GamingTheTraffic by Kirill Makarov

Несколько дней буду в Лондоне. Готов составить компанию и попить кофе, обсудить вебворонки, закупку, креативы

Как запустить мобильное приложение и получить с него первую прибыль

Пока я вам рассказываю про AI-креативы, у моих друзей из Along тоже стартует интересный образовательный проект. Команда Along запускает интенсив «От идеи до первой прибыли с приложения» для тех, кто хочет запустить своё мобильное приложение и зарабатывать на нём.

Причём необязательно уже иметь готовое приложение. Можно прийти с идеей и за неделю пройти путь от выбора ниши до первых шагов к запуску.

Что будет внутри:
1. Выбор ниши
Как анализировать рынок и конкурентов, оценивать перспективность идеи и понимать, есть ли в нише деньги.

2. Apple Search Ads
Как запускать и анализировать рекламные кампании, работать с ключами и оценивать эффективность рекламы.

3. Онбординг и пейволы
Как выстроить воронку приложения, подобрать тарифы и сделать онбординг и пейвол, которые помогают продавать подписку.

Формат — 3 живых занятия с теорией, разбором приложений участников и домашними заданиями с обратной связью.

За неделю вы проработаете свою нишу, рекламу и воронку, а на выходе получите персональный план развития.

Кому подойдёт:
— Тем, кто хочет запустить своё первое приложение;
— Фаундерам, у которых уже есть приложение, но пока нет стабильной выручки;
— Тем, кто хочет разобраться в мобильных подписочных продуктах и понять, как на них зарабатывать.

Если вы давно присматриваетесь к мобильным приложениям, но не знаете, с чего начать, думаю, этот интенсив будет полезен. В общем, изучите.

Подробнее об интенсиве

Ищу кофаундеров

Хочу закинуть интересный оффер в свой нетворк и посмотреть, что из этого получится.

Один из моих проектов – Mindly Apps. Мы делаем студию подписочных приложений, но сразу ставим на AI-native процессы. Это неплохо работает. В нашем mental health приложении мы уже сделали цифры, которые раньше бы делала команда в 50-100 человек. У нас 15.

Следующий эксперимент – запустить ещё несколько приложений и попробовать вывести каждое на $1M+ ежемесячного спенда.

При этом мне интересно уйти от модели одной большой централизованной команды и попробовать другую. Cобирать под каждый продукт отдельную небольшую независимую команду во главе с фаундером. Один такой продукт мы уже запустили и ищем еще.

Собственно, таких фаундеров я и ищу.
– C-level ребят, которые хотят выйти из найма и делать свои продукты
– Обязательный успешный трекшн в веб-воронках. Сами уже скейлили продукты на $1M+ мес спенд
– AI-native в своей работе. Могут в одного собрать либо весь продукт, либо весь маркетинг, либо всё вместе

Что предлагаем:
– Доля в новом бизнесе
– Бюджет на запуск и скейл
– Вся нужна инфраструктура: компания, платежки, аккаунты
– Наши технологии, наработки, данные и ноу-хау по подписочным продуктам и веб воронкам
– Адвайзинг и помощь команды Mindly Apps

Пишите мне @kmakar

Мысль 4:
Интересно то, и как меняется само обучение.

Раньше, чтобы воспользоваться какой-то концепцией, надо было сначала более-менее её изучить. Сейчас иногда достаточно просто узнать, что такая концепция существует.
Услышать термин или узнать фреймворк.

А дальше приходишь с этим в LLM и начинаешь раскручивать:
Что это? Почему оно работает? Какие здесь первые принципы?
Как это связано с моей задачей? Какие есть альтернативы? и тд

За несколько часов проходишь путь, на который раньше потребовались бы недели.
Сама нейронка далеко не всегда приведёт к нужной идее. Если задать неправильный вопрос, она будет помогать тебе двигаться в неправильном направлении.

Важнее становится не знать много, а расширять кругозор.
Читать разное. Слушать умных людей. Узнавать, какие концепции используют в соседних областях. Запоминать незнакомые слова и абстракции.

Иногда одного слова достаточно, чтобы придумать новую ветку решения задачи.
Например, долго пытался понять, почему агент внутри AdSpyLab получался тупым. Улучшал промпты, что-то ещё подкручивал. Потом встретилось слово "харнесс".
И само существование этой концепции заставило меня по-другому посмотреть на задачу и запустило целую цепочку доработок.

Похожая история была с векторами и эмбеддингами, когда я думал о том, как автоматически группировать похожие рекламные креативы.
Не нужно было проходить курс по embeddings. Достаточно было узнать:
«Существует вот такая математическая абстракция, которая, кажется, подходит к моей задаче». Дальше уже можно было раскрутить всё вместе с LLM до первых принципов, понять ограничения и собрать рабочее решение.

Мысль 3:
Вайбкодинг открывает совершенно безумную свободу и творчество

Всегда немного завидовал ребятам, которые учились в ШАДе или межнарам по физике и математике.
Были задачи, на которые я раньше смотрел примерно так:
«Ну, здесь нужен хороший математик, MLщик, нужен кто-то с опытом ШАДа».

Теперь же лезу делать штуки, за которые несколько лет назад даже не стал бы браться.
Чето там кластеризовать, посчитать вектора, поднять GPUшку, свою локальную нейронку обучить и тд.

Наверняка люди, которые заканчивали ШАД, теперь, стали ещё сильнее. То есть их экспертиза никуда не исчезла. Но сильно снизился уровень компетенции, необходимый для того, чтобы вообще войти в сложную область и начать что-то строить

Мысль 2:
Вайбкодинг – новый тип зависимости

За последние две недели трижды уперся в лимиты Astra и потратил все ресеты и дважды в лимит Fable.

Если у вас одновременно крутится несколько агентов и сессий это бесконечный цикл дофамина.

В одной что-то чинится. Во второй строится новая фича. Третья что-то исследует. Четвёртая переписывает архитектуру.
В итоге каждые несколько минут откуда-нибудь прилетает: «Done».

Ты переключаешься туда, смотришь результат, мозг получает награду. И дергает новую ручку, чтобы запустить агента дальше. Потом появляется ответ в другом окне и ещё одна награда. Мозг отвыкает ждать и привыкает постоянно получать результат.

Подсказали, что это чем то похоже на мультитейблинг в онлайн-покере: постоянно где-то происходит новое событие, которое требует внимания и даёт маленький эмоциональный всплеск.

Короче пока не уверен, насколько это вообще полезный режим для мозга.

Выгружу несколько разрозненных мыслей на тему вайбкодинга.
Навеяно обсуждениями и собственными размышлениями последних недель

Мысль 1:
Важно уметь распознавать булшит, который очень убедительно сгенерировала нейронка.

Как и с людьми: умение красиво и уверенно говорить часто принимают за умение хорошо думать.

Claude собирает очень красивые репорты. Красивые формулировки и структура, выводы, графики, рекомендации. Выглядит как результат серьёзной работы.
Поэтому легко пропустить, когда внутри есть ошибки.

Я сейчас сознательно не принимаю первый красивый ответ, а челленджу его.

Какая причинно-следственная связь?
На каких предположениях стоит этот вывод?
Что должно быть правдой, чтобы это работало?
Можно ли объяснить это через первые принципы?
Если это отчет с метриками, проверяю на какие то общие верхнеуровневые агрегаты. Если вижу там фигню, не верю всем отчету.

Cложнее, когда такие отчёты приносят сотрудники и сами уже воспринимают его как истину: «Мы исследовали вопрос, вот вывод Claude».
Нет. Claude красиво написал текст. Давай теперь почелленджим его.

Завтра в рамках R Founders Camp на Кипре на оливковой ферме буду рассказывать про то, как строить AI-креативный продакшн.

Кто сейчас на Кипре, приходите знакомиться и обсуждать.
За оливки не скажу, а вот за креативы и воронки без проблем.

Задумал интересную штуку. Пока я буду делать доклад, мой AI-агент должен будет зарисерчить рынок и создать нам креативов. Надеюсь он справится

To: те, кто уже проходил или ещё проходит обучение на курсе по AI-креативам
Topic: напишите в комментах свой фидбек, что было хорошо или плохо, что получилось сделать после курса и тд

мой внутренний самозванец:
"эээ удали!! А что если никто ничего не напишет? Или напишут плохое"

Я:
нажимаю "Отправить"...

Новый поток челленджа по AI-креативам.
Старт – 21 сентября

Примерно раз в квартал мы собираем группу тех, кто хочет научиться делать перформящие рекламные креативы с помощью AI.

Что будет на курсе:

— 30 готовых рекламных шаблонов, которые работают в разных нишах.
Это паттерны, которые я собрал за свои 15 лет закупки рекламы + то, что мы наспаили и проанализировали в AdSpyLab.
Конкретные механики рекламных креативов, которые можно переложить на свой продукт.

— 30 пошаговых инструкций и промптов, как превратить эти шаблоны в готовые креативы под ваш продукт.
По ходу курса вы руками попробуете разные AI-инструменты для генерации картинок, видео, голосов и музыки. Поработаете как с отдельными инструментами, так и построите свои автоматизированные воркфлоу с нодами.
В итоге будете понимать не только как сделать конкретный креатив, но и каким инструментом его лучше делать.
Это база, из которой потом можно строить свой AI-продакшн.

И отдельно мне очень нравится формат обучения:
— Нет созвонов
— Нет лекций
— Достаточно примерно 1–2 часов практики в неделю
— На старте не нужно уметь ничего
— Если перестать делать задания, то ботик удалит из группы :)
В результате это тот курс по AI, который люди не просто покупают и откладывают на потом, а действительно проходят до конца и за 3 месяца успевают очень много попробовать руками.

Чего на курсе не будет
Мы не будем учить полностью автоматизировать креативный продакшн с помощью AI-агентов. И вообще работать с агентами. Но дадим практически все детали этого пазла.

После курса вы будете понимать:
какие креативы стоит делать, как они собираются, какие инструменты использовать и какие части процесса потом можно отдавать агентам.

Для кого
CMO и фаундеры — понять, что вообще сегодня можно делать с помощью AI, самим попробовать основные инструменты и затем масштабировать это внутри своей креативной команды.
UA-менеджеры и креативщики — прокачать работу с AI и научиться делать больше креативов быстрее.
Те, кто хочет стать креативщиком — после курса уже можно закрывать большой кусок задач внутри креативной команды и идти на первые проекты/работу.

Регистрация и цена – в боте

P.S. следующий поток будет уже в январе.
Если нужно прокачать и заскейлить креативный продакшн к высокому сезону и Q4, то это надо сейчас.

И в эту же тему прям свежий вчерашний кейс.

Еще один payment processor, Humboldt Merchant Services, получил от FTC settlement на $12 млн. Но тут они, по версии FTC, делали совсем дикие вещи.

Humboldt обслуживал больше 1 000 компаний-прокладок, через которые скамеры делали в том числе unauthorized billing. За 2021–2023 через такие аккаунты прошло больше $100 млн.

Схема примерно такая: реальный бизнес создавал много формально независимых shell-компаний → под каждую открывался отдельный merchant account → платежный поток размазывался между ними. Если один MID набирал слишком много чарджбеков и попадал под мониторинг/бан, оставались остальные. Формальными владельцами компаний при этом могли выступать люди, которые фактически бизнесом не управляли.

И Humboldt, по версии FTC, не просто закрывал на это глаза. У некоторых мерчантов chargeback rate был почти в 10 раз выше excessive threshold, а процессор якобы помогал переводить часть платежей на менее рискованный BIN, чтобы повысить approval rate.

Теперь им, помимо $12 млн, запрещают обслуживать ряд high-risk merchants и использовать load balancing для обхода risk monitoring.

Короче, вслед за Nuvei ещё один очень явный сигнал от FTC: платежка не может просто закрывать глаза на то, что делают её мерчанты.

Официальный анонс FTC:
https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2026/09/ftc-takes-action-against-payment-processor-humboldt-merchant-services-knowingly-facilitating-payment

Еще одно интересное дело FTC, связанное с нашей индустрией. теперь пришли к платежному провайдеру.

FTC оштрафовала глобального payment provider Nuvei на $4.85 млн за то, что тот, по версии регулятора, открывал и продолжал обслуживать merchant accounts компаний, про которые знал или должен был знать, что они занимаются deception и fraud.

Среди клиентов Nuvei были в том числе tech-support проекты. Например, через Nuvei с 2017 по 2023 год прошло больше $30 млн платежей Reimage — компании, к которой FTC отдельно пришла в 2024 году.

Но самое интересное здесь даже не сумма штрафа.

FTC фактически предъявляет претензию к платежному провайдеру за то, что тот видел risk signals, но продолжал давать компаниям возможность принимать платежи.

Что конкретно не понравилось:

— процессинг для мерчантов, которых другие процессоры и банки уже отключали за fraud или высокий chargeback rate;

— недостаточная проверка таких клиентов и продолжение работы с мерчантами несмотря на complaints и другие red flags;

— помощь в обходе fraud/risk monitoring банков и платежных систем.

Отдельно в settlement прописан запрет на load balancing, если он используется для обхода risk monitoring. Это когда размазываются платежи по разным мидам.

Ожидаем больше контроля со стороны платежек

А отдельный шык это MCP к Adspylab.
Можно попросить в своем AI-агенте что-то проанализировать и получаете вот такой вот репорт

Вот такой промпт я закинул в Fable 5:
"Я хочу запустить воронку в нише изучения английского языка. На какие воронки стоит посмотреть? Какие креативы использовать? Собери мне отчет, который смогу обсудить с руководством"

10 минут и рисерч готов – посмотреть