Маркетинг-стратег, IT-предприниматель, ментор по вайбкодингу
10+ лет в маркетинге, 300+ клиентских проектов: сайты, реклама, боты. Создатель GoBanana (228K+ пользователей, 11.6 млн ₽ выручки) и VibeCoderz. Делаю AI-продукты сам через Claude Code, Cursor, Windsurf и консультирую тех, кто хочет так же.
🎯 О чём этот конспект: Разбор нового маркетингового фреймворка «The Loop» от CMO HubSpot Кипа Боднера (Kip Bodner) и Кирана Флэнагана (Kieran Flanagan). Авторы объясняют, почему HubSpot потерял 140 миллионов визитов (-80% поискового трафика) за год, но при этом увеличил генерацию лидов на 20%, и дают пошаговую 4-этапную систему (Express, Tailor, Amplify, Evolve) для привлечения клиентов в эпоху генеративного ИИ.
👤 Кому будет полезно: Вайбкодерам, фаундерам SaaS и AI-продуктов, маркетологам, соло-предпринимателям и growth-лидам, чьи классические воронки и SEO-стратегии перестали работать из-за ChatGPT, Claude и смены поисковых алгоритмов.
✨ Что получите: Готовую систему создания контента и рекламы с ИИ: структуру профиля вкуса (Taste Profile), схему масштабирования контента «Remarkable & Relentless», методологию запуска 20+ креативов в месяц для автотаргетинга и шаблон 2-недельных спринтов для непрерывного обучения.
1. Смерть классической воронки и переход к модели «Песочные часы» (Hourglass Funnel)
Контекст: Десятилетиями в digital-маркетинге работала линейная формула: «больше трафика = больше клиентов». Пользователь искал проблему в Google, переходил на блог, читал статьи, скачивал лид-магнит и покупал. В мае 2024 года модель сломалась: пользователи перестали переходить на сайты, так как получают прямые ответы внутри ChatGPT, Claude и Perplexity. HubSpot потерял 140 миллионов визитов (падение на 80%), однако объем входящих лидов вырос на 20%. Причина в том, что ушел мусорный информационный трафик с нулевой ценностью, а оставшийся трафик стал высококонверсионным.
Тайминг:
Выгода: Понимание реальной структуры спроса позволяет перестать сливать бюджеты на бессмысленную погоню за объемами показов/кликов и сосредоточиться на высокой конверсии целевой аудитории.
Как применить:
Шаг 1: Примите новую структуру воронки «Песочные часы» — Аналитика воронки — Верх воронки стал максимально рассеянным (AI-поиск, соцсети, авторы контента, видео). Платформы стремятся удержать пользователя внутри и не отдавать клики наружу, поэтому получить прямой визит на сайт стало в разы сложнее.
Шаг 2: Сделайте ставку на конверсию, а не на охват — LLM-персонализация — Используйте ИИ для гиперсегментации и точечного месседжинга. Когда целевой пользователь все-таки доходит до вашего оффера, конверсия должна быть максимальной за счет глубокого соответствия его болям.
Старая воронка:[ Много дешевого трафика ] -> [ Блог / Ebook ] -> [ Лид ] -> [ Продажа ]Новая воронка (Песочные часы):[ Сверхширокий охват на сторонних платформах (AI Search, Creators, Social) ] \ / \ Узкое горлышко: / [ Минимум кликов на сайт ] / \ / Глубокая конверсия: \[ AI-персонализация, точный месседжинг, высокая конверсия в $ ]
Результат: Перенос фокуса с метрики сырого трафика (Volume) на метрику ценности аудитории (Value per Visit) и конверсию в закрытые сделки.
2. Этап 1 (Express): Профиль вкуса (Taste Profile) против «Океана одинаковости»
Контекст: С появлением LLM стоимость генерации контента и кода упала до нуля. Любой человек имеет доступ к одинаковым моделям, одинаковым промптам и получает усредненный результат («Sea of Sameness»). Когда производство становится бесплатным, единственное, что сохраняет ценность — это вкус и человеческое суждение (Taste & Judgment). ИИ не обладает вкусом: он выдает математическое среднее от своих обучающих данных. Задача фаундера — не отдавать принятие решений ИИ, а формализовать свой вкус в «Taste Profile», который агент считывает перед выполнением любой задачи.
Тайминг:
Выгода: Защита бренда от безликого AI-мусора. Создание дифференцированного позиционирования, которое мгновенно привлекает внимание аудитории и пробивает баннерную слепоту.
Как применить:
Шаг 1: Сформируйте блок Customer Taste — Текстовый редактор / Контекст агента — Зафиксируйте, как именно разговаривают ваши клиенты, какие термины используют, как формируется доверие в вашей нише и что заставляет людей остановить скроллинг.
Шаг 2: Сформируйте блок Brand Taste — Markdown-документ — Пропишите историю основания, ключевые нарративы («Why You», «Why Now»), триггеры эстетики и принципы, от которых бренд никогда не откажется (по аналогии с Red Bull или Liquid Death).
Шаг 3: Внедрите Taste Profile в системный промпт ИИ-агента — Cursor / Claude / Custom GPT — Передавайте этот профиль как системный контекст для любой генерации лендингов, постов или рекламных текстов.
# BRAND & CUSTOMER TASTE PROFILE---## 1. Customer Context & Voice- Кто наш клиент: [Технический фаундер / Solopreneur / B2B-маркетолог]- Словарь и терминология: [Использовать точный сленг ниши, избегать корпоративного булшита]- Триггеры доверия: [Реальные цифры, код, бенчмарки, открытые метрики]- Стоп-слова: [Универсальные AI-клише: "delve", "game-changer", "unleash", "in today's digital landscape"]---## 2. Brand Positioning & Narratives- История "Why Us": [Почему мы создали этот продукт вопреки стандартным практикам]- История "Why Now": [Что фундаментально изменилось на рынке прямо сейчас]- Эстетика и тон: [Прямой, дерзкий, плотный, ориентированный на практику]- Ключевое визуальное / смысловое отличие: [Конкретная деталь, выделяющая продукт из 80% конкурентов]
Результат: Любой сгенерированный ИИ артефакт (страница, интерфейс, статья) звучит уникально и отражает ДНК конкретного продукта, а не выглядит как типовой SaaS-шаблон.
3. Этап 2 (Tailor): Стратегия «Remarkable & Relentless» и борьба с падением времени жизни контента
Контекст: За последние два года объем контента, созданного с помощью ИИ, вырос в 4 раза, при этом объем внимания пользователей остался прежним. Период полураспада (half-life) контента катастрофически сократился: пост в LinkedIn живет менее 24 часов, а email собирает 50% всех открытий уже в первые 2 часа после отправки. Большинство создателей попадают в «Slop Factory» (много низкокачественного спама) или в «Invisible Excellence» (гениальный контент раз в полгода, который никто не замечает). Единственный выигрышный квадрант — Remarkable & Relentless: выдающийся контент, выпускаемый на непрерывной основе за счет ИИ-конвейера.
Тайминг:
Выгода: Удержание внимания целевой аудитории и построение многомиллионных медиа-активов силами одного человека без раздувания команды.
Как применить:
Шаг 1: Выберите метод генерации идей (Long-to-Short или Short-to-Long) — Метод Сабрины Романов — Используйте два подхода:
Long-to-Short: Создание фундаментального лонгрида/видео с последующей нарезкой на микро-форматы для всех соцсетей.
Short-to-Long: Публикация 20–30 коротких гипотез (посты в X/LinkedIn, 30-секундные шортсы) за 1–2 недели. На темы, показавшие виральный отклик, создается полноценный глубокий материал.
Шаг 2: Настройте ИИ-пайплайн адаптации хуков под площадки — Claude Code / n8n — Не дублируйте текст слово в слово. Используйте промпт, переписывающий исходную идею под специфику психологии аудитории конкретной платформы.
Ты — контент-стратег платформы [LinkedIn / X / YouTube]. Вот исходный черновик/идея статьи, которая показала высокий отклик:"""[Вставить текст/транскрипт успешной идеи]"""Задача:1. Выдели 1 главную контрарную мысль или неочевидный инсайт.2. Напиши 5 вариантов открывающих хуков (первые 2 строки), оптимизированных для [LinkedIn / X], которые заставят целевого читателя нажать "Читать далее".3. Переформатируй материал в пост с плотной структурой, используя списки и убирая любые вводные конструкции.
Результат: Бесперебойное производство контента высокого качества (3.4M подписчиков за 28 месяцев на примере соло-автора Сабрины Романов).
4. Этап 3 (Amplify): Креатив как новый таргетинг и золотой стандарт в 20+ креативов
Контекст: Рекламные платформы переживают ренессанс благодаря алгоритмам машинного обучения. Эпоха ручной настройки детального таргетинга (подбор должностей, интересов, lookalike-аудиторий) официально мертва. Алгоритмы Meta (Advantage+) и Google (Performance Max) знают поведение аудитории лучше любого таргетолога. В экспериментах HubSpot использование Meta Advantage+ дало прирост ROAS на 22%, а Google Performance Max снизил CAC на 33%. Теперь именно рекламный креатив определяет аудиторию: алгоритм считывает месседж и сам находит релевантных пользователей.
Тайминг:
Выгода: Увеличение окупаемости рекламы (ROAS) на 65% при том же бюджете за счет увеличения объема тестируемых креативов с 10 до 20 штук в месяц.
Как применить:
Шаг 1: Увеличьте объем выпуска креативов до 20+ в месяц — AI Video/Image Tools (Midjourney, Runway, Claude) — Перестаньте тратить тысячи долларов на один видеоролик. Создавайте десятки вариаций под разные сценарии использования (Jobs-to-be-Done).
Шаг 2: Откажитесь от ручного сужения аудиторий — Meta Ads Manager / Google Ads — Запускайте широкие кампании через Advantage+ / Performance Max, позволяя платформе самой находить сегменты под каждый креатив.
Шаг 3: Передавайте в рекламные кабинеты данные первого порядка (First-Party Data) — HubSpot / CRM Webhooks — Оптимизируйте кампании не на отправку форм (lead form fills) или пустые клики, а на закрытые сделки (Closed Revenue) через сквозную интеграцию CRM.
Связка для масштабирования рекламы:[ 20+ AI-креативов под разные Jobs-to-be-Done ] ↓[ Широкий автотаргетинг (Meta Advantage+ / Google PMax) ] ↓[ Сигнал оптимизации из CRM: Закрытая оплата ($), а не лид-форма ] ↓Результат: Рост ROAS на 65%+ без раздувания бюджета
Результат: Снижение стоимости привлечения клиента (CAC) на 33% и кратный рост ROAS за счет алгоритмического автотаргетинга по креативам.
5. Этап 4 (Evolve): Переход от квартальных планов к 2-недельным спринтам обучения
Контекст: Скорость обучения команды определяет выживание бизнеса. В 1903 году Сэмюэл Лэнгли имел $1.5 млн госфинансирования и строил один «идеальный» самолет годами — в итоге он дважды разбился, и проект закрыли. Братья Райт имели $1000, собирали дешевые планеры, падали, чинили поломки за дни и полетели через 9 дней после краха Лэнгли. Квартальные маркетинговые планы — это модель Лэнгли (всего 4 цикла обучения в год). Современная команда должна работать 2-недельными спринтами (26 циклов обучения в год) или 6-недельными циклами.
Тайминг:
Выгода: 26 итераций тестирования гипотез в год вместо 4, автоматизация сбора аналитики и подготовки отчетов с помощью ИИ.
Как применить:
Шаг 1: Зафиксируйте 2-недельный цикл экспериментов — Project Management (Linear / Notion) — Каждый спринт должен содержать четкую гипотезу, проверяемый канал, метрику успеха и дедлайн анализа.
Шаг 2: Автоматизируйте ретроспективу спринта через LLM — Claude / ChatGPT — Загрузите сырые данные кампании в ИИ-агента для генерации выводов и формирования следующего спринта.
Ты — Growth-директор. Проанализируй данные нашего завершенного 2-недельного спринта:"""[Вставить метрики: потраченный бюджет, показы, клики, CPL, SQL, закрытые сделки по каждому креативу/каналу]"""Сформируй отчет по структуре:1. Что сработало (Top 20% действий, давших 80% результата).2. Что провалилось и почему (гипотеза не подтвердилась).3. Ключевой инсайт (чему мы научились о поведении аудитории).4. План следующего спринта: 3 конкретных эксперимента на следующие 14 дней с ожидаемым влиянием на выручку.
Результат: Непрерывный цикл обучения маркетинговой системы, где каждая неудачная гипотеза сразу трансформируется в улучшение следующего спринта.
FAQ
В: Почему классическое SEO больше не дает прежнего потока клиентов?
О: Поисковые системы и ИИ-ассистенты (ChatGPT, Claude, Google AI Overviews) отвечают на информационные запросы прямо в интерфейсе. Пользователю больше не нужно переходить на сайт за ответом на базовый вопрос. Трафик падает у всех, но конверсия оставшихся целевых визитов растет при правильной персонализации.
В: Что такое Taste Profile и чем он отличается от обычного брендбука?
О: Брендбук — это статичный PDF-документ, который пылится на диске. Taste Profile — это структурированный системный промпт/контекст для ИИ, который постоянно обновляется реальными инсайтами о клиентах и диктует ИИ точный тон, стоп-слова, ценности и специфику юмора бренда перед каждой генерацией.
В: Сколько креативов нужно тестировать в платной рекламе для хорошего результата?
О: Новый отраслевой бенчмарк — минимум 20 уникальных креативов в месяц на одну кампанию. Согласно данным HubSpot, удвоение количества креативов с 10 до 20 повышает ROAS на 65% при сохранении того же рекламного бюджета.
В: Зачем использовать Meta Advantage+ и Google Performance Max вместо ручного выбора таргетинга?
О: Алгоритмы платформ анализируют триллионы сигналов в реальном времени. Ручные настройки по должностям и интересам сужают охват и удорожают клик. Автоматические алгоритмы анализируют сам креатив и сами находят нужных людей дешевле (в тестах HubSpot: +22% ROAS в Meta и -33% CAC в Google).
В: Как одному человеку производить контент в режиме «Remarkable & Relentless»?
О: Использовать связку «Short-to-Long» или «Long-to-Short». Вы либо берете один качественный лонгрид и с помощью ИИ адаптируете его под 10 микроформатов, либо тестируете 20 коротких 30-секундных идей и затем расширяете до полноценной статьи только те 2-3 гипотезы, которые завирусились.
В: Что делать, если команда привыкла планировать маркетинг поквартально?
О: Перевести команду на 2-недельные спринты гипотез. Вместо создания громоздких презентаций и ручных отчетов поручите сбор данных и формулирование ретроспективы ИИ-агентам, освободив время на реальные эксперименты.
Ресурсы и ссылки
Loop: Outlearn, Outmarket, Outgrow — книга Кипа Боднера и Кирана Флэнагана о новом маркетинговом фреймворке в эпоху ИИ — упомянута в видео.
Marketing Against The Grain — YouTube-канал Кипа Боднера и Кирана Флэнагана о growth-стратегиях и ИИ — упомянут в видео.
HubSpot — CRM и маркетинговая платформа — https://www.hubspot.com
Meta Advantage+ — автоматизированный рекламный инструмент Meta на базе ИИ — упомянут в видео.
Google Performance Max — автоматизированные рекламные кампании Google — упомянут в видео.
Kouchi (Couchy) — рекламная кампания автора PJ Accetturo для финала NBA — упомянута в видео.
Конспект создан на основе видео «HubSpot Lost 140M Visits (Here's Why)» канала Marketing Against The Grain. Все права на оригинальный материал принадлежат авторам.Источник: https://www.youtube.com/watch?v=qi0isefEOxk
