Три закона робототехники заканчиваются там, где начинается рекламный ИИ
Почему рекламному рынку нужны риск-ориентированные правила для ИИ и какие процессы брендам и агентствам стоит настроить уже сейчас.
Тематический хаб · 26 материалов
Материалы о продуктовых метриках, поведении пользователей, гипотезах, удержании и связи продукта с маркетингом.
Почему рекламному рынку нужны риск-ориентированные правила для ИИ и какие процессы брендам и агентствам стоит настроить уже сейчас.
Google внедряет Nano Banana 2.1 в AI Mode и превращает поиск в среду для создания и редактирования визуального контента.
Agile: ценности, принципы и методы гибкого управления проектами. Разбираем Scrum, Kanban, области применения, ошибки внедрения и рабочий сценарий для маркетинговой команды.
Minecraft World в Chessington показывает, как игровая франшиза превращает знакомый цифровой мир в физический продукт, контент и долгую связь с аудиторией.
Yandex B2B Tech представила Алису AI Про для компаний, которым нужна настройка корпоративного ИИ-ассистента, навыков и интеграций.
Опрос «Анкетолога» показывает: знаменитость привлекает внимание к товару, но доверие зависит от соответствия образа, цены и частоты рекламных интеграций.
Воронки в Метрике теперь включают ecommerce-события, статусы заказов CRM, звонки, чаты и офлайн-конверсии. Разбираю сценарии, сегментацию и порядок внедрения.
Заявления сотрудников Anthropic о рисках ИИ усиливают разговор о контроле моделей. Разбираю, какие выводы из этой дискуссии полезны командам маркетинга, аналитики и digital-продуктов уже сейчас.
Коммерческий запуск 5G в 16 городах создаёт новый контекст для мобильных сервисов, рекламы, аналитики и продуктовых сценариев.
Яндекс тестирует продажи через Поиск и Алису AI для продавцов без собственного сайта. Разбираю механику, роль универсального чекаута и последствия для маркетинга.
Разбираю иск VK к Apple после удаления приложений из App Store: что именно требует компания и какие выводы о дистрибуции, уведомлениях и продуктовой устойчивости полезны digital-командам.
Разбираем соотношение LTV:CAC: как его считать, интерпретировать и использовать в маркетинге без ложных ориентиров.
Разбираем CPM: формулу, роль в медийных кампаниях, ограничения метрики и правила интерпретации вместе с охватом, частотой и результатами бизнеса.
Разбираю, что означает временное замедление обучения передовых моделей OpenAI, почему безопасность становится частью продуктовой стратегии и что это меняет для команд маркетинга, аналитики и digital-продуктов.
Google представила обучающие функции в Search и Gemini: симуляции, тесты, разбор материалов и исследовательские сценарии. Разбираю, почему важен не отдельный инструмент, а новая продуктовая модель.
Как подготовить данные для расчёта маркетинговых метрик, не смешать периоды и атрибуцию, а также правильно интерпретировать CPL, CAC, ROAS, ROMI, LTV:CAC и другие показатели.
Разбираем ROMI: формулу, интерпретацию результатов, пример расчёта, типичные ошибки и отличие от ROI, ROAS и CAC.
Google сообщил, что Gemini превысил 1 млрд ежемесячных пользователей. Разбираю, почему важны не только масштаб аудитории, но и голос, камера, действия в приложениях и рост на iOS.
Разбираем CPO: формулу стоимости заказа, отличие от CAC, правила расчёта, интерпретацию и ограничения метрики в performance-маркетинге.
Разбираю кампанию МТС «Битва пап» для МТС Junior: почему знакомая рекламная механика может не донести ценность детского тарифа и сервисов безопасности.
Разбираем CAC: как рассчитать стоимость привлечения нового клиента, какие расходы включать, чем метрика отличается от CPL и CPA и как использовать её в управлении маркетингом.
Разбираем CPA: формулу, выбор целевого действия, ограничения метрики и правила корректного сравнения рекламных кампаний.
Разбираю, почему переход банков на сертификаты НУЦ меняет доступность сайтов, где возникают потери в пользовательском пути и какие выводы из этого полезны digital-командам.
Почему смена ролей Демиса Хассабиса, назначение Корая Кавукчуоглу и уход Джеффа Дина важны для темпа AI-продуктов Google, маркетинга и аналитики.
Простое объяснение ABC-анализа: принцип работы, расчёт групп A, B и C, пример, ошибки и сочетание с XYZ-анализом.
Понятное руководство по A/B-тестированию: основные виды экспериментов, расчёт выборки, примеры, ошибки и критерии принятия решений.