Пресидский залив

друзья, трансляцию по случаю 8 тысяч подписчиков проведем через воскресенье 16го августа в 12:30 по Москве еще ближе к делу напомню 🐵 писать что хотите обсудить можно в комментарии сюда или в эту форму предварительно со мной будет мой ко-фаундер @mnk_stories…

что такое build in public тренд в 2026м году 😎 build in public - это когда кто-то делает продукт открыто, то есть частично делится метриками и решениями в реальном времени. Началось это с инди-хакеров типа Питера Левелса aka levelsio (он кстати еще ангелом в cursor заходил) в середине 2010х, сейчас это уже мейнстрим - половина стартап-твиттера живет и растит аудиторию именно так зачем это нужно? 🤔 Аудитория b-i-p - это почти всегда другие фаундеры и технари, а не твои пользователи, поэтому b-i-p это в первую очередь канал дистрибуции для личного бренда фаундера, а не реклама продукта. Ну и свежий тренд - показывать метрики и решения, нишу, но продукт явно не называть. AI клон рабочего продукта собирается за недели (а то и быстрее), и по сути конкурентам отдается не только идея, но и валидация: вот ниша, вот работающий пейволл, вот юнит-экономика - копируйте не гипотезу, а проверенный ответ. Правда, цифры без продукта непроверяемы и часть таких аккаунтов это просто сторителлинг с нарисованным мрр, и наверняка читатели это понимают. Есть даже проекты которые проверяют метрики из revenue cat и дают "сертификацию" что метрика реальная 🐵 как по мне, прятать проект имеет смысл только в трех случаях, и кстати ни один не мой 1. сомнительная аппка - около скам в духе упражнений чтобы стать выше, лукмаксинг, похудей за 7 дней, шадоу-механики - про такое обычно не пишут, но вот метрики там красивые. Есть прецеденты, когда человек становился слишком публичным и привлекал внимание ревьюеров к приложению и оно улетало в бан 2. аудитория b-i-p не пересекается с ЦА и зашумляет аналитику на старте. У нас половина платящих - парни, часто технари, которые хотят выглядеть стильно. Я регулярно нахожу супер-юзеров прямо из своего твиттера и для меня лично это тоже канал привлечения, пусть и не самый большой 3. бесплатная валидация новой ниши для клонов. Я видела минимум 6 наших копий в апсторе, скриншоты и креативы прям с нашими креаторами воруют регулярно, один раз даже вместе с моим лицом (видимо, решили, что я сгенерированная 😧) но все эти клоны появились не из моих твитов, а просто потому что аппка есть в сторе, реклама есть в инсте/тик токе, скрытый b-i-p от этого не спасает продукт с тех стеком уже пару лет как не конкурентное преимущество, дистрибьюшен уже тоже скоро им не будет, а вот личный бренд фаундера и комьюнити вокруг приложения быстро не скопировать - поэтому я думаю, что когда основатель публично пишет про свой продукт это всегда в плюс. Ну и совсем все детали вам рассказывать не обязательно - достаточно пары метрик которые вы выбираете сами, причем они не должны всегда расти, ведь интересно как вы справляетесь (или не справляетесь) с трудностями 😂 @neural_prosecco

меня приняли в original content rewards в X! 🐵 это новая монетизация вместо revenue sharing, которую запустили на прошлой неделе. Старую закрывают 7 сентября - ранее надо было набрать в сумме 5М органических просмотров за последние 3 месяца (в мае я кстати набрала 4.8M и почти прошла 🎧), теперь правила и строже, и лояльнее одновременно. Для меня лично - лояльнее, так как я теперь прохожу 🤣 В новой системе платят только за оригинальный контент и только за просмотры от premium юзеров (с подпиской) в главной ленте. Реплаи, репосты и накрутки не считаются Чтобы подать заявку, нужно 500 фоловеров с подпиской на X и 500к показов таким пользователям за 90 дней. Проверить проходите ли вы можно в creator studio. Формально порог ниже старых 5 миллионов, но теперь учитываются только те, кто верифицирован подпиской Похоже, что мой build in public формат идеально лег под критерии, и в целом есть тренд, что из-за увеличения количества контента платформы разворачиваются от engagement bait к оригинальности и это круто. Расскажу, сколько получу 28 августа (дата первой выплаты), может ничего не получу, явно не раскрывают как это работает 😐 Жаль, что в телеграме такого нет, мне кажется что тут это еще актуальнее, ведь твиттер все равно про более короткий контент

научила называется 😳 (автопредложение от клода)

Seedance 2.0 vs Seedance 2.5 вчера вышла новая версия и без того топ-1 модели по генерации видео от китайского ByteDance (владеют тик током) для теста дала обеим моделям сложный промпт - показать экран приложения как бы случайно, но так, чтобы зритель успел его считать, плюс посмотреть как модели будут работать с геометрией, и вот что заметила 1) у 2.5 все значительно лучше со звуком и "пластиковостью" картинки 2) тест на логику и геометрию в кадре (а именно что скринщот надо было перевернуть или не писать aesty на задней панели телефона) обе модели провалили впрочем, за 3-4 итерации можно было бы уже прям супер годноту сделать (явно прописать положение руки, дать перевернутую картинку как реф и тд). В общем выглядит многообещающе кстати, еще важная оговорка, что fal ai который я раньше использовала как провайдера API для моделей пережестили с фильтрами и режут довольно безобидные промпты своими safety filters, поэтому я сейчас перешла на kie ai. Не реклама, мне этот переход значительно упростил жизнь @neural_prosecco

9:00 - радуюсь, что нашла нативный mcp от meta ads 🐵 9:05 - понимаю, что у меня там доступны только статичные креативы, а видео через него заливать нельзя - еще не на всех раскатили 😐

умеют ли ллм слушать аудиодорожки? 🎧 я, конечно, не просто распознавание речи в текст, но и про то как разбирать интонации и разные акустические события С видео все давно понятно - почти любая модель режет его на кадры с требуемой частотой кадров и разбирает как картинки. Со звуком - большинство агентов запускают скил на распознавание речи, но есть и исключения, где анализ более объемный классический пайплайн выглядит так: перевести в текст - ллм анализирует вход и выдает текст - текст генерируется в речь, то есть модель получает расшифровку, а не звук, так работает например voice mode у клода. Быстро и дешево, но по дороге теряется тон, ирония, эмоции, кто говорит, неречевые события 😳 Впрочем есть и нативные аудио-модели, у которых звук подается прямо в контекст как токены, наравне с текстом. Технически это делается двумя способами: либо аудио-энкодер переводит сырой звук или спектрограмму в эмбеддинги, либо нейрокодек сжимает звук в дискретные токены - и во втором случае модель умеет не только слушать, но и говорить сама, без стороннего синтеза речи. Проще говоря, для одних ллмок для работы со звуком нужны внешние тулы (будь то простое распознавание речи или комплексный анализ эмоций и тональностей), а другие при обучении видели не только картинки и текст, но и аудио (а точнее все вместе), а это значит, что умеют с ним работать 🤑 вот пара примеров таких моделей: • Gemini - самый универсальный вариант, разбирает музыку и не-речевые звуки (жанр, эмоция трека, шумы на фоне), различает спикеров, понимает таймстемпы. Правда, пока не настолько хорошо, чтобы стабильно разобрать любой трек на аккорды • OpenAI - в июле выкатили апдейт, где модель слушает и говорит одновременно, поддакивает «mhmm» и перебивается как живой человек и умеет понимать простые речевые события и интонации • Qwen3-Omni - лучший опенсорс по результатам замеров на бенчмарках - анализ музыки по стилю и ритму, 19 языков. И единственная модель, которую я все еще не попробовала в контексте музыки и звука 🤨 Предполагаю, что это активно используется в ai кол-центрах (например анализ эмоций клиента), вся работа с генерацией музыки, разметка звуковых событий, и из менее очевидного что мне запомнилось - мониторинг различных инструментов на предмет поломок на заводе (например станков) или даже подсчет птиц в лесу. "Зачем я прочитал этот пост, если я не работаю в аудио стартапе" - могли подумать вы 😑 Мое личное предположение - использовать для поиска и генерации трендовой музыки в маркетинге, как сейчас многие уже делают с видео креативами. Ну и просто потому что 7 лет моего опыта в аудио процессинге никуда не делись и мне все равно интересно поглядывать, что там происходит 🐵 @neural_prosecco

друзья, трансляцию по случаю 8 тысяч подписчиков проведем через воскресенье 16го августа в 12:30 по Москве еще ближе к делу напомню 🐵 писать что хотите обсудить можно в комментарии сюда или в эту форму предварительно со мной будет мой ко-фаундер @mnk_stories, ему тоже можно задавать вопросы 😎 кто будет - ставьте 🔥 проведем даже если будет 5 человек 🐵

как гарантированно узнать кто твоя ЦА до запуска? 🤑 Да никак это был байт🤣 До запуска можно взять только первое приближение - и оно может оказаться верным, а может нет. Единственное, что можно с ним делать дальше - итерировать Давайте расскажу как это работает у нас. Как вы наверняка знаете, мое приложение Aesty - AI-стилист, гардероб, примерка. Первое приближение выглядело очевидным, что это женский продукт. Откройте любое приложение категории - и там почти точно будет девушка на каждом скриншоте. Но с самого начала это приближение было не бесплатным - на женскую аудиторию уходило две трети рекламного бюджета в первые месяцы 🍿 Я если честно так и думала, что мужчины - не ца, пока у нас не случился первый залет в твиттере на несколько миллионов просмотров и приложение не стали скачивать парни - конечно, было много тех кто пришел на разведку, но у нас спустя 8 месяцев все еще жива когорта парней, которые платят и пользуются. И сейчас мужчины это половина наших активных пользователей, причем в рекламе показы по ним вдвое дешевле, кликают они чаще, а выручка на юзера и churn после покупки такие же, как у девушек. Вдвое дешевле - за аудиторию, которая приносит то же самое. Причем 80% платящей мужской аудитории у нас - 35+ и, предвосхищая вопросы, да, они, судя по размеру гардеробов, используют приложение по назначению 😳 Могло ли это всплыть до запуска? Если честно я без понятия как до такого сегмента таргета можно было додуматься не запустившись, ведь мало кто из парней и правда задумывается, что им нужно стилистическое приложение, но если показать работающий кейс (аля оденься на свидание, у нас и такой залет был) - то это уже повод попробовать скачать Из интересного - вещей в гардеробе у парней ожидаемо меньше, но если девушки больше залипают на вкладке виртуальных примерок и сами собирают образы, то парни - в календаре планирования гардероба с автоматической сборкой и в чате 🐵 Так что любое предположение о целевой аудитории до запуска - не факт, а гипотеза. Причем аудитория меняется вместе с продуктом, ценой трафика и тем, какой канал привлечения лучшего всего работает конкретно у вас. Наша версия переписывалась уже дважды, и текущая точно не последняя @neural_prosecco

Turn Your Creatives into Drama 🎭 Ищете, на какой креативный формат сжечь токены? Попробуйте сделать ставку на драму. Мы с командой периодически кидаем друг другу неприлично длинные креативы из drama-сегмента. Сначала это было просто забавно, но потом я заметила: всё больше брендов на рынке тестируют AI-generated креативы хронометражем от полутора минут. Самое длинное видео, которое мне попадалось, шло 30 минут. В пейде! Формат пришёл к нам от ReelShort и DramaBox, думаю, про их успехи на фоне Netflix уже слышали все. Но просто сделать длинный креатив недостаточно. Нам с вами нужна НАСТОЯЩАЯ ДРАМА. На каких психологических паттернах её можно построить: 😢 Injustice trigger Один из самых сильных драйверов досмотра во всём drama-сегменте. Мозг не хочет отпускать ситуацию, в которой кого-то несправедливо унизили, пока не увидит расплату. В конце концов, всем нам хочется справедливости. 🎮 Narrative transportation Когда зритель погружается в историю, его внимание удерживается на сюжете, героях и их эмоциях. В этот момент продукт можно органично встроить в повествование. Главное, чтобы интеграция продолжала историю и не конфликтовала с сюжетом. 😎 Status reversal Классический сюжет ReelShort: из унижения в превосходство. Он работает, потому что зритель успевает примерить на себя обе позиции. Но если решите использовать этот приём, помните: контраст между «до» и «после» должен быть действительно сильным. Я уже писала о приёмах из фруктовых драм, и здесь они тоже остаются актуальными. Креативы для вдохновения прикрепила. Let’s make some drama, my drama queens! 💅 #nuggets_creatives

запустили колабу @mira х aesty.ai - теперь в режиме стилиста отвечаем, делаем примерку и определяем цветотип мы! 😎 идея такой колаборации пришла Даше, с которой мы давно знакомы еще со времен cтарого вк и регулярно созваниваемся как фаундеры обменяться опытом.…

Нужна ваша помощь! 👀👀👀 Мы, Steelman Labs, написали наш первый блог-пост: о том, что не так с computer use и как мы это решаем. А ещё выложили красивый демо-видос. https://x.com/SteelmanLabs/status/2082789336995528727?s=20 Большая просьба помочь хайпом в твиттере и лайком на HN https://news.ycombinator.com/item?id=49108542

как я собираю AI UGC видео за пару долларов 💄 Вторая часть про контент у нас залетела уже почти на 170к просмотров! Перевожу ключевые тезисы на русский язык 🤝 Видео - следующий, более дорогой слой после каруселей, поэтому делаю его только для того, что…

old money vs new money, но про мобильные приложения 🤑 Размышляла о том, что старые и новые приложения сейчас очень сильно различаются и придумала такую метафору. Старые деньги - условные FaceApp, Flo и Duolingo, они накопили базу и годами живут на продлениях. Новые - AI-аппы и недельные подписки. Зарабатывают быстро, но и пользователей теряют быстро. Чем они отличаются и почему на мой взгляд бессмысленно сравнивать свой ретеншен с old money категорией? кто такие old money 🎩 аппы, запущенные до 2020. В пейде их почти не видно, но они держат 69% всего подписочного ревеню (для сравнения аппы 2025 года вместе - 3%): деньги делаются на продлениях базы, набранной еще по старым ценам трафика. У Flo например больше половины базы и выручки дают юзеры старше года кто такие new money 💅 AI продукты недельные подписки. Здесь платящий юзер приносит на 41% больше, чем в обычном аппе, weekly-планы уже дают 56% ревеню рынка. Но есть и обратная сторона - отток платящих на 30% выше, ретеншен недельных через год всего 3-5%. Например Lensa заработала ~$30 млн за месяц, а потом юзеры сделали аватарки и ушли, или у видеогенератора Sora было 12 млн загрузок и D30 меньше 8%. 53% подписчиков AI-тулов честно говорят, что подписываются под задачу и отменяют, когда она решена - получается, этакий серийный отток который становится нормой, и формировать привычки все сложнее ну и конечно есть еще no money 🤣 так что по дефолту не стоит себя относить к первой или второй группе 🎧 old money считают ренювалы, в то время как new money считают инсталлы и первичные покупки. В среднем платят вообще ~2% установивших, и вся экономика решается тем, сколько раз эти 2% продлятся - даже у недельных подписок ~86% годового LTV это продления, а не первый платеж. Поэтому сравнивать свой ретеншен например с Flo бессмысленно - их цифры сделаны когортами времен дешевого трафика и оттестированы годами что с этим делать (рекомендации из индустрии, у вас может быть иначе, тестировать в любом случае, то, что мы сейчас делаем у себя): • переводить с недельных на годовые • чинить ошибки биллинга, предлагать грейс период и паузу на какой-то срок с реактивацией вместо отмены • поднимать цену. Конверсия просядет меньше, чем вырастет чек (по рынку лайфстайл апок +25% к цене ≈ -10% конверсии), а LTV платящего у дорогих значительно выше • и то, о чем я часто пишу - искать велью-момент тех, кто остается, и подводить к нему остальных можно ли сейчас собрать old money апп с нуля? Я думаю что да, но через привычку и годовые планы, а не через закупку и таких примеров мало. Впрочем, хорошая новость, что все old money когда-то были new. Но с каждым годом растить ретеншен все сложнее, а закупка становится дороже @neural_prosecco