Прыгать между платформами – то ещё развлечение
Серьёзно, каждый раз, когда ты вручную настраиваешь одно и то же в трёх разных местах, где-то внутри умирает маленький разработчик. Ты ведь не робот. И если ты всё ещё держишь отдельную логику для каждого канала – ну… поздравляю, ты в аду.
Один раз настроил, один раз подумал, и оно работает. Везде. Telegram, web, мобильное приложение, да хоть на умных холодильниках. Всё должно быть как пульт от телевизора – один. Не десять. Иначе ты не масштабируешься, ты просто бегаешь кругами.
Одна база – меньше головной боли
А ведь можно проще. Централизованная логика, общая структура, единый формат работы. Да, звучит как скука, но по факту – ты перестаёшь сжигать время на рутину и наконец видишь, что реально работает. Не догадки. Данные.
Меньше кода – больше фокуса
Личный пример: мы когда отказались от отдельных решений под каждую фигню, освободили примерно 40% времени команды. Что сделали с этим временем? Начали, наконец, заниматься нормальными вещами – гипотезы, A/B-тесты, улучшения на основе поведения, а не по наитию.
А до этого? До этого мы просто латали дыры. Платформа тут не тянет. Там падение. Здесь костыль на костылях. Ну и кому оно надо?
Контроль. Да, тот самый
У тебя есть стратегия. Ты хочешь влиять на поведение, запускать сценарии, видеть, что человек делает, где залипает, что вызывает отток. Но когда у тебя 5 версий логики на 5 платформах – забудь про аналитику. Ты просто ловишь шум.
А если у тебя одна архитектура, поведение синхронизировано – ты начинаешь видеть картину. Как с камерой: одна линза вместо пятнадцати телефонов, подвешенных на палку.
Хочешь ещё пример?
Вот тебе простой: знакомый запустил микросервисную платформу, но фронты разрабатывали три разных команды. Через полгода у них была одна и та же кнопка с тремя подписями и четырьмя сценариями поведения. Знаешь, кто выиграл? Пользователь? Нет. Только психотерапевт.
Они пересобрали всё на общих компонентах, и за два месяца пошёл прирост. Нет, не «в два раза», это не реклама. Просто стало проще понимать, где пробой, а где реально работает. Система перестала мешать. Начала помогать.
Да, звучит скучно. Но работает
Никакой магии. Просто синхронность. Ты не распыляешься, не плодишь сущности, не варишь десять борщей одновременно. Всё по одной схеме – и это даёт тебе рычаг. Хочешь управлять вниманием? Сделай так, чтобы действия совпадали везде. Вот и всё.
И да, если хочешь посмотреть, как это может выглядеть в реальности – вот пример от ребят, которые на этом собаку съели. У них это не теория, а боевая система.
Применение машинного обучения: как угадать, что сделает пользователь, пока он ещё не успел
Пиши поведение, как сценарист пишет сериал
Если ты занимаешься продуктами, сервисами, интерфейсами – неважно, чем – однажды тебе надоест тыкаться вслепую. Ты захочешь знать, что человек сделает дальше. Вот прям не гадать, не надеяться – а предугадать. Тут и начинается история с обучением железяк. Они запоминают кучу всего: от времени суток до цвета кнопки, на которую ты не нажал. Сумасшествие? Немного. Но это работает.
Сценарий на каждый экран
Допустим, у тебя сайт и мобильное приложение. Один и тот же человек ведёт себя там вообще по-разному. В браузере он скроллит, читает, потом уходит. В приложении – ищет, кликает, бесится, удаляет. И теперь – внимание – ты можешь скормить системе оба поведения, и она начнёт понимать, что этот «условный Витя» сделает, если ему показать зелёную плашку в 18:47. А если красную – не сделает.
Как это выглядит в реальности?
Пример из жизни: мы подключили такую штуку одному клиенту, у которого интернет-магазин аксессуаров для мотоциклов (да-да, у него был байкерский TikTok, не шучу). И что? Оказалось, что пользователи, которые листали каталог в приложении дольше 2 минут, почти всегда возвращались на сайт ночью. Мы добавили напоминание – и продажи выросли. Не хочу называть цифры, но это было не смешно. Если интересно, у ребят вот тут можно посмотреть, как они это реализуют – просто и без магии.
Что используем – по-простому:
- Обучаем модель на цепочках действий (что, где, когда, на каком устройстве)
- Проверяем: а оно вообще угадывает?
- Если да – строим логику: что показываем, когда и кому
- Добавляем немного абсурда: например, пуш с котом в очках ночью – работает на ура, кто бы мог подумать
И да, ошибки – это нормально
Ты не попадёшь в яблочко каждый раз. Иногда алгоритм говорит: «О, этот парень хочет купить», – а он просто зашёл случайно, хотел погоду посмотреть. И это ок. Главное – учиться. Не ты – машина. А ты потом просто смотришь, как она делает вид, что всё поняла, и тихо радуешься.
Почему это всё не банально?
Потому что шаблонов больше не работает. Люди ведут себя нелогично. Иногда они смотрят сайт на планшете в ванной и принимают решение о покупке в лифте с Apple Watch. Пытаешься это просчитать – и понимаешь: сам не справишься. А алгоритмы – справляются. Иногда криво. Но справляются.
Что дальше?
Ну… никто не знает. Ты можешь просто начать с чего-то простого. Посмотреть, кто и где тебя читает. Дальше – подключить что-то типа нейронки, которая будет наблюдать. Без фанатизма. Без «мы всё автоматизируем». Просто попробуй. Если не зайдёт – выключишь. А если зайдёт – приготовься удивляться.
Интеграция данных из мобильных и веб-каналов в единую модель атрибуции
Сначала – отключаем паранойю: да, это возможно
Перестаньте думать, что объединить события с iOS, Android, десктопа и веба – это какая-то мистика. Не мистика. Геморрой? Да. Но решаемый. Иначе зачем мы здесь?
Один юзер – один ID. Всё, точка
Самая большая ловушка – пытаться анализировать поведение без нормального user ID. Ну вот зачем вы смотрите на куки в браузере и IDFA в телефоне как на разных людей? Это один и тот же Василий, который сначала гуглит вас с работы, потом кликает рекламу в метро с телефона, а ночью оформляет заказ с планшета. Привяжите это к единой сущности. Email, логин, что угодно. Просто сделайте уже это.
Склеить данные? Да, это боль. Но не бойтесь боли
Лично у нас в проекте была сцена: четыре источника данных, куча несинхронизированных временных меток, один backend-инженер на взводе и кофе по венам. Спасло нас одно: построили ETL с нормальной трансформацией сессий. Не идеальной. Но рабочей. Всё – уже можно хотя бы считать, откуда пришли деньги.
Технический трюк: делайте временные “мосты”
Когда вы не можете на 100% сопоставить пользователей, сделайте допущение: “если два события с одинаковым email и интервалом меньше 10 минут – это один человек”. Всё, вы уже на шаг ближе к правде. Не к идеалу – к правде.
Атрибуция – это не догма. Это взгляд
Серьёзно, забудьте про «последний клик», «первый клик», «линейную модель»… Это всё набор костылей. Не относитесь к ним как к религии. У нас был кейс: пользователь шёл через три канала, потом две недели тишины, потом покупка. И кто виноват? Никто. Мы решили давать вес всем взаимодействиям, но чуть больше тем, что были ближе к конверсии. И всё. Это не «правильная» схема. Просто удобная. Под наш кейс. Вы делайте под свой.
Пример из ада: push-уведомления и Facebook Ads
Угадайте, кто забирал себе всю славу за конверсии? Конечно, Facebook. А по факту человек читал пуш на телефоне, закрывал его, потом через браузер оформлял заказ. Решение: логируем пуш как «интерактивный канал», ставим ему временную метку и смотрим, кто реально завершил цепочку. Да, это костыль. Но теперь Facebook не грабит нас на отчётности.
Что-то пошло не так? Нормально
Даже если вы всё склеили и всё красиво – реальность всё равно плевать хотела. Где-то пользователь очистил куки. Где-то внезапно сменил устройство. Где-то… ну просто вы не знаете. Это нормально. Не гонитесь за абсолютной точностью. Гонитесь за смыслом. Увидеть хотя бы, что Instagram в июле привёл больше заказов, чем TikTok. Всё. Это уже инсайт.
Платформы, которые могут помочь (ну так, между нами)
- Segment – склеивает источники, как магия (но стоит, зараза, недёшево)
- Adjust – особенно если у вас сильная мобильная аудитория
- BigQuery – для тех, кто не боится SQL и готов к своим ETL
А ещё, честно, можно начать с Excel и простых сводных таблиц. Это не шутка. Главное – начать видеть всю картину.
И да… всё будет криво. И это окей
Не пытайтесь строить супер-мега-точную схему. Не получится. И не надо. Сделайте рабочую конструкцию, которая хотя бы даёт представление, как люди двигаются между каналами. Откуда приходят. Где теряются. Где внезапно появляются снова. Это уже даст вам преимущество. А дальше – подкручивайте по ходу пьесы.
И пожалуйста – не называйте это «идеальной системой». Она развалится, как только выйдет новая iOS.
Использование нейросетей для адаптивной персонализации контента на разных устройствах
Сразу по делу – не пытайся угодить всем, просто сделай удобно каждому
Если коротко: всё, что ты показываешь на смартфоне, должно жить своей жизнью. Не надо пытаться сжать десктоп в экран 6 дюймов – это боль. И да, нейросеть может помочь. Она не будет спорить, не будет ныть, просто возьмёт данные о поведении и вывалит пользователю то, что ему сейчас реально заходит. На iPhone? Будет один формат. На ноуте – совсем другой.
Я пробовал так: один и тот же текст – разный результат. Почему? Потому что подача разная
В одном проекте я воткнул простую штуку – нейросеть отслеживала, как часто человек тыкает по разделам, и просто меняла их местами. На мобилке. Через пару недель конверсии поползли вверх. Не бешено, не «ого, ракета!», но так, на уровне: «ммм, что-то стало легче». Ну, типа как найти пульт от телека, когда уже махнул рукой и собрался управлять с телефона. Вот такие мелочи.
Алгоритм? Да какой алгоритм – это больше как шестое чувство машины
Она же не думает, не анализирует как человек. Просто берёт кучу данных и выдает: вот здесь, например, стоит поменять карточки местами. А здесь убрать меню совсем, нафиг оно надо, у человека палец устал скроллить. Контент подстраивается сам, и это кайф – он живой, дышит вместе с устройством. Да, местами глючит, ну и что. Зато работает.
Адаптация – это не про дизайн. Это про уместность
Вот классика: человек заходит с планшета в поезде. Интернета почти нет. А ты ему бах – видео в 4K. Он закрывает сайт и идёт читать книгу. Если бы система поняла, где он, с чего зашёл, что обычно смотрит – она бы просто дала ему короткий текст и кнопку «сохранить и прочитать потом». Всё. Без магии. Просто немного внимания к контексту.
Где смотреть, с чего начать, чтобы не утонуть
Если хочется копнуть в тему – посмотри, как работают рекомендательные блоки на сайтах вроде auslander.ru. Они простые, но умные. Там видно, что человек не пытался изобрести космический корабль. Он просто дал системе пару ориентиров: «вот люди, вот устройства, вот цель». Дальше всё пошло само собой.
Нейросети не волшебные. Но если подружиться – толк будет
Всё, чего они хотят – это жрать данные. Не пытайся понять их до конца, они всё равно странные. Просто дай им достаточно информации и отпусти. Не контролируй каждую мелочь. Иногда они ведут себя лучше, чем дизайнер с пятью годами стажа. Иногда хуже. Но общий уровень – выше среднего. А иногда – вообще гениально. Ну вот как собака, которая вдруг сама принесла тапки, хотя ты её этому не учил.
