В ближайшее время на канале появится серия материалов о том, как сегодня на практике используются нейросети в маркетинге.

Речь пойдет о системах. О том, как анализировать рынок и аудиторию, как работать с данными, выстраивать стратегию, создавать контент и автоматизировать процессы так, чтобы это имело прикладной смысл.

Для читателей это будет фильтр и сжатие информации. Для меня способ лучше разобраться в материале и превратить знания в навык через письмо и практику.

stay vibey

Skild AI - "мозги" роботов

Помните сюжет третьего Терминатора? Скайнет не начинала с армии роботов, сначала у неё появились мозги. А уже потом она научилась управлять всем подряд - машинами, беспилотниками, промышленными системами, любыми девайсами, до которых могла дотянуться. По сути, один универсальный интеллект, который подключается к разному железу и делает его "живым".

Тогда, в 2003 году, казалось фантастикой, а сейчас вполне себе идея для стартапа. Сегодняшняя компания Skild AI, как раз таки пытается ее реализовать, они так и говорят - мы строим мозг для роботов любого вида и форм-фактора. Хочешь в гуманоидного робота, в робо-пса, в манипулятор на столе или в что-то, что мы ещё даже не придумали.

Они называют это omni-bodied AI. Смысл в том, что модель не заучивает движения под конкретное тело, а адаптируется на лету. Если она никогда раньше не видела именно такой робот ничего страшного. Она учится в процессе, подстраиваясь под физику, ограничения и среду, почти как живое существо. Обучают всё это на видео с людьми и в физических симуляциях, а дальше модель начинает накапливать опыт с каждого нового внедрения.

Недавно привлекли $1.4 млрд, оценка перевалила за $14 млрд. Раунд возглавил SoftBank, зашли NVentures от NVIDIA и Jeff Bezos через свой фонд. Компания существует с 2023 года, но уже стала прибыльной и заработала около $30 млн за прошлый год. Их "мозг" сейчас тестируют в охране, доставке, на складах, в дата-центрах, на производстве и стройках. А дальше мечтают дойти до роботов у нас дома.

Ну что друзья, пожалуй начнем. Суть применения нейросетей на этапе планирования маркетинга заключается не в генерации идей и не в автоматизации креатива. Их реальная ценность в использовании вычислительной мощности для обработки больших массивов данных и сборки стратегии на основе этой обработки.

Нейросеть способна анализировать рынок, поведение аудитории, конкурентов, коммуникации и паттерны решений быстрее и шире, чем человек. Но качество результата почти полностью зависит от двух факторов. Первый это качество запроса. Второй это понимание маркетинговой теории и специфики собственной ниши. Без этого ИИ не думает, а лишь воспроизводит вероятностный текст.

Хороший ответ не возникает из короткого запроса. Он является следствием осмысленного контекста. Длинные промты, на десятки страниц, не просто допустимы, а во многих случаях необходимы. При условии, что это структурированный, логичный и продуманный текст, в котором зафиксированы цели, ограничения, гипотезы, рынок и язык аудитории.

Промтинг в этом смысле становится не техническим навыком, а формой мышления. Способом формализовать знания, интуицию и опыт так, чтобы машина могла с ними работать.

Дальше мы попробуем применить этот подход на практике. Использовать инструментарий ИИ не в рамках классических воронок продаж, а опираясь на более современные маркетинговые теории и передовой опыт. Без заученных схем на которые любят показывать указками на всех семинарах, пойдем так сказать первопроходцами.
@vibemacaron

О рынке серебра

В публичном поле все чаще звучат рассуждения о якобы надвигающемся дефиците серебра. Эти утверждения основаны не на структуре рынка, а на поверхностном чтении статистики добычи и спроса. В действительности рынок серебра устроен иначе и дефицит как системное явление в нем невозможен.

Предложение серебра формируется не только текущей добычей, но и колоссальными историческими запасами. За все время человечество накопило миллиарды унций серебра в форме монет, слитков, ювелирных изделий, посуды и декоративных предметов. Существенная часть этих запасов остается потенциально доступной рынку и активизируется при росте цен.

По оценкам, общий объем потенциально доступного серебра достигает порядка двадцати миллиардов унций, из которых семь десять миллиардов являются ликвидными. При этом годовое производство составляет около одного миллиарда унций. Ключевым балансирующим механизмом рынка выступает переработка ранее добытого металла. В обычные годы на переплавку поступает около двухсот миллионов унций, однако при устойчиво высоких ценах этот объем способен увеличиваться в разы, как это уже происходило после ценового пика начала 2010-х годов.

Структура спроса также не подтверждает тезис о дефиците. Промышленное потребление действительно находится на исторических максимумах, но почти весь прирост обеспечен солнечной энергетикой. Спрос со стороны прочих отраслей промышленности на протяжении многих лет остается в состоянии стагнации и лишь незначительно превышает уровни десятилетней давности. Потребление в ювелирном секторе и смежных категориях, напротив, снижается и в последние годы находится на минимальных значениях за несколько десятилетий за исключением пандемийного периода.

Совокупный спрос со стороны реальной экономики в последние годы демонстрирует устойчивое равновесие и не выходит за рамки исторического диапазона. Колебания на рынке определяются прежде всего инвестиционным спросом, который отличается высокой волатильностью. Потоки в физические фонды на серебро могут резко усиливаться в периоды рыночной эйфории, но столь же быстро разворачиваются при изменении ожиданий.

Именно инвестиционные циклы, а не физическая нехватка металла, формируют ценовые всплески. При этом накопленные запасы серебра в инвестиционных фондах уже сопоставимы с годовыми объемами мировой добычи, что дополнительно снижает вероятность структурного дефицита.

Рынок серебра не является рынком редкого ресурса. Это рынок накопленного металла с высокой эластичностью предложения. В таких условиях цены могут отклоняться от долгосрочного тренда лишь временно и не способны закрепляться на завышенных уровнях без постоянной подпитки со стороны инвестиционного спроса.

925 идей для ваших стартапов — чувак оформил кладбище проектов, которые выглядели перспективно, но по разным причинам не взлетели 😮
(https://loot-drop.vercel.app/)

Это не подборка «гениальных идей» и не вдохновляющий список. Это база стартапов, которые уже умерли — с разбором причин.

Внутри всё по делу: что это была за идея, сколько денег сгорело, почему проект закрылся, где именно допустили ошибку и, самое интересное, что из этой идеи можно безопасно реализовать сегодня, а что лучше даже не трогать.

По сути — анти-инспирация.

Большинство людей начинают с вопроса «какую идею запустить». Но в реальности гораздо полезнее сначала понять, какие идеи уже умирали и почему. Особенно сейчас, когда идей много, внимания мало, а цена ошибки стала выше.

Стартапы чаще умирают не из-за плохих идей, а из-за слишком раннего запуска, неверного рынка, слабой упаковки, кривой монетизации или иллюзии спроса. Loot Drop очень наглядно это показывает.

Если ты креатор, разработчик, запускаешь AI-сервис или просто думаешь о своём продукте — такая база экономит месяцы жизни и кучу денег.

Учимся на чужих ошибках 👍

Объективизм: Философия для тех, кто выбирает цельность.

Многие слышали об Айн Рэнд скорее всего в контексте ее довольно популярной книги "Атлант расправил плечи", но в своей основе её учения как и книги лежит гигиена сознания и манифест абсолютной внутренней честности. Если вы когда-нибудь чувствовали, что разрываете себя на части, пытаясь угодить противоречивым принципам, эта философия предлагает решение.

Реальность не терпит исключений, ваша жизнь обьективно может быть совсем не тем что вы о ней думаете.
Фундамент объективизма — закон тождества: А есть А. Вещи являются тем, чем они являются. Факты не зависят от наших желаний, страхов или особых обстоятельств.
Самый глубокий конфликт в человеке рождается из двойных стандартов. Это когда наше сознание пытается усидеть на двух стульях:
* Требовать честности от других, но позволять себе маленькую ложь потому что это норма и все так живут.
* Верить в разум, но в критические моменты полагаться на эмоции или чужое мнение.

С точки зрения объективизма, двойной стандарт это не просто ошибка логики, это саморазрушение. Как только мы допускаем в сознание противоречие, наш внутренний гештальт (целостный образ) рассыпается. Мы перестаем быть единой личностью и превращаемся в набор фрагментов.
Целостность это когда ваши убеждения, слова и поступки образуют неразрывную связь. Это отказ от попыток обмануть реальность.
• Вы можете избежать реальности, но вы не можете избежать последствий избегания реальности.

Почему это важно сегодня?
В мире, где истина часто кажется относительной, объективизм предлагает твердую опору. Это путь к подлинному самоуважению. Человек, который не допускает двойственности в своих суждениях, обретает колоссальную внутреннюю силу. У него нет нужды в оправданиях, потому что его Я монолитно.
Это философия не для того, чтобы быть правым или добрым, а для того, чтобы быть живым и цельным.

Свобода начинается с решимости видеть мир таким, какой он есть, и никогда не предавать ясность собственного разума.

Как вы считаете, какой двойной стандарт в современном обществе сейчас наиболее разрушителен для личности?

У тебя тоже тяжелый вторник? Ничего не делает дни легче так как коты...

Создано в @VibeNastyaBot с использованием veo 3.1
Промт:

Subject: A fluffy ginger cat taking a close-up selfie. The cat looks directly into the camera with wide, slightly crazy eyes. Its front paws are extended towards the camera as if holding a phone. Style: Realistic CGI or photomanipulation mimicking an amateur smartphone selfie with fisheye distortion. Internet meme aesthetic (reminiscent of the "Disaster Girl" meme). Lighting: Warm, bright light from the fire behind, creating rim light on the cat's fur, mixed with cool daylight from the window on the left. Details: In the background, a Christmas tree in a living room is engulfed in massive flames. The fire has spread to the floor, with toys and debris scattered around. An atmosphere of chaos and destruction.

upd: сегодня среда

Продолжая логику нашего исследования, важно сразу обозначить рамку, в которой мы будем дальше работать с ИИ и стратегией.

Классические воронки продаж могут быть недостаточно полноценными для новых методов. Так же как и выводы Авицены не подходят для современной фармокологии. Они линейны, замкнуты на сделке и почти не описывают то, что происходит до и после неё. Именно поэтому в качестве опорной модели мы будем использовать нечто более современное – «Галстук-бабочку». И это очень важно так как фундамент определяет устойчивость конструкции, будь то маркетинг или цели человека которые вырастают из ценностей.

Это не инструмент и не альтернатива воронке, а новый переработанный способ мышления. В этой модели продажа рассматривается не как финал, а как середина пути. Тут больше про культуру. Фокус смещается с факта закрытия сделки на результат, который клиент получает после неё. Ценность возникает не в момент подписания контракта, а в момент, когда продукт начинает реально решать задачу и продолжает формироваться далее.

Модель была сформирована и систематизирована командой Winning by Design, консалтинговой компанией, которая работает с SaaS и подписочными бизнесами по всему миру. Фреймворк вырос не из теории, а из практики построения go-to-market систем в компаниях с длинным жизненным циклом клиента, где удержание и расширение важнее единичной сделки.

В этой логике привлечение и удержание связаны напрямую, а маркетинг, продажи и работа с клиентом рассматриваются как единая система управления выручкой.

На этом этапе важно не углубляться в детали, а зафиксировать принцип. Если использовать нейросети для стратегического планирования, им нужна модель, описывающая весь путь клиента, а не только вход в него. «Галстук-бабочка» как раз даёт такую рамку.

Дальше мы будем пробовать применять ИИ внутри этой логики. Не автоматизируя старые схемы, а используя вычислительную мощность для анализа, проектирования и управления ценностью на всём жизненном цикле клиента.

Миг современной социологии.


История с "мужчиной без квартиры" не про жильё и не про жадность. Это про входной билет, который ничего не гарантирует. Квартира для мужчины уже не цель и даже не преимущество, а минимальное условие допуска?

Дальше начинается странное: требования растут, роли конфликтуют, а оценка не меняется. От мужчины ждут функции добытчика, но без права быть главой. Ответственность — да, полномочия — нет. Даже при выполнении всех условий он остаётся «среднестатистическим».

Социология здесь неприятно честна: соответствие требованиям не снижает фонового недоверия. Экзамен есть, но сдать его нельзя — шкала оценки всё время уезжает вперёд.

На этом фоне запросы: своя квартира, высокий доход, машина - выглядят не как рациональный расчёт, а как охота на редкий вид. Таких мужчин объективно мало.

Это все еще про любовь или капитализм? Что-то я запутался.

Обещал материал по ии маркетингу, но есть одно большое но, то что я слушаю на курсах противоречит рекомендациям по промтингу из официальной документации об архитектуре LLM, поэтому для начала подумаю над правилами промтинга которые хоть как-то гарантируют честность и стабильность в работе, далее продвинусь к реализации плана привлечения дополнительной аудитории в сервисы которые у нас уже есть:
1. Полписки Chat Gpt Plus за 10$
2. VPN сервис для их использования.

Хочу попробовать собрать около 5 ассистентов на базе ГПТ и сделать для них общий лендинг на который буду гнать трафик из соц.сетей с использованием нейросетей для маркетингового анализа и создания контента. Вот такие новости.

Какие идеи для ассистентов есть у вас? Пока придумал одного по определению справедливой цены на б/у авто в РФ и йога может быть.

Провалился в бесконечную документацию от OPEN AI и Antrophic. Попробовал свести все к 10 заповедям промтинга, которые помогут, наверное.:)

1. Не сотвори себе кумира из 128к контекста Технический лимит в спеках (128к, 200к или даже 1М токенов) — это объем «памяти», а не «интеллекта». На практике качество сложных рассуждений и точность следования инструкциям начинают падать задолго до заполнения окна. Для задач, требующих глубокой логики, старайтесь оставаться в пределах 10–20% от заявленного максимума.

2. Чти порог в 8000 токенов Это «золотая зона» безопасности. До 8000 токенов большинство SOTA-моделей (GPT-4o, Claude 3.5) работают максимально стабильно. Как только вы переходите эту границу, риск того, что модель «заленится», начнет галлюцинировать или игнорировать часть инструкций, возрастает в геометрической прогрессии.

3. Не прячь истину в середине (Закон LITM) Феномен «Lost in the Middle» (Потеря в середине) — это реальность. Модели лучше всего помнят то, что написано в первых и последних 10% вашего промпта. Если у вас длинный документ, самое важное условие ставьте в начало, а конкретный вопрос — в самый конец.

4. Используй правило «Сэндвича» Если ваш промпт длинный (более 10–15 страниц текста), дублируйте главную команду. Напишите её в начале для установки контекста и повторите в самом конце в качестве «якоря» перед тем, как модель начнет генерацию. Это гарантирует, что инструкция окажется в зоне самого свежего внимания.

5. Отделяй данные от команд тегами XML Для нейросети ваш текст — это сплошной поток токенов. Помогите ей, используя структуру. Обертывайте документы в теги <document>, инструкции в <instructions>, а примеры в <examples>. Это «родной язык» для моделей вроде Claude, который на 30% снижает вероятность того, что модель перепутает фоновое знание с вашим приказом.

6. Сначала цитируй, потом рассуждай При работе с большими объемами текста заставьте модель сначала найти и процитировать релевантные куски текста, а уже потом делать выводы. Техника «Grounding in Quotes» (заземление на цитатах) заставляет внимание модели сфокусироваться на конкретных фактах из контекста, прежде чем она начнет «фантазировать».

7. Разделяй и властвуй (Декомпозиция) Огромный промпт — это почти всегда плохой промпт. Если задача сложная, разбейте её на этапы:
- Сначала попросите модель сделать суммаризацию.
- Затем — извлечь факты.
- И только потом — провести анализ. Три коротких запроса всегда дадут более точный результат, чем один гигантский «всё-в-одном».

8. Давай время на раздумья (Chain-of-Thought) Всегда добавляйте фразу: «Думай пошагово» или просите модель сначала расписать план действий в скрытом блоке (thinking process). Это позволяет модели активировать больше весов внимания для обработки контекста перед выдачей финального ответа.

9. Будь конкретным в «негативах» Вместо размытого «не пиши длинно», используйте жесткие рамки: «Твой ответ должен содержать не более 3 предложений» или «Используй только предоставленный текст, не добавляй внешних знаний». Негативные ограничения в длинном контексте «вымываются» первыми, поэтому их стоит ставить в самый конец.

10. Очищай контекст (Compaction) Если вы ведете долгий диалог, в нем скапливается «мусор» — старые ошибки, нерелевантные детали. Периодически просите модель сделать краткое резюме вашей беседы и начинайте новый чат с этим резюме в качестве базы. Это сбрасывает накопившийся шум и возвращает модель в зону высокой точности.

Для тех кто хочет провалится поглубже вот ссылка исследования.

https://chatgpt.com/g/g-697293ed1bb081918fa0d75500257843-aibolit

Профилактика важнее терапии! Ощути сложный процент на своем организме уже сегодня используя ассистента 😀