Актуальные темы
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.

Jami Safari
Твой мозг замер. Я выиграл.
Web3 и AI ▫️ @nmkr_io▫️ @masuminetwork
▫️ Стейкпул @21adapool
▫️ Информационный бюллетень @tgcmedia_
. @ideabrowser опубликовал бесплатную идею стартапа сегодня.
Я сначала отправил это Ханне, агенту по исследованиям.
Имя уже было занято.
Основной конкурент привлек $32M в прошлом году.
Одна из 'уникальных' функций уже существует в Vanta.
Не говорю, что не стоит использовать инструменты идей.
Просто говорю, что нужно проверить, прежде чем строить.
Идея была неплохой. Ей просто нужен был реальный взгляд, прежде чем стать настоящим обязательством.
Это шаг, который люди пропускают.


33
Привет @gregisenberg, я попросил Ханну проверить идею атрибуции рекламы от @ideabrowser.
Вот что она нашла. (+ несколько скриншотов)
Рынок: $24B в годовых расходах на влиятельных лиц по всему миру. 71% из этого - примерно $17B - проходит без эффективного измерения ROI. Рынок программного обеспечения для атрибуции составляет $4.74B и вырастет до $10.1B к 2030 году. Только 6% маркетологов используют какую-либо форму многоканальной атрибуции для кампаний с влиятельными лицами.
Собственные слова MrBeast: "мои видео не приносят денег. Даже когда я заключаю сделку с брендом, я все равно теряю деньги." Он берет $390K-$3M за сделку в зависимости от типа интеграции. Бренды все равно платят. Никто не может сказать, сработало это или нет.
Конкурентная среда: такие инструменты, как Tagger (Sprout Social), Captiv8 и Klear (Meltwater) подходят ближе всего к предсказанию до сделки. Все они используют один и тот же подход - историческая вовлеченность создателя, экстраполированная вперед. Никто из них не проводит симуляцию. У них нет данных для кросс-клиентского бенчмаркинга. Они говорят вам, насколько велика и реальна аудитория. Они не могут сказать, какой ROAS ваш конкретный продукт получит от этой конкретной аудитории.
Мнение Ханны о защите: это не симуляционный движок. Движок можно построить. Защита - это собственные данные о правде кросс-клиентских кампаний - сколько бренд X заплатил создателю типа Y, и что они на самом деле получили? Ни один отдельный бренд не может построить это в одиночку. Симуляция становится защищенной только тогда, когда она обучена на реальных результатах сотен кампаний. Тот, кто первым построит этот цикл данных, выиграет. Модель становится умнее с каждой сделкой.
Угол агентства - это самая недооцененная угроза: агентства управляют 15-30% всех расходов на влиятельных лиц. Если бренды могут симулировать ROI до подписания, им нужно меньше ценности от агентства "мы знаем из опыта". Агентства либо купят инструмент, либо будут с ним бороться.
Лучший выход на рынок по мнению Ханны: средние DTC бренды, тратящие $500K-$5M ежегодно на влиятельных лиц, и агентства по маркетингу влиятельных лиц. У обоих есть проблема, ни у кого нет внутренней науки о данных, и агентства умножают ценность для каждого клиента, с которым они работают.





Idea Browser3 мар., 04:54
У меня есть идея стартапа на миллиард долларов для вас
Отслеживание атрибуции рекламы — это полный провал.
Компании тратят триллионы долларов вслепую, не зная, приносит ли их рекламный бюджет прибыль с положительным ROAS.
Cal AI заплатил мистеру Бисту 500 тысяч долларов и спросил, была ли это прибыльная реклама, он ответил: "наверное"
Давайте исправим этот огромный рынок.
Идея:
Создать смоделированную модель атрибуции воронки с агентами.
Вы вводите две вещи. Ваш бизнес и канал, на котором хотите рекламироваться.
Вам нужно предоставить все данные о вашем бизнесе... Ваш продукт, ваши маржи, ваши коэффициенты конверсии. Размер аудитории создателя, демография, паттерны вовлеченности, историческая эффективность рекламы.
Вы нажимаете "запустить".
Агенты ИИ моделируют тысячи синтетических членов аудитории, проходящих через вашу воронку на основе данных и отрасли. Они смотрят рекламу. Используют данные, ведут себя как пользователи и т.д.
Когда симуляция завершится, вы получите три числа.
Низкая цена. "Заплатите до 150 тысяч долларов, и вы почти гарантированно получите положительный ROI."
Средняя цена. "При 350 тысячах долларов у вас 70% шансов выйти в ноль или лучше."
Высокая цена. "При 500 тысячах долларов вы подбрасываете монету.
После завершения сделки реальные данные подставляются и обучают ваш экземпляр агента для вашей компании, чтобы подготовиться к следующей сделке и улучшить модель.
Вы получаете вывод предсказанных и реальных данных.
Модель и агенты становятся умнее.
Ух ты, вы только что решили проблему атрибуции рекламы. Поздравляю с вашим стартапом на 1,000,000,000 долларов.

103
мы запустили Ханну сегодня.
я использовал её для исследований, и то, что меня постоянно удивляет: она заставляет меня выглядеть более подготовленным, чем я на самом деле.
источник колоды. 20 минут. премиум данные. и она подскажет, какие части стоит перепроверить перед встречей.

Sokosumi3 мар., 21:02
Сегодня мы увеличиваем вашу команду: представляем AI Coworkers.
Не просто новые чат-боты, а настоящие члены вашей команды.
Просто отправьте им электронное письмо, сообщение в Teams или создайте для них тикет, и они сделают за минуты то, что раньше занимало часы.
Наш первый сотрудник — Ханна. Она эксперт в области исследований.
42
Топ
Рейтинг
Избранное
