Лейсан, есть вопрос!

Как вам новый продуктовый ролик к запуску GPT-6 Astra?

Ну что ж, обещанный разбор ролика OpenAI! И заодно откликнусь на ваши комментарии🫶🏻

Настя:

«По мне, ролик показывает AI именно так, как ее представляют обыватели. Если это ролик для этой ЦА, то сработает, а если цель была ударить в профи, кто работает с AI, то очень средне получилось, вторично».

Вот и у меня уже ТРЕТИЙ раз при оценке креатива конторы Альтмана возникает ощущение вторичности. Темная студия, огромные экраны, красивые крупные планы, люди, сосредоточенно взаимодействующие с технологией. Как будто такой ролик я уже много раз видела, чуть ли не у Microsoft лет 8–10 назад😄

Надя:

«Ролик показался скучным и затянутым».

Он оооочень унылый и ооооочень затянутый. Ролик идет почти три минуты, но у него практически нет драматургии. Нет ощущения, что напряжение постепенно нарастает и в какой-то момент происходит кульминация - тот самый момент, ради которого мы смотрели предыдущие две минуты. Он начинается примерно на одной эмоциональной ноте и на ней же заканчивается.

Таня:

«Какие-то одинокие креаторы, которые общаются с машиной».

Правда, весь ролик строится вокруг диалогов человека один на один с AI. И тем самым невольно транслирует довольно странный образ будущего: каждый из нас сидит отдельно и разговаривает со своей машиной. Хотя одна из самых интересных вещей в AI сейчас - не только то, как он меняет индивидуальную продуктивность, но и то, как он меняет совместную работу людей. Я бы точно перемежала эти сцены командами: люди спорят, придумывают, принимают решения, а AI становится частью этого процесса. Так мир с AI выглядел бы не только технологичнее, но и человечнее.

Так что по итогу у нас очередной отполированный корпоративный ролик, при просмотре которого совсем не чувствуешь разрыва между вчера и завтра, а именно этого я жду от коммуникации frontier AI-компании.

И что-то мне подсказывает, что у OpenAI это не поменяется в ближайшее время.

#techmarketing

Читать другие ответы Лейсан

Как вам новый продуктовый ролик к запуску GPT-6 Astra?

Со вчерашнего дня все обсуждают запуск новой модели GPT-6 Astra (страница с анонсом сделана неплохо, кстати!), которая, если верить бенчмаркам, и модели Anthropic обошла, и вообще уже чуть ли не олицетворяет собой случившийся AGI.

Присоединимся к обсуждениям и мы и заценим в рубрике #маркетингдебаг продуктовый ролик, который они сделали для лонча.

Поделитесь в комментариях, как вам ролик👇🏻

Голосовалка ниже! Соберу самые сочные комментарии и вместе со своими мыслями опубликую в посте на след неделе🤓

P.S. Разбор их наружки для ChatGPT Images здесь🤓

#techmarketing

Читать другие ответы Лейсан

Реклама в ChatGPT: слив бюджета или новый эффективный канал?

В августе мы в Async решили затестить рекламу внутри ChatGPT.

OpenAI начал тестировать ads в ChatGPT в США в феврале 2026 года, а в мае запустил beta self-serve Ads Manager для ряда рынков. Реклама показывается пользователям Free и Go, для кампаний в США минимальный дневной бюджет всего $25.

Мы тестировали ChatGPT Ads в США для нашего AI video editor в течение двух недель, выделили совсем небольшой бюджет в $500 для теста.

Почему вообще решили попробовать?

Клик в нашей основной Google Search кампании по этой категории стоил $5.36, что довольно дорого. При этом мы уже видели заметный органический трафик из ChatGPT, то есть аудитория явно использует его для задач, которые решает Async.

Для теста сделали четыре группы объявлений вокруг разных use cases:
- editing through chat
- repurposing long-form video into shorts
- adding B-roll
- leaving CapCut
(как выглядит пример креатива есть среди вижуалов)

Сначала запустили кампанию на traffic: CPC $2.13, CTR 1.17%.

Затем пересобрали её с теми же группами и теми же креативами, но с оптимизацией на конверсии (у нас это прямая подписка или переход из триала в подписку):
CPC: $2.13 → $0.51 (−76%)
CTR: 1.17% → 4.00% (×3.4)

По сравнению с гуглом клик значительно дешевле! Но конверсий на данный момент всего одна штука😄 впрочем с маленьким бюджетом странно было бы ожидать больше + у нас лаг в докатке данных, так что надо бы еще подождать.

Лучше всего пока работает именно группа объявлений editing through chat: CTR этой группы после перехода на оптимизацию по конверсиям - 4.81%, CPC - $0.46. Похоже (и в это в целом логично), что для рекламы внутри ChatGPT хорошо работают креативы, которые выглядят естественным продолжением самой беседы с ChatGPT.

Но разница в цене клика все же выглядит крайне привлекательно, чтобы попробовать поработать с площадкой еще, особенно пока туда не набежали конкуренты.

Кто уже тестировал OpenAI Ads? Что получается у вас?

#techmarketing

Читать другие ответы Лейсан

Где искать идеи для создания классного мерча?

На просторах телеграма обнаружен классный сайт с подборкой мерча топовых зарубежных IT-компаний - Swagalogue😍

Welcome-паки OpenAI и Cursor, вожделенные кепки Anthropic, Granola c их ложкой, кеды Slack и многие другие - в общем, пригодится для вдохновения всем, кто делает мерч!

За ссылку на сайт спасибо каналу незнакомой мне девушки🤍

Кcтати, давно себе хочу отхватить кепку Anthropic "thinking", вроде даже можно найти на местном ebay в UK😉

#techmarketing

Читать другие ответы Лейсан

Какие люди будут преуспевать в эпоху AI?

Отвечает Друзь Дэвид Брукс!

Дэвид Брукс - американский журналист, колумнист The New York Times и The Atlantic, кого маркетологи моего поколения могут помнить по книге «Бобо в раю: как рождается новая элита». В нулевые именно книжка Брукса стала настольной книгой маркетологов, которые пытались понять хипстеров ещё до того, как слово «хипстер» появилось в каждом втором описании целевой аудитории. «Бобо» у Брукса - это bourgeois bohemians, новый класс, в котором богема научилась зарабатывать деньги, а буржуазия - демонстрировать вкус и осознанность (про вкус, кстати, есть отдельный пост, если вы вдруг пропустили).

Теперь Брукс взялся описать уже не новый социальный класс, а типы людей, которые сформируются под влиянием AI. По его мнению, когда интеллект становится дешёвым и доступным почти каждому, людей будет различать не столько то, насколько они умны, сколько их отношение к умственному усилию👇🏻

1. The Productive Passengers
Это люди с низкой потребностью в самостоятельном мышлении. AI позволит им производить гораздо больше, потому что сделает сложные задачи простыми. При этом они станут продуктивнее, теряя собственные знания, навыки критического мышления и способность выполнять работу без AI.

2. The Reluctant Optimizers
(работники бигтеха, это про вас!)
Эти люди понимают, что чрезмерная зависимость от AI может их ослабить. Они искренне собираются использовать его осознанно, не отдавать ему всё мышление и продолжать тренировать собственные навыки. Но под давлением повседневной работы, конкуренции и стресса удобство будет побеждать и они перейдут от логики развития себя через усилие к логике оптимизации, то есть получению результата с минимальными затратами.

3. The Mental Marathoners
Это люди, которым нравится интеллектуальная сложность и которые хотят расширять свои способности через усилие. Они будут использовать AI, чтобы усилить свою субъектность - сначала формировать собственную точку зрения и просить ИИ почелленджить это мнение, стараясь создавать аутентичные и оригинальные штуки.

Ну как вы понимаете, Брукс считает, что преуспеют третьи, а остальные рискуют попасть в "a kind of mental underclass"😄

На мой вкус, Брукс немного романтизирует умственное усилие само по себе, предполагая, что победителями AI-эпохи станут люди, которые готовы больше думать, больше напрягаться и больше делать, что превращает все это в очередную гонку продуктивности, где каждую сэкономленную минуту мы тут же заполняем новой задачей.

Возможно, главный навык будущего - не любовь к сложности, а способность различать сложность, которая формирует нас и нашу аутентичность, когда мы пытаемся понять, придумать, выбрать и выработать собственное суждение, и сложность, которая вообще лично для меня никакой ценности не имеет, но по воле случая, с ней пришлось столкнуться - это как раз отдать машине.

#techmarketing

Читать другие ответы Лейсан

Как запускать и пересобирать новые категории и какую роль в этом играет маркетинг, когда готового спроса ещё нет?

На прошлой неделе по приглашению читала гостевую лекцию для топ-менеджеров и предпринимателей по теме выше👆🏻

Делюсь своей презентацией, в которой собрала кейсы AWS (и Yandex Cloud как пример локализации новой категории на российском рынке), HubSpot, Tesla и Cursor/Anthropic (пока не сложившийся кейс, а процесс, который мы наблюдаем прямо сейчас в AI-разработке) + как мы пробуем это делать в Async.

Кейсы показывают, какие условия необходимы, чтобы новая категория возникла в умах пользователей и клиентов:

👉🏻 Реальное изменение
Новая технология, экономика, способ работы или поведение, которое уже происходит.

👉🏻 Новый пользовательский опыт
Продукт должен дать почувствовать новый способ, а не только услышать обещание.

👉🏻 Конфликт со старым поведением
Рынку нужно понять, почему прежняя модель больше не подходит.

👉🏻 Язык
Название, простое объяснение и термины для новой задачи, поведения и выбора.

👉🏻 Первые пользователи
Люди, которым уже достаточно больно, чтобы попробовать несовершенное новое.

👉🏻 Доказательства
Демо, кейсы, метрики, цена, безопасность, стандарты, авторитетные пользователи.

👉🏻Правильный момент
Технология, стоимость, привычки, инфраструктура и доверие должны сложиться одновременно.

Постом и презентацией можно смело делиться😉

#techmarketing

Читать другие ответы Лейсан

Может ли Claude заменить кастдевы?

Как вы помните, в феврале в нашем чудесном стартапе Async случились ребрендинг и pivot продукта: мы стали видеоплатформой. Видео - категория широкая, а у небольшого стартапа вроде нашего нет возможности делать всё и сразу, поэтому довольно быстро встал вопрос, на каком ICP сфокусироваться и как сузить позиционирование. И вот на этом фоне у меня случился clash с фаундером и CEO - делюсь👇🏻

Мой CEO - инженер, который, конечно же, верит, что AI со временем сможет заменить почти всё. Его продуктовая гипотеза состояла в том, что малому бизнесу и солопренерам, которые продают свои продукты, скоро не понадобится снимать настоящий контент: вместо этого они будут использовать полностью сгенерированный AI UGC с виртуальными аватарами, голосами, сценами и всем остальным.

Чтобы подтвердить или опровергнуть эту гипотезу, что он сделал? Пошёл в Claude и попросил описать ICP для такого продукта😄

Claude, будучи очень исполнительным и people-pleasing AI-помощником, разумеется, обнаружил у этой аудитории именно такую боль, подробно её описал и даже сгенерировал что-то похожее на реальные пользовательские цитаты!

В целом, фаундера я могу понять: на нашем рынке AI-гонка взмыла до таких скоростей, что генерация чего-либо - кода, продуктового прототипа, UI-дизайна, маркетинговых сообщений - стала дефолтом и первым делом идешь в Claude или ChatGPT.

Получившийся отчет с профилем ICP даже звучал убедительно, но меня не проведешь😈

Во-первых, я сама делаю контент и вижу, что параллельно с распространением AI всё громче звучит тема аутентичности в креативной экономике и всё чаще говорят про AI fatigue - усталость от предсказуемого, обезличенного и слишком отполированного AI-контента.

Во-вторых, мне было сложно поверить, что солопренеры и создатели небольших бизнесов действительно хотят полностью убрать себя из собственного контента, особенно если они строят продажи на личном доверии.

Что сделала я? Пошла проверять эту гипотезу старым добрым способом - разговаривать с реальными пользователями в рамках cust-dev интервью.

И выяснилось, что креаторы, фрилансеры-рилзмейкеры и солопренеры действительно готовы генерировать отдельные элементы: B-roll, музыку, voiceover, изображения и дополнительные сцены. Но основной контент они по-прежнему хотят оставлять реальным, особенно если речь идёт о формате «говорящей головы» - одном из ключевых форматов для тех, кто продаёт через собственную экспертизу и доверие к себе.

Заодно, когда мы показывали пользователям наш сайт, вскрылась ещё одна проблема: люди воспринимали Async как yet another AI video generation tool. Хотя мы хотели строить продукт не вокруг полной генерации видео, а вокруг редактирования реального контента с помощью AI🤷🏻‍♀️

👉🏻 В итоге мы скорректировали ICP, пересобрали позиционирование и теперь переделываем сайт и roadmap продукта.

В общем, этот кейс ещё раз напомнил мне, что AI может помочь быстрее сформулировать гипотезы, разобрать транскрипты или найти повторяющиеся паттерны. Но когда речь идёт о смысловых решениях, кто ваш клиент, чего он хочет и почему выберет именно вас, то AI может увести вас вообще не в том направлении.

Интересно порассуждать об этом вместе с вами: какие решения вы уже спокойно отдаёте AI, а какие всё ещё предпочитаете проверять на живых людях? Напишите, пожалуйста, в комментариях)

#techmarketing

Читать другие ответы Лейсан

Как меняется роль PMM в AI-native компаниях?

Чуть менее двух лет назад, когда мой канал только запустился, я писала пост о том, как разделяется зона ответственности между PMM и product manager, что было весьма злободневным вопросом: отсутствие ясности приносило кучу страданий прежде всего CEO и прочим топам.

За это время AI успел сильно переполошить и поменять нас всех, включая роль продуктового маркетолога. Ниже пять сдвигов, которые я вижу.

👉🏻 PMM как акселератор скорости запусков

Эпоха, когда PMM готовил презентации с детальными планами каждого запуска, канула в небытие. Когда продукт выпускает значимые обновления чуть ли не каждую неделю, PMM уже физически не может лично упаковать каждое из них, иначе становится бутылочным горлышком.

Мне импонирует, как это переосмыслили в Lovable, где все запуски разделены на три уровня:
— большие Tier 1 запуски по-прежнему ведёт центральная команда маркетинга
— Tier 2 PMM готовит вместе с продактом
— всё остальное самостоятельно запускают люди, которые это построили (продакты, инженеры и др.), а PMM дает им шаблоны, примеры и инструменты.

Контроля над каждой формулировкой становится чуть меньше, зато скорость компании растёт.

2. Research как постоянная функция, а не отдельный проект

Раньше PMM мог провести исследование при выходе на новый рынок, собрать ICP, сделать презентацию и вернуться к этому через год😄

В AI-native компании за год могут измениться и продукт, и категория, и причины, по которым его покупают. Поэтому research всё больше становится постоянной функцией: нужно соединять продуктовые данные, аналитику из CRM, тикеты саппорта, фидбэк от коммерции и интервью с пользователями. AI позволяет анализировать этот массив почти в реальном времени, но понять, какой сигнал действительно важен и какие решения из него следуют, - как раз задача PMM.

3. Из штамповщика маркетинговых материалов в архитектора системы, которая постоянно учится

Сделать battlecard, one-pager с позиционированием или десять вариантов сообщений для сайта теперь несложно, поэтому сами по себе эти артефакты постепенно перестают быть доказательством ценности PMM.

Гораздо важнее связать всё в работающий цикл: собрали сигналы рынка → скорректировали позиционирование и сообщения → проверили их на сайте, в рекламе и продажах → увидели результат → обновили исходную гипотезу.

PMM отвечает за то, чтобы этот цикл действительно работал, а инсайты от пользователей, конкурентная аналитика и коммерческие результаты постоянно уточняли друг друга.

4. Более глубокое погружение в технологии и экономику продукта

Возможности и ограничения моделей, себестоимость, альтернативные предложения разных вендоров меняются слишком быстро. Поверхностного понимания продукта, когда "если что у нас есть еще продакт" уже недостаточно.

PMM должен разбираться не только в том, как рассказать о новой функции, но и в том, насколько она действительно отличается от возможностей горизонтальных платформ. Что наш продукт может делать такого, чего не могут ChatGPT или Claude? Можно ли вокруг этой возможности сформировать устойчивый пользовательский паттерн? За что именно пользователь будет готов платить?

5. Самостоятельно создавать AI-агентов, которые масштабируют знания PMM на всю компанию

Глубоко убеждена, что в современном мире хороший PMM может и должен самостоятельно создавать AI-агентов. Не ждать ресурсов разработчиков, а уметь собрать рабочий инструмент под собственную задачу, будь то Competitive Intelligence Agent или launch agent, который знает контекст релиза и готовит рабочие материалы.

Знания PMM о клиентах, рынке и позиционировании не должны оставаться в десятках документов или в его голове. Задача - превратить их в систему, которой может пользоваться вся компания. Идеальный сценарий - Marketing Brain, как система, которая регулярно обновляется, расширяется, и к которой в любой момент можно обратиться с вопросом про понимание позиционирования или инсайтов ЦА.

#techmarketing

Читать другие ответы Лейсан

Как я разбираю свои сны с ChatGPT?

Прозвучит, наверное, кринжово, но я вышла на новый уровень общения с ChatGPT и теперь разбираю с ним свои сны 😄 Не все, большую часть я вообще не помню, но если сон был очень ярким или волнующим, то иду его обсуждать, пока помню.

После переезда в Лондон у меня много тревожности и в целом довольно интенсивный период, поэтому яркие сны сейчас снятся чуть ли не каждый день.

Важно: я не считаю, что сны - это мистические послания и точно не пытаюсь предсказывать с их помощью будущее. Мне нравится смотреть на них через призму гипотезы непрерывности (continuity hypothesis), предложенной исследователем сновидений Г. Уильямом Домхоффом:

We believe the findings... demonstrate a continuity between dreams and waking life: the concerns people express in their dreams are the concerns they have in waking life. What they dream about is also what they think about or do when they are awake.

То есть сон - еще один источник данных о том, чем сейчас занята психика: недавними событиями, эмоционально значимыми переживаниями, страхами и воспоминаниями.

Я всегда прошу ChatGPT разбирать сон с точки зрения психологии. В Memory у него есть информация о том, что в психотерапии я придерживаюсь экзистенциального подхода, поэтому он учитывает это в своих интерпретациях и на выходе дает несколько возможных гипотез, объясняющих происходящее во сне, а также идеи, что можно потом обсудить уже на живой сессии с психотерапевтом.

Во вложении к посту мой исходный промпт с описанием недавнего сна и несколько фрагментов интерпретации - особенно меня бабка в рясе веселит😄

Самая главная ценность такого разбора в том, что ChatGPT интерпретирует их не в вакууме, а через мой личный контекст и информацию, который он собирает в Memory из других тредов. Например, в этом разборе он связывает сюжет сна с моими переживаниями по поводу переезда и обустройства жизни в Лондоне, что звучит для меня вполне логично.

Решила поделиться, вдруг кому-то тоже будет интересно поэкспериментировать 🙂‍↔️

P.S. Если вы пропустили, то по теме того, как я использую AI в личных целях, у меня еще есть многократно пошеренный пост про ревизию своей косметики с ChatGPT😄

#self

Читать другие ответы Лейсан