Как я променяю свою DS экспертизу вне «Хогвартса» Я решил максимизировать число бэклинков на свой западный аналогичный сервис. Заметил, что некоторые каталОги «последователи» парсят другие каталОги разных вебресурсов и добавляют к себе. Причем таких много. Видимо копируют даже друг друга. То есть если попасть в «головной», где все смотрят новинки, то меня тоже спарсят и разместят у себя, но уже бесплатно. Так я напарсил 7400 таких веб-ресурсов. (офигеть сколько их?!). Дропнул всех, которые совсем мертвые по трафику и точно не могут быть в верхушке «дерева». Разбил всех по дате регистрации домена, трафику и по дате обновления 70 ключевых точек (их тоже предварительно подобрал аналитикой) Чтобы смоделировать динамику распространения, я сделал слепок с паузой в неделю. Дальше отрисовал всех доноров информации через networkx.org на python ⌨️ (Да лан, я угораю, это мне Claude сделал. Уже по моим готовым данным строил визуальный граф) Увидел, что все опираются на ~34 каталога донора, которые видимо являются самыми первичными с уникальной инфой и прочими метриками. Туда кстати вошел Product Hunt, Forbes и ряд других известных ресурсов. Почти все из 34 доноров имеют либо платное, либо сложно модерируемое размещение. Я отобрал 10 платных. Вышло примерно $1.4к за не самые дорогие тарифы. Куда-то я даже попросил добавить меня через знакомых. (Покупал тарифы тоже с рядом условий, например, кликабельные упоминания) Получается, я купил всего 10 бэклинков. Спустя 3 дня я обнаружил, у жены до сих пор послеродовая депрессия (помогите). Зато уже 27 сервисов продублировало меня к себе. Увидел это через аналитику в гугл консоли. Я глянул все их тарифы аксепторов. Это примерно $3.4к если покупать напрямую все 27 размещений. То есть я уже сэкономил неплохую «котлету» кэша 🤤 И это только то, что успел заиндексировать гугл. То есть в теории я могу потенциально получить эффект, сопоставимый c денежным эквивалентом в ~(7.4к/27)*$3.4к = $932k, и минус мои $1.4к за размещения 🔫 Это конечно не сразу ко мне на карточку прилетит, придется еще ценность создать. Но вот если теперь приплюсовать сам эффект от SEO, который произойдет через 3-5 месяцев, то тогда вопрос …., почему я блин так сразу не сделал?!?! Мораль: всегда относился к DS/ML навыкам как к возможности что-то хакнуть, а не причине поработать в найме за лимитированную ЗП.

Контроль над маркетинговыми инвестициями: как измерить отдачу Чтобы точно понимать, какие маркетинговые усилия приносят реальные результаты, необходимо выстроить систему оценки возврата на инвестиции (ROI). Это основа эффективного управления бюджетом и принятия обоснованных решений. Метрика ROI позволяет увидеть, какие каналы и инструменты приносят наибольшую отдачу, а какие — просто «съедают» ресурсы без ощутимой пользы. Для корректной оценки важно заранее определить, какие показатели будут использоваться для анализа — будь то рост продаж, стоимость лида, конверсия или узнаваемость бренда. Регулярный мониторинг, анализ полученных данных и адаптация стратегий на основе фактов — ключ к росту эффективности и разумному распределению маркетингового бюджета. Контроль над ROI делает маркетинг не затратной статьёй, а источником роста и устойчивого развития бизнеса. Фаундер | Бизнес и Стартапы

iPhone 17 помог Apple занять 65% рынка премиальных смартфонов По данным Counterpoint Research, Apple контролирует 65% мирового рынка смартфонов дороже $600. За год показатель вырос на 2 процентных пункта, хотя до рекорда 2022 года еще далеко - тогда доля компании достигала 74%. На втором месте находится Samsung с долей 19%. При этом сам премиальный сегмент растет. Смартфоны стоимостью от $600 теперь занимают 29% рынка, что на 4 процентных пункта больше, чем годом ранее. Одной из причин называют дефицит и подорожание памяти: покупатели чаще выбирают прошлогодние флагманы, вместо того чтобы переплачивать за новые модели среднего класса с урезанными характеристиками.

Искусство предугадывать тренды Трендвотчер — это специалист, который объединяет маркетинг и социологию, собирая данные и прогнозируя, куда движется рынок. Эти умения можно развить самостоятельно. Начните с регулярного наблюдения: изучайте новости, отчёты, социальные сети и отзывы клиентов. Следите за поведением конкурентов и потребителей, чтобы понять их интересы. Общайтесь с экспертами, анализируйте их прогнозы и оценки. Воспользуйтесь специализированными инструментами для аналитики трендов — они помогут выявить новые, ещё неочевидные направления. Важно сохранять объективность, сопоставлять разные мнения и применять полученные знания в работе, подстраивая бизнес под изменения. Трендвотчинг — это непрерывная практика, которая позволяет вашему бизнесу всегда оставаться на передовой. Фаундер | Бизнес и Стартапы

Когда полезен Claude Cowork Это агентный режим Клода, в чате выдаете ему доступ к папке на компе, он читает файлы оттуда и кладет туда новые файлы, которые сгенерил. Когда он нужен:  1️⃣ Много разрозненных файлов, нужен один свод. Например, есть 12 выгрузок из CRM в разных форматах, нужно свести в таблицу с конверсией по этапам и увидеть, где просадка. 2️⃣ Файлов не много, но они огромные. У чата ограниченное контекстное окно, тяжёлая выгрузка в него не влезет. Cowork вместо этого пишет код, прогоняет файл и забирает только результат 3️⃣ Задача не языковая, а вычислительная. Чат генерирует текст, и в циферках может врать. Агент под ту же задачу пишет код и получает точное число.  5️⃣ Задача повторяется. Есть запланированные задачи: каждый понедельник собрать сводку по расходам на трафик. Один раз описали процедуру, дальше оно работает. Пользуетесь Коворком?

Перенасыщен ли рынок френдслопами? Крис разбирает, достиг ли жанр френдслоп потолка, и приходит к выводу: сам термин «насыщение» скорее вредит. Правильнее спрашивать, насколько игроки в жанре голодные. Тут краткая выжимка, статью можно прочесть в блоге автора. Рекорды френдслопов продолжают обновляться - Декабрь 2023: Lethal Company, 197 000 одновременных игроков — казалось, вот он, потолок. - Март 2025: R.E.P.O., суммарно 281 000 игроков во всех играх жанра. - 2026: MECCHA CHAMELEON — уже 350 000 одновременных игроков по жанру в целом. - Цикл повторяется: новинка забирает около 50% аудитории жанра (Content Warning — 47%, Chained Together — 48%, PEAK — 50%, RV There Yet — 50%), затем за 3–9 месяцев откатывается к 10%. - Даже «провал» по меркам Reddit — это деньги: Mage Arena на пике взяла лишь 11,75% аудитории, но продала свыше 624 000 копий за неделю с чистой выручкой $3 698 080. У аудитории френдслопов есть потребность в новой игре каждые пару месяцев. Почему счётчик релизов ничего не говорит Три игры 2026 года с сопоставимой выручкой около $4 млн: - Dragon Sword Awakening (RPG): $4 584 900, 5 019 обзоров, в жанре вышло 785 игр. - SAND: Raiders of Sophie (королевская битва): $4 822 700, 11 151 обзоров, вышло всего 67 игр. - Scritchy Scratchy (кликер): $3 966 620, 13 509 обзоров, вышло 1 087 игр. 67 королевских битв за год не означают свободную нишу, а 1 087 кликеров — перегрев. Тут надо смотреть на голод аудитории. Пять факторов «голода» жанра вместо одной цифры: 1) Насколько исследовано пространство дизайна: в метроидваниях всё вытоптано, побеждает чистое качество. 2) Терпимость к экспериментам: фанаты визуальных новелл требуют строгого соответствия поджанру, шаг в сторону — плохие обзоры. 3) Кто конкуренты: RPG — территория крупных студий с большими бюджетами. 4) Терпимость к сырости: поклонники souls-подобных игр не прощают кривое управление, аудитория friendslop прощает всё, если фантазия смешная. 5) Всеядность аудитории: фанаты файтингов моногамны и играют в одну игру годами, аудитория friendslop покупает новинку каждые пару месяцев. Практический метод оценки: - Взять месяц подписки на GameDiscoverCo, VGInsights или Gamalytic. - Отфильтровать релизы жанра за 2–3 года, выгрузить в таблицу, отсортировать по выручке. - Идти сверху вниз с вопросом «мы способны сделать такую игру?» — до первого честного «да». - Проверить: окупит ли ожидаемая выручка срок разработки и размер команды. - Посчитать, сколько игр рядом в списке тоже заработали достойно. Один вирусный выброс — случайность, несколько — тенденция.

Почему цифры на слайдах врут Топ-зацепок к тому, что вам показывают (1) Метрики часто подменяют стратегию (сурrogation) Люди мысленно заменяют абстрактные стратегии измеримым показателем. Например, учитель учит сдавать тесты, а не понимать предмет Компания Wells Fargo хотела построить долгосрочные отношения с клиентами и измеряла это кросс-продажами дополнительных счетов. Итог: 3,5 млн счетов, открытых без согласия клиентов. Разрушено ровно то, ради чего все затевалось (2) Как только показатель становится целью, он перестает быть хорошей мерой (Закон Гудхарта) Любая наблюдаемая статистическая закономерность склонна к разрушению, как только на нее оказывается давление с целью контроля Те, кто ставят цель, часто имеют неполное представление о процессе. Внимание, направленное на абстрактные метрики, оставляет что-то важное в тени KPI Тестировщиков в ИТ могут измерять по количеству найденных багов. Но в итоге, ребята могут создавать баги-пустышки или начать дробить большую задачу на мелкие, чтобы повысить такую метрику (3) Улучшение метрики может означать ухудшение реальности Представьте себе хирургов, которые заполняют отчеты о хирургических операциях. Чтобы повысить свои показатели, некоторые хирурги отказывают пациентам с худшими шансами на успешный исход Это значит, что тяжелобольным становится все сложнее найти хирурга. Люди умирают, метрика улучшается (4) Вы не можете понять, почему происходит Х, рассматривая только те случаи, когда Х происходит (ошибка выжившего) Очень хороший пример, когда наши эмоции, в том числе, толкают в сторону неверных выводов –  Представьте себе случай массовой стрельбы, освещенный в СМИ. Часто в биографиях стрелков обнаруживают, что они играют в "жестокие" видео игры. Но вопрос не в том, играют ли они, а в том: - играют ли они больше других? - становятся ли люди жестокими, играя в жестокие видео-игры или люди играют в такие игры, потому что жестоки сами по себе? - к чему приводят такие игры: к увеличению насилия или к безопасному выплеску? (5) Спрашивайте, чего в данных нет Вы исследовали людей, которые у вас что-то не купили, хотя были на вас подписаны? А как насчет людей, которые не купили, потому что даже о вас не знали? Ушло 100 клиентов, вы опросили 20 ответивших и сделали выводы? А что с молчунами? Бонус Данные никогда не сырые, вы просто иногда впервые с ними сталкиваетесь. Данные осмысляются, фиксируются и собираются, в результате человеческих решений: что именно измерять, когда, где и каким методом У цифры всегда есть автор со своими особенностями и интересами 🔗 Кружок кройки бытия

AppMagic: Самые зарабатывающие и загружаемые мобильные игры в июле 2026 года AppMagic предоставляет данные по выручке за вычетом комиссии сторов и налогов. Не учитывается выручка с Android-сторов в Китае. Выручка ▫️Honor of Kings вернулся к привычным объёмам - $157,6 миллиона против $110,6 миллиона в июне (+42%). Это лучший месяц проекта по выручке с января 2026 года ($172,4 миллиона). В Китае начались школьные летние каникулы, а команда традиционно ставит крупные события на июль-август. С этим, вероятнее всего, и связан рост выручки. ▫️Pokémon GO в июле заработал $101,1 миллион и взлетел сразу на 16 строчек в чарте (на 3 позицию). Это лучший месяц по выручке с июля 2021 года. В прошлом месяце проекту исполнилось 10 лет, и команда успешно отработала это событие. Это, кстати, первый юбилей игры под руководством Scopely. ▫️Roblox в июле заработал $101,6 миллионов и одновременно возглавил чарт загрузок. Проект хорошо показывает себя летом, помогает большая доля молодой аудитории. ▫️На самом деле, топ-7 проектов в июле находятся очень близко друг к другу. У Gossip Harbor ($99,7 миллиона) чётвертое место, PUBG MOBILE вернулся в топ-5, заработав $99 миллионов в июле. У Royal Match ($98,8 миллиона) и Whiteout Survival ($98,7 миллиона) - шестое и седьмое. ▫️eFootball заработала в июле $69,9 миллиона и установила свой абсолютный рекорд по выручке. Игра сверхуспешно отработала Чемпионат Мира. ▫️Last War: Survival теряет выручку четвёртый месяц подряд - $64,5 миллиона против $71,4 миллиона в июне, проект опустился на 12 место. Вот так выглядит график проекта по загрузкам. Похоже, UA почти отключили. Загрузки ▫️Roblox - новый лидер - в июле у игры 22,9 миллиона установок. ▫️На втором месте Free Fire с 22,8 миллионами загрузок. ▫️Тренд на игры со стрелочками продолжается, но расстановка сил поменялась. Arrows - Puzzle Escape упал с 1 на 11 место (11,4 миллиона установок в июне против 25,3 миллиона в июле), Amaze GO! - упал со 2 на 9 место (11,9 миллионов установок в июне против 23,2 миллионов в июле). А вот Arrow Puzzle: Tap Puzzle Games продолжает расти - игра заняла третье местопо загрузкам (19,3 миллиона установок). ▫️В июле в топ-15 сразу четыре проекта, связанных с футболом - Soccer Superstar (5 место, 14,2 миллиона), Football League 2026 (8 место, 12,4 миллиона), EA SPORTS FC Soccer Mobile 26 (10 место, 11,4 миллиона) и eFootball (12 место, 11,2 миллиона). Источник

Не знаю зачем, но я тут завел Substack и написал туды статью: А началось с того, что я решил разобраться, а как там вообще разные люди оценивают AGI, что это такое и как вообще это понимать. И провалился в кроличью нору... Выяснилось, что этот AGI — Artificial General Intelligence, он же "Общий Искусственный Интеллект" — никто толком и объяснить не может, что это такое. Впрочем, а никто и не надеялся. Но понять очень хотелось. И вот статья, написанная, конечно же, не без помощи ИИ (ну, потому что обобщить 40+ ссылок, которые содержится в статье без ИИ можно, но у меня нет столько свободного времени), где выявилось, что на предмет есть как минимум 9 точек зрения, которые не то чтоб противоречат, но находятся в разных пространствах, спор в которых бессмысленнее "синего платья". И эти "9 PoV" можно свернуть в "оси спорщиков", которых тоже больше двух. Ну, например: 1. "А можно ли вообще построить AHI, и если можно, то как" 2. "А как быстро мы достигнем AGI и можно ли вообще" 3. "А в чем риск AGI" 4. "А кто это вообще будет управлять AGI, если его создадут" 5. И, черт побери, "а как мы вообще узнаем, что AGI появился". Отдельно, наверное, нужно отметить экономистов, которые, как обычно, пытаются прогнозировать будущее путем переноса прошлого — хорошие вещи "апроксимаций" не называют. Я там даже вспомнил про "математическую индукцию", про которую я еще в школе писал какой-то доклад или реферат для "научной конференции школьников" — до сих пор помню этот метод. От себя лично могу только добавить, что те системы, которые сейчас называют "ИИ" они уже очень сильно изменили мою жизнь и продуктивность. Вот хотя бы эта статья — для написания такой лет пять назад я бы потратил неделю. Сейчас я потратил вечер, просто последовательно задавая вопросы в тот момент, когда мне было что-то непонятно и что-то добавляя по ходу выуживания информации. Я считаю это прорывом, который будет масштабироваться на все отрасли народного хозяйства. Пусть и не так быстро, как утверждают ИИ-энтузиасты.

Конкурс на лучшие лонгриды для нашего сайта подошёл к концу, притом давно. Но сами тексты добрались до публикации лишь недавно. Ознакамливаемся с пятью лучшими эссе по видеоиграм, подобные которым теперь часто будут у нас в медиа: — «Как серия Rockstar Games и GTA изменили игровую индустрию. И нет, не всегда в лучшую сторону» — читаем тут; — «Атмосфера как механика: как Pacific Drive создает эффект присутствия» оставили здесь; — «Готовимся к Control Resonant: подробный гид по вселенной Remedy» расписали тут; — «Пустой рыцарь против пустых игр: как Hollow Knight возвращает играм их суть» объяснили по ссылке; — «От DOOM до BioShock: 15 FPS, которые изменили жанр» расставили тут. 😏Подписаться на IGM

«Записал, с кем разговаривают восемь приборов в моей квартире» Один раз утром телевизор включают минут на десять, потом выключают пультом и больше не трогают. За следующие сутки он сам, без единого касания, обращается к 172 разным доменам. Всё это вылезло случайно, после того как на домашнем роутере включили журнал DNS-запросов и оставили на выходные, а за 39 часов там набралось почти 107 тысяч запросов от восьми приборов в квартире. Среди этих 172 адресатов телевизора оказалась компания, которая занимается распознаванием картинки на экране. Работает это так, что источник не имеет значения. Эфир, стриминг, приставка, флешка с фильмом, даже презентация с ноутбука. Распознавание идёт по самому изображению, поэтому видит всё, что попадает на экран. Приложения вроде Netflix и ivi на этом телевизоре к слову ни разу не открывали. Посмотрим, что это за компания и как её след находится в документах самого производителя.

Новое применение Claude Подождите! Не проматывайте на следующий канал. В этом посте не будет ни слова про вайб кодинг, который уже всем порядком надоел 😁 Я хочу вам рассказать про новый подход к разработке внутренних систем для оффлайн процессов. Кто когда-нибудь сталкивался с задачей создания системы, которой ежедневно будут пользоваться десятки людей с разными ролями, в разных локациях, с разным контекстом, тот знает насколько сложно продумать все сценарии и ограничить MVP теми функциям, без которых не обойтись. Именно такая задача стояла перед моей командой — система управления стоком мотоциклов для сети из десятков магазинов дилеров-партнеров, которая позволит оцифровать путь от добавления мотоцикла в продажу до его выдачи покупателю. Стадия развития продукта такая, что никакой автоматизации и синхронизации стоков с партнерами нет. У многих из них нет вообще никакой системы для управления своими стоками. Вместо того, чтобы проектировать сложную систему ролей и прав доступа, мы решили сделать 3 ключевых роли, переключиться на интерфейс которых может любой авторизованный пользователь системы. Грубо говоря это тот, кто управляет стоком всех магазинов, тот кто отвечает за актуальность стока определенного магазина или сети магазинов и тот, кто находится в магазине и отвечает за выдачу товара клиенту. В MVP заложили те действия, которые, как мы думаем, должен делать каждый из них. И главное. На каждое действие в системе добавили логи: какой пользователь, что сделал, с каким юнитом, когда и под какой ролью. И доступ админа, который может в удобном интерфейсе отфильтровать логи по всем параметрам и выгрузить их в CSV. Дальше начинается самое интересное, то что теперь доступно любому с подпиской на Claude Cowork. Нахожу в логах какую-то аномалию, например, продавец удалил юнит из системы вместо того, чтобы отметить его как выданный клиенту. Или менеджер стока удалил юнит и через минуту создал такой же с небольшими отличиями. Прошу Claude сделать анализ всех таких кейсов и получаю идеи для доработок — добавить обязательный выбор причины удаления и предупредить, что при продаже нужно использовать другую функцию. И добавить возможность редактировать определенные параметры у юнитов в доступном стоке для нужной роли. Наверное, к этим выводам мы бы пришли сами. После долгих разговоров с операционной командой, наблюдений за их работой и анализа метрик. Но с Claude это стало возможным после двух недель с момента внедрения системы, когда накопилось достаточно логов для анализа. Бонусом стало добавление интерфейса для анализа логов по юниту, который менеджеры операционной команды используют для «расследования» ошибок своих подчиненных и точеного проведения воспитательной работы 😁 Единственный минус — в этом месяце я дважды достиг лимита токенов, что стоило компании $400. Но, уверен, что польза от таких расходов инвестиций будет намного выше. Ведь каждое улучшение системы, сделанное по наводке AI, улучшает эффективность всего продукта и напрямую влияет на бизнес метрики! #lifehacks #aifuture #claude #salmon

📚 Изучение ниши Перед стартом продаж на маркетплейсе важно тщательно изучить выбранную нишу. Для этого используйте специальные аналитические инструменты — они помогут собрать данные о числе заказов, средней стоимости товаров и количестве конкурентов. Особое внимание стоит уделить как лидерам рынка, так и менее успешным продавцам. Изучая успешные карточки, вы поймете, какие подходы работают. Однако ориентироваться только на топ-бренды не всегда правильно — у них часто есть преимущества, недоступные новичкам. Не забывайте анализировать слабые карточки — на их примере можно увидеть типичные ошибки и избежать их. Отдельно исследуйте ценовой диапазон в категории: это поможет понять разницу между минимальной и максимальной ценой и определить для себя порог, ниже которого продавать становится невыгодно. Фаундер | Бизнес и Стартапы

[Че там с мобилками] Пока плохо! Уже год топчимся на месте, а иногда и стагнируем. Пришли нейронки, закупка дорожает, органики маловато (надо искать). Фокус на 3 квартал — полная перестройка. 1. 40-50% тратим на один флагманский проект, который скоро выйдет в предрегистрацию. Там цель: 10 баксов лтв. Сложно масштабировать проект до, условно, миллиона долларов выручки, когда ты ограничен рекламной монетизацией. 2. Фокус на Nuclear Day и Merge Gangster Heist. Это два наших проекта из всех, которые имеют шансы на дальнейшее масштабирование. Nuclear Day хорош тем, что у него сохраняется большая доля органики. И когда мы тратим деньги на рекламный бюджет, закупаемся в ноль, то прибыль получаем за счет роста органики. У Merge Gangster Heist другая ситуация. Там нас чуть качнуло в сторону и закупка улетела в ноль — всё, никаких шансов на окупаемость. Доля органики там 7%. Считай, что ноль. Оч сложно такой проект делать большим. Нужен оч большой запас по LTV. 3. Перебор проектов чере предрегистрации. Тут мы будем искать проекты типа Nuclear Day с большой долей органики и делать их под закупку. Как чего будем запускать — буду делиться. Ну и мы перестраиваем процессы под нейронку. Самое сложное в мобилках — принимать безэмоцинальные решения по апдейтам. Работали месяц, сделали большой апдейт, но он не дал ничего. Что надо с таким апдейтом делать? Выкидывать нахер. Без эмоций. И пофиг, что мы месяц потерил впустую. Для этого мы подключаем нейронку, даем ей сырые данные из Adjust, и она выносит решение. Можете отчетик посмотреть, прикрепил к посту. Такие дела. Пока безрадостно, но это все еще наше самое большое направление. Будем искать бизнес-модель и расти дальше, когда найдем. Как у вас с мобилками?

Зумеры распробовали алкоголь? Последние года два-три есть консенсус, что алкогольный рынок в заднице, а средний житель планеты Земля закидывает за воротник всё меньше и меньше. Исключение - китайцы, но у них там своя атмосфера и зачастую свои экзотические зелья. Это в целом правда, у меня даже был отдельный пост с циферками. Один из самых сильных ударов по спросу на огненную водичку всех сортов нанесли т.н. зумеры. Причины выделяют разные, например: - Меньшую "общую социальность" зумеров. Мол, молодые менее склонны шумно кутить в барах большими компаниями, в моде более нишевое времяпрепровождение. - Больший фокус на здоровье и well-being. - Изменение расового и культурного микса. Если брать весь мир, то среди молодёжи выросла доля мусульман, которые не пьют, а также чёрных/латиносов, которые чаще предпочитают "товары-субституты", назовём это так 😈. Ещё важная причина - у зумеров тупо меньше денег, поэтому они могут купить меньше бухла. Да, вот так просто. Про зумеров и алкоголь у меня тоже был отдельный пост. Так вот, тезис "зумеры не пьют" уже стал почти аксиомой, все к нему привыкли. Но на днях компания IWSR - крупнейшая аналитическая контора по алкогольному рынку - выкатила новое исследование с громкой фразой "Increased Gen Z drinking..." прямо в заголовке. Из которого многие медиа (а заодно и тг-каналы) сделали вывод, что зумеры распробовали алкоголь и теперь тоже бухают. К сожалению, мало кто умеет читать дальше заголовка. Но если хоть немного посмотреть глазом и подумать мозгом, то мы увидим вот что: В этот раз IWSR считала "зумерами" людей от 18 до 28 лет. А в 2023 году, когда проводили первый замер и получили вывод "GenZ don't drink", самому старшему зумеру было 26. То есть, за три года в замер доехали 27-28-летние (более взрослые, больше денег, в целом больше пьют), а снизу их подпёрли вчерашние дети (менее взрослые, меньше денег, в целом меньше пьют). Это примерно как мерить средний рост школьников и радоваться, что дети растут, при этом каждый год дописывая в выборку ещё один класс постарше 👍 Дальше ещё веселее. Исследование = опрос по выборке. И вопрос в анкете звучал так: "Касались ли вы алкоголя за последние шесть месяцев?". Один бокал на свадьбе кореша, и всё - по меркам IWSR вы алкаш на лавочке возле кабэшечки. То есть, они вынесли в заголовок метрику ОХВАТА (да/нет?), а не ПОТРЕБЛЕНИЯ (сколько?). А метрики охвата редко падают в принципе. Главный вопрос: что с потреблением? А по нему цифры такие (из этого же исследования): среднее число напитков за вечер упало с 4,4 до 3,9. Это среднее по всем возрастам. У зумеров - 2,6 напитка, самый низкий показатель из всей выборки. При этом, ранее та же IWSR чёрным по белому отчиталась, что мировое потребление алкоголя всё так же падает и будут падать ещё лет шесть. И вишенка на торте, ближе к концу материала есть цитата главы IWSR, который говорит (мой слегка вольный перевод его цитаты):

Умеренность видно во всех поколениях сразу. Число пьющих остаётся стабильным, а вот частота и количество за раз ПАДАЮТ. Отчасти это из-за экономической неопределённости, но накапливаются свидетельства, что там, где доходы растут, потребление алкоголя за ними не поспевает [...] Тренд всё больше определяется образом жизни, а значит это структурное изменение, а не циклическое.

Так что, мир продолжает всё меньше и меньше бухать, и это долгосрочный СТРУКТУРНЫЙ тренд. Ну и зумеры потреблять больше алкоголя стали едва ли. И это хорошо. Алкогольные холдинги, наверно, со мной не согласятся, но это их проблемы - пусть перестраиваются, адаптируются, диверсифицируют линейки, и что там ещё корпорации обычно делают в таких ситуациях. Дизраптор

Ошибка, которая стоила команде месяцев работы 👾 В рубрике «Ошибки на миллион» — история Дмитрия Ильенкова, соавтора книги «Не усложняй: управление проектами по методу P3.express», и разбор ошибки, в которую легко попасть любой компании, стремящейся принимать решения «на основе данных». В 2024 году команда онлайн-школы @pmclub решила внедрить систему сквозной аналитики. Идея казалась безупречной: собрать все данные в одном месте, чтобы управлять бизнесом эффективнее. Несколько месяцев команда строила систему, настраивала отчеты и разбиралась в десятках метрик. Но в какой-то момент стало очевидно: полученную информацию никто не использует. Почему произошел провал: разбор ловушек 🩵 Процесс стал важнее результата Команда настолько увлеклась внедрением аналитики, что перестала задавать себе главный вопрос: какую проблему она должна решить? Работа над системой превратилась в самоцель. 🩵 Попытка измерить абсолютно всё Пять социальных сетей, три сайта, две CRM-системы, почтовые рассылки, LMS, отчеты для разных направлений бизнеса — вместо поиска действительно важных показателей команда пыталась собрать максимум данных. В итоге информации стало слишком много, а пользы — слишком мало. 🩵Ресурсы уходили на обслуживание системы На создание отчетов и проверку данных ежемесячно тратили несколько рабочих дней. Добавились расходы на консультанта и постоянная вовлеченность команды. Аналитика начала забирать ресурсы, которые можно было направить на развитие продукта и маркетинга. 🩵Данные не превращались в действия Главное открытие произошло спустя несколько месяцев: собранные показатели никак не влияли на решения. Они не помогали корректировать стратегию, улучшать продукты или повышать эффективность бизнеса. 🩵 Не была определена конечная цель Совет «принимайте решения на основе данных» сам по себе правильный. Но прежде чем строить сложную систему аналитики, важно понять, какие именно решения вы собираетесь принимать с ее помощью. Без ответа на этот вопрос даже самые точные цифры остаются просто цифрами. Выводы ✨ Любой проект должен начинаться с четкой цели, а не с выбора инструмента. ✨ Собирайте только те данные, которые помогут принять конкретное решение. ✨Регулярно спрашивайте себя: «Как мы используем эту информацию?» ✨Если аналитика не влияет на действия, значит, ее нужно пересмотреть. ✨ Иногда лучший способ повысить эффективность — не усложнять процессы, а отказаться от лишнего. Эта история вошла в книгу Дмитрия и Валерия Ильенковых «Не усложняй: управление проектами по методу P3.express» как напоминание о простом, но важном принципе: прежде чем что-то внедрять, ответьте на вопрос «Зачем?». Именно он помогает не потерять время, деньги и фокус команды.

Популярный бенчмарк TerminalBench хотел обновиться до третьей версии, задачи для которой собирали с начала весны, но вместо этого превратился во FrontierBench. Первая версия включает в себя 74 уникальные и созданные вручную задачи в разных доменах (не только программирование). Примеры задач: — есть сервер, на котором развёрнут медленный KV-cache (это как справочник «имя ➡️ телефон», куда можно добавлять и откуда можно читать строчки). Нужно его переписать и ускорить в 5 раз, при этом не отключая от работы, то есть к нему постоянно идут запросы, и их нельзя пропускать. Ну и само переключение тоже надо сделать на лету. При этом исходник кода агенту не даётся, поэтому поведение и функционал нужно изучить самостоятельно — посчитать, сколько резервного капитала банк обязан держать под риск сделок с контрагентами, учитывая залоги, валюты и регуляторные правила. Результат CSV с числами и Excel с работающими формулами, как для внутреннего аудита. — работать диспетчером доставки стройматериалов. В течение дня появляются новые заказы, отмены и изменения цен на топливо; нужно учитывать доступность машин и водителей, обязательный отдых, допуски к опасным грузам, окна доставки и прибыль. План нельзя пересчитать «задним числом»: часть решений уже зафиксирована. В общем, большой упор делался на реалистичность и экономическую ценность. Распределение по категориям вы можете увидеть на второй картинке в посте. На первой — качество текущих моделей, где на фронтире GPT-5.6 Sol и Fable с результатом в примерно треть задач. К сожалению, Kimi K3 пока не померили, очень жду результата — как думаете, где будет? На уровне Terra и Opus 4.8 или выше? Или около Grok 4.5? Во-первых, я удивлён, что GPT-5.6 Sol не отстаёт от Fable. Если бы мне описали задачи бенчмарка, то я был бы уверен, что модель Anthropic хоть и сильно дороже, но заметно лучше. Во-вторых, я удивлён тому, что Terra на уровне Opus 4.8, да и по многим бенчмаркам она не отстаёт от 5.5. OpenAI обещали это на релизе, говорили, что она «сопоставима с GPT-5.5», но казалось что это слишком хорошо, чтобы быть правдой. В-третьих, Sonnet 5 снова выглядит как бесполезная модель — она и дороже Fable (!), и хуже, и токенов больше всех (18 миллиардов на весь бенчмарк; Fable 5 нужно 3.6 миллиарда). Что-то Anthropic напортачили. Grok-4.5 очень немногословен и за счёт этого дёшев — немного выгоднее Luna и сильно выгоднее (в 4 раза!), чем GLM-5.2. Авторы отмечают, что агенты по-разному подходят к решению задач, даже при схожих показателях качества. В Fable 5 (33,8%) и Opus 4.8 (21,1%) используется больше токенов и выполняется меньше действий. В GPT-5.6 Sol (34,4%) и Terra (20,8%) используется меньше токенов и выполняется больше действий. Итого GPT-5.6 Sol примерно на 40% дешевле и использует примерно на 50% меньше токенов, чем Fable 5. А вот GPT-6 выйдет так вообще... 😇