Ребята, всем привет! Для тех, кто не знаком - меня зовут Никита Рвачев, живу в Нью-Йорке, работаю в лаборатории Fortune 100 компании, пытаюсь приблизить сингулярность.

Вместе с друзьями мы сделали крутую инициативу (все некоммерческое, полностью бесплатное) - совместно смотреть и обсуждать лекции.

Недавно закончили курс Stanford, а сейчас начинаем новый - по основам робототехники от Принстона (верю, что следующий GPT-момент произойдет именно там). Стартуем 12 октября.

Если интересно присоединиться, вот тут подробности: https://t.me/rvnikita_blog/1934

See you :)

Вы уже научились управлять рекламой. Теперь можно научить этому агентов

Если вы давно в медиабаинге, у вас наверняка накопилась куча своей экспертизы. Как устроить аккаунт, сколько дать креативу на тест, когда выключать, когда поднимать бюджет, а когда просто подождать.

Следующий шаг — превратить эту экспертизу в систему, которая сможет работать у множества компаний. Мы сейчас делаем это в Plurio и ищем AI marketing engineers.

Покажу на Finom. Больше 500 креативов в рекламе одновременно, разные страны, языки, продукты и воронки. 90% конверсий дотекают с задержкой 14–60 дней. Решать, куда направлять бюджет, нужно каждый день.

Собрали каскадные правила. Если открытых счетов достаточно, система считает реальный CAC против целевого и решает: масштабировать, урезать или остановить. Если данных пока мало — смотрит на стоимость регистрации плюс прогноз, сколько регистраций дойдёт до счёта.

За пять месяцев по всему аккаунту: новых клиентов +38%, CAC −33%, расход −8%. На одной Мете — клиентов вдвое больше, CAC ниже на 57%.

За такими правилами стоит маркетинговая экспертиза, которую удалось явно описать, проверить на данных и превратить в автоматизацию. Именно этим занимается AI marketing engineer.

Клиенту мы собираем под ключ всю регулярку медиабаинга: запуск и тестирование креативов, остановка неудачных, масштабирование удачных, перезапуск, тиражирование и перераспределение бюджетов.

Самое интересное — строить универсальных агентов, которые умеют учитывать специфику конкретного бизнеса.

У каждой команды свои воронки, цели, ограничения и плейбук. Нужно разобраться в этом контексте и настроить систему так, чтобы она принимала правильные решения именно для этой компании. Проверить на данных, отладить, улучшить.

При этом сами агенты постоянно развиваются: точнее анализируют данные, надёжнее исполняют правила, лучше проверяют результаты. Эти улучшения помогают всем, кто ими пользуется. В каталоге уже больше сотни готовых скиллов, которые можно настроить под задачи бизнеса.

Сейчас в команде пять AI marketing engineers. До конца года хотим десять, через год — тридцать, ещё через год — сто. По мере роста у каждого будет всё более узкая специализация: несколько агентов, которых он поддерживает, отлаживает и улучшает.

Можно очень глубоко разобраться в конкретном участке медиабаинга и сделать инструмент, которым будут пользоваться сотни компаний. Вот такой масштаб влияния.

Для меня это одна из самых интересных возможностей сейчас: своими руками участвовать в перестройке профессии, рядом с сильными маркетологами, на клиентах с бюджетами от $300k до $15M в месяц.

Кого ищу

— Управлял рекламным бюджетом от $500k в месяц — в одном канале или кросс-канальном портфеле.
— Умеет разложить каждое решение до механики: структура аккаунта, события оптимизации, пороги тестов креативов, критерии масштабирования и остановки.
— Уже автоматизировал куски своего медиабаинга: правила, скрипты, скиллы в Cursor или Claude, работа через API площадок.
— Умеет упаковывать свою экспертизу в переиспользуемые скиллы, которые можно адаптировать под разные бизнесы.

До $126k в год гросс: база + бонус за результаты клиентов. Ремоут, таймзона не восточнее UTC+5.

Подробнее о роли и откликнуться.

Если узнали себя — приходите. Если узнали знакомого сильного UA-менеджера — перешлите ему, плз. Возможно, это как раз тот следующий шаг, который он ищет.

The most likely outcome is the most ironic one

Что надо сделать после поста про то как я прокачался в коммуникациях? Эпичнейшим образом про***ться в коммуникациях!

Подробности в этот раз оставлю при себе 😅

Хочу собрать команду, которая будет искать, где наши агенты работают плохо

Обсуждали на днях, как выстроить в Plurio отдельную команду оценки эффективности агентов. Чем глубже разбираемся, тем больше понимаю, сколько там работы.

Недавно прочитал разбор одного ML-проекта. Команда долго строила систему, которая доставала информацию из больших документов. Получалось так себе. В какой-то момент людей разделили на две группы.

Первая занималась поиском ошибок и тестами. Вот входные данные, вот что система должна выдать, вот что получилось. Задача — находить как можно больше разных косяков, особенно важных для конечного пользователя.

Всё собиралось в огромную таблицу. Красное — плохо. Жёлтое — частично получилось. Зелёное — работает как надо.

Вторая команда искала группы похожих ошибок и исправляла их. Починил одну причину — сразу целый участок стал зелёным.

Одни молодцы, когда добавляют красного. Другие — когда превращают его в зелёное.

Меня зацепило, что команды были сопоставимы по размеру. Искать, где система работает плохо, — полноценная большая работа.

Причём полезно находить разные классы проблем. Набить таблицу похожими ошибками легко, но их потом закроют одним исправлением. А вот обнаружить важный сценарий, про который никто не подумал, — это ценно.

И ещё важен быстрый цикл. Проверки на подготовленных данных прогоняются за минуты: поправил → проверил → посмотрел, что изменилось. Постепенно часть этой работы можно отдавать агентам: пусть предлагают изменения, запускают проверки, сравнивают результаты.

Мне нравится и разделение ролей. Когда сам находишь ошибку и сам же должен её исправлять, легко начать торговаться с собой: этот случай редкий, здесь пока потерпим. У отдельной команды есть возможность продолжать искать проблемы, пока остальные чинят найденные.

У нас в медиабаинге к этому добавляется проверка самой методологии.

Агент может аккуратно выполнить все инструкции. Но насколько хороши сами инструкции?

Какая структура аккаунта лучше работает в конкретной ситуации? Когда остановить креатив, а когда дать ему ещё время? Где полезно вмешаться, а где площадка сама справляется лучше?

Таких вопросов дофига. Нужно сравнивать подходы, проводить эксперименты и понимать, при каких условиях один действительно лучше другого.

И эта работа нужна сразу для нескольких вещей:

— Улучшать агентов: видеть слабые места и проверять, что изменения делают систему лучше.
— Показывать результаты клиентам: что изменилось благодаря нашей работе, какие задачи автоматизированы, сколько времени освободилось, как меняется результат.
— Делать оферы с гарантиями и продавать: понимать, какой результат можем обещать, при каких условиях и как будем проверять, что его достигли.

Поэтому здесь будет целая команда. С отдельной задачей исследовать, проверять и постепенно автоматизировать сам цикл улучшений.

А теперь — удивительно своевременная интеграция

Вы могли заметить, что по ходу поста нам понадобилась целая новая команда. К счастью, 4dev.com как раз помогает оформлять работу с исполнителями.

Через 4dev.com можно подключать специалистов из 150+ стран и выстраивать работу с распределённой командой в одной системе:

— приглашать исполнителей и видеть статус их подключения;
— настраивать роли, доступы и порядок согласований под свою команду;
— вести задачи, статусы, договорные и закрывающие документы в одном месте.

История работы и документы остаются доступны команде — можно посмотреть, что происходило и на каком этапе сейчас каждый процесс. Все готово к проверке в любой момент.

Если хотите привести эту часть в порядок — запишитесь на демо 4dev.com. Покажете, как у вас всё устроено сейчас, а ребята расскажут, как это можно организовать на платформе.

Макс Епифанов и Лена Пугачева запускают закрытое комьюнити топовых маркетологов. На старте бесплатно. Вход в комьюнити - через звонок-знакомство с Максом и Леной. Внутри чатик, звонки-мастермайнды, эфиры с экспертами и база рекомендуемых спецов.

Берут тех, с кем есть мэтч по ценностям, уровню и ожиданиям. Точно рекомендую хотя бы попробовать.

Антропик прислал письмо

Предлагает перейти с тарифа за $6000 в месяц на $1,000,000 в год со скидкой $890,000 на первый год.

Как думаете, стоит брать?

Пошли лиды с канала с подписью "Я тоже водолей". Шутка удалась 🙂

Плейбук TripleTen: какие решения стоят за 40+ автоматизированными задачами медиабаинга

У команды Максима Епифанова уже была отлаженная методология закупки рекламы. Вместе с AI marketing engineer из Plurio её описали в плейбуке: какие показатели отслеживать, за какой период оценивать результаты, при каких значениях масштабировать кампании, а при каких — останавливать. С учётом целей каждого продукта, региона и воронки.

Эту логику перевели в скиллы и правила, по которым агент анализирует результаты и управляет кампаниями в рекламных кабинетах. Так команда вместе с нами автоматизировала регулярную работу медиабаинга.

16 октября Максим Епифанов, VP of Performance Marketing в TripleTen, расскажет в прямом эфире, что стоит за этой методологией. А я задам вопросы, которые наша команда собрала на предыдущих вебинарах:

• Как запускать и тестировать новые креативы: сколько креативов делать и зачем производить 1 000, если 500 дают столько же победителей.

• Как масштабировать удачные креативы: когда увеличивать бюджеты, когда делать дубли и есть ли смысл перезапускать креатив после $1 млн спенда.

• Как выбирать события оптимизации: лид, квалифицированный звонок или покупка — с учётом качества лидов и влияния других каналов.

• Как контролировать агентов: кто выбирает между ручным одобрением и автоматическим исполнением и когда слабой кампании нужно больше бюджета ради данных.

Зарегистрироваться на эфир →

TripleTen — онлайн-буткемп: 7+ платных каналов на США и Латинскую Америку, 1 000+ рекламных сущностей в месяц, цикл сделки — два месяца.

Эфир уже завтра (сегодня), смотрю материалы. Там Макс Епифанов подготовил чёткие ответы на вопросы по его методологии медиабаинга и её автоматизации в Plurio + собрал это в карточки в миро, как он любит. Если вы тратите больше $300k в месяц на мету, это must have.

Зарегистрироваться на эфир →

Я попросил AI заказать дрова, а он задолбал продавца

Заглядываю в почту: в цепочке про покупку дров уже 12 писем. Последнее — от продавца:

Please connect me with a human. I've answered all these questions already. No more ai. Please.

«Соедините меня с человеком. Я уже ответил на все эти вопросы. Больше никакого AI. Пожалуйста».

А я просто хотел дров для бани. Коротких, уже порубленных, с доставкой. Поручил агенту найти и разрешил переписываться от моего имени.

Начинаю читать, что там произошло.

Продавец предложил стандартный паллет подходящих дров. Чуть больше, чем я просил.

Агент ответил: «Моё место для хранения вмещает только 32 кубических фута».

Я такого не говорил. Это был желаемый объём заказа. Агент сам придумал, что больше у меня физически не поместится.

Окей. Продавец подобрал другой вариант: 24 коробки. Меньше дров, дороже. Зато ровно под запрос.

Но агент заметил подвох.

На коробке написано 1,33 кубического фута. А 24 × 1,33 = 31,92. Нам же нужно 32.

И отправил уточнение: это действительно 1,33 или округлённые 1⅓? Получим ли мы полный объём?

То есть человек продаёт дрова, а мой представитель выясняет судьбу недостающих 0,08 кубического фута поленницы.

Заодно агент повторно спрашивал про длину, наличие и другие уже подтверждённые вещи. Продавец отвечал. Агент уточнял.

Наконец продавец написал «All confirmed». А через минуту — то самое письмо с просьбой соединить его с человеком.

Причём всё это было подписано моим именем.

Позвал Астру разбирать переписку. Она хорошо сформулировала: агент добивался заполненного чеклиста и недооценил время человека и мою репутацию как клиента.

Мне нужна была гора подходящих дров возле бани. По дороге агент превратил это в задачу получить точные письменные подтверждения по всем пунктам.

Мы разобрали, где он потерял смысл задачи, обновили общие правила переписки и поправили саму задачу. Самостоятельно общаться ему по-прежнему можно.

Я собираюсь и дальше отдавать агентам такие дела. В процессе тренируется и агент, и я: учусь ставить задачи, замечать, где он свернул не туда, и превращать отдельный косяк в улучшение для следующих задач.

Поэтому начинать стоит с задач с невысокой ценой ошибки. Где можно заметить проблему, остановиться и поправить ситуацию. Постепенно смотреть, что агенту уже можно доверить, а что ещё требует практики и проверки.

Продавца, конечно, жалко, но скоро у него не будет вариантов кроме как отдать переписку своему ai.

Хорошо, что эту особенность мы обнаружили на покупке дров. До того, как я отправил агента от моего имени задолбать кого-нибудь более важного.

С вами такое уже случалось?

После этой истории я особенно ценю задачи, которые можно решить без двенадцати писем и требования соединить с человеком.

Например, организацию работы с распределённой командой: договоры, подключение исполнителей, оформление прав на результаты работы.

С этим помогает 4dev.com: вместо отдельных договоров с исполнителями из разных стран — один договор с платформой. Ребята помогают с подключением исполнителей и документами, в том числе с оформлением передачи прав на код, дизайн и другие результаты работы. История и документы собраны в одном месте — потом не придётся восстанавливать всё по чатам и искать, что вы подписали с дизайнером два года назад.

Запишитесь на демо: покажете, как сейчас устроена работа с командой, а ребята подберут решение под вашу задачу.

Агенту пока оставим дрова.

Мой агент помогал мне искать виллу на Бали: смотрел фейсбук и тг чаты, отбирал по критериям и забивал показы в календарь через вотсап с риэлторами.

Что получилось:

1. Очень быстрые ответы, людям странно
2. Очень вежливые ответы, людям странно
3. Очень конкретные ответы: «давайте просмотр вот тогда то, у меня вот это окно в календаре есть, а вот тут не могу, смотрю другую виллу, а до этой ехать 17 минут, не успею»
4. Очень много уточнений: «а точно вот из мастер бэдрум видно рисовые поля, пришлите плз фото и мощность кондиционера в спальне». Агент тоже близко к сердцу воспринял все мои пожелания

В целом опыт супер: виллу мы нашли, я не коммуницировал с риэлторами вообще, на настройку потратил часа 3, большую часть из них на разметку датасэта и парсинг.

Но бедные риэлторы заебались точно)

Спецэффекты насыщенной жизни

Когда в жизни становится много интересной работы, отношений, друзей и ивентов, всё это неизбежно начинает накладываться друг на друга в календаре. И приходится постоянно отказывать кому-то хорошему и важному, потому что инвайты конфликтуют.

Важно в этот момент не начать притормаживать жизнь, а научиться принимать это как данность и делать выбор без сложных переживаний.

Продвинутый уровень: имея 10 хороших вариантов, не залипать в реактивном состоянии, а создавать одиннадцатый вариант, если хочется именно его.

Уровень бог: чуть-чуть подумать заранее и красиво всё спланировать так, чтобы больше важного поместилось и прошло с удовольствием, без напряга.

Аминь

А сейчас будет охуенный кейс!

У Simple одна из самых сильных команд медиабаеров на рынке, рекламный бюджет сопоставимый с капитализацией некоторых стартапов, и с этой базы получилось вырастить выручку ещё на четверть - с помощью ai агентов Plurio

Как Plurio помог Simple вырастить покупки с рекламы в Meta на 29% при ROAS выше таргета

Simple — приложение с AI-коучем по питанию и здоровым привычкам. У приложения больше 1 млн активных пользователей в месяц по всему миру, 5+ продуктов и несколько воронок привлечения.

Задача: масштабировать закупку на выходных

Выходные приносят Simple больше всего выручки. Но если просто увеличить расходы в работающих кампаниях, растёт стоимость привлечения. Чтобы пиковый спрос принёс максимум покупок, важно отобрать по данным будних запусков самые эффективные связки. Поэтому перед каждыми выходными команда запускает сотни новых кампаний, и для каждой нужно выбрать группу стран, стратегию ставок, дневной бюджет и креативы.

Подбирать всё это приходится заново каждую неделю: креативы выгорают, результаты меняются, и то, что сработало в прошлые выходные, не обязательно сработает в эти. При ручном планировании это сотни решений, на которые у команды уходило 2 дня, и на таком объёме ошибки неизбежны: часть бюджета уходит туда, где он не окупается.

Решение: Plurio собирает план для сотен кампаний с самыми эффективными связками

На входе — сколько нужно потратить за выходные. На выходе — всё для запуска: сколько новых кампаний, в каких странах, с какой стратегией ставок, каким бюджетом и с какими креативами. Отбор идёт среди всех возможных сочетаний, и деньги получают только связки с высоким ROAS, подтверждённым достаточным объёмом расходов и покупок.

Каждую неделю Plurio заново оценивает все связки на свежих данных, поэтому дополнительный бюджет выходных идёт туда, где у него самая высокая вероятность окупиться. Так канал растёт без потери эффективности.

Как Plurio за 4 шага превращает бюджет в готовый план

1. Находит сильные связки. Сравнивает результаты по группам стран и стратегиям ставок, выделяет лучшие форматы, темы и хуки креативов. Опирается на расходы, покупки, LTV, ROAS и CPA.

2. Делит расходы между субботой и воскресеньем. Ориентируется на прошлые выходные или планы команды и считает, какую сумму сверх будней должны освоить новые кампании.

3. Распределяет бюджет по самым эффективным комбинациям. В план попадают только те, что обгоняют средние показатели будней по всем KPI, и чем сильнее результат, тем больше им достаётся.

4. Генерирует план кампаний за минуты вместо двух дней. Команда получает количество кампаний и бюджеты по дням, результаты каждой связки за последние 4 дня, подобранные креативы, настройки по неймингу аккаунта и прогноз ROAS, покупок и LTV.

«Масштабирование на выходные в Meta было самой сложной и самой ценной задачей недели. Запуская кампании по плану Plurio, мы вырастили продажи и держим ROAS выше таргета», — Илья Добрецов, User Acquisition Team Lead в Simple.

Результаты

• Реклама в Meta: бюджет +19%, покупки +29%, ROAS выше таргета
• У команды освободилось 45 часов в неделю на креативы и стратегию

Ссылка на кейс целиком.

Помимо планирования, Plurio автоматизирует весь процесс управления кампаниями:

• запускает креативы и сравнивает новые тесты с бенчмарками аккаунта;
• рано отключает слабые, чтобы не тратить деньги впустую;
• масштабирует сильные адсеты: поднимает им бюджеты и дублирует выигрышные связки;
• перезапускает остановленные креативы, если поздние конверсии подтвердили результат;
• перераспределяет бюджет между каналами, кампаниями и адсетами под ваш план.

Если одна из этих задач съедает неделю вашей команды, приносите её на демо Plurio: покажем, как она будет работать автоматически.