ИИ Маркетинг | Женя Коржавин

Кажется, я разучился печатать) Не в том смысле, что забыл буквы. Просто последнее время я почти не трогаю клавиатуру, хожу по комнате и наговариваю всё подряд: тексты, промпты, ТЗ в ИИ и даже этот пост. Со стороны, наверное, похоже на человека, который разговаривает сам с собой как полоумный), но оно того стоит. Раньше длинный текст я откладывал до последнего. Сесть и стучать по клавишам, выуживать формулировки для меня всегда было через силу. А теперь я просто проговариваю мысль вслух, и она сама ложится в аккуратный текст. Чувствую себя как писатель из нуарного фильма. Весь фокус в сервисе Wispr Flow. Он переводит речь в текст и тут же причесывает её через ИИ. Я могу мямлить, перескакивать с мысли на мысль, ронять свои «ну» и «эээ», а на выходе получаю чистый абзац с запятыми ровно там, где нужно. И да, русский понимает отлично. Живет почти в любом окне, а не только внутри одного чатика с ИИ. Работает бесплатно и на всех платформах, а если затянет, как меня, то есть Pro версия в $15 в месяц. По факту то же самое, просто включается их обработка с ИИ на полную. Я подсел так, что от одной мысли вернуться к клавиатуре накатывает лёгкая тоска, в общем рекомендую!

Исходный код картинки и вся серия баннеров в одном стиле. Под разные офферы и товары нужен единый вид, но нейросеть на каждой генерации может уводить изображение куда ей вздумается. Вот тут и выручает этот промпт. Он не копирует картинку, а раскладывает ее на исходный код, машиночитаемый JSON, где прописана каждая деталь. Каждый объект, точные hex-коды цветов, свет и тени. Причем в три прохода, так что ловит и мелкие текстуры, и связи между объектами. И вот ради чего все это. В готовом JSON Вы меняете только то, что нужно, скажем товар, фон или надпись, а весь остальной вид держится сам. Отсюда единый стиль через десятки баннеров, повтор того же вида в любом другом генераторе и точное ТЗ дизайнеру вместо размытого сделай похоже. Пользоваться элементарно. Берете промпт под постом, кидаете его вместе с картинкой в Claude, ChatGPT или Gemini, забираете JSON и несете в свой генератор. А нужна хирургия, дайте модели сразу оригинал и поправленный JSON, тогда она тронет только нужный кусок, а остальное оставит как есть. Забирайте и тестируйте: You are a forensic image-analysis engine. I will give you ONE image. Your only job is to reverse-engineer it into a single, exhaustive JSON object so detailed that a text-to-image model (Nano Banana, Flux, DALL·E, Midjourney) could regenerate the image with near-perfect fidelity from the JSON alone. Run THREE sequential passes internally before writing anything: 1. MACRO SWEEP — identify every major element, the scene type, and the global composition. 2. MICRO SWEEP — scan for small details, textures, micro-patterns, edge wear, imperfections, film grain. 3. RELATIONSHIP SWEEP — map spatial and physical relations between objects (on top of, behind, casting shadow onto, reflected in). Then output ONE JSON object and NOTHING else — no preamble, no commentary, no markdown fences. Follow this schema exactly. Use null for anything you cannot determine. Never invent data. { "summary": "one-sentence description of the whole image", "style": { "medium": "", "art_style": "", "era_or_influence": "", "render_engine_guess": "" }, "canvas": { "aspect_ratio": "", "orientation": "portrait|landscape|square", "resolution_feel": "" }, "objects": [ { "name": "", "bounding_box": { "x": 0.0, "y": 0.0, "w": 0.0, "h": 0.0 }, "z_depth": "foreground|midground|background", "material": "", "surface": "matte|glossy|metallic|rough|transparent|...", "colors": [ { "role": "base|accent|shadow|highlight", "hex": "#000000" } ], "lighting_on_object": "", "notable_details": "" } ], "background": { "description": "", "texture": "", "pattern": "", "depth_of_field": "", "dominant_hex": "#000000" }, "composition": { "symmetry": "", "rule_of_thirds": "", "focal_point": "", "leading_lines": "", "balance": "" }, "text_content": [ { "text": "", "font_style": "", "weight": "", "alignment": "", "hex": "#000000", "position": "" } ], "lighting": { "key_light_direction": "", "color_temperature": "", "shadows": "", "highlights": "", "contrast": "", "transparency_or_glow": "" }, "color_palette": [ "#000000", "#000000", "#000000" ], "mood": "", "regeneration_prompt": "one dense paragraph that recreates this image, written as a ready-to-paste text-to-image prompt" } Rules: - Sample REAL hex codes from the pixels. Do not round to generic color names. - Normalize every position and size to 0–1, origin at the top-left corner. - If the image has no text, return "text_content": []. - Return valid, parseable JSON only. Если что, для ИИ-аватаров такой подход не подойдет, там нужно держать саму внешность, а не стиль.

Создал систему из агентов, которая разбирает рекламу и лендинги до последнего винтика и тут же позволяет править все на лету. Я свел это в один контур. Кабинет Яндекс.Директ и Метрики подключены по API к Claude, а рядом в нейросети лежит весь исходный код лендингов + память. Все сшито на каждой кнопке, на каждом блоке и секции, на скролле и даже на процентах прокрутки внутри каждой секции. Так что путь пользователя виден целиком, а не кусками. Дальше полный анализ. С одной стороны семантика и ставки, какие фразы сливают бюджет, а какие реально приводят заявки. С другой поведение, на каком именно блоке и на каком шаге формы человек разворачивается и уходит. Получается сквозная аналитика без слепых зон, такая живая цепочка: фраза, клик, блок, шаг, конверсия. И увидев слабое место, я могу тут же править лендинг, не выходя из этого же окна. Сверху прикрутил память к Claude, так что весь контекст не рассыпается между сессиями. С памятью вообще классно, видит все правки в рекламе и на лендингах и сравнивает с тем, что было. Сам провел анализ, сам предложил правки. Пока не понимаю, как перенести эту архитектуру на любой проект, иначе бы уже выложил на GitHub отдельной системой.

А сегодня интересная история о том, как брат и сестра построили Anthropic, а знаем мы их по ИИ моделям Claude. Прочитал на выходных, показалось интересно, а то везде Claude и Claude, а я например про них ничего толком и не знал. Даниела Амодеи начинала карьеру в IT с рекрутинга и операционных процессов в Stripe и в 2018 году она перешла в OpenAI, где уже работал ее старший брат Дарио, один из ведущих исследователей компании. Какое-то время все шло гладко, но потом у них начались серьезные разногласия с руководством. В OpenAI модели выпускали быстро, а вопросы безопасности слишком часто уходили на второй план, и вот с этим брат с сестрой смириться уже не могли. Поэтому в 2021 году они ушли из OpenAI и забрали с собой команду сильных инженеров. Так и появился Anthropic, который с первого же дня сделал ставку на безопасный ИИ. Даниела стала президентом, а Дарио гендиректором. Обязанности разделили честно, брат отвечает за технологии, а сестра за найм, продажи и финансы. Главным продуктом стал чат-бот Claude, и вот тут начинается самое интересное. По задумке Anthropic модель учится сама оценивать и исправлять свои ответы, опираясь на заложенные принципы. Именно это и вывело Claude в центр главного тренда последних лет, агентного ИИ, когда модели доверяют задачу целиком. Она сама дробит ее на шаги, выполняет, проверяет результат и идет дальше, почти как живой исполнитель. И пока OpenAI строил массовый продукт для всех, Anthropic с самого начала целился в корпорации и попал точно в цель. Сегодня восемь из десяти крупнейших компаний мира это его клиенты, а сам Anthropic стал одним из лидеров мировой AI-гонки. В 2026 году компания привлекла 65 миллиардов долларов при оценке в 965 миллиардов, и проект брата и сестры превратился в самый дорогой частный AI-стартап в мире, впервые обогнав OpenAI. Личное состояние Даниелы при этом оценивают примерно в 8 миллиардов долларов.

Рой ИИ-агентов, который сам решает ваши задачи за 1 промт. Вчера вышла новая модель Claude Fable 5 от Anthropic, мощная, но прожорливая. Мои пятичасовые лимиты сгорели за 20 минут) Неделей ранее Opus 4.8 и обе модели заточены под работу с агентами и субагентами. Вы описываете сложную задачу, Claude сам строит под нее процесс, разбивает на этапы, запускает столько субагентов, сколько нужно, и проверяет работу перед тем, как отдать финальный вариант. По сути это ресерчер, аналитик, копирайтер, дизайнер и маркетолог в одном флаконе. А вся система называется Dynamic Workflows. Самое интересное тут не сама идея, а то, что изменилось. Мультиагентные команды через Claude Code можно было собирать и год назад, но вручную. Вы сами прописывали роли, кто за что отвечает и как они передают друг другу данные. Теперь Claude делает эту оркестрацию сам и выдает каждому агенту только нужную информацию и доступы. То есть скоро можно будет не собирать системы агентов и скиллов, а просто писать грамотное ТЗ: Создай динамичный рабочий процесс для поиска и анализа 100 конкурентов по Москве и области в нише ____. Сравни позиционирование, предложение, рекламу и язык общения с клиентами. Собери данные в таблицу с паттернами и креативами. Отметь то, что требует ручной проверки. Если не хочется лезть в Claude Code, то в упрощенном виде все это уже доступно в Claude Cowork.

Вчера зависал в reels и попалось видео, прямо захотелось так же. Если у Вас есть подписка на Seedance 2 и хочется кого то впечатлить, попробуйте сделать такой ролик с собой) PROMPT FOR SEEDANCE 2.0 (Раскрывается) @Image1 is the main character — maintain consistent facial features and body type throughout. The main character appears only once in every frame — no duplicates, no red-haired people in the crowd. Cinematic time-freeze short film, 16 seconds, ultra-realistic, Arri Alexa Mini shooting texture, 50mm lens, natural daylight hard shadows, shallow depth of field. [0:00–0:03] Busy cobblestone street in an Italian old town, normal time flow. Steadicam front-tracking medium shot tracking: the main character wearing a loose linen shirt tucked into high-waisted jeans and white sneakers walks confidently through the crowd. Pedestrians walk, check phones, chat; a flock of pigeons flies across the bright sunny sky in the distance. As she walks, she raises her right hand and snaps her fingers. [0:03–0:06] The instant of the snap — a powerful white spherical shockwave bursts from her fingertips, carrying visible air distortion and light refraction, spreading rapidly in all directions. It sweeps across the ground, kicking up dust and fallen leaves that freeze mid-air instantly. It sweeps over pedestrians — each one freezes mid-stride. It sweeps across the sky — every pigeon locks in a different wing-spread pose, hovering motionless in mid-air. The shockwave ripples a streak of light across distant stone building walls. After the shockwave vanishes — absolute silence. Subtle time-freeze particles float in the air, gently shimmering in the sunlight. [0:06–0:09] In the silence, only the main character's footsteps echo crisply. Camera flies backward ahead of her — she walks toward the lens, casually strolling through the frozen crowd, looking around this still world with a smug expression. She looks up and sees a pigeon hovering above, reaches out and gently strokes its feathers. The pigeon doesn't move at all, like a sculpture, but lets out a deep coo that reverberates through the silence. Satisfied, she keeps walking. [0:09–0:11] The main character walks up to a frozen young man — wearing a white t-shirt and an unbuttoned denim jacket, one hand frozen mid-gesture holding a coffee cup with espresso suspended mid-splash, expression mid-laugh. She stops, hands in pockets, tilts her head and admires him. She comes around to face him, gives a slight nod with a corner smile, and whispers "perfect." [0:11–0:15] The main character turns around to face the camera, smirks, raises her right hand and snaps again — a second shockwave, even more powerful, bursts outward from her fingertips in reverse, carrying air distortion and light refraction, spreading at high speed. Everything it touches instantly unfreezes: pedestrians resume walking, pigeons scatter flapping, the man in the denim jacket finishes his laugh and sips his coffee fully unaware, fallen leaves finally land. City noise naturally returns. The main character calmly turns and walks away. Camera slowly rises and pulls back into an overhead wide shot — her silhouette blends into the old town streets. Fade to black. Sound design: City noise → finger snap triggers a low-frequency explosive shockwave rumble radiating outward from near to far → absolute silence → footsteps echoing → pigeon cooing → whispered "perfect" → second finger snap → stronger reverse shockwave explosion rumble → city noise naturally restored. P.s. В комментариях к ролику, было много вопросов, так как реализация кривая. Вот как примерно было задумано. Жалко, что ролик позже мне скинули

На днях поймал себя на любопытной мысли. Если на фоне не запущен Claude Code, появляется странное ощущение, будто вся работа стоит на месте и я ничего не делаю. Привыкаешь, что агенты рядом автономно пишут код или проводят анализы. Без него словно вернулся в прошлый век, когда абсолютно все приходилось делать своими руками. Поймал на мысли и запустил

✔  Ну все релиз Евы ИИ! 4 месяца я тихо делал Еву и рассказывал Вам про неё только кусочками, да и то ближе к финалу. Рекламу в Директе я запустил раньше, чем написал хоть слово на родной канал) А как дошло до простого «все, заходите», так сразу ступор. Одно дело делиться чем-то по дороге. И совсем другое сказать вслух: вот, попробуйте мое. Но Ева готова. По-настоящему, так что хватит мне скромничать, показываю: ✦ 15 топовых нейросетей и почти 30 ИИ-ассистентов в одном окне. Память, анализ файлов (PDF, Excel, документы, даже аудио), генерация картинок, веб-поиск с источниками. И все это из России. Модели тут самые свежие, ChatGPT 5.5, Gemini 3.5, Claude Sonnet 4.6 и Grok 4.3 И да Nano Banana 2, чёрт бы её побрал. У меня тут целая война была с одноразовыми почтами ради бесплатных картинок. Но про это, я Вам расскажу как-нибудь отдельно) • Есть умный режим, который сам выбирает модель под задачу, чтобы Вы не гадали, кого звать. • Своих ассистентов можно собирать под себя и отдавать другим. • А ChatGPT 5.4 Mini тут работает бесплатно, без всякой подписки. И еще много всего можно написать, но сталось самое простое: Дать Вам ключ. Первые 1000 токенов бесплатно и с полным доступом ко всему. Карта не нужна. Так что заходите! → https://evaii.ru P.S. Со всей душой) А, чуть не забыл) Еву можно добавить на рабочий стол телефона — откроется как обычное приложение, без браузера. Тот самый лайфхак, которым спасались банки)

Юнит-экономика с нейросетями для таких как я. Честно скажу, экономист из меня тот еще, но этот год быстро лечит от наивности, реклама в Директе и телеграме стоит так, что закуп в лоб почти никогда не окупается с первой продажи. Про стоимость рк в Мах я промолчу. Поэтому собрал инструкцию, которая берет расчеты на себя: скидываете свои цифры, она считает маржу и окупаемость, прогоняет через стресс-тест и выдает честный вердикт по вашей экономике с конкретным планом, что чинить первым делом. Пример для сервиса с ИИ ответами на отзывы клиентов, делал в Gemini 3.5 flash уже у себя в Еве ИИ. Её скину в понедельник, надо же рекламные тексты написать) Сама инструкция: ### [РОЛЬ И ЭКСПЕРТИЗА] Ты — Senior CFO и Growth Hacker. Твоя специализация — расчет юнит-экономики, стресс-тестирование бизнес-моделей и поиск точек кратного роста в жестких реалиях рынка РФ 2026 года. Ты мыслишь когортами, конверсиями и чистой прибылью. Твоя цель — найти "узкие горлышки" в воронке пользователя и показать, как масштабировать бизнес, а не убытки.   ### [КОНТЕКСТ РЫНКА РФ 2026] При анализе ты ОБЯЗАН опираться на два макро-фактора: 1. **Перегретый аукцион трафика:** Стоимость клика и лида в Яндекс.Директ, TG Ads и VK на историческом максимуме. Окупаемость с первой сделки (когда валовая прибыль с продажи выше CAC) — редкость. Ключ к выживанию бизнеса — удержание (Retention) и LTV. 2. **Экстремальная ставка ЦБ:** Деньги стоят очень дорого. Бизнесу нужна высокая маржинальность, чтобы перекрывать стоимость привлечения и удержания капитала.   ### [АЛГОРИТМ РАБОТЫ (Explain + Act)] Действуй строго по итерационной модели. Не переходи к расчетам без вводных.   **Шаг 1: Сбор Данных (Диагностика)** Запроси у пользователя ядро метрик: * Средний чек (AOV). * Себестоимость продукта/услуги (COGS). * Бюджет на маркетинг и количество полученных с него платящих клиентов (для расчета CAC). * Возвращаемость клиентов или прогнозируемый LTV. *Стоп-сигнал: Ожидай ответа. Не фантазируй с цифрами.*   **Шаг 2: Расчет (Act)** Покажи прозрачную математику по каждому юниту (клиенту/сделке). Высчитай: * CAC (Customer Acquisition Cost). * Contribution Margin (маржинальная прибыль с одного юнита за вычетом прямых расходов и маркетинга). * LTV (Lifetime Value).   **Шаг 3: Стресс-Тест (Check-Validation)** Прогони полученные метрики через жесткий фильтр LTV/CAC и выдай вердикт в виде таблицы: * LTV/CAC < 1: Катастрофа, бизнес сжигает деньги с каждой продажей. * LTV/CAC от 1 до 3: Зона риска. Экономика слабая, может не покрыть Fixed Costs (аренду, команду). * LTV/CAC > 3: Здоровый масштаб. Можно смело заливать бюджет в трафик.   **Шаг 4: План прорыва (Actionable Advice)** Дай 3-4 агрессивных, конкретных совета по Growth-маркетингу для РФ 2026 года. Никакой воды вроде "улучшите качество". Предлагай: внедрение трипваеров для быстрой отбивки трафика, жесткую RFM-сегментацию, кросс-селлы в TG-ботах, срезание минусующих когорт.   ### [ОГРАНИЧЕНИЯ И СТИЛЬ] * **Tone of Voice:** Лаконичный, жесткий, профессиональный. Ты говоришь прямо, как партнер по бизнесу. Без клише, без вводных слов. * **Форматирование:** Выделяй итоговые цифры жирным. Структурируй списки. * **Запрет:** Если данных не хватает для расчета конкретной метрики — прямо скажи об этом и откажись делать расчет "на глаз".

Мы просто неправильно работаем с ИИ)