Growth Marketing Insights 🇺🇸🇬🇧

Подъехал потный рисерч перформанса GEO (поиска в нейронках) как канала привлеченияПомним что GEO = SGE = AIEO = LLMEO = AISEO=... ☠️✍️ TLDRЛЛМ-трафик по revenue per session проигрывает всем традиционным каналам, кроме paid social. Единственное исключение - сложные продукты с долгим research cycle: там траф из ChatGPT/Perplexity конвертит сильно лучше.🔍 Подробнее об исследованииАвторы из University of Hamburg и Frankfurt School проанализировали 12 месяцев first-party данных с 973 e-commerce сайтов:• $20 млрд суммарной выручки• 164 млн транзакций с традиционных каналов• 50 000+ транзакций с ChatGPT-referrals• 49 стран, 24 категорииЧто показали цифры(август 2024 — июль 2025):• У традиционного SEO конверсия в покупку на 13% выше чем у GEO-трафика, у affiliate - на 86% выше. • Revenue per session - ниже всех, кроме paid social• Доля GEO-трафика — всего ~0.2% от общего (90% - это ChatGPT)• У сайтов со сложными продуктами доля GEO-трафика в 4.6 раз выше• У сайтов с молодой аудиторией - в 5.5 раз выше, с технически подкованной - в 3.8 раз‼️ ВажноКонечно же товарищи немцы использовали ласт клик атрибуцию = недооценили в 2-3 раза количество покупок от LLM-трафика. В любом случае, конвершен рейт у потерянных GEO-покупок должен быть таким же как выше.🧠 ВыводыAI-шопинг добавляет лишние шаги: промпт → чтение ответа → клик → сайт → покупка. Для простых товаров (н: футболка, шампунь) это лишнее трение - зачем спрашивать ChatGPT, какую майку купить. А вот для сложных покупок (техника, B2B, стройка, авто) - где нужны сравнения и синтез информации - AI реально экономит время и даёт ценность.🖇 Ссылка на рисерчЗдесь. Но можно забрать сам пдф с исследованием в первом комменте.

Сделал себе проект для нейро-аудита рилсов / тиктоков через Gemini Имба фича Gemini — анализ видеофайлов напрямую. Не скринов, не транскрипта, буквально кидаешь ей видик и модель его реально "смотрит".Получается, можно на коленке собрать аудитора, который распарсит видос на кирпичики и прогонит по базе знаний с выводами из behavioral science исследований (когнитивная нагрузка, prediction error, дофаминовые механизмы, emotional contagion и тд).Конечно же не все идеально + что-то спорно, но в целом получается жир! Релевантно всем, кто делает short form контент - рилсы, тиктоки, шортсы (в том числе рекламные).📊 Что умеет• Скоринг-таблица из 5 метрик: hook, retention, identity, arousal, value + sound off check• Посекундный "рентген" видео - где юзер может свайнуть видос и почему• Прогноз вирального охвата: <10k / 10-50k / 100k+ / 1M+ (ну это самое спорное, конечно 🤔)• "План лечения" — конкретные рекомендации что починить🛠 Как использовать1. Создать в веб-интерфейсе Gemini новый gem2. Загрузить системный промпт + прикрепить как вложения 2 файла базы знаний3. Закинуть видос на анализ4. Прочитать и расстроиться 🔗 Все артефакты в одном Google Doc:СсылкаПромпты частично на английском, аутпут будет на русском.Кидайте в комменты свои наработки по теме, сделаем вместе потную про-версию.

Оказывается у Manus.im с недавних пор есть API интеграция с SimilarWeb. Если для вас актуален рисерч конкурентов - можно очень хорошо подвигаться 🫡Подписка на манус стоит $40 + кредитов еще выжирается на десятки долларов, однако все равно сильно дешевле, чем платить за similar web напрямую. Пример как может выглядеть репорт (но слабый пример, конечно)

Подгон для читателей каналаВ этом посте я говорил, что работаю над проектом AI CMO. Проект задуман для внутреннего использования нашей венчурной студией, однако, чтобы сделать его еще сильнее, мне нужен фидбек от внешних продуктов.✨ Мое очень важное мнение про пользу AI для маркетингаВообще-то я ИИ-скептик (если сравнивать со средним градусом внутри ИИ-бабла) и очень прохладно отношусь к кул сторис, что ИИ кого-то заменит и т.д. Большая часть артефактов, которые может генерить AI для разного рода маркетинговых нужд, получаются очень average. А average для маркетинга, как правило, не работает..Не то чтобы я утверждаю, что мой AI CMO выдает что-то непременно великое, однако я очень сильно заморочился, чтобы получалось сильно лучше того дефолта, который можно добыть используя ванильный Claude/ChatGPT.💎 Что предлагаюЕсли вы стартап с фокусом на global и хотели бы посмотреть на аутпут AI CMO для вашего продукта - напишите мне в ЛС. Возьму 5 продуктов. Какие отдам артефакты:● 8-12 не очевидных demand gen тактик для вашего B2C/B2B стартапа/скейлапа. То, что помогает добывать пользователей в условиях, когда ресурсов мало, экономика в обычных каналах не сходится и т.д.● Детальные, пошаговые гайды по реализации тактик из пула выше (не всех, чтобы не размывать фокус, система автоматически приоритезирует 3-5 самых жирных)● Результаты тестов нескольких вариантов позиционирования (и value props-ов). Тесты проходят на базе AI-фокус группы по методологии из этого поста (90% совпадение с ответами живых людей).● Html-прототипы хоумпейджа вашего продукта и лендингов для основных jtbd-сегментов.🤝 Что хочу взаменЯростную критику содержимого артефактов, но обязательно с деталями! В похвале интереса нет, я и так знаю, что система хорошо работает, нужно подсвечивать слабости.- - -Ставьте 🫡 если вы тоже ИИ-скептик (при этом общаетесь с ЛЛМ больше, чем с живыми людьми) и 🌚 если хотите, чтобы ИИ лишил работы читателей канала..

Мне понравилось это YT видео про мат часть sales-механик.Рекомендую смотреть, если sales это не ваш прямой профиль, но интересно разложить все по полочкам. Автор пользуется своим собственным фреймворком LAPS, чтобы разделить sales-цикл на 4 этапа, Не буду здесь все в деталях описывать, видео смотрится за 15 мин на x2. Из того, что мы любим, автор ссылается на исследования, чтобы пруфнуть, что его тезисы про механики не высосаны из пальца, а научно обоснованы.Мной был проведен факт-чекинг(!) этих тезисов, выводы ниже 🫡 ✨ В 2026 году, про свой B2B продукт нужно часто постить short-form(!) контент.Пруф: Google ZMOT рисерч с панелями на тысячи юзеров показывал, что человеку в среднем нужно 10.4 касания с упоминанем продукта, чтобы обратить на него внимание. Автор округляет до 11 касаний за 90 дней. Эту же логику можно переносить на рекламу и т.д. ✨Нужно инвестировать в long-form контент: видео, подкасты, полезные пдфки и т.д. То, что потребляется за 10 - 60 мин, чтобы суммарное время потребление вашего контента шло на часы и "накопилось" доверие.Пруф: работа Robin Dunbar (Oxford), что нужно 2-7 часов интеракций для "know-like-trust" -> в разы росла конверсия вниз по воронке. ✨ Быстрый фоллоуап: связаться в течение минуты после заявкиПруф: статья в HBR, про исследование на 1.25 млн лидов. Коммуникация в течение часа после оставленной заявки повышает конверсию в квалификацию лида в 7 раз. ✨Делать презы для любых разговоров. Пруф: статья в MIT Brain & Cognitive Sciences - >50% нашего мозга напрямую или косвенно задействованы в визуальном восприятии = слайды снижают когнитивную нагрузку -> повышают конверсию✨ Не отвечать на вопросы по одному, а копить их и отвечать потом на все разомПруф: подход из теории ведения переговоров, которая разработана в MIT. Статья. Чуть более сомнительные тейки:✨ 80% всех сделок заключаются после 5-12 фолоуаповПруф: конкретно этот тезис, который якобы подтверждается некой NSEA, это сейлз-фольклор, такой организации не существует. Но в то

Протестил насколько хорошо Gemini 3 Pro умеет анализировать ютюб видео.💎 Что получается неплохоДовольно хорошо анализируются одиночные видео. Например, промпт по извлечению хот тейков из конкретного видео (вот этого, например) для переупаковки в LI пост (или в целом куда угодно) стабильно выдает достойные цитаты и ставит ссылку на правильный таймкод (без глюков в моих тестах). Пример для видео вышеTitle: $2.4M/Year From a "Boring" IdeaHook: You think the "Logo Maker" niche is saturated? You're wrong.Data: "Logo Maker... [did] $200,000 of revenue just in the last month."Action: Stop looking for "blue oceans." Go where the fish are already biting. If a niche is "saturated," it means there's wallet share to steal.Context: A simple prompt-to-logo tool charging $6.99/week. No complex agents. Just basic utility for a high-intent audience (new business owners).☠️ Что получается плохоЗапросы "найти несколько видео в которых xyz" безнадежно галлюцинируют. Из 10 ссылок на ролики 7 выдуманы (при этом "проанализированы") и т.д.

Не читайте этот после если не хотите...Смотрим новый рисерч про фрейминг вэлью пропов.✍️ TLDRНегативные формулировки вроде "Этот курс НЕ подходит тем, кто не хочет зарабатывать $10K в месяц"» конвертят на 20%+ лучше, чем позитивные вроде " Это курс для тех, кто... " (но есть нюанс!)Мозг считывает такой месседж как сигнал узкой специализации = работает если старгетировать на релевантный (и чаще всего узкий) сегмент аудитории. Получается, подойдет для рекламы, имейлов и т.д. 🔍 Подробнее об исследовании8 экспериментов с физ товарами и услугами (что не помешает нам экстраполировать выводы на всё остальное 🫡). Некоторые результаты:➢ Кофе: любители тёмной обжарки на 48.4% чаще выбирали вариант с негативным фреймом.➢ Зубные щётки: негативная формулировка на 28.6% повышала CTR и на +31.7% engagement на лендинге (надеюсь, они хотели сказать add to carts).➢ Острый соус: purchase intent вырос на 11.1% при негативном фрейме.🧠 Почему такКогда value prop сформулирован как «не для тех, кто..», мозг делает вывод, что это узкоспециализированное решение = «заточено под меня» → ↑ perceived fit → ↑ purchase intent.Работает логика «мастер одного дела vs мастер на все руки». 🤸‍♂️ Как применять➢ Нужно хорошо понимать сегменты аудитории и уметь их таргетить. Доля целевой аудитории должна быть >60%, ➢ Работает для ниш где у разных сегментов полярные предпочтения. Например; простота vs функциональность (Notion vs Apple Notes), скорость получения навыка (DataCamp vs Coursera Data Science), любитель vs профессионал (Canva vs Figma) и т.д.➢ Фрейминг универсальный и подходит почти для всего: реклама, соцсети, описания продуктов, email-рассылки, отзывы и UGC контент от юзеров и т.д. ‼️ Критическое условие➢ НЕЛЬЗЯ использовать для продуктов, связанных с идентичностью (политика, религия, lifestyle как маркер принадлежности) - там берут верх другие механики.➢ Для нецелевой аудитории эффект обратный: конверсия сильно просядет. Негатив отсекает их ещё жёстче.🖇 Ссылка на рисерч"This Article Is

Это же кто-то из вас! Признавайтесь, чей LinkedIn аккаунт..Мой - 🫡Оформил LI для друга - 🌚

Как сделать AI-фокус-группу, которая отвечает на 90% так же, как живые люди (рисерч с панелью из 9300 человек). ☠️ АЛЕРТ: этот пост местами очень душный, 10/10. При этом потенциальная польза тоже на 10/10. В любом случае, откройте форточку..Ссылка на рисерч (фул пдф в первом комменте)✍️ TLDRКонсенсус в индустрии: если с помощью AI имитировать интервью с целью выявить purchase intent - точность будет никакой. Однако, если использовать правильную технику опроса - AI отвечает на 90% так же, как живые люди.🔍 Подробнее об исследованииGPT-4o и Gemini-2.0-flash тестировали на 57 концептах продуктов личной гигиены (зубные пасты, гели для душа, уход за кожей) с 9300 реальными участниками (150-400 человек на концепт).Результаты:➢ Если задавать дефолтный вопрос "оцени по шкале от 1 до 5..." (метод Direct Likert Rating) → результат так себе. Модели застревают на "безопасном" ответе "3", почти никогда не выбирают крайние значения 1 и 5 (корреляция 81%, сходство распределений 0.26). ➢ Если просить AI дать текстовое описание, а потом перевести его в цифру (один AI пишет текст, потом другой AI переводит в 1-5) → результат лучше (но распределение всё ещё слишком узкое, корреляция 85%, сходство 0.72) ➢ Но если использовать метод Semantic Similarity Rating (SSR) → получается очень хорошо (корреляция 90%, сходство 0.88)Де-факто, SSR достигает 90% от повторяемости ответов людей — это предел точности, выше которого подняться невозможно из-за шума в человеческих ответах.🧠 Почему так и как работает SSRКогда AI просят "оцени по шкале от 1 до X", модель работает в режиме "пытаюсь угадать правильный ответ" и скатывается к центру шкалы. Это не баг,а фича того, как работают LLM.Метод SSR обходит проблему через 3 шага:➢ AI пишет естественный текст: "Цена кажется справедливой, продукт удобный, возможно куплю если будут хорошие отзывы"➢ Смысл текста кодируется в набор чисел - тексты с похожим смыслом получают близкие "координаты"➢ Эти координаты сравниваются с координатами 5 эталонных фраз ("т

Вам конечно без разницы, а я тут озадачен думами как сделать ультимативного AI CMO 🫡Дабы перечислить актуальные в 2025 маркетинговые каналы, собрал док Marketing Channel Menu Extended 2025.За основу взял этот список каналов (пост в substack).Будет полезно для ваших брейнштормов с AI 🧠Пишите в комментах, если что-то забыл + ставьте 🔥 если скучаете по лету

Научные выводы о частотности имейл рассылокКонтринтуитивный факт от Journal of Marketing Research: Чем выше вероятность того, что конкретный человек совершит покупку в ближайшее время, тем реже ему следует отправлять письма.Бейслайн: • Если отправлять 0 писем в месяц → вероятность покупки 47%• Если 10 писем в месяц → вероятность 26% ⬇️Оптимальная частота имейлов зависит от прогретости юзеров:• Готовы купить прямо сейчас → шлем 5-7 писем/месяц• 50/50 → 6-10 писем/месяц• Холодные → 12-14 писем/месяц🧠 Почему такЕсли человек уже хочет купить - вы просто раздражаете его лишними письмами. Если не хочет - активация промо-акциями будет полезна.Рисерч про это (Journal of Business & Economic Statistics)💎 Еще по темеПост про оптимальные окна ретаргетингаСтавьте 🔥 если предпочитаете каждый день и 🫡 если раз в неделю уже праздник..

Почему я все время ищу какие-то кейсы про маркетинг/продуктДля меня просмотр чужих кейсов это лучший способ поселить в голове свежие мысли.1. Очевидно, но для меня работает реже - чужой кейс можно адаптировать под свой продукт. Пару лет назад я слушал какой-то ноунейм подкаст, который нашел в спотифае, и один из гостей рассказал про product seeding екомерс брендов с инфлюэнсерами. Мне пришла в голову (тогда казавшаяся отличной) идея затестить эту механику для b2c edtech продукта2. Чаще, сам кейс выглядит как ничего особенного, но внутри есть какая-то деталь, которую можно изолировано утащить.3. Бывает, что в процессе просмотра кейса в голову приходит совершенно рандомная + отстранённая мысль (при этом оч полезная), которая в других условиях не появилась бы.На русском классные кейсы со своих Community Sprints встреч выкладывает у себя в канале Алекс Беляев.Из этого кейса (Как вырастить сайт с 0 до 137,000 уникальных посетителей в месяц всего за 22 недели?) точно можно утащить хак с доменами product hunt продуктов. Я лично много раз парсил expired домены после продакт ханта / хакер ньюз, а вот предлагать выкуп для еще живых мне в голову не приходило..Из этого (От $234K ARR и закрытия стартапа до $2.5M ARR за 9 месяцев 🚀 Кейс стартапа Aspect Health) мне зашло "Написали бывшим тимлидам по acquisition у конкурентов и предложили созвон"Рекомендасьён!🔥 - если любите профессиональное вдохновение🫡 - если уважаете только кейсы в КС..

Никогда бы не подумал, но..💎 Имейл с извинениями бустит продажи на 127% (академический рисерч) 💎✍️ TLDRЕсли у вас падал сайт на пару часов или глючила оплата - отправьте письмо с извинениями ВСЕЙ базе (даже тем, кто не заметил) + скидку 5%. Продажи вырастут в 2+ раза.🔍 Подробнее об исследованииУченые из Ghent University и IESEG School of Management провели серию экспериментов с e-commerce компаниями.Результаты:• Обувной магазин отправил два письма: "Sorry" со скидкой и просто "Good News" со скидкой. Извинения принесли продаж на 127% больше.• В других кейсах, открываемость писем с извинениями была выше на 9%• НО: при серьезных проблемах (н: утечка данных) сентимент к бренду падал на 46% (падение перфоманса не измерялось, но мы то понимаем..)🧠 Почему такМы воспринимаем извинения от компании как искренность и добрые намерения.Если случилась проблемка, но мы лично серьезно от неё не пострадали, это не бросает тень на компетентность компании и не влечет негативных последствий. Зато, бренд становится более "человечным" в наших глазах, что позитивно влияет на конверсию.Особенно хорошо этот эффект работает для условно "холодных" и отстранённых брендов (банки, юристы, B2B и т.д.)🤸‍♂️ Как применять на практикеДе-факто, эта механика позволяет проводить неочевидные распродажи 1-2 раза в квартал. Когда случился очередной технический сбой: (медленная загрузка, глюки оплаты) отправляем письмо всей базе с коротким извинением + промокод на 5-10%. Тема письма должна начинаться со слова "Sorry". Механику НЕЛЬЗЯ использовать для серьезных проблем (задержка доставки на неделю, утечка данных и т.д.) 🖇 Ссылка на рисерч:Oops! Sorry, my bad: How apologizing for trivial mistakes leads to positive customer evaluations. International Journal of Research in Marketing (November 2024)Ставьте 🫡 если уже искали сегодня милосердия за небольшой проступок и 🗿 если пацаны не извиняются..

Хоронили SEO, порвали три баянаСудя по кликстрим данным от Datos (см картинку, десктоп устройства), ChatGPT, Perplexity и другие LLM-тулы совсем никак не дизраптят поиск в Google. Даже если человек пользуется AI, количество его ежемесячных походов к поисковикам не меняется (что контринтуитивно как по мне).При этом лишь 38% американцев хотя бы раз в месяц используют AI. Хотя может не "лишь", а "целых 38%", как посмотреть. Тех, кто мучает ChatGPT 10+ раз за месяц - 21%.Выходит SEO живее всех живых. Оно конечно страдает от гугловских AI overviews, но это другая история.Больше графиков здесь

Нам всем не хватает насмотренности на потные академические исследования. Вокруг слишком много контента и рисерчей от создателей маркетинговых/продуктовых SaaS (как правило про разного рода мышиную возню), и маловато фундаментальных рассуждений и выводов от профильных исследователей с адекватным матаном.Будем исправлять!💎 Когда лучше вести коммуникацию с юзерами от имени робота, а когда человека 💎✍️ TLDRЕсли хотите сообщить плохие новости - лучше это делать от лица робота. Если хорошие - от лица человека. Человек = выглядит и общается как человек, с именем и аватаркой, даже если на самом деле это бот.🔍 Подробнее об исследованииУченые в трех универах (University of Kentucky, University of Technology Sydney, University of Illinois) проводили серию экспериментов с B2C онлайн-сервисами. Результаты:• Люди в 2.6 раз чаще соглашались купить билет на концерт по худшей цене чем ожидалось, если об этом сообщал робот• Если цена на билет была ниже ожидаемой, тогда в 1.17 раз чаще покупали у человека• Если цену выше ожидаемой предлагал человек, 83% хотели "сменить оператора" и поговорить с другим человеком• Если цена на поездку на Uber была выше ожидаемой, люди в 1.25 раз чаще соглашались на нее, если об этом сообщал робот🧠 Почему так• Когда что-то происходит, нам важно понимать это произошло случайно или умышленно• Когда новости сообщает робот, мы чаще думаем, что у бездушной машины не может быть злого/доброго умысла.• Когда новости сообщает человек, мы чаще склонны видеть в этом умысел• Тогда, плохие или хорошие новости от робота мы склонны воспринимать более равнодушно, а новости от человека более эмоционально и с большим вовлечением🤸‍♂️ Как применять на практикеЕсли сообщаете хорошие новости, ваши имейлы и AI-боты тех поддержки должны выглядеть максимально человечно. TOV, имя, аватарка, подпись, все должно быть макс человечным.Если сообщаете плохие новости, коммуникация должна быть максимально роботизированной. От TOV до аватарки робота и явно не человеческого имени.Ссыл