контента.
Одно из закономерных решений — автоматизация разного рода монтажа роликов.
Imagine если вы просто сняли видео (рассказываете какую-то историю, или нечто экспертное), загружаете его и на выходе получаете готовый рилс — с b-roll, разной графикой, субтитрами, динамикой и сменой планов.
Мне слишком хочется это показать прямо сейчас, поэтому смотрите: на видео выше живой пример одного из ближайших обновлений иначе апп (приложения для участников моего клуба).
Сценарии применения:
1. Снял разговорное видео? Система система автоматически сгенерирует недостающее (видео/графика/whatever), динамику, layout, субтитры (в том числе кинетические, со всякими эффектами и саунд-дизайном), смонтирует > получаешь готовый рилс.
2. К разговорному видео есть b-roll и другой видеоряд? Добавляешь и система автоматически разместит контент внутри.
3. Есть только фотография продукта и описание? Создаст видеоряд с разными планами, сценарий озвучки, озвучит, смонтирует, ну вы поняли.
4. А может, есть только текст и ты хочешь быть faceless-блогером? Изи, в два клика.
И, конечно, для участников моего клуба это по-прежнему будет доступно безлимитно и без ограничений.
С вас класс, если это класс 🌝
Одно из закономерных решений — автоматизация разного рода монтажа роликов.
Imagine если вы просто сняли видео (рассказываете какую-то историю, или нечто экспертное), загружаете его и на выходе получаете готовый рилс — с b-roll, разной графикой, субтитрами, динамикой и сменой планов.
Мне слишком хочется это показать прямо сейчас, поэтому смотрите: на видео выше живой пример одного из ближайших обновлений иначе апп (приложения для участников моего клуба).
Сценарии применения:
1. Снял разговорное видео? Система система автоматически сгенерирует недостающее (видео/графика/whatever), динамику, layout, субтитры (в том числе кинетические, со всякими эффектами и саунд-дизайном), смонтирует > получаешь готовый рилс.
2. К разговорному видео есть b-roll и другой видеоряд? Добавляешь и система автоматически разместит контент внутри.
3. Есть только фотография продукта и описание? Создаст видеоряд с разными планами, сценарий озвучки, озвучит, смонтирует, ну вы поняли.
4. А может, есть только текст и ты хочешь быть faceless-блогером? Изи, в два клика.
И, конечно, для участников моего клуба это по-прежнему будет доступно безлимитно и без ограничений.
С вас класс, если это класс 🌝
🔥20👍10❤5🗿1
Как Meta превратила человеческое внимание в кэш-машинку.
Это одна из самых важных историй про интернет за последние 20 лет
В 2006 году Facebook запусткает News Feed. Сегодня это кажется очевидной и естественной функцией (не сегодня-завтра и в Telegram она появится), но тогда это была радикальная идея – собрать обновления со страниц людей в единый поток контента, который сам приходит к тебе.
Это изменило поведение пользователей, люди стали проводить в Фейсбуке гораздо больше времени просто потому, что теперь можно бесконечно листать ленту.
В этот момент фейсбук фактически превратился из сайта с профилями в механизм удержания внимания, хотя тогда еще такой формулировки не было.
Следующий этап начинается примерно в 2009-2012 годах.
Инженеры и продуктовые команды Facebook анализируют поведение пользователей на уровне метрик и видят прямую корреляцию: чем больше времени человек проводит в ленте > тем больше рекламы ему можно показать > тем больше выручка.
Такая вот экономика интерфейса😄
В 2012 Facebook выходит на IPO и в документах для инвесторов прямо пишет риск для бизнеса: если пользователи будут проводить меньше времени в продукте, выручка от рекламы может упасть.
С этого момента оптимизация внимания становится стратегией компании.
А еще тогда же Facebook покупает Instagram за $1 миллиард и начинает перестраивать под ту же экономику внимания.
Дальше происходит техническая революция. Ранние версии News Feed работали по довольно простым правилам: что новее, что популярнее, что ближе по связям. Но к 2013 Facebook полностью перестраивает систему ранжирования и переводит ее на машинное обучение.
Лента перестает быть списком постов и становится системой прогнозирования. Алгоритмы начинают отвечать на один главный вопрос: какой контент заставит конкретного человека остаться в Фейсбуке дольше, а каждый пользователь получает свою уникальную версию ленты, оптимизированную под его удержание.
Настоящий перелом происходит в 2015 году, когда Facebook начинает учитывать время, которое пользователь проводит в каждой отдельной публикации, как сигнал ранжирования. Не лайк, не комментарий, не репост, а сам факт того, что ты ЭТО смотрел.
В 2016 году Instagram полностью отказывается от хронологической ленты и переезжает на алгоритмическую ленту Фейсбука. Компания прямо пишет, пользователи пропускали около 70% публикаций, поэтому алгоритм будет показывать то, что наиболее важно.
Переводя на человеческий: мы будем показывать то, что удерживает тебя дольше.
В том же году Instagram запускает Stories, которые создают новый тип поведения: ежедневное возвращение в приложение и частые короткие сессии с ощущением FOMO и последовательным потреблением контента.
В 2018 Instagram выводит рекомендации за пределы друзей и развивает систему Explore. Теперь платформа показывает контент не только от знакомых, но от любых аккаунтов, если модель посчитала, что этот контент вызовет твое удержание. Социальных граф перестает быть центром продукта, и теперь ядро – система предсказания удержания.
2020 – Reels как ответ TikTok. К тому моменту Meta сделали вывод, что короткие видео дают экстремально высокое удержание внутри приложения и запускают рилсы с новой архитектурой: вертикальный бесконечный скролл и бесконечные рекомендации с оптимизацией под досмотр роликов.
Теперь система оптимизируется не просто под клики, но и под время просмотра и возврат к роликам.
Экономика платформы выглядит так: чем дольше пользователь внутри > тем больше рекламы он увидит > тем выше доход.
Meta управляет количеством рекламы в ленте и одновременно использует ML-аукцион, который максимизирует ценность каждого показа.
Что получилось в итоге? Огромная система предсказания человеческого поведения, которая поощряет авторов быстрым дофамином в виде просмотров за то, что их контент вызывает удержание и помогает Цукербергу зарабатывать больше денег.
Вся экономика платформы построена вокруг одной метрики: сколько времени пользователь отдает приложению.
И это понимание меняет подход к контенту, потому что если ты помогаешь зарабатывать, то твой контент масштабируется.
Это одна из самых важных историй про интернет за последние 20 лет
В 2006 году Facebook запусткает News Feed. Сегодня это кажется очевидной и естественной функцией (не сегодня-завтра и в Telegram она появится), но тогда это была радикальная идея – собрать обновления со страниц людей в единый поток контента, который сам приходит к тебе.
Это изменило поведение пользователей, люди стали проводить в Фейсбуке гораздо больше времени просто потому, что теперь можно бесконечно листать ленту.
В этот момент фейсбук фактически превратился из сайта с профилями в механизм удержания внимания, хотя тогда еще такой формулировки не было.
Следующий этап начинается примерно в 2009-2012 годах.
Инженеры и продуктовые команды Facebook анализируют поведение пользователей на уровне метрик и видят прямую корреляцию: чем больше времени человек проводит в ленте > тем больше рекламы ему можно показать > тем больше выручка.
Такая вот экономика интерфейса
В 2012 Facebook выходит на IPO и в документах для инвесторов прямо пишет риск для бизнеса: если пользователи будут проводить меньше времени в продукте, выручка от рекламы может упасть.
С этого момента оптимизация внимания становится стратегией компании.
А еще тогда же Facebook покупает Instagram за $1 миллиард и начинает перестраивать под ту же экономику внимания.
Дальше происходит техническая революция. Ранние версии News Feed работали по довольно простым правилам: что новее, что популярнее, что ближе по связям. Но к 2013 Facebook полностью перестраивает систему ранжирования и переводит ее на машинное обучение.
Лента перестает быть списком постов и становится системой прогнозирования. Алгоритмы начинают отвечать на один главный вопрос: какой контент заставит конкретного человека остаться в Фейсбуке дольше, а каждый пользователь получает свою уникальную версию ленты, оптимизированную под его удержание.
Настоящий перелом происходит в 2015 году, когда Facebook начинает учитывать время, которое пользователь проводит в каждой отдельной публикации, как сигнал ранжирования. Не лайк, не комментарий, не репост, а сам факт того, что ты ЭТО смотрел.
В 2016 году Instagram полностью отказывается от хронологической ленты и переезжает на алгоритмическую ленту Фейсбука. Компания прямо пишет, пользователи пропускали около 70% публикаций, поэтому алгоритм будет показывать то, что наиболее важно.
Переводя на человеческий: мы будем показывать то, что удерживает тебя дольше.
В том же году Instagram запускает Stories, которые создают новый тип поведения: ежедневное возвращение в приложение и частые короткие сессии с ощущением FOMO и последовательным потреблением контента.
В 2018 Instagram выводит рекомендации за пределы друзей и развивает систему Explore. Теперь платформа показывает контент не только от знакомых, но от любых аккаунтов, если модель посчитала, что этот контент вызовет твое удержание. Социальных граф перестает быть центром продукта, и теперь ядро – система предсказания удержания.
2020 – Reels как ответ TikTok. К тому моменту Meta сделали вывод, что короткие видео дают экстремально высокое удержание внутри приложения и запускают рилсы с новой архитектурой: вертикальный бесконечный скролл и бесконечные рекомендации с оптимизацией под досмотр роликов.
Теперь система оптимизируется не просто под клики, но и под время просмотра и возврат к роликам.
Экономика платформы выглядит так: чем дольше пользователь внутри > тем больше рекламы он увидит > тем выше доход.
Meta управляет количеством рекламы в ленте и одновременно использует ML-аукцион, который максимизирует ценность каждого показа.
Что получилось в итоге? Огромная система предсказания человеческого поведения, которая поощряет авторов быстрым дофамином в виде просмотров за то, что их контент вызывает удержание и помогает Цукербергу зарабатывать больше денег.
Вся экономика платформы построена вокруг одной метрики: сколько времени пользователь отдает приложению.
И это понимание меняет подход к контенту, потому что если ты помогаешь зарабатывать, то твой контент масштабируется.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥20❤4🗿1
This shit hits different
На втором месте после моей любви к исследованиям стоит радость от того, что люди достигают результатов так быстро 🥹
Но есть, на самом деле, разница между «сказать, что делать» и «научить». Вот я больше ко второму, хотя это гораздо сложнее и в основном ко мне приходят чтобы я «сказал, что делать» 🌝
А что вы больше любите, когда вам говорят, что делать или когда вас учат?
🔥 за «говорят, что делать»,
❤️ за «учат»
На втором месте после моей любви к исследованиям стоит радость от того, что люди достигают результатов так быстро 🥹
Но есть, на самом деле, разница между «сказать, что делать» и «научить». Вот я больше ко второму, хотя это гораздо сложнее и в основном ко мне приходят чтобы я «сказал, что делать» 🌝
А что вы больше любите, когда вам говорят, что делать или когда вас учат?
🔥 за «говорят, что делать»,
❤️ за «учат»
❤20🔥6🗿2👍1
Узнал недавно, что самый быстрый способ обучить мозг – НЕ ДАВАТЬ награду каждый раз.
В этом исследовании обнаружили, что нейроны дофамина не реагируют на награду, как таковую. Они реагируют на неожиданность получения этой награды! И ПОЛНОСТЬЮ перестают реагировать, если награда предсказуема.
А еще, и это достаточно контринтуитивный факт, мозг учится не через правильные цепочки действий, а через ошибки. Если ты ошибешься несколько раз, а потом сделаешь правильно – то навык быстрее закрепится.
Поэтому, смотреть уроки (или читать посты) не равно учиться. Надо тестировать себя и ОШИБАТЬСЯ.
Поэтому, в обучающую часть (36 уроков) клуба Иначе я добавил глубоко проработанные тесты, которые заставляют реально понимать материал.
Например:
Я использую ту же самую нейробиологию, чтобы максимально эффективно НЕ ПРОСТО рассказать уроки про алгоритмы, а НАУЧИТЬ как поднять удержание с 20% до 60%,
не рассказать, что такое сторителлинг – а научить проектировать структуру интересного контента.
Внутри иначе ты получаешь:
– понимание, как работают алгоритмы Instagram и рекомендательная система и почему какой-то контент работает, а какой-то нет
– навык проектирования удержания и внимания
– как строить сценарии
– понимание, какой контент делать
– системный рост просмотров.
И еще приложение, которое сильно облегчает эти процессы.
Вступить за 9990р/мес.
В этом исследовании обнаружили, что нейроны дофамина не реагируют на награду, как таковую. Они реагируют на неожиданность получения этой награды! И ПОЛНОСТЬЮ перестают реагировать, если награда предсказуема.
А еще, и это достаточно контринтуитивный факт, мозг учится не через правильные цепочки действий, а через ошибки. Если ты ошибешься несколько раз, а потом сделаешь правильно – то навык быстрее закрепится.
Поэтому, смотреть уроки (или читать посты) не равно учиться. Надо тестировать себя и ОШИБАТЬСЯ.
Поэтому, в обучающую часть (36 уроков) клуба Иначе я добавил глубоко проработанные тесты, которые заставляют реально понимать материал.
Например:
Тебе нужно снять Reels на 20–30 секунд, тема сложная, и ты понимаешь, что вступление “сейчас расскажу…” убьёт удержание. Какая техника решает задачу лучше всего?
A. Rule of three
B. In medias res
C. Callback
D. Petal structure
У тебя 100k подписчиков, но посты видит только небольшая часть аудитории. Вероятнее всего, причина:
A. Instagram случайно ограничивает показы
B. Нет достаточной связи и взаимодействия с подписчиками
C. Нужно публиковать больше хэштегов
D. Пост слишком короткий
Я использую ту же самую нейробиологию, чтобы максимально эффективно НЕ ПРОСТО рассказать уроки про алгоритмы, а НАУЧИТЬ как поднять удержание с 20% до 60%,
не рассказать, что такое сторителлинг – а научить проектировать структуру интересного контента.
Внутри иначе ты получаешь:
– понимание, как работают алгоритмы Instagram и рекомендательная система и почему какой-то контент работает, а какой-то нет
– навык проектирования удержания и внимания
– как строить сценарии
– понимание, какой контент делать
– системный рост просмотров.
И еще приложение, которое сильно облегчает эти процессы.
Вступить за 9990р/мес.
❤10👍2🔥1🗿1
Олег Лупиков
Все, что я узнал про алгоритмы Reels – я собрал в один большой документ на 50 страниц Красиво, удобно, с картинками и источниками – кажется, это единственный полноценный технический анализ во всем русскоязычном интернете, который описывает реальную работу…
Нарисовал короткую шпаргалку-инфографику с объяснением алгоритмов.
Если услышите, как кто-то говорит что «до сих пор не понимает, как работают алгоритмы инсты», покажите ему это!
Если услышите, как кто-то говорит что «до сих пор не понимает, как работают алгоритмы инсты», покажите ему это!
👍16❤9🔥3
Сейчас расскажу, как на самом деле работает психология трендов.
На примере Додо Пиццы.
И главное, разберем сам механизм, почему тренды дают охват и при чем тут алгоритмы.
Контекст: пару дней назад произошел скандал вокруг Додо: курьер укрыл замерзающую собаку, его уволили, управляющая угрожала сотрудникам, соцсети взорвались и начали «отменять» Додо. История стала виральной.
И вот, что происходит дальше:
Шаг 1. Формируется коллективный фокус внимания
Когда громкое событие появляется в инфополе, сотни тысяч или миллионы людей одновременно читают новости, обсуждают ситуацию, видят мемы, слышат разговоры и главное ПОЛУЧАЮТ РЕКОМЕНДАЦИИ АЛГОРИТМОВ
В результате возникает общий контекст, это создает массовую психологическую настройку внимания на один объект. По сути, внимание синхронизируется
Почему вообще этот кейс стал виральным? Трендом становится не любое событие, а то, которое максимально активирует базовые механизмы психики.
В кейсе Додо совпали три ключевых триггера:
1. Нарушение морального ожидания – мозг постоянно предсказывает социальную реальность: за добро должна быть награда. И когда происходит обратное, возникает нарушение ожидания.
2. Максимальная эмпатия к уязвимому объекту. Собака именно такой объект, поэтому запускает врожденный механизм защищать слабого. Это вызывает сильное эмоциональное возбуждение.
3. Когнитивная простота истории. Чем меньше когнитивных усилий, тем быстрее информация распространяется.
Шаг 2. Мозг начинает распознавать тему мгновенно
Когда человек видит видео или тред про тему, которую уже обсуждают все вокруг, ему не нужно разбираться что происходит, не нужно строить контекст и не нужно тратить когнитивную энергию
Мозг моментально узнает знакомый паттерн. В когнитивной психологии это называется Processing fluency – легкость обработки информации. Чем легче мозгу обработать стимул, тем меньше вероятность, что человек его проигнорирует.
В результате человек не скипает рилс и смотрит его.
Шаг 3. Меняется поведение аудитории в первые секунды
Алгоритмы соцсетей принимают решение о масштабировании контента по ранним сигналам:
– доля пропусков видео
– удержание в первые секунды
– скорость реакций (в том числе репостов)
– досмотр
И когда тема уже знакома аудитории, доля пропусков падает и растет удержание.
Алгоритмы тренды-то не понимают, они просто видят изменение поведения людей. Но поведение меняется именно из-за тренда
Шаг 4. Алгоритм масштабирует контент
Когда ранние сигналы лучше обычных, алгоритм делает простой вывод: контент интересен. И начинает масштабировать показы. Отсюда и возникает эффект того, что тренды дают просмотры.
На самом деле тренды меняют психологию зрителя, а психология зрителя меняет метрики, а метрики влияют на алгоритм.
Такая вот цепочка причин.
Шаг 5. Почему окно внимания быстро закрывается
Здесь работает базовая нейробиологи внимания:
– эффект новизны дает всплеск интереса
– мозг привыкает
– эмоциональная реакция ослабевает
– появляется усталость от темы
– внимание переключается на новый стимул
Через несколько дней:
– Processing fluency исчезает
– люди начинают пропускать такие видео или треды
– метрики падают
– алгоритмы перестают масштабировать такой контент
И окно внимания закрывается.
That's it.
Итоговая механика трендов это цепочка:
инфоповод -> коллективное внимание -> простота восприятия -> меньше пропусков видео -> лучше метрики -> масштабирование алгоритмами > рост просмотров.
И отвечая на главный вопрос – есть еще буквально пара дней, чтобы этот тренд поэксплуатировать, потом окошко закроется.
Лайк за разбор? ❤️
На примере Додо Пиццы.
И главное, разберем сам механизм, почему тренды дают охват и при чем тут алгоритмы.
Контекст: пару дней назад произошел скандал вокруг Додо: курьер укрыл замерзающую собаку, его уволили, управляющая угрожала сотрудникам, соцсети взорвались и начали «отменять» Додо. История стала виральной.
И вот, что происходит дальше:
Шаг 1. Формируется коллективный фокус внимания
Когда громкое событие появляется в инфополе, сотни тысяч или миллионы людей одновременно читают новости, обсуждают ситуацию, видят мемы, слышат разговоры и главное ПОЛУЧАЮТ РЕКОМЕНДАЦИИ АЛГОРИТМОВ
В результате возникает общий контекст, это создает массовую психологическую настройку внимания на один объект. По сути, внимание синхронизируется
Почему вообще этот кейс стал виральным? Трендом становится не любое событие, а то, которое максимально активирует базовые механизмы психики.
В кейсе Додо совпали три ключевых триггера:
1. Нарушение морального ожидания – мозг постоянно предсказывает социальную реальность: за добро должна быть награда. И когда происходит обратное, возникает нарушение ожидания.
2. Максимальная эмпатия к уязвимому объекту. Собака именно такой объект, поэтому запускает врожденный механизм защищать слабого. Это вызывает сильное эмоциональное возбуждение.
3. Когнитивная простота истории. Чем меньше когнитивных усилий, тем быстрее информация распространяется.
Шаг 2. Мозг начинает распознавать тему мгновенно
Когда человек видит видео или тред про тему, которую уже обсуждают все вокруг, ему не нужно разбираться что происходит, не нужно строить контекст и не нужно тратить когнитивную энергию
Мозг моментально узнает знакомый паттерн. В когнитивной психологии это называется Processing fluency – легкость обработки информации. Чем легче мозгу обработать стимул, тем меньше вероятность, что человек его проигнорирует.
В результате человек не скипает рилс и смотрит его.
Шаг 3. Меняется поведение аудитории в первые секунды
Алгоритмы соцсетей принимают решение о масштабировании контента по ранним сигналам:
– доля пропусков видео
– удержание в первые секунды
– скорость реакций (в том числе репостов)
– досмотр
И когда тема уже знакома аудитории, доля пропусков падает и растет удержание.
Алгоритмы тренды-то не понимают, они просто видят изменение поведения людей. Но поведение меняется именно из-за тренда
Шаг 4. Алгоритм масштабирует контент
Когда ранние сигналы лучше обычных, алгоритм делает простой вывод: контент интересен. И начинает масштабировать показы. Отсюда и возникает эффект того, что тренды дают просмотры.
На самом деле тренды меняют психологию зрителя, а психология зрителя меняет метрики, а метрики влияют на алгоритм.
Такая вот цепочка причин.
Шаг 5. Почему окно внимания быстро закрывается
Здесь работает базовая нейробиологи внимания:
– эффект новизны дает всплеск интереса
– мозг привыкает
– эмоциональная реакция ослабевает
– появляется усталость от темы
– внимание переключается на новый стимул
Через несколько дней:
– Processing fluency исчезает
– люди начинают пропускать такие видео или треды
– метрики падают
– алгоритмы перестают масштабировать такой контент
И окно внимания закрывается.
That's it.
Итоговая механика трендов это цепочка:
инфоповод -> коллективное внимание -> простота восприятия -> меньше пропусков видео -> лучше метрики -> масштабирование алгоритмами > рост просмотров.
И отвечая на главный вопрос – есть еще буквально пара дней, чтобы этот тренд поэксплуатировать, потом окошко закроется.
Лайк за разбор? ❤️
❤36🔥4
instagram-cli – ai-агент для взаимодействия с Instagram
Один из участников моего клуба обратился ко мне с задачей получить список подписчиков эксперта с самым большим количеством подписчиков.
Достаточно нетривиальная задача, к решению которой я подошел как true инженер🫥
И разработал ai-агента для взаимодействия с Instagram.
Что он умеет? Полное взаимодействие с Instagram API, но натуральным языком, с полной проактивностью.
Например:
– у lupikovoleg есть сторис?
– а какие у него самые виральные рилсы?
– ок, а посмотри к этому рилсу самые популярные комментарии, и что в целом там люди обсуждают?
– вот третий комментарий, проанализируй профиль автора
– скачай ее хайлайтсы и еще посмотри о чем ее рилсы
– вот у этого рилса скачай трек
– еще сам рилс тоже скачай
– еще найди свежие рилсы про Иран и Дубай, покажи самые обсуждаемые
– экспортируй список комментариев в CSV
Вообще сценариев взаимодействия получается около сотни, и в основном они касаются задач аналитики данных и всякого такого.
Экстра-кейс родился сегодня утром сам по себе – я попросил посмотреть, что происходит в Иране и что обсуждают люди, и мой агент пошарился по Инстаграму, нашел рилсы на эту тему, почитал комментарии и дал мне срез по общественной реакции. Ну не сказка ли?😎
Короче, такой вот proof-of-concept агентского взаимодействия с Instagram. Существующие AI типа ChatGPT и других на такой уровень взаимодействия пока не способны.
Проект – чистый опенсорс, забрать бесплатно можно тут: https://github.com/lupikovoleg/instagram-cli. Для использования вам потребуются ключи от HikerAPI (это API-прослойка к Instagram) и Open Router. Устанавливается все одной командой и доступно в виде CLI в терминале.
UPD: MCP-сервер тоже присутствует. Интегрируется прямо в Claude и другие клиенты.
В целом, буду рад обратной связи от тех, у кого есть реальные задачи по анализу данных.
Один из участников моего клуба обратился ко мне с задачей получить список подписчиков эксперта с самым большим количеством подписчиков.
Достаточно нетривиальная задача, к решению которой я подошел как true инженер
И разработал ai-агента для взаимодействия с Instagram.
Что он умеет? Полное взаимодействие с Instagram API, но натуральным языком, с полной проактивностью.
Например:
– у lupikovoleg есть сторис?
– а какие у него самые виральные рилсы?
– ок, а посмотри к этому рилсу самые популярные комментарии, и что в целом там люди обсуждают?
– вот третий комментарий, проанализируй профиль автора
– скачай ее хайлайтсы и еще посмотри о чем ее рилсы
– вот у этого рилса скачай трек
– еще сам рилс тоже скачай
– еще найди свежие рилсы про Иран и Дубай, покажи самые обсуждаемые
– экспортируй список комментариев в CSV
Вообще сценариев взаимодействия получается около сотни, и в основном они касаются задач аналитики данных и всякого такого.
Экстра-кейс родился сегодня утром сам по себе – я попросил посмотреть, что происходит в Иране и что обсуждают люди, и мой агент пошарился по Инстаграму, нашел рилсы на эту тему, почитал комментарии и дал мне срез по общественной реакции. Ну не сказка ли?
Короче, такой вот proof-of-concept агентского взаимодействия с Instagram. Существующие AI типа ChatGPT и других на такой уровень взаимодействия пока не способны.
Проект – чистый опенсорс, забрать бесплатно можно тут: https://github.com/lupikovoleg/instagram-cli. Для использования вам потребуются ключи от HikerAPI (это API-прослойка к Instagram) и Open Router. Устанавливается все одной командой и доступно в виде CLI в терминале.
UPD: MCP-сервер тоже присутствует. Интегрируется прямо в Claude и другие клиенты.
В целом, буду рад обратной связи от тех, у кого есть реальные задачи по анализу данных.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥24❤11👍4💅1