Bykov Digital ❇️

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

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

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

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

Чтобы находить точки роста и улучшать бизнес-метрики, нужно постоянно генерировать гипотезы и тестировать их. Делать это на потоке помогут материалы от Mindbox. Руководителям пригодится курс по growth-маркетингу. В нем — как находить точки роста, приоритизировать гипотезы и выстраивать культуру экспериментов в команде. Для команды — курс и чек-лист, чтобы правильно проводить AB-тесты и анализировать результаты. А еще 10 обучающих статей. В них — кейсы компаний, включая FINN FLARE, Mario Berlucci и «Фоксфорд». Все материалы собраны в одном гайде. Забирайте и делитесь со своими маркетологами — бесплатно. Запустить конвейер гипотез ↓

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

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

Когда меняешь креатив — думаешь, что меняешь CTR. На деле меняешь аудиторию. В Mimo (аппка для обучения коду) поменяли мультяшные баннеры на профессиональные. Прошлые неплохо кликали, но сигналили «казуальная игра», а не «серьёзный инструмент». Заходили не те люди. Сменили визуал — изменился профиль когорты: retention, конверсия, LTV. Без единого изменения в самом продукте. Это вообще недооцененный момент: creative задаёт ожидания ещё до установки. Зашли не те — никакой onboarding не вытянет. Обратная история вышла с локализацией. Залокализовали на 6 языков — D7 retention +40%, purchase rate +25–100%. Казалось бы, продуктовая история. Но следом рейтинги в сторах выросли, organic конверсия поднялась, blended CAC упал. Вложились внутри — получили acquisition снаружи. В итоге: cLTV +65%, paid CAC −20% за 9 месяцев. Там еще и про пэйволы есть, но это уже известная тема, сами почитаете. https://bit.ly/3Q5ia6y

Инстаграм снова обогнал TikTok по дневной аудитории в США. Данные Similarweb, пять лет после запуска Reels. Интересно не то, что обогнал — интересна механика. Zuckerberg не придумал ни один из форматов, на которых держится аппка: Stories — Snapchat (скопировали с тем же названием), Reels — TikTok (2020). Дальше охват, рекламная машина и retention сделали остальное. Evan Spiegel как-то говорил, что дистрибуция — это единственный настоящий ров в социальных сетях, и что всё остальное рано или поздно клонируют. Как выяснилось, он имел в виду чужой ров. https://bit.ly/49PAWFC

В consumer-приложениях есть конкретный баг: marketing hook ≠ product hook. Пользователь кликает на одно — попадает в другое и уходит. Jaryd Hermann протестировал это на себе: срезал 60% фич приложения, signup conversion вырос на 40%. PostHog показал, что фото+голосовые промпты дают кратно больше engagement при 25% от объёма. Убрал остальные 75%. Та же логика у лидеров: BeReal — 1 уведомление, 2 камеры, 2 минуты → 20M DAU. Систром срезал Burbn до фотографий → Instagram 1M юзеров за 10 недель. Quibi получил $1.75B, хотел быть «Netflix для смартфонов» — 6 месяцев. У меня был похожий кейс на заре Instagram в России — сервис печати фото на магнитах. Пока были только магниты, конверсия в покупку держалась выше 10%. Добавили подушки, холсты, плакаты — конверсия упала в разы. При этом больше 60% заказов всё равно были на магниты. Надо было резать. Не порезал — опыта не хватило. Грант Ли (Gamma): брось пользователю одно яйцо — поймает. Брось четыре — уронит все. И прикольная мысль - что ты больше всего не хочешь резать? Вот это и режь первым. https://bit.ly/3Rg2FZI