Александр Костин

За весь период я потратил примерно 5 200 ₽. Получил 39 подписчиков. Средняя цена — 135 ₽ за человека. Для ниши маркетинга это нормальный средний результат. Были связки по 60–80 ₽ за подписчика. Была даже почти «магия» — 6–8 звёзд за человека. Но масштабировать их нормально не получилось. А бюджет 5 200 ₽ — это, по сути, тест, а не серьёзная попытка разогнаться. По времени эксперимент растянулся. Собирать звёзды начал в сентябре, первая реклама пошла 2 ноября. В сумме это заняло 2–4 месяца. И вот тут главный нюанс: звёзды — это ужасно медленно и доооооооолго...

? 😁😁 Кто за телегу здесь?

Новости, депутаты, блогеры — все обсуждают замедление и переход в Max. Люди начинают сомневаться: стоит ли продолжать развивать канал? Я смотрю на это спокойно. Мы уже проходили похожие истории. Instagram заблокировали — сначала паника, потом появился VPN, потом новый расцвет без таргета. Часть авторов ушла. Часть перестроилась и продолжила зарабатывать. С YouTube — то же самое. Его пытались заменить, но полноценной альтернативы так и не появилось. Большинство до сих пор смотрит YouTube. С Telegram сейчас похожий этап. Его замедляют. Рынок осторожничает. Рекламодатели стали аккуратнее. В крупных каналах количество входящих предложений уже снизилась...

Посты выходили редко. Не потому что «перегорел» или «не знал, о чём писать». А потому что был внутри работы по уши. Эти две недели — это чистый операционный маркетинг: — настраивал рекламу, — вытаскивал проекты в плюс, — докручивал воронки, — записывал уроки по Telegram, — запускал эфиры и вебинары, — параллельно шли рекламные кампании в Telegram. Когда задач становится много, контент всегда страдает первым. Потому что клиентские KPI важнее личного блога — это факт. Но я заметил ещё одну вещь. Большие, развернутые маркетинговые статьи читают единицы. Глубину любят не все. Многие хотят быстро: суть, вывод, действие...

Я довольно активно тестировал DeepSeek, когда он только появился. Было интересно: новый игрок, шум, сравнения с ChatGPT. Но у меня с ним не сложилось. Главная проблема — уверенная неправота. Я несколько раз ловил его на фактических ошибках. Говорил: «Ты написал неверно, перепроверь». Он перепроверял… и снова утверждал, что прав. Даже когда я скидывал источник с доказательством, он продолжал стоять на своём. И вот это меня больше всего раздражало. Ошибка — это нормально. Но когда модель не умеет признать её и продолжает «доказывать», это уже не помощник, а спорщик без аргументов. Через пару месяцев я понял, что начинаю тратить больше времени на борьбу с ответами, чем на решение задачи...