iAuthor — AI-помощник для авторов Telegram-каналов, который опередил время

Вчера на конференции я рассказал про свой опыт запуска продуктов с нуля. Один из них точно заслуживает остаться в этом канале как хороший пример продукта, который решил проблему, но не смог справиться с предупреждениями целевой аудитории.

Мы решили сделать AI-помощника, который не заменит автора, но будет брать на себя максимум рутины по ведению Telegram-канала. Мы, это я Владимир Меркушев в роли CPO и ответственного за всё, и мой давний знакомый и бывший коллега Сергей Фролов, в роли CTO и ответственного за технологии. Я веду канал «Продукторий», у Сергея есть свой канал про AI и разработку — That’s IT. То есть мы изначально решали свою проблему и проблему нашего окружения.

Мы решили сделать фокус на русскоязычных авторов Telegram-каналов, потому что для старта на этой аудитории у нас было конкурентное преимущество. Я уже несколько лет являюсь организатором закрытого клуба ОПА (Онлайн Профсоюз Авторов), в котором более 130 участников с каналами от 1000 до 100 000 подписчиков. Общая аудитория каналов всех участников клуба — более 2 млн пользователей. Согласитесь, это хорошая база для исследований и экспериментов.

Результаты закрытого теста нас приятно удивили. Более половины авторов, которые попробовали наш продукт, испытали эффект «ого, он пишет посты почти как я».

Этого мы достигли с помощью связки из нескольких инструментов:

📌 полная индексация содержания канала через Telegram API

📌 векторный поиск по тональности и смыслам при выборе примеров, которые мы даём LLM для имитации стиля автора

📌 использование Claude Sonnet 4 от Anthropic, которая наиболее хорошо умеет писать в заданном стиле — проверяли на всех популярных LLM

📌 обвязка из проверенных промптов и эксперименты с количеством постов, которые оптимально использовать как образец стиля

Воодушевленные первыми успехами, которые выражались в том числе и в продажах подписки, мы перешли к стадии масштабирования. Попробовали разные каналы привлечения, дорабатывали лендинги и онбординг, экспериментировали с тарифами…

В итоге, после нескольких месяцев экспериментов, мы увидели совершенно другую картину воронки нового пользователя. И дело даже не в конверсии в покупку подписки, а модель монетизации строилась на ней. Дело было в том, что только 30% новых пользователей добирались до момента «я вижу пост в стиле моего канала и могу объективно оценить его качество». Большинство новых пользователей пробовали сделать 1-2 поста, используя некачественные запросы, и уходили из продукта.

Возможно, на это повлияла выбранная платформа — чат-бот в Telegram. Но, по моему мнению, самый большой барьер был в том, что люди пока не готовы согласиться с тем, что AI может делать хорошие тексты. Это предубеждение повлияло на восприятие результатов и мотивацию пользователей.

Ключевые уроки для продактов:

📌 Проблемы масштабирования
Сообщество может дать хорошую обратную связь, но поведение его участников в продукте очень отличаетсяот поведения пользователей, которые вы получите на этапе масштабирования.

📌 Продумывайте каналы заранее
Сарафанное радио и сообщество дают временный эффект. Продумывайте ёмкие и доступные вам по CAC каналы дистрибуции заранее.

📌 Сделайте идеальный онбординг
Когда ваш продукт зависит от aha-момента, нужно очень хорошо проработать онбординг, чтобы большинство пользователей до него добрались. Тестируйте его на холодных лидах и не полагайтесь на их мотивацию — она низкая.

📌 Очевидное решение не всегда правильное
Техническое: чат-бот не лучший вариант для старта. Ограничения API для ботов усложнили, а не упростили разработку. И не дали сделать простой UX. Начинайте по старинке, с веб-приложения.

Попробовать iAuthor уже нельзя — мы решили закрыть продукт. Здесь можно посмотреть примеры и сравнить его качество с ChatGPT и другими аналогами.

#startups@product_case_every_day
#saas@product_case_every_day
#ai@product_case_every_day