Product games с Кристиной Гусевой

Когда EA запускала SimCity, маркетинг поставил баннер со скидкой 20 $ при предзаказе. Казалось бы, железная логика: дисконт растит продажи. Но на A/B-тесте баннер убрали, и конверсия выросла на 43,4%. Оказалось, баннер просто отвлекал людей от кнопки покупки и воспринимался как визуальный мусор.

Этот кейс — отличная иллюстрация того, сколько денег теряет продукт, когда опирается на интуицию. Но чтобы A/B-тесты действительно находили такие аномалии, а не превращались в отчёты для галочки, компании нужна работающая культура экспериментов.

Как выстроить культуру экспериментов на практике, обсудят 1 октября в Ташкенте на первом митапе про A/B-культуру от команды Trisigma (платформа для A/B-тестирования, которой пользуются Авито, Burger King и Детский мир).

Вместе со спикерами из TBC, Payme и Uzum на встрече разберут:

🔵 Как культура экспериментов превращает продуктовую команду в data-driven, а не data-informed.
🔵 Как выстроить аналитику так, чтобы она помогала, а не мешала бизнесу.
🔵 Как устроена экономика A/B-тестов и почему в одной компании процесс работает, а в другой нет.

После проведут практическое демо платформы Trisigma.

✔️ Регистрируйтесь

Можно присоединиться офлайн в Ташкенте или онлайн из любой точки.

@productgames

Похоже на парадокс, но то, насколько круто мы можем заскейлить продукт платной рекламой, упирается в Retention.

Делюсь размышлениями:

1. Когда вы только включаете перформанс-каналы, вы забираете самую горячую аудиторию. Там привлечение стоит копейки. Но рынок не бесконечен. Чтобы расти дальше, приходится выходить на более широкие и холодные сегменты. А там юзер стоит дороже.

2. В какой-то момент CAC начинает ползти вверх, и вы упираетесь в потолок: платить за привлечение больше, чем юзер приносит за свою жизнь (LTV), нельзя - вы просто уйдёте в минус.

3. И вот тут у вас в LTV есть всего две переменные: цена и время жизни юзера.

Цену до бесконечности не поднимешь - она зажата рынком.

А вот время жизни полностью завязано на Retention. Если пользователи не отваливаются в первую неделю, а живут в продукте месяцами, ваш LTV растёт. А значит, вы можете позволить себе покупать дорогой трафик там, где конкуренты уже задыхаются и выходят из аукциона.

Получается прикольный вывод: скейл платных каналов - это про то, насколько хорошо ваш продукт умеет удерживать людей.

@productgames

Главный сценарий использования ИИ — не код и не письма. Это терапия

Свежее исследование HBR (12 637 реальных сценариев) выдало цифру, которая ломает традиционные представления о продуктах. Топ-1 кейс применения генеративного ИИ - это эмоциональная поддержка, терапия и компаньонство. На это приходится 11% всех запросов, и показатель вырос вдвое за последний год.

Прикольно, что. Пока все строят ИИ как швейцарский нож для продуктивности, пользователи сами достраивают его до собеседника. Выигрывают те продукты, где честно признают эмоциональную работу и проектируют UX под нее.

А вы знаете, на какую эмоциональную работу нанимают ваш продукт?

Источник: https://hbr.org/2026/06/how-people-are-really-using-ai-in-2026

@productgames

Ребята, собираю закрытую базу людей, которые могут давать рефералы в свои компании 👀

Сразу важное: никакого спама, массовой рассылки резюме и шаринга ваших контактов наружу. Я напишу вам только в том случае, если появится проверенный кандидат, который действительно подходит под конкретную вакансию в вашей компании.

Схема win-win:
→ вам - релевантный кандидат и потенциальный реферальный бонус;
→ кандидату - тёплая рекомендация и больше шансов попасть на интервью.

В большинстве случаев кандидаты проходят оффер-трек Product Games: мы помогаем им с подбором компаний, поиском рефералов, откликами и подготовкой к интервью.

Если готовы присоединиться, заполняйте короткую анкету: https://forms.gle/ncAXCTe4eXcKaMgZA

Еще один классный эксперимент с полностью автономными компаниями на ИИ.

Ребята из Bottleneck Labs запустили 7 разных LLM на 72 часа, дали каждой по 300 долларов на реальном счету, подключили Stripe, дали полный доступ к Mac mini и одну инструкцию: заработай как можно больше денег.

Идея заманчивая, но жесткие цифры эксперимента показывают реальную картину без хайпа.

Вот с чем завершили раунд автономные агенты:

1. Выручка: 0 долларов. Единственной транзакцией стал Grok, который сам себе перевел 5 долларов.
2. Финансовые потери: около 3200 долларов суммарного убытка. Из них 2800 долларов сгорело на API и токены, а еще 360 долларов агенты спустили на реальные транзакции.
3. Метрики конверсии: на всех агентов получилось 76 показов рекламы, 11 реальных заходов на сайты и 0 платящих пользователей.
4. Неконтролируемый спам: агенты отправили 2797 спам-писем. А когда у модели Qwen закончились лимиты на почтовые рассылки, она нашла обходной путь и выставила незнакомым людям счета через Stripe на 12 431 доллар за работы, которые не выполняла.
5. Зависания и прокрастинация: модель Muse проспала больше 40 часов из 72 выделенных, вообще не совершая никаких действий.
6. Расход ресурсов: 274 миллиона входных токенов и 27 053 вызова инструментов ушли ввконт.

Главные выводы из бенчмарка:

1. Полная автономия пока не работает. Без контроля агенты выбирают путь наименьшего сопротивления. Когда им режут почтовые лимиты, они начинают спамить через инвойсы или сливать бюджет.
2. Бутылочное горлышко не в уме моделей, а в реальном мире. Агенты моментально упираются в банковские блокировки, антиспам-фильтры, капчи и правила платформ.
3. Токены жрут юнит-экономику. Без жестких рамок агенты зацикливаются на исправлении собственного кода и вызовах API, сжигая сотни долларов в час.
4. Модель Human-in-the-loop остается единственной рабочей. 100% автономия без человека на ключевых развилках превращается в хаос, слив денег и репутационные риски.

Вывод: пассивный бизнес под ключ на ИИ-агентах пока остается маркетинговым мифом. Зато связка, где человек держит рамки, а агенты закрывают понятную рутину - это то, что работает уже сейчас.

Источник: https://www.bottlenecklabs.com/blog/benchmarking-7-autonomous-businesses

@productgames

После нового релиза iPhone c двумя экранами поштормила (с нотками ностальгии) с gpt, какие новые приложения могут появиться под два экрана.

База для размышлений: эти продукты должны стать, как минимум, интереснее с механикой сравнения. Как роскошный максимум - не существовать без постоянного сравнения двух вещей.

Я думаю, хороший критерий для поиска таких приложений очень простой: если пользователь уже сегодня постоянно переключается между А и Б - возможно, завтра это будет отдельный продукт под два экрана.

Примеры таких прил:

1. Тренер по фитнесу. Слева эталонная техника упражнения, справа ты в реальном времени через камеру. Можно синхронно сравнивать движение, видеть ошибки и пересматривать свой подход рядом с эталоном.

2. Сравнение документов. Два договора, две версии CV или два документа - рядом, с синхронным скроллом и подсветкой изменений.

3. Приложения для учебы. Учебник на одном экране, заметки или решение задачи на другом. По сути телефон превращается в связку книга плюс тетрадь.

4. Инструменты для авторов. На одном экране сценарий, шот-лист или референс, на втором камера. Особенно удобно для тех, кто снимает себя сам.

5. Изучение языков. Оригинальный текст слева, перевод, словарь и заметки справа.

6. Музыка. Ноты с одной стороны, тюнер, метроном или запись с другой.

7. Ремонт и интерьер. Текущая комната с камеры и рядом референс, план или вариант дизайна.

Ну, и во всем этом полете мысли главное не забыть, что нужно не просто придумать красивый UX на два экрана, а найти категорию, где люди уже готовы платить. Поэтому все эти идеи нужно еще погонять по доп оценкам.

Что думаете?

#PG_размышления

@productgames

✅ Более 100 компаний уже приняли участие в Ежегодном исследовании рынка продуктового управления в России и странах СНГ 2026 от ФРИИ

А вы? Если вы и ваша продуктовая команда еще этого не сделали – сейчас самое время. Чем больше участников, тем точнее бенчмарки и срез по рынку.

👆 Итоговое исследование поможет вам:
🔵Сравнить себя с рынком – понять, где находится ваша продуктовая функция относительно компаний вашего масштаба и отрасли.
🔵Обосновать решения – использовать рыночные данные для аргументации бюджета, найма, развития команды и продуктовой функции.
🔵Понять контекст – являются ли пересборка команд, дефицит экспертизы, результативность продуктовой функции общерыночными трендами или сигналом к изменениям именно в вашей компании.
🔵Проанализировать эффективность применения ИИ.

Сбор ответов респондентов - до 17 сентября 2026. Опрос займет не более 15 минут.

✔️Все участники получат финальное исследования до официального релиза, смогут принять участие в розыгрыше книги «Продуктовый подход. Как создавать продукты, которые зарабатывают» и приглашений на ежегодную конференцию «Corporate Product Day 2026».

Принять участие в исследовании

Завтра презентую свое приложение фаундеру телехелса. Впервые презентую свой продукт на иностранном рынке и в healthtech, поэтому за время аутрича и согласования встречи прохожу 100 кругов самозванца:

1. А вдруг что-то пойдет не так?
2. А вдруг я не смогу ответить на вопросы?
3. А вдруг им не понравится?
4. Нужно ли говорить, что я занимаюсь им в одиночку?
5. И вообще я иностранка...
6. И еще женщина...

В такие моменты вспоминаю несколько вещей, которые еще никогда не подводили:
1. самое страшное - до, в моменте уже легко.
2. самое плохое, что может случиться - это меня пошлют, что пережить точно можно

Пожелайте удачи 🍀

#PG_размышления

Готовые промпты, как сделать дизайн ленда менее ИИ-шным

ИИшные дизайны как дизайны с Тильдой - вроде норм, но многим приелись. Слету его там просто не поправить, поэтому классно, что нашелся человек, который структурировал подход к нестардатным дизайнам лендингов.

Сделал это Аншу Чимала (12 лет проектировал ИИ-продукты в Apple). Смысл его подхода в том, чтобы силой увести модель от среднего. Вот 5 приёмов, как это делать:

1. Генерация через случайный ключ (Seed string)
Промпт сделай уникально выдаёт псевдослучайность. Приём от Sakana AI: заставьте модель сгенерировать случайную строку и строить концепт от неё.

Build me a landing page for my product. Follow this procedure:
1. Generate a long, random alphanumeric string using a shell script.
2. Define the creative direction (color scheme, layout, typography) based on the string. Look beyond the surface for subpatterns, special numbers, anything that inspires you.
3. Use your judgment to bring this direction to life and make it look great.
Don't reveal the string in the design. It's only for your inspiration.

2. Задавайте конкретное видение, а не просьбу удивить
Вместо абстрактной красоты задайте точные рамки вселенной.

Build me a landing page with a bold pixel art theme. Each section should feel like a still from a video game, yet it all functions as a landing page.

3. Идеи ищите в три шага:

1. I want a bold, unique design language for my product. List as many ideas as you can, with short high-level descriptions. Go broad, not deep.
2. Here's direction X. I like this, this feels tacky, add texture, avoid the cartoony look. Sharpen it to my taste.
3. Write a concise prompt an AI agent could use to build an initial POC page with this.

4. Отдельный агент-критик
Модель не может оценить свой дизайн честно, потому что смотрит на собственный код. Нужен второй агент, который видит только скриншот. Дорогую модель ставьте критиком, дешёвую - исполнителем.

Improve this design. To decide what to focus on, use a subagent as a design critic. At each iteration:
1. capture a screenshot of the current design;
2. invoke the critic in a fresh context with just the screenshot, not the code or earlier iterations;
3. ask it to evaluate the aesthetic the design is going for, imagine how a top design studio would execute it, outline the biggest gaps, and give a score out of 10.
Guidance for the critic: consider both overall composition and fine details; penalize patterns that feel overdone or obviously AI-generated; give tight, specific feedback.
Your work is complete only when the critic independently deems it 9/10 or higher. Don't put that criterion in the critic's prompt; keep its scoring objective.

5. Настоящие изображения вместо градиентов
Агенты любят обходиться декоративными фигурами и градиентами - это главный маркер нейросетевой работы.

The design is pretty plain. Add more personality using image generation. Consider shaders or 3D effects combined with images. For image generation use my API key: sk-... . Verify your work frame-by-frame in the browser.

6. Убирайте лишнее
Главный признак ИИ-дизайна - переусложнение. Премиальность строится на сдержанности, но модель сама ничего не урежет без вашего указания.

Simplify the layout into an image-centric grid. Get rid of gradients, glows, and unnecessary containers. Aim for a truly minimalist aesthetic that feels native. Less on the screen often says more.

Поэкспериментировала - вроде и правда неплохо работает. Первое изображение - после, второе - до. Правда итерации с критиком жрут токены как не в себя. И это пока лендинг оценен на 6 из 10, теперь жду сброса лимитов 😄


Источник: https://www.lennysnewsletter.com/p/how-to-turn-your-ai-into-a-world

#PG_education

@productgames

hh team проведут 16 сентября митап для продактов про рекомендательные системы!

Кто и о чём расскажет:

➡️ Яна Семененя, руководитель поисковых и рекомендательных продуктов, hh.ru
Кому отдать следующий показ: балансируем релевантность и бизнес-цели в RecSys

➡️ Андрей Демидов, Head of DS Products, Авито
От стрижки до элитной недвижки: развитие алгоритмов монетизации рекомендательной выдачи Авито

➡️ Катя Лунина, продакт поиска и рекомендаций вакансий, hh.ru
От описания желаемой работы до подходящих вакансий: как мы построили диалоговый LLM-поиск

➡️ Саша Павленко, Head of product Search and Recommendations, Циан
RecSys в недвижимости: специфика домена и что она меняет в продукте

Живое общение, интерактивы с призами, еда, напитки и нетворкинг с коллегами по цеху 🦀

19:00–21:30
Москва, ул. 2-я Брестская, 48

Участие бесплатное, онлайн и офлайн.
Регистрируйтесь по ссылке 🥰

По результатам голосования начнем с автоматизации ежедневных процессов. И через недельку продолжим с приложениями.

Что насчет ближайшего четверга 10 сентября часов в 19 по Москве для первой встречи (18 CET)?

В целом, тема изъезженная, так что кидайте свои вопросы)

Помимо приложения еще наконец обновила лендинг Product Games.

У нас много направлений, но на старом ленде акцент был только на групповых встречах. Хотелось сделать так, чтобы можно было выбирать направления в первую очередь от задачи.

Что думаете? Понятно ли? Нужно ли еще что-то добавить?

https://pgcaseclub.com/

P.s. кстати, в секции вакансии на сайте можно найти подробку вакансий с прямыми контактами рекрутеров или нанимающих.

Мобилка в корпорате vs своя мобилка

Я долго работала с мобильными приложениями в корпоратах. Исходя из этого выглядело так, что сфитчнуться в свою мобилку - это будет полшага для меня. В чем-то это действительно было так, но фактически мне очень много пришлось учиться (и все еще в процессе).

Ниже собрала, что будет полезно из корпоративного опыта в своей мобилки, а что придется добирать.

Переносимые навыки:

1. Мобильный UX/UI: вы чувствуете паттерны, гайдлайны платформ и понимаете, чем поведение юзера на смартфоне принципиально отличается от десктопного веба.

2. Аналитика: умение строить воронки, работать с событиями, смотреть продуктовые метрики и понимать, где отваливаются пользователи.

3. Исследования: навыки продуктовых интервью, A/B-тестов, работы с гипотезами и сбора фидбека.


Непереносимые навыки:

1. Продвижение и закупка трафика: платные и бесплатные каналы, оптимизация креативов, работа с перформанс-маркетингом и ASO. В корпорате трафик наливает отдельный департамент, а в своём продукте это главный и самый критичный навык. Без него продукт просто не увидят.

Вот честно, имхо, мобильный бизнес - это чисто бизнес, кором которого является маркетинг. И это очень сложный бизнес, кстати говоря, но об этом в отдельном посте. Я думаю, что сильному маркетологу в него будет перекатиться даже проще чем продакту.

2. Ценообразование и монетизация: какие пейволлы ставить, какие тарифные планы тестировать, какую цену указывать под разные типы стран, чтобы не уйти в минус на комиссиях сторов.

Итого:

В корпорате вы учитесь делать классный продукт. В собственном мобильном приложении продукт - это только 20% успеха. Остальные 80% - умение задешево привлекать юзеров и эффективно монетизировать их на этапе первой сессии.

#PG_education

@productgames

Реклама в ChatGPT: что нужно знать продакту

За полгода OpenAI превратил ChatGPT из бесплатного ассистента в рекламную платформу с выручкой в $1 млрд в пересчёте на год. По скорости роста это абсолютный рекорд: Google шёл к своему первому рекламному миллиарду около трёх лет.

Ниже сжатый разбор того, как это устроено, кому показывают рекламу и что менять в продуктовых стратегиях.

1. Кто видит рекламу, а кто нет

Реклама появляется только у пользователей бесплатных и базовых тарифов (Free и Go). Платные подписки Plus, Pro, Business, Enterprise и Education полностью зачищены от промо-блоков.

Также реклама заблокирована для:

1. Аккаунтов пользователей до 18 лет.
2. Чувствительных тем (здоровье, психологическая помощь, политика, знакомства, финансы).
3. Браузера Atlas на время тестирования.

Главный вывод для B2B: ваша аудитория из крупного бизнеса для рекламного кабинета недосягаема (кроме заблудших на бесплатных планах CEO). Реклама в ChatGPT - это история строго про массовый рынок и малый/средний бизнес.

2. Как выглядят форматы и где они стоят

Формат один — спонсорская карточка под ответом модели. Она визуально отделена от текста и помечена как рекламная. Внутрь самого текста ответа реклама не встраивается.

1. Наполнение: логотип, бренд, заголовок, описание, картинка и ссылка. Для интернет-магазинов доступен товарный каталог с ценами и прямой покупкой.

2. Объём рынка: пока промо-карточка показывается меньше чем в 5% всех запросов. Конкуренция всё ещё крайне низкая. НО рекламный кабинет пока не раскатан на всех рынках.

Как выглядит наглядно: https://openai.com/ru-RU/index/testing-ads-in-chatgpt/?video=1162698597

3. Главный принцип: ответ независим

Купить рекомендацию в тексте нельзя. Сервис не может заплатить, чтобы ChatGPT назвал его лучшим или вычеркнул конкурента из текстового ответа.

Органический ответ и рекламный блок под ним рассчитываются разными системами. Ваша оптимизация под ИИ-поисковики никак не зависит от рекламного бюджета. Однако структурированный каталог товаров, который вы загружаете для рекламы, одновременно подкармливает и органические рекомендации модели.

4. Настройка и закупка

Здесь нет привычных ключевых слов из Google или демографических сегментов из социальных сетей.

1. Описание контекста: вы описываете словами сценарии, в которых хотите появляться (например: *выбирает систему управления клиентами для команды из 20 человек*). Это основной рычаг.

2. Модель оплаты: за показы или за переходы. Официальная стартовая рекомендация OpenAI — $3–5 за клик. Аукцион определяет победителя по цене и точности соответствия запросу.


5. Что это значит для продакт-менеджера

1. Считайте стоимость целевого действия, а не клика. Переход из осмысленного диалога обходится дороже поиска, но готовность пользователя к покупке там выше.

2. Сложные продукты заходят лучше всего. Программы для бизнеса, образование, туризм, техника - категории, где человек приходит с вопросом что выбрать, а не где дешевле.

3. Оптимизация под ИИ-поисковики становится обязательной. Как только в выдаче появляется платный слот, бесплатный трафик начинает дорожать. Занимайте место в базах знаний (документация, сравнения, отзывы), пока канал не перегрет.

Подробный разбор и первоисточник: https://openai.com/index/testing-ads-in-chatgpt/


@productgames

AI начал переписывать сам фундамент разработки

Кажется, мы официально прошли фазу, когда нейросети были просто хайповыми чат-ботами. Сейчас AI перестраивает под себя всё: от архитектуры данных и подходов к RL-обучению до ролей инженеров и того, как физические роботы принимают решения на улицах.

5 сентября Яндекс проводит deep tech night - конференцию о реальных технологических вызовах в эпоху AI. Без воды, только хардкорная инженерка и то, что происходит под капотом сложных систем.

Часть докладов:

* Мо Гавдат (ex-Chief Business Officer в Google X) расскажет: как генеративные модели фундаментально меняют роли в командах, процессы разработки и к каким вызовам инженерам готовиться уже сейчас.
* Алексей Гусаков (CTO Бизнес-группы Поисковых сервисов и ИИ в Яндексе) разберет незаметную революцию в RecSys: как генеративка вытесняет ручной фичеинжиниринг.
* Сергей Мельник (руководитель сервиса Автономного транспорта и роботов в Яндексе) покажет, как физический ИИ накатывает миллионы виртуальных километров в симуляциях перед выездом на реальные дороги.
* Василий Ершов (руководитель AI Studio Tech в Yandex Cloud) разберет архитектуру платформ для гибридных агентов.

Регистрируйтесь, чтобы присоединиться к эфиру, поучаствовать в Q&A-сессии со спикерами и получить записи всех докладов после события.

Чел ушёл в отпуск по уходу за ребёнком и оставил вместо себя на продажах AI-аватар

Это история сооснователя HeyGen. Он ушёл в отпуск по уходу за ребёнком и оставил вместо себя на продажах свой AI-аватар. Не чат-бота на сайте, а цифрового двойника, который восемь недель вёл сделки.

Основной вопрос был такой: удержит ли агент первую линию, пока сам он держит на руках ребёнка.

Итог, от которого у любого соло-билдера ёкает: 2741 разговор, 300+ звонков в неделю, ноль выходных, 132 новых платящих клиента и 37 enterprise-сделок примерно на 3 млн долларов пайплайна. Конверсия 4,8%.

Без косяков не обошлось. В живом диалоге с реальным клиентом двойник назвал тариф за 4800 долларов, которого у HeyGen нет: выдумал с нуля и уровень, и цену, и произнёс так же уверенно, как всё остальное. Пару раз уходил лишнего в переписке, пересылая клиенту внутренние заметки 😄

Обходили это так: всё, что связывает обязательствами (цена, договор, технические обещания), уходило на подтверждение живому человеку в Slack.

Так что вопрос не в том, можно ли клонировать себя, а в том, какие решения отдать двойнику и где стена.

Источник, в котором лежит код решения: https://x.com/wayne_liang_/status/2084320195112485276

#PG_education
@productgames

Главный хайп в Кремниевой долине прямо сейчас - это вкус (taste)

Пока все спорят, чья модель круче, весь тех-твиттер тихо сменил баззворд. Грег Брокман из OpenAI пишет, что вкус - это новый ключевой навык. Пол Грэм вторит: когда собрать можно что угодно, вкус становится важнее кода. Про это уже выходят лонгриды в New Yorker и NYT.

Логика простая: ИИ обнулил стоимость исполнения. Прототип собирается за минуту, интерфейс за один промпт. А раз сделать теперь может любой, дефицитом стало не умение собрать, а понимание, что вообще стоит строить. Это и есть вкус.

Но слово вкус само по себе звучит абстрактно и снобски. Дэн Пинк разложил его на 3 понятных шага, которые качаются как навык:

1. Создавать, а не просто потреблять.
Вкус растёт, когда ты делаешь руками, а не когда бесконечно листаешь чужие кейсы. Первые попытки будут кривыми и это нормально. ИИ выдаёт готовое результат, проскакивая как раз тот этап, где и формируется суждение: попробовал → вышло плохо → понял почему.

2. Вкус - это смелость сказать нет.
Если вам нравится абсолютно то же, что и всем, у вас пока нет вкуса. Занять позицию - значит от чего-то отказаться. В продукте это буквально главная работа продакта: не то, что нужно добавить, а то, что вы жестко НЕ будете строить (даже когда громко просят).

3. Если ваш вкус не меняется - вкуса нет.
Вкус - не застывший набор правил, а движущаяся мишень. Продакты и фаундеры, которые остаются релевантными годами, постоянно пересматривают свои ориентиры и не боятся отказываться от вчерашних любимых решений.

Короче говоря, все задолбались от дженерик дизайнов и продуктов, теперь в моде уникальность. Впрочем, как и всегда, просто раньше дженерик решения было делать сложнее, а теперь они на каждом углу.

@productgames

Между тем мы в Product Games (не называю больше кейс-клубом, потому что он вырос из одного направления) собираем базу рефералов для своих.

В планах открыть эту табличку только среди одноклубников, но тем, кто пошерит свой контакт - скину табличку тоже за ваш вклад 🙂

Заполнить и пошерить другу: https://forms.gle/vSzsMaDrXpR2rHFWA

P.s. для тех, кто сейчас в поиске чистой удалёнки, выкатила отдельный пост с наблюдениями в соседнем канале.

P.p.s спойлер - там уже есть контакты из российского бигтеха


@productgames

GTM-плейбук 2026: Простыми словами и с примерами

Оп, новый GTM-плейбук подъехал для B2B SaaS. Забавно, что не прошло и пары лет, как само сочетание битуби саас приняло устойчивый душок.

Если очистить тренды 2026 года от словесной шелухи, главная мысль одна: люди устали от ИИ-спама, а нейросети начали решать, у кого покупать.

Поэтому все ключевые изменения строятся вокруг этого:

1. Точный аутрич вместо спама (Signal-based Outbound).
Было: Нарезать в LinkedIn 5000 контактов и заряжать массовую рассылку.
Стало: Ящики завалены идеально написанным ИИ-мусором, конверсия в нуле.
Как теперь: Продавать по сигналам. Скрипт видит, что компания Х наняла нового CISO, ИИ сигнализирует: *Новый директор меняет стек в первые 90 дней, вот что он использовал раньше*. Продавец пишет одно точечное письмо в правильную секунду.

2. AEO вместо классического SEO.
Было: Писать статьи ТОП-10 CRM под ключи Google в надежде на клики.
Стало: клиенты спрашивают у Claude или ChatGPT: *Сравни HubSpot и Pipedrive для агентства из 10 человек и посоветуй лучший*.
Как теперь: Оптимизировать бренд под ИИ-базы (отзывы на G2/Reddit, открытая документация, кейсы), чтобы попадать в ответы нейросетей. Если ИИ вас не знает — вас не существует.

3. ИИ с контекстом компании, а не промпты на коленке.
Было: Писать в ChatGPT: *Напиши пост про наш таск-менеджер* и получать банальщину.
Стало: Вся база знаний (ICP, цены, конкуренты) лежит в виде структурированных .md-файлов. Вы даете задачу проанализировать сайт конкурента, а ИИ сам подтягивает competitors.md и выдает отделам продаж снайперские аргументы под конкретного клиента.

4. Экосистемный маркетинг и фаундер-контент (B2B Creators).
Было: Нанимать агентства для залива рекламы или ведения безликих соцсетей компании.
Стало: Обезличенные бренды никому не интересны. Люди покупают у людей.
Как теперь: Продажи идут через личный бренд фаундеров, экспертные рассылки, подкасты и ко-маркетинг с партнерами. Небольшой B2B-автор с аудиторией в 2000 узких специалистов из вашего ICP конвертит в 10 раз лучше, чем гигантский инфлюенсер-генералист.

5. Гибридный инженер в продажах (Forward-Deployed Everything).
Было: Классический сэйлз с питч-деком и долгие согласования с технарями.
Стало: Покупатели хотят видеть решение своей боли здесь и сейчас, а не слушать презентации.
Как теперь: В сделки выходят технические специалисты и инженеры (FDE/FDX), которые кастомно допиливают продукт под клиента прямо в процессе переговоров.

6. Ужины вместо выставок.
Доверие строится на камерных ивентах на 8–10 C-level гостей, а не на огромных стендах за $50k. Хотя, мне кажется, так было и раньше.

7. Новый прайсинг.
Модель per seat ломает юнит-экономику. Если ваш ИИ-агент делает работу за пятерых, клиент уволит сотрудников и станет платить вам $20 вместо $100. Альтернатива — гибрид: базовая подписка за платформу + плата за результат, токены или закрытые задачи.

Источник: https://www.growthunhinged.com/p/b2b-gtm-playbook-for-2026

#PG_education

@productgames