Гайд: превращаем командный чат в Telegram в мощный AI-ассистент для проекта
🧠 #AI #guide #development
Несмотря на обилие корпоративных мессенджеров типа Slack, большинство проектов по-прежнему ведутся в Telegram. Собрать чат команды в телеге быстро и удобно, но спустя полгода чат превращается в информационное болото, где похоронены все ключевые решения. В тоже время AI-инструменты всё глубже проникают в нашу работу, и проджект-менеджмент не исключение. И хотя Павел Дуров анонсировал интеграцию AI в Telegram, нам не обязательно ждать. Есть способ получить суперсилы для управления проектом уже сейчас, превратив ваш чат из информационного болота в золотую жилу.
⚙️ Как это работает (3 шага):
1. Экспорт истории из Telegram Desktop.
Это главный шаг. Вам понадобится именно Telegram Desktop — версия, которую вы скачиваете напрямую с сайта telegram.org.
❗️Важно для пользователей Mac: версия Telegram, установленная из App Store, не имеет функции экспорта. Вам нужна именно десктопная версия с официального сайта, чтобы всё получилось.
Как делать: Откройте чат на компьютере ➝ три точки в углу ➝ «Экспорт истории чата» ➝ выберите формат HTML.
2. Объединение в один PDF.
В папке с экспортом откройте файл
3. Загрузка и анализ в NotebookLM.
Загрузите ваш PDF в NotebookLM от Google. Почему именно туда?
✅ Никаких галлюцинаций. NotebookLM работает строго в рамках загруженного вами документа. Он не будет ничего додумывать.
✅ 100% доказуемость. На каждый ваш запрос ИИ не просто даёт ответ, а показывает цитаты из чата, на основе которых сделан вывод.
🚀 Что вы получаете на практике?
Во-первых, вы можете задавать любые вопросы на естественном языке:
«Кто был ответственным за интеграцию с платежной системой? Какие риски он озвучивал и когда?»
«Собери все идеи для бэклога, которые обсуждались в апреле».
«Сделай резюме всех открытых вопросов и нерешенных проблем за последний месяц».
А во-вторых, NotebookLM предлагает мощные встроенные функции, которые активируются в один клик:
🎧 Аудио-сводка (Подкаст): Нажмите кнопку, и инструмент сгенерирует для вас короткий подкаст по всему проекту или по конкретной теме. Идеально, чтобы быстро войти в курс дела по дороге на встречу.
🗺️ Схема проекта (Mind Map): NotebookLM может автоматически создать структурированный план всей переписки. Вы получаете готовую структуру, например Цели — Фичи — Риски — Решения, которую остается только скопировать в Miro или любой другой сервис для создания ментальных карт.
📝 Краткое резюме: Инструмент сам предложит вам краткую выжимку и список ключевых тем из вашей переписки, помогая мгновенно ухватить суть.
Это не просто лайфхак. Это способ превратить пассивный архив переписки в активный, надежный и интерактивный инструмент для принятия решений.
🧠 #AI #guide #development
Несмотря на обилие корпоративных мессенджеров типа Slack, большинство проектов по-прежнему ведутся в Telegram. Собрать чат команды в телеге быстро и удобно, но спустя полгода чат превращается в информационное болото, где похоронены все ключевые решения. В тоже время AI-инструменты всё глубже проникают в нашу работу, и проджект-менеджмент не исключение. И хотя Павел Дуров анонсировал интеграцию AI в Telegram, нам не обязательно ждать. Есть способ получить суперсилы для управления проектом уже сейчас, превратив ваш чат из информационного болота в золотую жилу.
⚙️ Как это работает (3 шага):
1. Экспорт истории из Telegram Desktop.
Это главный шаг. Вам понадобится именно Telegram Desktop — версия, которую вы скачиваете напрямую с сайта telegram.org.
❗️Важно для пользователей Mac: версия Telegram, установленная из App Store, не имеет функции экспорта. Вам нужна именно десктопная версия с официального сайта, чтобы всё получилось.
Как делать: Откройте чат на компьютере ➝ три точки в углу ➝ «Экспорт истории чата» ➝ выберите формат HTML.
2. Объединение в один PDF.
В папке с экспортом откройте файл
messages.html в браузере. Нажмите Ctrl+P (или Cmd+P на Mac) и выберите «Сохранить как PDF». Готово, вся история проекта — один файл.3. Загрузка и анализ в NotebookLM.
Загрузите ваш PDF в NotebookLM от Google. Почему именно туда?
✅ Никаких галлюцинаций. NotebookLM работает строго в рамках загруженного вами документа. Он не будет ничего додумывать.
✅ 100% доказуемость. На каждый ваш запрос ИИ не просто даёт ответ, а показывает цитаты из чата, на основе которых сделан вывод.
🚀 Что вы получаете на практике?
Во-первых, вы можете задавать любые вопросы на естественном языке:
«Кто был ответственным за интеграцию с платежной системой? Какие риски он озвучивал и когда?»
«Собери все идеи для бэклога, которые обсуждались в апреле».
«Сделай резюме всех открытых вопросов и нерешенных проблем за последний месяц».
А во-вторых, NotebookLM предлагает мощные встроенные функции, которые активируются в один клик:
🎧 Аудио-сводка (Подкаст): Нажмите кнопку, и инструмент сгенерирует для вас короткий подкаст по всему проекту или по конкретной теме. Идеально, чтобы быстро войти в курс дела по дороге на встречу.
🗺️ Схема проекта (Mind Map): NotebookLM может автоматически создать структурированный план всей переписки. Вы получаете готовую структуру, например Цели — Фичи — Риски — Решения, которую остается только скопировать в Miro или любой другой сервис для создания ментальных карт.
📝 Краткое резюме: Инструмент сам предложит вам краткую выжимку и список ключевых тем из вашей переписки, помогая мгновенно ухватить суть.
Это не просто лайфхак. Это способ превратить пассивный архив переписки в активный, надежный и интерактивный инструмент для принятия решений.
👍2
AI-техномагия против бизнес-моделей прошлого
⏳ #zeitgeist
Не все обратили на это внимание, но у нашей эпохи появился свой логотип. Это символ «магии», звездочки волшебной пыли, четырёхконечная звезда в логотипе Google Gemini или похожий символ у GenSparkAI. Во многих сервисах, даже не связанных напрямую с ИИ, функции на базе искусственного интеллекта теперь помечаются иконками со звёздами или волшебной палочкой. Это стало универсальным знаком, говорящим: «здесь происходит техноволшебство». Но у этой магии есть своя цена.
Как бизнес зарабатывает на ваших муках
Главный удар ИИ наносит по бизнес-моделям, которые десятилетиями приносили миллиарды. Большинство успешных сервисов сегодня — это не решатели проблем, а хорошо организованные «прокладки», зарабатывающие на процессе поиска и «муках выбора» клиента.
Как бы парадоксально это ни звучало, для многих компаний слишком успешное решение задачи клиента вредит бизнесу.
Сервисы знакомств (Tinder, Badoo): Их финансовая модель построена на том, что вы ищете любовь, а не находите её. Пока вы свайпаете, сравниваете и надеетесь, вы платите за подписку, покупаете «суперлайки» и бусты. Как только вы находите своего идеального партнёра, вы удаляете приложение. С точки зрения бизнеса, вы — потерянный клиент.
Платформы по поиску недвижимости (Avito.Недвижимость): Они зарабатывают на агентах, платных объявлениях и рекламе, пока вы неделями или месяцами просматриваете сотни вариантов. Мгновенный подбор идеальной квартиры оборвал бы эту цепочку и лишил бы платформу дохода.
Сайты по поиску работы (LinkedIn, HeadHunter): Их бизнес — это длительный процесс найма. Компании платят за доступ к базам резюме, за размещение вакансий, а соискатели — за премиум-аккаунты. Идеальный мэтч с первого раза — катастрофа для этой модели.
Искусственный интеллект с его «магической» иконографикой нацелен именно на это — дать мгновенный и идеальный результат. Он продвигает лозунг «Автоматизируй автоматизатора», угрожая самому существованию бизнес-моделей, построенных на трении и несовершенстве выбора.
HR-Tech: рынок, схлопывающийся в квадрате
Самая драматичная иллюстрация этого процесса — сфера HR-технологий. Эта сфера окажется под двойным ударом.
Первый удар (внутренний): ИИ автоматизирует сам процесс найма, убирая те самые «муки выбора», на которых зарабатывали HR-сервисы.
Второй удар (внешний): Автоматизация в целом снижает потребность в людях, а значит, сжимается и сам рынок найма.
Получается уникальная ситуация: рынок HR-tech будет схлопываться в квадрате. Чтобы выжить здесь, нужно быть гением. Но именно поэтому эта сфера мне кажется очень интересной. Это вызов времени. Поэтому я даже немного завидую тем ребятам, которые работают над продуктами в этой сфере.
Ужас, трепет и нетерпение
Скептики скажут: «Ну что ты начинаешь? Вот фирма из виртуальных сотрудников закрыла лишь 20% задач». Но стоит посмотреть на это с другой стороны. Алло, они создали компанию, которая полностью состоит из виртуальных сотрудников!
Это уже не фантастика. Директор по безопасности Anthropic (создатели Claude AI) предупредил, что полностью автономные «виртуальные сотрудники» появятся в корпоративных сетях уже в течение года. А стартапы вроде Humatron AI уже создают платформы, где можно будет «нанимать» цифровых работников так же, как людей — с аккаунтами в Slack и Zoom.
Поэтому мы ждём завтрашнего дня со смешанными чувствами: с ужасом от грядущих перемен, трепетом перед мощью технологий и огромным нетерпением.
⏳ #zeitgeist
Не все обратили на это внимание, но у нашей эпохи появился свой логотип. Это символ «магии», звездочки волшебной пыли, четырёхконечная звезда в логотипе Google Gemini или похожий символ у GenSparkAI. Во многих сервисах, даже не связанных напрямую с ИИ, функции на базе искусственного интеллекта теперь помечаются иконками со звёздами или волшебной палочкой. Это стало универсальным знаком, говорящим: «здесь происходит техноволшебство». Но у этой магии есть своя цена.
Как бизнес зарабатывает на ваших муках
Главный удар ИИ наносит по бизнес-моделям, которые десятилетиями приносили миллиарды. Большинство успешных сервисов сегодня — это не решатели проблем, а хорошо организованные «прокладки», зарабатывающие на процессе поиска и «муках выбора» клиента.
Как бы парадоксально это ни звучало, для многих компаний слишком успешное решение задачи клиента вредит бизнесу.
Сервисы знакомств (Tinder, Badoo): Их финансовая модель построена на том, что вы ищете любовь, а не находите её. Пока вы свайпаете, сравниваете и надеетесь, вы платите за подписку, покупаете «суперлайки» и бусты. Как только вы находите своего идеального партнёра, вы удаляете приложение. С точки зрения бизнеса, вы — потерянный клиент.
Платформы по поиску недвижимости (Avito.Недвижимость): Они зарабатывают на агентах, платных объявлениях и рекламе, пока вы неделями или месяцами просматриваете сотни вариантов. Мгновенный подбор идеальной квартиры оборвал бы эту цепочку и лишил бы платформу дохода.
Сайты по поиску работы (LinkedIn, HeadHunter): Их бизнес — это длительный процесс найма. Компании платят за доступ к базам резюме, за размещение вакансий, а соискатели — за премиум-аккаунты. Идеальный мэтч с первого раза — катастрофа для этой модели.
Искусственный интеллект с его «магической» иконографикой нацелен именно на это — дать мгновенный и идеальный результат. Он продвигает лозунг «Автоматизируй автоматизатора», угрожая самому существованию бизнес-моделей, построенных на трении и несовершенстве выбора.
HR-Tech: рынок, схлопывающийся в квадрате
Самая драматичная иллюстрация этого процесса — сфера HR-технологий. Эта сфера окажется под двойным ударом.
Первый удар (внутренний): ИИ автоматизирует сам процесс найма, убирая те самые «муки выбора», на которых зарабатывали HR-сервисы.
Второй удар (внешний): Автоматизация в целом снижает потребность в людях, а значит, сжимается и сам рынок найма.
Получается уникальная ситуация: рынок HR-tech будет схлопываться в квадрате. Чтобы выжить здесь, нужно быть гением. Но именно поэтому эта сфера мне кажется очень интересной. Это вызов времени. Поэтому я даже немного завидую тем ребятам, которые работают над продуктами в этой сфере.
Ужас, трепет и нетерпение
Скептики скажут: «Ну что ты начинаешь? Вот фирма из виртуальных сотрудников закрыла лишь 20% задач». Но стоит посмотреть на это с другой стороны. Алло, они создали компанию, которая полностью состоит из виртуальных сотрудников!
Это уже не фантастика. Директор по безопасности Anthropic (создатели Claude AI) предупредил, что полностью автономные «виртуальные сотрудники» появятся в корпоративных сетях уже в течение года. А стартапы вроде Humatron AI уже создают платформы, где можно будет «нанимать» цифровых работников так же, как людей — с аккаунтами в Slack и Zoom.
Поэтому мы ждём завтрашнего дня со смешанными чувствами: с ужасом от грядущих перемен, трепетом перед мощью технологий и огромным нетерпением.
Надоело придумывать идеи наугад? Систематизируем работу с гипотезами по шестиуровневой модели
🚀 #product #guide
🤔 Каждая продуктовая команда ищет способы работать эффективнее. Для генерации гипотез часто берут популярные фреймворки и разные классификации, но со временем понимают — в деле генерации гипотез это не помогает.
Многие слышали про модель AARRR (Привлечение, Активация, Удержание и т.д.). Она помогает разбить путь клиента на этапы и измерить, что происходит на каждом из них. Но когда дело доходит до генерации идей, эта модель также заводит в тупик.
Вы начинаете думать: «Что бы нам сделать для удержания?», но упускаете главный вопрос: «А есть ли в нашем продукте ценность, ради которой стоит возвращаться?». Это всё равно что искать ключи под фонарём — не потому, что они там потеряны, а потому, что там светло.
Я долго искал более глубокий подход и в итоге собрал свою 6-уровневую модель, которая помогает задавать правильные вопросы в правильном порядке. Она не отменяет другие фреймворки, но дополняет их глубиной.
Вот её суть в 6 пунктах:
1️⃣ Гипотеза Проблемы: Прежде чем что-то делать, докажите, что боль клиента реальна и значима. Без этого шага всё остальное — пустая трата времени.
2️⃣ Гипотеза Решения: Теперь проверьте, решает ли ваша идея эту боль и готовы ли за неё платить.
3️⃣ Гипотеза Поведения: Поймите, как люди _на самом деле_ используют продукт. Где их «момент озарения», а где — «стена», о которую они бьются?
4️⃣ Гипотеза Роста: Как рассказать о нашем решении миру? Ищем эффективные каналы и предложения.
5️⃣ Гипотеза Корреляции: Находим скрытые связи между действиями пользователей и бизнес-метриками. Уровень для data-driven команд.
6️⃣ Гипотеза Оптимизации: Только теперь, когда база прочна, можно полировать детали: UX, копирайтинг, техническая оптимизация.
🔥 В чём ценность? Эта модель — не просто список, а система. Она заставляет двигаться от самых рискованных и фундаментальных предположений к самым безопасным, экономя время и деньги команды. Вы перестаёте делать бесполезные фичи и начинаете строить продукт, который действительно нужен пользователям.
👇
Хотите узнать, чуть больше про 6-уровневую модель генерации гипотез?
Как обычно, я подготовил для вас детальный и подробный гайд.
🚀 #product #guide
🤔 Каждая продуктовая команда ищет способы работать эффективнее. Для генерации гипотез часто берут популярные фреймворки и разные классификации, но со временем понимают — в деле генерации гипотез это не помогает.
Многие слышали про модель AARRR (Привлечение, Активация, Удержание и т.д.). Она помогает разбить путь клиента на этапы и измерить, что происходит на каждом из них. Но когда дело доходит до генерации идей, эта модель также заводит в тупик.
Вы начинаете думать: «Что бы нам сделать для удержания?», но упускаете главный вопрос: «А есть ли в нашем продукте ценность, ради которой стоит возвращаться?». Это всё равно что искать ключи под фонарём — не потому, что они там потеряны, а потому, что там светло.
Я долго искал более глубокий подход и в итоге собрал свою 6-уровневую модель, которая помогает задавать правильные вопросы в правильном порядке. Она не отменяет другие фреймворки, но дополняет их глубиной.
Вот её суть в 6 пунктах:
1️⃣ Гипотеза Проблемы: Прежде чем что-то делать, докажите, что боль клиента реальна и значима. Без этого шага всё остальное — пустая трата времени.
2️⃣ Гипотеза Решения: Теперь проверьте, решает ли ваша идея эту боль и готовы ли за неё платить.
3️⃣ Гипотеза Поведения: Поймите, как люди _на самом деле_ используют продукт. Где их «момент озарения», а где — «стена», о которую они бьются?
4️⃣ Гипотеза Роста: Как рассказать о нашем решении миру? Ищем эффективные каналы и предложения.
5️⃣ Гипотеза Корреляции: Находим скрытые связи между действиями пользователей и бизнес-метриками. Уровень для data-driven команд.
6️⃣ Гипотеза Оптимизации: Только теперь, когда база прочна, можно полировать детали: UX, копирайтинг, техническая оптимизация.
🔥 В чём ценность? Эта модель — не просто список, а система. Она заставляет двигаться от самых рискованных и фундаментальных предположений к самым безопасным, экономя время и деньги команды. Вы перестаёте делать бесполезные фичи и начинаете строить продукт, который действительно нужен пользователям.
👇
Хотите узнать, чуть больше про 6-уровневую модель генерации гипотез?
Как обычно, я подготовил для вас детальный и подробный гайд.
Teletype
Полная 6-уровневая модель для генерации продуктовых гипотез
Каждая продуктовая команда плавает в океане идей. Как понять, какая из них приведёт к успеху, а какая — к пустой трате ресурсов? Ответ...
🔥1
Как превратить сильную гипотезу в осмысленный план с помощью модели ABCD?
🚀 #product #guide
Вчера мы разобрали 6-уровневую модель, которая помогает системно генерировать сильные продуктовые гипотезы — от фундаментальных (о проблеме) до тактических (об оптимизации). Но создать сильную гипотезу — лишь полпути. Дальше её нужно правильно сформулировать и проверить, чтобы получить не просто цифры или набор фактов, а осмысленное знание.
Сегодня я выпускаю на ваш суд продолжение моих методических размышлений о практике формулирования продуктовых гипотез. Познакомлю вас с моделью ABCD — фреймворком, который «оборачивает» любую сгенерированную вами гипотезу и превращает её в полноценный дизайн-документ для эксперимента.
Модель ABCD начинается с ядра — с Суждения (A → B). Это и есть та самая сильная гипотеза, которую мы научились генерировать с помощью 6-уровневой модели, будь то гипотеза о проблеме, решении или оптимизации. Например: «Если мы упростим форму регистрации (A), то конверсия вырастет на 20% (B)». Это отправная точка, само предположение о причинно-следственной связи. Но настоящая магия начинается дальше, когда мы добавляем два критически важных слоя, которые и отличают профессиональный подход от любительского.
Модель ABCD отвечает на два ключевых вопроса, которые упускают стандартные шаблоны-формулы гипотез:
1. «Зачем мы это делаем?» (Компонент C — Ценность): Как проверка этой идеи связана с нашими бизнес-целями? Какой стратегический импакт мы ожидаем?
2. «Как именно мы это узнаем?» (Компонент D — Дизайн проверки): Каким методом мы будем пользоваться и можно ли ему доверять? Каковы рамки и ограничения нашего эксперимента?
Прочитав статью, вы поймете, как синергия двух моделей (6-уровневой для генерации и ABCD для дизайна эксперимента) позволяет перейти от хаотичного тестирования идей к построению системной, предсказуемой и стратегически осмысленной машины для роста продукта.
👇
Как всегда, погружаемся в методические, но очень интересные дебри.
🚀 #product #guide
Вчера мы разобрали 6-уровневую модель, которая помогает системно генерировать сильные продуктовые гипотезы — от фундаментальных (о проблеме) до тактических (об оптимизации). Но создать сильную гипотезу — лишь полпути. Дальше её нужно правильно сформулировать и проверить, чтобы получить не просто цифры или набор фактов, а осмысленное знание.
Сегодня я выпускаю на ваш суд продолжение моих методических размышлений о практике формулирования продуктовых гипотез. Познакомлю вас с моделью ABCD — фреймворком, который «оборачивает» любую сгенерированную вами гипотезу и превращает её в полноценный дизайн-документ для эксперимента.
Модель ABCD начинается с ядра — с Суждения (A → B). Это и есть та самая сильная гипотеза, которую мы научились генерировать с помощью 6-уровневой модели, будь то гипотеза о проблеме, решении или оптимизации. Например: «Если мы упростим форму регистрации (A), то конверсия вырастет на 20% (B)». Это отправная точка, само предположение о причинно-следственной связи. Но настоящая магия начинается дальше, когда мы добавляем два критически важных слоя, которые и отличают профессиональный подход от любительского.
Модель ABCD отвечает на два ключевых вопроса, которые упускают стандартные шаблоны-формулы гипотез:
1. «Зачем мы это делаем?» (Компонент C — Ценность): Как проверка этой идеи связана с нашими бизнес-целями? Какой стратегический импакт мы ожидаем?
2. «Как именно мы это узнаем?» (Компонент D — Дизайн проверки): Каким методом мы будем пользоваться и можно ли ему доверять? Каковы рамки и ограничения нашего эксперимента?
Прочитав статью, вы поймете, как синергия двух моделей (6-уровневой для генерации и ABCD для дизайна эксперимента) позволяет перейти от хаотичного тестирования идей к построению системной, предсказуемой и стратегически осмысленной машины для роста продукта.
👇
Как всегда, погружаемся в методические, но очень интересные дебри.
Teletype
Как превратить сильную гипотезу в осмысленный план с помощью модели ABCD
В предыдущей статье мы рассмотрели 6-уровневую модель, которая служит настоящей «картой местности» для продуктовой команды. Она...
🔥2
Почему наши продуктовые гипотезы не работают? 4 ловушки, в которые попадают даже топы
🚀 #product
Работа с гипотезами не просто.
Недавно, ради интереса, я сделал простую вещь: собрал на одной доске гипотезы из десяти разных портфолио продуктовых дизайнеров уровня мидл/сеньор.
Результат меня не удивил, но в очередной раз заставил задуматься. Проблема — системная. Даже у опытных специалистов формулировки часто «хромают». И дело не в том, что кто-то плохо работает (я и сам пока не мастер гипотез). Просто сформулировать сильную гипотезу — действительно сложно. А без надежной системы мы все раз за разом наступаем на одни и те же грабли 🤦♂️.
Решил отрефлексировать и собрать самые частые ловушки, в которые мы попадаем.
1️⃣ Ловушка №1: Туманные формулировки без цифр
Это классика. Гипотезы звучат как благие намерения: «сделать удобнее», «упростить навигацию», «повысить вовлеченность».
Пример: «Если мы добавим иконки в меню, пользователям будет проще в нем разобраться».
В чем проблема? «Проще» — это ощущение, а не метрика. Без чисел мы никогда не сможем объективно сказать, сработала гипотеза или нет.
🤔 Вопрос для самопроверки: На сколько процентов/секунд/пунктов должно стать лучше, чтобы я счел гипотезу подтвержденной?
2️⃣ Ловушка №2: Бесполезные знания
Гипотеза может быть четкой, измеримой, но абсолютно бесполезной для продукта.
Пример: «Мы предполагаем, что 90% пользователей предпочитают иконки тексту в меню».
В чем проблема? Окей, узнали. И что? Как это поможет нам увеличить выручку или удержание? Если гипотеза не влияет на ключевые метрики, это «исследование ради исследования».
📈 Вопрос для самопроверки: Если гипотеза подтвердится, какое бизнес-решение мы примем на основе этих данных?
3️⃣ Ловушка №3: «Капитанские» гипотезы
Это попытка выдать за гипотезу очевидный факт или best practice.
Пример: «Если мы сделаем адаптивный дизайн, пользователям мобильных устройств станет удобнее».
В чем проблема? В 2025-м это уже не гипотеза, а стандарт. Проверять тут нечего, надо делать. Такие «гипотезы» лишь создают иллюзию data-driven подхода.
🎯 Вопрос для самопроверки: Есть ли хоть один шанс, что эта гипотеза может оказаться неверной? Если нет — это задача.
4️⃣ Ловушка №4: Непроверяемые абстракции
Глобальные идеи, которые невозможно проверить одним экспериментом из-за кучи переменных.
Пример: «Если мы начнем делать еженедельный обзор технологий, вовлеченность вырастет».
В чем проблема? Успех зависит от всего сразу: темы, автора, стиля, площадки. Провал или успех эксперимента ничего не скажет о правдивости идеи.
🔬 Вопрос для самопроверки: Могу ли я проверить эту идею одним конкретным, изолированным изменением в продукте?
🗿Главный диагноз — продуктовый карго-культ. И моя личная боль
Когда эти ловушки становятся нормой, это верный признак продуктового карго-культа. Мы имитируем процесс, но не получаем результат.
Именно поэтому меня так увлекла эта тема. Мне надоело видеть, как крутые идеи и продукты тонут в болоте субъективных мнений и бессмысленных ритуалов. Захотелось найти систему, которая превращает хаос догадок в упорядоченный инженерный процесс.
Это и стало причиной, почему я взялся за разработку собственных инструментов, о которых уже писал раньше. Это моя попытка принести в нашу работу больше системности.
Что дальше?
Теория — это хорошо, но все познается на практике.
В следующем посте я возьму типичную слабую гипотезу из тех, что мы разобрали сегодня, и в режиме реального времени прогоню ее по своим моделям. Мы вместе шаг за шагом усилим ее, превратив из размытого в проверяемое и ценное утверждение.
🚀 #product
Работа с гипотезами не просто.
Недавно, ради интереса, я сделал простую вещь: собрал на одной доске гипотезы из десяти разных портфолио продуктовых дизайнеров уровня мидл/сеньор.
Результат меня не удивил, но в очередной раз заставил задуматься. Проблема — системная. Даже у опытных специалистов формулировки часто «хромают». И дело не в том, что кто-то плохо работает (я и сам пока не мастер гипотез). Просто сформулировать сильную гипотезу — действительно сложно. А без надежной системы мы все раз за разом наступаем на одни и те же грабли 🤦♂️.
Решил отрефлексировать и собрать самые частые ловушки, в которые мы попадаем.
1️⃣ Ловушка №1: Туманные формулировки без цифр
Это классика. Гипотезы звучат как благие намерения: «сделать удобнее», «упростить навигацию», «повысить вовлеченность».
Пример: «Если мы добавим иконки в меню, пользователям будет проще в нем разобраться».
В чем проблема? «Проще» — это ощущение, а не метрика. Без чисел мы никогда не сможем объективно сказать, сработала гипотеза или нет.
🤔 Вопрос для самопроверки: На сколько процентов/секунд/пунктов должно стать лучше, чтобы я счел гипотезу подтвержденной?
2️⃣ Ловушка №2: Бесполезные знания
Гипотеза может быть четкой, измеримой, но абсолютно бесполезной для продукта.
Пример: «Мы предполагаем, что 90% пользователей предпочитают иконки тексту в меню».
В чем проблема? Окей, узнали. И что? Как это поможет нам увеличить выручку или удержание? Если гипотеза не влияет на ключевые метрики, это «исследование ради исследования».
📈 Вопрос для самопроверки: Если гипотеза подтвердится, какое бизнес-решение мы примем на основе этих данных?
3️⃣ Ловушка №3: «Капитанские» гипотезы
Это попытка выдать за гипотезу очевидный факт или best practice.
Пример: «Если мы сделаем адаптивный дизайн, пользователям мобильных устройств станет удобнее».
В чем проблема? В 2025-м это уже не гипотеза, а стандарт. Проверять тут нечего, надо делать. Такие «гипотезы» лишь создают иллюзию data-driven подхода.
🎯 Вопрос для самопроверки: Есть ли хоть один шанс, что эта гипотеза может оказаться неверной? Если нет — это задача.
4️⃣ Ловушка №4: Непроверяемые абстракции
Глобальные идеи, которые невозможно проверить одним экспериментом из-за кучи переменных.
Пример: «Если мы начнем делать еженедельный обзор технологий, вовлеченность вырастет».
В чем проблема? Успех зависит от всего сразу: темы, автора, стиля, площадки. Провал или успех эксперимента ничего не скажет о правдивости идеи.
🔬 Вопрос для самопроверки: Могу ли я проверить эту идею одним конкретным, изолированным изменением в продукте?
🗿Главный диагноз — продуктовый карго-культ. И моя личная боль
Когда эти ловушки становятся нормой, это верный признак продуктового карго-культа. Мы имитируем процесс, но не получаем результат.
Именно поэтому меня так увлекла эта тема. Мне надоело видеть, как крутые идеи и продукты тонут в болоте субъективных мнений и бессмысленных ритуалов. Захотелось найти систему, которая превращает хаос догадок в упорядоченный инженерный процесс.
Это и стало причиной, почему я взялся за разработку собственных инструментов, о которых уже писал раньше. Это моя попытка принести в нашу работу больше системности.
Что дальше?
Теория — это хорошо, но все познается на практике.
В следующем посте я возьму типичную слабую гипотезу из тех, что мы разобрали сегодня, и в режиме реального времени прогоню ее по своим моделям. Мы вместе шаг за шагом усилим ее, превратив из размытого в проверяемое и ценное утверждение.
🔥 Ваш фидбэк не работает? Скорее всего, вы нарушаете модель BOFF
💪 #motivation
Знакомая ситуация, продакт? Вы говорите разработчику: «Нужно было сделать лучше», а в ответ — тишина, обида и демотивация. Или стейкхолдер врывается к вам с криком: «Ваша фича — отстой!», и вы проваливаетесь в пучину оборонительных споров.
Большинство проблем с обратной связью решаются одной простой, но убойно эффективной моделью — BOFF.
Это не какие-то мутные эйчар-штучки. Это четкий алгоритм, который превращает токсичную критику в конструктивный диалог.
Раскладывается так:
B — Behavior (Поведение): Говорим только голые факты, без оценок.
O — Outcome (Результат): Объясняем, к каким последствиям привело это действие.
F — Feeling (Чувства): Делимся своими эмоциями (через «Я-сообщения»!).
F — Future (Будущее): Вместе ищем решение на будущее.
Смотрите, как меняется магия:
❌ ПЛОХО: «Твои макеты неаккуратные».
(Результат: дизайнер защищается, вы — враг).
✅ ПО BOFF: «В макете есть отступы в дробных пикселях (B), из-за этого у верстальщика едет сетка, и мы тратим лишний день на правки (O). Я беспокоюсь, что мы теряем темп перед релизом (F). Давай подумаем, как мы можем это исправить в будущем? Может, нужен плагин для Figma? (F)»
(Результат: вы вместе решаете проблему).
Это только верхушка айсберга. А как принимать фидбэк, когда на вас кричат? Как хвалить, чтобы это реально мотивировало? А как дать обратную связь... своему боссу? 👀
Разобрал все эти продвинутые сценарии, снабдил их скриптами в большом двухчастном руководстве у себя в статейном хранилище.
Переходите и забирайте себе в закладки — это, возможно, самый полезный управленческий инструмент, который вы освоите в этом году.
➡️ Как давать обратную связь, чтобы ее услышали: модель BOFF для IT-менеджеров
💪 #motivation
Знакомая ситуация, продакт? Вы говорите разработчику: «Нужно было сделать лучше», а в ответ — тишина, обида и демотивация. Или стейкхолдер врывается к вам с криком: «Ваша фича — отстой!», и вы проваливаетесь в пучину оборонительных споров.
Большинство проблем с обратной связью решаются одной простой, но убойно эффективной моделью — BOFF.
Это не какие-то мутные эйчар-штучки. Это четкий алгоритм, который превращает токсичную критику в конструктивный диалог.
Раскладывается так:
B — Behavior (Поведение): Говорим только голые факты, без оценок.
O — Outcome (Результат): Объясняем, к каким последствиям привело это действие.
F — Feeling (Чувства): Делимся своими эмоциями (через «Я-сообщения»!).
F — Future (Будущее): Вместе ищем решение на будущее.
Смотрите, как меняется магия:
❌ ПЛОХО: «Твои макеты неаккуратные».
(Результат: дизайнер защищается, вы — враг).
✅ ПО BOFF: «В макете есть отступы в дробных пикселях (B), из-за этого у верстальщика едет сетка, и мы тратим лишний день на правки (O). Я беспокоюсь, что мы теряем темп перед релизом (F). Давай подумаем, как мы можем это исправить в будущем? Может, нужен плагин для Figma? (F)»
(Результат: вы вместе решаете проблему).
Это только верхушка айсберга. А как принимать фидбэк, когда на вас кричат? Как хвалить, чтобы это реально мотивировало? А как дать обратную связь... своему боссу? 👀
Разобрал все эти продвинутые сценарии, снабдил их скриптами в большом двухчастном руководстве у себя в статейном хранилище.
Переходите и забирайте себе в закладки — это, возможно, самый полезный управленческий инструмент, который вы освоите в этом году.
➡️ Как давать обратную связь, чтобы ее услышали: модель BOFF для IT-менеджеров
Teletype
Как давать обратную связь, чтобы ее услышали: модель BOFF для IT-менеджеров
Обратная связь — один из самых мощных, но в то же время самых «взрывоопасных» инструментов в арсенале руководителя. Неудачно подобранные...
👍1
Excalidraw — цифровая салфетка для ваших идей
⚒️ #tool
Тот самый момент на созвоне. Вы уже пять минут пытаетесь на пальцах объяснить сложную логику, а в голове одна мысль: «Сейчас бы ручку и салфетку — нарисовал бы за 20 секунд».
Так вот, на случай этот есть полезная тулза. Excalidraw — это и есть та самая ваша цифровая салфетка.
Это не очередной комбайн для проектирования диаграмм. Представьте, что из простого draw.io взяли самое нужное — фигуры и стрелки, — но убрали всю его «офисную» духоту и добавили легкость блокнота. Да, здесь можно и нужно рисовать «карандашиком» от руки. Главная фишка в том, что схемы в Excalidraw намеренно выглядят как эскиз. Это снимает барьер: такой макет не воспринимается как финальный, его не страшно критиковать и легко править прямо во время разговора.
Ключевое преимущество: совместная работа без «шеринга экрана»
Просто кидаете ссылку в чат, и вся команда тут же оказывается на одной доске. Никаких «подождите, я сейчас пошарю». Все могут рисовать одновременно. Это в разы быстрее и интерактивнее, чем когда один человек рисует, а остальные тупо смотрят.
Чем полезен продакту и аналитику?
Это инструмент «нулевого шага». Когда идея только родилась, и ее нужно показать команде, не потратив на это полчаса ковыряния в Figma или в FigJam.
А для тех, кто ведет базу знаний в Obsidian, есть отличный плагин. Он позволяет не просто хранить схемы, а превращать их в интерактивные карты, где элементы ссылаются на ваши заметки и спецификации прямо в Obsidian.
Важный нюанс
Нужно четко понимать место этого инструмента. Excalidraw — для быстрых итераций, а не для создания монументальных артефактов. Если вам нужно делать CJM на века или готовить схему, которая войдет в анналы истории, — ваш путь лежит в Miro или в Boardmix.
Итог: Excalidraw — это ваша цифровая салфетка для быстрых, совместных обсуждений. Инструмент для первого шага, а не для финального артефакта. И в этой роли он абсолютно незаменим.
⚒️ #tool
Тот самый момент на созвоне. Вы уже пять минут пытаетесь на пальцах объяснить сложную логику, а в голове одна мысль: «Сейчас бы ручку и салфетку — нарисовал бы за 20 секунд».
Так вот, на случай этот есть полезная тулза. Excalidraw — это и есть та самая ваша цифровая салфетка.
Это не очередной комбайн для проектирования диаграмм. Представьте, что из простого draw.io взяли самое нужное — фигуры и стрелки, — но убрали всю его «офисную» духоту и добавили легкость блокнота. Да, здесь можно и нужно рисовать «карандашиком» от руки. Главная фишка в том, что схемы в Excalidraw намеренно выглядят как эскиз. Это снимает барьер: такой макет не воспринимается как финальный, его не страшно критиковать и легко править прямо во время разговора.
Ключевое преимущество: совместная работа без «шеринга экрана»
Просто кидаете ссылку в чат, и вся команда тут же оказывается на одной доске. Никаких «подождите, я сейчас пошарю». Все могут рисовать одновременно. Это в разы быстрее и интерактивнее, чем когда один человек рисует, а остальные тупо смотрят.
Чем полезен продакту и аналитику?
Это инструмент «нулевого шага». Когда идея только родилась, и ее нужно показать команде, не потратив на это полчаса ковыряния в Figma или в FigJam.
А для тех, кто ведет базу знаний в Obsidian, есть отличный плагин. Он позволяет не просто хранить схемы, а превращать их в интерактивные карты, где элементы ссылаются на ваши заметки и спецификации прямо в Obsidian.
Важный нюанс
Нужно четко понимать место этого инструмента. Excalidraw — для быстрых итераций, а не для создания монументальных артефактов. Если вам нужно делать CJM на века или готовить схему, которая войдет в анналы истории, — ваш путь лежит в Miro или в Boardmix.
Итог: Excalidraw — это ваша цифровая салфетка для быстрых, совместных обсуждений. Инструмент для первого шага, а не для финального артефакта. И в этой роли он абсолютно незаменим.
👌1
Кризис инфопродуктов: что общего у эдтеха, юристов и психологов в эпоху AI
⏳ #zeitgeist
Времена, когда эксперты, преподаватели, инфобизнесмены, могли зарабатывать предоставляя своим клиентам просто доступ к информации, пожалуй, подходят к концу. Искусственный интеллект обнуляет старые бизнес-модели. Наиболее ярко это видно на примере эдтеха, но те же самые грабли уже разбросаны на полях юриспруденции, консалтинга и психологии.
Что происходит прямо сейчас:
— Стандартизированные сведения, материалы для этакой систематизации знаний или для получения необходимого представления о чем-либо, прочий информационный шлак — все это перестало быть капиталом.
Еще не давно мы платили за артефакты: грамотно составленный обучающий курс, нужный шаблон договора или подборку объектов недвижимости — все это было товаром. Сегодня AI справляется с поставкой такой информации мгновенно (и почти бесплатно).
• В EdTech: Платформы, которые раньше тратили человекомесяцы на создание качественного видеокурса, теперь могут получить и структуру, и даже сам контент от AI за час. Вроде круто. Но ведь и пользователь может получить то же самое. А значит, гигантские библиотеки курсов и прочих инфопродуктов превращаются в свалку неликвидного товара.
• У юристов: Нейросеть за минуту составит стандартный договор аренды или NDA.
• У риелторов: AI-сервисы соберут и проанализируют все открытые данные о недвижимости в районе, выдав подробный отчет.
В результате «качественная» базовая информация превратилась в сырье. Она больше ничего не стоит.
Теперь ценность сместится к живому контакту с уникальным автором
Когда информация стала действительно общедоступной, единственной реальной ценностью стал не сам контент, а возможность перенять уникальный опыт через живое взаимодействие с конкретным автором. Студенты и клиенты готовы платить не за то, чтобы просто получить информацию, а за то, чтобы через совместную работу, вопросы и разборы «снять» с конкретного мастера его уникальную модель мышления.
• В EdTech: Ценен не курс по дизайну, а возможность попасть на разбор своей работы к конкретному арт-директору с его неповторимым вкусом.
• Клиент юриста платит не за шаблон договора, а за часовую консультацию с адвокатом, известным своей агрессивной тактикой ведения переговоров.
• Клиент психолога платит не за теорию, а за сессию с терапевтом, чей личный и профессиональный опыт вызывает доверие и позволяет раскрыться.
Ценность — в доступе к уникальной «прошивке» конкретного автора, а не знаниям как таковым.
Новый главный актив == главный риск
Вся бизнес-модель теперь строится вокруг уникального опыта и личности конкретного эксперта. Но здесь возникает фундаментальный парадокс. Ключевой актив — автор с авторским видением — невероятно уязвим.
• Он не масштабируется. Его время и внимание — самый дефицитный ресурс.
• Он выгорает. Эмоциональная нагрузка от чужих юридических проблем или психологических травм истощает.
• Он может уйти. Клиенты лояльны конкретному юристу или психологу, а не фирме. Если специалист уходит, бизнес теряет не только автора, но и привязанных к автору клиентов.
—
Модель «информационного киоска» умирает для целого класса продуктов. Будущее за теми, кто строит свою практику не на продаже информации, а на живом контакте с потребителем. Задача — не предоставить информацию, а помочь пользователям пройти через сложный процесс, бережно «сопроводив за ручку». Это вызов для всех, чей главный продукт — экспертиза и опыт.
⏳ #zeitgeist
Времена, когда эксперты, преподаватели, инфобизнесмены, могли зарабатывать предоставляя своим клиентам просто доступ к информации, пожалуй, подходят к концу. Искусственный интеллект обнуляет старые бизнес-модели. Наиболее ярко это видно на примере эдтеха, но те же самые грабли уже разбросаны на полях юриспруденции, консалтинга и психологии.
Что происходит прямо сейчас:
— Стандартизированные сведения, материалы для этакой систематизации знаний или для получения необходимого представления о чем-либо, прочий информационный шлак — все это перестало быть капиталом.
Еще не давно мы платили за артефакты: грамотно составленный обучающий курс, нужный шаблон договора или подборку объектов недвижимости — все это было товаром. Сегодня AI справляется с поставкой такой информации мгновенно (и почти бесплатно).
• В EdTech: Платформы, которые раньше тратили человекомесяцы на создание качественного видеокурса, теперь могут получить и структуру, и даже сам контент от AI за час. Вроде круто. Но ведь и пользователь может получить то же самое. А значит, гигантские библиотеки курсов и прочих инфопродуктов превращаются в свалку неликвидного товара.
• У юристов: Нейросеть за минуту составит стандартный договор аренды или NDA.
• У риелторов: AI-сервисы соберут и проанализируют все открытые данные о недвижимости в районе, выдав подробный отчет.
В результате «качественная» базовая информация превратилась в сырье. Она больше ничего не стоит.
Теперь ценность сместится к живому контакту с уникальным автором
Когда информация стала действительно общедоступной, единственной реальной ценностью стал не сам контент, а возможность перенять уникальный опыт через живое взаимодействие с конкретным автором. Студенты и клиенты готовы платить не за то, чтобы просто получить информацию, а за то, чтобы через совместную работу, вопросы и разборы «снять» с конкретного мастера его уникальную модель мышления.
• В EdTech: Ценен не курс по дизайну, а возможность попасть на разбор своей работы к конкретному арт-директору с его неповторимым вкусом.
• Клиент юриста платит не за шаблон договора, а за часовую консультацию с адвокатом, известным своей агрессивной тактикой ведения переговоров.
• Клиент психолога платит не за теорию, а за сессию с терапевтом, чей личный и профессиональный опыт вызывает доверие и позволяет раскрыться.
Ценность — в доступе к уникальной «прошивке» конкретного автора, а не знаниям как таковым.
Новый главный актив == главный риск
Вся бизнес-модель теперь строится вокруг уникального опыта и личности конкретного эксперта. Но здесь возникает фундаментальный парадокс. Ключевой актив — автор с авторским видением — невероятно уязвим.
• Он не масштабируется. Его время и внимание — самый дефицитный ресурс.
• Он выгорает. Эмоциональная нагрузка от чужих юридических проблем или психологических травм истощает.
• Он может уйти. Клиенты лояльны конкретному юристу или психологу, а не фирме. Если специалист уходит, бизнес теряет не только автора, но и привязанных к автору клиентов.
—
Модель «информационного киоска» умирает для целого класса продуктов. Будущее за теми, кто строит свою практику не на продаже информации, а на живом контакте с потребителем. Задача — не предоставить информацию, а помочь пользователям пройти через сложный процесс, бережно «сопроводив за ручку». Это вызов для всех, чей главный продукт — экспертиза и опыт.
👍1
Года полтора назад я решил поиграть в пророка. Заперся в цифровой келье и написал манифест. О том, как девятый вал искусственного интеллекта не просто покачает, а разнесет в щепки ковчег рынка заказной разработки.
Текст сочился пафосом и почти сектантским огнем. Каждая строчка кричала: «Окститесь! Царствие AI-шное не просто близко — оно уже вышибает дверь ногой». Я видел, как буду запускать этот текст в стратосферу: публикации, платный трафик, PR-кампания. Я был готов стать вестником апокалипсиса.
А потом я зассал.
Я высунул голову наружу и увидел, что мир не готов к моим откровениям. На блог-платформах моих коллег по пророческому цеху забрасывали камнями. В профессиональных чатах стояла оглушительная тишина — та самая, которой встречают дурную весть, договорившись не смотреть на метеорит, уже вошедший в атмосферу.
Полгода назад я сделал усилие и опубликовал новую версию статьи не Телетайпе. Но и не стал нигде анонсировать. А на Телетайпе один хер никто меня не читает. Решил — пусть полежит там до лучших времен.
И вот еще пачка причин, почему я не осмелился опубликовать эту статью полгода назад.
Шторм накрывал моих друзей. Владельцы студий, еще вчерашние капитаны индустрии, шли ко дну вместе со своими командами. Увольнения. Проекты на паузе. Звенящая пустота в портфолио. Я видел, как люди, которых я уважал, растерянно смотрят на руины своих карьер.
И в воздухе повис мучительный, невысказанный вопрос: это просто очередной экономический отлив, или океан и правда уходит навсегда, меняя ландшафт до неузнаваемости?
В тот момент мой манифест показался мне не спасательным кругом, а контрольным выстрелом. Устраивать пляски с бубном на пепелище было бы верхом цинизма.
А сегодня я на него наткнулся. Сдул полуторагодовалую пыль, перечитал. И усмехнулся.
То, что тогда было спорной ересью, сегодня — прописная истина из букваря для первоклассников. Мои вчерашние «пророчества» уж превратились в скучные заголовки деловых изданий. Вот так быстро меняется все вокруг. Так быстро летит время в эпоху технологических революций. Кажется я уже никого не удивлю такими новостями:
* Смерть «человеко-часа». Модель Time & Material, этот священный Грааль агентского бизнеса, превратилась в тыкву. Зачем платить за процесс, если AI дает результат за долю времени и цены?
* Великая путаница грейдов. Табель о рангах посыпался. Джун, вооруженный AI-шпагой, фехтует на уровне сеньора, а иной сеньор, брезгливо морщившийся от «этих ваших нейросетей», выглядит как ремесленник с каменным топором на фоне экскаватора.
* Алхимические лаборатории в офисах. Выжившие агентства спешно превращают переговорки в R&D-отделы. Они поняли: единственный шанс — перестать торговать руками и начать ковать эксклюзивное AI-оружие.
Вот такая история. Запоздалая публикация. Вместе с ним — честно сгенерированные тогда же картинки. Каждая из них — сама по себе эпитафия целой профессии редакционного иллюстратора. Посмотрите картинки хоть ))
https://teletype.in/@ontozhka/a3zwUqNOyQ7
Текст сочился пафосом и почти сектантским огнем. Каждая строчка кричала: «Окститесь! Царствие AI-шное не просто близко — оно уже вышибает дверь ногой». Я видел, как буду запускать этот текст в стратосферу: публикации, платный трафик, PR-кампания. Я был готов стать вестником апокалипсиса.
А потом я зассал.
Я высунул голову наружу и увидел, что мир не готов к моим откровениям. На блог-платформах моих коллег по пророческому цеху забрасывали камнями. В профессиональных чатах стояла оглушительная тишина — та самая, которой встречают дурную весть, договорившись не смотреть на метеорит, уже вошедший в атмосферу.
Полгода назад я сделал усилие и опубликовал новую версию статьи не Телетайпе. Но и не стал нигде анонсировать. А на Телетайпе один хер никто меня не читает. Решил — пусть полежит там до лучших времен.
И вот еще пачка причин, почему я не осмелился опубликовать эту статью полгода назад.
Шторм накрывал моих друзей. Владельцы студий, еще вчерашние капитаны индустрии, шли ко дну вместе со своими командами. Увольнения. Проекты на паузе. Звенящая пустота в портфолио. Я видел, как люди, которых я уважал, растерянно смотрят на руины своих карьер.
И в воздухе повис мучительный, невысказанный вопрос: это просто очередной экономический отлив, или океан и правда уходит навсегда, меняя ландшафт до неузнаваемости?
В тот момент мой манифест показался мне не спасательным кругом, а контрольным выстрелом. Устраивать пляски с бубном на пепелище было бы верхом цинизма.
А сегодня я на него наткнулся. Сдул полуторагодовалую пыль, перечитал. И усмехнулся.
То, что тогда было спорной ересью, сегодня — прописная истина из букваря для первоклассников. Мои вчерашние «пророчества» уж превратились в скучные заголовки деловых изданий. Вот так быстро меняется все вокруг. Так быстро летит время в эпоху технологических революций. Кажется я уже никого не удивлю такими новостями:
* Смерть «человеко-часа». Модель Time & Material, этот священный Грааль агентского бизнеса, превратилась в тыкву. Зачем платить за процесс, если AI дает результат за долю времени и цены?
* Великая путаница грейдов. Табель о рангах посыпался. Джун, вооруженный AI-шпагой, фехтует на уровне сеньора, а иной сеньор, брезгливо морщившийся от «этих ваших нейросетей», выглядит как ремесленник с каменным топором на фоне экскаватора.
* Алхимические лаборатории в офисах. Выжившие агентства спешно превращают переговорки в R&D-отделы. Они поняли: единственный шанс — перестать торговать руками и начать ковать эксклюзивное AI-оружие.
Вот такая история. Запоздалая публикация. Вместе с ним — честно сгенерированные тогда же картинки. Каждая из них — сама по себе эпитафия целой профессии редакционного иллюстратора. Посмотрите картинки хоть ))
https://teletype.in/@ontozhka/a3zwUqNOyQ7
Teletype
Digital-агентства в эпоху AI: пожить, умереть, родиться заново
«Когда дует ветер перемен, одни ставят стены, другие — ветряные мельницы». Эта древняя китайская мудрость как нельзя лучше описывает...
🔥8👍2
Осваивая новую территорию, будь то новомодное учение или шайтан-технология, человек первым делом овладевает ей через язык. Сначала — это корявый язык инструкций, звучит он словно автоматический перевод с китайского. Затем — сленг, служащий паролем для своих.
И наконец, последняя стадия — народной творчество, или, по-русски говоря, фольклор.
Есть верный способ понять, что технология стала обыденностью: не презентации визионеров, не крики в медиа, а именно народная молва. Как только про очередную технологическую революцию начинают сочинять поговорки — значит, всё, приехали. Вещь из будущего переехала в кладовку и встала рядом с пылесосом.
Ходил я тут по курилкам да конференциям, сидел в зумах с умными людьми... и насобирал для вас этого самого народного творчества про нейросети.
Зацените:
* С кем поведёшься — на того и dataset похож.
* RAG с возу — LLM-ке легче.
* Токен — не воробей: вылетит из контекста — не поймаешь.
* Без промпта — не выловишь и Кракена из оутпута.
* Не всё new gold, что в векторах лежит.
* Яблоко от яблони — не далеки эмбеддинги.
* Жизнь прожить — не промпт сложить.
* Нейросеть кому не мать, тому AGI — не отец.
* Чем глубже в лес, тем толще weights (тем тяжелей контекст)
* Семь бед — один gradient descent
* Век живи — век модель учи, а все равно галюционировать будет
* Одним shot'ом — дуб не срубишь, а few shot'ами гора свернётся
* Для ризонинг-модели и семь GFLOPS не перформанс
* Старый GPU векторы не испортит
* Лучше nano модель в руках, чем AGI в облаках
* Fine tuning — дело тонкое, а с нуля учить — долгое
* За двумя бенчмарками погонишься — ни одну арену не задезраптишь
Кидайте свои варианты в комменты, если есть.
И наконец, последняя стадия — народной творчество, или, по-русски говоря, фольклор.
Есть верный способ понять, что технология стала обыденностью: не презентации визионеров, не крики в медиа, а именно народная молва. Как только про очередную технологическую революцию начинают сочинять поговорки — значит, всё, приехали. Вещь из будущего переехала в кладовку и встала рядом с пылесосом.
Ходил я тут по курилкам да конференциям, сидел в зумах с умными людьми... и насобирал для вас этого самого народного творчества про нейросети.
Зацените:
* С кем поведёшься — на того и dataset похож.
* RAG с возу — LLM-ке легче.
* Токен — не воробей: вылетит из контекста — не поймаешь.
* Без промпта — не выловишь и Кракена из оутпута.
* Не всё new gold, что в векторах лежит.
* Яблоко от яблони — не далеки эмбеддинги.
* Жизнь прожить — не промпт сложить.
* Нейросеть кому не мать, тому AGI — не отец.
* Чем глубже в лес, тем толще weights (тем тяжелей контекст)
* Семь бед — один gradient descent
* Век живи — век модель учи, а все равно галюционировать будет
* Одним shot'ом — дуб не срубишь, а few shot'ами гора свернётся
* Для ризонинг-модели и семь GFLOPS не перформанс
* Старый GPU векторы не испортит
* Лучше nano модель в руках, чем AGI в облаках
* Fine tuning — дело тонкое, а с нуля учить — долгое
* За двумя бенчмарками погонишься — ни одну арену не задезраптишь
Кидайте свои варианты в комменты, если есть.
🤓2🔥1
Яндекс.Станция как бустер продуктивности
⚒️ #tool
Полтора года назад купил чудо-колонку Яндекс Станцию с Алисой. Сейчас это рабочий инструмент, который помогает мне каждый день. Решил «немношк» поделиться лайфхаками как меня выручает эта штука. Если б у меня тут была толпа подписчиков, то этот пост точно назвали бы рекламным. Но у нас тут камерная атмосфера, так что просто расскажу как есть: без воды и без вымученных ноу-хаков. Просто пройдемся по разным моментам:
Управление фокусом
* Работаю по технике помодоро: голосом устанавливаю циклы на 40, 50 или 60 минут. По самочувствию, да и я уже примерно знаю с какими задачами какой у меня предельный уровень концентрации.
* Таймер на самой колонке показывает оставшееся время цикла, вижу боковым зрением — не нужно отвлекаться на телефон или отдельное приложение.
* Напоминания: «Алиса, напомни в 12:30 подготовиться к встрече по проекту X» — освобождает оперативную память.
Поиск смартфона
* Когда телефон пропадает дома, голосом говорю «Алиса, найди телефон» — колонка звонит на телефон. Чертовски удобно.
Мгновенные расчёты
* Быстрые вычисления: «Алиса, сколько будет 1920 (пикселей) разделить на четыре» или «125$ в рублях сейчас».
* Позволяет сохранять ход мыслей без перехода в калькулятор или браузер.
Звуковая среда для работы
Проблема: Полная тишина меня угнетает, но и обычная музыка не всегда подходит — бывают задачи, где даже инструментальные треки сбивают мою мысль.
Решение №1 — звуковой фон с пением птиц:
Перепробовал разные варианты фонового шума. Лично мне помогает пение птиц, но есть нюанс. Если просто сказать «Алиса, поставь пение птиц», она часто ставит какую-то бесящую монотонную запись, которая быстро начинает раздражать.
Вот рабочая формулировка: «Алиса, поставь белый шум пение птиц» — именно с этой присказкой получается более разнообразный и живой фон. Использую для глубокой аналитической работы, когда нужна максимальная концентрация.
Решение №2 — разговорное радио:
Когда работаю в одиночку дома, иногда не хватает общения, нужны голоса в фоне. Прошу «Алиса, включи Серебряный дождь» или «Москва FM». Больше хороших разговорных радиостанций, если честно, и нет. Это для рутинных задач, где не требуется полное погружение.
Решение №3 — персональные плейлисты в Яндекс.Музыке:
Я собрал подборки под разные типы работы:
* «Антон старт» — имперский марш, марш из третьего РедАлерта и еще несколько злобных мелодий для первых дневных циклов работы, когда нужно настроиться на великие дела.
* Вечерний плейлист — для расслабленных исследовательских проектов.
Лайфхак для концентрации: «Алиса, поставь музыку без слов» — когда нужен фон, но слова отвлекают. Мало кто знает, что можно формулировать запрос именно так.
Лайфхак для коллекции: Если трек реально зацепил, но отрываться от работы не хочется, говорю «Алиса, лайк». Потом раз в месяц разгребаю, что там налайкал за последние недели, и обновляю плейлисты.
Прогноз погоды
* В пасмурный день спрошу: «Алиса, нужно ли сегодня брать зонт?» — и получаю рекомендацию.
Что не использую
* Не использую разного рода списки и особенно списки дел через Алису. Предпочитаю визуальные инструменты с приоритетами и зависимостями.
Вот решил поделиться. Вроде бы ничего неожиданного, нет никаких супер необычных сценариев — рассказал как есть. Это всё моё реальное общение с Алисой. Но колонку именно для работы рекомендую — считаю, что это очень полезный гаджет, который дает удобные инструменты для продуктивной ежедневной работы.
⚒️ #tool
Полтора года назад купил чудо-колонку Яндекс Станцию с Алисой. Сейчас это рабочий инструмент, который помогает мне каждый день. Решил «немношк» поделиться лайфхаками как меня выручает эта штука. Если б у меня тут была толпа подписчиков, то этот пост точно назвали бы рекламным. Но у нас тут камерная атмосфера, так что просто расскажу как есть: без воды и без вымученных ноу-хаков. Просто пройдемся по разным моментам:
Управление фокусом
* Работаю по технике помодоро: голосом устанавливаю циклы на 40, 50 или 60 минут. По самочувствию, да и я уже примерно знаю с какими задачами какой у меня предельный уровень концентрации.
* Таймер на самой колонке показывает оставшееся время цикла, вижу боковым зрением — не нужно отвлекаться на телефон или отдельное приложение.
* Напоминания: «Алиса, напомни в 12:30 подготовиться к встрече по проекту X» — освобождает оперативную память.
Поиск смартфона
* Когда телефон пропадает дома, голосом говорю «Алиса, найди телефон» — колонка звонит на телефон. Чертовски удобно.
Мгновенные расчёты
* Быстрые вычисления: «Алиса, сколько будет 1920 (пикселей) разделить на четыре» или «125$ в рублях сейчас».
* Позволяет сохранять ход мыслей без перехода в калькулятор или браузер.
Звуковая среда для работы
Проблема: Полная тишина меня угнетает, но и обычная музыка не всегда подходит — бывают задачи, где даже инструментальные треки сбивают мою мысль.
Решение №1 — звуковой фон с пением птиц:
Перепробовал разные варианты фонового шума. Лично мне помогает пение птиц, но есть нюанс. Если просто сказать «Алиса, поставь пение птиц», она часто ставит какую-то бесящую монотонную запись, которая быстро начинает раздражать.
Вот рабочая формулировка: «Алиса, поставь белый шум пение птиц» — именно с этой присказкой получается более разнообразный и живой фон. Использую для глубокой аналитической работы, когда нужна максимальная концентрация.
Решение №2 — разговорное радио:
Когда работаю в одиночку дома, иногда не хватает общения, нужны голоса в фоне. Прошу «Алиса, включи Серебряный дождь» или «Москва FM». Больше хороших разговорных радиостанций, если честно, и нет. Это для рутинных задач, где не требуется полное погружение.
Решение №3 — персональные плейлисты в Яндекс.Музыке:
Я собрал подборки под разные типы работы:
* «Антон старт» — имперский марш, марш из третьего РедАлерта и еще несколько злобных мелодий для первых дневных циклов работы, когда нужно настроиться на великие дела.
* Вечерний плейлист — для расслабленных исследовательских проектов.
Лайфхак для концентрации: «Алиса, поставь музыку без слов» — когда нужен фон, но слова отвлекают. Мало кто знает, что можно формулировать запрос именно так.
Лайфхак для коллекции: Если трек реально зацепил, но отрываться от работы не хочется, говорю «Алиса, лайк». Потом раз в месяц разгребаю, что там налайкал за последние недели, и обновляю плейлисты.
Прогноз погоды
* В пасмурный день спрошу: «Алиса, нужно ли сегодня брать зонт?» — и получаю рекомендацию.
Что не использую
* Не использую разного рода списки и особенно списки дел через Алису. Предпочитаю визуальные инструменты с приоритетами и зависимостями.
Вот решил поделиться. Вроде бы ничего неожиданного, нет никаких супер необычных сценариев — рассказал как есть. Это всё моё реальное общение с Алисой. Но колонку именно для работы рекомендую — считаю, что это очень полезный гаджет, который дает удобные инструменты для продуктивной ежедневной работы.
🔥7🍌1
Я календарь перевернул и — пиздец — октябрь уже на исходе. Кто-то сушит весла, кто-то — тыквы к Хэллоуину, кто-то уже планирует бюджет на ЧП (Черные Пятницы ноября), а я задумался, о чем бы еще интересном вам рассказать.
Октябрь выдался богатым на события, и одно из них — тридцатилетний юбилей Студии Артемия Лебедева. Сразу оговорюсь: я не хейтер и не апологет САЛ. Но нужно отдать должное — эта организация колоссально повлияла и на старую гвардию дизайна (а через нее — и на нынешних молодых специалистов), и на становление рунета, и на облик бесчисленных вещей, которые окружают нас так давно, что мы успели об этом забыть.
Жизнь и влияние студии интересны мне не только как человеку, увлеченному дизайном. В большей степени — как исследователю процессов управления в креативных и IT-командах. В этой плоскости феномен нашего Лебедева насущного и его студии — еще более интригующий предмет для изучения.
Тридцать лет — достаточный срок, чтобы судить о выбранном пути, его плодах и последствиях. Особенно если смотришь на все это как сторонний наблюдатель. В истории САЛ есть три феномена, о которых было бы интересно порассуждать.
1. Головокружительный взлет с 1995 по 2010 год, который привел к признанию Лебедева дизайнером номер один на Руси (причем как по мнению обывателей, так и самих профессионалов). Есть мнение, что он просто оказался первым, а серьезных конкурентов не было. Это не совсем так: за титул боролись как минимум пять сильных претендентов, но Лебедев их стремительно обошел. Другие считают, что дело в таланте и удаче, за которыми потянулись заказчики. Я же вижу за этим не столько творческий гений, сколько череду точных шагов и управленческую дальновидность.
2. Уникальная форма правления, учрежденная на заре существования Студии. Я бы назвал ее институтом почти полностью автономных арт-директоров. Каждый из них, будучи частью команды, сохранял особый творческий почерк. Мне видится, что именно такая модель во многом и стала катализатором роста САЛ на раннем этапе. С другой стороны, ни одна из нынешних студий не смогла повторить этот опыт.
3. Переход на промышленные рельсы. Появление четких специализаций и ряд других управленческих решений превратили студию в стабильный механизм, который, однако, почти полностью выпал из современного дизайнерского дискурса в России. Соблазнительно назвать это закатом эпохи, но, возможно, не все так однозначно. Об этом тоже стоило бы написать.
Но вот дилемма: я не уверен, насколько эта тема вам созвучна и не выпадает ли она из фокуса продакт-менеджмента (хотя связь, безусловно, есть!). Пожалуй, на этот раз выбор за вами. Дайте знать реакциями под постом, стоит ли продолжать.
Три огонька — и я пишу первую статью. Шесть — расскажу и про легендарных арт-директоров. Девять — готовлю все три материала. Решение — за вами.
Октябрь выдался богатым на события, и одно из них — тридцатилетний юбилей Студии Артемия Лебедева. Сразу оговорюсь: я не хейтер и не апологет САЛ. Но нужно отдать должное — эта организация колоссально повлияла и на старую гвардию дизайна (а через нее — и на нынешних молодых специалистов), и на становление рунета, и на облик бесчисленных вещей, которые окружают нас так давно, что мы успели об этом забыть.
Жизнь и влияние студии интересны мне не только как человеку, увлеченному дизайном. В большей степени — как исследователю процессов управления в креативных и IT-командах. В этой плоскости феномен нашего Лебедева насущного и его студии — еще более интригующий предмет для изучения.
Тридцать лет — достаточный срок, чтобы судить о выбранном пути, его плодах и последствиях. Особенно если смотришь на все это как сторонний наблюдатель. В истории САЛ есть три феномена, о которых было бы интересно порассуждать.
1. Головокружительный взлет с 1995 по 2010 год, который привел к признанию Лебедева дизайнером номер один на Руси (причем как по мнению обывателей, так и самих профессионалов). Есть мнение, что он просто оказался первым, а серьезных конкурентов не было. Это не совсем так: за титул боролись как минимум пять сильных претендентов, но Лебедев их стремительно обошел. Другие считают, что дело в таланте и удаче, за которыми потянулись заказчики. Я же вижу за этим не столько творческий гений, сколько череду точных шагов и управленческую дальновидность.
2. Уникальная форма правления, учрежденная на заре существования Студии. Я бы назвал ее институтом почти полностью автономных арт-директоров. Каждый из них, будучи частью команды, сохранял особый творческий почерк. Мне видится, что именно такая модель во многом и стала катализатором роста САЛ на раннем этапе. С другой стороны, ни одна из нынешних студий не смогла повторить этот опыт.
3. Переход на промышленные рельсы. Появление четких специализаций и ряд других управленческих решений превратили студию в стабильный механизм, который, однако, почти полностью выпал из современного дизайнерского дискурса в России. Соблазнительно назвать это закатом эпохи, но, возможно, не все так однозначно. Об этом тоже стоило бы написать.
Но вот дилемма: я не уверен, насколько эта тема вам созвучна и не выпадает ли она из фокуса продакт-менеджмента (хотя связь, безусловно, есть!). Пожалуй, на этот раз выбор за вами. Дайте знать реакциями под постом, стоит ли продолжать.
Три огонька — и я пишу первую статью. Шесть — расскажу и про легендарных арт-директоров. Девять — готовлю все три материала. Решение — за вами.
🔥15🤔1🍌1
Что там про Артемия Лебедева и его успешный успех?
📟 #nostalgeek
Итак, в честь прошедшего тридцатилетия Студии Артемия Лебедева, я начинаю цикл из трех обещанных статей. Кажется я опять оставил вас одних более чем на неделю, но у меня для этого была веская причина. Все началось с идеи написать короткий текст, абзацев на десять, об успехе Артемия Лебедева на заре Рунета. Но когда садишься писать, понимаешь: чтобы общий пазл сошелся, нельзя упускать детали. Так короткая заметка превращается в большое исследование.
И дело тут в том, что история успеха Артемия Лебедева — это не только история успеха Артемия Лебедева. Это еще и экскурс в то веселое время, когда Рунет только зарождался, а дизайн-среда отчаянно искала своего лидера. У Лебедева были сильные конкуренты, но почти все они выбрали другой, непубличный путь. И это стало решающим фактором.
Я разбирался, в чем заключались альтернативные подходы и куда они привели других известных дизайнеров нулевых. И главный вопрос — какие именно правила понял Лебедев, чтобы вырасти у всех на глазах как дизайнер, бизнесмен и медийная персона?
Если вам интересна история дизайна, Рунета или того, как можно с нуля сформировать рынок и стать на нем первым, — приглашаю к чтению.
Анатомия успеха Артемия Лебедева в период становления Рунета
📟 #nostalgeek
Итак, в честь прошедшего тридцатилетия Студии Артемия Лебедева, я начинаю цикл из трех обещанных статей. Кажется я опять оставил вас одних более чем на неделю, но у меня для этого была веская причина. Все началось с идеи написать короткий текст, абзацев на десять, об успехе Артемия Лебедева на заре Рунета. Но когда садишься писать, понимаешь: чтобы общий пазл сошелся, нельзя упускать детали. Так короткая заметка превращается в большое исследование.
И дело тут в том, что история успеха Артемия Лебедева — это не только история успеха Артемия Лебедева. Это еще и экскурс в то веселое время, когда Рунет только зарождался, а дизайн-среда отчаянно искала своего лидера. У Лебедева были сильные конкуренты, но почти все они выбрали другой, непубличный путь. И это стало решающим фактором.
Я разбирался, в чем заключались альтернативные подходы и куда они привели других известных дизайнеров нулевых. И главный вопрос — какие именно правила понял Лебедев, чтобы вырасти у всех на глазах как дизайнер, бизнесмен и медийная персона?
Если вам интересна история дизайна, Рунета или того, как можно с нуля сформировать рынок и стать на нем первым, — приглашаю к чтению.
Анатомия успеха Артемия Лебедева в период становления Рунета
Teletype
Анатомия успеха Артемия Лебедева в период становления Рунета
В середине девяностых, когда Россия только подключалась к мировому интернету под скрип и посвистывание модемов, в цифровом пространстве...
🔥3👍2🍌1🤓1
Парад платформ: три конференции за три последних дня октября определили будущее дизайн-индустрии
Редко можно наблюдать такой синхрон. Последняя неделя октября 2025 года стала настоящим «парадом платформ» — за три дня, с 28 по 30 октября, три ключевых игрока рынка дизайн-инструментов представили свои стратегии развития. Adobe, Canva и Figma не просто анонсировали новые функции — они показали три разных пути развития своих дизайн-инструментов. Разберём, что стоит за этими анонсами и как это отразится на рабочих процессах дизайнеров.
Adobe MAX 2025: Ставка на ИИ-ассистента и открытость
28-30 октября, Лос-Анджелес
→ Смотреть opening keynote
Adobe открыла «парад платформ», сделав ставку на превращение искусственного интеллекта из «приятного дополнения» в полноценного «второго пилота» для профессионала.
Ключевые анонсы:
* Firefly Image 5 Foundation Model: Новое поколение генеративной ИИ-модели Adobe стало главной новостью конференции. Firefly 5 обеспечивает значительно более фотореалистичные изображения, лучше понимает сложные текстовые запросы и качественнее генерирует людей. Эта модель создана для прямой конкуренции с лидерами рынка — Midjourney, DALL-E 3 и другими передовыми генеративными моделями. Firefly 5 встроена во все ключевые приложения Creative Cloud, от Photoshop до Premiere Pro.
* Диалоговый ИИ-ассистент: Возможность управлять Photoshop через текстовые команды («убери провода с фото», «сделай небо драматичнее») — это попытка изменить сам способ взаимодействия с инструментами. Вопрос в том, насколько хорошо ИИ будет понимать контекст сложных, многослойных проектов. Профессиональное сообщество проявляет сдержанный оптимизм, все ждут реальных тестов на своих боевых задачах.
* Партнёрство с Topaz Labs: Пожалуй, самый важный практический шаг. Нативная интеграция лучшей на рынке технологии апскейла в Photoshop — это то, чего не хватало последние годы. Больше не нужно экспортировать файл в отдельную программу и импортировать обратно.
* Text to Vector в Illustrator: Долгожданная возможность генерировать редактируемую векторную графику по текстовому описанию. Главный вопрос — насколько «чистым» будет результат и потребуется ли существенная ручная доработка.
* Открытая экосистема: Adobe интегрирует в свои продукты сторонние ИИ-модели, включая Google Gemini, OpenAI, Runway и ElevenLabs. Это стратегический разворот от «огороженного сада» к платформе, где можно выбирать лучший инструмент для разных задач.
Вердикт: Adobe даёт профессионалам «суперсилу» с помощью ИИ. Ключевой вопрос — как эти мощные, но пока слабо предсказуемые инструменты впишутся в точные, выверенные до пикселей рабочие процессы профессионалов индустрии.
Редко можно наблюдать такой синхрон. Последняя неделя октября 2025 года стала настоящим «парадом платформ» — за три дня, с 28 по 30 октября, три ключевых игрока рынка дизайн-инструментов представили свои стратегии развития. Adobe, Canva и Figma не просто анонсировали новые функции — они показали три разных пути развития своих дизайн-инструментов. Разберём, что стоит за этими анонсами и как это отразится на рабочих процессах дизайнеров.
Adobe MAX 2025: Ставка на ИИ-ассистента и открытость
28-30 октября, Лос-Анджелес
→ Смотреть opening keynote
Adobe открыла «парад платформ», сделав ставку на превращение искусственного интеллекта из «приятного дополнения» в полноценного «второго пилота» для профессионала.
Ключевые анонсы:
* Firefly Image 5 Foundation Model: Новое поколение генеративной ИИ-модели Adobe стало главной новостью конференции. Firefly 5 обеспечивает значительно более фотореалистичные изображения, лучше понимает сложные текстовые запросы и качественнее генерирует людей. Эта модель создана для прямой конкуренции с лидерами рынка — Midjourney, DALL-E 3 и другими передовыми генеративными моделями. Firefly 5 встроена во все ключевые приложения Creative Cloud, от Photoshop до Premiere Pro.
* Диалоговый ИИ-ассистент: Возможность управлять Photoshop через текстовые команды («убери провода с фото», «сделай небо драматичнее») — это попытка изменить сам способ взаимодействия с инструментами. Вопрос в том, насколько хорошо ИИ будет понимать контекст сложных, многослойных проектов. Профессиональное сообщество проявляет сдержанный оптимизм, все ждут реальных тестов на своих боевых задачах.
* Партнёрство с Topaz Labs: Пожалуй, самый важный практический шаг. Нативная интеграция лучшей на рынке технологии апскейла в Photoshop — это то, чего не хватало последние годы. Больше не нужно экспортировать файл в отдельную программу и импортировать обратно.
* Text to Vector в Illustrator: Долгожданная возможность генерировать редактируемую векторную графику по текстовому описанию. Главный вопрос — насколько «чистым» будет результат и потребуется ли существенная ручная доработка.
* Открытая экосистема: Adobe интегрирует в свои продукты сторонние ИИ-модели, включая Google Gemini, OpenAI, Runway и ElevenLabs. Это стратегический разворот от «огороженного сада» к платформе, где можно выбирать лучший инструмент для разных задач.
Вердикт: Adobe даёт профессионалам «суперсилу» с помощью ИИ. Ключевой вопрос — как эти мощные, но пока слабо предсказуемые инструменты впишутся в точные, выверенные до пикселей рабочие процессы профессионалов индустрии.
Canva & Affinity: Бесшовная работа как аргумент
30 октября
→ Официальная конференция Canva 2025
Canva завершила «парад платформ» ходом, который многие восприняли как объявление войны Adobe: теперь весь профессиональный пакет Affinity стал абсолютно бесплатным.
Что это даёт на практике:
* Революционный рабочий процесс: Главное преимущество Affinity — это единая студия, где можно мгновенно переключаться между растровой графикой, векторной иллюстрацией и вёрсткой макетов. Это решение той проблемы, которая годами раздражала всех пользователей Adobe — необходимость жонглировать между тремя разными приложениями (Photoshop, Illustrator, InDesign) для работы над одним проектом.
Реальные опасения профессионалов:
* Высокий порог входа: Пакет Affinity — это вам не родительское приложение от Canva, а полноценный профессиональный софт со всей вытекающей сложностью. Миллионы пользователей Canva столкнутся с крутой кривой обучения.
* Дефицит обучающих материалов: Качественных курсов и гайдов по новой версии Affinity пока что нет. Кто и как будет обучать новую волну пользователей — открытый вопрос.
* Риск «скрытого потолка»: Самый серьёзный страх для профессионала — потратить недели на изучение и миграцию проектов, а затем обнаружить, что в Affinity отсутствует критически важная, пусть и нишевая, функция из арсенала Adobe. Выявить это заранее невозможно — только после глубокого погружения в реальные задачи.
Другие значимые обновления Canva:
* Canva Video 2.0: Прокачанный видеоредактор с ИИ-функциями (автопоиск лучших моментов, синхронизация с ритмом музыки) бросает вызов CapCut в сегменте быстрого создания контента для соцсетей.
* Canva Sheets: Интеграция таблиц с мгновенным преобразованием данных в визуализацию. Это автоматизация создания несложного дизайна через работу с данными — загрузил таблицу, и система мгновенно создаёт персонализированные баннеры, сертификаты или инфографику беря текстовые и графические данные из каждой строки, столица и ячейки.
* Magic Studio: ИИ, генерирующий целые дизайн-макеты (не просто картинки) по текстовому описанию, а многослойные композиции с графикой и текстом.
Вердикт: Canva предлагает революционный рабочий процесс за нулевую стоимость. Но для профессионального использования миграция несёт риски: время на обучение «вслепую» и вероятность наткнуться на функциональные ограничения в критический момент проекта.
Выбор экосистемы как стратегическое решение
После анонсов Adobe и Canva дизайнеры оказались перед непростым выбором. Если раньше вопрос звучал «какой инструмент использовать для этой задачи?», то теперь речь идёт о выборе целой экосистемы, из которой потом будет сложно выйти.
Почему выбор стал сложнее:
* Adobe предлагает проверенные профессиональные инструменты с мощным ИИ и открытой интеграцией лучших технологий рынка. Но ценой входа остаётся высокая подписка — около $60-80 в месяц за полный пакет Creative Cloud. Для фрилансеров и небольших студий это существенная статья расходов.
* Canva радикально меняет правила игры, делая профессиональный софт (Affinity) бесплатным и предлагая удобную экосистему для быстрого создания контента. Но здесь возникает проблема доверия: что будет с этой бесплатностью через год? Что произойдёт с вашими проектами, если вы глубоко интегрируетесь в экосистему Canva, а затем условия изменятся? И действительно ли Affinity закроет все профессиональные потребности, или вы обнаружите это только через несколько месяцев работы?
Дилемма «остаться или уйти»:
Для тех, кто годами работал в Adobe, сейчас самый соблазнительный момент рассмотреть альтернативы. Бесплатный Affinity — это сильный аргумент. Но миграция — это не просто смена программы. Это переобучение, перенос наработанных библиотек, изменение привычных рабочих процессов и риск потери продуктивности на несколько месяцев.
Для тех, кто использовал Canva для простых задач, теперь встаёт вопрос: не пора ли попробовать освоить Affinity и подняться на новый уровень? Но опять же — инвестиции времени в обучение при отсутствии качественных курсов и неясном будущем платформы.
30 октября
→ Официальная конференция Canva 2025
Canva завершила «парад платформ» ходом, который многие восприняли как объявление войны Adobe: теперь весь профессиональный пакет Affinity стал абсолютно бесплатным.
Что это даёт на практике:
* Революционный рабочий процесс: Главное преимущество Affinity — это единая студия, где можно мгновенно переключаться между растровой графикой, векторной иллюстрацией и вёрсткой макетов. Это решение той проблемы, которая годами раздражала всех пользователей Adobe — необходимость жонглировать между тремя разными приложениями (Photoshop, Illustrator, InDesign) для работы над одним проектом.
Реальные опасения профессионалов:
* Высокий порог входа: Пакет Affinity — это вам не родительское приложение от Canva, а полноценный профессиональный софт со всей вытекающей сложностью. Миллионы пользователей Canva столкнутся с крутой кривой обучения.
* Дефицит обучающих материалов: Качественных курсов и гайдов по новой версии Affinity пока что нет. Кто и как будет обучать новую волну пользователей — открытый вопрос.
* Риск «скрытого потолка»: Самый серьёзный страх для профессионала — потратить недели на изучение и миграцию проектов, а затем обнаружить, что в Affinity отсутствует критически важная, пусть и нишевая, функция из арсенала Adobe. Выявить это заранее невозможно — только после глубокого погружения в реальные задачи.
Другие значимые обновления Canva:
* Canva Video 2.0: Прокачанный видеоредактор с ИИ-функциями (автопоиск лучших моментов, синхронизация с ритмом музыки) бросает вызов CapCut в сегменте быстрого создания контента для соцсетей.
* Canva Sheets: Интеграция таблиц с мгновенным преобразованием данных в визуализацию. Это автоматизация создания несложного дизайна через работу с данными — загрузил таблицу, и система мгновенно создаёт персонализированные баннеры, сертификаты или инфографику беря текстовые и графические данные из каждой строки, столица и ячейки.
* Magic Studio: ИИ, генерирующий целые дизайн-макеты (не просто картинки) по текстовому описанию, а многослойные композиции с графикой и текстом.
Вердикт: Canva предлагает революционный рабочий процесс за нулевую стоимость. Но для профессионального использования миграция несёт риски: время на обучение «вслепую» и вероятность наткнуться на функциональные ограничения в критический момент проекта.
Выбор экосистемы как стратегическое решение
После анонсов Adobe и Canva дизайнеры оказались перед непростым выбором. Если раньше вопрос звучал «какой инструмент использовать для этой задачи?», то теперь речь идёт о выборе целой экосистемы, из которой потом будет сложно выйти.
Почему выбор стал сложнее:
* Adobe предлагает проверенные профессиональные инструменты с мощным ИИ и открытой интеграцией лучших технологий рынка. Но ценой входа остаётся высокая подписка — около $60-80 в месяц за полный пакет Creative Cloud. Для фрилансеров и небольших студий это существенная статья расходов.
* Canva радикально меняет правила игры, делая профессиональный софт (Affinity) бесплатным и предлагая удобную экосистему для быстрого создания контента. Но здесь возникает проблема доверия: что будет с этой бесплатностью через год? Что произойдёт с вашими проектами, если вы глубоко интегрируетесь в экосистему Canva, а затем условия изменятся? И действительно ли Affinity закроет все профессиональные потребности, или вы обнаружите это только через несколько месяцев работы?
Дилемма «остаться или уйти»:
Для тех, кто годами работал в Adobe, сейчас самый соблазнительный момент рассмотреть альтернативы. Бесплатный Affinity — это сильный аргумент. Но миграция — это не просто смена программы. Это переобучение, перенос наработанных библиотек, изменение привычных рабочих процессов и риск потери продуктивности на несколько месяцев.
Для тех, кто использовал Canva для простых задач, теперь встаёт вопрос: не пора ли попробовать освоить Affinity и подняться на новый уровень? Но опять же — инвестиции времени в обучение при отсутствии качественных курсов и неясном будущем платформы.
Figma Schema 2025: Инженерия дизайн-систем
28 октября, виртуальная конференция
→ Смотреть полную запись keynote
В день открытия Adobe MAX, Figma параллельно провела свою конференцию Schema, целиком посвящённую дизайн-системам. В отличие от ярких анонсов конкурентов, Figma сосредоточилась на решении конкретных, системных задач зрелых продуктовых команд.
Ключевые анонсы:
* Native Slots (Нативные слоты): Это та функция, которую сообщество выпрашивало годами. Теперь можно встраивать уникальный контент в экземпляр компонента, не разрывая связь с мастер-версией. Для тех, кто работает с UI-китами, это фундаментальное улучшение, которое избавляет от мучительного выбора между гибкостью и консистентностью.
* Extended Collections (Расширяемые коллекции): Элегантное решение для мультибрендовых компаний. Создаётся базовая «бесцветная» система, а для каждого бренда — своя дочерняя коллекция с уникальными токенами. Логика наследуется, визуал остаётся уникальным. Проблема в том, что эта функция доступна только в Enterprise-плане, что вызвало волну разочарования у команд среднего размера.
* Check Designs: Встроенный линтер, который проверяет макеты на соответствие системным токенам. Помогает поддерживать порядок и упрощает хэндофф разработчикам.
* Make Kits (ИИ для дизайн-систем): Figma показала, как их ИИ-инструменты будут работать в связке с дизайн-системами. Make Kits — это специальные наборы, которые обучают нейросеть генерировать дизайн строго в соответствии с правилами вашей конкретной дизайн-системы.
Интересный момент: Многие, кто в последнее время мигрировал с Figma на альтернативы вроде Penpot или Pixso, теперь задумываются о возвращении. Нативные слоты и улучшенная работа с дизайн-системами — это как раз те функции, которых не хватало профессиональных дизайнерам интерфейсов. У «перебежчиков» подгорает: возможно, они поторопились с переходом.
Вердикт: Figma продолжает укреплять позиции инструмента №1 для системной продуктовой работы. Но тревожит тенденция — новые функции всё чаще становятся эксклюзивом для крупных корпораций с Enterprise-доступом.
Для тех, кто делает баннеры и контент для соцсетей
Отдельно стоит упомянуть, что перед специалистами по графике, баннерам и SMM-материалам сейчас стоит нелегкий выбор между тремя экосистемами:
* Adobe предлагает мощь Photoshop и Illustrator с новыми ИИ-инструментами (включая Firefly 5), но за высокую подписку.
* Canva даёт быстроту, шаблоны, автоматизацию через Sheets и теперь бесплатный Affinity — идеально для массового производства контента.
* Figma тоже ворвалась в эту нишу, представив на Config 2025 (июнь) Figma Buzz — отдельное рабочее пространство, созданное специально для маркетологов. Оно позволяет быстро создавать брендированные материалы (посты, баннеры, email-графику) на основе утверждённых дизайнерами шаблонов. Это прямой конкурент Canva, но с упором на строгую консистентность с основной дизайн-системой продукта.
Выбор будет зависеть от конкретного рабочего процесса: нужна ли глубина профессиональных инструментов, скорость и шаблоны, или бесшовная интеграция с продуктовым дизайном.
———
Три компании предлагают три разные траектории развития индустрии:
* Adobe усиливает индивидуального профессионала через ИИ-ассистентов и открытую экосистему моделей.
* Canva стремится захватить всю производственную цепочку — от профессионального дизайна до быстрой адаптации маркетологом.
* Figma делает ставку на системность и командные процессы в крупных продуктовых компаниях.
Следующие 6-12 месяцев покажут, какая из этих стратегий окажется наиболее жизнеспособной. Пока же перед каждым из нас стоит вопрос: какая из этих траекторий максимально соответствует нашим задачам и контексту работы?
28 октября, виртуальная конференция
→ Смотреть полную запись keynote
В день открытия Adobe MAX, Figma параллельно провела свою конференцию Schema, целиком посвящённую дизайн-системам. В отличие от ярких анонсов конкурентов, Figma сосредоточилась на решении конкретных, системных задач зрелых продуктовых команд.
Ключевые анонсы:
* Native Slots (Нативные слоты): Это та функция, которую сообщество выпрашивало годами. Теперь можно встраивать уникальный контент в экземпляр компонента, не разрывая связь с мастер-версией. Для тех, кто работает с UI-китами, это фундаментальное улучшение, которое избавляет от мучительного выбора между гибкостью и консистентностью.
* Extended Collections (Расширяемые коллекции): Элегантное решение для мультибрендовых компаний. Создаётся базовая «бесцветная» система, а для каждого бренда — своя дочерняя коллекция с уникальными токенами. Логика наследуется, визуал остаётся уникальным. Проблема в том, что эта функция доступна только в Enterprise-плане, что вызвало волну разочарования у команд среднего размера.
* Check Designs: Встроенный линтер, который проверяет макеты на соответствие системным токенам. Помогает поддерживать порядок и упрощает хэндофф разработчикам.
* Make Kits (ИИ для дизайн-систем): Figma показала, как их ИИ-инструменты будут работать в связке с дизайн-системами. Make Kits — это специальные наборы, которые обучают нейросеть генерировать дизайн строго в соответствии с правилами вашей конкретной дизайн-системы.
Интересный момент: Многие, кто в последнее время мигрировал с Figma на альтернативы вроде Penpot или Pixso, теперь задумываются о возвращении. Нативные слоты и улучшенная работа с дизайн-системами — это как раз те функции, которых не хватало профессиональных дизайнерам интерфейсов. У «перебежчиков» подгорает: возможно, они поторопились с переходом.
Вердикт: Figma продолжает укреплять позиции инструмента №1 для системной продуктовой работы. Но тревожит тенденция — новые функции всё чаще становятся эксклюзивом для крупных корпораций с Enterprise-доступом.
Для тех, кто делает баннеры и контент для соцсетей
Отдельно стоит упомянуть, что перед специалистами по графике, баннерам и SMM-материалам сейчас стоит нелегкий выбор между тремя экосистемами:
* Adobe предлагает мощь Photoshop и Illustrator с новыми ИИ-инструментами (включая Firefly 5), но за высокую подписку.
* Canva даёт быстроту, шаблоны, автоматизацию через Sheets и теперь бесплатный Affinity — идеально для массового производства контента.
* Figma тоже ворвалась в эту нишу, представив на Config 2025 (июнь) Figma Buzz — отдельное рабочее пространство, созданное специально для маркетологов. Оно позволяет быстро создавать брендированные материалы (посты, баннеры, email-графику) на основе утверждённых дизайнерами шаблонов. Это прямой конкурент Canva, но с упором на строгую консистентность с основной дизайн-системой продукта.
Выбор будет зависеть от конкретного рабочего процесса: нужна ли глубина профессиональных инструментов, скорость и шаблоны, или бесшовная интеграция с продуктовым дизайном.
———
Три компании предлагают три разные траектории развития индустрии:
* Adobe усиливает индивидуального профессионала через ИИ-ассистентов и открытую экосистему моделей.
* Canva стремится захватить всю производственную цепочку — от профессионального дизайна до быстрой адаптации маркетологом.
* Figma делает ставку на системность и командные процессы в крупных продуктовых компаниях.
Следующие 6-12 месяцев покажут, какая из этих стратегий окажется наиболее жизнеспособной. Пока же перед каждым из нас стоит вопрос: какая из этих траекторий максимально соответствует нашим задачам и контексту работы?
Какая из трех дизайн-платформ больше всего вас порадовала своими новыми функциями?
Anonymous Poll
11%
Adobe
11%
Canva
33%
Figma
44%
Меня уже ничто не радует
Mission status 01
Принято считать, что уходящий месяц дышит нам в спину. Куда именно дышит месяц приходящий — вопрос деликатный. Декабрь наступает по всем фронтам, а с ним и эпидемия тщедушного JavaScript-снежка на сайтах. Времени катастрофически не хватает, поэтому вместо очередной профессиональной премудрости сейчас вам придется выслушать порцию оправданий.
Ноябрь выдался сумбурным. Сразу после дня рождения я занялся переездом, расщепив его надвое: работа переехала в коворкинг, а остальная жизнь вместе со всем экзистенциальным скарбом — с окраины в центр. Этот логистический этюд стоил мне немалых сил и, как выяснилось, здоровья. Где-то в процессе я получил производственную травму — воспалился локоть. Меньше всего я ожидал подвоха именно от этой части тела.
Всю жизнь я полагал, что работаю преимущественно головой, но этот случай наглядно показал, как много в нашей профессии зависит от способности шевелить и махать руками. Нейросеть по фотографии уверенно поставила диагноз «бурсит». Добрый доктор согласился с искусственным интеллектом, откачал какую-то жидкость из локтя и прописал таблетки. Инструкция к ним напоминала рулон обоев, где список побочных эффектов начинался с насморка, а заканчивался летальным исходом. Чудо-препарат действительно убирал боль, но превращал организм в овощ, непригодный для интеллектуального труда. Приходилось выбирать, что важнее. Уже вроде бы все прошло, но нарушить правило этикета и наконец поставить локоть на стол — все еще сложновато.
Зато теперь началась жизнь, полная ачивок переезда. Впервые потупить в новое окно. Впервые посетить новый нужник. Выпить первую чашку чая на новом месте. Все это дарит неожиданно свежие впечатления. В этот момент понимаешь, какой огромный пласт жизни мы проживаем на автомате, впадая в анабиоз привычек. Порой полезно все поменять, просто чтобы снова начать замечать реальность.
Принято считать, что уходящий месяц дышит нам в спину. Куда именно дышит месяц приходящий — вопрос деликатный. Декабрь наступает по всем фронтам, а с ним и эпидемия тщедушного JavaScript-снежка на сайтах. Времени катастрофически не хватает, поэтому вместо очередной профессиональной премудрости сейчас вам придется выслушать порцию оправданий.
Ноябрь выдался сумбурным. Сразу после дня рождения я занялся переездом, расщепив его надвое: работа переехала в коворкинг, а остальная жизнь вместе со всем экзистенциальным скарбом — с окраины в центр. Этот логистический этюд стоил мне немалых сил и, как выяснилось, здоровья. Где-то в процессе я получил производственную травму — воспалился локоть. Меньше всего я ожидал подвоха именно от этой части тела.
Всю жизнь я полагал, что работаю преимущественно головой, но этот случай наглядно показал, как много в нашей профессии зависит от способности шевелить и махать руками. Нейросеть по фотографии уверенно поставила диагноз «бурсит». Добрый доктор согласился с искусственным интеллектом, откачал какую-то жидкость из локтя и прописал таблетки. Инструкция к ним напоминала рулон обоев, где список побочных эффектов начинался с насморка, а заканчивался летальным исходом. Чудо-препарат действительно убирал боль, но превращал организм в овощ, непригодный для интеллектуального труда. Приходилось выбирать, что важнее. Уже вроде бы все прошло, но нарушить правило этикета и наконец поставить локоть на стол — все еще сложновато.
Зато теперь началась жизнь, полная ачивок переезда. Впервые потупить в новое окно. Впервые посетить новый нужник. Выпить первую чашку чая на новом месте. Все это дарит неожиданно свежие впечатления. В этот момент понимаешь, какой огромный пласт жизни мы проживаем на автомате, впадая в анабиоз привычек. Порой полезно все поменять, просто чтобы снова начать замечать реальность.
👍5
Почему Главную страницу нельзя спроектировать с первого раза
🚀 #product #design
Проблема главной страницы любого продукта в том, что ее невозможно спроектировать правильно с первого подхода. Как ни старайся. Как же так?
Дело в том, что у главной страницы, в отличие от всех остальных, нет одной доминирующей функции. У нее сразу «веер задач»:
* Развести пользователей по нужным разделам (навигация).
* Рассказать о бренде и продукте (позиционирование).
* Передать актуальную информацию (новости, скидки, объявления).
* Дать лояльному пользователю «быстрый вход» в рабочий интерфейс или воронку.
Мы зажаты в тиски двух ограничителей: дефицит экранного пространства и дефицит внимания пользователя. При попытке решить одну задачу мы неизбежно выталкиваем и каннибализируем остальные. Но даже если вам удастся нащупать хрупкую точку баланса, дальше вступят в силу три временных эффекта, которые заставят вас переделывать главную еще не раз.
Эффект 1: Маркетинговая реальность
Как только происходит редизайн или запуск, почти всегда меняется рекламная кампания (часто приходит новая команда маркетинга).
Трафик — материя гибкая. Вдруг оказывается, что один сегмент, на который мы делали ставку, вообще не работает с нашей главной. Другой работает, но лид слишком дорогой. А потом маркетолог находит «непредсказуемые сегменты», которые достаются нам почти бесплатно.
Но вот беда — на этапе проектирования мы даже представить не могли, что у нас будет доминировать именно эта аудитория. И наша идеальная главная не готова их принять.
Эффект 2: Инверсия лояльности
Появляются постоянные пользователи со своими задачами.
На старте, когда о вас никто не знает, трафик на главную ничтожен (люди приходят на лендинги и внутренние страницы). Но если бизнес идет в гору, доля прямых заходов растет с каждым месяцем.
Если пользователь переходит в разряд «лояльных», при повторном визите он с большой вероятностью пойдет именно на Главную. И тут случается конфликт: страница, спроектированная как «рекламный буклет» для новичков, начинает раздражать старичков, которым нужен просто быстрый доступ к сервису.
Эффект 3: Экосистемное изменение
Ваша главная — это живой ландшафт, через который идет поток посетителей.
Часть потока не принимает ландшафт и «уплывет». Другая часть останется «жить» и своим пребыванием начнет менять среду:
* Пользователи будут жаловаться в поддержку.
* Вы увидите по вебвизору, где люди постоянно спотыкаются.
Вы, как радушный хозяин, начнете внедрять мелкие исправления (патчи) «по просьбам трудящихся». Вскоре масштаб этих мелких правок и «костылей» изменит сам ландшафт до неузнаваемости. Появится мысль, что пора решать всё системно — сносить и строить заново.
Ошибка маркетологов: дискредитация Главной
Многие маркетологи утверждают: «Нас находят по продуктам или услугам, главная в воронке не нужна». Это опасное заблуждение.
1. Сложность выбора: Чем сложнее продукт, тем труднее принять решение с первого захода. Пользователь будет возвращаться, и точкой возврата часто станет именно Главная (если он запомнил бренд).
2. Психология времени: Есть статистический закон — чем больше времени пользователь проводит на сайте, тем выше вероятность конверсии. Одной страницы мало, чтобы закрыть вопросы «А гарантии?», «А надежность?». Главная становится местом финальной валидации решения.
Казус Дизайнера: Главная как полигон
Дизайнеры смотрят на проблему иначе. Для них Главная — это лаборатория.
Их задача — определить сетку, пропорции, шрифтовую систему, проверить сочетаемость цветов. Где, как не на главной, можно всё это придумать и показать?
Главная страница определяет дизайн-концепцию для всех внутренних страниц. Когда главная решена, из нее можно собрать первую версию дизайн-системы (UI Kit).
Тут происходит казус: мы сформировали главную, утвердили, «обсосали», переспорили со всеми... А теперь, чтобы она заработала для пользователя, нам нужно заново ее проектировать, убрав половину тех самых блоков, которые были нужны нам для формирования концепции.
В следующий раз расскажу о подходах к проектированию главной страницы.
🚀 #product #design
Проблема главной страницы любого продукта в том, что ее невозможно спроектировать правильно с первого подхода. Как ни старайся. Как же так?
Дело в том, что у главной страницы, в отличие от всех остальных, нет одной доминирующей функции. У нее сразу «веер задач»:
* Развести пользователей по нужным разделам (навигация).
* Рассказать о бренде и продукте (позиционирование).
* Передать актуальную информацию (новости, скидки, объявления).
* Дать лояльному пользователю «быстрый вход» в рабочий интерфейс или воронку.
Мы зажаты в тиски двух ограничителей: дефицит экранного пространства и дефицит внимания пользователя. При попытке решить одну задачу мы неизбежно выталкиваем и каннибализируем остальные. Но даже если вам удастся нащупать хрупкую точку баланса, дальше вступят в силу три временных эффекта, которые заставят вас переделывать главную еще не раз.
Эффект 1: Маркетинговая реальность
Как только происходит редизайн или запуск, почти всегда меняется рекламная кампания (часто приходит новая команда маркетинга).
Трафик — материя гибкая. Вдруг оказывается, что один сегмент, на который мы делали ставку, вообще не работает с нашей главной. Другой работает, но лид слишком дорогой. А потом маркетолог находит «непредсказуемые сегменты», которые достаются нам почти бесплатно.
Но вот беда — на этапе проектирования мы даже представить не могли, что у нас будет доминировать именно эта аудитория. И наша идеальная главная не готова их принять.
Эффект 2: Инверсия лояльности
Появляются постоянные пользователи со своими задачами.
На старте, когда о вас никто не знает, трафик на главную ничтожен (люди приходят на лендинги и внутренние страницы). Но если бизнес идет в гору, доля прямых заходов растет с каждым месяцем.
Если пользователь переходит в разряд «лояльных», при повторном визите он с большой вероятностью пойдет именно на Главную. И тут случается конфликт: страница, спроектированная как «рекламный буклет» для новичков, начинает раздражать старичков, которым нужен просто быстрый доступ к сервису.
Эффект 3: Экосистемное изменение
Ваша главная — это живой ландшафт, через который идет поток посетителей.
Часть потока не принимает ландшафт и «уплывет». Другая часть останется «жить» и своим пребыванием начнет менять среду:
* Пользователи будут жаловаться в поддержку.
* Вы увидите по вебвизору, где люди постоянно спотыкаются.
Вы, как радушный хозяин, начнете внедрять мелкие исправления (патчи) «по просьбам трудящихся». Вскоре масштаб этих мелких правок и «костылей» изменит сам ландшафт до неузнаваемости. Появится мысль, что пора решать всё системно — сносить и строить заново.
Ошибка маркетологов: дискредитация Главной
Многие маркетологи утверждают: «Нас находят по продуктам или услугам, главная в воронке не нужна». Это опасное заблуждение.
1. Сложность выбора: Чем сложнее продукт, тем труднее принять решение с первого захода. Пользователь будет возвращаться, и точкой возврата часто станет именно Главная (если он запомнил бренд).
2. Психология времени: Есть статистический закон — чем больше времени пользователь проводит на сайте, тем выше вероятность конверсии. Одной страницы мало, чтобы закрыть вопросы «А гарантии?», «А надежность?». Главная становится местом финальной валидации решения.
Казус Дизайнера: Главная как полигон
Дизайнеры смотрят на проблему иначе. Для них Главная — это лаборатория.
Их задача — определить сетку, пропорции, шрифтовую систему, проверить сочетаемость цветов. Где, как не на главной, можно всё это придумать и показать?
Главная страница определяет дизайн-концепцию для всех внутренних страниц. Когда главная решена, из нее можно собрать первую версию дизайн-системы (UI Kit).
Тут происходит казус: мы сформировали главную, утвердили, «обсосали», переспорили со всеми... А теперь, чтобы она заработала для пользователя, нам нужно заново ее проектировать, убрав половину тех самых блоков, которые были нужны нам для формирования концепции.
В следующий раз расскажу о подходах к проектированию главной страницы.
🔥1