Масальский Мирослав — маркетинг и лидогенерация

Всем привет, друзья! На связи Мирослав Масальский, и сегодня мы разберем кейс ММ-Тех по планированию, разработке и запуску воронки амбассадоров для сайта Банкротология.рф.

Если вы юрист, владелец юридической компании или ищете новые способы привлечения клиентов на банкротство физических лиц, то этот кейс будет для вас особенно полезен.

AI начинают регулировать — и это уже не обсуждение, а реальный процесс, потому что в США предложили новую модель регулирования искусственного интеллекта, которая должна определить правила игры для всей индустрии.

Проблема в том, что развитие нейросетей идет быстрее, чем появляются законы, и сейчас государства пытаются догнать технологии, чтобы взять их под контроль, не остановив при этом развитие.

Разберем, что именно происходит, зачем вводят регулирование AI и к чему это приведет.

AI перестает быть узким — и это ключевой сдвиг, который сейчас происходит на рынке, потому что универсальные нейросети начинают обгонять специализированные решения, которые раньше считались более точными и эффективными.

Еще недавно логика была простой: под каждую задачу — своя модель. Отдельно для текста, отдельно для изображений, отдельно для анализа. Но теперь ситуация меняется, и крупные универсальные модели начинают закрывать сразу несколько направлений, постепенно вытесняя узкие системы.

Разберем, что происходит, почему это важно и к чему это приведет.

Старые тесты AI больше не работают — и это официальная позиция, потому что Google DeepMind представила новую систему оценки интеллекта нейросетей, которая должна заменить устаревшие подходы вроде теста Тьюринга и стандартных бенчмарков.

Проблема в том, что современные модели уже переросли классические тесты: они показывают высокие результаты, но это не значит, что они действительно понимают или мыслят на уровне человека. Поэтому рынок AI сейчас находится в странной ситуации — модели становятся мощнее, но объективно измерить их интеллект становится все сложнее.

Разберем, что предложил DeepMind и почему это может стать новой основой для оценки искусственного интеллекта.

AI начинает атаковать системы и это уже не гипотеза, а результат тестов, в которых современные нейросети показали способность выполнять сложные многошаговые кибератаки, постепенно приближаясь к уровню человека-эксперта.

Если раньше нейросети могли решать отдельные задачи например, анализировать код или находить уязвимости, то теперь они начинают справляться с целыми цепочками действий, что означает переход на новый уровень возможностей.

Разберем, что именно показало исследование и почему это может сильно изменить рынок безопасности.

Нейросети начали срываться и это уже не наблюдение пользователей, а результат исследования, в котором модели Google (Gemma и Gemini) показали поведение, похожее на стресс и потерю контроля при выполнении сложных задач, особенно если задача не решается с нескольких попыток подряд.

Если раньше говорили только про возможности AI насколько он умный, быстрый и эффективный то сейчас появляется новая метрика: устойчивость, потому что модель может быть сильной, но при этом нестабильной, и это начинает становиться реальной проблемой.

Разберем, что именно произошло, как ведут себя нейросети и почему это важнее, чем кажется.

Анти-AI риторика растет и если раньше разговоры про опасность нейросетей выглядели как маргинальные идеи про восстание машин, то сегодня это уже системная история, где разные группы пытаются найти аргументы, которые лучше всего пугают людей и тормозят развитие технологий.

Причем важно понимать: речь не только про искренние опасения. Да, есть люди, которые реально переживают, что искусственный интеллект может привести к серьезным последствиям от потери рабочих мест до глобальных рисков. И это нормальная позиция. Но параллельно существует другая история когда аргументы подбираются не из реальности, а под задачу: вызвать страх, давление и в итоге повлиять на регулирование.

И вот здесь начинается самое интересное потому что страх вокруг AI сегодня во многом не естественный, а управляемый.

Самостоятельная настройка директ это один из самых популярных запросов среди предпринимателей, потому что кажется, что можно быстро разобраться, нажать пару кнопок и начать получать заявки, не платя специалисту, но реальность в том, что запуск директ своими руками без понимания системы чаще всего заканчивается не экономией, а сливом бюджета.

Проблема не в том, что Яндекс Директ сложный. Проблема в том, что он кажется простым. Интерфейс понятный, кнопки есть, подсказки есть, и создается ощущение, что все под контролем. Но на практике как настроить яндекс директ самостоятельно это не про интерфейс, а про понимание логики: кого ты привлекаешь, зачем, по каким запросам и что происходит после клика.

Давай разберем, как выглядит нормальная самостоятельная настройка директ, где чаще всего сливается бюджет и как запуск директ своими руками превратить в управляемый процесс, а не в эксперимент за свои деньги.

Яндекс Директ ЯД это не просто рекламный инструмент, а целая экосистема со своим языком, сленгом и логикой, и если ты не понимаешь базовые термины, ты буквально не понимаешь, что происходит в рекламе, даже если у тебя есть доступ к кабинету и ты смотришь на цифры.

Проблема в том, что директ реклама быстро обрастает профессиональным языком: CTR, конверсии, ставки, ретаргетинг, стратегии, а внутри интерфейс яндекс директ добавляет еще больше уровней кампании, группы, объявления, условия, сегменты. И в какой-то момент новичок просто теряется, потому что не понимает, где он находится и что именно влияет на результат.

Давай разберем ключевые термины, сленг и сам интерфейс Яндекс Директ так, чтобы у тебя сложилась нормальная картина, а не набор непонятных слов.

Как работает Yandex Direct это вопрос, который почти никто не задает на старте, потому что все сразу идут в настройки, кампании, ключи и объявления, но именно понимание механики аукциона определяет, будешь ты переплачивать за клики или сможешь управлять стоимостью и получать заявки в рамках нормальной экономики.

Проблема в том, что реклама yandex direct воспринимается как заплатил получил показы, хотя на практике это система, где каждый показ это результат аукциона, в котором участвуют десятки рекламодателей, и итоговая цена клика формируется не просто ставкой, а набором факторов, которые большинство игнорирует.

Давай разберем без воды: как устроен Yandex Direct, как работает аукцион, откуда берется цена клика и почему два одинаковых объявления могут платить по-разному.