nonamevc

большая часть контента про ai-native компании обычно скатывается либо в прикладной уровень, либо сразу в визионерский buzzword. чаще всего обсуждают инструменты: какой чат лучше пишет, какие агенты автоматизируют задачи, какие workflow собирать.

но недавно ко мне пришёл Степан (@cryptoEssay) и рассказал про обучение, которое они делают для компаний. и то, что он пытается строить, кажется мне очень логичным.

большая часть разговоров про ai сейчас идёт не про тот уровень изменений.

инструментарий полезен, но это, скорее, история про +10–20% эффективности. гораздо интереснее то, что происходит чуть глубже — на уровне архитектуры компании.

исторически компания выглядела как люди + инструменты. ai постепенно подводит к другой модели: люди + системы агентов.

то есть процесс сначала описывается как логика, контекст и правила, а потом уже исполняется агентами. в такой архитектуре иначе начинают выглядеть многие функции: ресёрч, аналитика, маркетинг, часть продаж, операционка. компания постепенно превращается в небольшую команду людей, которая управляет сетью автоматизированных процессов.

эту модель обычно называют ai-native или agent-centric компанией. пока всё это довольно сыро, и у каждой команды получается по-своему, но вокруг этой идеи уже появляются интересные эксперименты.

один из них делает команда ai mindset вместе со Степаном Гершуни. они запускают трёхнедельный спринт, где предприниматели и операционные лиды будут буквально собирать такую архитектуру под себя.

формат довольно интенсивный: созвоны четыре раза в неделю, на которых участники разбирают свои процессы, собирают ai-операционную среду, описывают онтологию данных компании, автоматизируют отдельные функции и собирают 90-дневный план ai-трансформации.

по составу экспертов тоже любопытно: Степан Гершуни (cyber.fund, cybos.ai), Александр Поваляев (ai mindset), Дима Ханарин (codos.ai), Даниил Кравцов (improvado), Байрам Аннаков (onsa.ai), Всеволод Устинов (plurio ai), Алексей Амётов (look at media, setka), Роман Бузько (skala.io). многие из них уже экспериментируют с подобной архитектурой внутри своих компаний.

пока это всё выглядит как ранняя стадия новой операционной модели бизнеса. но такие вещи часто сначала кажутся странными экспериментами, а потом становятся стандартом.

старт — 23 марта, онлайн.

если интересна тема ai-native организаций — можно посмотреть подробнее по ссылке

#годнаяреклама

записал видео про то, как делаю разные GTM задачи в Claude Code.

тут конечно и реклама нашего API продукта зарыта, но, думаю, что, при желании, можете взять кого угодно из API провайдеров (но мы объективно лучше)

видос кстати хоть и называется vibe gtm, но мне кажется, что параллели с кодингом в gtm мире натянуты.

1/ продуктивность в софте напрямую конвертируется в деньги. больше скорость → фичи быстрее → выручка раньше. в GTM фидбек луп длиннее, шумнее, и атрибуция размытая.

2/ девелоперы - уникальный покупатель. AI кодинг для них трансформативен потому что они уже жили во фреймворках, процессах, тестировании, код ревью. у них есть примитивы, которые воссоздают среду и делают атомарную работу тестируемой. GTM операторам такого никогда не давали — их засунули в тулы, которые обещали делать всё сразу.

поэтому во многом идет большой процесс анбандлинга сейлз тека, который годами жил по модели консолидации - сделал одну вещь хорошо -> стали брендом -> идем в соседние вертикали дабы растить ACV и выходить в ENT (см. Apollo, Lemlist, Clay, итд)

но с claude code у gtm операторов появляется какое-то подобие понятий фреймворков, сред тестирования и управления сущностями. понятно, что для большинства в sales мире это какие-то иностранные слова. но это ремесло все больше затягивает талантливых дата-саентистов и дата-инженеров, которые понимают, что здесь те же самые проблемы: качество данных, пайплайны, entity resolution, дедупликация.

но продавать в дата-команды. это почти всегда проигрышный бизнес (только если ты не databricks). дата-команды это кост-центрами, а GTM команды - это revenue center, здесь готовы платить за результат. поэтому таланты мигрируют туда же.

я для этого придумал специальное слово, "prosumerization of devtools" если хотите понять, какой тул делать для сейлз-тека — берите популярную категорию из мира девелоперов, делайте ее чуть проще входа людей, которые вчера выучили, что такое github и вот ваш TAM расширился https://www.youtube.com/watch?v=q6DcqHuQCbo

p.s. thumbnail кстати тоже в claude code сделал.

пару слов про дела в extruct

два месяца мы провели в работе над продуктовым экспериментом - делали надстройку над crm и разрозненного набора тулов, где оседает контекст, типа note-taker, календаря, почты.

это выглядит, как проект в chatGPT / claude, но только где проект создается автоматически под каждую сделку со всем нужным контекстом и обогащенными данными. из чата доступен массив сделанных нами тул колов, типа создания org chart, энричмент, рисерч, авто-заполнения полей в salesforce. также поверх этого мы создаем «умные такси», которые не надо самим ставить и подсвечиваем риски по всему пайплайну.

по вайбу похоже на продукт momentum, которых на днях купил salesforce.

идея откликалась, но мы поняли, что универсальный продукт тут сделать сложно. у каждого свой зоопарк тулов и фрагментированный контекст, так что по-хорошему это надо внедрять персонально в каждой команде, под присмотром head of sales. плюс еще (неожиданно) не все горят желанием давать доступ ко всем своим сейлз-системам каким-то ноунеймам.

но то, что изначально планировалось как экстеншен продукта или даже пивот, в итоге лучше открыло нам глаза на extruct в его ординальном прочтении.

главное наше изменение в том, что от софтового запуска агентов в real time мы перешли в capex-слой и стали полноценным data provider’ом, который скрапит данные, чистит их, строит индекс и выдает наружу в удобном для агентов и людей виде.

может, для кого-то это звучит как база, но год назад казалось, что все можно делать агентами в real time. теперь это забустило оригинальный deep research в двух режимах: быстрый поиск по нашей базе, потом идеи в веб. выходит быстрее и качественнее, чем у мейнстримных exa, perplexity, parallels. ну и, кажется, такое завайбкодить за ночь сложнее.

но если вернуться к первому тейку, то подобные проблемы на уровне crm все равно остаются. просто, думаю, больше людей начнут решать их самостоятельно через claude code-подобные решения. скиллы вижу тут как фреймворк. не очень верю, что они могут one-shot’ом помочь компаниям с разной тяжелой логикой. но точно заменят кучу engagement-софта.

и если мы раньше думали про API-продукт, как продукт ориентированный на девелоперов и интеграции, то сейчас все расширилось до атомарного оператора, который выучил расшифровку API на прошлой неделе.

короче, на неделе open-source-нули наши скиллы, которые опираются на extruct + другие популярные сейлз-тек провайдеров. с вас звездочка и фидбэк 👉👈 https://github.com/extruct-ai/gtm-skills

ps если вы управляете командой от 3-4 сейлзов, обременены sales ops проблемами и испытываете большой fomo по всем этим клод кодам, напишите @zkid18

написал недавно пост про виртуальные офисы, чтобы признать, что это уже рудимент ковидных времен. это был пример не самой удачной ставки, поэтому теперь про удачные. самый главный бенефициар ковида, это имхо payroll-платформы.

мы были в свое время ранними пользователями Deel. пока мы копались с попытками сделать какой-то прорывной метаверс, Deel разросся до каких-то астрономических масштабов, скупая разные вертикали в HR tech, как покемонов. недавно они анонсировали, что вышли на $1b run rate.

это сейчас модно браться за скучные бизнеса, но в 2019 году променять какой-то сервис для что стримеров на возню с комплаенсом, локальные рельсами, бухгалтерией было уделом настоящих ронинов. эта ставка актуальна как никогда сегодня - payroll это вообще в последнюю очередь то, что можно завайбкодить (да и не понятно, зачем это делать)

короче, на весь этот payroll рынок я смотрю не без доли зависти. рынок такой, что можно уже далеко не только из Deel можно выбирать.

недавно нашёл 4dev.com, нишевой payroll, который создан для аудитории, которая читает этот пост.

что понравилось мне: • выплаты по всему миру в один клик, включая СНГ. базовое требование, тут без лишних слов. • автоматические инвойсы по IFRS-стандартам • легальные выплаты в крипте. пополняешь счёт фиатом, отправляешь в пару кликов. сегодня никто не хочет рисковать • исполнитель выводит на криптокошелёк или банковский счёт. • поддержка, с которой реально можно разговаривать. не бот, не тикет на три дня. • комиссии — до 3%, ниже при росте объёмов. • для исполнителей — 0%. приятно.

можно записаться на бесплатную консульитацию по ссылке. рекомендую - просчитают экономику, все подскажут.

запустил продуктовую рассылку где наконец-то даю волю писать разные аналитические обзоры про GTM рынок.

вчера опубликовал выпуск про вертикальных дата-провайдеров. тезис такой: если вы продаете в изощренные вертикали типа стройки, медицины или ресторанов, то скорее всего никакой пользы от ZoomInfo, Clay или Apollo вы не найдете (ну кроме избитых мувов, типо парсинга гугл карт)

эти индустрии живут на физических событиях, а не не на фиировых сигналах. компания с 2 сотрудниками в LinkedIn может прямо сейчас начинать стройку на $50M.

реальные сигналы лежат в разрешениях на строительство, госзакупках, claims data, bills of lading. и на эти данные уже появляются свои стартапы: ConstructConnect ($120M rev), AcuityMD ($84M Series B), Govly ($13M Series A) и еще 30+ компаний.

отдельная интересная тема, например, это продажи в американскую госуху. 4 из 9 провайдеров в этой вертикали основаны после 2023, данные тянут из SAM.gov, RFP релизов, грантовых программ, бюджетных обсуждений и даже meeting minutes местных комитетов.

сделать что-то подобное в клод коде может и можно, но скорее всего утонете в резолюции сущностей и поддержке 200+ скраперов. хотя кажется это отличная задача на дизайн coding agents

плюс многие провайдеры еще сами собирают данные вручную. Definitive Healthcare (медицинский провайдер) делает тысячи верификационных звонков в год. New Project Media (провайдер по энергетике) держит 15+ локальных журналистов, чтобы мануально собирать данные о новых проектах, сделках, изменениях в компаниях.

если у вас всегда было желание заскрапить данные и начать кому-то продавать, не самая плохая идея. growth-stage вертикальные AI компании охотятся за владельцами данных. Harvey пытался купить vLex, не вышло, сделал партнерство с LexisNexis. так что 2026 год вполне подходит для консолидации.

подписывайтесь и поддержите анонс на линке 👉👈

однажды в Бразилии я пропустил свой рейс и ожидал следующего, сидя в кафе. как тут рядом со мной оккупировали столики молодые бразильские девушки и парни в толстовках Escola Bolshoi Brasil

поскольку мы были скованы ожиданием одного рейса, я решил закрыть комп и поболтать.

так узнал, что в Бразилии есть единственный филиал Большого театра в мире. причём в небольшом городе Жоинвиль, в котором живет 400к человек. гугл из достопримечательностей называет музей иммиграции и колонизации, музей льняного хлопка и церковь святого франциско. я был там одни раз, но в школу не попал - нужно приходить только в определенные часы.

почему именно там загадка. есть единственная документалка про это, на RT. там говорится, что мэр настолько проявил любовь и настойчивость, что Большой в москве не выдержал и согласился на открытие школы. но с условием, педагоги только из Москвы.

здесь педагоги из Большого уже 25 лет учат детей со всей Бразилии. для ребят из бедных семей обучение бесплатное, школа предоставляет жильё, питание и страховку. цель дать детям профессию и возможность изменить жизнь через искусство. выпускники потом выступают по всему миру: Большой, Казанский театр, Берлинский балет, Нью-Йорк.

среди выпускников школы Большого театра в Жоинвиле значится и самая молодая self-made женщина-миллиардер на момент написания этого поста

Luana Lopes Lara окончила школу, поработала балериной в Австрии, но в балет решила не идти и задалась целью поступить в MIT изучать CS. спустя несколько лет она подаёт заявку в YC с проектом Kalshi, prediction marketplace.

сегодня Kalshi оценивается в $14B.

когда можешь держать убыточный AI пет-проект

под новый год Meta объявила о покупке Manus. писал про китайский проект пару месяцев назад; время порефлексировать.

1/ оценка в районе $2-2.5b. партнер Benchmark написал, что сделка дала им 1000% IRR. если посчитать: $75m вложений при ownership ~15%, срок 8 месяцев (апрель → декабрь), IRR 1000% годовых ≈ 11x в год -> 11^(8/12) ≈ 4.95x. exit value: (75 × 4.95) / 0.15 ≈ $2.47b.

2/ Manus это по сути wrapper над Claude и Qwen, но с интересными инженерными решениями: агенты работают в cloud VM с полным доступом к браузеру и shell, используют CodeAct (executable Python как action mechanism). много работы над оптимизацией KV-cache, по их словам, это главная метрика для production-агентов.

с другой стороны, отзывы смешанные. я лично несколько раз пробовал для задач, под которые рекламировались (букинг билетов, скраппинг маркетплейсов) - ломался по пути и съедал все кредиты.

3/ Manus заявляют 147T+ обработанных токенов. если прайсить по Sonnet 4.5, выходит ~$500m только на API. часть закрыли open-source моделями + кастомным контрактом. но по факту $100m ARR сложно свести такую экономику без большого капитала. рейзили с оценкой $2b - думаю, что не получилось и тут пришел Цукерберг, который выкупил инвесторов по желаемой оценке (и даже выше)

4/ Meta AI плохо сделан. работает только в WhatsApp-экономиках (Бразилия, Индия, часть Европы). Цукерберг говорил, что для штатов нужно отдельное приложение. думаю, план, который звучит, как personal superintelligence: новая продуктовая парадигма, которая откроет Meta дорогу в подписочную выручку. сейчас есть только Meta Verified ( это платная подписка на Facebook и Instagram): $11.99/month web, $14.99/month mobile. 1 million подписок. небольшой, но растущий revenue stream.

5/ Meta нужно присутствие в чатбот-интерфейсах, чтобы не потерять ad inventory. OpenAI/Anthropic сидят на consumer subscription низкомаржинальный бизнес с дорогим инференсом. поэтому экспериментирует с рекламой. Meta наоборот может позволить субсидировать подписки и ретеншен за счет рекламной выручки.

6/ Цукерберг явно считает, что scaffolding стоит больше, чем модели. картина мира "LLMs are commodities" и сдвиг от research-led к commercial-led. не думаю, что полностью забросят фундаментальные модели, вот работают, например, над Avocado - первая closed-модель Meta, релиз весной 2026.

да и, Meta выходит в prosumer-рынок и будет конкурировать напрямую с Anthropic. очевидно, что Claude не останется внутри agent loop Manus навсегда. так что свои наработки в моделях пригодятся.

7/ Meta прессуют за CapEx. нет cloud-бизнеса для перепродажи моделей enterprise. задел для позитивного ROI выше. пока Meta заявляет, что GenAI ROI позитивен через higher engagements и ARPU лучшие рекомендации и ad targeting. но стоит ли лучшая лента таких capex инвестиций? почему не сесть на хвост OSS и не быть консервативнее с CapEx?

8/ generic AI agent сложная продуктовая задача. слишком много сценариев, конкурируешь с сотнями мелких агентских компаний. поэтому можно представить экосистему разработчиков поверх Manus. или даже можно пофантазировать, как дистрибуция и разработка могут заалйнится (apps are the new content)

9/ Meta не плоха в acquisitions. покупай категорию, когда строить слишком долго - Instagram, WhatsApp. zoom-out стратегия Цкерберга очень эффективна. в прошлом году сделали 5 AI-поглощений: PlayAI (voice agents), WaveForms (AI audio), Rivos (chips), Limitless (AI wearables), теперь Manus.

очень рандомный brain dump по наблюдениям за 2025 год в saas x ai

1. AI больше всего отразился на замещении разработчиков. занятость среди software developers 22–25 лет упала на ~20% с 2022 (Stanford Digital Economy Lab). атрибуция сложная правда, тут и post-ZIRP коррекция, но coding AI agents точно crossed the chasm.

косвенный прокси - отчет Menlo Ventures: корпоративный AI spending вырос до $7.3B в 2025 (+4.1x YoY). кодинг это $4B, это 55% всего departmental spend. остальное: IT (10%), marketing (9%), customer success (9%), design (7%), HR (5%).

2. больше задач программистов из 2022 берут не-программисты. уже видел как CPA строят AI-powered tax filing без бэкграунда в коде или как HVAC-компания пилит свою CRM.

когда стоимость создания близка к нулю, стоимость поддержки теряет значение.

поэтому имхо velocity is your moat bs. ты не обгонишь цикл обратной связи пользователя, который решает свою проблему сам.

3. vibe-coding убил low-code никто почему-то не обсуждает, какое стремительное замещение / disruption категории произошло за 12 месяцев. Webflow, Retool, Airtable имхо рип. обещали демократизацию, но реальность это lock-in и ограниченная кастомизация. Lovable, Bolt, Replit Agent за 12 месяцев набрали $36B+ combined valuation. Lovable: с $7M до $84M ARR за 6 месяцев. Replit: с $16M до $252M ARR за год (+15.8x). «старый» low-code рынок — $29B. vibe-coding съел его на глазах.

4. AI-native application layer быстрее забирает рынок у инкамбентов и растут лучше чем AI-native инфра. стартапы забрали 63% рынка AI-приложений vs 36% год назад. application layer = $19B из $37B общего spend. в кодинге стартапы = 71%, в sales = 78%, в finance/ops = 91%. инкамбенты держатся только в инфраструктуре (56%) — Databricks, Snowflake, MongoDB выигрывают за счёт интеграций и доверия.

5. бизнес по майнингу вертикальных данных и продаже норм. все growth-stage вертикальные ent компании охотятся за владельцы данных, которые решают, кому давать эксклюзивный доступ.

пример: Harvey в 2024 пытался купить vLex (поставщик юридических данных), не договорились, в итоге сделали партнёрство с LexisNexis. vLex достался Clio, другой LegalTech-компании.

чего ожидать: консолидация среди поставщиков данных;

вынужденные сделки для AI-стартапов, потерявших доступ к данным;

вертикальные AI-компании начнут объединяться ради общего пула прав на данные.​​​​​​​​​​​​​​​​

6. сервис vs продукт - граница размывается инструменты настолько глубоко встраиваются в доменные workflows, что начинают напоминать intelligent service providers. сейчас агенты уже умные, но пользователи ещё требуют внедрение с полным сопровождением. инструменты уже умеют больше, чем юзеры способны освоить. в некоторых индустриях это видно сильнее. AI SecOps стартапы (Aegis AI, Litt Security) называют себя "AI agent companies", но по сути это аутсорсинг compliance officer. AI SEO тулы то же самое.

консалтинг подтверждает тренд. Accenture, Deloitte, EY растут 11–12% в год McKinsey, BCG, Bain растут 5–6%. хотя их только ленивый не закапывал в 2023. execution-first с AI интеграцией побеждает стратегический консалтинг.

forward deployed engineers который хайпует в долине (Anthropic с Accenture анонсировали 300 FDE; и 470к лицензий с Deloiite) Accenture берёт на себя «налог на ИИ-неграмотность» от лица корпораций. стартапы не могут с этим конкурировать, потому что каждому стартапу приходится выращивать клиента с нуля. большинству клиентов white-glove не нужен, они хотят просто работающий продукт.

капиталоёмкость растёт не потому что продукт дорогой, а потому что сервисная обёртка обязательна. доля рынка коррелирует с объёмом привлечённого капитала, не с качеством модели. вертикальный AI масштабируется через людей и эксклюзивные данные, не через вирусный рост.

то есть парадокс с первый тейком - нанимать людей надо больше.

залетел на подкаст к Мите поговорили про венчур на развивающихся рынках через призму сетапа внутреннего фонда для InDrive (это то, чем занимался в Бразилии последние 1.5 года до того, как полностью ушёл с головой делать Extruct).

отчасти затронули вещи, которые я тут периодически освещаю, но детальнее прошлись по двум темам: SMB-экономика и fintech для unbanked; и их пересечение (fintech for SMB).

в LatAm высокая фрагментация рынков и инвестиционные тезисы сегодня в b2b завязаны на SMB. как fintech позволил региону перескочить этапы традиционного банкинга, так AI даёт целым секторам обойти legacy-софт и устаревшие процессы. или открыть рынок для non-consumers.

так что кому нужен exposure на LatAm, пишите

наверное главное открытие на венчурной карте этого года это Венесуэла.

если читать только мейнстримовые медиа, то у всех в голове привычная картина: левый авторитаризм, пустые полки, отток кадров.

средний фонд правда откерститься от письма с деком с венесуэльского IP в своем superhuman.

санкции: помимо энергетики заблокированы золотодобыча, операции с госдолгом и центробанком, программа CLAP (распределение продовольствия). но при этом в стране те же американские FMCG и QSR-бренды спокойно работают.

но санкции не распространяются на частный tech-сектор напрямую. так, ваш любимый YC проинвестировал в 4 венесуэльские компании, две из них подняли seed от американского топ-тира.

мне довелось познакомиться со многими местными tech-компаниями. по моим данным, там до сих пор одни из сильнейших разработчиков в латаме. люди, с которыми общался: у всех хороший английский, многие вернулись после работы в штатах.

например, главный darling child венесуэльского tech это Cashea, BNPL, который двигает ~3% ВВП страны. вышли на $200M run rate с $2.1M начального капитала, NPL ниже 2%. лучше большинства американских финтехов. вместо классических debt facilities убедили мерчантов самих финансировать рассрочку, а сами взяли технологию и риск-менеджмент. пользователи платят 40-60% сразу, остальное беспроцентными платежами раз в две недели.

или например Ridery, прибыльный ride-hailing, который перевалил за $xxxM GMV и недавно начал прокачивать своего LLM-чатбота.

вертолётные венчурные деньги тоже не обошли страну стороной: Yummy поднял $69M за 2 года с идеей стать super-app (Soma Capital, WIND Ventures, Ethos Capital, YC Continuity).

но побочный эффект экономического коллапса это массовая миграция. и она двигает сразу несколько рынков:

0/ организованная преступность. Tren de Aragua разросся по всей Америке во многом за счет 8m диаспоры, многие которые незащищенные: Колумбия, Перу, Чили, Штаты, частично даже Европа. экномика частично "экспортировала" криминал. Венесуэла перестала быть прибыльной и они ушли туда, где деньги. отчасти по этому сейчас вы читаете все новости про Трампа.

чуть более венчурные вещи:

1/ gig-economy. 57% курьеров Rappi в Колумбии это венесуэльцы. в Аргентине 83%, в Чили 70%. ну лучше так, чем 0/ supply-сторона delivery-платформ региона буквально выросла на этой волне.

2/ remittances. $4-5B в год от диаспоры. рынок перепрыгнул несколько стадий эволюции: сразу от кэша к стейблкоинам, минуя wire transfers.

доллар это основная валюта не только для переводов из-за рубежа, но и для внутренних расчётов. боливар де-факто вытеснен. физические доллары в стране часто старые, рваные, мелких номиналов не хватает, поэтому USDT стал де-факто платёжным средством.

раньше для переводов все использовали Zelle, он позволял отправлять деньги без формального банковского счёта. потом американские банки начали массово закрывать венесуэльские "подозрительные" аккаунты.

поэтому венесуэльцы обратились к USDT. сперва поднялись p2p-платформы: например, местный El Dorado поднял $3M seed от Multicoin Capital и Coinbase Ventures.

поначалу правительство противилось этому. по закону все транзакции должны идти по официальному курсу центробанка (BCV). реальность: разрыв между официальным и параллельным курсом 25-40%. если платформа использовала параллельный курс, технически это "валютное преступление". при этом 47% розничных транзакций в стране уже в стейблкоинах.

в сентябре 2025 неожиданный разворот. правительство поняло, что доллар не остановить, и решило управлять рынком стейблкоинов. механика: государство проводит аукционы USDT через авторизованные локальные биржи для компаний из приоритетных секторов (импортёры, производители). это не схема обогащения, скорее попытка контролировать валютный поток и дать бизнесу легальный доступ к долларовой ликвидности. при этом P2P-торговля для обычных граждан остаётся серой зоной. El Dorado ушёл из страны именно из-за этого: риск рейда за "спекуляцию против национальной валюты" стал слишком высоким.

это открыло возможность перейти от довольно серой p2p-истории к необанкам.

прочитал на днях пост от важных инфлюенсеров про то, как важно сегодня building in public, создаёт доверие, брэнд и вот это всё. решил тоже немного писать про это.

в свой substack написал пост про то, что делаю как фаундер на 12/25. вполне вероятно через полгода это всё станет нерелевантно. но пока зафиксируемся.

если сидишь в LinkedIn, то все каналы либо мертвы, либо "единственный рабочий". имхо мы в середине distribution shift, окна возможностей открываются и закрываются. не время закапываться в один канал. тем более проект в gtm hustle режиме. я веду 3–4 канала одновременно с разной вовлеченностью и смотрю, что лучше резонирует и для какой гипотезы лучше использовать.

1/ длинный контент умные люди советуют выбирать канал, в котором хорошо получается, и на нём сидеть. текст я пишу уже лет 8 и получается местами неплохо, поэтому решил на это навалиться. понятно, что тут в тг всё очень камерное. когда выходишь в англоговорящий мир, нужно всё причёсывать.

внимание это дефицит. никогда не было сложнее его получить. пишу каждое слово сам. AI помогает с ресёрчем и редактурой. но идеи, это то, что делает меня человеком в потоке AI-сгенерированного шлака.

контент хорош настолько, насколько хороша дистрибуция. что работает сейчас: шерить статьи в DM клиентам, нишевые комьюнити, поптыка его repurpose-ить в алгоритмические фиды (youtube, x, linkedin).

2/ founder brand в LinkedIn примерно 1 из 5 лидов на созвоне упоминает мои посты. главное правило: быть opinionated и прямым и не быть скучным, поэтмоу отдельно ставлю на shitposting.

что делаю: - 3–4 поста в неделю - репурпоз контента (все посты "инженерю" в Cursor, пишу md файл, потом прошу отполировать с набором инструкций) - ставлю нотификации на 5–10 thought leaders в нише, чтобы реагировать на посты (рост через комменты) - не гонюсь за виральностью ради виральности. пока все лучшие посты прошли от своей перспективы, попытки реплицировать чей-то успех глобально проваливались

3/ AI SEO писал выше.

4/ cold outreach не мёртв. лучший тест позиционирования и умения сегментировать. про агентства: имхо взять в пару кого-то это нормально. если вам кто-то затирает, что "настоящий фаундер должен всё делать сам", он, вероятно, ничего не продавал кроме айфона на авито. фаундер должен: закрывать сделки, находить паттерны, владеть GTM. агентство может: list building, enrichment, second brain на копирайт. это всё делается долго и сложно сегодня. руки не лишние.

5/ нишевые конференции где-то читал, что стартапам не советуют ходить на конференции. имхо это bs. был на одном камерном ивенте (до 100 человек) по корпоративным инновациям в Бразилии в этом году и очень остался доволен. большие конференции (Web Summit или SaaStr) тоже норм, но прежде всего чтобы ходить на satellite ивенты. присматриваюсь к trade shows, особенно когда смотрю на гипотезы в реальных секторах

где держу глаз 6/ Reddit: прямые разговоры с ICP в их естественной среде. плюс высокий trust для AI SEO

7/ cold calling: можно тысячу причин искать, чтобы не брать трубку и не звонить. но как правило это всё упирается в страх быть посланным. но ничего это закаляет психологическую устойчивость

выкатили бесплатное chrome-расширение для поиска lookalike-компаний.

анализируем всё семантическое пространство (сайт, соцсети, новости), чтобы найти реальную схожесть компаний / стартапов

данные берутся из нашего индекса, но если компании нет, мы ее заэнричим в онлайне.

как работает: заходишь на сайт проспекта → открываешь расширение → получаешь список настоящих конкурентов. можно фильтровать по стране, размеру команды и другим параметрам.

потестируйте, пожалуйста. все edge-case по индустриям не отсмотрели.

https://chromewebstore.google.com/detail/extruct/fopcmacjcafkpcommjlaoijokbcbpang

как я подхожу к AI SEO

контекст: мы делаем Extruct, deep research агенты для поиска и исследования компаний. не надо быть гением, чтобы понять, что сейчас большую часть ресёрча компаний люди делают в чатботах. "расскажи про компанию X", "кто их конкуренты", "какой у них funding" это всё уже идёт в Claude и ChatGPT, Perplexity.

поэтому логично было подумать, как туда пробиться и забирать траффик отткда. самое простое, что сделал: начал публично выкладывать все data points, которые мы наресёрчили агенты. генерю страницы прямо в Cursor, подключаюсь к БД, делаю постпроцессинг, массово публикую. сейчас порядка 5к страниц под long-tail запросы а-ля lindy funding, s25 batch (вторая позиция после официальной директории btw) или top b2b startups in Spain.

organic search сейчас у нас ~20%. другой вопрос с конвертацией, но top of the funnel это генерит.

теперь думаю, как это усилить. посмотрел штук 20 тулов для AI visibility. паттерн один: topic modeling → генерация промптов → пуш в LLM-чатботы. у меня ощущение, что часть из них просто дёргает API веб-поиска, а не эмулирует реальные пользовательские сессии. а разница есть: API ≠ консьюмерский продукт.

в таком сетапе выглядит не супер полезно. главная проблема: ни один тул не показывает объём запросов по промпту. без этого ты оптимизируешь под фразы, которые никто не вводит. понятно, что это непросто достать даже самим вендорам. а в LLM-поиске long tail ещё тяжелее, уникальных запросов больше, агрегировать клики по ним нельзя.

с другой стороны, я на это смотрю больше как на упражнение по оттачиванию позиционирования. полезно думать, как генерится интент на твой продукт или проблему. это может быть хорошим циклом, который связывает лендинги, копирайтинг и сам продукт особенно если ты ещё до PMF.

если копнуть в теорию, то ни у кого пока нет своего полноценного индекса. это general meta-search wrapper + LLM reasoning. да, есть кроулеры, есть оптимизации с кэшированием и свой re-ranking, но базово весь поиск всё равно лежит на поисковых движках. LLM разбивает твой промпт на 2-5 подзапросов и шлёт их в Google, Bing или Brave. потом ходит по топ-ссылкам, чанкует контент, цитирует то, что релевантно.

пример: запрос "SEO agency NYC" в Perplexity превращается в три отдельных Google-запроса — "seo agencies nyc", "top seo companies new york city", "best seo firms ny".

вся эта возня с visibility идёт от того, как происходит ранжирование внутри RAG.

но базовые принципы SEO никуда не делись. E-E-A-T — доверие к домену, авторитетность автора, бэклинки, директори, отзовики. говорят, что UGC площадки с высокой цитируемостью положительно влияют на AI SEO: Reddit, G2, Capterra, Trustpilot. форумы и отзывы сейчас весят для brand mentions больше, чем в классическом SEO.

что подметил из рисерча: 1. читаемость важна на уровне чанка. в ответ LLM попадают 1-2 чанка, а не весь документ. поэтому у каждой статьи должен быть чёткий TL;DR в начале. 2. каждый inference немного разный. нет детерминированного "ты на 4-м месте по этому запросу" - позиция плавает. 3. онлайн-сигналов (кликов) в RAG-поиске меньше, но есть другой сигнал: какие документы LLM процитировала, а какие проигнорировала. то есть feedback loop дольше, надо это учитывать, когда катишь конетнт. 4. тректинг атрибуции через прямые заходы делать бесполезно. влияние будет заметно только в direct траффике. лучше это распрашивать в онбординге.

что ещё делаю: 1. пишу по 3 поста в день на Reddit с мягким упоминанием бренда. руками, не автоматизирую. 2. смотрю, на что LLM ссылается в web search, это единственный способ понять, под какой контент имеет смысл писать и где пробелы.

честно: серебряной пули нет. это educated guessing плюс базовая SEO-гигиена. большинство AI SEO тулов пока выглядят скорее как агентства, продают ручную работу под видом автоматизации.

кто трекает AI-цитирования в масштабе? если кто-то делает что-то инетерсное в этом домене такое, напишите в личку, с радостью познакомлюсь.

иногда получаю такие письма от больших вендоров.

откровенно, письмо составлено плохо в обоих случаях - какой-то наивный AI generated первый параграф; непонятный оффер; ссылка в первом письме.

индусский аутсторс, который предлагает мне услуги по веб-разработке и то пишет лучше. но, большим ребятам можно, они могли бы здесь все что угодно написать - бренд уже сделал всю работу.

у стартапов такой опции нет. поэтому приходится быть ясным, актуальным и интересным в первом письме.

так что, приходите завтра на стрим, поговорим про это

в пятницу делаем стрим про копирайтинг первого сообщения в холодном аутриче. вместе с Федором @becheetah

занимаясь новым SaaS понял, что копирайтинг это механическое ремесло, и лучшие сообщения пишутся AI. по сути это жонглирование дата-поинтами и шаблонами-промптами.

но между аутричем, написанным AI, есть огромная разница по качеству. большинство почти не уходит дальше шаблона с переменными или какой-то generic prompt, но лучшие тексты лучше, чем написал бы любой SDR, которого я знаю.

позвал Федора поговорить про это.

разберем: — анатомия хорошего письма (структура, data points, персонализация) — когда писать от сигналов, а когда без — почему сегментация > персонализация — как это выглядит в Clay и без него — как делать deep research для аккаунта и компании, чтобы генерировать гипотезы — как тестировать message-market fit перед кампанией на 500+ аккаунтов — ну и то, за чем вы пришли промпты с конверсией 35% в букинг (ладно, нет)

доставляемость, сбор базы и техническую настройку почти не трогаем, фокус на тексте.

для стрима ищем 2-3 добровольцев: если активно запускаете кампании и готовы получить обратную связь по своим письмам, напишите в комментариях "+".

мы разберем их на стриме, и дадим фидбэк, что можно улучшить.

время: пятница, 21 ноября, 13:00 UTC+0

ссылка на стрим на ютубе добавить в гугл календарь добавить в эпл календарь

2pr.io запускается на ProductHunt!

2pr.io, помощник для создания успешного и аутентичного контента на LinkedIn, запустился на ProductHunt!

Продукт кратно улучшился за полгода: 1/ Покрытие всего контентного цикла, включая аналитику по API LinkedIn 2/ Кардинально лучшее UI/UX 3/ Качество генерации текстов, в том числе за счет большей персонализации 4/ Управление несколькими аккаунтами для B2B и фрилансеров (сегодня как раз запускаем) 5/ Помимо постов - набор инструментов для профиля (карусель, анализ профиля, календарь и т.д.)

Если посмотреть видео предыдущего запуска и попробовать текущий продукт - станет понятно, что общего между ними меньше, чем различий. Я посмотрел - стало немного стыдно за предыдущую версию 😀

Цель та же - максимально сократить время на создание личного бренда в LinkedIn за счет контента, не подвергая риску банов.

Большая просьба поддержать:

Голосуйте (upvote) и оставляйте комментарий (это не менее важно) по ссылке:

👉 https://www.producthunt.com/products/2pr-2?launch=2pr-v-2-0

Каждый голос для меня важен. Всем большое спасибо!

хочу в ближайшее время написать пост про то, как сервисная работа становится обязательной частью любого B2B SaaS AI продукта, но а пока закину мем-трейлер.

The big (fake?) AI short

Медиа торгует вниманием. Модель простая: покупаем, а лучше бесплатно получаем внимание, и перепродаём его рекламодателям. Беспроигрышный способ намайнить бесплатного внимания – выдавать пугающие прогнозы. Желательно сопровождать их большими, впечатляющими числами. В этом смысле Майкл Бюрри – идеальный ньюсмейкер.

Все уже написали про его недавние твиты и форму 13-F. Типичные заголовки: «Бюрри зашортил Nvidia и Palantir на 80% фонда», «Бюрри поставил $900 млн. против Палантира». Поразительно, но такую лажу выдают даже уважаемые профильные издания вроде Financial Times. Уж если FT пишет такое, то не приходится многого ожидать от комментаторов, которые делятся в соцсетях своими умозаключениями по этому поводу на основе статей из прессы.

Что на самом деле можно сказать, глядя на форму 13-F Scion Asset Management? Почти ничего определённого. Во-первых, раскрытию подлежат только длинные позиции, поэтому мы не знаем, не шортил ли фонд одновременно акции или коллы на акции. Во-вторых, раскрывается только число опционов, но не дата экспирации и страйк. Таким образом, сумма ставки Бюрри через путы может лежать в очень широком диапазоне. Если опционы короткие, а страйки очень низкие, то размер ставки близок к нулю. Реальность скучная и неоднозначная, поэтому рассказывать будут о выдуманных миллиардных ставках. Благодарные слушатели этих рассказов находятся, внимание продаётся, менеджеры медиа-компаний говорят спасибо Бюрри и идут искать следующий инфоповод.

писал тут раньше в контексте про вайб-код тулы, что личный профиль это главная модель дистрибуции.

но это были какие-то теоретические наблюдения, сейчас как-то изнутри это наблюдаю но если шире: программной курации ждать не стоит. в ChatGPT или Claude не появится app store в привычном виде. им нужны long-session задачи и контент плюс сам чат-интерфейс сильно ограничивает, что можно строить. это не API для железа.

личная дистрибуция как с onwned так и алгоритмическими каналами понятна, но требует ресурсов для раскачки.

тогда где быстро взять фичеринг и траффик?

заметил, что растет сегмент контентной курации. далеко ходить не надо - в телеграме куча каналов, которые растут только на том, что фильтруют тысячу новых тулов в день, отделяют хорошее от шума.

это может быть канал, сайт, может быть блог, канал на ютубе - не важно. есть те, кто приземляет потребность в поиске.

главная ценность в том, люди доверяют вкусу конкретного человека, который смотрит и фильтрует за них.

это что-то между работой с инфлюенсерами и досками-категоризаторами, но персонализированное.

думаю даже самому даже вести такую курацию, где-нибудь в линкедине или в своей сабстэке