Текст подготовил: Андрей Федорчук
AI-трендвотчинг — это системный поиск микротрендов с помощью нейросетей и автоматизации, который позволяет ловить сигналы из US/EU/Asia раньше, чем они доходят до РФ, и превращать их в продукты, контент и сервисы.
Вы листаете X, Telegram, пару медиа, а через три месяца внезапно видите в Рунете сервис или инфопродукт, который вы уже встречали в твите американского основателя. В голове один вопрос: почему это запустили они, а не вы.
Разница почти всегда в одном — у кого трендвотчинг поставлен как автоматизированная система разведки, а не как «читаю по вечерам». Ниже разберем, как собрать такую систему на Make.com, куда смотреть по US/EU/Asia и как адаптировать сигналы под российские реалии.
6 шагов AI-трендвотчинга через Make.com
Шаг 1. Определяем, какие тренды вам вообще нужны
Что делаем: прописываем 5–7 тем, по которым ищем микротренды: вертикальные AI-агенты, e-commerce механики, fintech, UI/UX, Edge AI, B2B-инструменты и т.п. Под каждую тему — ключевые фразы для поиска по англоязычным источникам.
Зачем: без фокуса вы утонете в шуме Product Hunt, Reddit и TikTok. Трендвотчинг превращается в свалку ссылок вместо внятных решений под ваш рынок.
Типичная ошибка: подписаться на всё сразу — от AI-юристов до крипты — и не учитывать, что тренды мигрируют по регионам и отраслям по-разному.
Пример РФ: агентство продвигает маркетплейсы и выделяет две темы — геймификация e-commerce из Азии и новые AI-инструменты продавцов из США. Остальное сознательно игнорирует.
Шаг 2. Собираем источники по US/EU/Asia
Что делаем: под US добавляем X, Reddit, Product Hunt, Hacker News. Под EU — RSS Sifted и Tech.eu, плюс рассылки и отчеты по регулированию вроде AI Act. Под Asia — TikTok/Douyin, WeChat, Xiaohongshu, плюс профильные медиа вроде Tech in Asia.
Зачем: разные регионы генерят разные типы трендов — от инфраструктурных моделей в США до потребительских механик и UX из Азии. Нам нужен весь поток, чтобы ловить информационный арбитраж.
Типичная ошибка: смотреть только на US-стартапы и игнорировать то, как почти 40% интерфейсных инноваций появляются сначала в азиатских супер-приложениях.
Пример РФ: продуктолог маркетплейса в РФ добавляет в ленту кейсы AI-стримеров и лайв-коммерции из Китая, потому что понимает, что эти механики с задержкой приходят на российские платформы.
Шаг 3. Собираем воронку трендов в Make.com
Что делаем: в Make.com создаем сценарий: триггер — новые посты по ключам в RSS, Reddit или YouTube через API. Далее блок с LLM (OpenAI/Anthropic) оценивает каждый текст по шкале «новизна/потенциал». Если оценка выше порога, создается задача.
Зачем: ручное чтение при цикле микротренда в 3–4 недели уже не работает. Автоматизированная воронка дает возможность обрабатывать тысячи постов и вынимать только аномальные всплески интереса.
Типичная ошибка: слать в Slack все подряд без фильтра по новизне, а не только материалы с высоким потенциалом.
Пример РФ: в небольшой SaaS-компании триггерит упоминания новых AI-агентных фреймворков на GitHub и Hacker News. Если LLM ставит 8/10 и выше, Make создает карточку в Notion с краткой выжимкой и вопросом «что это меняет для нашего продукта».
Шаг 4. Автоматизируем поиск по коду и продуктам
Что делаем: добавляем в Make другие источники — мониторинг GitHub Trending и Product Hunt, плюс Exploding Topics для поисковых трендов. Всё также пропускаем через LLM-фильтр.
Зачем: новые библиотеки, особенно под агентные фреймворки и мультимодальность, выходят раньше, чем массовые приложения. Кто видит код и ранние релизы — тот успевает подготовить свой продукт под запрос рынка.
Типичная ошибка: смотреть только на «готовые» сервисы и игнорировать репозитории, по которым через месяц придут коммерческие решения.
Пример РФ: российская студия делает AI-сервисы для бизнеса и отслеживает GitHub Trending по разделу, связанному с Local-first AI, чтобы заранее готовить оффлайн-решения для клиентов с жесткими требованиями к приватности.
Шаг 5. Подключаем синтетического эксперта
Что делаем: забираем последние 20 постов ключевых венчурных инвесторов США (через X API или ручную выгрузку), подаем их в Claude или GPT-4 через Make и просим модель выделить «белые пятна» — темы, которые уже мелькают, но не стали мейнстримом.
Зачем: инвесторы часто подсвечивают ниши Vertical AI, новые UX-паттерны или сегменты B2B, которые только начинают раскачиваться.
Типичная ошибка: читать личные блоги и треды вразнобой, без общего анализа по массиву текстов и без явной формулировки «что они пока не договаривают».
Пример РФ: основатель AI-стартапа в Москве собирает твиты нескольких партнеров топовых фондов, находит частые упоминания Local-first AI и понимает, что в Европе это вырастет в спрос на локальные модели для SMB — под это собирает пилот.
Шаг 6. Фиксируем решения, а не просто ссылки
Что делаем: на выходе сценария Make не просто шлёт ссылки в Telegram или Slack, а создает нормальные карточки в Notion/ClickUp: с резюме, оценкой новизны и отдельным полем «Что можно сделать в РФ?». Раз в неделю проводим разбор этих карточек.
Зачем: трендвотчинг без следующего шага превращается в коллекцию закладок. Задача — переводить сигналы в гипотезы по продукту, маркетингу, контенту и продажам.
Типичная ошибка: ограничиться сбором трендов и не заводить регламент, кто и как проверяет идеи и запускает тесты.
Пример РФ: маркетинговое агентство раз в неделю смотрит подборку из Make: новый AI-юрист под конкретную юрисдикцию ЕС, тренды мультимодальности, механики геймификации из Douyin — и решает, что именно из этого можно обернуть в оффер для локальных брендов.
Где ловить микротренды: ручками, Make.com или готовые сервисы
Кому AI-трендвотчинг сэкономит время и деньги
Автоматизированный трендвотчинг на Make.com нужен не только крупным корпорациям. Любой бизнес, который связан с быстрыми изменениями в AI, продукте или маркетинге, выигрывает от собственной системы разведки.
- Основатели и CPO в РФ, которые хотят запускать продукты по мотивам US/EU/Asia трендов, пока конкуренты ещё спорят в чатах.
- Маркетинговые и AI-агентства, которым нужно регулярно приносить клиентам новые механики e-commerce, контента и монетизации, а не только «ведем соцсети».
- B2B-команды продаж и продуктового маркетинга, которым важно знать, какие AI-инструменты уже массово заходят в крупные компании через найм и вакансии.
- Аналитики и консалтинг, которые продают обзоры трендов и должны объяснять не «что вышло», а «что прилетит через 2–3 месяца в РФ».
- Создатели образовательных и инфопродуктов, которые строят программы по микротрендам, а не по вчерашним гайдам из открытого доступа.
Частые вопросы
Сколько источников нужно для старта трендвотчинга?
Для первых тестов достаточно 5–7 источников: пара RSS-лент по EU, Product Hunt и Hacker News по US, один–два сабреддита и один канал по Asia вроде Tech in Asia или TikTok по ключевым словам. Главное — фильтрация через LLM по новизне и потенциалу.
Можно ли обойтись без Make.com и делать всё вручную?
Технически да, но при жизненном цикле микротренда 3–4 недели вы быстро начнете терять сигналы. Make.com позволяет связать API соцсетей, GitHub, медиасайтов и LLM, чтобы не тратить часы на первичный просмотр шумового потока.
Как понять, что микротренд стоит тащить в РФ?
Смотрите на три фактора: миграцию по регионам (US — EU — Asia), наличие инфраструктуры (есть ли уже GitHub-библиотеки и ранние продукты) и соответствие реалиям РФ. Если тренд уже адаптируют под регуляцию в Европе или обкатывают в азиатских супер-приложениях, шансы на масштаб выше.
Чем помогает Clay в трендвотчинге для B2B?
Clay используется как надстройка к вашей разведке: он обогащает данные о компаниях и людях и помогает отследить, какие новые AI-инструменты появляются в стеке сотрудников и в вакансиях. Это сигнал, какие решения уже заходят в крупный B2B.
Как не утонуть в уведомлениях от Make.com?
Во-первых, ставьте порог по оценке «новизна/потенциал» не ниже 8/10. Во-вторых, отправляйте все сигналы не в личный мессенджер, а в отдельный Slack-канал или базу Notion, где можно раз в неделю делать разбор, а не реагировать на каждое уведомление.
Что делать с видео-форматами вроде TikTok и Reels?
Добавляйте в воронку шаг с автоматической расшифровкой видео через AI и дальше анализируйте текст так же, как посты. Это важно, потому что многие потребительские тренды в Азии рождаются именно в коротких видео, а не в текстовых постах.
Зачем учитывать AI Act и другие регуляции в трендвотчинге?
Регуляция в Европе напрямую влияет на то, какие модели и продукты будут легальны и устойчивы. Отчеты по AI Act помогают заранее понять, какие ниши для Vertical AI и Local-first AI станут востребованными, и подготовить российские решения с учетом тех же рисков.
Вы уже пробовали собирать свою воронку трендов на Make.com или всё еще живете в закладках браузера? Подпишитесь и напишите, какие микротренды вы хотите научиться ловить первыми.
#трендвотчинг, #нейросети, #Makecom
AI kontent Zavod:
Связаться с Андреем
Email
Заказать Нейро-Завод
Нейросмех YouTube
Нейроновости ТГ
Нейрозвук ТГ
Нейрохолст ТГ