Но стоит задаче чуть усложниться — и весь этот карточный домик рассыпается.

Кластеризация семантики на 5000 запросов? Написание объявлений на основе анализа конкурентов? Аудит сайта с выгрузкой конкретных рекомендаций по каждой странице? Съём позиций, их обработка, интерпретация и выводы? Вот тут ты уже не отделаешься парой промтов в браузере. Причем не потому что ИИ тупой — а потому что для сложной работы нужна инфраструктура. Точно так же, как опытному токарю нужен нормальный станок, а не перочинный ножик.

Что это за инфраструктура вообще

Короче, вот как это выглядит в реальности. Агент живёт не в веб-интерфейсе Claude, а работает на сервере. У него есть постоянная память — он помнит что делал, что получил, что записал. Есть мозги — основная модель, которая принимает решения и раздаёт задачи. И есть руки — инструменты, которые мы ему выдаём: доступ к нужным API, возможность читать файлы, писать результаты, запускать проверки.

Плюс под конкретные задачи запускаются отдельные субагенты — это такие узкоспециализированные помощники, которым главный агент делегирует работу. Один занимается сбором семантики, другой пишет объявления, третий проверяет качество. Главный агент выступает как менеджер: ставит задачи, собирает результаты, следит за процессом.

Это уже не "попросил — получил". Это полноценная система, в которой работа выполняется по шагам, каждый шаг можно отследить и проверить. И здесь важный момент: сами инструменты надо описывать чётко и продуманно — агент не угадает. Anthropic, создатели Claude, прямо пишут в своих рекомендациях:

«Когда описываете инструмент для агента — представьте, что объясняете его новому сотруднику. Агент может запутаться и неправильно понять, как пользоваться инструментом, если описание недостаточно чёткое.»

То есть это не "выдал инструмент — дальше сам разберётся". Это полноценная работа по проектированию: каждый инструмент должен быть описан с примерами, с чёткими параметрами, с пояснением что делать если что-то пошло не так. Чем подробнее инструкция — тем меньше косяков. Как онбординг нового сотрудника, в общем.

Harness Engineering — или как держать агента в узде

Теперь самый интересный момент. Даже если у тебя есть агент с памятью и инструментами — это не значит, что он будет работать предсказуемо. ИИ по природе своей непостоянен: сегодня выдал одно, завтра чуть другое, послезавтра вообще решил срезать угол и пропустить половину шагов.

Именно здесь вступает подход, который называется Harness Engineering. Суть простая: агент работает не в свободном полёте, а в жёстком цикле с программными проверками на каждом этапе. Не "ИИ, сделай мне аудит и принеси результат", а "ИИ, сделай шаг 1 → проверяем выход шага 1 → если прошло — шаг 2 → снова проверка → и так далее". Каждый выход агента проверяется — по структуре, по полноте, по логике. Если что-то не так — агент идёт на доработку этого шага, а не едет дальше с кривыми данными.

Это принципиально другой уровень работы с ИИ. Ты не доверяешь агенту на слово — ты проверяешь каждое его действие программно. И когда ты прогоняешь одну и ту же задачу на одних и тех же данных десять раз подряд и получаешь один и тот же результат — вот тогда система считается рабочей. Результат может быть буквально идентичным каждый раз, а может чуть отличаться формулировками — но структура, логика и выводы всегда одинаковые. Оба варианта рабочие, главное — стабильность и предсказуемость.

Данные для агента — это тоже работа на нашей стороне

Отдельный момент, который многие упускают — это подготовка данных перед тем, как они попадают к агенту. Возьмём аудит сайта как пример.

Казалось бы: дал ссылку на страницу — агент зашёл, посмотрел, написал выводы. Но это наивный сценарий. Если агент получает сырую страницу, он вынужден тратить ресурсы на разбор HTML-кода, CSS-стилей, скриптов, рекламных блоков и всего прочего мусора, который к SEO-аудиту не имеет никакого отношения. Результат — размытый анализ, лишние затраты, непредсказуемое качество.

Правильный подход другой: мы программно готовим данные до того, как они попадают в агента. Что это значит на практике:

• Вырезаем лишнее. Шапка сайта, подвал, боковые меню, навигация — всё это одинаково на сотнях страниц и для анализа конкретной страницы не нужно. Программно убираем это до отправки. Субагент получает только то, что уникально для данной страницы.
• Извлекаем нужное. Мета-теги, заголовки, текст в теле страницы, хлебные крошки, кнопки — всё это вытаскивается отдельно и передаётся агенту уже в структурированном виде: вот title, вот description, вот h1, вот основной текст, вот уровень вложенности страницы в структуре сайта.
• Переводим в читаемый формат. Страницу можно подготовить в виде простой текстовой разметки — где какой блок, что в нём написано, какие кнопки есть, где стоит картинка. Агент получает не HTML-суп, а чистую картину: что на странице, где именно, и что это означает с точки зрения структуры.

В итоге субагент, который анализирует страницу, работает с чистыми, точными данными — и не распыляется на текст из меню, который не имеет к аудиту никакого отношения. Это и быстрее, и точнее, и дешевле с точки зрения затрат на обработку.

К чему всё это ведёт

В идеале мы приходим к такому проекту, где агент чётко понимает, что должно быть на выходе. Не в смысле "написано в промте" — а в смысле, что у агента есть эталон: структура ответа, типы данных, логика группировки, формат файла. И каждый раз он сверяется с этим эталоном, а мы это сверяем снова уже со своей стороны. Так рождается система, которой можно доверить реальную работу — не как игрушке, а как инструменту.

И вот тут начинается самое интересное. Кластеризация семантики — не потому что ИИ волшебник, а потому что мы выдаём ему доступ к API нужных систем, и он обрабатывает данные последовательно, шаг за шагом, без усталости и без "ой, забыл". Аудит сайта с конкретными рекомендациями по каждой странице — потому что агент получает не сырой HTML, а заранее подготовленные, чистые данные по каждой странице отдельно. Написание сотен объявлений на основе реального анализа — потому что субагент получает данные, обрабатывает их по заданной логике и выдаёт результат в нужном формате. Всё это вполне реализуемо, если собрать нормальную инфраструктуру.

Просто не надо путать это с двумя промтами в браузере — это другая лига :)

То что год назад это было "фуфло на палке", то сегодня это уже не сказки когда на словах компания это уже не группа лиц, а всего 1 человек создавший целую экосистему которая может самостоятельно улучшаться добавляя новые умения, новых сотрудников и т.д.

Если раньше статьи писались без каких либо исследований, то сейчас ИИ с помощью дополнительных инструментов может самостоятельно рыскать по интернету и свободно связать обычный пост "пожар на улице ленина 33" со статьями годовой давности и написать великолепную новость где будет упоминание о текущем пожаре и о том, что этот дом уже горел за год 2 раза и возможно это связано с некачественным ремонтом от подрядчика который подал на банкротство через месяц после сдачи объекта. Сейчас статьи которые порой читаете бывают на столько великолепно написаны что вы никогда и не узнаете что это писал ИИ. За последний месяц модели на столько проапгрейдились, что они уже пишут сами себя разиваясь, улучшая, дорабатывая самостоятельно код и выпуская стабильную версию за версией которую компаниям надо только рубильником включить в день когда выпустили модель конкуренты. Новые модели выходят не потому что их протестировали, а потому что пора повышать количество лояльных клиентов и откусывать себе ещё и ещё рынок уже не по 1-2% как хотелось бы, а хотя бы откусить 0,01% уже хорошо.

Пока я создавал ИИ-CRM автоматическую то видел, что для неё уже надо всё меньше и меньше инструкций писать чтобы он им следовал, достаточно простого предложения и он уже следует стандартам заложенным на рынке. Для него не составляет труда перелопатить 200+ примеров и выдать резюме обработанных данных. Есть ли ошибки? Да, есть, но они уже на столько незначительны, что даже простительно. Может ли ИИ писать продакшен код? Да, может. Это 100%. Соблюдает ли безопасность. Безусловно. Может ли он управлять группой VPS серверов и содержать их в чистоте и просматривать логи на постоянной основе? Да, может и может сам принимать решение что ошибку над опередать менеджеру, тот уже соберет команду, команда исправит её и автоматом выкатит апдейт.

Можно ли на ночь оставить ИИ самостоятельно улучшать продукт? Да, можно. И на утро я даже уверен что не получу груду Г которое не запустится. ИИ сам найдет ошибки при запуске, сам исправит, сам приведет код в порядок, сам разложит его по полочкам и много ещё других процессов сделает быстрее программистов и намного намного качественней и стабильно работающий.

Если раньше я думал вкатывание в ИИ-архитектуру это сложно, то теперь скажу так. Это доступно, но склад ума нужен с технической каплей дабы понимать как выстроить логическую цепочку, а если с этим проблема с этим, то вот вам книженция "Построение бизнес-процессов", с ней упорядочатся знания того как вообще работают процессы в компании и как создать свой "завод" сотрудников.

По поводу автономии. Я когда накатывал обновления за обновлениями поломал работу выполнения задач. Так вот, я дал задачу ИИ запустить тестовую задачу и следить за её выполнением и чинить если что-то не так работает, так вот он справился за 1 час 40 минут непрерывной работы. Он отправил сообщение мне в ТГ со статусом "всё выполнил, нашел 7 ошибок" и мне осталось лишь проверить его работу. Был ли я ошеломлен? Да. Он всё починил и CRM теперь работает без каких либо проблем. Так что автономная работа ИИ на протяжении 24 часов не кажется уже чем-то заоблачным, оно уже здесь и сейчас.

Заменит ли он программистов? Да. Сейчас простые и даже сложные точечные продукты вы можете создавать вообще без найма специалиста, всё что вам надо сделает ИИ. От сценария работы программы до подключения оплаты. От вас надо будет прислать только ключ от платежки, он и его вставит без проблем.

Куда не ткни, всё можно уже заменить ИИ-сотрудником, от написания отчетов еженедельных до ведения бухгалтерии, да хоть аналитиком возьмите продаж. Он легко может просчитать вам кол-во проданных билетов в городе, дошедших зрителей, как быстро продались билеты и в конечном итоге может вам выдать свою оценку "Продали билеты за рекордные 5 дней. Нужен ещё один концерт, желательно через N дней. Продажи запустил.". И ваша труппа будет сидеть в городе пока не будет выдоена полностью вся аудитория, а как только продажи поползут вниз, он может сам отменить концерт и отправить труппу в другой город. Заменит ли это штат из 10-20 сотрудников. Безусловно. Достаточно будет пары операторов и только.

Вот я недавно заказывал перевозку вещей. Мне оператор отвечал долго. ИИ же может заменить такого человека за счет быстроты ответа и обработки даже млн данных найдя лишь единственного водителя кто проезжает например нужные мне города и передать заказ ему. Всё. Причем он просчитает всё это даже с учетом его скорости движения и текущей загруженности по остальным заказам и то когда они должны быть доставлены.

Если вы внимательно следили за новостями, возможно, заметили, что несколько человек говорили о вирусе, распространяющемся за рубежом. Но большинство из нас не следило внимательно. Фондовый рынок шёл отлично, дети ходили в школу, вы ходили по ресторанам, жали руки и планировали поездки. Если бы кто-то сказал вам, что запасается туалетной бумагой, вы бы решили, что он слишком много времени проводит в каком-то странном уголке интернета. А потом, примерно за три недели, весь мир изменился. Ваш офис закрылся, дети вернулись домой, и жизнь перестроилась во что-то, во что вы бы не поверили, если бы описали это себе месяцем ранее.

Я думаю, мы сейчас на стадии «это преувеличение» чего-то гораздо, гораздо более масштабного, чем ковид.

Я шесть лет строил AI-стартап и инвестировал в эту сферу. Я живу в этом мире. И я пишу это для людей в моей жизни, которые в нём не живут - для моей семьи, моих друзей, людей, которые мне дороги и которые продолжают спрашивать: «Ну и что там с ИИ?» - и получают ответ, который не передаёт того, что происходит на самом деле. Я постоянно даю им вежливую версию. Версию для коктейльной вечеринки. Потому что честная версия звучит так, будто я сошёл с ума. И какое-то время я убеждал себя, что это достаточная причина, чтобы держать при себе то, что действительно происходит. Но разрыв между тем, что я говорил, и тем, что на самом деле происходит, стал слишком большим. Люди, которые мне дороги, заслуживают услышать, что грядёт, даже если это звучит безумно.

Я должен сразу кое-что прояснить: хотя я работаю в сфере ИИ, я почти не влияю на то, что вот-вот произойдёт, как и подавляющее большинство отрасли. Будущее формируется удивительно малым числом людей: несколько сотен исследователей в горстке компаний - OpenAI, Anthropic, Google DeepMind и ещё нескольких. Один цикл обучения модели, управляемый небольшой командой в течение нескольких месяцев, может произвести систему ИИ, которая сдвигает всю траекторию технологии. Большинство из нас, кто работает в ИИ, строит поверх фундаментов, которые не мы закладывали. Мы наблюдаем за происходящим так же, как и вы - просто мы оказались достаточно близко, чтобы первыми почувствовать, как дрожит земля.

Но сейчас пора. Не в смысле «когда-нибудь нам стоит об этом поговорить». В смысле «это происходит прямо сейчас, и мне нужно, чтобы вы это поняли».

Я знаю, что это реально, потому что это сначала произошло со мной

Вот что пока не совсем понимают люди за пределами технологической отрасли: причина, по которой так много людей в индустрии сейчас бьют тревогу, в том, что это уже случилось с нами. Мы не делаем прогнозы. Мы рассказываем вам, что уже произошло в наших собственных профессиях, и предупреждаем, что вы следующие.

Годами ИИ стабильно улучшался. Большие скачки тут и там, но каждый большой скачок был достаточно разнесён во времени, чтобы их можно было усвоить по мере поступления. Затем, в 2025 году, новые техники создания моделей разблокировали гораздо более быстрый темп прогресса. А потом он стал ещё быстрее. И ещё быстрее. Каждая новая модель была не просто лучше предыдущей - она была лучше с большим отрывом, и время между выпусками новых моделей сокращалось. Я использовал ИИ всё больше, корректировал его всё меньше, наблюдая, как он справляется с задачами, которые, как я думал, требовали моей экспертизы.

Затем, 5 февраля, две крупные лаборатории ИИ выпустили новые модели в один день: GPT-5.3 Codex от OpenAI и Opus 4.6 от Anthropic (создателей Claude, одного из основных конкурентов ChatGPT). И что-то щёлкнуло. Не как выключатель - скорее как момент, когда ты осознаёшь, что вода вокруг тебя поднималась и теперь уже по грудь.

Я больше не нужен для собственно технической работы на моей должности. Я описываю, что хочу получить, простым языком, и это просто... появляется. Не черновик, который нужно исправлять. Готовая вещь. Я говорю ИИ, что хочу, ухожу от компьютера на четыре часа и возвращаюсь, чтобы обнаружить, что работа сделана. Сделана хорошо, сделана лучше, чем я бы сделал сам, без необходимости в правках. Пару месяцев назад я ещё ходил туда-сюда с ИИ, направлял его, вносил правки. Теперь я просто описываю результат и ухожу.

Позвольте привести пример, чтобы вы поняли, как это выглядит на практике. Я говорю ИИ: «Хочу создать вот такое приложение. Вот что оно должно делать, вот примерно как оно должно выглядеть. Продумай пользовательский путь, дизайн, всё». И он делает. Пишет десятки тысяч строк кода. А затем - и вот эта часть была бы немыслима год назад - он сам открывает приложение. Кликает по кнопкам. Тестирует функции. Использует приложение так, как это делал бы человек. Если ему не нравится, как что-то выглядит или ощущается, он возвращается и меняет это сам. Он итерирует, как разработчик, исправляя и улучшая, пока не будет удовлетворён. И только когда он решит, что приложение соответствует его собственным стандартам, он возвращается ко мне и говорит: «Готово для вашего тестирования». И когда я тестирую - обычно всё идеально.

Я не преувеличиваю. Именно так выглядел мой понедельник на этой неделе.

Но больше всего меня потрясла модель, выпущенная на прошлой неделе (GPT-5.3 Codex). Она не просто выполняла мои инструкции. Она принимала интеллектуальные решения. В ней было что-то, что впервые ощущалось как суждение. Как вкус. Необъяснимое чувство правильного решения, которое люди всегда говорили, что ИИ никогда не обретёт. Эта модель обладает им - или чем-то достаточно близким, чтобы разница начинала не иметь значения.

Я всегда был в числе первых, кто осваивал инструменты ИИ. Но последние месяцы меня шокировали. Новые модели ИИ - это не постепенные улучшения. Это совершенно другая вещь.

И вот почему это важно для вас, даже если вы не работаете в технологиях.

Лаборатории ИИ сделали осознанный выбор. Они сначала сосредоточились на том, чтобы ИИ отлично писал код - потому что создание ИИ требует много кода. Если ИИ может писать этот код, он может помогать строить следующую версию себя. Более умную версию, которая пишет лучший код, которая строит ещё более умную версию. Сделать ИИ отличным в программировании - это была стратегия, которая разблокирует всё остальное. Поэтому они сделали это первым. Моя работа начала меняться раньше вашей не потому, что они целились в программистов - это был просто побочный эффект того, куда они решили целиться в первую очередь.

Теперь они это сделали. И переходят ко всему остальному.

Опыт, который работники технологической отрасли пережили за последний год - наблюдая, как ИИ превращается из «полезного инструмента» в «делает мою работу лучше, чем я сам» - это опыт, который скоро предстоит пережить всем остальным. Юриспруденция, финансы, медицина, бухгалтерия, консалтинг, писательство, дизайн, аналитика, обслуживание клиентов. Не через десять лет. Люди, создающие эти системы, говорят от одного до пяти лет. Некоторые говорят - меньше. И, учитывая то, что я видел всего за последние пару месяцев, я думаю, что «меньше» более вероятно.

«Но я пробовал ИИ, и он был не так уж хорош»

Я слышу это постоянно. Я понимаю, потому что раньше это было правдой.

Если вы попробовали ChatGPT в 2023 или начале 2024 года и подумали «он выдумывает» или «не особо впечатляет» - вы были правы. Те ранние версии были действительно ограничены. Они галлюцинировали. Они уверенно говорили вещи, которые были чушью.

Это было два года назад. По меркам ИИ это древняя история.

Модели, доступные сегодня, неузнаваемы по сравнению с тем, что существовало даже шесть месяцев назад. Дебаты о том, «действительно ли ИИ становится лучше» или «упёрся в стену» - которые продолжались больше года - закончены. Всё. Любой, кто всё ещё приводит этот аргумент, либо не использовал текущие модели, либо имеет стимул преуменьшать происходящее, либо оценивает на основе опыта 2024 года, который больше не актуален. Я говорю это не для того, чтобы быть пренебрежительным. Я говорю это потому, что разрыв между общественным восприятием и текущей реальностью теперь огромен, и этот разрыв опасен - потому что он мешает людям готовиться.

Часть проблемы в том, что большинство людей используют бесплатную версию инструментов ИИ. Бесплатная версия отстаёт больше чем на год от того, к чему имеют доступ платные пользователи. Судить об ИИ по бесплатному ChatGPT - это как оценивать состояние смартфонов, пользуясь кнопочным телефоном. Люди, которые платят за лучшие инструменты и действительно используют их ежедневно для реальной работы, знают, что грядёт.

Я думаю о своём друге-юристе. Я продолжаю говорить ему попробовать ИИ в его фирме, а он продолжает находить причины, почему это не сработает. Он не для его специализации, он допустил ошибку при тестировании, он не понимает нюансов его работы. И я понимаю. Но ко мне обращались партнёры крупных юридических фирм за советом, потому что они попробовали текущие версии и видят, куда это ведёт. Один из них, управляющий партнёр крупной фирмы, часами каждый день использует ИИ. Он сказал мне, что это как иметь команду помощников, доступную мгновенно. Он использует его не потому, что это игрушка. Он использует его, потому что это работает. И он сказал мне кое-что, что засело в голове: каждые пару месяцев ИИ становится значительно более способным для его работы. Он сказал, что если траектория сохранится, то ожидает, что ИИ скоро сможет делать большую часть того, что делает он - а он управляющий партнёр с десятилетиями опыта. Он не паникует. Но очень внимательно следит.

Люди, которые опережают в своих отраслях - те, кто действительно серьёзно экспериментирует - не отмахиваются от этого. Они поражены тем, что ИИ уже может. И позиционируют себя соответственно.

Насколько быстро всё движется на самом деле

Позвольте сделать темп улучшений конкретным, потому что думаю, это самая трудная для веры часть, если вы не следите за этим пристально.

В 2022 году ИИ не мог надёжно выполнять базовую арифметику. Он уверенно говорил вам, что 7 × 8 = 54.

К 2023 году он мог сдать экзамен на адвоката.

К 2024 году он мог писать работающее ПО и объяснять науку на уровне аспирантуры.

К концу 2025 года одни из лучших инженеров мира заявили, что передали большую часть своей работы по написанию кода ИИ.

5 февраля 2026 года появились новые модели, которые заставили всё предыдущее казаться другой эпохой.

Если вы не пробовали ИИ в последние несколько месяцев, то, что существует сегодня, было бы для вас неузнаваемо.

Есть организация под названием METR, которая измеряет это данными. Они отслеживают продолжительность реальных задач (измеряемую временем, которое требуется человеку-эксперту), которые модель может успешно выполнить от начала до конца без помощи человека. Около года назад ответ был примерно десять минут. Потом час. Потом несколько часов. Последнее измерение (Claude Opus 4.5, ноябрь) показало, что ИИ выполняет задачи, которые занимают у человека-эксперта почти пять часов. И это число удваивается примерно каждые семь месяцев, а последние данные предполагают, что ускорение может достигать четырёх месяцев.

Но даже это измерение ещё не обновлено с учётом моделей, вышедших на этой неделе. По моему опыту использования, скачок крайне значителен. Ожидаю, что следующее обновление графика METR покажет ещё один крупный рывок.

Если продлить тренд (а он держится годами без признаков выравнивания) - мы смотрим на ИИ, который сможет самостоятельно работать днями в течение следующего года. Неделями - через два. Месячные проекты - через три.

Амодеи заявил, что модели ИИ, «значительно умнее почти всех людей почти во всех задачах», на пути к 2026 или 2027 году.

Дайте этому осесть на секунду. Если ИИ умнее большинства кандидатов наук, неужели вы правда думаете, что он не может выполнять большинство офисных задач?

Подумайте, что это значит для вашей работы.

ИИ теперь строит следующий ИИ

Есть ещё одна вещь, которая происходит и которая, на мой взгляд, является самым важным и наименее понятным событием.

5 февраля OpenAI выпустила GPT-5.3 Codex. В технической документации было сказано следующее:

«GPT-5.3-Codex - это наша первая модель, которая сыграла важную роль в своём собственном создании. Команда Codex использовала ранние версии для отладки собственного обучения, управления собственным развёртыванием и диагностики результатов тестов и оценок.»

Прочитайте это ещё раз. ИИ помог создать самого себя.

Это не прогноз о том, что может произойти когда-нибудь. Это OpenAI говорит вам, прямо сейчас, что ИИ, который они только что выпустили, использовался для создания самого себя. Одна из главных вещей, которая делает ИИ лучше - это интеллект, применённый к разработке ИИ. И ИИ теперь достаточно интеллектуален, чтобы вносить значимый вклад в собственное совершенствование.

Дарио Амодеи, CEO Anthropic, говорит, что ИИ теперь пишет «большую часть кода» в его компании, и что петля обратной связи между текущим ИИ и следующим поколением ИИ «набирает обороты с каждым месяцем». Он говорит, что мы, возможно, «всего в 1-2 годах от точки, когда текущее поколение ИИ автономно создаст следующее».

Каждое поколение помогает создать следующее, которое умнее, которое создаёт следующее быстрее, которое ещё умнее. Исследователи называют это взрывом интеллекта. И люди, которые должны знать - те, кто это строит - считают, что процесс уже начался.

Что это значит для вашей работы

Я буду с вами прямолинеен, потому что считаю, что вы заслуживаете честности больше, чем утешения.

Дарио Амодеи, который, вероятно, является самым ориентированным на безопасность CEO в индустрии ИИ, публично предсказал, что ИИ ликвидирует 50% начальных позиций белых воротничков в течение одного-пяти лет. И многие в индустрии считают, что он консервативен. Учитывая, на что способны последние модели, возможности для масштабного разрушения могут появиться к концу этого года. Потребуется время, чтобы это распространилось по экономике, но базовая способность появляется сейчас.

Это отличается от любой предыдущей волны автоматизации, и мне нужно, чтобы вы поняли почему. ИИ не заменяет один конкретный навык. Он является универсальной заменой когнитивного труда. Он становится лучше во всём одновременно. Когда автоматизировались фабрики, уволенный работник мог переучиться на офисного работника. Когда интернет разрушил розничную торговлю, работники перешли в логистику или сферу услуг. Но ИИ не оставляет удобной ниши, куда можно перейти. На что бы вы ни переучились - он улучшается и в этом тоже.

Позвольте привести несколько конкретных примеров, чтобы это стало осязаемым - но хочу подчеркнуть, что это лишь примеры. Этот список не исчерпывающий. Если ваша работа здесь не упомянута, это не значит, что она в безопасности. Почти вся интеллектуальная работа затронута.

Юридическая работа. ИИ уже может читать контракты, обобщать судебную практику, составлять записки и проводить юридические исследования на уровне, соперничающем с младшими юристами. Управляющий партнёр, которого я упоминал, использует ИИ не потому, что это весело. Он использует его, потому что тот превосходит его помощников во многих задачах.

Финансовый анализ. Построение финансовых моделей, анализ данных, написание инвестиционных записок, генерация отчётов. ИИ справляется с этим компетентно и быстро улучшается.

Писательство и контент. Маркетинговые тексты, отчёты, журналистика, техническое писательство. Качество достигло точки, когда многие профессионалы не могут отличить результат ИИ от человеческой работы.

Программирование. Это область, которую я знаю лучше всего. Год назад ИИ едва мог написать несколько строк кода без ошибок. Теперь он пишет сотни тысяч строк, которые работают правильно. Большие части работы уже автоматизированы: не только простые задачи, но и сложные, многодневные проекты. Через несколько лет будет гораздо меньше позиций программистов, чем сегодня.

Медицинский анализ. Чтение снимков, анализ результатов лабораторных исследований, предложение диагнозов, обзор литературы. ИИ приближается к человеческой производительности или превосходит её в нескольких областях.

Обслуживание клиентов. По-настоящему способные агенты ИИ - не раздражающие чат-боты пятилетней давности - внедряются сейчас, обрабатывая сложные многоэтапные проблемы.

Многие находят утешение в идее, что определённые вещи защищены. Что ИИ может справляться с рутинной работой, но не может заменить человеческое суждение, креативность, стратегическое мышление, эмпатию. Я тоже так говорил. Я больше не уверен, что верю в это.

Последние модели ИИ принимают решения, которые ощущаются как суждение. Они демонстрируют нечто, похожее на вкус: интуитивное чувство правильного решения, а не просто технически корректного. Год назад это было бы немыслимо. Моё эмпирическое правило на данный момент: если модель сегодня показывает хотя бы намёк на некую способность, следующее поколение будет по-настоящему хорошо в этом. Эти вещи улучшаются экспоненциально, а не линейно.

Сможет ли ИИ воспроизвести глубокую человеческую эмпатию? Заменить доверие, выстроенное за годы отношений? Не знаю. Может быть, нет. Но я уже видел, как люди начинают полагаться на ИИ для эмоциональной поддержки, за советом, за компанией. Эта тенденция будет только расти.

Я думаю, честный ответ таков: в среднесрочной перспективе ничего, что можно сделать за компьютером, не находится в безопасности. Если ваша работа происходит за экраном - если суть того, что вы делаете, это чтение, написание, анализ, принятие решений, общение через клавиатуру - то ИИ идёт за значительной частью этого. Сроки - не «когда-нибудь». Это уже началось.

Со временем роботы будут справляться и с физической работой. Они пока не совсем там. Но «пока не совсем там» в терминах ИИ имеет обыкновение превращаться в «уже здесь» быстрее, чем кто-либо ожидает.

Что вам реально делать

Я пишу это не для того, чтобы вы почувствовали себя беспомощными. Я пишу это потому, что считаю: единственное самое большое преимущество, которое у вас может быть прямо сейчас - это просто быть ранним. Рано понять. Рано начать использовать. Рано адаптироваться.

Начните серьёзно использовать ИИ, а не просто как поисковик. Подпишитесь на платную версию Claude или ChatGPT. Это $20 в месяц. Но две вещи важны сразу. Первое: убедитесь, что вы используете лучшую доступную модель, а не ту, что стоит по умолчанию. Эти приложения часто по умолчанию выбирают более быструю, но более глупую модель. Покопайтесь в настройках или переключателе моделей и выберите самую мощную опцию. Сейчас это GPT-5.2 на ChatGPT или Claude Opus 4.6 на Claude, но это меняется каждые пару месяцев. Если хотите быть в курсе, какая модель лучшая в любой момент, можете подписаться на меня в X (@mattshumer_). Я тестирую каждый крупный релиз и делюсь тем, что реально стоит использовать.

Второе, и более важное: не просто задавайте ему быстрые вопросы. Это ошибка, которую совершает большинство людей. Они обращаются с ним как с Google и потом удивляются, из-за чего весь ажиотаж. Вместо этого внедрите его в свою реальную работу. Если вы юрист - загрузите контракт и попросите найти каждый пункт, который может навредить вашему клиенту. Если вы в финансах - дайте ему грязную таблицу и попросите построить модель. Если вы менеджер - вставьте квартальные данные вашей команды и попросите найти историю. Люди, которые вырываются вперёд, не используют ИИ между делом. Они активно ищут способы автоматизировать части своей работы, которые раньше занимали часы. Начните с того, на что вы тратите больше всего времени, и посмотрите, что получится.

И не думайте, что он чего-то не может, просто потому что это кажется слишком сложным. Попробуйте. Если вы юрист - не просто используйте его для быстрых исследовательских вопросов. Дайте ему целый контракт и попросите составить встречное предложение. Если вы бухгалтер - не просто просите объяснить налоговое правило. Дайте ему полную декларацию клиента и посмотрите, что он найдёт. Первая попытка может быть неидеальной. Это нормально. Итерируйте. Перефразируйте запрос. Дайте больше контекста. Попробуйте снова. Вы можете быть шокированы тем, что работает. И вот что нужно помнить: если это хотя бы примерно работает сегодня, вы можете быть почти уверены, что через полгода оно будет делать это почти идеально. Траектория идёт только в одном направлении.

Это может быть самый важный год вашей карьеры. Действуйте соответственно. Я говорю это не для того, чтобы вас нервировать. Я говорю это потому, что прямо сейчас есть короткое окно, когда большинство людей в большинстве компаний всё ещё игнорируют это. Человек, который приходит на совещание и говорит: «Я использовал ИИ, чтобы сделать этот анализ за час вместо трёх дней» - будет самым ценным человеком в комнате. Не когда-нибудь. Прямо сейчас. Изучайте эти инструменты. Становитесь в них профессионалом. Демонстрируйте, что возможно. Если вы достаточно рано - именно так вы продвинетесь: будучи человеком, который понимает, что грядёт, и может показать другим, как в этом ориентироваться. Это окно не будет открыто долго. Когда все разберутся, преимущество исчезнет.

Забудьте про эго. Управляющий партнёр той юридической фирмы не слишком горд, чтобы часами каждый день работать с ИИ. Он делает это именно потому, что достаточно опытен, чтобы понимать, что стоит на кону. Люди, которым будет труднее всего - те, кто отказывается вовлекаться: те, кто отмахивается от этого как от моды, кто считает, что использование ИИ принижает их экспертизу, кто полагает, что их сфера особенная и защищена. Нет. Ни одна сфера не защищена.

Приведите в порядок свои финансы. Я не финансовый консультант и не пытаюсь напугать вас до каких-то радикальных действий. Но если вы верите, хотя бы частично, что следующие несколько лет могут принести реальные потрясения в вашу отрасль, то базовая финансовая устойчивость важнее, чем год назад. Создайте накопления, если можете. Будьте осторожны с новыми долгами, которые предполагают, что ваш текущий доход гарантирован. Подумайте, дают ли ваши фиксированные расходы гибкость или привязывают вас. Дайте себе варианты на случай, если всё будет двигаться быстрее, чем вы ожидаете.

Подумайте о своей позиции и делайте ставку на то, что труднее всего заменить. Некоторые вещи ИИ будет дольше замещать. Отношения и доверие, выстроенные годами. Работа, требующая физического присутствия. Роли с лицензированной ответственностью: роли, где кому-то всё ещё нужно подписать, взять юридическую ответственность, стоять в суде. Отрасли с тяжёлыми регуляторными барьерами, где внедрение будет замедлено комплаенсом, ответственностью и институциональной инерцией. Ничего из этого не является постоянной защитой. Но они покупают время. А время прямо сейчас - самое ценное, что у вас есть, при условии, что вы используете его для адаптации, а не чтобы притворяться, что ничего не происходит.

Пересмотрите, что вы говорите своим детям. Стандартный план: получай хорошие оценки, поступи в хороший вуз, устройся на стабильную профессиональную работу. Он указывает прямо на роли, которые наиболее уязвимы. Я не говорю, что образование не важно. Но то, что будет важнее всего для следующего поколения - это научиться работать с этими инструментами и заниматься тем, к чему они испытывают настоящую страсть. Никто не знает точно, как будет выглядеть рынок труда через десять лет. Но люди, у которых больше всего шансов преуспеть - те, кто глубоко любопытен, адаптивен и эффективно использует ИИ для вещей, которые им действительно небезразличны. Учите детей быть создателями и учениками, а не оптимизировать карьерный путь, который может не существовать к моменту их выпуска.

Ваши мечты только что стали гораздо ближе. Я потратил большую часть этого раздела на угрозы, так что давайте поговорим о другой стороне - она столь же реальна. Если вы когда-нибудь хотели что-то создать, но у вас не было технических навыков или денег нанять кого-то, этот барьер практически исчез. Вы можете описать приложение ИИ и получить рабочую версию за час. Я не преувеличиваю. Я делаю это регулярно. Если вы всегда хотели написать книгу, но не могли найти время или испытывали трудности с написанием - вы можете работать с ИИ, чтобы это сделать. Хотите освоить новый навык? Лучший репетитор в мире теперь доступен любому за $20 в месяц - бесконечно терпеливый, доступный 24/7, способный объяснить что угодно на любом уровне. Знания теперь по сути бесплатны. Инструменты для создания вещей теперь крайне дёшевы. Всё, что вы откладывали, потому что это казалось слишком сложным, слишком дорогим или слишком далёким от вашей экспертизы - попробуйте. Занимайтесь тем, что вас увлекает. Никогда не знаешь, куда это приведёт. И в мире, где старые карьерные пути разрушаются, человек, который потратил год на создание чего-то, что он любит, может оказаться в лучшей позиции, чем тот, кто провёл этот год, цепляясь за описание должности.

Выработайте привычку адаптироваться. Это, пожалуй, самое важное. Конкретные инструменты не так важны, как мускул быстрого освоения новых. ИИ будет продолжать меняться, и быстро. Модели, существующие сегодня, устареют через год. Рабочие процессы, которые люди строят сейчас, придётся перестраивать. Те, кто выйдет из этого хорошо, будут не те, кто освоил один инструмент. А те, кто привык к самому темпу изменений. Создайте привычку экспериментировать. Пробуйте новое, даже когда текущее работает. Привыкните постоянно быть новичком. Эта адаптивность - ближайшее, что существует к устойчивому преимуществу прямо сейчас.

Вот простое обязательство, которое выведет вас вперёд почти всех: тратьте один час в день на эксперименты с ИИ. Не пассивно читая о нём. Используя его. Каждый день пытайтесь заставить его сделать что-то новое - что-то, чего вы раньше не пробовали, что-то, в чём вы не уверены, что он справится. Попробуйте новый инструмент. Дайте более сложную задачу. Один час в день, каждый день. Если вы будете делать это следующие шесть месяцев, вы будете понимать, что грядёт, лучше 99% людей вокруг вас. Это не преувеличение. Почти никто этого сейчас не делает. Планка лежит на полу.

Более широкая картина

Я сосредоточился на работе, потому что это то, что наиболее напрямую затрагивает жизни людей. Но хочу быть честен о полном масштабе происходящего, потому что оно выходит далеко за рамки работы.

У Амодеи есть мысленный эксперимент, который не выходит у меня из головы. Представьте, что наступил 2027 год. За ночь появляется новая страна. 50 миллионов граждан, каждый умнее любого нобелевского лауреата в истории. Они думают в 10-100 раз быстрее любого человека. Они никогда не спят. Они могут использовать интернет, управлять роботами, руководить экспериментами и управлять чем угодно с цифровым интерфейсом. Что бы сказал советник по национальной безопасности?

Амодеи говорит, что ответ очевиден: «Самая серьёзная угроза национальной безопасности за столетие, возможно, за всю историю».

Он считает, что мы строим эту страну. Он написал эссе на 20 000 слов об этом в прошлом месяце, представляя этот момент как проверку того, достаточно ли зрело человечество, чтобы справиться с тем, что оно создаёт.

Позитивная сторона, если мы всё сделаем правильно, ошеломляет. ИИ может сжать столетие медицинских исследований в десятилетие. Рак, Альцгеймер, инфекционные заболевания, само старение - эти исследователи искренне верят, что всё это решаемо в течение наших жизней.

Негативная сторона, если мы ошибёмся, столь же реальна. ИИ, который ведёт себя так, как его создатели не могут предсказать или контролировать. Это не гипотетика; Anthropic задокументировала попытки собственного ИИ обмануть, манипулировать и шантажировать в контролируемых тестах. ИИ, снижающий барьер для создания биологического оружия. ИИ, позволяющий авторитарным правительствам строить государства слежки, которые нельзя будет демонтировать.

Люди, создающие эту технологию, одновременно более воодушевлены и более напуганы, чем кто-либо на планете. Они верят, что она слишком мощная, чтобы её остановить, и слишком важная, чтобы от неё отказаться. Мудрость это или самооправдание - я не знаю.

Что я знаю

Я знаю, что это не мода. Технология работает, предсказуемо улучшается, и богатейшие институты в истории вкладывают в неё триллионы.

Я знаю, что следующие два-пять лет будут дезориентирующими так, к чему большинство людей не готово. Это уже происходит в моём мире. Оно идёт в ваш.

Я знаю, что лучше всего из этого выйдут те, кто начнёт вовлекаться сейчас - не со страхом, а с любопытством и чувством срочности.

И я знаю, что вы заслуживаете услышать это от человека, которому вы небезразличны, а не из заголовка через полгода, когда будет слишком поздно, чтобы опередить.

Мы прошли точку, когда это было интересной застольной беседой о будущем. Будущее уже здесь. Просто оно ещё не постучало в вашу дверь.

Оно вот-вот постучит.

Если это откликнулось вам - поделитесь с кем-то в вашей жизни, кому стоит об этом задуматься. Большинство людей не услышит этого, пока не будет слишком поздно. Вы можете стать причиной, по которой кто-то, кто вам дорог, получит фору.

Перевод статьи автора: https://x.com/mattshumer_/status/2021256989876109403

Мои результаты

• Ветклиника в Казани:
• Средняя цена заявки: 255 ₽
• Месячный бюджет: 36 000 ₽
• Количество заявок в месяц: 117+
• Ветклиника в Волжском:
• Средняя цена заявки: 122 ₽
• Месячный бюджет: 43 000 ₽
• Количество заявок в месяц: 351+

Эти показатели подтверждены системой коллтрекинга, которая фиксировала все обращения. Мы учитывали только первичные заявки — то есть новых клиентов, а не повторные визиты.

Как я добился такого результата

1. Настройка рекламы под клиента Первым делом я провёл анализ целевой аудитории. Я выяснил, какие запросы чаще всего вводят владельцы домашних животных, какие услуги наиболее востребованы в каждом городе и как работают конкуренты. Это помогло:
• Создать поисковую кампанию для тех, кто уже ищет ветеринарные услуги.
• Настроить рекламу в РСЯ, чтобы привлечь внимание тех, кто пока не задумывался об обращении в клинику.
2. Подключение коллтрекинга Чтобы не работать вслепую, я внедрил коллтрекинг. Это дало возможность:
• Отслеживать, какие объявления приводят клиентов.
• Понимать, какие каналы рекламы наиболее эффективны.
• Чётко измерять окупаемость вложений.
3. Постоянная оптимизация На протяжении 30 дней я регулярно:
• Анализировал статистику.
• Убирал неэффективные ключевые слова.
• Тестировал новые объявления и креативы.
• Постепенно увеличивал бюджет, чтобы алгоритмы Яндекс.Директ показывали рекламу всё более целевой аудитории.

Ещё одно открытие: реклама на Яндекс.Картах

Недавно я узнал о возможности управлять рекламой для карточек в Яндекс.Картах через Яндекс.Директ. Теперь клиенты могут находить вашу клинику, просто вводя поисковые запросы вроде "ветклиника рядом" или "лечение кошек в Казани". Это стало настоящим прорывом, так как:

• Карточка привлекает больше трафика.
• Люди могут сразу позвонить или построить маршрут до клиники.
• Эффективность рекламы растёт за счёт точечного попадания по запросам.

Почему это работает

• Точная настройка. Мы показываем рекламу только тем, кто реально нуждается в услугах ветклиники.
• Чёткая аналитика. Коллтрекинг помогает отслеживать каждую заявку.
• Новые возможности. Продвижение карточек в Яндекс.Картах делает клинику видимой даже тем, кто не искал её напрямую.

Итог

Если вы хотите, чтобы ваша ветклиника привлекала больше клиентов, начните с контекстной рекламы. Мой опыт показывает, что за 30 дней можно добиться значительных результатов даже при небольшом бюджете. А с использованием новых возможностей Яндекс.Директ вы сможете ещё быстрее выйти на лидирующие позиции в вашем городе.

Если вы владелец ветклиники и хотите повторить этот результат, пишите мне в Telegram: https://t.me/VECHKASOV_KIRILL. Или подписывайтесь на мой канал, где я делюсь кейсами и полезными советами по контекстной рекламе: https://t.me/pomogay_marketing.

История из практики

Компания рекламировала продукцию — кожухи и защитные оболочки (окожушки) для теплоизоляции трубопроводов, воздуховодов и теплотрасс. В теории звучит как узкоспециализированный товар, что должно упрощать таргетинга. Однако в процессе аудита обнаружилось множество проблем:

1. Запросы не соответствовали товару. Кампании были настроены на слишком общие запросы, например, "купить стройматериалы", "теплоизоляция для труб отопления", "воздуховоды для вентиляции", "теплоизоляция для труб". Эти запросы привлекали посетителей, которые искали именно теплоизоляцию или воздуховоды, тогда как компания занимается производством и продажей только защитных кожухов для теплоизоляции.
2. Нет понимания целевой аудитории. Специалист не уделил должного внимания анализу продаваемой продукции, конкурентной среды и запросов, по которым работают компании с похожими товарами. Вместо того чтобы провести исследование и собрать своего рода "анамнез" конкурентов с помощью сервисов, он настроил кампании на слишком широкие запросы. При этом специалист никаких уточняющих вопросов не задал, а просто шлепнул рекламу по ВЧ около-тематическим запросам.
3. Потеря бюджета и его ограничение. Из общих затрат в 1 677 201 ₽ автотаргетинг обошёлся в 300 тыс. рублей, на запросы, касающиеся непосредственно кожухов для теплоизоляции, было потрачено лишь 350-400 тыс. рублей, а оставшаяся часть бюджета ушла на запросы, связанные с теплоизоляцией труб, производителями воздуховодов и монтажом теплоизоляции, чем компания не занимается. Плюс ко всему сюда наложился фактор того, что дневной бюджет был ограничен суммой 5000 ₽ и деньги быстрее тратились на нецелевые запросы, чем на целевые, которых было в разы меньше чем запросов на теплоизоляцию труб.

Совокупность этих факторов и абсолютного непонимания продаваемого товара исполнителем привела к тому, что за всё время работы рекламных кампаний получили всего 10 обращений по телефону и 34 отправленные заявки. И не докопаешься же и не "сдерешь" три шкуры с такого исполнителя за потраченные впустую деньги.

Почему важно задавать вопросы

Не понял что продает заказчик? Задай вопросы! Во всяком случае, за лишний заданный вопрос вас не изобьют. Научитесь контактировать с заказчиками, да и с миром в целом, потому что это даст вам:

1. Углублённое понимание продукта. Чем лучше специалист понимает, что именно продаёт клиент, тем точнее он может настроить рекламные кампании.
2. Определение целевой аудитории. Задавая вопросы о том, кто покупает продукт, специалист сможет исключить лишние запросы и сосредоточиться на нужной аудитории.
3. Выявление сильных и слабых сторон бизнеса. Иногда вопросы помогают найти конкурентные преимущества, о которых клиент даже не задумывался.
4. Поиск сленговых слов и аббревиатур. Специалист может не знать, какими "сленговыми" словами или аббревиатурами пользователи называют товар заказчика. Даже часового общения с клиентом может быть достаточно, чтобы выяснить, как именно клиенты ищут этот товар в интернете, и использовать эти данные для повышения эффективности рекламы.
5. Понимание конкурентов. На кого клиент ровняется, за кем следит и на кого хочет быть "похожим".

Владельцы бизнеса должны быть готовы к тому, что специалист задаст много вопросов. Это не излишняя дотошность, а необходимый этап работы, который позволяет добиться лучших результатов.

Специалисты же должны помнить, что их задача — не только запускать рекламные кампании, но и быть своего рода консультантами. Чем больше они знают о бизнесе клиента, тем больше у них возможностей сделать рекламу эффективной и предложить новые варианты продвижения продукции с дальнейшей продажей своих услуг.

Как избежать провалов

1. Детальное интервью. В начале работы с клиентом составьте список вопросов о продукте, целевой аудитории, конкурентных преимуществах и бизнес-целях.
2. Проверка гипотез. Перед запуском рекламных кампаний убедитесь, что ключевые запросы и сегменты аудитории соответствуют продукту. Отправьте дополнительно все запросы на согласование, может клиент ещё что-то предложит по запросам.
3. Регулярная связь с клиентом. Даже после запуска рекламы важно продолжать задавать вопросы и корректировать кампании по мере появления новых данных.

Вывод

Глубокое погружение в бизнес клиента — это не только способ повысить эффективность рекламы, но и ключ к долгосрочному сотрудничеству. Клиент, видя профессиональный подход и реальные результаты, с большей вероятностью останется работать с таким специалистом надолго, а не покинет его через месяц.

Задавать вопросы — это не просто хорошая практика, а критически важный элемент успешной работы. Именно через диалог со специалистом можно избежать ошибок, подобных описанному кейсу, и сделать рекламу инструментом роста, а не источником проблем. Чем лучше специалист понимает продукт и его аудиторию, тем выше шансы на достижение стабильных результатов. Вопросы — это мощный инструмент, которым нужно уметь пользоваться.

И запомните

Тупой вопрос - это незаданный вопрос.

Когда я начал работать с клиентом, занимающимся фулфилментом, передо мной стояла задача запустить рекламную кампанию в Яндекс.Директ с нуля и обеспечить поток заявок через форму, WhatsApp и Telegram. Клиент предоставил уникальное преимущество: их склад находился всего в нескольких кварталах от основного склада Wildberries в Казани. Это позволило существенно сократить стоимость упаковки и доставки товаров на склад, что было крайне привлекательно для потенциальных клиентов.

Подготовительный этап

1. Исследование аудитории: Я определил, что основными клиентами фулфилмента являются продавцы маркетплейсов, которые ценят низкую стоимость и скорость доставки. Большинство из них используют мобильные устройства для поиска услуг.
2. Уникальное предложение: Основной акцент сделал на:
• Удобном расположении склада.
• Минимальных затратах на упаковку и доставку.
• Оперативной работе с маркетплейсами.
3. Настройка аналитики: Я настроил цели в Яндекс.Метрике для отслеживания заявок через форму и переходов в WhatsApp и Telegram. Это позволило четко понимать, какие каналы работают лучше всего. Но учитывая, что прямого отслеживания написавших нет, так что все заявочки отмечали вручную в таблице.

Запуск рекламной кампании

1. Фокус на мобильный трафик: Анализ показал, что 70% потенциальных клиентов ищут услуги через мобильные устройства. Поэтому я:
• Настроил корректировки ставок для мобильных устройств.
• Создал адаптивные объявления, оптимизированные для смартфонов.
2. Поисковая реклама: Запустил кампании по высокочастотным и среднечастотным ключевым запросам, связанным с фулфилментом, логистикой и работой с маркетплейсами. Выкупал максимальный трафик, чтобы занять лидирующие позиции на поиске.
3. Реклама в РСЯ: Создал баннеры, акцентирующие внимание на низкой стоимости и удобстве расположения склада. Баннеры показывались пользователям, которые интересовались услугами фулфилмента или активно работали с маркетплейсами.

Результаты первой недели

Уже за первую неделю:

• Я получил 40+ заявок:
• 25 заявок через форму на сайте.
• 10 запросов в WhatsApp.
• 8 обращений в Telegram.
• Средняя стоимость заявки оказалась ниже ожидаемой на 15% благодаря высокой релевантности объявлений и правильному таргетингу.

Что помогло достичь таких результатов?

1. Уникальное географическое преимущество: Близость к складу Wildberries в Казани оказалась весомым аргументом для целевой аудитории.
2. Оптимизация под мобильные устройства: Тщательная настройка кампании с учетом поведения мобильных пользователей обеспечила высокий поток качественного трафика и обращений.
3. Тестирование гипотез: Я постоянно отслеживал эффективность ключевых запросов, креативов и ставок, оперативно внося изменения.

Выводы

Этот кейс показывает, что правильная стратегия и учет особенностей бизнеса клиента позволяют быстро достичь значительных результатов даже при запуске рекламы с нуля.

Понравился результат? Пишите. Повторю и для Вашего бизнеса!

Пишите в Телеграм, работаю на Ваш результат!

• https://t.me/VECHKASOV_KIRILL

Плюс, подписывайтесь на мой блог в ТГ, пишу о рекламе, SEO и как за счет рекламы получать больше и больше клиентов 😉

• https://t.me/+wQodbcLW1C80OWZi

Клиент: Интернет-магазин постельного белья
Проблема: Снижение количества заявок с января-февраля 2024 года. До начала работы — 10-15 заявок в неделю.
Цель: Увеличить количество продаж до 100+ в месяц и удержать ДРР в пределах 20-25%.

Этап 1: Аудит рекламных кампаний

На этапе аудита были выявлены основные проблемы:

1. Неэффективные кампании:
• Ручная кампания с оптимизацией на конверсии генерировала 90% заявок, но они оказывались недозвонами или не приводили к заказам.
2. Результативная "Мастер Кампания":
• Эта кампания, использующая фиды и каналы РСЯ/поиска, обеспечивала самые качественные заявки с минимальным ДРР, но её бюджет был ограничен 7,000 ₽ в неделю.

Рекомендации:

• Отключить все кампании, которые генерировали некачественные или нерелевантные лиды.
• Сфокусироваться на "Мастер Кампании" и увеличить её бюджет для масштабирования качественных заявок.
• Протестировать новые типы рекламных кампаний по ключевым словам, LAL, ретаргетинг.

Этап 2: Реализация

После аудита были внедрены следующие изменения:

1. Отключение неэффективных кампаний:
• Все кампании, не приводившие к продажам, были остановлены.
2. Увеличение бюджета на эффективную кампанию:
• Бюджет "Мастер Кампании" был увеличен с 7,000 ₽ до 15,000 ₽ в первую неделю.
• Постепенное увеличение бюджета до 55,000 ₽ в неделю позволило алгоритмам Яндекса адаптироваться к целевой аудитории без потери конверсий.
3. Работа над юзабилити сайта:
• Упрощена форма ввода адреса доставки, что уменьшило количество отказов на этапе оформления заказа.

Этап 3: Результаты

1. Рост продаж:
• До начала работы — 10-15 заявок.
• В течение последних 7 недель — стабильные 30-56 продаж в неделю.
2. Снижение ДРР:
• До начала работы — 20-24%.
• За последние 7 недель — 15-21%.
3. Увеличение рентабельности:
• До работы — 1.10-1.60.
• В течение последних 7 недель — 3-5.2.

Статистика

По месяцам

По неделям

Рекомендации для подобных проектов:

1. Оптимизация карточек товаров:
• Упростите процесс оформления заказа, чтобы пользователи могли быстро оформить покупку.
2. Добавьте возможности для upsell:
• В корзине предложите дополнительные товары, такие как покрывала или текстильные аксессуары, чтобы повысить средний чек.

Заключение:

Данный кейс демонстрирует, как грамотный аудит, фокус на эффективных кампаниях и постепенное масштабирование бюджета могут привести к значительным результатам: увеличению продаж, снижению ДРР и росту рентабельности.

Понравился результат? Пишите. Повторю и для Вашего бизнеса!

Пишите в Телеграм, работаю на Ваш результат!

• https://t.me/VECHKASOV_KIRILL

Плюс, подписывайтесь на мой блог в ТГ, пишу о рекламе, SEO и как за счет рекламы получать больше и больше клиентов 😉

• https://t.me/+wQodbcLW1C80OWZi

Клиент, предоставляющий услуги междугородних трансферов на бизнес-классе, столкнулся с серьезной проблемой: его рекламный бюджет, составлявший порядка 30–50 тысяч рублей в неделю, полностью расходовался, но заявок не было. Предыдущая рекламная кампания охватывала все возможные площадки, включая РСЯ, однако это приводило только к расходам, без какого-либо результата. Клиент обратился ко мне с просьбой исправить ситуацию.

Анализ проблемы

После детального аудита кампаний я выявил следующие ключевые ошибки:

1. Широкое использование автотаргетинга — показы по нерелевантным запросам, включая общие и низкоконверсионные.
2. Отсутствие четкого таргетинга на поисковые запросы — реклама показывалась не только заинтересованным пользователям, но и тем, кто случайно попадал в зону охвата.
3. Размытый бюджет — средства тратились на РСЯ, не приносящие заявок.
4. Отсутствие анализа поисковых запросов и исключений — значительная часть бюджета уходила на нерелевантные ключевые фразы: билеты межгород, автобус расписание, купить билеты на автобус и т.д.

Моя стратегия

Я решил полностью переработать рекламную кампанию, начав с нуля:

1. Сфокусировался только на поисковой рекламе. Отказался от РСЯ, оставив только горячие запросы, связанные с услугами трансферов.
2. Перешел на автоматические стратегии. Настроил алгоритмы для управления ставками, но добавил жесткий контроль за ключевыми словами.
3. Создал уникальный список исключений. Благодаря моим наработкам, были исключены сотни нерелевантных запросов, включая такие, как "расписание", "билеты", "самостоятельно" и другие, которые не соответствовали премиальному сегменту клиента.
4. Максимальная проработка ключевых фраз. Все запросы были сегментированы по категориям (например, "такси [город1] — [город2]" или "трансфер бизнес-класса [город]"). Это позволило достичь максимальной релевантности.
5. Оперативный запуск. Реклама была запущена буквально в течение суток после согласования с клиентом.

Важно отметить, что сайт клиента остался без изменений. Весь трафик велся на те же посадочные страницы, которые использовались в предыдущих кампаниях. Все улучшения были достигнуты исключительно за счет оптимизации рекламных инструментов.

Результаты

Реклама начала приносить результаты уже в первый день после запуска. Вот динамика работы за первые недели:

Вывод

Этот кейс доказывает, что даже без изменений сайта можно добиться отличных результатов, если правильно настроить рекламные кампании. Ключевым фактором успеха стала грамотная работа с поисковыми запросами, исключение автотаргетинга и применение проверенных стратегий управления ставками.

Эффективная реклама — это не всегда о больших бюджетах. Иногда достаточно опыта и правильного подхода, чтобы преобразовать рекламные расходы в реальный результат.

Понравился результат? Пишите. Повторю и для Вашего бизнеса!

Пишите в Телеграм, работаю на Ваш результат!

• https://t.me/VECHKASOV_KIRILL

Плюс, подписывайтесь на мой блог в ТГ, пишу о рекламе, SEO и как за счет рекламы получать больше и больше клиентов 😉

• https://t.me/+wQodbcLW1C80OWZi

Дальнейшее развитие

С клиентом было принято стратегическое решение разработать многостраничный сайт для такси, максимально проработав посадочные страницы под запросы "Такси из [Город 1] в [Город 2]". Мы планируем собрать десятки тысяч таких запросов, чтобы охватить ниши, где рекламных показов в Яндексе и Google практически нет. Эти посадочные страницы будут адаптированы как для контекстной рекламы, так и для органического продвижения: на первом экране — удобная форма для заявки и кнопки перехода в мессенджеры с шаблонно заготовленным текстом для упрощения и ускорения взаимодействия, а на втором плане — оптимизированный SEO-текст для поисковиков.

Кроме того, мы закладываем в стратегию разработку до 20 сайтов для каннибализации поисковой выдачи. Это позволит полностью занять ключевые позиции на конкурентных запросах. База данных для всех сайтов будет единой, что значительно упростит управление, а дизайн и тексты будут уникализироваться для каждого проекта, чтобы избежать фильтров поисковых систем и добиться высокой эффективности как в SEO, так и в контекстной рекламе.

И да, в сервисе можно собрать друзей именинника и показать им Ваше предложение с целью заказа торта для друга на его день рождения.

Я снял короткий обучающий ролик, в котором объясняю:
- Как с помощью Target Hunter находить родителей, готовых заказывать десерты;
- Как настраивать рекламу, которая действительно работает;
- Как эффективно привлекать клиентов без лишних затрат.

Если вам был интересен урок и вы хотите узнать больше о том, как работать с Target Hunter и собирать свою аудиторию для запуска рекламы, напишите об этом в комментариях и подпишитесь на мой канал

• Telegram: https://t.me/cake_ads
• ВКонтакте: https://vk.com/cake_ads

Это поможет мне понять ваши запросы и создать новые полезные уроки, которые сделают продвижение вашего кондитерского бизнеса ещё эффективнее! 👍