GamingTheTraffic by Kirill Makarov

Последние несколько недель вайбкожу одну довольно лютую штуку для анализа рекламы.
Пока ничего похожего на рынке не встречал. В каком-то смысле делаю для себя.

Идея простая: а что, если собрать рекламные креативы конкурентов, разметить их с помощью LLM, разбить на кластеры и найти общие паттерны. Какие концепции, подходы, визуальные приёмы и сообщения используются чаще всего?

Первый прототип собрал на примере mental health-бренда Liven. Результат уже выглядит интересно, хотя мелочей и недочётов пока хватает. Черновую версию показал в видео.

Такая система требует много времени и ресурсов, поэтому не хочется строить её в вакууме.
Ищу команды, которые тратят на рекламу больше $1 млн в месяц и готовы обсудить, как они сегодня анализируют конкурентов и рынок — и чего им для этого не хватает.

Если вам был бы полезен такой продукт, напишите мне @kmakar

Cейчас нравится смотреть интервью, которые делает Аня из Adapty. Фаундеры и C-level рассказывают про свой опыт скейла в мобайле и веб-воронках.

Вот несколько, которые было интересно посмотреть. Можно послушать в выходные:

– Дима Соломакин из Glam AI рассказывает, как раскачали закупку на веб-воронки в нише фото/видео редакторов до $1.8M/mo (https://youtu.be/j71XqwV9CU8)

– Сергей Токарев из Welmi (AI счетчик калорий) про то, как вышли на $700K MRR за год (https://youtu.be/Zr5gZMHosSI)

– Андрей Рычков и Надя Зуева про то, как делают AI-стилиста Aesty (https://youtu.be/X5UMbpmgp8o)

Вчера запустили новый поток по AI-креативам.

Если не успели присоединиться — до вторника еще можно запрыгнуть. Сейчас идет знакомство и первый урок, так что вы еще ничего не пропустили. После этого догнать группу уже будет сложно.

Следующий поток, скорее всего, будет не раньше сентября.

Регистрация по ссылке

Вообще удивительно, с какой скоростью меняется рынок рекламы. Меняются профессии, процессы и инструменты. Поэтому даже сложно сказать, как именно будет выглядеть следующий поток.

Но не меняются принципы, по которым работают сильные рекламные креативы. На курсе мы разбираем именно такие форматы и шаблоны, которые стабильно показывают результат, объясняем, почему они работают, и учим, используя AI, собирать такие креативы под свой продукт.

Возможно через несколько месяцев многие перестанут вручную писать промпты и будут работать через AI-агентов. Но чтобы собрать такого агента, сначала нужно самому понять процесс: какие модели использовать для разных задач, в какой последовательности их запускать, где у каждой ограничения и как получить предсказуемый результат.

Именно поэтому на курсе мы проходим все шаги руками. Вы не просто получаете рабочие форматы креативов. Вы сами создаете их под свой продукт, получаете практику с разными инструментами и начинаете понимать, почему один подход работает лучше другого. А уже после этого любую часть процесса можно автоматизировать.

Поподробнее расскажу про челлендж по креативам.

Если реклама не работает, первое, куда я советую смотреть, это креативы.
Для бизнеса, который растет за счет платного трафика, это ключевая компетенция. Ее нельзя отдавать на аутсорс или делать по остаточному принципу.

Первые рекламные креативы я сделал еще в 2013 году. С тех пор несколько раз заново выстраивал процессы производства креативов: в Mobio, GrowFood, Zing и сейчас в Mindly Apps.

За это время индустрия несколько раз полностью менялась: от статики к видео, потом к UGC и инфлюенсерам. Появились дизайнеры, затем креативные продюсеры. Каждый раз приходилось заново перестраивать процессы. Выигрывали те, кто быстрее остальных адаптировался.

Сейчас такой же переломный момент происходит из-за AI. Именно поэтому я сделал этот курс.

Но есть интересная вещь: принципы сильных рекламных креативов почти не изменились. Меняется способ производства, а не логика самого креатива.

Многие учат пользоваться AI-инструментами. Но почти никто не учит делать с их помощью сильные рекламные креативы.

Поэтому я не стал делать просто курс про Nanobanana, Kling или Seedance. Это курс про рекламные креативы, которые теперь можно создавать в разы быстрее с помощью AI.

Каждый урок состоит из двух частей:
• сначала разбираем рабочий рекламный формат и почему он работает;
• затем пошагово собираем его с помощью AI.

Всего на курсе 30 таких уроков: 15 по видео и 15 по статике.

Вот пример такого урока:
Создаем AI-креатив в стиле живого подкаста


Курс стартует уже 1 июля.
Регистрация по ссылке

Если ближайший год AI станет стандартом производства креативов, лучше научиться использовать его сейчас, пока это конкурентное преимущество.

Научись делать рекламные креативы с помощью AI

Собираю очередной поток челленджа по AI-креативам для тех, кто
• хочет научиться делать рекламные креативы, которые перформят
• понимать, почему одни креативы перформят, а другие нет
• научиться создавать сильные креативы с помощью AI-инструментов
• разобраться в современном AI-стеке для рекламы: ChatGPT Image, Nanobanana, Midjourney, Kling, Flux, Veo, Gemini, Runway, Heygen, ElevenLabs, Higgsfield, Freepik, Weavy, Suno и десятках других инструментов
• сначала научиться делать креативы руками и понимать логику процесса, а уже потом автоматизировать его с помощью ИИ

Кому надо:
• креативные продюсеры – 100% да (кратно ускорите объем продакшна креативов без увеличения команды)
• моушн дизайнеры – да (сможете брать на себя более дорогие задачи и делать быстрее)
• UA-менеджеры – да (сможете быстро проверять гипотезы самостоятельно)
• CMO и Head of Growth– да (поймете, как устроен современный AI-продакшн и как его встроить в процессы)
• фаундеры на стадии 0->1 – да (самостоятельно проверять гипотезы без бюджета на команду)
• всем тем, кто хочет освоить профессию AI креативного продюсера – да

Что нужно уметь – ничего.
Интересно и полезно будет всем. Можно приходить вообще без опыта в дизайне и креативах. А можно с богатым опытом создания ИИ-креативов

Формат обучения – моя гордость.
Я сам не люблю созвоны и обучение, которое нужно встраивать в календарь. Поэтому тут нет созвонов вообще. Не нужно освобождать вечера, подстраивать календарь или появляться онлайн в определённое время.

Но есть строгий Telegram-бот. Он следит за дедлайнами и удаляет тех, кто регулярно их пропускает.
В результате до конца трёхмесячной программы доходит около 80% участников, тратя на обучение всего 1–2 часа в неделю.

Когда
Старт – 1 июля

Как записаться
Регистрация и цена в боте

FTC пришла с иском к группе компаний, связанных с Genesis 😱

Очень громкое событие для рынка мобильных подписок и веб-воронок.

17 июня FTC (американский регулятор по защите прав потребителей) объявила о судебном иске против группы компаний и физических лиц, которых связывает с экосистемой Genesis.

В деле фигурируют компании, связанные с продуктами Wisey, Nebula, Lumi, Mad Muscles, Harna, Unimeal и PDF Guru.

Без оценок и эмоций, только факты из опубликованных документов.

Что произошло
FTC подала иск в федеральный суд Северного округа Калифорнии.

Одновременно регулятор получил временный судебный приказ (Temporary Restraining Order), который включает:
- заморозку активов;
- запрет на их перемещение;
- раскрытие финансовой информации;
- сохранение документов и переписки;
- ускоренный доступ FTC к доказательствам.

Это уже полноценное судебное дело.

В чем обвиняют
По версии FTC, ответчики:
- использовали скрытые или недостаточно раскрытые подписки;
- недостаточно явно раскрывали условия автопродления;
- списывали платежи без надлежащего информированного согласия пользователей;
- использовали dark patterns;
- усложняли отмену подписки.

FTC также утверждает, что речь идет не о наборе независимых компаний, а о единой структуре взаимосвязанных компаний и физических лиц (common enterprise).

На данный момент это обвинения регулятора, а не установленные судом факты.

Кто такие Genesis
Genesis – один из крупнейших украинских venture builder'ов и создателей B2C-продуктов.

Из экосистемы Genesis за последние годы вышли BetterMe, Headway, Nebula, OBRIO, AMO, Unimeal, Mad Muscles, Wisey, Lumi, Holywater, Duomo, Solidgate и другие проекты.

Часть этих компаний впоследствии стала самостоятельными бизнесами. Далеко не все из них фигурируют в текущем иске FTC

Что будет дальше
Следующий этап это рассмотрение вопроса о preliminary injunction.

Если суд поддержит FTC, ограничения могут сохраниться на весь период разбирательства.
После этого начнется полноценный судебный процесс: обмен доказательствами, возражения ответчиков, допросы, возможное мировое соглашение или разбирательство по существу.

Пока публично доступна в основном позиция FTC.

Хронология
- 2024–2026: FTC собирает доказательства по Wisey, Lumi, Nebula, Mad Muscles и PDF Guru.
- 2 июня 2026: FTC подает иск.
- 4 июня 2026: суд выдает временный судебный приказ и замораживает активы.
- 17 июня 2026: FTC публикует пресс-релиз и материалы дела.
- 18 июня 2026: назначено рассмотрение вопроса о preliminary injunction.

Почему это дело важно
1. Один из крупнейших кейсов против web2app-индустрии
Причем речь идет не о неизвестных компаниях. Многие в индустрии знают эти команды, продукты и людей лично.

2. Это дело не против одного приложения
Если читать документы буквально, FTC спорит не с конкретным экраном оплаты или конкретной подпиской.
Они пытаются доказать существование единой системы компаний, людей и процессов — так называемого common enterprise.

Фактически спор идет уже не про отдельный продукт, а про модель построения и масштабирования подобных бизнесов.

3. В иске фигурируют физические лица
FTC пытается доказать персональную ответственность отдельных руководителей и участников структуры.
Для рынка это даже более важный сигнал, чем сам иск к компаниям.

4. Расследование явно длилось долго
Часть доказательств FTC собирала еще в 2024–2025 годах. Это говорит о том, что дело готовилось не один месяц.

5. Интересная деталь про заморозку активов
Суд обращается не только к самим ответчикам, но и к банкам, платежным процессорам, эквайерам, хостинг-провайдерам и другим третьим лицам, которые могут хранить активы или документы, связанные с ответчиками.

Кроме того, в тексте фигурируют формулировки про affiliates, successors, assigns и компании под контролем ответчиков.

Мы не знаем, кому именно уже были направлены уведомления и насколько широко FTC определяет границы этой экосистемы. Но создается впечатление, что регулятор смотрит не на отдельные компании, а пытается охватить всю сеть связей вокруг них.

Документы:
• FTC Press Release: https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2026/06/ftc-sues-stop-sprawling-enterprise-operating-unlawful-subscription-schemes
• FTC Complaint: https://www.ftc.gov/system/files/ftc_gov/pdf/Growthmind-Wisey-Complaint.pdf
• FTC Case Page: https://www.ftc.gov/legal-library/browse/cases-proceedings/growthmindwisey

Позвали поделиться своим кейсом в веб-воронках на завтрашний вебинар.
Будет интересный набор спикеров.
У каждого 5-7 мин на кейс. Обязательно приходите послушать.

Покажу вообще не тривиальный факт: цена на пейволе = таргетинг.
То, какие у вас цены, определяет ту аудиторию, которую приводят вам рекламные алгоритмы.

Помимо меня с интересными кейсами выступят ребята из Tripleten, Glam, Lovi, Mercanto и Campaignswell

Регистрация на прямой эфир

Так, снова ищем еще одного человека к нам в команду.

Ищем Payments Manager / Lead

Мы делаем well-being B2C mobile app (смесь AI-терапевта с Brain Fitness).

У нас сложная платёжная архитектура: разные payment gateways, оркестрация, биллинг. Ищем человека, который заберёт это направление на себя.

Что надо делать:
• Повышать AR / проходимость платежей
• Настраивать оркестрацию (Primer и аналоги) под лучшую проходимость и меньший кост
• Внедрять локальные методы оплаты, работать с диспутами и chargeback'ами
• Проводить A/B-тесты на чекауте и анализировать результаты
• Заключать контракты с платёжками и оптимизировать комиссии

Что важно:
• Опыт операционной работы с платежами и понимание проходимости карточных платежей
• Опыт с оркестратором или несколькими PSP одновременно
• SQL/BI — чтобы считать AR/fraud самому, а не ждать аналитика
• AI-native майндсет, работа в связке с Claude Code / Codex — must have
• Самостоятельность: команда маленькая, долгих согласований нет

Если вы не готовый payments-человек, но сильный технарь-аналитик-проджект — тоже пишите.
Узнать подробности и откликнуться

Сегодня поймал интересную метафору и захотелось ей поделиться.

Метафора про контекстное окно.

У модели есть контекст и есть размер контекстного окна. Объём информации, который она умеет удерживать, чтобы понимать взаимосвязи и нормально работать с задачей.

Пока контекст помещается в окно, всё хорошо.

Модель помнит, что вы хотите, какие есть ограничения, о чём вы уже договорились, какие решения были приняты раньше.

Но как только контекст переполняется, всё начинает сыпаться.

Модель придумывает, забывает важные условия, делает то, что не просили, портит то, что работало.

Так вот, у людей тоже есть контекстное окно.

И организации это такие мультиагентные системы со своим общим контекстом. А процессы это набор правил и протоколов для людей-агентов, чтобы они могли поддерживать и синхронизировать этот контекст.

Чем сложнее задача и чем больше людей, тем важнее ритуалы и процессы. Иначе люди тоже начинают “галлюцинировать”: додумывать, терять договорённости, оптимизировать не то, делать локально логичные, но глобально странные вещи.

Чем сильнее люди, тем больший контекст они могут удерживать и тем автономнее могут работать без тяжёлых процессов.

А все эти OKR, KPI, 1-1, спринты, канбаны это же, по сути, .md-файлы и протоколы синхронизации.

Jira и Confluence это Obsidian с кросс-линками между документами, только для организации.

В общем стало интересно об этом думать.

Как инженерно мы сейчас подходим к организации контекста для AI-агентов: память, промпты, роли, протоколы, внешние базы знаний.

И как осторожно мы обычно говорим о том же самом применительно к людям.

Хотя, кажется, многие идеи очень похожи.

Менеджмент это не только контроль задач. Это дизайн контекста, в котором люди принимают решения.

Хочу напомнить, что у меня есть канал, куда я кидаю вакансии друзей, знакомых и просто хороших проектов. Свои вакансии тоже размещаю там .
Тематика: UA, веб-воронки, креативные продюсеры

Недавно провел опрос и с радостью узнал, что несколько человек нашли там работу.
Поддерживать его довольно просто. Нужно лишь не забывать отвечать на сообщения. А если благодаря этому хотя бы несколько человек нашли интересную работу, а компании сильных специалистов, значит, всё это уже было не зря.

Меньше всего на свете я хочу тратить два дня в месяц на бумажную работу. Особенно на ту, которая повторяется каждый месяц. Например, на выплаты команде и подрядчикам. В списках — ИП, самозанятые и ребята из Тбилиси с криптокошельками.

Инвойсы, счета, акты, NDA, реквизиты, сверки…
Стыдно признаться, но я до сих пор не до конца понимаю разницу между половиной этих терминов и каждый раз надеюсь, что отправил именно то, что попросил бухгалтер.

И тут на помощь приходит ReStaff. Как раз недавно попробовал их платформу:

- Один раз загружаете документы и заключаете договор с платформой
- Пополняете баланс в удобной валюте — евро, долларах или рублях
- Сразу видите комиссию и курс. Курс фиксированный: ЦБ + 1,5–2,5% в зависимости от направления выплат, без внезапных скачков
- Добавляете подрядчиков просто по ссылке. А они сами загружают документы, подписывают договор и оставляют реквизиты
- Создаёте задания: описание услуг, стоимость, сроки и т. д.
- Дальше бухгалтер получает от ReStaff готовые акты и инвойсы в одном архиве и делает выплаты подрядчикам в удобной для них валюте и в любой банк

В итоге подрядчикам удобно получать деньги, у бухгалтерии — порядок, а вы красавчик, потому что всем вовремя заплатили и не утонули в бумажном стрессе.

С ReStaff уже работают: Positive Technologies, BelkaCar, AppLife, Rocket Tech School, Payway, 3626 Realty, Colibrity, ATCG и другие IT-команды, агентства и стартапы из СНГ, США, Европы и Азии.

👉 Записаться на демо можно по ссылке.
Специалисты покажут, как работает инструмент, и посчитают экономику под вашу конфигурацию.

Реклама. ООО “Стафф Контракт”. ИНН 7707489653. ERID: 2VtzqvQVX4C

Давно подписан на Надю, которая делает Aesty, AI-примерка одежды.

В целом знаю не так много каналов фаундеров, которые сами билдят B2C апп и пишут об этом.

В этом канале мне нравятся посты про создание AI-UGC креативов, скиллы для Клода и всякое такое. Можно подглядеть, как работает продакшн креативов, когда у фаундера в руках есть AI и АПИшки.

В последнем посте Надя обещает выложить скилл для Клода по трендвотчингу. Считаю, что у него недопустимо мало огоньков и надо исправлять

Я не часто рассказываю, но у меня есть канал с вакансиями в мобайле и веб-воронках - https://t.me/webfunnels_jobs

Размещаю вакансии бесплатно. Стараюсь как то быстро оценить на релевантность и отбираю интересные по мне офферы.

Если есть интересные резюме, тоже готов опубликовать в канале

Почему я копирую креативы и воронку конкурента и получаю CPA $300 вместо $50

Очень частый вопрос. Его постоянно задают в чатах, с ним приходят ко мне, и я сам себе его регулярно задаю.

Короткий ответ: я не знаю. И никто не знает.

Но давайте попробуем порассуждать.

Мы настолько привыкли к тому, как работает Meta, что перестали замечать, насколько это вообще-то безумно сложная штука.
Из-за этого у нас формируются сильно завышенные ожидания.

Посмотрим на ситуацию трезво.

Мы сделали продукт.
Чаще всего нишевый. В масштабе мира он сейчас нужен очень небольшому проценту людей. AI-калории, дневник, астрология, похудение и тд

Дальше мы приходим и говорим алгоритмам Meta:

Вот мой апп.
Вот бюджет $500–5000. В идеале, конечно, поменьше.
Вот 10–20 креативов, которые я скопировал у конкурентов.
Показывай рекламу кому угодно по всему миру.
Сначала я покажу им квиз на 50 экранов, они потратят на него 10 минут.
Квиз тоже скопирован у конкурентов, включая цены.
А потом пусть еще и купят.

И ждем. Самое удивительное, что иногда это сразу работает.

Иногда креатива и воронки достаточно, чтобы быстро угадать целевой сегмент. Meta начинает показывать рекламу туда, получает покупки, обучается и постепенно наваливается в этот сегмент еще сильнее.

Если вдуматься, это почти магия.
Алгоритм настолько хорош, что мы уже привыкли. Но это как в этой сцене от Louis CK про самолет и жалобы пассажиров ("you're sitting in a chair in the sky!")

И вот здесь мы ошибаемся из-за ожиданий.
Кажется, что можно просто взять чужую воронку и креативы, повторить и получить тот же результат.

Но так не работает. Вот почему:

Мы копируем только поверхность: креативы, воронка, цены.
Но не можем скопировать главное – это обучение алгоритма.

Про конкурента у алгоритма уже есть история открутки и накопленные покупки. Алгоритм уже более-менее понимает, где его покупатели.

А у нас этого нет.
На старте он может ориентироваться на похожесть креатива, текста, лендинга, продукта. Но дальше ему нужны реальные события. Покупки. Сигналы качества.

Так как у нас их пока ноль, то алгоритм начинает с нуля.

Плюс мы почти никогда не копируем точь-в-точь. Нюансы и акценты меняют то, каким сегментам алгоритм решит это показывать.

Чуть другой хук, другой визуал, другой первый экран, другая формулировка оффера, другие meta данные (title и description, например). Чуть другая цена.
И алгоритм может пойти уже в другую сторону.

Ну и не забываем про случайность и удачу.
Новый запуск это попытка алгоритма разобраться.

Он как-то понял наш продукт, нашел несколько сегментов, которым он потенциально может быть интересен, и начал перебирать их в каком-то порядке.

Повезло и сразу попал в нужный сегмент. Пошли покупки, появилась обратная связь, алгоритм начал откручивать туда сильнее. Мы видим CPA $50 и радуемся.

Не повезло — сначала пошел в не совсем целевые сегменты. Покупок нет, сигналы слабые, бюджет сгорает, мы видим CPA $300 и думаем, что-то Meta сломалась.

Хотя, возможно, она не сломалась.
Она просто еще не поняла, кому именно нужен наш продукт.

К сожалению, нет инструкции, как гарантированно заставить алгоритм работать. Но понимание процесса помогает задавать более полезные вопросы:
«Как мне помочь алгоритму быстрее понять, кому показывать мой продукт?»

Ищу сразу трех человек к себе в команду в Mindly Apps.

Напомню, что делаем:
- mental health/wellbeing аппа
- смесь AI-терапевта, персоналити тестов и brain fitness
- полный вайбкодинг и ИИ
- продолжаем расти и хотим еще x2-3 по году вырасти

UA Manager
• Закупать трафик в Paid Social
• Управлять стратегией и тестами креативов в связке с Creative Producer
• Скейлить закупку без падения юнит-экономики
• Автоматизировать закупку и креативы с помощью AI-тулов
Подробности


Creative Producer / Strategist
• Весь цикл производства креативов для Paid Social
• Определять стратегию, что и зачем тестить
• В идеале построить агентский пайплайн производства креативов
• Анализировать перформанс вместе с UA-командой и итерировать гипотезы на основе данных
Подробности


Senior Data Analyst
• Собирать и поддерживать дашборды в Metabase (атрибуция, конверсии, проходимость платежей, когорты)
• Помогать UA-команде принимать решения: CPA по креативам, cancel-rate, прогноз окупаемости
• Копать конверсии воронки, retention, engagement
• Прогноз pLTV, юнит-экономика, планирование маркетинг-бюджета
• Поддерживать дата-инфраструктуру в актуальном состоянии
Подробности

Когда-то на физтехе я услышал простой тест на понимание теории:
Если тебе уверенно объясняют лажу, а ты видишь, где именно ошибка, значит ты «зашарил» тему. Если выучил теорему и доказательство, но не замечаешь, что тебе сейчас говорят чушь, значит не зашарил.

С вайбкодингом ровно так же.
LLM может написать почти любой код. Но она регулярно несёт лажу уверенно и красиво. И чем сложнее продукт, тем сложнее эту лажу распознать.

Получается такая развилка:
Если понимаешь, что происходит, ты отфильтруешь, поправишь и соберёшь нормальный продукт. Если нет, ты просто закопируешь лажу, потому что она звучит убедительно.

Многие в этот момент делают неправильный вывод:
«AI не может делать сложные продукты».

Может. Но ты не можешь обьяснить.

С AI я регулярно начал залезать в области, где у меня не хватает математической экспертизы.
– написать алгоритм распознавания греческой речи и проверить качество произношения
– расчитать оптимальный алгоритм тестирования креативов в Meta
– поднять точность прогноза LTV для подписочного бизнеса

Я упираюсь в потолок не модели, а свой собственный.
В какой-то момент не могу корректно сформулировать задачу и оценить качество решения.

Раньше узкое горлышко было в коде. Теперь код становится коммодити.
Новое узкое горлышко это экспертиза и мышление людей, которые управляют ИИ.

Вайбкодинг не убрал необходимость думать. Он сделал её главным навыком.

Хочу показать штуку, которую я размеренно пилил последний год для себя
https://adspylab.com/

Как известно, веб-воронки сложно спаить. Рынок по сути невидим.

Если смотреть в Sensortower, мы видим искажённую картину.
Проект может лить $500K–$1M в месяц, а в сторе показывать $50–200K выручки. Такие игроки просто теряются в шуме.

Я долго думал, как это обойти. И в итоге пришёл к простой идее: нужно собирать данные по запуску креативов. Кто, сколько и как часто тестирует.

Много новых креативов → значит активно льют → значит там есть деньги → значит надо копать.

Так появился AdSpyLab.

Сначала как мой личный инструмент. Потом как ежемесячный репорт для узкого круга (спасибо тем, кто вписался early adopters).
Сейчас сделали нормальный интерфейс и открыли доступ всем.

Как я пользуюсь сам:
– быстро понять, кто сейчас реально зарабатывает на веб-воронках
– находить новые растущие проекты до того, как они “всплывут”
– отслеживать конкурентов и их стратегии (и замечать, когда они что-то меняют)

Если ты работаешь с подписками и веб-воронками сейчас это лучший способ мониторить рынок
👉 https://adspylab.com/

Спрашивали про запись этого эфира.
Она доступна по той же ссылке, что и регистрация.
-»Получить запись

Саша Гончаров из Spiral на эфире показал
- как смотреть топовые креативы конкурентов в Meta Ads Library
- как зафильтровать те, которые оставили спендить после теста
- как вовремя замечать креативы, которые набирают спенд
- как искать креативы по ключевым словам, которых нет в официальной библиотеке Meta

Также для эфира мы собрали небольшую доску с ключевыми тезисами и полезными ссылками.
Делюсь и ей тоже – забрать

Junior с вайбкодингом > Senior без

Когда-то я не понимал, как вообще можно работать без знания Excel/Google Sheets. Проверял это на каждом собеседовании. Разница в производительности и мышлении между теми, кто умеет и не умеет, была огромной.

Сейчас это выглядит почти наивно. Но новый “Excel” это вайбкодинг. И разница между людьми теперь это уже не x2–x3. Это x10–x100.

Расскажу на своём примере, что это даёт.

Завайбкодил сам
1) Парсинг веб-воронок для Adspylab
2) Сквозную аналитику, прогнозы LTV и финпланирование в Mindly Apps
3) Бота для AI-челленджа (проверяет домашки, анализирует креативы и даёт фидбек)
4) Бот комьюнити Webfunnels Club (пока просто обработка всех заявок)
5) Бот для изучения греческого языка (алгоритм повторений, распознавание речи)

Завайбкодила команда:
1) Все наши аппки в Mindly Apps
2) Все локализации (1 день на запуск 3 новых локализаций)
3) Леша Писаревский сделал систему фин учета (и для компании, и личный)
4) Он же сделал систему трекинга кандидатов для найма
5) Наш UA Женя автоматизировал закупку (заливка креативов -> тесты -> остановка и скейл)
6) Он же сделал пайплайн для генерации креативов.
Агент достает топы из кабинета, делает их итерации, заливает в кабинет и тестирует. 24/7

По пути закрываются десятки “мелких” задач:
- сделать рисерч с помощью агентов
- запуск ботов/сайтов/приложений
- вся аналитика

Если почему то пропустили этот поезд и хотите его догнать, то лучший способ заскочить в обучение к Леше Писаревскому на его курс по вайбкодингу.
Курс для людей без опыта, которых нужно укусить вайбкодингом.
А Леша – мой кофаундер по Mindly Apps.

И да, можно самому. Все есть в интернете. Тем более можно спросить сразу у ChatGPT. Но например у меня "разберусь сам" обычно так и остается в планах.