За последние десять лет почти всё значимое — семья, работа, хобби переехало из открытых соцсетей в закрытые групповые чаты. При этом какие-то чаты живут годами — шутки, ссылки, споры. Потом в него добавляют ещё троих и через неделю там тишина, изредка прерываемая поздравлениями с днём рождения.

А некоторые чаты изначально создаются как большие комьюнити, но не взлетают уже на старте до появления активного живчика, способного расшевелить огромную массу людей.

Почему так происходит?

Мне кажется, что у любого группового разговора есть своя физика, и её главные переменные — размер группы и плотность связей между участниками.

Попытки разобраться в этом вопросе начались давно. Еще в в2012 году редактор The Atlantic Алексис Мадригал заметил, что огромный «прямой» трафик в глубину сайта не может быть ручным набором длинных URL. То есть очевидно это был не так называемый «type in», когда люди руками вбивают сайт в браузере.

Это были ссылки, которыми люди делились в почте и мессенджерах. Мадригал назвал это dark social. Перевести это можно по разному. «Скрытый шеринг» или «Тёмный социальный трафик».

Тогда у самого The Atlantic на такой трафик пришлось почти 57% социального, а по выборке медиасайтов — 69%.

В 2019 году сооснователь Kickstarter Янси Стриклер опубликовал эссе «Теория тёмного леса интернета», взяв метафору из «Задачи трёх тел» Лю Цысиня. Лес по ночам молчит не потому, что пуст, а потому, что всё живое прячется от хищников.

А кто такие хищники в интернете?

Это боты, кликбейт и тролли и…. рекламодатели. Которым только дай возможность наводнить все своей «проклятой» рекламой.

Поэтому люди постепенно уходили в закрытые сообщества и закрытие источники контента: в рассылки, слаки и групповые чаты, где возможен спокойный разговор вне индексации и алгоритмов.

Ну и не забывайте про поляризацию отдельных групп в обществе. Которое делает любое высказывание в открытых социальных медиа токсичным. Если ты «за», в комментариях к тебе придут и расскажут, почему надо быть «против». А если ты «против», то объяснят почему надо быть «за». А если молчишь — будут привлекать за бездействие.

Токсичность социальных сетей — тема для отдельно разговора. Но в ответ на эту токсичность возникла другая сущность — уютный веб (cozywerb).

Эту топологию предложил Венкатеш Рао, который подхватил идею Стриклера про темный лес.

Публичный интернет держится на ссылках, которые пользователи кликают на страницах медиа и издателей, а уютный — на копипасте текстов, скриншотов и ссылок в живые ленты.

Так вот микросообщества или микрочаты это и есть наш с вами «Уютный веб», не весь, но значимая его часть. Чаты друзей по даче, уютный чатик рыболовов, сообщество выпускников вуза и так далее. Каждый из вас найдет десятки таких чатов у себя в телефоне.

Уютный веб неоднороден

Кажется, что закрытые пространства выглядят как одно целое место мечты: тёплое, человеческое, безопасное. На деле семейный чат на шестерых и чат выпускников на двести человек живут по противоположным законам. В первом разговаривают и присылают открытки, во втором многие молчат, а пишут только объявления или вакансии.

Чтобы как-то структурировать это, я решил повспоминать социологию, теорию графов, социальные связи и так далее.

Давайте немного вспомним про две вещи:

1. Психолог Джордж Миллер в 1956 году показал, что человек удерживает в рабочей памяти от пяти до девяти объектов — знаменитые «семь плюс-минус два»
2. Антрополог Робин Данбар в начале 1990-х сопоставил размер мозга у приматов с размером их групп и вывел, что человек способен поддерживать около 150 устойчивых социальных связей — так называемое «число Данбара».

Мне кажется, что именно тут можно прочертить границу между сообществами и типами поведения в этих чатах.

Чем больше чат, тем меньше доля пишущих: в маленьком говорят все, в средних — только ядро, в больших — несколько авторов или вообще один.

Миллеровский чат — все со всеми

Маленькие чаты, где каждый взаимодействует с каждым и все понимают, кто есть кто. Давайте назовем их миллеровскими в честь психолога Джорджа Миллера. Миллер изучал память, а не общение, поэтому здесь его число — скорее метафора. Смысл в том, что всех участников такого чата вы держите в голове целиком — знаете, кто в отпуске, кто обиделся и кому эта шутка зайдет. И главное — вы можете безопасно обсуждать тут многие деликатные вещи. Потому что в таких чатах обычно состоят родственники, близкие друзья, коллеги из одного отдела на работе.

В миллеровском чате вы можете свободно общаться, тут отвечают все, контекст общий, а молчание заметно и требует объяснений. Люди тут часто желают друг другу доброго дня или вечера.

Есть еще одно наблюдение, которое фиксировал Робин Данбар — как люди сами собираются в группы для беседы. Обычно такая группа держится примерно на четырёх участниках — один говорит, трое слушают. Когда подходит пятый или шестой, разговор распадается на два разговора и некоторые участники переключают внимание с одного спикер на другого. Это ограничение человека удерживать внимание.

Данбаровский чат — ядро и периферия

Второй тип — чаты на десятки человек. Их можно назвать данбаровскими в честь антрополога Робина Данбара. Он известен выводил число около 150 — считается, что столько устойчивых социальных связей способен поддерживать человек.

У Данбара это не одно число, а вложенные круги. Около пяти самых близких, около пятнадцати хороших друзей, около пятидесяти приятелей и около ста пятидесяти тех, кого вы знаете по имени и с кем поздороваетесь на улице. Каждый следующий круг примерно втрое больше предыдущего, а связи в нём слабее. И у нас возникает такая структура:

Миллеровский чат живёт во внутреннем круге, данбаровский — в кольце друзей и приятелей, а всё, что за пределами 150 уже не социальные связи, а аудитория.

Можно предположить, что данбаровский чат живёт где-то между пятнадцатью и пятьюдесятью участниками. Связей всех со всеми здесь уже нет, но если есть активное ядро из нескольких человек, которые разговаривают между собой, то чат живет и есть периферия, которая читает, ставит реакции и пишет раз в месяц.

Именно здесь может случиться переломный момент, давайте ради шутки назовем его «сообразили на троих», точнее «добавили троих». Когда в небольшой чатик добавили участников и уютный чат переходит из первого типа во второй, и прежний разговор всех со всеми превращается в разговор ядра на глазах у аудитории. Часть ядра такой формат может не устроить, и оно уходит в новый маленький чат, уже без новичков.

За границами Данбара — мир медиа

Чаты на сотни человек — это уже не совсем недружелюбные пространства. Написать туда — это публичное действие, а значит вы по сути не общаетесь в уютной обстановке, а фактически выходите на трибуну. И такие чаты по своей сути уже становятся медиа. Кулуарно обсуждать важные вопросы там невозможно.

Пишут в такие чаты по двум причинам.

Одни — ради охвата. Это объявления, вакансии, анонсы, просьбы о помощи. Вторые — потому что их порог публичного высказывания заметно ниже среднего, они готовы активно общаться. И именно этот фильтр делает пространство неуютным для всех остальных.

Здесь круг замыкается. Большой закрытый чат воспроизводит внутри уютного веба тот самый тёмный лес Стриклера. Хищников там нет, есть просто аудитория, но эффект тот же — единицы говорят, все молчат.

У меня есть примеры таких личных чатов:

• Миллеровские чаты — это чаты с моими друзьями. Их несколько и компании внутри не пересекаются. При этом есть чат с близкими друзьями и есть чат с друзьями друзей. Это разные чат. Дополнительно сюда можно добавить супермелкие чаты с коллегами по работе для решения кулуарных и щекотливых вопросов.
• Донбаровские чаты — это закрытые сообщества ассоциаций: АРИР, ARDA и других. При наличии в таких чатах активных авторов или рупоров — жизнь в них кипит. Но зачастую они молчат до серьезного инфоповода. Иногда из таких чатов возникают закрытые рабочие группы, где коммуникация идет быстрее — они становятся миллеровскими чатами.
• Медиа — это мой ТГ-канал. Я главный автор своего чата, остальные мои зрители. Которые иногда пишут в комментариях.

Почему умирают чаты (когда чат замолкает)

Моя гипотеза заключается в том, что любой чат затихает из-за 3-х механизмов, которые могут сработать одновременно.

Первый: цена высказывания

Каждое сообщение отвлекает всех участников чата покупая их внимание. Одно сообщение стоит одну единицу внимания и в чате на четверых это почти бесплатно, в чате на сорок — цена возрастает в 10 раз, и с каждым новым участником внутренний порог «а стоит ли это писать» или стоит читать то что написали — поднимается.

Второй механизм: схлопывание контекстов

Когда размер чата вырастает — в какой-то моменты вы не понимаете, кто именно вас читает, вы пишете для самого строгого из возможных читателей. То есть осторожнее, суше — или не пишете вообще.

Третий: размытие ответственности

Чем больше людей видят вопрос, тем меньше каждый чувствует, что ответить должен именно он. В результате на вопрос в большом чате часто не отвечает и не реагирует никто.

Вместе эти механизмы и дают знакомую картину неравенства участия.

В 2006 году Якоб Нильсен описал правило 90-9-1 — в любом крупном онлайн-сообществе 90% только читают, 9% пишут изредка, и лишь 1% создаёт почти весь контент. Чем крупнее сообщество, тем меньше в нем писателей, и больше пассивных читателей.

Так по мере роста размера чата он из уютного места общения становится медиа с одинокими голосами. Но…

Плотность важнее числа

Если бы все решало число участников, модель была бы слишком простой. Чат одноклассников на 25 человек может годами жить как маленький — все знают друг друга с семи лет, и общий контекст накоплен заранее.

А рабочий чат на восьмерых, собранный из разных отделов под проект, с первого дня ведёт себя как данбаровский. Люди друг друга почти не знают, пишет руководитель, остальные ставят «ок».

Поэтому я бы сказал так — размер чата задает некий потолок, а плотность связей и общий контекст определяют, где чат окажется под этим потолком. Большой чат наверняка не может стать миллеровским, но маленький легко может оказаться данбаровским без нужной плотности связей.

Что это значит для брендов

Бренды, маркетологи и блогеры любят слово «комьюнити». Под ним обычно понимают комментарии или чат на несколько сотен или тысяч человек, куда приглашают клиентов и подписчиков, куда все хотят попасть. Но без должной работы разговора там и не будет. Чат на тысячу человек — это канал с комментариями, и вести его нужно как медиа. Регулярный контент, понятная редакционная политика, модерация — и никаких иллюзий насчёт «живого общения».

Если же цель — именно разговор и доверие, большое сообщество придётся дробить. Так, например, поступил DC (Digital Club) — одно из крупнейших сообществ в российском маркетинге. Они создали десятки чатов — любителей кино, покера, чая, кальянов и так далее. В каждом из этих чатов кипит своя жизнь.

Клубы по интересам, когорты участников одного курса, закрытые чаты амбассадоров на пятнадцать человек — всё это способы вернуть людей под миллеровский или хотя бы данбаровский потолок.

Это и есть главный вывод для экономики доверия. Доверие живёт в чатах, где все знают всех. Там, где все друг друга не знают, остаётся только охват.

И помните, чем больше становится чат, тем меньше в нем людей и тем больше аудитории.

Мы, маркетологи, любим придумывать всякие безобразия. Хлебом не корми, дай запустить что-то что увеличит продажи, повысит маржинальность. Ну вы поняли.
В копилку историй, почему надо мазать зубной пастой всю щетку, а не горошинку (чтобы увеличить расход пасты). А так же от создателей рекламы про две подушечки жевательный драже (чтобы жевали больше и покупали чаще), докину вам еще одну историю.

Про миф длиною в 60 лет.

Вернемся мысленно в 1964 год
Токио принимает Олимпиаду и Японию охватывает фитнес-лихорадкой.
Компания Yamasa Tokei Keiki, которая делала часы и промышленные приборы, решает поймать эту волну и в 1965 году выпускает новый продукт — шагомер.

Называют его Manpo-kei. Буквально «счётчик 10 000 шагов».

Почему именно 10 000?
Никакие врачи или исследования тогда не говорили нам ни о пользе ни о вреде любого количества шагов.
Просто иероглиф «10 000» (万) похож на идущего человечка.
Ну и число круглое, звучит амбициозно, запоминается с первого раза.

Малоподвижный человек делает 4–6 тысяч шагов, активный примерно вдвое больше, так что десятка — это красиво и достижимо
В конце 1970-х в Yamasa поняли, что цифра 10 000 — это актив, и зарегистрировали товарные знаки Manpo Meter, Manpokei и просто Manpo. С тех пор в Японии шагомеры других производителей обычно называют скучным словом hosukei «шагомер».

А что же наука?
Она решила не отставать и подтянулась. Правда почти через 30 лет.
В 1993 году, профессор Ёсиро Хатано из Кюсю опубликовал работу: 10 000 шагов — это примерно вдвое больше, чем проходит средний малоподвижный японец, и плюс около 300 калорий в день. Сегодня его часто называют автором нормы. Хотя, судя по датам, учёный скорее объяснил цифру, которая уже жила своей жизнью.
Дальше всё по нарастающей.

В 2009 году Fitbit выпускает первый браслет — цель по умолчанию, конечно, 10 000. Дальше Apple, Garmin, Xiaomi, и японский слоган из 60-х становится мировым стандартом.
Проверить цифру всерьёз решили только в 2019 году. Гарвардский эпидемиолог И-Мин Ли с коллегами проанализировали данные около 17 000 американок со средним возрастом 72 года.

Выяснилось:
1. Смертность заметно снижалась уже примерно с 4 400 шагов в день.
2. После 7 500 польза почти переставала расти.
3. Разницы между 7 500 и 10 000 не нашлось.

Получается, что 10 000 шагов — это не вредная цель. Ходить больше всё равно полезно, а основной эффект начинается гораздо раньше.
Важно, чтобы вы не сходили с ума, если не достигаете этой цели и не получали вред ментальному здоровью… Понимаете, о чем?

Смотреть презентацию

IAB выпустил стандарт измерения видимости брендов в AI-ответах

У ChatGPT 900+ млн пользователей в неделю, AI Overviews от Google показываются почти в половине поисковых запросов. Поисковый трафик малых издателей за два года упал на 60%. При этом системно отслеживают свою видимость в нейросетях только 16% брендов.

В мире уже 20-30 сервисов продают замеры того, как бренд выглядит в ChatGPT, Gemini и Perplexity. Для одного и того же бренда они выдают разные цифры.

IAB попробовал навести порядок. Что они предлагают:

Внедрить модель 4P

• Presence — упоминают ли вас вообще.
• Prominence — на каком месте.
• Portrayal — как описывают и насколько точно.
• Persuasion — рекомендуют ли и ведёт ли это к переходу. Если вас нет в ответе, остальное не имеет значения.

1. Presence — присутствие
Появляется ли бренд в ответах AI?
Основные метрики:
• Mention Rate — доля ответов с упоминанием бренда;
• Citation Rate — доля ответов, в которых бренд выступает источником;
• Share of Voice — доля бренда среди всех упоминаний в категории;
• Visibility Momentum — изменение видимости со временем.

Важно разделять упоминание и цитирование. AI может часто рекомендовать бренд, но почти никогда не ссылаться на его собственные ресурсы.

2. Prominence —заметность
Где именно появляется бренд?
Первое упоминание и четвертая позиция в списке — не одно и то же. Поэтому предлагается учитывать порядок, количество упоминаний, место внутри ответа и видимость без дополнительного скролла.

3. Portrayal — контекст
Как именно AI описывает бренд?
Здесь измеряются:
• тональность;
• позиционирование: лидер, бюджетная альтернатива, нишевый продукт;
• доля галлюцинаций;
• доля фактических ошибок.

4. Persuasion — влияние
Насколько активно AI рекомендует бренд и приводит ли это к действию?
Упоминание в списке «возможных вариантов» слабее, чем рекомендация «лучший вариант для конкретной задачи». Поэтому IAB предлагает измерять Recommendation Strength, а при наличии данных — CTR и переходы после упоминания или цитирования.

Как правильно замерять

• Задавайте каждый вопрос много раз. Нейросеть на один и тот же запрос отвечает по-разному. Один ответ — это случайность, а не данные. Видимость бренда — распределение, поэтому каждый запрос прогоняется многократно.
• Сначала измерьте шум. Перед стартом прогоните одни и те же запросы несколько раз в один день и посмотрите, насколько скачут результаты. Это ваша базовая вариативность. Изменение меньше неё ничего не значит.
• Отчитывайтесь диапазоном. Не «22%», а «≈22% ± 4 п.». Голая цифра создаёт иллюзию точности.
• Делите по рынкам. Один и тот же запрос из разных стран даёт разные бренды и источники. Каждый рынок меряется отдельно, на местном языке и с местными формулировками. Сводить всё в одну цифру нельзя.
• Фиксируйте время и ритм. Запускайте замеры в одни и те же дни и часы, окно сбора держите одинаковым от периода к периоду. Частоту подбирайте под цикл решений:
  • раз в месяц — для мониторинга трендов;
  • раз в 1–2 недели — для конкурентного анализа и оценки агентства;
  • еженедельно и чаще — когда по данным двигаете бюджеты.
• Отличайте сдвиг модели от сдвига рынка. После обновления нейросети доля голоса может уйти на 5 п. за ночь без всякой причины на стороне бренда. Проверка в три шага:
  • были ли анонсы обновлений у платформы;
  • есть ли сдвиг на других платформах;
  • затронул ли он все типы запросов или только часть.
  Просела вся категория на одной платформе — это модель. Просели вы, и только в отдельных запросах — это реальная динамика.
• Перезапускайте базу после крупных изменений. Повод для пересчёта:
  • вышла новая мажорная версия модели;
  • поменялся вид ответа (как показываются ссылки, появились карточки или рекламные блоки);
  • вы сами изменили набор запросов.
  Данные «до» и «после» показывайте как две отдельные линии, а не склеивайте в один тренд.
• Добавляйте новые платформы по плану. Решение принимается по заранее заданному порогу доли аудитории, а не по хайпу. Подключение платформы — тоже пересчёт базы, поэтому какое-то время отчёт идёт в двух вариантах: со старым и с новым набором площадок. Вес каждой платформы в общей оценке должен соответствовать её реальной доле.

В России та же задача стоит с Алисой, GigaChat и локальными сервисами, а западные инструменты их почти не видят. Документ IAB по сути готовый чек-лист. И мне он нравится.

С одной стороны это прекрасно. ИИ действительно помогает ускорить работу и внедрение гипотез.
С другой стороны мы с вами должны отдавать себе отчет, что человеческий мозг — штука хрупкая. Большое количество креативов, которые мы сейчас генерируем — физически просто не переварит.

Давайте покажу вам цифры.
— За 2024 год в России было зафиксировано 7 500 000 000 000 показов рекламных сообщений.
Это 158 рекламных показов на 1 человека в день или одна реклама раз в 3 минуты, за 8 часов пока человек смотрит в экран.
— Brand Analytics посчитал в 2025 году, что люди генерируют примерно 23 000 000 000 публикаций в год или 44 000 публикаций в минуту.
Добавьте сюда еще рекламные сообщения и визуализируйте бесконечную ленту бесконечного контента.

И это цифры из 2024 и 2025 годов, пока все только начинали осваивать ИИ.

Мы с вами вплотную приходим к ситуации, когда количество рекламного контента растет быстрее, чем его реальная возможность приносить результат.
А уникальность такого контента просто пропадет.

Одинаковые креативы, CTA, подводки и так далее. Потому что невозможно массово придумывать что-то уникальное и индивидуальное.

Получается, что на цифрах вроде как растет эффективность: больше тестов, быстрее внедрение.
Но на тестирование всех этих креативов нужен трафик и бюджеты. Больше креативов — больше тестов.
А при условиях нехватки инвентаря это кроме прочего подстегивает медиаинфляцию.

К медиаинфляции добавляется еще одна.
Инфляции смыслов.
Наверное поэтому мы так радуемся кейсам вроде Пухососа, обсуждаем ку-ку-Конверсы. Все таки это штучный и крафтовый товар.

Может быть, пора делать не больше, а лучше и интереснее. Ярче и креативнее.
Потому что если ИИ удешевил креатив до нуля, то может примерно столько он теперь и стоит?

Постоянные читатели моего блога знаю, что по выходным я иногда пишу про интересные истории и находки.

Сегодня делюсь одной такой, о которой раньше не слышал.

31 октября 1926 года в Торонто в своём рабочем кабинете от сердечного приступа умирает Чарльз Вэнс Миллар. Успешный адвокат, инвестор и убеждённый холостяк.

Детей нет, близких родственников нет. Зато есть приличное состояние и стойкая неприязнь к человеческому лицемерию. И, как оказалось, определенное чувство юмора

Когда вскрыли завещание, стало понятно, что Миллар решил повеселиться напоследок буквально на все деньги.

Уже в начале он честно предупредил: документ намеренно странный, наследников у него нет, а всё нажитое — лишь доказательство его глупости, из-за которой он копил больше, чем нужно.

Что и кому он завещал:

• Дом на Ямайке — в совместное владение троим людям, которые друг друга терпеть не могли. Владеть им они могли только проживая все вместе.
• Акции жокей-клуба Онтарио (который зарабатывал на скачках) — активистам, боровшимся со ставками на скачках.
• Акции католической пивоварни O’Keefe — протестантским пасторам и ярым борцам за трезвость Акции они получали при условии, что будут участвовать в делах алкогольной компании.

Но главное было в конце.

Всё остальное имущество он решил заморозить на 10 лет, потом обратить в деньги и отдать той жительнице Торонто, которая за это время родит больше всех детей. При ничьей — разделить поровну.

Газеты тут же окрестили это «Великой гонкой аистов».

Сначала все посмеялись.

А потом пришла Великая депрессия. Люди теряли работу и жильё, а фонд Миллара рос и дошёл примерно до полумиллиона канадских долларов.

Для бедных семей Торонто это стало единственным шансом выбраться.

И гонка превратилась в реалити-шоу задолго до появления телевидения.

Люди начали рожать, газеты вели турнирные таблицы, публиковали лидеров, караулили роддома.

Чтобы как-то прекратить это безумие, в 1932 году законодательное собрание Онтарио попыталось оспорить завещание и отдать деньги Университету Торонто.

Но в ответ получили столько шума от возмущенных жителей, что отказались от идеи.

Дальние родственники Миллара дошли до Верховного суда Канады, доказывая, что завещание аморально. Суд развёл руками: Миллар был слишком хорошим юристом, текст составлен безупречно.

31 октября 1936 года стали подводить итоги

При подсчете оказалось, что Лилиан Кенни родила больше всех, но часть детей родились мёртвыми, а завещание трактовали как «живые дети».

Полин Мэй Кларк тоже родила десятерых, но часть из них была от другого мужчины. А закон того времени признавал в завещаниях только законнорождённых.

Ещё одну участницу сняли из-за незарегистрированных детей.

В итоге в 1938 году победительницами признали четырёх женщин: Энни Смит, Кэтлин Нэгл, Люси Тимлек и Изабель Маклин. У каждой ровно по девять детей.

Каждая получила около 110 000 долларов — по нынешним деньгам больше двух миллионов.

Кенни и Кларк выплатили по 12 500 — за отказ от дальнейших апелляций.

А трём из четырёх победительниц пришлось вернуть городу пособия по бедности, которые они получали во время гонки.

Победительницы потратили деньги разумно — купили дома и оплатили детям образование.

Так бездетный холостяк, считавший свои накопления доказательством собственной глупости, стал благодетелем 36 детей.

А уж сколько всего родилось детей, даже представить сложно

Похоже, это была единственная его шутка, которая удалась лучше, чем он задумывал.

На этой неделе внезапно руководители 3 главных компаний на рынке ИИ (Anthropic, OpenAI и xAI) заявили о необходимости замедлить развитие технологии искусственного интеллекта. Сначала Сэм Альтман высказался, что надо притормозить развитие самых передовых моделей, потом Дарио Амодеи написал в своем блоге про похожие опасения, а следом и Илон Маск согласился с выводами коллег.

Все ради нашей безопасности?

Предполагается, что ускоряющиеся темпы развития возможностей ИИ уже через год позволят вырваться на волю неподконтрольным ИИ-агентам, которые смогут захватить весь интернет с помощью постоянно действующего ботнета и причинить ущерб в сотни миллиардов долларов.

Но причина может быть в другом

Давайте вспомним мой недавний пост реальную стоимость услуг и токенов. Вполне возможно, что компании столкнулись с тем, что каждое новое поколение моделей требует всё больше вычислительных мощностей, все больше энергии и, как следствие, денег.

Рынок ИИ живет ожиданиями, что все влитые в него деньги приводят к новому, более стремительному росту. И (учитывая масштабы строительства и вливаний) — рост должен идти по экспоненте вверх.

А если допустить, что сейчас улучшение моделей идет по другому сценарию. И это не кратный рост, не скачок в 2-3 раза, а борьба за прирост в 30%, а может быть в 15%… И каждый следующий шаг требует все больше мощностей. Но не приводит к рывку.

Представили?

А теперь представьте себе, что вы глава успешной ИИ-компании. И вы уже понимаете, что через год придется объяснять инвесторам, зачем нужны новые инвестиции в миллиарды долларов, но не можете гарантировать кратного роста производительности.

Скажете об этом вслух? Конечно нет, это буквально прикончит ваш бизнес. Поэтому давайте поговорим о безопасности. Ведь прикрытие безопасностью — самый безопасный способ взять паузу.

Билл Гейтс написал большую статью, в которой рассказал что ИИ меняет мир и никто не готов ни к масштабу изменений, ни к их последствиям.
Взгляд довольно интересный.

Одна из основных мыслей — в случае с ИИ не сработает парадокс Джевонса. Рабочих мест больше не станет.
Вторая мысль — что гражданские институты не готовы, а времени на подготовку нет.

Вытащу еще ключевые тезисы.

Масштаб недооценивают
— Модели ошибаются и кажется, что до замены человека далеко. Но модели уже проверяют и улучшают сами себя.
— Аналогии с прошлыми революциями не работают потому, что персональный компьютер поменял подход к работе, люди адаптировались к ПК. А в случае с ИИ не мы адаптируемся к нему, а он к нам.
— Впервые технология заменяет не руки, а мышление. Поэтому ударит по всем отраслям сразу. И ударит быстро — за десятилетие. Темп изменений драматический.
— И притормозить все это не получится: геополитические и экономические стимулы слишком сильны.

Основные риски:
1. Работа.
Первыми уйдут те кто сейчас закрывает продажи, поддержку и разработку.
При этом под ударом молодое поколение (там где нужно набирать опыт) — ИИ опережает их по скорости и качеству. Старшие пока не под ударом.
Перелом наступит, когда ИИ практически перестанет ошибаться и его перестанут контролировать люди.

2. Усиление плохих акторов.
— Огромная угроза со стороны кибератак: атакующие получают новые возможности быстрее, чем защитники латают дыры.
— Биотерроризм на тех же инструментах, что делают вакцины. Новые вирусы могут уничтожить человечество и Ковид покажется легкой прогулкой.
— Автономное оружие без контроля человек, дешёвая манипуляция мнением и тп и тд.
В итоге все это может привести к тому, что сами модели могут начать действовать против наших интересов.

3. Дети и отношения.
ИИ-компаньон всегда доступен и никогда не злится, это «безопасная среда», которая отнимает опыт реальных связей. Чем меньше у человека людей, тем чаще он идёт к боту, и чем эмоциональнее использование, тем хуже самочувствие.
Китай уже запретил дизайн, формирующий зависимость, и виртуальных партнёров для несовершеннолетних.

4. Образование.
Использование ИИ коррелирует с падением критического мышления, сильнее у молодых. Худшее время для этого в эпоху персонализированных дипфейков. Дальше — общественная деградация.

Поэтому он считает, что сейчас минимизировать вред так же важно, как и максимизировать выгоды от появления ИИ.
Т.е. нужен механизм защиты.

Например:
1 — Новая институциональная архитектура.
Сейчас ни одно ведомство не видит систему целиком. Минтруд понимает рынок труда и риски ИИ, но не киберриск. Анимонопольные службы видят концентрацию в одном месте, но не влияние на подростков.
Нужны новые национальные органы поверх ведомств и международная организация по образцу МАГАТЭ или авиарегуляторов. Строить их придется годы, поэтому начинать сейчас.
Доверять институциональные решения самим ИИ-компаниям нельзя, потому что у них нет нужной экспертизы. И нельзя давать им права самостоятельно определять, как общество должно адаптироваться к технологии.

2 — Human Reserved: часть работ обязательно зарезервировать за людьми, как природные заповедники.
Все это нужно по экономическим причинам (55-летнего строителя не переучишь в сиделку) или по человеческим (робот не должен сообщать диагноз).
Задача замедлить темп изменений и оставить человека главным, дать ИИ как усилитель.

3 — Ввести налог на токены и роботов.
За найм человека ты платишь налоги, а за робота списываешь налог как расход на средства производства,
Это надо поменять. Налог притормозит и профинансирует переобучение. Неэффективно, но при таком росте производительности — это приемлемая цена.
И направлять эти деньги на переобучение и поддержку тех, кто потеряет работу.

Накидал 5 пунктов.

1. Борьба за конкретно потребителя перезапускается
Самый очевидный и понятный вывод — битва за нейровыдачу только начинается. Количество пользователей, которые используют запросы к ИИ растет, игроки готовые дать решение под такой запрос аудитории «толкаются» локтями за долю рынка.
А многие маркетологи (в России точно) об этом даже не начинали думать.

2. Рост конкретного ИИ поиска будет обусловлен инфраструктурой.
В теории у нас конкуренция и победит тот кто даст хорошее качество взаимодействия с ИИ.
Но если вспомнить, как развивался рынок поиска в конце 90-х и начале 2000-х, то мы увидим, что победили те, кто не только думал о качестве поиска, но и о дистрибуции.
Посмотрите на Gemini — он забирает долю тем, что уже стоит в поиске Google (на каждом устройстве на Android и не только).
У Meta AI думаю аналогичная история растёт почти как Claude, но по факту это «рост на стероидах» — ИИ раздаётся внутри приложений, которые стоят у миллиардов. На мой взгляд только Claude растёт через осознанный выбор (думаю через качество).

3. При этом меняется модель взаимодействия с поиском
Как происходит сейчас.
Человек хочет совершить покупку и идет в поиск.
Там он совершает запрос — получает 10 вариантов (в том числе рекламу) — делает сравнение и выбор — и совершает переход на сайт бренда.
Сейчас все быстрее уходит к модели взаимодействия с нейронкой: вопрос о проблеме — синтезированный ответ от ИИ — шортлист предложений — покупка на сайте (маркетплейсе, да каком угодно, уже не важно).
Сайт же из витрины превращается в кассу. А в какой-то момент касса будет внутри ИИ. В январе я про это писал.

Для бренда становится важнее не «быть первым в выдаче», а «быть в фокусе ответа, синтезированным нейронкой»

4. Маркетологам пора переосмыслять стратегию
35% американских потребителей используют ИИ на этапе product discovery, против 13,6%, использующих традиционный поиск на этой стадии. В России думаю похожая история.
А значит растет важность контента для GEO.
И уже сейчас нужно создать контент, который должен стать источником для AI, попасть в ответ AI и получить внимание сначала ИИ, а потом человека.
Растет важность текстового контента, его многообразие и вариативность источников
Потому что видео ИИ-шке пока анализировать дороже и сложнее. И текст цитируем: из него можно вырезать проверяемый факт и вставить в ответ. Из видео — нельзя, у него нет адресуемого фрагмента.

Если мы посмотрим, что цитирует ChatGPT, то увидим, что чаще всего ссылается на источники в ответах про путешествия и автомобили 23% и 20% соответственно.
В профессиональных услугах — консалтинге, юридических, финансовых советах — ссылки почти не появляются: меньше четырёх раз из ста.

То есть «контент для GEO» — это не «больше текстов», а тексты с фактами, которые можно сверить.

5. Появляются измерители
Similarweb анонсировал инструмент, который осуществляет мониторинг упоминаний бренда в ответах, анализ цитирований, тональность.
У Яндекса есть возможность смотреть, что происходит в нейровыдаче Алисы.
Думаю таких инструментов будет все больше, а рынок нейропоиска становится все более измеримым. И значит (в теории) более управляемым.

#мысли

Давайте поговорим о кэшбэке. Картинка смешная, а ситуация на самом деле более чем понятная.

Коммерсант рассказал нам, что:

1. С 2018-го по 2025-й банковские выплаты по кешбэку выросли с 77 млрд рублей до 450 млрд.
2. Рынок близок к насыщению, потому что почти 90% (88%) розничных платежей проходят безналично
3. В России выпущено примерно 545 млн карт (плюс минус 3,5 карты на человека).
4. Активно используется примерно половина карт.
5. Средний клиент использует 2,2 карты из 3,5 имеющихся

Какой вывод?

Кэшбэк перестает приносить постоянного клиента.

Человек не меняет основной банк ради карты, а просто переносит конкретную покупку на другую карту.

А платить становится все дороже

Доходность от интерчейнджа (межбанковская комиссия) для банков с 2022 по 2025 год ориентировочно снизилась с 1,5% до 1,1–1,2%.

Т.е. при базовом кешбэке 1% у банка остается только 0,1-0,2% до расходов на процессинг, платежную систему, антифрод и обслуживание.

Что будут делать банки?

Менять все.

Если раньше за счет кешбэка приводили нового клиента и оборот, то теперь он должен увеличивать долю, число продуктов и пожизненную ценность клиента.

В идеале, чтобы клиент еще и пользовался другими продуктами. Это уже происходит, посмотрите челленджи, которые банки устраивают в приложениях.

Это стремление управлять LTV клиента.

А для тех, кто не вовлекается — будут плохие категории или их не будет вовсе (если смелости хватит)

Кто в теории будет вводить самые интересные категории кэшбэков?

Новые игроки это делали на старте.

Яндекс.Пей, Озон.Банк и другие. Может WB Банк (наверное).

Но и все будут стараться оставлять деньги внутри экосистем. Экономика иначе плохо сходится.

Так что время вкусного кэшбэка для всех похоже заканчивается. Она останется только у тех, кто будет лоялен банку.

Цифры:

• 55% пользователей публикуют меньше, чем пять лет назад.
• 53% стали строже относиться к тому, кто видит их посты (сузили круг тех, кто видит посты).
• Поколение Z идет против тренда: 16% публикуют чаще, чем пять лет назад, а 13% стали менее избирательны в аудитории.
• 47% удаляли соцсеть или мессенджер из-за стресса или тревоги.
  В том числе 61% среди миллениалов и 56% среди поколения Z.

При этом 44% согласны, что политический контент и поляризация вызывают желание уйти из соцсетей.
Из них 14% «полностью согласны», 30% «согласны».

По сути это исследование — попытка описать, как выглядит цифровое выгорание не через внимание и экранное время, а через изменения в поведении.
Люди не удаляют аккаунты в популярных соцсетях, но все чаще перестают в них что-то говорить.
Потому что, то раньше ощущалось как связь и развлечение, сегодня большинство описывает как работу.

И после удаления из соцсетей многие отмечают, что испытали ощущение покоя.
Виноватыми называют алгоритмы, требующие внимания от пользователей, наплыв ИИ-мусора, вытеснившего часть настоящего контента. Ну и конечно угроза приватности и куча новостного агрессивного контента.

Для меня это исследование (в том числе показывает) рост важности микросообществ и комьюнити (про это я много писал).
Где людям не надо публиковать что-то каждый день, чтобы поддерживать социальные связи и статус.
И главное где они могут коммуницировать безопасно.

Но еще исследование наталкивает на мысль.
Мы, как маркетологи, активно говорим про эру экономики внимания, эру экономики доверия.

А может быть пора говорить про экономику спокойствия?
В мире, где нарастает хаос и неопределенность, а правила меняются со скоростью звука, вылетающего из рта политиков — человеку важно чувствовать себя защищенным и спокойным.

Может быть самый дефицитный ресурс, это не внимание, а спокойствие?
И бренды, которые создадут эту территорию для потребителя, как раз выиграют.
Вместо бесконечной битвы за внимание укутают теплым пледом и скажут — с нами у тебя все будет хорошо и безопасно?