Если все делают 10x контент, то

Никто не делает 10x контент

@MikeBlazerX

Kак поведение малого бизнеса влияет на продажи

Когда речь заходит о ритейле и заведениях общепита, наши представления о потребительском спросе могут быть совершенно неверными.

Интересный кейс кофеен показывает, как внешне логичные бизнес-решения, основанные на неправильной интерпретации данных, приводят к упущенным возможностям и потерянной выручке.

Парадокс времени закрытия

Кофейни по всей стране следуют общей практике: они начинают процедуру закрытия задолго до фактического времени.

Персонал поднимает стулья, достает швабры и начинает чистить оборудование иногда за 15-30 минут до официального закрытия.

Хотя с операционной точки зрения это может казаться эффективным, для потенциальных клиентов это четкий сигнал "мы не хотим вас здесь видеть".

Такая практика особенно влияет на офисных работников, которые могли бы купить кофе перед дорогой домой – совершенно упущенный сегмент целевой аудитории.

Ловушка данных

Владельцы бизнеса замечают падение продаж после 15:30 и естественно делают вывод о снижении спроса на кофе во второй половине дня.

Однако такая интерпретация упускает важную переменную: поведение персонала.

Как показал опыт одной гонконгской кофейни, когда заведение продолжало подавать кофе параллельно с вечерними коктейлями, заказы кофе неожиданно превысили продажи мохито – что противоречит устоявшемуся мнению о дневном спросе на кофе.

Это показывает, как операционные решения могут создавать искусственные паттерны, которые затем неверно интерпретируются как естественное поведение клиентов.

Закон Гудхарта в действии

Эта ситуация отлично иллюстрирует закон Гудхарта: "Любая метрика, которая становится целью, теряет свою ценность как метрика".

Когда время закрытия становится жесткой целью, персонал оптимизирует процесс закрытия, а не максимизацию клиентского сервиса и возможностей продаж.

Это создает самосбывающееся пророчество, когда раннее закрытие ведет к снижению продаж, что затем оправдывает более раннее время закрытия.

Синдром пустого ресторана

Это явление выходит за рамки кофеен.

Ресторанная индустрия сталкивается с похожей проблемой, что хорошо демонстрирует инновационный подход индийского ресторана Dishoom.

Вместо того чтобы смириться с традиционно пустыми обеденными часами, они ввели завтраки.

Эта стратегия обеспечивает постоянный поток клиентов в течение дня, избегая "синдрома пустого ресторана", когда потенциальные клиенты избегают пустующих заведений.

Умные рестораторы даже добились успеха в стратегиях искусственного наполнения – например, предлагая бесплатные блюда для создания правильной атмосферы, особенно в зонах на открытом воздухе.

Этот подход отражает психологию очередей в ночных клубах, где видимость популярности генерирует реальную популярность.

Ресторан даже с пятью-шестью гостями выглядит более привлекательно, чем пустой, создавая позитивный цикл привлечения клиентов.

Уроки для владельцев бизнеса

1. Ставьте под сомнение устоявшиеся в индустрии предположения и смотрите глубже поверхностных данных

2. Учитывайте влияние операционных практик на поведение клиентов

3. Признайте, что мотивация персонала может существенно влиять на эффективность бизнеса

4. Помните, что видимость активности порождает реальную активность

5. Рассмотрите стратегическое управление наполняемостью для избежания синдрома пустого заведения

@MikeBlazerX

Мы сделали открытым исходный код нашего Python-клиента для Bing Webmaster Tools API - это настоящий прорыв для сеошников, которым нужен программный доступ с готовыми примерами, пишет Райан Сиддл.

1) Статистика краулинга Bingbot:

Получение серверных логов по трафику ботов может занять много времени, поэтому эта статистика помогает выявить потенциальные проблемы.

Эти данные недоступны через веб-интерфейс.

2) Региональные настройки:

Можно настраивать региональные параметры на уровне поддиректорий, когда возникают сложности с внедрением hreflang.

Эти данные недоступны через веб-интерфейс.

3) Управление XML-сайтмапами:

У некоторых организаций тысячи XML-сайтмапов.

Запуская скрипты параллельно с GSC, можно поддерживать синхронизацию между GSC и Bing Webmaster Tools.

Для этого обычно создается единый JSON-файл как источник достоверных данных.

4) Отправка контента:

Хотя IndexNow является предпочтительным методом для Bing, он требует статического файла на сайте.

Сабмит контента позволяет отправлять до 100 новых URL в день в Bing, что полезно, когда команда разработчиков не может приоритизировать создание статического файла в текущем спринте.

Совет:

Можно запросить увеличение лимита у команды BWT при наличии обоснованной причины.

5) Удаление параметров:

В отличие от Google, который больше не поддерживает управление параметрами, Bing все еще предоставляет такую возможность.

6) Управление пользователями:

Внутренние команды часто управляют сотнями или тысячами доменов.

Соответствие требованиям поддерживается с помощью реестра рисков (согласно ISO 27001 и SOC 2 Type II) и процесса проверки при добавлении и удалении пользователей (сотрудников, подрядчиков, вендоров и т.д.).

7) Извлечение данных поисковых запросов:

Можно получить до 16 месяцев исторических данных с возможностью ежедневного сбора данных в дальнейшем.

8) Блокировка контента:

Эффективно обрабатывает юридические запросы и запросы на соответствие требованиям путем блокировки веб-страниц или их превью.

Статья с примерами:

https://merj.com/blog/introducing-our-bing-webmaster-tools-api-python-client

@MikeBlazerX

Пища для размышлений: для Google обнаружить клоакинг - проще простого, имея доступ к пользовательским данным Chrome.

Или как?

@MikeBlazerX

Если вы используете схему агрегированных отзывов (aggregate review schema) для того, чтобы добиться появления этих милых звездочек в SERP - когда листинг вашего продукта всплывает с рейтингом прямо в результатах поиска, - вам стоит дважды подумать о том, чтобы внедрять ее повсеместно.

Во время работы над сайтом Wayfair, Брайан заметил нечто любопытное.

Когда у товаров был рейтинг в две звезды или ниже и отображалась схема отзывов, люди просто не нажимали на них.

Логично, верно?

Кому захочется покупать то, что другим явно не понравилось?

Но вот что интересно:

Когда убирали схему отзывов с низкорейтинговых товаров, то есть звёзды в СЕРПах вообще не показывались, результаты действительно улучшались.

Да, люди, которые переходили на сайт, обычно не покупали именно этот товар, но часто приобретали что-то из карусели "покупатели также купили".

Самая поразительная часть открытия Брайана?

Когда Wayfair впервые внедрил схему агрегированных отзывов, они действительно потеряли трафик.

Они ломали голову: "Как такое вообще возможно?".

А потом дошло:

Они фактически рекламировали свои худшие товары с плохими рейтингами прямо в поисковой выдаче.

(Помните, что у Google возможно есть прогнозируемый CTR для каждой позиции в топе и плохо перформящие страницы падают туда, где им и место?)

Хотя это могло быть частично связано с тем, что ранжирование товаров в Wayfair тогда хромало, они извлекли ценный урок:

Иногда меньше схемы - лучше.

@MikeBlazerX

Я купил Unicorn Platform за $0.8M в 2022 году, пишет Джон Раш.

С тех пор платформа выросла с 25 000 до 250 000 юзеров, но большинство маркетинговых экспериментов провалились, пока я не нашел работающие методы.

Все мои маркетинговые неудачи и успехи:

1. Партнерство с инкубаторами

Связался со всеми известными стартап-инкубаторами и договорился разместить юникорн как "перк".

Думал, это станет пассивным источником юзеров, но не получил даже одного платящего клиента.

2. Платная реклама

Слил кучу денег впустую.

Какой бы таргетинг ни пробовал, всегда получал абсолютно нерелевантную аудиторию.

Позже понял, что просто рекламировать продукт никогда не работает.

Нужно либо создавать халяву, либо быть гением креативов.

3. SEO

Не занимался этим до апреля прошлого года - это была моя главная ошибка.

Сейчас использую микс AI-генерированного контента с человеческой модерацией.

В декабре планирую заняться pSEO и SEO через бесплатные инструменты для дальнейшего роста.

4. Кросс-промо с партнерами

Вложил много сил, но оказалось, что фаундеры не особо умеют колабиться.

Видимо, у всех завышенное ЧСВ.

До сих пор единственный успешный колаб - с HuntedSpace.

5. SMM

Нанял девушку и вложил кучу времени и денег в развитие её личного бренда, но её переманил конкурент.

Пришлось начинать самому с нуля подписчиков.

Получилось лучше, чем ожидал - сейчас суммарно 100к фолловеров.

6. Инфлюенс-маркетинг

Пробовал платить инфлюенсерам.

В целом неплохо.

Но 90% инфлюенсеров - фейки, и их подписчики тоже.

Если инфлюенсер реальный, то ROI был неплохой при малых бюджетах ($100).

На больших масштабах ($1000) вообще не зашло.

7. Собственный подкаст

Хорошо сработало для построения бренда и доверия.

Но вложил около $40k.

Это недешево.

Сейчас рынок подкастов перенасыщен.

8. Конференции и выступления

Участвовал во многих программах как ментор, где продвигал Unicorn Platform.

Выматывает, но приводит юзеров.

Не масштабируется, поэтому делал в начале и потом прекратил.

9. Спонсорство

Спонсировал хакатоны, преподавателей и веб-директории.

Все три варианта хорошо отработали.

Легко масштабируется.

Планирую делать больше такого в будущем.

10. Реклама в рассылках и баннеры

Пробовал Product Hunt, Indie Hackers и многие другие.

Все провалилось.

Много заплатил, но результата ноль.

Также пробовал баннерную рекламу на Product Hunt - худшие деньги, потраченные на маркетинг.

11. Внутренний кросс-промо

Минимум 10% всех юзеров пришли из моих других продуктов.

Так что иметь несколько сайд-проектов - неплохая идея.

Даже бесплатных (например, директории).

12. Гостевой постинг

Написал много статей на популярных площадках (hackernoon, devto и другие).

Приносило трафик только когда статья становилась вирусной.

В остальных случаях - пусто.

13. Reddit

Reddit давал огромный трафик даже без прямых ссылок в постах.

Реддиторы более активны, чем пользователи Twitter.

14. LinkedIn

Начал использовать LinkedIn год назад.

Хоть и скучная платформа, но дает отличный трафик с лучшей конверсией.

15. YouTube

Вложился в YouTube, но безрезультатно.

Продакшн сложный, но попробую снова.

16. Instagram, TikTok, Facebook

Эти платформы оказались пустой тратой времени для моей B2B no\-code аудитории.

17. Холодные письма

Несмотря на найм профи, холодные письма не дали результатов.

Как и с рекламой, нужно прятать продукт за халявой.

18. Директории

Директории - один из лучших каналов, приносящий трафик на автопилоте.

19. Листинги в других директориях

Еще один пассивный источник трафика - размещение Unicorn в различных директориях.

20. Партнерская программа

Афилиатка хорошо пошла после повышения комиссии с 15% до 33%.

21. Кампании

Гивы и LTD не сработали и даже навредили бренду.

Больше не буду их делать.

@MikeBlazerX

Легаси SEO-инструменты прикручивают ИИ-чатботов к своим продуктам

@MikeBlazerX

Насколько безопасны наши конфиденциальные переписки с AI-помощниками вроде ChatGPT?

В ходе исследования был обнаружен неожиданный изъян в системе безопасности, который ставит под угрозу приватность ваших AI-переписок.

Представьте: вы консультируетесь с ИИ по личному вопросу или редактируете секретный документ, полагая, что ваша переписка надежно зашифрована.

Однако простой анализ сетевого трафика может раскрыть содержание этих бесед - даже без доступа к исходным сообщениям...

Однажды поздно вечером, работая с ChatGPT, исследователь в области кибербезопасности сделал поразительное открытие.

Наблюдая за тем, как появляются ответы ChatGPT на экране, он заметил что-то странное.

Открыв Wireshark (программу для анализа сетевого трафика), он подтвердил свои подозрения.

Каждое отдельное слово от AI-ассистентов отправлялось как отдельный пакет, и измеряя разницу в размерах пакетов, можно было определить точное количество символов в каждом слове.

Это, казалось бы, безобидное наблюдение открыло дверь серьёзной уязвимости в приватности.

Суть этого открытия заключается в том, как языковые модели ИИ обрабатывают текст, используя "токены" - базовые элементы, которые эти модели используют для понимания и генерации языка.

Хотя токены примерно соответствуют словам, иногда они могут разбивать слова по-разному.

Например, слово "cream" может быть разбито на два отдельных токена.

Однако, поскольку эти паттерны токенизации общедоступны, их можно использовать для расшифровки зашифрованных сообщений.

Представьте такой сценарий: когда кто-то спрашивает ИИ-ассистента о медицинском состоянии или просит совета по отношениям, их начальное сообщение надёжно зашифровано.

Однако когда ИИ отвечает что-то вроде "Мне жаль слышать о вашей сыпи", злоумышленник, мониторящий сетевой трафик, потенциально может расшифровать ответ - и, соответственно, понять, о чём был исходный вопрос.

Исследовательская команда разработала решение на базе ИИ для взлома этой головоломки, по сути рассматривая это как задачу перевода - конвертируя последовательности длин токенов в читаемый английский текст.

Обучив свою модель на специфических речевых паттернах ИИ-ассистентов (например, как они часто начинают ответы фразами типа "Конечно, я могу помочь с этим"), они достигли впечатляющего 55% успеха в расшифровке полных ответов.

Уязвимость не ограничивалась одной платформой - она затрагивала практически всех крупных провайдеров ИИ-сервисов до начала 2024 года.

Причина такого широкого распространения проблемы?

ИИ-компании передают ответы токен за токеном, чтобы обеспечить лучший пользовательский опыт, а не заставлять пользователей ждать полных ответов.

Хотя это и создает более увлекательное взаимодействие, но непреднамеренно обнажает этот недостаток безопасности.

Это открытие показывает, как казалось бы зашифрованные приватные разговоры с ИИ-ассистентами могут быть не такими приватными, как думают пользователи.

Независимо от того, спрашивает ли кто-то медицинский совет, консультацию по отношениям или редактирует личные документы, злоумышленник потенциально может перехватить и расшифровать эти чувствительные разговоры, анализируя паттерн длин токенов в ответах.

Даже без возможности прочитать исходный промпт пользователя, ответы ИИ часто содержат достаточно контекста, чтобы раскрыть суть приватного разговора.

Подробнее об этом в видео с хакерской конференции DEF CON 32

@MikeBlazerX