🦊 Пару слов о NotebookLM

Странно, что так мало пишут про бесплатный инструмент, который делает:
• Инфографику
• Тесты
• Пересказ аудио и видео
• Ментальные карты
• Отчёты
• Презентации
• Обучающие карточки формата вопрос-ответ

Насколько это качественно?
Мы прогнали через NotebookLM своё видео Data-driven атрибуция — как понять, кому нужна, а для кого это трата времени и сил и попросили сделать инфографику. Результат видите на скриншоте.

Пользуйтесь! → Открыть NotebookLM

#оптимизируй

🦊 Uplift-анализ: как измерить реальный вклад рекламы в поведение аудитории

Uplift используют, когда бизнесу важно понять чистый вклад маркетинга в продажи. Эта модель предсказывает не просто вероятность целевого действия (покупки, заявки, подписки), а разницу в поведении пользователя с рекламой и без неё. Она оценивает, насколько реклама действительно помогает принять решение: купит ли человек благодаря увиденному объявлению.

Обычно модели прогнозирования показывают: вероятность покупки у Пети 30%, у Маши — 10%. Uplift-модель работает иначе: если Пете показать рекламу, вероятность покупки вырастет с 10% до 30% (uplift = +20 процентных пунктов), а у Маши почти не изменится. Значит, бюджет лучше тратить на Петь — тех, у кого заметный прирост от контакта с рекламой.

Как это использовать на практике
🔸 Вы проводите эксперимент: тестовая группа видит рекламу, контрольная — нет.
🔸 Собираете информацию о пользователях: поведение, сегмент, прошлые покупки, реакцию на кампании.
🔸 Обучаете модель, которая учится выделять сегменты с максимальным uplift — тех, у кого разница между тестовой и контрольной группами особенно велика.
🔸 Дальше вы таргетируете кампанию именно на эти сегменты: так повышается эффективность бюджета и сокращаются показы тем, кто купил бы и без рекламы или вообще не реагирует.

👉 Где uplift-модели особенно полезны
Там, где есть данные по тестовым и контрольным группам, достаточно объёма событий и регулярно повторяющиеся кампании — условия, чтобы модель училась и со временем давала всё более точные рекомендации. Это CRM-коммуникации (email, push, мессенджеры), программы лояльности, персональные скидки, триггерные кампании, перформанс-реклама с большим охватом.

🚫 Где подход работает слабо
Там, где мало данных, редкие сделки (длинный B2B-цикл со штучными сделками), невозможно разделить аудиторию на тестовую или контрольную группы или кампания идёт по очень узкому списку контактов. В таких случаях надёжнее классический A/B-тест и более простые методы сегментации.

🚀 Вывод
Uplift-моделирование показывает, сколько продаж произошло именно благодаря рекламе и на каких пользователей кампания действительно повлияла, а кто купил бы и без неё или не купил вовсе. Это способ измерять не просто конверсии, а реальный эффект от маркетинга.

#digital_словарь_pro

🦊 Ваша отправная точка для внедрения AI в маркетинг

CyberBrain — независимая AI-платформа, которая объединяет все маркетинговые данные в единый слой и создаёт фундамент для ваших собственных AI-решений.

Наши преимущества

👉 Чтобы AI в маркетинге приносил пользу, данные должны быть собраны корректно и без разрывов. Мы полностью решаем эту задачу: формируем единый слой данных, на котором можно строить любых AI-агентов.
→ Объединяем все ваши источники: post-click, post-view, CRM, web, app, офлайн, коллтрекинг, бюджеты.

👉 Поверх этого работает наш собственный ИИ-помощник, который позволяет напрямую общаться с вашими данными и получать понятные ответы.

Зачем бизнесу ИИ для анализа и общения с данными?

Маркетологи тратят время не на решения, а на поиск нужных показателей. Мы убираем этот барьер: систему можно напрямую спросить о значимых изменениях. В ответ вы узнаёте не только о том, что произошло, но и почему, а также получаете рекомендации, как это можно улучшить или исправить.

Узнайте всю правду о ваших кампаниях — задайте вопрос через ИИ напрямую вашим данным. Спросите у помощника:

• Проанализируй вклад CPM-кампаний в продажи за декабрь.
• Покажи динамику продаж за ноябрь-декабрь и среднюю текущую стоимость привлечения клиента.
• Подскажи, как оптимизировать медийные кампании декабря, чтобы снизить CPA.

ИИ сам обращается к нужным модулям платформы — атрибуции, оптимизатору, дашборду — и возвращает ответ в понятном для вас виде: текст, таблица, график, прогноз.

⚡️ Что умеет CyberBrain 2.0?

1️⃣ Объединяем данные Web + App + CRM + post-click + post-view
→ единый слой данных для внедрения AI

2️⃣ Инициируем проактивные сигналы
→ важные изменения приходят сами, без ручного мониторинга

3️⃣ Объясняем причины изменений
→ почему просел ROAS, что влияет на CPA, где теряются деньги

4️⃣ Даём рекомендации по пересплиту
→ сценарии перераспределения бюджета, прогнозы результата

5️⃣ Делаем аналитику доступной любому специалисту
→ диалог с данными через чат вместо сложной навигации

Мы вышли на новый уровень. Всё, что происходит внутри платформы — обработка миллионов строк данных, data driven атрибуция, AI-оптимизация бюджетов — упрощено до диалога в чате.

Под капотом работают сложнейшие алгоритмы, но для вас CyberBrain всегда будет дружелюбным интерфейсом с вопросом: «Чем я могу помочь?»

→ Связаться с нами: hello@cybrain.io

🦊 Как измерять эффективность рекламы в условиях ограниченного трекинга

Браузеры и мобильные платформы усиливают требования к приватности, и часть пользовательских данных становится недоступной. Путь пользователя фрагментируется, сложнее оценить вклад отдельных каналов. Тем не менее существует набор методик, которые дают близкую к реальности картину касаний и переходов между устройствами и площадками.

Ниже — ключевые подходы из нашего большого материала.

1️⃣ Гео-эксперименты (Geo Lift)
Метод сравнивает не отдельных пользователей, а регионы. В тестовых городах кампания запускается, в контрольных — нет. Разница в продажах показывает чистый прирост от рекламы. Подходит для масштабных digital-кампаний, ТВ и наружной рекламы, когда работа с пользовательскими идентификаторами ограничена.

2️⃣ Серверный трекинг (Server-Side Tracking)
События сначала поступают на контролируемый сервер компании, где очищаются, обогащаются и только затем отправляются в аналитику и рекламные платформы. Это снижает потери данных, повышает стабильность показателей конверсий и формирует основу для корректного моделирования и экспериментов.

3️⃣ Моделирование конверсий (Conversion Modeling)
Когда часть конверсий не фиксируется из-за ограничений приватности, статистическая модель помогает оценить недостающий объём. Алгоритм анализирует участки данных, где путь виден достаточно полно, выявляет типичные паттерны и восстанавливает утраченные фрагменты статистики.

4️⃣ Моделирование ценности конверсий (Conversion Value Modeling)
Не все конверсии одинаково полезны для бизнеса. Conversion Value Modeling — это прогнозная модель, которая связывает данные о конверсиях с выручкой и маржой в CRM, находит закономерности по источникам, кампаниям и аудиториям и на этой основе прогнозирует ценность новых конверсий. Эта прогнозная ценность передаётся в рекламные системы как целевая метрика, и алгоритмы начинают распределять бюджет в пользу тех связок, которые приносят больше дохода, а не просто больше заявок.

5️⃣ Причинный анализ по временным рядам (Causal Impact)
Если провести A/B-тест или гео-эксперимент невозможно, используется причинный анализ по временным рядам. Модель прогнозирует, как бы вела себя метрика без рекламной активности, и сравнивает прогноз с фактическими данными. Разница позволяет оценить инкрементальный (добавочный) эффект кампании с учётом сезонности и внешних факторов.

#digital_словарь

🦊 Изображения в ChatGPT или Nano Banana?

OpenAI добавила новый инструмент Images в ChatGPT. Картинки теперь можно точечно редактировать, заменяя фон / объект / крупные предметы. Читаемость надписей тоже стала лучше.

Из минусов: долгая генерация. Да и в целом Nano Banana всё ещё больше подходит для сложных сцен с множеством деталей, когда нужно строго держаться заданного стиля.

👉 А что думаете вы?

#нейронки #оптимизируй

🦊 OpenAI представила GPT-5.2-Codex — новую модель для вайб-кодеров разработчиков ПО

Она доступна платным пользователям ChatGPT — публичный API обещают открыть в ближайшие недели.

👇 Ключевые изменения в работе с кодом
Модель умеет сжимать контекст и выполнять длинные задачи, сохраняя понимание архитектуры и связей между модулями. Codex лучше справляется с рефакторингом и перестройкой структуры кода, а также уделяет больше внимания вопросам безопасности и потенциальным проблемам в коде.

Отдельный фокус — интеграция с Windows-терминалом
Разработчики могут запускать команды, управлять проектами и работать с окружением прямо через модель.

🤔 Интересно посмотреть, насколько устойчиво Codex будет работать на больших проектах и как быстро появятся кейсы из продакшена.

А вы бы стали использовать новую модель для разработки — или считаете, что править баги за нейронкой будет дольше, чем делать баги проект самому?

Источник → OpenAI

#нейронки

🦊 Большое обновление CyberBrain

Вчера случилось то, к чему мы так долго шли — релиз продуктового ребрендинга и обновлённой версии сайта.

💪 Полгода мы работали над апгрейдом платформы. Добавили модули, которые сильно упростили работу с аналитикой: меньше ручных действий, меньше порогов входа, больше понятных сценариев и быстрых ответов на вопросы по данным.

Новый стиль сайта отражает эту трансформацию. Как и наши продукты, он стал ещё удобнее и доступнее для пользователя.

Ещё одно важное визуальное изменение — логотип. Сочетание двух шрифтов подчёркивает две стороны CyberBrain:
1️⃣ Внутри платформы живут сложные вычисления.
2️⃣ Снаружи — спокойный и понятный интерфейс, который последовательно объясняет логику продуктов и помогает принимать решения.

Будем постепенно дополнять сайт — и, конечно, делиться новостями, ведь нам есть о чём рассказать. Не пропустите!

👉 Ссылка на сайт 👈

#платформа

🦊 Stable ID как основа сквозной идентификации

Методы из предыдущего поста работают лучше, когда есть устойчивый способ склеивать путь пользователя между вебом, приложением и офлайном. В наших проектах мы используем #StableID — инфраструктурный слой, с которым моделирование, серверный трекинг и причинный анализ дают гораздо больше точности.

⚡️ Что такое Stable ID в двух словах
Это единый сквозной стабильный идентификатор абонента на стороне оператора связи. Он позволяет объединять web и app, онлайн и офлайн-поведение, а также дополнять путь данными оператора и партнёров при работе только с обезличенными идентификаторами.

⚡️ Чем технология отличается от классического трекинга
• работает на уровне реального пользователя, а не браузера или отдельного устройства
• живёт дольше, чем cookie и многие технические идентификаторы
• изначально проектируется с учётом требований к приватности и работы с обезличенными данными

Мы подробно разбирали Stable ID и его применение в отдельных материалах:
→ Статья. Технология Stable ID вместо cookie. Как собирать данные пользователей, не нарушая data privacy
→ Статья. Почему Stable ID — лучшее решение для склейки web + app
→ Пост. О том, как работает Stable ID — простым языком
🚀 А если вам интересно узнать, насколько такой метод склейки web + app эффективен для бизнеса, обязательно читайте кейс:
→ Как «БКС Мир инвестиций» перевернул подход к медийной аналитике с помощью Stable ID — и оптимизировал CPA на 21%

🦊 УТП Ривза: можно ли сегодня продать продукт одной фразой?

Россер Ривз сформулировал УТП как жёсткое правило из трёх пунктов:
1️⃣ Каждое объявление должно делать конкретное обещание. Не «мы про качество», а «доставим за 24 часа», «вернём деньги, если…».
2️⃣ Обещание должно быть уникальным. Либо уникален сам продукт (что в наше время почти невозможно), либо вы говорите то, что конкуренты не заявляют.
3️⃣ Обещание должно быть сильным. Не мелкая выгода, а ощутимая причина перейти к вам от других.

В теории это даёт бренду чёткий крючок в голове потребителя: продукт = конкретная польза.

Как это работает на практике и что в подходе устарело?
1️⃣ Рынки переполнены похожими продуктами. В большинстве категорий тяжело честно сказать: «это есть только у нас». Любое продуктовое отличие копируется за квартал.
2️⃣ Одного слогана мало для сложных решений. В B2B, IT, сервисах с длинным циклом сделки одна формула не объясняет, почему вас должны выбрать: важны процессы, сервис, интеграции, команда.
3️⃣ Потребители живут в разных контекстах. Один и тот же продукт решает разные задачи для разных сегментов. Жёсткая ставка на единственное обещание отрезает часть аудитории.

Что по-прежнему полезно, так это чёткое обещание. Посты и лендинги в духе «инновационная платформа, помогаем бизнесу расти» не продают. Основа УТП — это требование назвать конкретную пользу, и оно работает до сих пор.

• Рабочее УТП сформулировано на языке клиента, а не компании: «сократите время отчёта с 3 часов до 10 минут», а не «предоставляем мощную BI-платформу».
• Его можно проверить: цифры, пример, гарантия, кейс.

Вместо поиска одной волшебной фразы лучше ответьте на вопросы:
🔸 Какую задачу закрывает продукт для клиента? Не «аналитика», а, например, «понимать, какие кампании реально окупаются».
🔸 Что у клиента меняется в цифрах или процессе? Сроки, расходы, конверсия, объём ручной работы — любой измеримый показатель.
🔸 В чём наше отличие, которое мы готовы подтверждать фактами? Это может быть не уникальная фича, а подход: глубина данных, сервис, экспертиза.

🟡 Подход частично работает. Идея Ривза о конкретном, проверяемом обещании — по-прежнему основа для коммуникаций бренда с потребителем. Но вот требование иметь одну-единственную уникальность для всех уже устарело. Сегодня эффективнее работать с набором ценностей под разные сегменты и ситуации.

#классика_маркетинга

🦊 Что происходит с российским рынком digital-рекламы

В конце года принято подводить итоги, поэтому давайте поговорим о том, что происходит с российским рынком digital-рекламы. Приводя данные, мы опираемся на оценки известного эксперта → Источник.

Это будет серия постов, и сегодня — общие цифры и причины сложившейся ситуации. Тема сложная, но важная, поэтому закроем её на этой неделе, а уже со следующей — только позитивные посты. Ну что, начнём?

🌞 Вот как выглядит рост digital-рынка на бумаге
2017: рынок около 417 млрд ₽
2026 (прогноз): около 1,2 трлн ₽

🎃 И что происходит на самом деле
• CAC вырос на ~300%
• Конверсия e-commerce упала с 4,5% до ~0,8%
• До 40% трафика — фрод / мусорный инвентарь
• 80% малого и среднего бизнеса фактически вышли из игры
• Топ-10 рекламодателей контролируют около 70% бюджетов

Ниже — основные причины изменений.

1️⃣ Пандемия
Резкий переток бюджетов в digital → дефицит инвентаря → рост CPM и перегрев аукционов.

2️⃣ Сокращение инвентаря (2022)
Уход части площадок → минус значимый объём размещений → конкуренция и стоимость контакта выросли в разы.

3️⃣ Власть экосистем
Экосистемы начали замыкать на себе весь цикл: размещение, таргетинг, оптимизацию, измерение результата → внутренние форматы и метрики без независимой проверки → реальная связь между рекламными расходами и продажами теряется.

4️⃣ Перегрев аукционной модели
Окончательно закрепилась модель «кто больше платит — того и показали» → кратный рост CPM и CAC → малый и средний бизнес не выдерживает конкуренции.

5️⃣ Фрод как часть системы
Дорогой и дефицитный инвентарь → рынок закрывает глаза на качество → до 40% трафика не даёт реального эффекта. Особенно это видно в медийке.

6️⃣ Непонятно, как измеряется рост
В отчётные показатели включаются форматы и активности, не дающие измеримого перформанс-эффекта. Бизнес видит, что расходы растут, но лидов при этом всё меньше и меньше.

А вы замечаете эти изменения?
👍 — да, всё тлен, раньше было лучше
⚡️ — нет / не так остро, пока держимся
#онтоп

🦊 Выживут не все: почему российский рынок digital-рекламы в упадке

1️⃣ Малый и средний бизнес перестаёт быть участником рекламного рынка
→ В 2017 году в digital-рекламе работало около 250 тысяч активных рекламодателей.
→ К 2026 году, по прогнозам, их останется около 50 тысяч. Минус 80%.

За это время:
• стоимость привлечения клиента выросла примерно в 4 раза
• конверсия упала с 4,5% до ~0,8%
• реклама перестала окупаться при нормальной марже

Рынок стал слишком дорогим
Раньше можно было тестировать, ошибаться и постепенно улучшать результат. Сейчас каждый тест стоит слишком дорого. Небольшие компании либо уходят в собственные каналы, либо перестают масштабироваться через рекламу.

2️⃣ Эффективность падает быстрее, чем растёт рынок
С 2017 к 2026 году:
• стоимость тысячи показов выросла со 150 до 900 рублей
• цена клика — с 15 до 150 рублей
• конверсия — с 4,5% до ~0,8%

Формально рынок в деньгах вырос почти в три раза.
По факту каждый вложенный рубль стал приносить в 5-6 раз меньше результата.

Это не рост, а инфляция рекламной эффективности. Денег через систему проходит больше, но всё сложнее понять, что именно даёт продажи. Бизнес платит много, получает мало и всё хуже понимает, почему так происходит.

3️⃣ Рынок концентрируется у крупных игроков
→ В 2017 году на топ-10 рекламодателей приходилось около 26% всех бюджетов.
→ К 2026 году эта доля вырастет примерно до 70%.

Крупные экосистемы, государственные бюджеты и международные игроки вытесняют всех остальных, потому что могут себе позволить дорогой трафик, длинный путь к продаже и работу на горизонте месяцев, а не недель.

Для нового бизнеса вход на рынок всё меньше зависит от экспертизы и всё больше от финансов.

🧐 Какие можно сделать выводы
Digital-реклама перестаёт быть массовым инструментом роста. Рынок всё больше делится на два слоя:
✅ Крупные игроки, которые могут покупать объём и управлять эффективностью на уровне всей воронки.
❌ Все остальные, для кого реклама без жёсткой аналитики и пересборки экономики просто не сходится.

Сегодня много говорят о закрывающихся офлайн-точках. Однако бренды сокращают не только магазины, но и зоны медийного присутствия. В ближайшие годы выигрывать будут те, кто быстрее понимает, что реально приводит к продажам, и умеет перераспределять деньги до того, как бюджет сгорит.

👍 Если согласны, ставьте реакцию. Будем разбираться дальше.
→ Источник
#онтоп

🦊 Эффективность рекламы падает — согласны на 100%

Хотите знать наше мнение? Полностью согласны с предыдущим постом. Это не абстрактные цифры — мы видим на собственном опыте, что эффективность рекламы падает, а цена растёт.

Но тут есть два важных момента. Так сказать, хорошая и плохая новость.

✅ Хорошая новость: до сих пор остались каналы, где ещё можно вырвать хороший трафик. Их немного, но они есть: тот же TG или контент-маркетинг из органики. Вы скажете — ну вот! Чего развели панику, если просто надо знать хорошие инструменты и уметь ими пользоваться?

❌ Плохая для рынка новость: малому бизнесу эти инструменты почти всегда недоступны. Предприниматели не знают, где искать хороший трафик, а даже если находят площадку, то понятия не имеют, как там настраивать рекламу.

Казалось бы — обратись в агентство, там всё сделают: настроят и приведут лидов. Но когда ИПшник приходит к подрядчику, он скорее всего отдаст последние деньги за воздух.

Практика показывает: обратившись в агентство, малый бизнес остаётся и без лидов, и без денег.

На этой невесёлой ноте едем дальше. Не забудьте что-нибудь поставить под этим постом! Важные темы как-никак обсуждаем.
#онтоп

🦊 Retail Media — новая надежда или очередной пузырь?

Мы уже писали, что маркетплейсы превращаются в полноценные медиаплатформы: бренды покупают видимость прямо внутри площадок. Теперь вопрос: а что вообще происходит с рынком Retail Media?

В 2020 году объём сегмента оценивали примерно в 10 млрд ₽.
К 2026 году он может вырасти до 1,1 трлн ₽ — почти половина всего digital-рынка.

Казалось бы, взрывной рост. Но важно понимать, из чего он складывается.

🤒 Проблема №1 — значительная часть Retail Media вообще не про рекламу. Около 40% этого сегмента — это не привлечение новой аудитории, а оплата доступа к уже существующему спросу на площадке.

Что сюда входит:
1️⃣ платные места на витрине и в категориях
2️⃣ показ в топе поиска
3️⃣ платное участие в акциях и спецполках
4️⃣ приоритетная выдача в ленте рекомендаций

Продавцы платят за то, чтобы не потеряться внутри площадки и не уйти на десятые страницы. Это ближе к аренде полки в офлайновом ритейле: ты платишь, чтобы стоять на уровне глаз, но сам рынок от этого не расширяется — меняется только распределение видимости между селлерами.

🤒 Проблема №2 — Retail Media превращается в пузырь. Сценарий у многих одинаковый:
1️⃣ конкуренция растёт
2️⃣ чтобы оставаться видимым, нужно платить больше
3️⃣ маржа съедается
4️⃣ снова нужно платить больше

Продавец остаётся внутри экосистемы на невыгодных для себя условиях: видимость есть, но прибыли всё меньше. В итоге Retail Media — это не столько канал роста, сколько механизм удержания селлеров внутри площадки.

→ Источник
#онтоп

🦊 #онтоп про хронику российского digital-рынка — самая важная мысль

Мы уже рассказали о том, что происходит с рынком рекламы и почему малые предприниматели выбывают из игры. Сначала их встречает перегрев аукциона и конкуренция с крупными брендами, а затем добивают недобросовестные агентства.

🤔 Но почему подрядчики так поступают?
Что ж, лёгкие деньги кончились. Маржа убывает, маркетплейсы уже не платят агентствам как раньше, возвратные комиссии тоже просели. Из-за этого растёт фрод, достигая в mobile космических 90%.

🫡 Реальная эффективность рекламы падает почти вдвое
Часть бюджета уходит в мусорный трафик, медийке перестают доверять, контекст перегревается и становится слишком дорогим. В такой модели первым с рынка выбывает малый бизнес — у него просто нет запаса прочности.

☝️ Самая важная мысль
Даже если бы мы не занимались тем, чем занимаемся, здравый смысл ведёт к одному — вам нужна сквозная аналитика, честная атрибуция и нормальная оптимизация. Просто перекладывать деньги из канала в канал, ориентируясь на опыт пятилетней давности, больше не работает. Принимать решения нужно через данные, анализ и проверку гипотез. Вы можете делать это сами или через нас, но это нужно делать.

Единственный способ оставаться в зоне рентабельности — строить многослойную аналитику. Для этого есть мы, всегда открыты к диалогу: hello@cybrain.io

🚀 Со сложной темой разобрались. Надеемся, в новом году будут более позитивные кейсы для обсуждения — но, как говорится, на Деда Мороза надейся, а сам не плошай.

Всех с наступающим!

🦊 Статья о том, как проходил ребрендинг CyberBrain
Весёлый материал, который основан на отнюдь не весёлых событиях

🎅 Решили оставить всё плохое в уходящем году
Так появилась хроника ребрендинга, где мы честно говорим о недобросовестных подрядчиках, сорванных сроках, потраченных нервах и всех злоключениях, которые нам пришлось пережить на пути к новому сайту. Но делаем это весело, с плотными выводами и позитивным финалом.

👉 Контекст
Идея сделать новый сайт родилась из потребности рассказать о новых продуктах: ИИ Помощнике и Сигналах.

Долгое время мы совершенствовали направление дашбордов, но в начале 2025 года поняли: рынок меняется, и людям нужен совершенно другой формат аналитики. Без поиска отчётов и ручного мониторинга, но с персонализированными ответами и визуалом, с автоматическими уведомлениями о проблемах. Так мы начали создавать новые модули платформы и параллельно делать сайт, который стал отражением этих изменений.

⚡️ И понеслось
Поиск подрядчиков, созвоны, слив подрядчиков, поиск новых, бесконечная проработка текстов и креативов, согласования — и так полгода, с мая по декабрь.

🚀 Результат
Вот он, родимый — CyberBrain 2.0, в который вложено столько сил и труда, что вы не представляете. Собственно, об этом новая статья — как изнутри выглядел эмоциональный аттракцион под названием ребрендинг.

Отправьте этот материал тем, кто хочет запускать новый сайт, или просто для поднятия настроения, в том числе новогоднего. Хотим 550 подписчиков, и если успеем набрать до боя курантов, то будем счастливы. Репост — дело опциональное, но очень для нас приятное.

🎄 Всех с наступающим!

🦊 Подводим итоги 2025 года

CyberBrain всегда создавалась с идеей дать маркетологам инструмент глубокой аналитики, который не требует быть аналитиком. В 2025 мы пришли к этой цели, сделав масштабный апгрейд платформы.

От ретроспективной → к проактивной аналитике
Раньше системы отвечали на вопрос, что уже случилось, а причины и выводы нужно было искать вручную. CyberBrain переходит к проактивной модели:
🔸преждевременно находит аномалии и сообщает о них вам
🔸помогает общаться с данными и возвращает ответы на понятном для вас языке
🔸вызывает нужные инструменты под конкретную задачу в одном окне, без необходимости искать информацию в отчётах

Вместо сложной навигации у пользователя появляется единая точка входа в платформу — 🤖 ИИ-помощник.
Как это работает:

• вы описываете задачу
• система сама находит и анализирует данные
• объясняет метрики и состояние кампаний
• предлагает обоснованные решения
• сопровождает ответы таблицами и графиками

⚡️ Чат вместо поиска по дашбордам
CyberBrain уходит от интерфейсов, где нужно разбираться, куда смотреть: взаимодействие становится ещё проще. Мы добились того, что информация актуализируется под пользователя. В основе этого лежат сложнейшие вычисления и алгоритмы, но на выходе вы получаете удобный чат место навигации по отчётам.

🚀 Спасибо, что были с нами. В 2026 мы продолжим развивать проактивную аналитику, чтобы вы тратили меньше времени на поиск причин и больше — на принятие важных решений.

#платформа

С Новым 2026 Годом! 🎄

Спасибо, что были с нами и двигали рынок вперёд. Желаем, чтобы ваш трафик был целевым, аудитории — активными, а алгоритмы — предсказуемыми.

Желаем крепкого здоровья и сил для новых достижений, успешных проектов и результатов, о которых узнает вся индустрия. Пусть в жизни будет как можно больше ярких перемен и возможностей для реализации.

И главное — пусть в новом году у вас будет меньше рутины и больше возможностей создавать, экспериментировать и расти. Мы рядом, чтобы помогать вам в этом каждый день.

С наилучшими пожеланиями,
команда CyberBrain 🦊