Netflix выкатил отчет Still Watching 2025 про внимание зрителей и рекламу в стриминге.

Пробежалась по цифрам и кейсам и собрала, что можно попробовать перенести в Россию.

Согласно отчету, около 80% зрителей хотят, чтобы платформа порекомендовала им что-то новое. Спонсорство тайтла на Netflix дает примерно ×2,9 к неассистированной узнаваемости по сравнению с линейным ТВ.
В России это закрывается VK Видео, Rutube, Кинопоиск, Okko, START, Wink плюс телеграм-каналы

Первое: стараемся попасть в контекст. Смотрим, что люди действительно смотрят, в каком настроении и на каком языком говорят. 

Забываем про рандомный спот, следим за календарем премьер и событий. Используем четыре триггера: старт сезона, хайповая сцена, финал, ностальгия. 

Говорим языком фандомов, используя внутряковую лексику, мемы и пасхалки. А еще коллабы с обзорщиками и пабликами, которые уже живут в этом фандоме, лимитированные дропы, UGC-механики вроде покажи свой лук/рецепт из серии.

Подстраиваем рекламу под вайб сцены: согласно тому же отчету 81% охотнее смотрят ролик, если он совпадает по настроению с происходящим. 71% – если реклама продолжает сюжет. 74% – когда в кадре появляются персонажи.
Проще говоря, стараемся попасть в контекст. Смотрим, что люди действительно смотрят, в каком настроении и на каком языком говорят.

Шаг четвертый: сшиваем бренд и действие.
Дальше нужна двухтактная связка: эмоциональный ролик и догоняющий формат в stories или коротком видео с оффером, лендинг подстраиваем под настроение сцены (в отчете много успешных кейсов с QR-кодами и диплинками). 

Шаг пятый: меряем не только показы. Разницы нет, есть в России Netflix Ads или нет, в стриминговых форматах важно мерить:
досмотры 50/75/100%,
рост брендовых поисковых запросов,
долю прямых визитов после кампании,
uplift в промокодах и подписках,
короткие опросы по памяти рекламы («что запомнили?»

Весь репорт 👇👇👇

Разговор с дочкой про уборку комнаты:
Она: вот вы меня заставляете убираться, а мне не хочется.
Я: что же мы будем с этим делать?

Она подумала секунду и выдала классный поколенческий инсайт:
– Чтобы мне хотелось что-то делать, нужен интерес. Например, сегодня я знаю, что мы встретимся с моей подружкой и у меня много интереса. А в следующий раз для интереса вы можете мне дать хотя бы наклейку.

Как вы понимаете, слово «мотивация» она пока не знает))
Но суть вот в чем: мы привыкли объяснять мотивацию теориями, схемами, книжками по менеджменту.

Но внизу лежит простая формула, которую ребенок идеально формулирует: «Когда мне интересно, я делаю. Когда не интересно, нужен смысл». 

Пока старшие честно верили в слово «надо», новое поколение верит в «интерес». Потому что жизнь длинная, и хочется насладиться ею уже сейчас, а не терпеть. 

Мне кажется, нам – взрослым полезно тоже иногда задавать себе вопрос: где мой интерес? Что помогает мне включиться? и честно себе на него отвечать. 

А наклейка это будет или нет решать только вам)

Дима написал интересное в Сетке про тренды в найме 2026, ссылка на пост: https://set.ki/post/4ECvu6s

Pollo AI. ИИ-версия CapCut. Облачный редактор видео ($14M)

6 миллионов человек каждый месяц заходят на один сервис, чтобы создавать видео с помощью ИИ. Не OpenAI, не Adobe. Стартап из Сингапура, о котором ещё в сентябре мало кто знал. Pollo AIдостиг рентабельности за полгода и только что привлёк $14M.

Что внутри
Это «ИИ-версия CapCut», как говорит основатель. Платформа агрегирует все топовые модели генерации видео: Kling AI, Runway, Google Veo, Stable Diffusion. Вместо того чтобы прыгать между сервисами, креаторы получают единый интерфейс.

Text-to-video, image-to-video, перенос стиля, последовательность персонажей, ИИ-анимация. Разрешение до 8K, видео длиной до минуты. Больше 20 миллионов зарегистрированных пользователей, более 6 миллионов активных ежемесячно.

Годовая выручка превысила $20 миллионов. Точка безубыточностив мае 2025 - через семь месяцев после запуска. Для seed-компании это почти фантастика.

Механика успеха
Основатель Чжу Чэньбяо не из Кремниевой долины, не работал в гигантах. Но он знает, как делать глобальные продукты: до Pollo построил больше 20 приложений для зарубежных рынков в Shenzhen Jiuling Technology.

4 миллиона активных пользователей за семь месяцев - это 570 тысяч новых пользователей каждый месяц. Без маркетингового бюджета на миллионы. Сарафанка среди креаторов YouTube и TikTok.

Пока лаборатории моделей (OpenAI, Runway) конкурируют на уровне технологии, ценность для массового пользователя концентрируется на уровне приложений. Никто не хочет разбираться в API, настройках, лимитах. Люди хотят открыть приложение, ввести промпт, получить видео.

Защитный ров
Каждая модель подключается через API. Завтра появится новая топовая модель - Pollo добавит её за день. Конкуренту придётся договариваться с каждой лабораторией отдельно и интегрировать с нуля.

У платформы уже 20 миллионов зарегистрированных. Это данные для обучения алгоритмов, понимание поведения, обратная связь. Через год разрыв с конкурентами станет непреодолимым.

Монетизация.
Freemium-модель с кредитами. Пользователи подсаживаются на бесплатные генерации, потом платят за больше. Простая психология: когда научился создавать крутые видео, не хочется останавливаться из-за лимитов.

Конкуренты
Runway - лидер по качеству моделей, но дорого
Pika - простой интерфейс, но ограниченный функционал
Luma AI - сильны в 3D, но для видео слабее
CapCut - гигант от ByteDance, но без ИИ-генерации на уровне Pollo
Kaiber - для артистов и музыкантов, узкая ниша
Tweekly

Исторически сложилось, что каждый технологический скачок вызывал панику. Печатному станку предрекали уничтожение культуры, паровой двигатель и конвейер «оставили всех без работы», компьютеры «заменили» людей. И кажется, что появление ИИ не исключение.Позволила себе поррассуждать на эту тему.

Парадокс выбора

Парадокс изобилия работает против самого себя. Чем больше у нас выбора, тем меньше у нас желания выбирать

Мы живём в эпоху контентного обвала: миллионы треков, видео, постов, генеративных картинок. Исследования контентной курации (Conceptualizing curation in the age of abundance) показывают любопытный эффект — когда объём контента растёт, ценность смещается от создателей к «кураторам». Потому что выбор превращается в шум.

На Spotify — 20 миллионов треков, но топ‑1% артистов получает 77% дохода. Почему? Потому что изобилие перегружает, а человек идёт к знакомому или доверяет тем, кто помогает выбрать.

Контент становится сырьём, а точка зрения — продуктом.

Теперь к брендам.
Рынок брендов сегодня — это тот же перегруженный Spotify: тысячи «одинаковых» компаний, похожих обещаний, айдентик, платформ и коммуникаций. Избыток выбора в категориях приводит к тому, что человек не столько выбирает «лучший бренд», сколько ищет понятный и доверенный фильтр: условно чей-то список, подборку, рекомендацию, рейтинг, витрину.

Бренд всё чаще должен быть выгодным именно для куратора: эксперта, платформы, инфлюенсера, редакции, комьюнити-лидера. Бренд перестаёт жить только в голове потребителя — он начинает жить в чужих списках и чужих коллекциях.

Что это означает для стратегии:
- Бренд должен быть не только заметным, но и «отбираемым». Структура оффера, визуальная система, ценности и формат продукта должны быть такими, чтобы кураторам было удобно вас включать в свои подборки и истории.
- Важно проектировать бренд как «элемент коллекции», а не как одиночный монолит. Чёткая роль в категории, узнаваемый угол зрения, одна‑две чётко артикулированные причины «почему именно этот бренд» — всё это облегчает работу куратора.

Можно строить бренд как «бренд-куратор»: формировать собственные селекции, гайды, списки, тем самым становясь не просто поставщиком продукта, а навигатором по категории.

Автоматизация умножает шум. Бренды, построенные только на объёме контактов и частоте показов, будут тонуть в этом шуме.
Бренды, построенные на внятной идее, человеческом вкусе и способности становиться частью умной «курации» — наоборот, будут расти в ценности.

И я вот думаю, а ключевой вопрос для нас, маркетологов:
мы продолжаем инвестировать в то, чтобы потребитель «сам нас выбрал», или уже перестраиваем стратегию под реальность, в которой бренду жизненно важно быть отобранным — людьми со вкусом, платформами и сообществами, которые этот вкус транслируют? И можно ли доверять этим вкусам или они тоже станут избыточными?? 🙈

Вы ленивы или просто карьерный минималист? :)

Наткнулась на термин, который меня очень позабавил. Карьерный минимализм – это отказ от устаревшей модели карьерного роста, когда сотрудники целенаправленно не берут лишнюю ответственность без оплаты и оставляют амбиции для времени после работы. Да-да, то есть то, что всех обычно раздражает в молодежи.

К слову, 68% молодых сотрудников не стремятся в менеджеры; при этом 57% Gen Z уже имеют параллельный проект (у миллениалов – 48%, у Gen X – 31%, у бумеров – 21%). На фоне увольнений, ИИ и турбулентной экономики их цель – баланс и финансовая устойчивость, а не повышение грейда. 

Сила, как обычно, в балансе. 
Сотруднику на мой взгляд важно понимать предсказуемый путь развития карьеры и как следствие проще понимать «зачем мне это делать» и к чему эти проекты меня ведут. Во избежание выгорания соглашаться на дополнительные задачи в том случае, если для вас это тоже полезно – финансово или это + навык

Работодателям же придется помнить, что надо бы  вознаграждать за доп. результат, а также принимать сайд-проекты как фактор удержания, а не угрозу, договариваться  о границах и конфликтах интересов. 

Минимализм в карьере – это не всегда плохо. Он снижает выгорание, повышает автономию и возвращает работе ту самую «справедливую сделку» – когда ответственность идет в паре с ценностью. 

Кажется, привычные категории потребителей больше не работают.

Осознанный, рациональный, импульсивный – этих критериев уже недостаточно, чтобы описать, как люди принимают решения сегодня.

Это хорошо видно в большом отчете Statista про AI-потребителей: люди больше не делятся на тех, кто «за» и «против» ИИ. Они делятся по степени доверия к технологиям, брендам и реальности в принципе.

Есть энтузиасты. Они верят в будущее, любят новые сервисы, готовы покупать быстрее и дороже. Для них технологии – нормальное продолжение жизни. Они первыми пробуют новые функции, легче расстаются с деньгами и меньше зациклены на цене, если видят ценность. Это люди, которые спокойно делегируют ИИ выбор отеля, маршрута, корзины в магазине и плейлиста на вечер.

Есть скептики, это самая массовая группа. Они не против ИИ, но все проверяют: сомневаются в рекомендациях, перепроверяют фактологию, читают отзывы, ищут подтверждения в двух-трех источниках. Они не любят, когда за ними следит большой брат, но все еще рады итогам года музыкальных сервисов. Если энтузиасту можно продать только идею, то скептику нужна еще и понятная логика: что конкретно ИИ делает, что не делает, где границы и как это проверить. 

Есть избегатели – люди, которые вообще не хотят иметь с ИИ дел. Они сознательно держат дистанцию, не потому что не понимают технологии, а потому что не верят в их пользу лично для себя. Там, где энтузиаст видит оптимизацию, избегатель видит угрозу: замену людей машинами и обезличенные решения. Они настороженно относятся к брендам, которые слишком активно говорят про ИИ, и предпочитают простые, но проверенные сценарии: живой консультант, понятные условия, минимум новшеств.

И есть самый интересный персонаж – AI-ассистированный покупатель. Он легко переключается между инструментами, быстро меняет бренды и не привязывается эмоционально. Ему все равно, как именно работает система, пока она решает задачу здесь и сейчас. Он фанат не технологий, а собственного комфорта. 

К чему я веду: искусственный интеллект сам по себе перестал быть преимуществом. Мы слишком быстро привыкли думать, что технологии продают себя сами, а «умнее» - автоматически значит «убедительнее».

Но, как мы видим, брендам приходится учитывать, что аудитория не однородна в своем отношении к технологиям. Один и тот же ИИ-функционал для одних становится триггером интереса, для других – поводом насторожиться, а для третьих – причиной вообще не вступать в контакт с брендом. И это тоже нужно учитывать. 

Весь репорт тут 👇👇👇

Уже не помню, какая по счёту песня за год. Очень жизненная :)

Я всегда неплохо умел клепать тексты. Иногда это казалось просто баловством, вообще ни о чём. Но если бы не этот навык, я никогда не пришёл бы к тому, что у меня есть (и что я сам есть) сейчас. Да и умения вроде свиста или ритмичного топота – тоже не кажутся самыми нужными на свете. И нейросети не казались. А вон как пригодились.

Песня как раз об этом. Навыки, которые могут казаться странными, ненужными или смешными. Однажды они всё равно сработают (даже когда не ожидаешь).

Known. Голосовое свидание вместо Tinder ($9,7M)

Рынок знакомств оценивается в $6,18 млрд в 2025 году, но большинство сомневаются в ценности алгоритмов для сводничества.

Tinder и Bumble пытаются удержать аудиторию новыми фичами, а пользователи устают листать профили. Чем больше выбора, тем сложнее выбирать.

Known собрал $9,7M на идее знакомств с помощью голоса.

Как это работает
Никаких анкет и фотографий. Открываете приложение, начинается разговор с голосовым ИИ. Система задает вопросы, уточняет детали, копает глубже.Средний разговор длится 26 минут, рекорд - 1 час 38 минут. Один пользователь столько болтал с роботом, что тот узнал о нем больше, чем родители за 30 лет.

ИИ слышит не только слова, но и паузы, интонации, эмоции. Понимает, что человек на самом деле ищет, а не то, что он написал бы в профиле. После разговора система подбирает пару и предлагает встретиться вживую.

В тестовом запуске в Сан-Франциско 80% знакомствпривели к реальным свиданиям. Для сравнения: обычные приложения дают 5-10% конверсии.

Почему это выстрелило
Проблема современных знакомств не в технологиях, а в поверхностности. Люди устали от игры в «оцени фотку за 3 секунды». Они хотят понимания, которое раньше давали сваты за $10 000. Known даёт это за $30 в месяц (текущая цена в бета-версии).

Эффект сетевого фильтра: чем дольше разговор, тем меньше случайных людей доходит до конца. Те, кто проходит, действительно заинтересованы. Это как естественный отбор, только быстрее.
Механика доверия работает так: человек открывается роботу охотнее, чем заполняя анкету. Нет страха быть отвергнутым сразу. ИИ не судит, он просто слушает.

Рыночный контекст
По данным AInvest, выручка AI-приложений для знакомств достигнет $11,3 млрд к 2030 году. Темп роста 7% годовых. Но скептицизм поколения Z остается главным барьером - только 50% верят, что ИИ может помочь найти пару.

Конкуренты появляются: Overtone от бывшего CEO Hinge, Vapi с видео-первым подходом. Даже гиганты вроде Bumble внедряют AI-фичи. Но Known делает ставку на голос как главный канал, а не дополнение.

Риск: когда все начнут использовать голосовой ИИ, преимущество исчезнет.

Конкуренты
Overtone - новое приложение от основателя Hinge, фокус на видео-знакомствах
Vapi - голосовая платформа с упором на real-time взаимодействие
Sitch - AI-matchmaking с $2M pre-seed
Amata - еще один AI-matchmaker, $6M в 2023
First Round's On Me - акцент на планирование встреч, а не свайпы, $3M
Tweekly

Всех с последней рабочей неделей в этом году :)
и
с Наступающим Новым годом! 🎄🥂
спасибо всем за этот год 🫶

CustomMade. От маркетплейса мечты к банкротству ($24M)

В 2009 году два выпускника Бостонского университета купили домен custommade.com за $140000 у плотника. Идея проста: людям нужны уникальные вещи, мастера умеют их делать, но найти друг друга невозможно. CustomMade должен был стать Etsy на стероидах.

К 2013 году компания привлекла $24 млн от Google Ventures и Atlas Venture. На платформе работали 12000 мастеров и 100000 покупателей. В 2015 Wayfair купил компанию. В 2017 она обанкротилась, и основатель выкупил её обратно из foreclosure. Сейчас CustomMade - просто еще один онлайн-ювелир.

Что пошло не так
Маркетплейс кастомных товаров звучит красиво. Но экономика такого бизнеса убийственна. Каждый заказ уникален. Нет типовых процессов. Нет экономии на масштабе.

Клиент заказывает стол. Мастер делает чертеж. Клиент хочет изменить высоту. Новый чертеж. Потом другую древесину. Еще один чертеж. К моменту, когда стол готов, платформа потратила часы поддержки на одну транзакцию.

В обычном маркетплейсе платформа берет 10-30% комиссии и не лезет в процесс. На CustomMade нужны менеджеры, которые синхронизируют клиента и мастера. Юнит-экономика не сходится при стандартной комиссии.

Механика провала
Кастомизация не масштабируется линейно. Etsy работает, потому что мастер делает 100 одинаковых керамических чашек и продает через платформу. Маржинальная себестоимость каждой следующей продажи стремится к нулю.

CustomMade: каждый стол, каждое кольцо, каждый ремень — отдельный проект. Маржинальная стоимость каждой транзакции константна или растет, потому что сложные проекты требуют больше поддержки.

Google Ventures и Atlas вложили деньги, ожидая сетевых эффектов. Больше мастеров → больше клиентов → больше мастеров. Но в реальности больше мастеров означало больше времени на модерацию, больше споров о качестве, больше возвратов.

Wayfair купил компанию в 2015, вероятно, за технологию и команду. После интеграции стало очевидно: кастомная мебель - это 3% маржа при 30% стоимости поддержки. В 2017 бизнес обанкротился.

Что сработало
Ювелирные изделия. Когда основатель Seth Rosen выкупил компанию обратно, он сфокусировался на обручальных кольцах и украшениях.

Почему ювелирка? Высокая маржа компенсирует стоимость кастомизации. Средний чек $3000-10000 против $500-2000 за мебель. При той же стоимости поддержки экономика сходится.

Плюс эмоциональная привязка. Люди хотят уникальное обручальное кольцо и готовы платить премию. С мебелью эмоциональная связь слабее.

Онлайн-конструктор на сайте автоматизирует часть процесса. Клиент сам выбирает металл, камень, дизайн. Система показывает цену в реальном времени. Это снижает издержки на консультации на 60-70%.
Tweekly

Прочла недавно про «когнитивное ожирение», когда переполняешься контекстом задач, вкладок и планов и тп

В новогодние мы стремимся совместить релаксацию с рефлексией — размышлениями о жизни, карьере, целях на 2026-й.
В итоге может произойти подмена и своего рода подлинный отдых ускользает, а разум заполняется незавершёнными намерениями и разрозненными планами.

Исследования восприятия времени и занятости выявляют парадокс: интенсивное ощущение постоянной спешки ухудшает навыки приоритизации задач. Чем острее тревога «ничего не успеваю», тем менее эффективны решения о распределении ресурсов внимания.
Сюда накладывается цифровой шум: потоки чатов с «стратегиями на год», подборки контента для чтения и внедрения, рекомендации ИИ-инструментов — каждый сигнал формирует дополнительный слой когнитивной нагрузки…

Так что «разгружаюсь» не только от оливье, но и от излишнего контекста 🌴♥️