Сегодня у меня день рождения - по этому поводу я решил победить синдром самозванца и завести тг канал)

Если вдруг мы не знакомы, то вот несколько фактов обо мне:

15 лет занимаюсь маркетингом и продвижением сайтов;

8 лет руковожу маркетинговым агентством, которое специализируется на продвижение B2B компаний, IT и SaaS-сервисов, лучше всего у нас получается делать SEO и контент-маркетинг, есть много классных кейсов, о которых может когда-нибудь напишу;

в этом году погрузился в изучение нейросетей, стараюсь везде, где можно, применять в работе и жизни, а за недавнее время даже создал несколько мини-сервисов, поэтому уже собираюсь открыть направление по разработке ИИ-решений для бизнеса;

очень люблю путешествовать, правда, в последнее время, делаю это очень редко, но собираюсь это исправить;

когда-то, уже более 10 лет назад, 2 года прожил в Таиланде, на острове Самуи, с тех пор частичка моего сердца живет там и, если я не приезжаю туда больше полугода, то желание поехать в Тай становится непреодолимо;

в Тае я начал бегать и с тех пор пробежал аж два марафона, хотя сейчас бегаю очень мало;

люблю музыку, в основном рок, хотя в последнее время стал практически всеяден, и люблю ходить на живые концерты.

Примерно об этом я, скорее всего, и буду писать здесь, а может быть о чем-то еще) В общем, подписывайтесь – это будет для меня лучшим подарком от вас)

PS Знали бы вы сколько времени я откладывал этот момент, а сейчас написал этот пост за 10 минут.

Скоро увидимся 😉

Наверняка, когда-нибудь я буду писать здесь и о моей профессиональной деятельности, но пока вас 33 и почти всех вас я знаю (и спасибо вам за интерес и подписку!!!), чтобы поддержать здесь ламповую атмосферу, и чтобы вы меня сразу не замьютили)) сегодня поделюсь личным опытом, как я спасаюсь от телефонных спамеров и мошенников.

Последние 3-4 года я вообще не отвечаю ни на какие звонки, если номера звонящего нет в моих контактах или я не жду доставку. И знаете, я наверняка не пропустил и не потерял ничего важного, а сколько нервных клеток сберег - вообще сложно посчитать. Когда я еще отвечал на все звонки, заметил, что почти в 100%, если номер не определился, то это либо реклама, либо мошенники. Тогда звонили буквально каждые полчаса, а сейчас, как будто меня уже удалили из всех спамерских и мошеннических баз, и теперь телефон с неизвестным номером звонит всего раз в пару дней.

Не понимаю, зачем в сегодняшнее время разгула разводил, если ваша работа не связана с телефонными звонками, вообще отвечать на звонки с неизвестных номеров? Да даже знакомые сейчас почти не звонят уже, все пишут сообщения в мессенджерах.

И сейчас так усердно борются с телефонными мошенниками, вводят разные ограничения на переводы и законы против дропперов, а ведь все можно решить достаточно просто – скажите своим родственникам, чтобы они вообще не отвечали на звонки с незнакомых номеров, ничего полезного там точно нет, только одни неприятности.

А вы отвечаете на звонки с незнакомых номеров?

🔥 – не отвечаю
😱 – отвечаю

Если отвечаете, напишите в комментариях, зачем?

Наверное, когда-нибудь я буду писать здесь чаще, чем раз в неделю, а пока, чтобы вы совсем про меня не забыли ...

Я уже писал выше, что увлекаюсь нейросетями, и совсем про банальное, про что и так все знают, я, скорее всего, писать здесь не буду, но недавно открыл для себя очень интересную нейронку — book.sv, которая обучена на миллиардах отзывов о разных книгах и может давать рекомендации книг, которые похожи на ту, что вам нравится.

Только если книга изначально написана на английском, то её название и автора лучше тоже писать на английском. Достаточно ввести первые несколько букв, и система подскажет варианты полного названия. Далее выбрать книгу и нажать Get Recommendations. И действительно находятся очень интересные варианты похожих книг. Попробуйте ;)

Ну что друзья, у нас маленький юбилей - 50 подписчиков у канала 🥳

Принимаю поздравления 🤣

И спасибо вам за доверие!!!

С Новым годом! Пусть в жизни всех нас будет столько же гармонии, красоты и света, сколько было сегодня в нашем лесу

Уже больше 10 лет я занимаюсь продвижением SaaS и IT-сервисов. И за это время мы вывели в лидеры своих ниш не один продукт.

Все это время у меня было желание сделать собственный сервис и заниматься его развитием. И сейчас, в эпоху нейросетей, это время пришло.

Я открываю новое направление - продуктовую разработку. Часть продуктов уже работает для наших внутренних процессов, часть находится в активной разработке. Будут, как сервисы по подписной SaaS-модели, так и заказная разработка: от классических сайтов и интернет-магазинов до сложных приложений с AI-автоматизацией.

Это не значит, что это пивот - полный разворот в сторону разработки. Основным направлением по-прежнему остаётся продвижение IT и SaaS-сервисов. Более того, есть планы открыть многопрофильное маркетинговое агентство, т.к. сейчас заявки с другим профилем, которые приходят по сарафану, мы часто передаём партнёрам, а хочется закрывать их самим.

Со следующей недели начну показывать продукты, которые мы уже разработали, и рассказывать о тех, что сейчас в работе.

@romatsapin

Сегодня, как обещал в прошлый раз, презентую наш первый AI-продукт - это ИИ-консультант с RAG памятью для интернет-магазинов на WordPress.

Он понимает смысл вопросов, знает весь каталог, отвечает за 3 секунды и умеет передавать диалог менеджеру, когда это нужно.

Подробно о том, как все устроено внутри, написал на VC. Если кому такое нужно, пишите в лс)

Ну и уже совсем скоро покажу более масштабный продукт ;)

Хотите прикол? Вчера опубликовал статью с кейсом о создании ИИ-консультанта на VC, не особо ожидая высокие охваты внутри самого VC, т.к. они сейчас все зарезали, но как минимум на SEO охваты все же рассчитывал.

Сегодня проверяю выдачу, а т.к. наш основной скилл – как раз написание статей для блогов и внешних площадок, поэтому есть у меня проф пунктик - на следующий день проверять зашла ли статья в поиске, и наши статьи обычно заходят быстро, а тут моей статьи нет вообще. Пошел разбираться, оказалось VC мой личный аккаунт перевел в коммерческие и хочет за подписку 40К в мес, без которой режутся и охваты на самом VC, и главное - статья не попадает в индекс поисковиков, без чего публиковаться на VC уже нет вообще никакого смысла.

Я, конечно, знал, что VC так делает с корп аккаунтами, но личные они особо не трогали, тем более на моем было всего 2 кейса: один написан 3 года назад и один вчера.

Ну чтож я, конечно, повозмущался немного, но потом, недолго думая, пошел и опубликовал ту же статью на Хабре, и там она уже оказалась в топе буквально через 15 минут :)

Сегодня я с интересным кейсом, который даже меня удивил.

В Didvi.ru мы специализируемся на продвижении SaaS и IT-сервисов, и чаще всего к нам приходят за SEO и контент-маркетингом.

За время работы агентства мы написали много статей, которые в течение срока своего существования приносили их заказчиками и большие суммы выручки, но так чтобы так быстро, а статья, о которой идет речь на скрине, была опубликована меньше месяца назад, такое первый раз :)

Как я уже писал, мы сейчас делаем несколько своих SaaS-сервисов, первый уже на финальной стадии.

tglg.ru — мониторит выбранные телеграм-чаты и каналы, и через фильтры на основе AI находит заявки на ваши услуги.

Подключаете тг-аккаунт, добавляете профильные чаты и каналы, где могут быть сообщения о поиске подрядчиков на ваши услуги, потом добавляете фильтры и описываете простым языком кого ищете, с примерами сообщений, какие нужны, а какие не нужны. Далее система начинает анализировать сообщения в выбранных чатах, а соответствующие вашему фильтру собирает в CRM (раздел Лиды) и отправляет уведомление вам в тг со ссылкой на найденное сообщение. После чего вы можете напрямую написать автору сообщения, сослаться на его сообщение в чате и предложить свои услуги.

В начале TGLG может находить не совсем релевантные сообщения, поэтому рекомендую её дообучить, ставя лайки релевантным и дизлайки нерелевантным сообщениям в разделе Лиды, после чего система начнет лучше понимать, что именно вам нужно и будет точнее определять релевантные сообщения.

Уже больше 10 лет мы специализируемся на SEO и контент-маркетинге и за это время создали и ведем множество успешных блогов разных компаний. У нас есть своя редакция, в которую входят SEO-специалист, редактор и несколько авторов.

Обычная работа над каждой статьей выглядит так: SEO-специалист собирает контент-план на месяц, потом под каждую тему он пишет подробное SEO-ТЗ, далее авторы по ТЗ пишут статьи, по готовности статьи проверяет редактор и после нескольких итераций получается готовая статья, которую потом мы публикуем в блоге заказчика. Но в этом процессе всегда самое дорогое (2/3 от финальной стоимости статьи) - это работа автора.

И конечно, с момента появления нейросетей, мы несколько раз пробовали писать тексты разными иишками, но до последнего момента всегда получалось так себе, что по стоимости время редактора на правки выходило дороже, чем написал бы автор и поэтому экономии особой не получалось, поэтому мы возвращались к классическому способу. Но за последние полгода некоторые ии-модель начали писать достаточно хорошо, поэтому мы взяли нашу ред политику, обучили ии-модели на множестве хороших примеров наших статей и начали получать очень хорошие результаты, неотличимые от написанных человеком. Чтобы получить такой результат совсем исключить человека из процесса мы пока не смогли, seo-специалист и редактор, за которыми остаются вводные и финальные правки в производстве таких статей все еще остаются, но мы смогли сократить стоимости производимых статей до 3-4 раз, при сохранении качества статей написанными живыми авторами.

Большинству наших заказчиков мы продолжаем писать по классическом методу, где тексты пишет человек, но на некоторых заказчиках, с их согласия, мы уже опробовали новый метод полуавтоматизированного написания и эффективность таких статей оказалась не меньше, чем написанных людьми – качество статей и рост трафика сопоставимы, а иногда даже выше. Поэтому, если вы давно хотите начать вести блог на вашем сайте для увеличения SEO-трафика и создания контент воронки, то сегодня уже есть такая возможность по очень привлекательной цене.

Если вы заинтересованы, напишите мне в личку, расскажу сколько это стоит, а это до 3-4 раз дешевле чем мы пишем обычно, покажу кейсы, где даже в новом блоге seo-трафик начал расти уже со 2 месяца после начала публикации таких статей.

Сколько часов в месяц у вас уходит на сведение разных отчетов или построение графиков в таблица?

Теперь в гугл-таблицы можно установить Claude или ChatGPT в качестве ИИ-аналитика, он открывается панелью справа, читает документ и сам вносит правки.

Два варианта установки:
1. ChatGPT работает только в Таблицах, зато доступен и на бесплатном тарифе, пусть и с лимитом.
2. Claude вышел в начале октября, но одной установкой ставится сразу в Таблицы, Документы и Презентации, но требует платный тариф, начиная от Pro.

Как поставить:
1. Откройте любую таблицу, потом в меню «Расширения» выберите «Дополнения», затем «Установить дополнения».
2. Найдите Claude от Anthropic или ChatGPT от OpenAI. Проверьте обязательно кто автор, потому что клонов с похожими названиями в магазине хватает.
3. Вернитесь в «Расширения», выберите помощника, нажмите «Открыть» и войдите в свой аккаунт в установленной нейронке .

И вуаля, теперь прямо в гугл-таблицах можно спрашивать что угодно, например:
1. Пройди по формулам PnL и покажи, где вместо формулы число вбито руками.
2. Почему ВПР в столбце D выдаёт ошибку? Почини.
3. Приведи даты в выгрузке из CRM к одному формату.
4. Собери бюджет на год на трёх листах, допущения вынеси отдельно.
5. Что будет с прибылью, если цена вырастет на 10%, а продажи упадут на 15%?
6. Построй график выручки по кварталам.

Дополнительно Клод умеет править Документы и Презентации. Может в договоре или КП проверить, сократить или перестроит текст. В презентации соберет слайды в вашем шаблоне, разобьёт перегруженный слайд и приведет заголовки со шрифтами к одному виду.

Но есть ограничения:
1. ИИ-помощник видит только открытый документ, соседние на том же диске он не откроет.
2. Одна операция длится до шести минут, таков лимит Google. Панель при этом закрывать нельзя, так что большую задачу дробите по листам.
3. Claude перед правкой спрашивает разрешение. С ChatGPT работайте в копии файла, это советует сама OpenAI.
4. На рабочем аккаунте установку может закрыть администратор, а в Firefox Claude не запускается.
5. В цифрах ИИшки иногда ошибаются, поэтому итоги всё-таки сверяйте сами.
6. Ну и из России оба сервиса недоступны, поэтому не забывайте включать впн.

Раньше я себя успокаивал думая, что даже если нейросети сойдут сума и попытаются уничтожить человечество, то можно будет отключить все дата-центры, в которых они находятся. Но тут в лаборатории Anthropic выяснили, что уже через пару месяце «Скейнет» может вырваться наружу.

12 октября Frontier Red Team Anthropic (команда, которая специально ищет, чем ИИ может навредить человечеству) опубликовала эксперимент. Они проверяли сможет ли небольшая открытая нейросеть работать без дата-центра на дешевом железе, которое есть у каждого дома или в офисе.

Сначала посмотрели, справится ли модель с разными типами устройств. Qwen3.5-9B на 9 млрд параметров сама настроила себе запуск на 8 типах из 9 устройств. Причем она училась по ходу: каждое следующее
«поколение» получало заметки от предыдущего, и доля успешных запусков выросла с 45% до 61–84%. На полную настройку уходило от 28 до 51 часа.

Потом взяли модель побольше, Gemma4-26B от Google, и разложили ее на 15 безымянных Android ТВ-приставок по $55, в каждой всего по 4 ГБ памяти. Оказалось, что работает она медленно (около 0,3–0,4 токена в секунду), но это только пока.

Главный тест был на размножение. Собрали упрощенную сеть из 8 устройств, где у каждого был открыт отладочный порт без пароля. Модель GLM-5.2 заняла все 8 в четырех попытках из пяти, а в пятой 7 из 8.

Самое неприятное здесь то, что у такой копии нейронки нет центрального сервера или дата-цента, который можно выключить, она размазана по чужим устройствам в сети. Распространяется она медленно, число копий удваивается за несколько дней, но вычищать ее пришлось бы очень долго. Для понимания масштаба: ботнет Kimwolf на пике держал больше 2 млн зараженных устройств.

Все это пока лабораторные условия, взлом в тесте специально упростили, поэтому сами авторы называют результаты верхней границей. Модели до 30 млрд параметров уже умеют делать отдельные шаги, но путаются, когда нужно пройти всю цепочку целиком. Авторы пишут о «признаках жизни», а не о готовом вирусе. Но если маленькие модели будут умнеть в том же темпе, до уровня GLM-5.2 они дорастут к концу 2026 года, а после этого, по их оценке, недалеко и до тех, что копируют себя сами.

Авторы исследования предлагают ловить аномальные многогигабайтные передачи между устройствами, ставить ловушки-приманки и отключать зараженных абонентов. Когда так боролись с
ботнетом Mirai, за 14 дней вычистили 92% заражений. И изменить пароли по умолчанию (admin или 0000) на свои.

Поэтому, чтобы Скайнет не пришел к нам откуда не ждали, лучше нам всем поменять заводские пароли по умолчанию на своих роутерах, пылесосах и других устройствах, подключенных к сети.

В Google сделали нейросеть TimesFM, которая продолжает графики и, по сути, предсказывает будущее, и с помощью этой нейросети можно предсказывать будущие продажи.

Даете ей историю продаж, она рисует график следующего месяца и показывает коридор, в который продажи, скорее всего, попадут. Обучать ее ничему не нужно, она уже обучена.

Написал мини инструкцию, как запустить ее на своих данных:

Шаг 1. Подготовьте историю продаж

Нужна таблица из двух столбцов: дата и число (выручка, штуки, записи, чеки). Названия столбцов пишите латиницей, например sales_date и units_sold. Каждый период должен идти отдельной строкой. Формально модели хватает трех точек, но чем длиннее история, тем полезнее прогноз: если есть год данных, в нем видна сезонность. Если товаров или точек несколько, добавьте столбец с их названием, например product, и прогноз посчитается по каждому отдельно. Сохраните файл в формате CSV.

Шаг 2. Загрузите данные в BigQuery

Откройте console.cloud.google.com/bigquery и создайте новый проект и набор данных (dataset), например my_dataset, а в нем таблицу (Create table) с источником Upload: укажите свой CSV и включите автоопределение схемы (Auto detect). Имена набора и таблицы тоже пишите латиницей, например sales.

Шаг 3. Подключите BigQuery к Google Таблицам

В Google Таблицах откройте меню Данные → Аналитика данных → Подключиться к BigQuery. В английском интерфейсе путь называется Data → Data Analytics → Connect to BigQuery, в более старой версии меню пункт лежит в Data → Data connectors. Выберите проект, набор данных и таблицу. Получится «подключенная таблица» (Connected Sheet).

Шаг 4. Запустите прогноз

В подключенной таблице нажмите «Расширенная аналитика» (Advanced analytics), затем «Создать прогноз» (Create a forecast). Дальше:
• выберите временной ряд, то есть столбец с датой, и при необходимости группировку: по дням, неделям или месяцам;
• выберите столбец, который нужно спрогнозировать, например продажи; способ агрегации по умолчанию — сумма;
• если нужен отдельный прогноз по каждому товару или точке, нажмите «Добавить разбивку» (Add breakout) и выберите их столбец;
• в поле «Горизонт» (horizon) укажите, на сколько периодов вперед считать, например 30 дней;
• при желании ограничьте историю фильтром (Filter input data).

Шаг 5. Получите результат

В параметрах вывода отметьте «Включить исторические данные» и «Включить уровни прогноза». Уровень доверия по умолчанию 95%, его можно изменить. Нажмите «Создать». Прогноз появится на новом листе. Если прогноз один, без разбивки, Таблицы сами построят график: история, прогноз и коридор с нижней и верхней границей. Чтобы поменять настройки и пересчитать, нажмите на прогноз, откроется редактор.

Как читать прогноз: Средняя линия показывает самый вероятный сценарий, по нижней границе удобно проверять, хватит ли денег и товара в плохой месяц, а по верхней видно, сколько запаса держать на пик. Для закупок, графика смен и рекламы этого достаточно.

Если кнопки «Создать прогноз» нет, то ту же модель можно запустить прямо в консоли BigQuery одним SQL-запросом. Подставьте свои имена набора, таблицы и столбцов:

SELECT *
FROM AI.FORECAST(
TABLE `my_dataset.sales`,
data_col => 'units_sold',
timestamp_col => 'sales_date',
horizon => 30
);

Если товаров несколько, добавьте строку id_cols => ['product'], а для вывода вместе с историей — output_historical_time_series => TRUE. В ответе будут дата прогноза, прогнозное значение и нижняя и верхняя граница коридора. Если прогноз не построился, причина будет в столбце ai_forecast_status.

Но нужно учитывать, что нейросеть видит только цифры и про ваши планы на будущую акцию или новый филиал она не знает, поэтому прогноз надо скорректировать своими знаниями. Считайте его черновиком следующего месяца, а не точным предсказанием.