На WILDBERRIES с Лео Шевченко

❤️ Реклама на WB меняется постоянно. Тогда зачем учиться, ходить на вебы и интенсивы? Это примерно как отказаться поступать в институт, потому что через 5 лет рынок труда изменится) Да, алгоритмы и инструменты WB меняются. Но проблема большинства, что они не понимают логику. • как считать предельный ДРР; • как принимать решения по рекламе; • как оценивать эффективность трафика; • как находить слабое место в воронке; • как понимать, что именно убивает продажи. Поэтому один селлер после очередного обновления WB быстро адаптируется и продолжает зарабатывать. А второй начинает искать новый волшебный способ настройки рекламы) На спринте я объясняю, как понимать цифры, экономику и логику продвижения. На этом потоке мы уделили особое внимание внешнему трафику, где разберем: 1. Зачем селлеру внешняя реклама в 2026 году 2. Экономика внешней рекламы: сколько можно платить за заказ 3. Куда вести внешний трафик: карточка, подборка, магазин, лендинг или квиз 4. Диплинки, UTM и подменные артикулы: техническая база 5. Аналитика внешнего трафика: как понять, что реклама сработала 6. Короткие видео и UGC-контент 7. Работа с блогерами: как выбирать автора и не купить воздух 8. Telegram и VK-посевы: управляемый внешний трафик 9. Яндекс Директ и VK Ads на карточки маркетплейсов 10. АІ во внешней рекламе селлера 11. Креативная матрица: система гипотез вместо одного ролика 12. Внешняя реклама и органика на маркетплейсе 13. Юридическая часть: маркировка, ERID, ОРД, договоры 14. План тестового запуска внешней рекламы 15. Масштабирование: как понять, что канал можно усиливать Стартуем уже в ближайшие 2 недели, бронируйте за собой место: 🔗 УЗНАТЬ ПОДРОБНОСТИ

❤️ ПОЛНАЯ СИСТЕМА ПОСТРОЕНИЯ ОМНИКАНАЛЬНОГО ТРАФИКА НА МАРКЕТПЛЕЙСАХ ИЛИ КАК ХАКНУТЬ АЛГОРИТМЫ ВБ Сегодня на эфире разобрали, как алгоритмы ВБ принимают решения и где у вас утекают деньги. Но это был только «вход». Чтобы начать зарабатывать системно, нужно идти глубже и собирать всё в одну рабочую модель. ➡️ Поэтому я сделал 4-недельный спринт, где вы: • 1 неделя — пересобираете карточку под алгоритмы: SEO, воронка, которая удерживает трафик, а не сливает его • 2 неделя — запускаете рекламу: считаете ДРР до старта, собираете сценарии и перестаёте лить наугад • 3 неделя — внешнее продвижение и креативная матрица органического трафика: VK Ads, Яндекс Директ, Telegram • 4 неделя — Собираем данные за спринт, принимаем решения по карточкам и рекламе. Дополнительно — модуль по автоматизации: пишем свой первый скрипт и собираем мини-РНП через API WB. Плюсом получаете живые разборы, обратную связь и набор инструментов селлера (таблицы, модели, скрипты и т.д.) 🔗 УЗНАТЬ ПОДРОБНОСТИ

❤️ КАК ВЫСТРОИТЬ СИСТЕМУ ТРАФИКА НА ВБ В 2026? ЭФИР СТАРТОВАЛ! Сегодня разбираем: как работают новые поисковые алгориты; • почему есть клики, но нет заказов; • как подготовить карточку к рекламе и её протестировать; • какие показатели нужно проверить до запуска рекламы ПОДКЛЮЧАЕМСЯ: https://it.merkatys.ru/autorization_web_intensive6.0_d1?utm_source=tg_base&utm_medium=intensive6.0&utm_campaign=tg_start&utm_content=&utm_term=smm

❤️ Ох… ВБ, что ты творишь… снова подняли мин ставки, доходит до 30% Через 30 минут на эфире обсудим, что с этим делать + поделимся своей обновленной майнд-картой работы с внешним и внутренним трафиком на ВБ 🔗 ИДУ НА ЭФИР

❤️ Как по-новому работает выдача в рекомендательных полках на WB. Kafka стримит события пользовательских действий в реальном времени. ↓ Сервис на Go собирает события в батч и подготавливает их для модели. Этот сервис служит связующим звеном между всеми остальными: в нём хранятся необходимые маппинги, там же реализован приближённый векторный поиск (HNSW) по эмбеддингам и т. д. ↓ Готовый батч отправляется на Triton-сервер, где параллельно инференсятся одна или несколько наших моделей. На выходе получаем эмбеддинг пользовательского состояния. ↓ Выполняется приближённый поиск ближайших соседей (ANN) по этому эмбеддингу с помощью HNSW, чтобы найти кандидатов товаров. ↓ Сформированный список кандидатов сохраняется в key-value хранилище (User Vector Storage). Вся конструкция работает непрерывно: по триггеру от Kafka цикл запускается заново, обновляя nearline-рекомендации для пользователя каждый раз, когда тот совершает новое действие (или накапливается серия действий). По-русски объясним всё сегодня в 18:00) 🔗 ЗАНЯТЬ МЕСТО