2392
Маркетолог с 10-летним опытом. Выводим и масштабируем стартапы на глобальный рынок с помощью топовых стратегий и экспертов. Создаем AI-тулы для повышения ROI. По всем вопросам @dimanayt
Мы в Teamlex AI помогаем технологическим компаниям расти и масштабироваться, внедряя AI, но при этом у нас есть классные друзья из MentoVC, которые также помогают технологическим компаниям расти еще быстрее за счет инвестиций и классного нетворка.
Мы довольно часто в последнее время получаем вопросы, связанные с инвестициями в проекты, потому что к нам приходят молодые стартапы, которые хотят быстрее набирать технологическое преимущество, быстрее скейлить свой PMF, и когда ты уже его нашел и делаешь классную выручку, то всегда встает вопрос: что дальше и вообще как рейзить?
Как выглядит рынок? Как попасть в топовые фонды?
На базе этого мы решили сделать очень крутой эфир с Александром Журавлевым, основателем фонда MentoVC, которые инвестировали в очень крутые быстрорастущие AI-компании: Artisan, Openlayer, Sync, Tella и другие.
Что вы узнаете на эфире:
Почему сейчас идеальный момент для запуска AI-продукта и привлечения инвестиций
Как фонды оценивают команды — что действительно важно инвесторам в AI-стартапах
Data flywheel и устойчивая выручка — как строить бизнес, который масштабируется
Как попасть в воронку топовых инвесторов — конкретные шаги и стратегии
Roadmap внедрения AI под ваш бизнес — от идеи до масштабирования
Кому это будет полезно:
• Фаундерам AI-стартапов, которые думают о раунде
• Технологическим компаниям, внедряющим AI
• Инвесторам, изучающим AI-рынок
• C-level руководителям и продуктовым лидерам
Спикеры:
Александр Журавлев — ROI портфеля 8x+, 200+ сделок (включая Miro, Deel, Sunbit), анализирует 10,000 компаний в год
Дмитрий Нерезько — в проектах привлекли $16M, рост x4 за счёт AI, 5x лидов через автоматизацию. Среди клиентов — Semrush, Deel, Alps2Alps.
А вообще у ребят своя система есть, которую они сделали при помощи AI, и она помогает им анализировать кучу стартапов. Они уже для этого забирают огромное количество данных из разных источников, и мы можем посмотреть на такую модель в живую, потому что это будущее фондов.
Мы сможем позадавать вопросы, как она работает, по каким критериям она ищет стартапы и подбирает их.
4 июля, пятница
18:30 CET (Берлин, Париж)
Регистрация по ссылке — приходите, будет круто!
Количество мест ограничено, так что не откладывайте регистрацию.
Сегодня экспериментальный эфир про продажи в B2B! 🔥
Начало — в 17:00 сегодня по европейскому времени (Берлин/Париж).
Эфир будет с Антоном Гладковым, фаундером slsbmb. Почему экспериментальный? В эфире не будет презентаций — мы будем просто общаться и расспрашивать Антона в живом формате.
Для начала расскажу о том, кто такой Антон и почему стоит его слушать.
Антон — человек с 11-летним опытом в продажах и экс-сотрудник Google. Его компания работает с брендами уровня Rask, Affise, Aviasales, Xsolla, Osome и десятками других.
Но самое интересное — Антон смог автоматизировать 85% продаж в своей компании с помощью AI. При этом он честно признаёт: "Без человека всё ещё не способен качественно делать продажи".
Темы для обсуждения:
Автоматизация vs Человек:
• Какие 85% процессов удалось автоматизировать
• Где AI заменяет людей, а где — только помогает
• Как сократить команду без потери качества
Практические инструменты:
• AI-решения, которые использует Антон в бизнесе
• Конкретные кейсы экономии времени и денег
• Ошибки при внедрении автоматизации
Стратегические вопросы:
• С чего начать автоматизацию продаж
• Как убедить команду работать с AI
• Методы измерения эффективности
• Построение гибридной модели продаж
Кому будет полезно:
Руководителям и фаундерам, которые думают об автоматизации продаж. Тем, кто уже пробовал внедрять AI, но результат не оправдал ожидания. Всем, кто хочет понять реальные возможности автоматизации в B2B.
Продолжительность: около 1,5 часов
Регистрация через бота по ссылке
⚠️ Внимание: запись эфира не планируется, поэтому участвуйте онлайн!
Как внедрить AI во все отделы компании: шаги, ошибки и результаты на примере Semrush
Во вторник 17 числа в 18:00 по европейскому времени (Paris/Berlin) проводим эфир с Олей Андриенко, VP of Marketing Operations в Semrush.
Кто не знает, Semrush — это публичная компания с оценкой $2 млрд и листингом на NASDAQ. Оля — сотрудник №35 и третий маркетолог в команде. Она пришла, когда это был ещё стартап, а в итоге стала вице-президентом компании.
Оля расскажет, как они в Semrush начали строить отдельный департамент, который помогает всем командам диджитализироваться и внедрять AI в процессы.
О чём будем говорить:
Два подхода к внедрению AI:
• Повышение эффективности людей через специализированные AI-помощники (Custom GPTs, промпты и ассистенты)
• Автоматизация процессов с помощью AI-агентов, работающих без участия человека
Конкретные кейсы из Semrush:
• Автоматизация мониторинга инфлюенс-маркетинга — сэкономили 6 часов в неделю
• AI-агент для кризисного менеджмента — автоматическая генерация ответов на потенциальные вопросы аудитории
• Автоматизация аффилиатного маркетинга — от ручной проверки к полной автоматизации
• SEO для AI-эры — как индексироваться в Google по новым правилам и появляться в ChatGPT, Perplexity и других AI-поисковиках
• Анализ данных через Vertex AI — работа с большими данными и экономия 4-5 часов аналитиков в неделю
Практические вопросы:
• С чего начинать внедрение в больших компаниях
• Как получить доверие команды к AI-решениям
• Какие отделы внедрять первыми
• Как измерять ROI от внедрения AI
• Как строить отдел AI-оптимизации
• Как индексироваться в AI-поиске и получать трафик через автоматизации
• Будущее поиска и AI-Search: как адаптироваться уже сейчас
Для кого эфир:
Founders и C-level крупных компаний и scale-ups, которые хотят диверсифицировать источники трафика, получать больше результатов от маркетинга и расти быстрее. Для компаний, которые хотят начать внедрять AI или уже пробовали, но столкнулись с трудностями.
Длительность: ~1,5 часа.
Встретимся во вторник 17-го числа.
Регистрация по ссылке в боте.
Важно! Записи не будет поэтому приходите смотреть в живую. Будет только топовый контент и онли кейсы.
Как сделать что-то великое
Это не инструкция. Просто мысли, которые накопились за годы запусков, провалов и неожиданных побед.
Когда делаешь что-то с нуля — особенно то, чего раньше не было — есть паттерны, которые помогают не сойти с ума и довести до результата.
В начале всё мутно
Стюарт Баттерфилд никогда не планировал создавать мессенджер. Он делал игру для своей студии Tiny Speck. Когда стало ясно, что игра провалилась и студия на грани банкротства, команда посмотрела на то, что у них есть.
Оказалось, что самая крутая штука — это внутренний инструмент для общения, который они сами использовали. Никто не мог толком объяснить, чем он лучше email или Skype. Просто "как-то удобнее".
Этот "как-то удобнее" стал Slack за $27 миллиардов.
Хорошие идеи сначала всегда выглядят размыто. Ты сам не до конца понимаешь, что это. Попытка сразу сделать всё идеально — это ловушка. Лучше запустить что-то кривое, но рабочее.
Собери тех, кому не всё равно
Когда Брайан Чески и Джо Геббиа запускали Airbnb, у них не было денег на найм "правильных" людей. Зато был Натан Бличарчик — программист, который поверил в идею и согласился работать за долю.
Первые месяцы они втроём делали всё: программировали, фотографировали квартиры, отвечали на звонки. Никто не говорил "это не моя зона ответственности".
Если слышишь такое — беги. Люди, которым не всё равно, не делят работу на "мою" и "не мою".
Частично эта культура стала прототипом для эссе Пола Грэма из Y Combinator про Founder Mode, я об этом писал выше.
Не зацикливайся на нише слишком рано
Twitter начинался как побочный проект в подкастинговой компании Odeo. Когда Apple запустила iTunes с подкастами и убила их основной бизнес, команда устроила хакатон: "Что ещё мы можем сделать?"
Джек Дорси предложил SMS-сервис для обмена короткими сообщениями. Звучало как ерунда. Зачем ограничивать себя 140 символами?
Но они попробовали. Потестили. Поняли, что в ограничениях есть магия.
Небольшие MVP, быстрые тесты — это даёт объём данных. А потом можешь отрезать всё лишнее и собрать сильное решение.
Доверяй интуиции
Рид Хастингс придумал Netflix после того, как заплатил $40 штрафа за просроченную кассету в Blockbuster. По всем метрикам идея выглядела сомнительно: почта медленная, DVD дорогие, интернет слабый.
Но интуиция говорила: "Люди ненавидят штрафы за просрочку". И он попробовал.
Не нужно иметь финальный план. Достаточно понять: есть ли здесь что-то интересное?
Не хорони идею слишком рано
Первая версия Facebook работала только в Гарварде. Пользователей было мало, функций почти не было. По всем метрикам — провал. По сути это такая версия была одноклассников для студентов на кампусах.
Марк Цукерберг мог остановиться и сказать: "Ну не зашло". Вместо этого он расширился на другие университеты. Потом ещё. Потом ещё.
Дай идее вырасти. Пройди 3-5 итераций. И только потом принимай решение жить или умирать.
Скорость vs качество
Amazon начинался как книжный магазин, работающий из гаража. Сайт выглядел ужасно, процессы были кустарными. Но Безос понимал: важно быстро учиться и адаптироваться.
Каждая итерация добавляла качества. Сначала лучший поиск, потом рекомендации, потом отзывы. Маленькими кусками, но постоянно.
Не пытайся сразу построить собор. Строй по кирпичику, но каждый кирпич клади идеально.
Путь никогда не линейный
Все знают Miro как компанию на $17.5 миллиардов. Но мало кто знает, что они искали product-market fit больше пяти лет. А первые клиенты появились через 2 года.
Путь до успеха — полный хаос. Сомнения, тупики, неожиданные повороты. Моменты, когда хочется всё бросить.
Но именно этот хаос и приводит к прорывам. Линейный путь — это путь к посредственности.
Главное
Делать что-то великое — это не про гениальность. Это про упорство, готовность ошибаться и способность не сдаваться, когда всё идёт не по плану.
А план, кстати, всегда идёт не по плану.
Что будет с поиском в эпоху AI?
Меня всё чаще спрашивают: "А что будет с Google?", "Умрёт ли SEO?", "Стоит ли уже всё делать под AI?"
Плюс мы в Teamlex давно работаем с AI-контентом и видим, как меняется трафик: появляются новые форматы выдачи — AI-ответы, агенты, визуальный поиск.
Решил собрать цифры, выводы и поделиться тем, как трансформируется поиск и что это значит для маркетинга. Ниже — и аналитика, и немного о наших текущих проектах.
Впервые с 2015 года доля Google на рынке поиска опустилась ниже 90%
89.65% в апреле 2025 по данным StatCounter. На десктопе — 79.1%, в Европе — 77.78%. Кажется, небольшой спад. Но каждый минус один процент — это минус 50 миллионов человек, которые больше не ищут в Google, а спрашивают у искусственного интеллекта.
Посмотрим на цифры SimilarWeb:
Google генерирует 2.7 миллиарда ежедневных визитов и 81.3 миллиарда месячных.
ChatGPT — 170 миллионов в день, 5.1 миллиарда в месяц.
Perplexity — 4.27 миллиона в день, 128.1 миллиона в месяц.
xAI Grok и DeepSeek — по 16.5 миллиона ежедневно.
Совокупно AI-сервисы генерируют около одного процента от всех поисков Google. Пока немного, но скорость роста говорит сама за себя. За последний год ChatGPT вырос в 15 раз, Perplexity — в 8 раз.
У Google 57% выручки — это реклама в поиске. Проблема в том, что AI-поиск не требует кликов. Он даёт конкретный ответ сразу. Значит — нет переходов, нет рекламы, нет выручки.
Доля "Zero Click" поисков растёт катастрофически. Уже только 13% поисков выходят за пределы Google, и лишь 4.3% монетизируются. Это означает, что из 100 запросов Google зарабатывает только на четырёх.
Что мы видим на практике:
Конец классической SEO-эры
SEO больше не про "как попасть в топ". А про "как сделать так, чтобы AI-ответы ссылались на тебя". Уникальность, ценность, оригинальные исследования, данные, мнения — вот что важно. "Ultimate guide по X" больше не работает. Контент-дубликаты ИИ просто агрегирует и считает "common knowledge".
Мы видим это на наших проектах. Статьи, которые раньше приводили по 10-15 тысяч переходов в месяц, теперь дают 2-3 тысячи. Люди получают ответ прямо в поисковой выдаче и не переходят на сайт.
Бизнес-модель контентных сайтов под угрозой
Медиа переходят к paywall, делают то, что нельзя просто скопировать: авторский стиль, интервью, инсайды. Трафик всё чаще идёт из соцсетей и платформ — TikTok, YouTube, Reddit.
Классический пример: The New York Times за последний год потеряла 15% органического трафика, но увеличила подписчиков на 12%. Они поняли тренд раньше других.
Паттерны поиска кардинально меняются
Я сам стал реже искать в Google — чаще начинаю в TikTok. Рестораны, идеи, объяснения — всё там. Поколения Z и Alpha уже не "гуглят", а "ищут глазами". Видео стало новым поиском.
Моя 15-летняя сестра вообще не понимает, зачем читать текст, если можно посмотреть 30-секундное видео с объяснением. И она права — информация усваивается быстрее и лучше.
Скоро искать будут вообще не люди
Агенты будут сравнивать цены, собирать бенчмарки, делать исследования, заполнять таблицы, заказывать авиабилеты. Человек просто скажет: "Найди мне лучший отель в Барселоне на выходные до 200 евро" — и получит готовое решение с бронированием.
Представьте: вместо того чтобы час сидеть на Booking.com, вы говорите агенту задачу, а он за 30 секунд анализирует тысячи вариантов, читает отзывы, сравнивает цены и бронирует лучший вариант.
Как мы адаптируемся к этим изменениям
Честно говоря, когда нас сравнивают с обычными "генерашками", становится даже обидно. Потому что наш подход кардинально другой. Изначально мы начали с внедрения инструментов в сервисы. По сути просто превращая процессы, которые раньше делал человек руками в повторяющиеся и воспроизводимые системы с AI.
Возьмем создание контента. Это последовательность экспертных решений. Процесс начинается с глубокой проработки темы — анализируем аудиторию, изучаем тренды, исследуем конкурентов, выявляем инсайты. Только после этого создаём контент, который действительно решает проблемы людей.
За последние 4 месяца мы изучили 147 внедрений AI — как внутри наших клиентов, так и в кейсах OpenAI, Klarna, BBVA и других компаний.
Как я писал вчера – меньше 16% компаний действительно автоматизировали отдельные процессы с помощью AI. Большинство используют нейросети точечно: написать текст, придумать идею, собрать референсы. Это не плохо, но и не даёт ощутимого прироста ни в эффективности, ни в деньгах.
А когда речь заходит о системной работе с агентами, метриках, AI-инфраструктуре – таких кейсов все еще мало
Мы видим это и по своим проектам. Один из кейсов – наша замена отдела производства контента через AI, по сути, это целая контент-машина, которая:
– следит за конкурентами и анализирует тренды
– анализирует ролики с точки зрения виральности
– автоматически создает новые сценарии и генерирует видео
- монтирует ролики и добавляет субтитры
- может публиковать ролики сразу в десятки акаунтов
📊 На вебинаре «5 шагов, как перестроить маркетинг и продажи с помощью AI — тренды рынка в 2025 году» мы покажем:
– Ключевые зоны, где AI даёт максимальный ROI
– Кейсы внедрения агентов: до / после
– Шаблоны агентов, которые можно повторить
– Дорожную карту, как внедрять AI в ваш бизнес
Дополнительно разберём на примерах:
– Какие процессы можно полностью отдать AI-агентам
– Где обязательно нужно участие человека
– Какие задачи требуют совместной работы человека и ИИ
Приходите онлайн, мы покажем цифры, сценарии, и как выстроить AI-процессы, которые работают, а не просто красиво звучат.
Регистрируйтесь по ссылке и приходите онлайн 29 мая в 19:00 СЕТ
Записи не будет!
Microsoft уволила 7 000 сотрудников, потому что AI теперь справляется с их работой.
Официально: «Организационные изменения для оптимизации структуры компании».
По факту: AI позволяет расти без нового найма и затрат на платные каналы.
Мы как раз сейчас работаем над программой для компаний, которые хотят идти в ту же сторону — но без увольнений.
Сейчас фокус на маркетинге:
показываем, как встроить AI в процессы, чтобы:
— получать органический трафик без бюджета на рекламу
— не расширять команду
— запускать новые каналы, которые приводят пользователей в продукт
— системно растить маркетинг через автоматизацию
Параллельно показываем, как оптимизировать и другие процессы в компании:
— персонализированный outreach через агентов
— генерация баннеров и видео уровня Pixar для запусков
— автоматизация креативов и кампаний
(Да, это как зайти в соцсети в 2005 году — конкуренции почти нет.)
И главное:
С LLM, AI-агентами и автоматизацией один сотрудник может приносить $1M+ выручки.
Скоро будет нормально владеть несколькими продуктами или компаниями.
Маленькие команды — новые холдинги.
Об этом уже говорили в YC. Можно посмотреть тут.
Мы уже проводили похожую программу, и вот ссылочка на предыдущий пост с отзывами. Была мощная группа. В этот раз будет не хуже.
Прошло вроде пару месяцев но уже сильно поменялось всё. Появилось гораздо больше новых юзкейсов, которые можно внедрять с помощью AI в бизнес.
И если в прошлый раз мы делали формат воркшопа, то сейчас это спринт на месяц, целью которого — внедрить в процесс компании ИИ. Потому что за один воркшоп на выходные стало просто нереально показать все возможности.
Если интересно — напишите, расскажу детали. Новая группа уже стартует очень скоро. Пишите сюда.
В прошлую среду мы провели вебинар с Денисом Сметнёвым — сооснователем Skyeng.
На эфир пришли более 100 человек: фаундеры, CMO, продакты и AI-специалисты.
Разобрали, как можно использовать ИИ и нестандартные подходы для роста органики и лидов без бюджета на рекламу. Ниже — три кейса, первый, который показал Денис и дальше два моих.
Кейс 1. Денис: Как получить 970 000 человек через комментарии
Проблема:
У крупных компаний уже охвачены все стандартные каналы — контекст, таргет, медийка. Но рост останавливается: новые сегменты не цепляются, а метрики стагнируют.
Нужны новые подходы к охвату — более дешёвые, нестандартные и также масштабируемые.
Что сделали:
Команда Дениса разработала масштабируемую стратегию комментинга — с помощью AI, где отслеживали релевантный контент в YouTube.
Под каждым подходящим видео появлялся экспертный комментарий:
— без «продаж»,
— по теме,
— с добавленной ценностью и ссылкой на решение.
Результаты:
— 970 000 новых посетителей из органики
— Рост брендовых запросов в 3 раза
— Стабильный поток лидов без рекламных расходов
Мы сделали комментинг частью маркетинговой стратегии. Это не спам — это способ быть в контексте, рядом с людьми. Когда делаешь это масштабно и умно, результат сильно опережает платные каналы.
Это не статьи, а полноценные страницы с уникальным дизайном, своей структурой. Автоматическом мы можем также добавлять новые блоки, массово редактировать тысячи страниц и обновлять контент.
Теперь можно выпускать десятки видео в день без продакшн-команды — и получать результат, сравнимый с ручной работой.
OpenAI выпустили руководство по созданию агентов — вот короткое саммари
OpenAI выпустили гайд по «агентам» — автономным LLM-системам, которые выполняют задачи вместо человека. На уровне технологий документ полезный. Но есть проблема: бизнесу не очень понятно, как из этого извлечь пользу. Дальше, по традиции, краткое саммари этого документа, а снизу мой тейк на то, как бизнесу вообще извлечь максимум пользы.
Agents are systems that complete entire workflows on your behalf.
Agent foundations consist of three core components: Models, Tools, Instructions.
"Build agents for: complex decisions, messy rules, unstructured data.
Start with single-agent systems, scale to multi-agent when needed.
Instructions should define clear steps, edge cases, and actions.
Relevance, safety, PII protection, moderation.
One central agent delegates to specialists.
Сделал быстро небольшой гайд по тому, как писать крутые промты, из чего он должен состоять, каких разделов на основе рекомендаций от OpenAI, и ниже пример промта.
You are an AI assistant tasked with analyzing SEO strategies of maestra.io competitors. You will be provided with SimilarWeb data for Klaviyo, Customer.io, and OmniSend. Your goal is to identify their top-performing SEO strategies and provide actionable insights.
Follow these steps to complete the analysis:
1. For each competitor (Klaviyo, Customer.io, and OmniSend), analyze:
a. Top organic traffic sources
b. Most visited pages
c. Keyword profiles
2. Identify patterns across the competitors:
a. What types of content are driving traffic?
b. Which landing pages seem to be converting well?
c. Are there common themes in their keyword strategies?
3. Summarize 3-5 key SEO tactics for each competitor based on your analysis.
When conducting your analysis, use SimilarWeb-style reasoning. This means focusing on data-driven insights, comparing metrics across competitors, and identifying trends in traffic sources, content performance, and keyword strategies.
Be thorough in your analysis and don't stop until you have extracted all possible insights from the provided data. If you need to make assumptions or inferences based on the data, clearly state them as such.
Remember to maintain a focus on SEO strategies throughout your analysis, and ensure that your insights are actionable and relevant to improving SEO performance.
За 8 минут в видео показал, как работает MCP и как его настроить ⚙️
Читать полностью…
За 3 минуты показал, как собрать демку с помощью AI, и дальше ещё кастомизировать. Такие демки можно делать под каждый сценарий продукта, ведя трафик на все фичи, демонстрируя их и анализируя, по каким привлечение будет дешевле ⚡️
Читать полностью…
Как реально расти с помощью AI в маркетинге
Teamlex AI провели исследование 500 технологических компаний из Северной Америки и Европы, которые внедряют AI в свои маркетинговые процессы. Разные масштабы — от hungry growth-stage до enterprise-гигантов. Дмитрий Нерезько, CMO & Founder of Teamlex AI, поделился своими наблюдениями.
1️⃣ Вход через контент (Eat&Win), но настоящая ценность — дальше
Почти все начинают с генерации лендингов, постов, email.
Но только 10% дошли до workflow automation, гиперперсонализации и предиктивной оптимизации.
Именно они сейчас строят ту самую unfair advantage.
2️⃣ Growth-stage выигрывают за счет скорости
Они быстрее адаптируют пайплайны, легче меняют стек, не боятся собрать своё на базе open-source.
Enterprise-маркетологи сосредоточены на governance: контроль, комплаенс, стабильность бренда.
Safeguarding customer data + on-brand messaging — топ-проблема для них.
3️⃣ Кастомные AI-инструменты теперь не только для Big Tech
С тулзами типа Cursor, Lowable, команды из 3–5 человек создают свои AI-системы. Без подписок, без подрядчиков, без “ML team in a box”. Это меняет экономику.
4️⃣ Комьюнити и публичность = мультипликатор роста
Компании, которые рассказывают о своих AI-инструментах (через статьи, доклады, подкасты), получают:
• больше входящего трафика
• интерес от инвесторов
• inbound от сильных специалистов
Продолжение — в нашем канале по маркетингу.
🔥 На конференции Epic AI Conference 2.0 Дмитрий разберет, как построить такую систему с нуля. Следите за анонсами и полезными материалами, чтобы ничего не упустить!
AI-агенты — это буллшит. Почти всегда.
Половина LinkedIn и X сейчас завалена контентом про «AI-агентов».
Все вдруг резко начали обучать, запускать и показывать, как они работают.
На деле — показывают банальный workflow automation.
Давайте разложим по полочкам.
Что такое workflow automation, а что — AI-агенты.
И где между ними пропасть.
Workflow automation — это когда ты чётко задаёшь сценарий:
1. Пришло письмо →
2. Скачай вложение →
3. Закинь в облако →
4. Пни в Slack.
Или:
1. Новая заявка на сайте →
2. Создай лид в CRM →
3. Отправь письмо →
4. Обнови таблицу →
5. Прикрепи КП.
Так работают сервисы вроде N8N — удобные визуальные редакторы, где ты собираешь цепочку из нод.
Работает чётко, безошибочно. Но никакого интеллекта в этом нет.
AI-агент — это другое.
Это уже не сценарий, а автономный ассистент, который:
— Понимает, что ты от него хочешь (на естественном языке)
— Сам решает, как это сделать
— Сам выбирает нужные инструменты (в том числе воркфлоу)
— Помнит, о чём вы говорили до этого
— Может запрашивать уточнение, если что-то пошло не так
Ты говоришь:
Проверь, сколько у нас новых заказов, и отправь отчёт
Он сам пойдёт, найдёт, соберёт данные, вызовет нужный воркфлоу, сгенерит отчёт и отправит.
Без если новое письмо — тогда скачай файл.
Мы используем оба подхода.
Например, для одной из компаний мы настроили полностью автоматизированную цепочку контент-продакшна:
— Анализ трендов по метрикам
— Генерация сценариев
— Автосъёмка и озвучка
— Автопостинг
Результат: рост с 1M до 19M охвата за 4 месяца.
Но это всё ещё workflow automation.
А вот если бы агент сам понимал, что нужно снять видео про тренд дня, сам собрал бы данные, инициировал воркфлоу, проверил бы результат и понял, когда и где выложить — это уже AI-агент.
Вот пример реального AI-агента в маркетинге, который мы реализовали:
Агент по управлению рекламными кампаниями и креативами.
Каждое утро он:
— Анализирует, какие креативы и офферы сработали у конкурентов
— Сравнивает с нашими запущенными рекламными кампаниями
— Выявляет, какие гипотезы не отработали, и предлагает новые
— Если гипотеза подтверждена, сам инициирует нужный воркфлоу:
подбирает инсайты, генерит креативы, пишет тексты, запускает тест
— Через сутки анализирует результат и сам меняет приоритеты
Это уже не ассистент. Это полноценный медиабайер + аналитик + продюсер в одном флаконе.
Без постоянного контроля. С памятью, контекстом и способностью принимать решения.
Все такие шутки работают.
Но пока это не массовый продукт.
🚨 AI уже не тренд — это новая база
10 поинтов, как маркетинг поменялся прямо сейчас
1. Исчезла фаза «гадания»
Раньше маркетинг строился на интуиции: «а давай попробуем».
Теперь AI анализирует данные, предсказывает результат. Меньше угадываний, больше точек роста.
2. Генерация идей — на стероидах
Не сидишь над пустым документом. Промпт — и уже есть десятки заголовков, постов, креативов.
Твоя задача — не придумать, а выбрать лучшее.
3. Брифы стали живыми
ИИ сам вытаскивает информацию из сайта, исследует конкурентов и готовит бриф,
с которым сразу можно работать. Это экономит часы.
4. Каждый креатив теперь гипер-адаптируемый
Один баннер — десятки версий под разные аудитории.
Разные тексты, формулировки, триггеры. И всё тестируется одновременно.
5. Контент стал быстрее. И сильно дешевле
Тексты, видео, лендинги — MVP запускаются за день.
Идея → генерация → корректировка. Быстрое производство стало нормой.
6. SEO — не только про ключи
ИИ находит слепые зоны на сайте, показывает, где теряешь трафик,
и какие темы конкуренты уже съели. Это стратегическая штука, не про заголовки.
7. Email-маркетинг стал по-настоящему персональным
Письма с разными формулировками, темами, стилем — каждому своё.
И AI сам учит, кто на что реагирует.
8. Customer journey — больше не догадки
ИИ показывает, где пользователь завис, ушёл, или наоборот — сконвертировался.
Маркетинг теперь строится на этом, а не на предположениях.
9. Маркетолог = стратег + оператор AI
Контент, цифры, каналы — всё делает ИИ.
Ты — тот, кто задаёт ему направление и собирает систему из инструментов.
10. Скорость — это новая метрика качества
Кто может запускать тест за день — тот выигрывает.
Медленные процессы больше не работают.
AI не заменил маркетинг. Он убрал лишнее. И оставил тебе главное — думать.
Поэтому если вы хотите в это прокачаться глубже, что вам сегодня вас на нашей мини конференции. Три спикера и три темы.
⚠️ Без записи – только прямой эфир!
👉 Регистрация по ссылке
Я понимаю, что в последнее время много анонсов эфиров, но мы стараемся делать качественный контент и помогать компаниям внедрять AI в процессы и сделать этот рынок более прозрачным.
Но сейчас еще параллельно хочу поделиться классным анонсом.
ChatGPT только что выпустил информацию о том, что они принимают заявки от компаний, которые хотят попасть в ChatGPT Search. И это может кардинально изменить игру для бизнеса.
Что происходит с поиском?
Представьте: вместо того чтобы пользователь вводил "удобная обувь до 100 евро" и получал тысячи результатов, он теперь говорит ChatGPT: "Ищу удобную обувь для стояния весь день, до €100, дышащую".
И ChatGPT понимает контекст, учитывает все ограничения и предлагает 3-5 идеальных вариантов с объяснением, почему именно они подходят.
Что предлагает OpenAI?
OpenAI запустил Product Discovery форму, где компании могут подать заявку на включение своих товаров в ChatGPT Search. Это не просто еще один канал продаж — это новая эра поиска.
Как это работает вообще в самом ChatGPT?
На основе документации OpenAI, ChatGPT Search использует несколько ботов для работы с контентом:
• OAI-SearchBot — основной краулер для индексации
• ChatGPT-User — получает данные по запросам в реальном времени
• GPTBot — собирает информацию для обучения модели
ChatGPT анализирует не просто ключевые слова, а семантический смысл:
• Контекст запроса — понимает, что пользователь действительно ищет
• Структурированные данные — цены, характеристики, наличие
• Репутационные сигналы — отзывы, рейтинги, упоминания
• Актуальность информации — приоритет свежим данным
Perplexity, Claude и другие работают по схожим принципам, но с нюансами:
• Perplexity приоритизирует domain authority над page authority
• Claude НЕ выполняет JavaScript — нужен server-side rendering
• Все AI-поисковики требуют четкую структуру контента (H1-H6)
Главное отличие от Google: AI объясняет выбор и дает персонализированные рекомендации вместо списка ссылок.
Другие критерии ранжирования в AI-поисковиках:
Изучив Perplexity AI (рост 147% за год, 3.3 млн поисков в месяц) и Claude (добавил веб-поиск в марте 2025), я понял общие принципы:
Domain Authority важнее Page Authority — AI-поисковики доверяют сайтам с общей репутацией
E-E-A-T принципы Google работают и здесь: Experience, Expertise, Authority, Trust
Server-side rendering обязателен — Claude и другие AI НЕ выполняют JavaScript
Структурированный контент — четкие заголовки H1-H6, логическая иерархия
Свежесть важнее PageRank — AI извлекает контент по требованию в реальном времени
Что это значит для бизнеса?
Если вы не думаете о том, как ваш продукт показывается в AI-поиске, вы уже отстаете.
К 2025 году две трети потребителей считают, что AI заменит традиционный поиск в ближайшие 5 лет.
Практические шаги:
Как от этого прямо сейчас можно получить выгоду?
1. Подайте заявку в ChatGPT Product Discovery (пока это бесплатно)
2. Оптимизируйте контент под AI-поисковики:
• Четкие описания продуктов
• Структурированные данные
• Server-side rendering
• Быстрая загрузка
3. Следите за ботами AI-поисковиков в логах сервера:
• ClaudeBot, Claude-User, Claude-SearchBot
• OAI-SearchBot (ChatGPT)
• Perplexity Bot
4. Создавайте контент, который отвечает на вопросы, а не просто содержит ключевые слова
Почему это важно именно сейчас?
Мы находимся на пороге революции в поиске. Компании, которые адаптируются первыми, получат огромное конкурентное преимущество.
Представьте: ваш продукт рекомендует AI миллионам пользователей с персональным объяснением, почему именно он подходит.
Что дальше?
Следите за обновлениями — AI-поиск развивается каждый месяц. То, что работает сегодня, может измениться завтра.
И помните: качественный контент и честный подход к клиентам остаются основой успеха, независимо от технологий.
Регистрация на наши эфиры через бота — там мы разбираем такие тренды в деталях и помогаем компаниям внедрять AI правильно.
Как правильно подойти к внедрению AI в бизнесе
Самый частый вопрос — с чего начать автоматизацию и внедрение AI в проекте. Здесь важно разделить два подхода:
B2C-подход — это использование готовых приложений вроде ChatGPT, Perplexity, Claude. Сотрудники могут применять их для личных задач, но на бизнес-результат это влияет минимально.
B2B-подход — это создание AI-агентов и автоматизация конкретных бизнес-процессов. Именно здесь кроется реальная ценность для компании.
Фреймворк приоритизации от Semrush
На недавнем вебинаре с Олей Андриенко (VP of Marketing Operations в Semrush) мы разобрали их подход к внедрению AI. Они используют матрицу Risk vs Reward:
Квадрант "Low Risk + High Reward" — начинайте здесь:
- Автоматизация внутренней отчетности
- FAQ-боты для поддержки
- Анализ презентаций и документов
Квадрант "High Risk + High Reward" — после успешных пилотов:
- Генерация контента для клиентов
- Автоматизация продаж
- AI-аватары для публичного контента
Эту же матрицу мы используем у себя в проектах и её рекомендует open AI для старта. Пример заполненной матрицы прикладываю в комментариях.
Как подходить к приоритизации:
1. Аудит времени — найдите задачи, которые отнимают 5+ часов в неделю
2. Выберите безопасные процессы — те, что не влияют напрямую на клиентов
3. Тестируйте на малых выборках — 10-20 кейсов для начала
4. Измеряйте ROI — экономия времени в часах и деньгах
5. Масштабируйте успешное — внедряйте на всю команду
Главное правило: AI — это мультипликатор
Любой AI-процесс должен строиться на основе существующего работающего бизнес-процесса.
Если вы решили внедрить что-то с нуля, но у вас нет предпосылок, что это будет работать — результат, скорее всего, будет нулевой.
AI может помочь:
- Делать 100 лидов → тысячи лидов
- Писать 10 статей → сотни статей
- Обрабатывать 50 заявок → тысячи заявок
AI НЕ поможет:
- Если вы генерируете 0 лидов — с AI тоже будет 0
- Если контент не работает — AI не сделает его рабочим
- Если процесс сломан — автоматизация его не починит
Поэтому в первую очередь важно разобраться с базовыми процессами, а уже потом их автоматизировать.
Подробный рекап эфира с конкретными кейсами и инструментами Semrush можно забрать по ссылке в боте.
Запись эфира мы не шерим, но делимся детальными рекапами с практическими инсайтами.
Куда мы катимся в следующие два года
Не так давно разговаривал с CMO проекта, с которым мы работаем, Денисом, из Lev Haolam. Ребята внедрили к себе агента, который заменил копирайтеров на проекте. Теперь он пишет тексты для email-рассылок, лендингов, баннеров. Всю автоматизацию и самого агента Денис полностью самостоятельно собрал на базе сервиса N8N.
Это не единичный случай. Мы, внедряя AI в компании, постоянно сталкиваемся с тем, что после этого увольняют тех, кто до этого делал работу руками. Например, история с трендвотчингом — мы раскатили полностью автоматическую систему, которая мониторит рынок и находит виральный контент. До этого аналогичным мониторингом занималась команда в несколько человек.
Сейчас на джоб-бордах всё больше в вакансиях упоминаются AI-навыки. По сути, это огромное конкурентное преимущество, потому что такие люди могут производить в десятки раз больше результатов. При этом появилось огромное количество новых должностей — AI-специалисты, prompt-инженеры, automation managers.
Компании начинают понимать: один человек с ИИ может заменить целый отдел. И они готовы за это платить.
Пока это выглядит как набор разрозненных инструментов. ChatGPT для текстов, Midjourney для картинок, различные API для автоматизации. Каждый решает свою задачу, но между ними мало связи.
Поэтому решил накатать пост в формате прогноза и спустя какое-то время посмотрим насколько все это сбылось.
Что будет через 12-18 месяцев
Вместо кучи отдельных инструментов появятся взаимосвязанные ИИ-системы. Они будут знать ваш бренд, аудиторию, цели. Работать в едином контексте.
Вы скажете: "Нужно привести 50 000 новых органических посетителей в месяц". И система сама решит: какой контент создать, в каких каналах разместить, как оптимизировать.
Появятся "агенты-менеджеры" — ИИ, которые будут управлять другими ИИ. Обученные людьми-экспертами, они станут координаторами целых систем автоматизации.
Роль маркетолога изменится. Из исполнителя ты станешь дирижёром системы. Вместо того чтобы писать тексты, ты будешь задавать стратегию и контролировать результат.
Команда из 5 человек сможет делать то, что раньше требовало 50
Хочешь запустить новый канал? Раньше нужно было нанять специалиста, обучить, дать время на разгон. Теперь — просто "добавить агента". Настроить, запустить, получить результат.
Результаты станут стабильнее. Меньше человеческого фактора, меньше циклов обратной связи. Система учится на каждом действии.
Маркетинг станет похож на высокочастотную торговлю
Системы будут мгновенно выявлять рыночные ниши и создавать возможности. Увидели тренд в TikTok? За час создали контент, запустили кампанию, захватили аудиторию.
Окна для использования трендов станут узкими. Кто первый — тот и выиграл.
Что останется людям
Маркетологи сосредоточатся на том, что ИИ пока не умеет: стратегия, сторителлинг, творческое руководство. Исполнение возьмёт на себя машина.
Креативность трансформируется. Это больше не про "придумать слоган". Это про оркестрацию — как связать десятки каналов в единую систему.
Человеческая перспектива останется ключевой. ИИ может создать технически правильный контент, но только человек понимает, что действительно зацепит аудиторию.
Кто выиграет
Ранние адоптеры получают значительное преимущество. Пока большинство ещё думает "а не заменит ли меня ИИ", умные уже строят с ним симбиоз.
Через два года разрыв станет критическим. Те, кто освоил ИИ сейчас, будут управлять системами. Остальные — искать новые роли.
Мой прогноз
Через 24 месяца мы увидим первые компании, где весь маркетинг ведут 2-3 человека с армией ИИ-агентов. И они будут обгонять конкурентов с большими командами.
Вопрос не в том, произойдёт ли это. Вопрос в том, готовы ли вы к этим изменениям.
Это не просто набор слов который генерирует большинство сервисов. По сути это отдельный набор автоматизаций для каждого блока из которого получается потом качественный контент. Каждый этап включает в себя важные решения и процессы, которые большинство инструментов совершенно не учитывают. В итоге такие тексты банятся Google, а сама ниша собирает негативную репутацию.
Недавно работали с Alps2Alps — сервисом трансферов в Европе. Вместо стандартных страниц "как добраться" мы создали тысячи уникальных страниц для каждого маршрута. Собрали базу данных из TripAdvisor, Booking и других сервисов, рассказывая как попасть из точки A в точку B. На каждой странице разместили интерактивную карту, время в пути, варианты транспорта и реальные отзывы.
Результат: 80% созданных страниц попали в топ-10 Google, что принесло десятки тысяч долларов дополнительной выручки. А главное — трафик из AI-поиска значительно вырос, так как все эти страницы отлично индексируются в AI-выдаче.
Для enterprise B2B SaaS проекта мы сделали такую же автоматизацию, только в медиа. Занимаемся трендвотчингом, анализируем тысячи источников и создаем видеоконтент. Все это виральные форматы, которые мы находим, умеем превращать в шаблоны и дальше переиспользовать в контенте.
Наша философия: контент должен быть полезным, а не просто красивым. В эпоху, когда ИИ может сгенерировать что угодно за секунды, ценность создают не технологии, а понимание людей и их потребностей.
Будущее за теми, кто понимает: поиск не исчезает, он трансформируется. И кто первым адаптируется к новым правилам игры — тот и выиграет.
Спасибо всем, кто был с нами вебинаре!
Мы сделали его спонтанно – но пришло много людей, было море крутых вопросов и живое обсуждение. Получилось очень полезно!
Вот что нам пишут после эфира:
Вообще, годную штуку вы делаете. Я после прошлого вебинара построил несколько воркфлоу на n8n на оптимизацию рутины
Мы у себя в компании тоже пробуем ИИ, но пока начали с базовых автоматизаций, спасибо что показываете такие кейсы и развиваете насмотренность
Давно не писал — готовим эфир по AI-трендам и старт нового обучения. Расскажем, как компании реально внедряют AI, чтобы получать результаты, а не просто тестировать инструменты.
Вокруг AI сейчас куча мифов и вопросов. Один из примеров, который прислали в комментариях к прошлому посту, — IBM:
ИИ сократил 8000 сотрудников, но позже компания наняла ещё больше. Причина — миграция функций: одни задачи исчезают, другие появляются быстрее, чем успевают автоматизироваться.
Figma Config 2025 — теперь можно делать сайты, иллюстрации и даже приложения прямо в макете
На Config 2025 Figma показала 5 новых инструментов. Теперь всё — в одном окне.
Можно рисовать иллюстрации, делать шаблоны, писать промпты и собирать даже сложные вещи с кодом — без переходов между сервисами.
Готово? Жмёшь Publish to Site — и всё уходит сразу в прод.
Figma Sites — теперь можно собирать сайты прямо в Figma
Figma становится конкурентом Framer и Webflow.
Ты просто кликаешь по фрейму — и он превращается в сайт. Можно адаптировать под мобилу и планшет в пару кликов.
Если тебе нужно 100 лендингов под ключевые слова — теперь это не месяцы работы, а один вечер.
Мы больше не видим дизайн как статичную картинку. Приложения, которыми мы пользуемся каждый день, должны развиваться вместе с нашими задачами
— Дилан Филд, CEO Figma
Теперь ты можешь менять толщину, частоту и “дрожание” линии, чтобы добавить характер. Это ускоряет процесс и делает стиль уникальным. А также в скором времени генерировать полноценные иллюстрации по промту в твоем стиле.
Как маркетинговые команды по-настоящему используют AI?
Недавно мы провели небольшое исследование среди 100 компаний из США и Европы — стартапов на стадии роста и зрелых технологических бизнесов. Мы поговорили с CMO, Head of Marketing и Growth-лидами, чтобы понять, как они сегодня используют AI в маркетинге.
Из всех опрошенных 92% подтвердили, что уже внедрили AI в работу. Но тут есть нюанс:
- 68% используют AI, чтобы писать статьи, делать рекламные креативы и собирать лендинги. В основном — через генеративные модели.
- 20% — для аналитики: сводки, графики, отчёты.
- А вот только 16% действительно встроили AI в процессы. Настоящие workflows, где AI — не просто «автор постов», а полноценный исполнитель.
Это говорит о главном: дело не в том, что AI не готов. Он готов. Бизнес — не готов.
Маркетинговые команды до сих пор используют AI как контент-ассистента. А упускают второй уровень — когда AI становится агентом:
- принимает решения
- тянет данные из BI
- запускает рассылки
- обновляет сайт
- и делает это не в Notion, а в реальных продуктах и CRM
Почему так?
Потому что на рынке почти нет качественного контента, который показывает, как действительно работает AI в бизнес-процессах.
Большинство материалов — это либо:
- Курсы, где за красивой обложкой скрываются те же самые шаблоны из n8n
- Либо посты и туториалы без логики, архитектуры и примеров внедрения
Это создаёт ложное ощущение, что AI = шаблон, а не полноценная система. И как следствие — компании пробуют, не получают результата и выгорают.
В блоге я как раз стараюсь это менять, а дальше расскажу о том, как запустить процесс трансформации.
Всё, что связано с AI в маркетинге, делится на 4 понятных слоя:
1. Workflows — автоматические цепочки действий, запускаются по триггеру (например, заявка → письмо → задача).
2. Internal Tools — внутренние инструменты с AI, ускоряют работу (например, генерация отчётов, анализ).
3. Агенты — автономные исполнители с логикой и памятью, сами принимают решения и учатся.
4. Автоматизация — убираем рутину, всё повторяющееся делает система вместо человека.
На каждом эфире мы раскрываем разные уровни. Например, в прошлом эфире разбирали инструменты и автоматизации. Такие эфиры проходят нечасто, и в них — только реальная практика.
Анонсирую следующий эфир.
Мы с Дэном (со-основатель Skyeng) делаем прямой эфир:
- Я покажу 2 реальных агента, которых мы используем в Teamlex:
- для автоматизации контента в соцсетях
- для генерации и публикации веб-контента
- А Дэн поделится автоматизацией, как они тестируют AI в образовательных продуктах
📊 И это не просто гипотеза — за последние месяцы:
— 970 000 новых посетителей через органику
— рост брендовых запросов в 3 раза
— стабильный поток лидов без рекламы
📍 Если вам надоело играть в шаблоны — подключайтесь.
Регистрация на эфир — через бота.
Как упростить маркетинговый репортинг с помощью MCP + Claude + Google Analytics
Один из самых частых вопросов — как быстро получать маркетинговые отчеты, не перелопачивая вручную 10 табличек и 3 дашборда.
Вот кейс, как за 1 час собрать систему, которая:
– автоматически собирает данные из GA
– обрабатывает их через Claude
– выдает читабельный отчет в текстовом виде
– по запросу делает визуализацию
– и может обновляться каждый день в реальном времени
Шаг 1. Настрой MCP-сервер
1. Установи сервер по инструкции из моего предыдущего поста
2. Подключи Google Analytics как data source через N8N
3. Проверь, что данные подтягиваются корректно (например, трафик за последние 90 дней)
4. Протестируй, чтобы Claude получал запросы и отвечал
Шаг 2. Используй промпт для сбора и анализа данных
Вставь этот промпт прямо в Claude с подключенным MCP:
You are a marketing analyst.
Based on the provided Google Analytics data for the past 90 days, generate a summary report.
Please identify:
- Key traffic sources
- Traffic trends (growth/decline)
- Best-performing landing pages
- Bounce rates
- Returning vs. new users
- Mobile vs. desktop usage
- Notable anomalies or traffic spikes
Summarize the top insights in a structured format. Use a professional, concise tone suitable for stakeholders.
— Traffic increased by 18% compared to the previous 90-day period
— 62% of traffic came from organic search
— Top landing page: /pricing (22.4k visits, 3.1% bounce rate)
— Spike on March 15th from Product Hunt referral
— Mobile traffic dominates (74%)
— Returning users grew from 32% to 46%
Visualize the trends from the 90-day GA traffic report.
Create:
- A bar chart for top landing pages
- A line chart for traffic trend over time
- A pie chart for device distribution
Include chart titles and short captions.
OpenAI выкатили GPT-4.1 Prompting Guide — вот саммари по ключевым пунктам
Прочитал весь гайд и выделил то, что реально пригодится в работе. GPT-4.1 — самый управляемый и "послушный" ИИ на сегодня. Но чтобы он работал как надо, нужны корректные промпты.
1. GPT-4.1 теперь буквально следует инструкциям
Модель перестала «угадывать». Если результат отличается от ожидаемого — чаще всего достаточно одной чёткой фразы, чтобы всё стало как надо.
Пример:
If your output is different from the desired format, redo the response until it's correct. Do not stop early.
You are an agent. Keep going until the user’s query is completely resolved.
If you’re not sure about something, use your tools to gather information. Do not guess.
Plan before each action. Reflect after every step.
tools. Не нужно встраивать их описание в текст вручную.
{
"name": "search_docs",
"description": "Search for relevant documents",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"query": {
"type": "string",
"description": "Search query"
}
},
"required": ["query"]
}
}
Think step by step before answering.
# Role and Objective
# Instructions
# Reasoning Steps
# Output Format
# Examples
## Step 1: Collect data
## Step 2: Analyze
## Step 3: Output
Do not respond until the analysis is complete.
Before responding, write out your reasoning process step by step.
Штука, которая нашумела в AI
Сейчас супер популярен протокол MCP, который стал операционным мозгом для AI.
Он позволяет моделям не просто отвечать в чате, а взаимодействовать с внешними системами: Slack, ClickUp, Notion, Google Docs и другими.
Ты пишешь одну команду — AI сам находит нужные данные, обновляет статусы, пишет коллегам и создаёт документы.
Без доп. ручной настройки, без скриптов, всё происходит внутри одной модели.
MCP даёт доступ к действиям, а не только к информации.
По сути, это инфраструктура, которая подключает нейросеть к реальному рабочему процессу.
Ключевое отличие от Zapier и других решений в том, что ничего не нужно настраивать вручную.
AI сам понимает, что делать, потому что у него есть память, контекст и доступ к действиям, а не просто цепочка “если-то”.
Пример:
Ты пишешь в чат:
«Сдвинь встречу, ответь Коле в слэке, добавь таску по фиче и собери письмо команде».
Обычный ChatGPT с этим ничего не сделает. MCP — сделает. Потому что у него есть доступ ко всем этим сервисам.
И вот что важно: под каждую сферу есть свои MCP. Для работы с ClickUp, Notion и так далее. Базовый MCP не знает всех нюансов, поэтому появляются надстройки — мини-модули под конкретные статусы, процессы и правила. В итоге у тебя не просто один ассистент, а кастомный AI-оператор, который говорит на языке твоей команды. Можно и без модулей но так он лучше разбирается во всех нюансов сервиса.
Зачем это вообще надо? Юзкейсы:
— Личный AI, который следит за твоим графиком, задачами и даже внутренней коммуникацией.
— Командный AI, который помогает менеджерам закрывать процессы, обновлять статусы и писать recap'ы.
— Продажи, где AI сам пишет follow-up'ы и обновляет CRM.
— В саппорте — вытягивает нужные данные из Notion и отвечает на тикеты в реальном времени.
— И просто фоновая магия: ты что-то подумал — AI уже понял и сделал.
Если раньше AI был как студент на стажировке — умный, но бесполезный, — то теперь он как middle-сотрудник, который умеет в систему.
Давайте наберём побольше огоньков на посте и я запишу видео как это настроить за пару минут.
🧠 Мы решили поделиться 5 AI-workflow, которые реально работают у нас в маркетинге.
Агенты — это круто. Но бывает, что нужно не «автоматизированный исполнитель», а просто рабочий сценарий, который можно взять, внедрить и получить результат:
вот проблема → вот как AI помогает → вот сервис, бери и запускай.
Каждый из этих воркфлоу мы реально внедрили — либо у себя, либо с клиентами.
Они сэкономили десятки часов, сняли головную боль и ускорили запуск.
Workflow 1: Презентации без боли
Проблема:
Слайды — это вечный ад. Внутренние отчёты, клиентские презентации, вебинары.
Время уходит на выравнивание, подбор визуала, структуру.
Как помогает AI:
Пишешь короткое ТЗ — получаешь готовую презентацию. Визуал, графики, текст, озвучка.
Быстро, эффектно и в браузере.
Рекомендованный сервис:
Tome — AI для создания презентаций. Работает как лендинг, можно добавить видео-комментарии и смотреть аналитику.
Workflow 2: Лендинги и тулзы без разработчиков
Проблема:
Каждый маркетинговый MVP упирается в разработку. Даже простой лендинг или база знаний требует времени и рук.
Как помогает AI:
Собираешь сайт или внутреннюю тулзу из готовых блоков.
Подключаешь Airtable, Google Sheets, добавляешь фильтры и формы. Можно даже по промпту.
Рекомендованный сервис:
Softr — no-code + AI конструктор. Идеален для лендингов, директорий, калькуляторов, баз знаний.
Workflow 3: Креативы за минуты
Проблема:
Баннеры и видео требуют дизайна, адаптации и согласований. Всё это тормозит тесты и рост.
Как помогает AI:
AI генерирует десятки вариантов под твой бренд.
Подбирает тексты, стили, размеры. Даёт аналитику по результатам.
Рекомендованный сервис:
Bestever — AI для создания рекламных креативов и видео. Заточен под performance и адаптацию под платформы.
Workflow 4: ABM без ручного ада
Проблема:
Персонализированные кампании вручную — это боль.
Подарки, письма, адреса, отслеживание — всё долго.
Как помогает AI:
AI сам выбирает подарок, подбирает момент, запускает отправку и синхронизирует с CRM. Всё автоматом.
Рекомендованный сервис:
Sendoso — платформа для автоматизированного direct mail. Работает с Hubspot, рекомендует подарки и следит за статусами.
Workflow 5: Демо без продакшна
Проблема:
Показать продукт — сложно. Видео дорого, гайды долго, интерактив — нереально без dev-команды.
Как помогает AI:
Записываешь экран, AI добавляет подсказки, озвучку, персонализацию.
Получается полноценная демка — вставляешь на сайт или в письмо.
Рекомендованный сервис:
Storylane — AI для создания интерактивных демо. Легко обновлять, вставлять, адаптировать под любого клиента.
Для примера — вот кейс с одним из сервисов:
Наш клиент — продукт с AI-ассистентами для трейдинга.
Интерфейс сложный, многофункциональный, не сразу понятно, как всё работает.
Лендинг был красивый, но почти не конвертил. Пользователи не понимали value.
Решение: сделали 3 версии интерактивной демки через *Storylane*.
Каждая версия показывала отдельный сценарий:
— настройка агента
— торговля
— аналитика
Storylane позволил быстро итерировать, не трогая продакт.
Добавили подсказки, озвучку и немного персонализации.
📈 Что получилось:
— поняли, что лучше всего работает walkthrough с торговым сценарием — оставили его как основной
— вся сборка заняла 2 дня, без вовлечения техкоманды
— конверсия выросла в 2 раза
🔥 Если наберём много огоньков — расскажу, как мы сделали агента, который сам анализирует тренды, находит виральные ролики и под ключ делает их монтаж.
В результате — миллионы органики в просмотрах, без бюджета на продакшн.
⚪️ Закрытая группа для компаний и топ-менеджеров, которые хотят внедрять AI
Мы создаём пространство для тех, кто понимает, что нужно внедрять AI как можно скорее.
Если вы:
– фаундер или C-level
– отвечаете за рост (BD, маркетинг, продажи)
– работаете в AI / tech / digital
– строите B2B-продукт
Присоединяйтесь к нашей закрытой группе, где мы вместе будем интегрировать AI и делиться работающими практиками.
Вход — только через анкету после прохождения отбора.
→ Заполните короткую гугл-форму по ссылке: https://forms.gle/kPW2CX9g1sJfcdsv9
Слили внутренние материалы Shopify, где CEO четко формулирует:
AI — это уже не опционально, это базовое ожидание от каждого.
Мы сделали ресерч компаний, которые используют AI и хотим поделиться их драйверами роста
Недавно мы провели вебинар о внедрении AI — показали кейсы как другие компании растут за счет использования AI тулов и получили много позитивных комментариев. Теперь готовим онлайн-конференцию по AI сразу с несколькими спикерами, которые:
– Запустили продукты с 19K+ пользователей $500K+ инвестиций
– Имеют 15 лет опыта в создании и запуске цифровых сервисов
– Работают с Meta, Savills и другими единорогами
– Знают, как внедрять ИИ так, чтобы это драйвило продажи, а не тратило бюджет.
Спикеры:
Макс — фаундер студии продуктового дизайна, которая превращает стартапы в крутые бренды
Давид - Фаундер компании Databar, которая уже давно растит продажи компаниям за счет AI
Дмитрий — фаундер компании Teamlex, которая разрабатывает AI-агентов и сочетает их с командами экспертов, чтобы помогать бизнесам расти быстрее за счёт автоматизации рекламы, SEO и продаж.
Почему нельзя пропустить:
0% воды — только кейсы, цифры и живые примеры
Без записи — приходите онлайн, чтобы иметь возможность задать вопросы
👉 Зарегистрироваться по ссылке
P.S. Если вы хотите перестать тратить 80% времени на рутину — это ваш шанс узнать про самые востребованные AI тулы. И да, в прямом эфире мы покажем как компании уже используют AI в продажах, маркетинге и дизайне