Выбор ниши в маркетинге — это базовый минимум, а не роскошный максимум

Я это прочувствовал на себе. Когда мы запускали студию по внедрению агентов и AI-воркфлоу в компании, мы начали с одного узкого, как тогда казалось, сегмента маркетинга. И я критиковал команды, которые стартуют и сразу пытаются строить агентов «для всего», автоматизируя все процессы компании подряд.

Но довольно быстро выяснилось, что даже маркетинг сам по себе невероятно многослойный. В нём куча направлений, контекстов и нюансов. И чем глубже мы в него погружались, тем очевиднее становилось, что даже внутри одного направления есть десятки разных задач и сценариев, которые невозможно закрыть без понимания процесса. Чаще всего недостаточно команды клиента, нужно еще самим обладать этой экспертизой, чтобы понимать, как это эффективно решить с помощью AI.

Сейчас мы больше работаем над собственным продуктом и сознательно сузились до одного направления — контент и его дистрибуция. При этом мы берём и performance-контент, и органику, короткие видео для TikTok, Reels и похожих платформ, и веб-контент — страницы, статьи и всё, что с этим связано. Но все это, особенно дистрибуция, по факту разные продукты.

Прямо сейчас, например, мы работаем с аналитикой и глубокой разбивкой контента конкурентов для одного из клиентов. И добавляем туда огромное количество метрик, на которые большинство вообще не смотрит, хотя они реально критичны. Каждую единицу контента мы разбиваем, например, на:
— хук
— озвучку
— основного персонажа
— пол
— возраст
— и ещё 50+ параметров

Дальше мы смотрим, какие комбинации этих параметров чаще всего встречаются у виннеров, задаём каждому вес и собираем датасет. В результате это даёт прирост эффективности performance-контента на 20–30%.

И это, на самом деле, только малая часть того, что мы делаем, чтобы контент реально работал и был в генерации эффективнее внутренней команды.

С органикой всё ещё сложнее. Там совсем другие метрики, и к ним мы тоже пришли не сразу. Например, как вообще корректно оценивать виральность видео? Мы смотрим сразу на несколько параметров:
— reach lift
— speed factor
— качество вовлечения

И всё это собирается в одну формулу, а не оценивается по одному показателю «залетело или нет».

Иногда я вспоминаю времена, когда компании ходили в дизайн-агентства просто за баннерами для рекламы. И отказывались от каких-то, на их взгляд, страшных макетов, приоритизируя визуал, а не результат. Всё ещё очень много компаний, которые вносят правки чисто визуально, жёстко держатся за гайдлайны и правят «на глаз».

А есть другой подход. Когда компании работают с данными, понимают набор выигрышных элементов, собирают собственные копи, меняют один параметр за раз и запускают тесты. Можно сказать, что Meta с Andromeda сильно это ускорила.

Даже в эпоху AI, когда кажется, что один человек может закрывать весь маркетинг целиком, выигрывают всё равно те, у кого есть сильные кор-скиллы и специализация.