Bykov Digital ❇️

Инвестирование кешбэка и округлений было на Руси ещё в стародавние времена: Тинькофф запустил Инвесткопилку в 2020 году. Поэтому главная фича новой кредитки Monzo Aura — автоматически отправлять кешбэк в фонды — выглядит не особенно новой.

Но состав подписки за £15 в месяц действительно интересный. Помимо 1% кешбэка за продукты и 0,5% за остальные покупки, Monzo положил внутрь:

— Apple TV, который отдельно стоит £9,99 в месяц;
— Google AI Plus с Gemini и 2 ТБ хранилища — около £8;
— два прохода в аэропортовые залы и два ускоренных прохождения контроля в год;
— бесплатное обслуживание инвестиционного счёта со стороны Monzo.

Только Apple TV и Google AI Plus по отдельности стоят около £18 в месяц — уже больше всей подписки. А весь набор преимуществ Monzo оценивает в £360 в год при цене Aura £180. Если человек уже платит хотя бы за эти два сервиса, экономика становится понятна ещё до кешбэка, инвестиций и аэропортов.

Вот это, кажется, намного интереснее самой Инвесткопилки.

https://bit.ly/4z9u947

Эффективные менеджеры Meta научились брать деньги буквально за воздух. Опять.

Компания расширяет эксперимент: часть профессиональных страниц без подписки сможет публиковать только две записи с внешними ссылками в месяц. Хочешь больше — покупай Meta One. Бизнес-подписки стоят от $14,99 до $499 в месяц, но какой именно тариф снимает ограничение в Facebook, пока даже не объявили.

Особенно прекрасно, что перед этим Meta почти убила бесплатное распространение записей со ссылками. В 2022 году на них приходилось 9,8% просмотров в ленте, а в первом квартале 2026-го — уже 1,3%. То есть сначала ссылки сделали почти бесполезными, а теперь продают право публиковать их чаще.

Издателей от эксперимента освободили: их ссылки самой Meta нужны, чтобы в ленте оставались новости. А бизнес должен заплатить. Хотя весь смысл ведения страницы для бизнеса как раз в том, чтобы получать из Meta трафик, заявки и продажи, а не бесплатно наполнять её содержимым.

Классическая схема платформы: сначала заманить бизнес бесплатным распространением, потом отрезать бесплатные показы, а затем упаковать остатки базовых функций в подписку. Эффективные менеджеры, KPI, всё как мы любим.

https://bit.ly/4y8Yn7d

Как с помощью ИИ мы вышли на годовую выручку в 15 млн рублей

Расскажу о трех способах привлечения клиентов с помощью нейронок, которые мы использовали в стартапе, с которым я работаю по модели Time for Equity. Именно благодаря этим инструментам мы вышли на 1,2+ млн рублей выручки в месяц.

Подключусь ко второму дню вебинара об ИИ в продажах и поделюсь опытом от первого лица 😁

Сфокусируемся на ИИ-агентах. Что можно (а что нельзя) им поручить, какие данные подключить и как, а за чем необходимо следить самому. ИИ разгрузит вас, но не сделает всю работу за вас.

Для тех, кто только начинает изучать ИИ - рекомендую пойти на оба дня. Там ребята расскажут базу: как готовить system prompt, что именно рассказать о своем проекте, как настроить скиллы и как заставить ИИ грамотно провести исследование (а не придумать результат).

Всех жду, приходите 🙌 Собираемся здесь 17 и 18 сентября в одно и то же время - 19:00 по Москве!

У меня ИИ-агенты уже постоянно мониторят цены на отели и билеты. А Алису я регулярно прошу «найди дешевле» — и это реально работает. Пока все ждут, когда агент сам нажмёт «купить», он уже помогает с выбором и сравнением цен.

По опросу PYMNTS, 23% потребителей в Штатах за последний год использовали ИИ для поиска товаров. По оценке авторов, среди десяти покупательских задач заметно выросло использование ИИ только для изучения и сравнения вариантов. В основе — 11 ежемесячных опросов; в июльском участвовал 2301 человек. Выборки выравнивали по возрасту, полу, образованию и доходу.

Есть и отдельная цифра именно про цены. В другом опросе PYMNTS среди 423 покупателей, использовавших ИИ во время распродаж Amazon и Walmart, 38% сравнивали цены у разных продавцов, а 36% искали выгодные предложения. Это более узкая группа, не 38% всех покупателей.

Для магазина ситуация неприятная: человек может прийти уже с выбранным товаром и знанием, где он дешевле. А если товара нет в предложенных ИИ вариантах, покупатель может вообще не зайти на сайт.

Оба опроса основаны на ответах людей, а не на данных о фактических покупках. Насколько часто ИИ меняет итоговый выбор магазина, из них не узнать.

📍 Статья PYMNTS:
https://www.pymnts.com/news/artificial-intelligence/2026/ai-picks-the-shortlist-before-retailers-get-the-click/

📍 Опрос о выборе товаров:
https://www.pymnts.com/study_posts/the-ai-power-user-gets-pickier/

📍 Опрос о сравнении цен:
https://www.pymnts.com/study_posts/the-overlap-effect-how-amazon-and-walmart-expanded-the-crowd-and-shrank-the-basket

Google снова просит рекламодателей передавать ему больше своих данных — теперь ещё и обещает показать, сколько это дало.

Data Manager встраивают в Google Analytics и DV360: туда можно подключить продажи вне сайта и события из приложения. По собственным данным Google, у рекламодателей, которые это сделали, отдача от рекламы с учётом дополнительных продаж в среднем выросла на 26%. Появится и показатель, который оценит, сколько конверсий удалось учесть благодаря передаче данных.

Но учесть больше покупок — не то же самое, что получить больше покупок. Поэтому мне интереснее другое: GeoX, открытая библиотека для географических экспериментов, теперь общедоступна. В одних регионах меняют рекламу (например, повышают бюджет или отключают показы), другие оставляют контрольными. Затем смотрят на разницу в продажах. Эксперимент можно провести на любой рекламной площадке в теории, но чую, дьявол в деталях и не на любой в итоге.

https://bit.ly/4xZ54bz

Reforge прислал анонс новых когорт - больше половины курсов про ai.

Еще из смешного - у кучи народа в linkedin начали пояляться заголовки ai-native хуё-моё.

Охренеть какую историю успеха можно опубликовать в 2026 году: кредитный союз Raiz ускорил дистанционное открытие счёта. Раньше оно могло занимать до девяти дней, теперь — около четырёх минут. И вместе с Alkami они написали об этом торжественный пресс-релиз.

В отделении процедура теперь занимает меньше десяти минут вместо 30–45, а первоначальное пополнение через центр поддержки — девять минут вместо двух-трёх дней.

Результаты приводят сами Raiz и Alkami, независимой проверки нет.

Или я что-то не понимаю и это реально какое-то большое достижение?

https://bit.ly/3Suj91z

Узнайте о лучших практиках от топ-менеджеров технологических компаний
📌8 октября, Москва, Кластер «Ломоносов»

На бесплатной конференции об ИТ-инфраструктуре, ИИ, данных и кибербезопасности. Selectel ТехноДень соберет на одной площадке топ-менеджеров, технических директоров и экспертов в сфере ИИ, ИБ и разработки, чтобы обсудить актуальные ИТ-тренды 2027.

На повестке:

🔺Искусственный интеллект: как эффективно внедрять нейросети в бизнес, как выбрать и масштабировать инфраструктуру для запуска.
🔺Информационная безопасность: новые вызовы и угрозы для бизнеса в эру ИИ и как с ними справляться.
🔺Данные: как работать с большими объемами и как создать собственную платформу данных.
🔺ИТ-инфраструктура: как создать отказоустойчивое решение и оптимизировать его под ваши задачи.

Присоединяйтесь к Selectel ТехноДень, чтобы лично задать вопросы экспертам рынка и обменяться опытом. Количество мест ограничено, регистрируйтесь уже сейчас →

Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFGKvDoX

Немного магии рекламных аукционов или никогда такого не было и вот опять корпорация добра: конкуренты вроде бы торгуются между собой, но цену в итоге может незаметно подкрутить сама площадка.

Федеральная торговая комиссия США и представители 22 штатов подали иск против Amazon. По их версии, с 2019 года компания использовала в рекламе Sponsored Products скрытую «мягкую резервную цену».

В обычном аукционе второй цены победитель платит немного больше второй ставки. Например, предложил $5, ближайший конкурент — $2, значит, платишь около $2,01. Но скрытый порог Amazon мог поднять цену, например, до $3,50 — хотя реальной конкуренцией такая сумма не объяснялась.

Перед Prime Day и Чёрной пятницей порог якобы повышали постепенно, чтобы рекламодатели не заметили резкого скачка. Практика могла затронуть больше миллиона марок и принести Amazon десятки миллиардов долларов. Пока это обвинения, а не доказанные судом факты.

И это очень похоже на историю Google, про которую я уже как-то писал. В материалах другого антимонопольного дела всплыла внутренняя программа Momiji: Google проверяла, насколько можно повышать цены в поисковой рекламе, прежде чем рекламодатели это заметят и сократят расходы.

Проблема тут не в конкретном размере надбавки, а в эффективных менеджерах и kpi. Когда площадка одновременно владеет аудиторией и данными, проводит торги, меняет их правила и сама показывает рекламодателю результат, понять причину роста цены почти невозможно. Может быть, выросла конкуренция. А может быть, кто-то просто повернул скрытую ручку.

📍 Разбор дела Amazon
📍 Материалы дела Google

Нифига себе — целая научная работа про конверсию окон согласия на сбор данных.

563 участника, неделя обычного использования браузера и шесть вариантов окна.

Главный вывод: лучше всего работает не цвет и даже не порядок, а лишнее действие. Если спрятать отказ в настройках, отказов становится на 9–18 процентных пунктов меньше (внезапно). Выделение нужной кнопки даёт около 3 пунктов. Формально выбор остаётся, но конверсию делает трение.

Самое интересное — крестик. 52,2% участников считали, что закрыть окно означает отказаться от сбора данных. Только 21,7% думали, что данные продолжат собираться. На американских сайтах обычно действует именно второй вариант. Человек уверен, что отказался, но - нет.

Работа NBER пока не проходила научное рецензирование. Но все равно интересно.

📍 Исследование NBER

Совсем не потеме канала, но интересно.

У финансовых ИИ-агентов есть неочевидная особенность: деньги — чувствительная тема. Ошибка в генерации картинки — забавно. Ошибка системы, которая управляет деньгами, воспринимается не как баг, а как потеря контроля.

Поэтому финансового агента надо проектировать не вокруг максимальной автономности, а вокруг контролируемости. Агент готовит информацию, но любое действие с деньгами всегда подтверждает человек.

Права доступа, пороги, правила остановки и журнал действий здесь не скучная корпоративная обвязка. Это часть продукта.

Это важно даже тогда, когда агент приходит к правильному выводу. В исследовании FinRCA-Bench система в 254 случаях верно определила причину финансового расхождения, имея неполный набор доказательств. Ответ оказался правильным, но проверить путь к нему было нельзя. Для финансов это плохой результат: правильного ответа «по счастливой случайности» недостаточно.

Очевидный тренд в финансовых агентах — меньше магии чёрного ящика, больше объяснений, доказательств и явного согласия. Их автономность будет расти, но последнее слово останется у человека.

https://bit.ly/4qvC34s

Падел становится новым рекламным инвентарём

Буквально вчера обсуждали падел: по оценке, которую мне назвали, в России уже около 400 тысяч игроков, а корты растут как грибы после дождя.

В Штатах рынок пока только разгоняется. В 2025 году там построили больше 300 новых кортов, Pro Padel League уже объединяет 10 команд, вошла в сезон с семью многолетними партнёрами, а CNBC показывает пять матчей чемпионата.

Спонсоры тоже пошли: Adidas, Kalshi, премиальная карта Atlas Card, Heineken 0.0 и безалкогольное пиво Bero от Тома Холланда.

Самое интересное, что padel пока participation-first спорт. Люди в первую очередь играют сами, а не смотрят трансляции и болеют за команды. Поэтому ценность для бренда здесь не столько в логотипе на бортике, сколько в доступе к довольно обеспеченной аудитории через клубы, любительские турниры и комьюнити.

В России окно для такого category entry, кажется, открыто прямо сейчас. Банки, девелоперы, авто и wellness могут зайти в растущий спорт до того, как там появится очередь из спонсоров. Но просто купить бортик, конечно, будет недостаточно — спортивное спонсорство без активации не работает.

https://bit.ly/3SGPJ02

В App Store появится несколько новых механик для роста подписок. Самые интересные — две.

1️⃣ Retention Messaging. Во время отмены подписки разработчик сможет показать дополнительную ценность или специальное предложение выдать winback. Apple добавляет нативный save-flow в точке, где раньше разработчик либо заранее перехватывал пользователя внутри аппки, либо уже ничего не мог сделать.

Пока непонятно, насколько гибкими будут таргетинг и A/B-тесты. Без них получится ещё один экран «а может, не надо уходить».

2️⃣ Group purchases. Один пользователь покупает сразу несколько мест и приглашает остальных через механику Apple. Каждый участник подключается со своего аккаунта, а владелец управляет составом группы.

Разработчику не нужно отдельно собирать групповой биллинг, инвайты и управление доступами, а пользователь может привести в продукт сразу несколько человек. Получается одновременно новая модель монетизации и встроенный referral loop. Запуск обещают зимой.

Ещё три обновления:

3️⃣ Bundles и Suites: подписки разных разработчиков можно объединить со скидкой или продавать сервисы только пакетом.

4️⃣ Creative Assets: изображения и видео в карточке и поиске, которые можно переиспользовать и отправлять на модерацию отдельно от релиза.

5️⃣ Personalized Collections и App Notes: персональные подборки и объяснение рекомендаций. На старте — только Штаты и английский язык.

Apple постепенно растит у себя куски acquisition, упаковку, групповые продажи и теперь retention с которых может заработать. Разработки меньше, но зависимость от правил и аналитики Apple выше. При этом в анонсе нет ни uplift, ни результатов тестов — пока это просто новые рычаги. Да даже не удивлюсь что и возможностй катать тесты не будет на старте.

https://bit.ly/4g9Sdgn

В onboarding обычно стараются убирать friction. На кейсе Superhuman видно, что это работает не всегда.

В одном flow они убрали урок по навигации и оставили только две клавиши, необходимые для inbox zero. Activation вырос с 40% до 50%.

В другом optional checklist превратили в обязательные полноэкранные шаги без кнопки Skip. Completion вырос с 30% до 98%+.

Оба решения работали на один outcome: пользователь должен разобрать inbox меньше чем за 30 минут. Шаги, которые не помогали этого добиться, убирали. Те, без которых результат не случался, делали обязательными.

Для этого подходит Find Your Five. В нём четыре шага:

Найти своё «пять» — количество повторений ключевого действия, после которого retention curve стабилизируется.

Уменьшить первый запрос — предложить короткое и простое действие, которое даёт пользователю уверенность, что он справится.

Защитить вторую победу — вернуть пользователя к следующему действию в первые 48 часов через trigger-коммуникацию, а не ждать плановой рассылки.

Показать прогресс — напомнить пользователю, чего он уже добился, вместо очередного рассказа о новой функции.

Тогда аудит onboarding начинается с трёх вопросов: какой результат должен получить пользователь, какое действие к нему ведёт и сколько раз его нужно повторить, чтобы закрепиться в продукте. После этого уже понятнее, где friction мешает, а где без него никак.

https://bit.ly/4zzcm7p

10 августа Aptoide стал первым сторонним Android app store, который можно поставить прямо из Google Play в Штатах. Через четыре дня судья James Donato посмотрел на механику: поиск «store for apps» выдаёт Walmart, вместо Install стоит View, а запрос Aptoide ведёт через лишний экран «are you looking for». Google дали неделю всё это убрать.

Корпорации добра dark patterns, конечно, совсем не чужды. Тут особенно хорош масштаб: обычно пользователя подталкивают к нужному действию внутри одного продукта, а Google сделала это на уровне целого рынка. Формально конкурентам открыли дверь — просто спрятали её за Walmart и парой лишних кликов.

Что здесь действительно важно: платформы защищают свою позицию не только правилами, но и конверсией воронки.

Формально конкурент допущен. Но Google всё ещё контролирует поисковую выдачу, формулировки кнопок, количество экранов, предупреждения, визуальное отличие своего продукта от чужого и доверие пользователя на каждом шаге.

Похоже, антимонопольное регулирование постепенно идёт именно туда: от проверки юридического доступа — к проверке фактического UX и конверсии.

https://bit.ly/3SlXF6F

У меня тут вакансий есть в Яндекс Финтех:

Growth маркетолог
Продуктовый маркетолог
Бренд-менеджер

Приходите и рекомендуйте, у нас тут весело.

Перечитал разбор Simon Taylor от октября прошлого года про запуск Agentic Commerce Protocol: OpenAI и Stripe выкатили открытый протокол, чтобы AI-агент собирал чекаут прямо из SKU мерчанта. Стек менять не надо, работает с любым PSP. Etsy на запуске сделал +16% к акции за день. Тейлор обещал конверсию из ChatGPT в 2–6 раз выше, чем из Google, и рисовал арифметику «мерчант на $100 млн может стать $600 млн». Главная ставка — выигрывает long tail: первой на связь вышла Slice, платформа для локальных пиццерий.

Прошло десять месяцев, можно сверить прогноз с фактами.

Чекаут провалился. OpenAI свернул собственный интегрированный чекаут и ушёл в рекламу: конверсия оказалась втрое ниже, чем на сайте. Discovery при этом перевыполнил план: у Shopify конверсия AI-реферала +42%, а 55% AI-сессий садятся сразу на карточку товара против 20% у органики.

Пиццерии не пришли. Реальные мерчанты ACP сегодня — Coach, Kate Spade, URBN, Ashley Furniture. Slice в этих списках не видно. Сам Stripe через полгода переформулировал задачу: решает не интеграция, а ingestion-ready product data — структурированный фид, атрибуты, картинки, наличие. Это работа мерчандайзинг-команды, которой у пиццерии нет по определению.

То есть протокол снял ограничение, которое не было узким местом. Открытый стандарт не выравнивает игроков, а переносит барьер уровнем выше — с интеграции на данные. И там крупные снова впереди.

https://bit.ly/4yZWdrh

Matej Lancaric расписал, как он аудирует UA-аккаунты, на живом кейсе: $1,79 млн спенда, 10 кампаний, 19 гео, blended ROAS здоровый, недельные синки спокойные. За четыре часа в CSV-выгрузке нашлось: 5 кампаний бидили друг против друга за одну аудиторию в Штатах, 9 лучших гео делили 19,8% бюджета, пока одно среднее забирало 63% и продолжало расти, $55 838 ушло на тесты с CPA в 2–5× выше базового, а D7-мультипликатор съехал с 12,3× до 1,4× при ровном D0.

Ни одна из находок при этом не про модель атрибуции. Всё лежало в выгрузке все 27 недель, просто никто не смотрел ниже среднего. Дашборд — это сумма, а деньги теряются в распределении.

Условный чеклист:

1️⃣ Каннибализация своих же кампаний. Разные кампании бидят за одну аудиторию: платишь несколько раз за приход, который случился бы один раз.

2️⃣ Доля бюджета у лучших сегментов и куда едет тренд. Автостратегия переливает деньги в удобный сегмент, а не в прибыльный.

3️⃣ Цена тестов относительно проверенных кампаний и накопленная сумма. Тест без потолка и срока смерти — уже не обучение.

4️⃣ Отношение поздней когортной метрики к ранней по неделям привлечения, а не абсолюты.

5️⃣ Разделить в отчёте платное привлечение и старую базу. Иначе режешь бюджет по смешанной метрике и видишь дыру через квартал.

И главный пункт: раз в квартал открывать выгрузку кампания × сегмент × неделя, а не дашборд. У Ланцарика на всё ушло четыре часа. Явно с ИИ, но как раз такие задачки ИИ хорошо делает.

https://bit.ly/4fPjGCI