Маркетинг-инженеры — это НОВЫЕ сотрудники с десятикратной отдачей, и у большинства компаний их пока нет.
Если ты развиваешь стартап, бизнес или пет-проект, стать таким специалистом или нанять его — самый мощный рычаг, который у тебя сейчас есть. Это самое захватывающее время в маркетинге со времен запуска AdWords от Google. А может, и вообще за всю историю.
20 лет придумывать маркетинговые идеи было легко, а вот доводить их до релиза — мучительно. Продажники знали, почему сделки закрываются. Поддержка знала, почему клиенты уходят. Но каждая идея должна была пережить бриф, дизайнера, разработчика, аналитика и два созвона, и большинство из них тихо умирало в треде Slack.
Это узкое горлышко только что прорвало!
Сегодня один агент за десять минут читает записи звонков отдела продаж за прошлую неделю. Другой превращает слова клиентов в лендинг. Третий запускает тридцать объявлений и отключает неудачные, пока ты спишь. Четвертый в понедельник говорит тебе, какая кампания привела реальных платящих клиентов. И модели стали настолько хороши, что если твоя идея сильная, то и результат будет на уровне.
Маркетинг-инженер собирает этих агентов в единую машину. Он наполовину маркетолог, наполовну строитель. И лучшие из них часто приходят не из маркетинга: это фаундеры, инженеры, операционисты, соло-мейкеры.
Так что наливай кофе или чай, потому что вот тебе полный плейбук (чтение займет 15–20 минут):
Как мы до этого дошли
В эпоху «Безумцев», с 1950-х по 1990-е, маркетинг означал печать, ТВ, радио и билборды. Работа строилась вокруг больших идей и больших бюджетов. Кампания стоила миллионы, делалась месяцами, а сработала она или нет, ты узнавал через квартал — и это если повезет. У крутого маркетолога было всего несколько реальных попыток в год, поэтому вся профессия держалась на вкусе, умении убеждать и чуйке.
Затем в 2000 году Google запустил AdWords, а в 2007-м Facebook открыл рекламу, и внезапно каждый клик стало можно посчитать. Так родился цифровой маркетолог. Работа свелась к управлению каналами: SEO, платный поиск, email, баннеры. Маркетологи жили в дашбордах, а лучшими становились те, кто глубже всех понимал платформы. За месяц можно было провести пару экспериментов.
В 2010-х появились growth-хакеры, и я этого никогда не забуду. Шон Эллис придумал этот термин в 2010 году, а лучшие трюки десятилетия ушли в народ. Hotmail добавлял в конец каждого письма: «P.S. Я люблю тебя. Получи свой бесплатный email на Hotmail». Dropbox давал тебе и другу бесплатное место за каждое приглашение. Airbnb позволял хостам автоматически публиковать объявления на Craigslist. Growth-хакер относился к маркетингу как к продукту: воронки, циклы, A/B-тесты. Подвох был в том, что для любой хорошей идеи нужен инженер, а инженеры подчинялись продуктовому роадмапу. Половину жизни growth-хакеры писали тикеты и стояли в очереди. Несколько экспериментов в неделю считались огромным успехом.
Когда в конце 2022 года появился ChatGPT, мы получили маркетолога с AI-помощником. Тексты стали появляться быстрее, картинки — тоже, но всё остальное осталось прежним. Та же оргструктура, те же созвоны, тот же шестинедельный цикл, просто черновики стали лучше. Это была эдакая эпоха AI-копилотов. Большинство маркетинговых команд до сих пор сидят именно здесь.
Маркетинг-инженер появляется там, где человек с идеей и человек, способный её реализовать, становятся одним и тем же человеком. Один маркетолог изучает клиента, собирает страницу, генерирует креативы, настраивает сбор данных и запускает тест. Единицей работы становится не кампания, а система, которая непрерывно производит кампании, и десятки экспериментов в день для одного человека становятся реальностью.
Если посмотреть шире, вся история маркетинга — это один тренд. Стоимость эксперимента постоянно падает. Кто проводит больше качественных экспериментов, тот быстрее учится. А кто быстрее учится, тот побеждает.
Почему это так важно
Каждая компания сидит на куче золота, которое почти не использует (знаю, звучит неправдоподобно, но это факт).
Продажники каждую неделю слышат одни и те же пять возражений. Поддержка точно знает, какие обещания приводят к возвратам. У фаундера в голове и в паре подкастов живут сильные мнения о нише. Аналитики знают, какие страницы приводят клиентов, которые остаются надолго. И всё это разбросано по разным инструментам, принадлежит разным людям и попадает в кампании дай бог раз в квартал.
А тем временем мелкие идеи, которые могли бы пустить эти знания в дело, проигрывают большим запускам. Калькулятор цены для одной узкой ниши. Кампания, собранная на основе вчерашних звонков продаж. Письмо сорока старым лидам в день, когда наконец вышла фича, которую они просили. Для каждой из них нужны были дизайнер, разработчик, аналитик и два созвона, поэтому все они вечно висели в бэклоге.
Маркетинг-инженер сделает любую из них за один вечер. Точечный маркетинг стал дешевым, а когда точность дешевеет, побеждает та компания, которая лучше всех понимает своего клиента. Агентства, продающие часы, почувствуют это первыми. Большие маркетинговые отделы начнут выглядеть как бюрократические комитеты. А фаундеры и соло-маркетологи внезапно начнут выдавать объем работы целого департамента.
Кстати: мой партнер недавно запустил Boring Funnels. Идея в том, что самая большая возможность — помочь бизнесу превратить то, что он знает о своих клиентах, в понятные офферы, полезные лендинги и цепочки касаний, ведущие к продажам. Маркетинг-инженер может собрать всё это целиком, увидеть, где люди отваливаются, и продолжать улучшать систему по мере прихода новых клиентов.
И вот как именно это построить.
Шаг 1: Обустрой рабочее место
Всё начинается с рабочего пространства для агентов. Самые популярные — Claude Code, Codex и Cursor. Проще всего думать об этих инструментах как об очень быстром джуниоре, который живет в папке на твоем компьютере. Он умеет читать все файлы в этой папке, создавать новые, запускать код и использовать любые инструменты, которые ты к нему подключишь.
Именно в последнем кроется магия. Инструменты подключаются через штуку под названием MCP — по сути, универсальный переходник для AI. У HubSpot, Stripe, Notion, Slack и сотен других сервисов есть MCP-серверы, так что твой агент может читать CRM или выгружать выручку за прошлую неделю так же, как это делаешь ты. А если у инструмента есть только API, агент обычно сам напишет код для обращения к нему.
Еще тебе понадобится, чтобы агенты работали по расписанию, пока ты спишь. Год назад для этого приходилось собирать костыли в Zapier или n8n. Сегодня достаточно попросить своего кодящего агента всё сделать. Говоришь: «Запускай это каждый понедельник в 7 утра, кидай отчет в Slack и ничего не отправляй, пока я не дам отмашку» — и он пишет задачу по расписанию, сообщение в Slack с кнопкой подтверждения и код, который срабатывает только после твоего клика. Или используй всегда включенных агентов вроде Hermes или OpenClaw, которые уже работают в фоне. В любом случае, это твой код, в твоей папке, и изменить любую его часть можно одной фразой.
Шаг 2: Напиши мозг
Вот ошибка, которую я вижу снова и снова. Человек загорается, поднимает десять агентов, получает гору шаблонной воды и решает, что AI в маркетинге — это переоцененный хайп.
С агентами всё было ок, просто контекста не хватило.
Это как нанять гениального маркетолога и забыть про онбординг. Он напишет что-то умное про твою индустрию, но звучать это будет точь-в-точь как у конкурентов. Поэтому, прежде чем собирать хоть одного агента, собери мозг: папку, которая объясняет твой бизнес так, как ты бы объяснял его толковому новичку в первый рабочий день.
Вот структура, которую использовал бы я:
Шесть файлов делают основную работу.
1/ START-HERE.md — страница, которую каждый агент читает первой. Здесь написано, чем занимается компания, для кого работает, какие приоритеты на этот квартал и где лежит всё остальное.
2/ company/customer-fit.md описывает, кто покупает, кто остается и кому вы можете приносить пользу с выгодой для себя. Будь мучительно конкретным. «Магазины на Shopify с оборотом от $1M до $10M в год, где фаундер всё еще сам ведет бухгалтерию и уже обжигался на бухгалтерах» — это дает агенту зацепку. «Малый и средний бизнес» — почти ничего.
3/ company/offers.md перечисляет, что вы продаете, сколько это стоит, что вам разрешено обещать, а что требует согласования, прежде чем кто-то произнесет это вслух.
4/ brand/voice.md — место, где большинство ленится. «Дружелюбно, но профессионально» для агента бесполезно. Вставь три письма или объявления, которые тебе понравились, с пояснением в одно предложение, почему каждое из них работает, и два, которые ты забраковал, с причиной. «Этот вариант мы убили, потому что он обещает результат за 30 дней, а мы такого гарантировать не можем». Агенты учатся на примерах куда лучше, чем на прилагательных.
5/ brand/founder-opinions.md — твое нечестное преимущество. Доступ к одним и тем же моделям есть у всех конкурентов. И только у тебя есть мнение фаундера о нише, клиенте и конкурентах. Потрать два часа на интервью с фаундером (или с собой) и запиши каждое сильное мнение. «Большинство агентств в нашей нише дерут три шкуры за онбординг». «Наши лучшие клиенты приходят по рекомендации бухгалтеров». Именно эти мнения делают так, что результат звучит как ты.
6/ decisions/failed-campaigns.md хранит уроки, которые стоили реальных денег. «Бесплатный аудит привлекал компании, которым мы слишком дороги». «LinkedIn принес кучу лидов и почти ноль сделок». Одна такая строчка спасет агента от повторения ошибки ценой в $20 000.
Одно правило сохраняет мозг здоровым: агенты могут добавлять гипотезы в evidence/, но переносить что-то в company/ может только человек. Иначе догадка одного агента незаметно станет политикой компании.
Шаг 3: Подключи данные
Теперь дай мозгу глаза. Подключи места, где живет правда о клиентах: записи звонков в Gong или Fathom, тикеты поддержки в Intercom или Zendesk, сделки в HubSpot или Salesforce, поведение в PostHog или Google Analytics, выручку в Stripe.
Начинай везде с доступа только на чтение. Агент, который умеет читать твою CRM, полезен с первого дня. Агент, которому можно её редактировать, — это статус, который нужно заслужить со временем.
Затем сделай скучную вещь, которую пропускает почти каждая компания. Дай каждой кампании ID и тяни его везде. Прописывай его в UTM-метках каждой ссылки, в названии каждого объявления, в названии каждой email-цепочки и в поле каждой сделки в CRM. И веди одну простую таблицу — в Supabase или для начала даже в гугл-таблице — где одна строка равна одной кампании: ID, расходы, лиды, квалифицированные звонки, сделки, выручка и отток.
Звучит негламурно, но это самое ценное во всей настройке. Большинство компаний может показать клики по кампаниям и выручку по клиентам, но единицы способны связать одно с другим. Как только ты соединишь эти таблицы, твои агенты смогут ответить на вопрос, который реально имеет значение: какой маркетинг привел клиентов, которые заплатили и остались?
Шаг 4: Собери первого агента
Собери одного агента и доведи его до ума, прежде чем делать второго. Шесть агентов, общающихся друг с другом в первый же день — верный способ провести выходные за дебагом группового чата.
Первым должен быть агент языка клиента, потому что всё остальное питается тем, что он найдет. Его задача — читать то, что клиенты говорят на самом деле, и вытягивать точные формулировки, которыми они описывают свои проблемы.
Выгрузи транскрипты последних 20–50 звонков продаж в evidence/calls/ и дай ему такую инструкцию:
<code-segment id="0" lang="text">
Прочитай все транскрипты в evidence/calls/.
</code-segment>
Затем прочитай отчет рядом с собственными воспоминаниями об этих звонках. Первая версия будет верна примерно на 70%. Скорее всего, он придаст слишком много веса одному болтливому клиенту или назовет сегменты языком маркетологов. Каждый раз, когда замечаешь ошибку, исправляй инструкцию и сохраняй правку в decisions/, чтобы она закрепилась. Через три-четыре круга он будет анализировать звонки лучше, чем большинство людей в твоей команде.
Вот что он способен находить. Допустим, ты продаешь софт для планирования сантехникам и HVAC-компаниям. Агент замечает, что владельцы постоянно повторяют что-то вроде: «Я устал принимать звонки во время ужина». Эта одна фраза — твоя реклама, твой заголовок и твое начало разговора с клиентом. Она каждый раз обыграет «автоматизированное планирование», потому что люди покупают ситуацию, а не функцию.
Как только он начнет работать стабильно, ставь его на расписание. Каждый понедельник он читает звонки и тикеты за прошлую неделю и кладет свежий отчет в evidence/customer-language/. Теперь весь твой маркетинг работает на том, что клиенты говорили на прошлой неделе, а не на том, что кто-то придумал в прошлом году.
Шаг 5: Добавь остальных пятерых агентов
Когда первый агент заработает надежно, добавляй остальных по одному. У каждого своя папка в workflows/, свои инструкции и свое расписание.
Агент триггеров покупки следит за моментами, которые создают спрос за одну ночь. Компания открыла вторую точку. Бренд начал продавать оптом. Стартап поднял раунд и вывесил пять вакансий в продажи. Инструмент, с которым у вас интеграция, выпустил новую фичу. Проще всего собрать это в Clay. Вытяни список аккаунтов, подходящих под customer-fit.md, затем добавь колонки, проверяющие каждый триггер: новые вакансии, новости о финансировании, новые локации или новые страницы на сайте. Для контактных данных удобно использовать Apollo.
Для каждого аккаунта со свежим триггером агент проверяет CRM, чтобы отсеять тех, с кем команда уже общается, а затем заканчивает одно предложение: «Это событие создает такую-то проблему, а наш продукт решает её вот так». Если предложение получается рыхлым, аккаунт идет в ожидание. Если четким — агент пишет короткое письмо, начинающееся с события, и сохраняет его как черновик для твоей проверки. Именно этот фильтр из одного предложения делает так, что аутрич ощущается как удачный тайминг, а не спам.
Поисковый агент находит вопросы, которые люди задают прямо перед покупкой, и собирает под каждый лучшую страницу в интернете. Скармливай ему три источника: данные Search Console, вопросы, всплывающие на звонках, и то, что отвечают ChatGPT, Claude и Perplexity, если спросить их про твою нишу. Последний источник новый и дико недооцененный. Каждую неделю задавай AI-движкам вопросы своих покупателей и фиксируй, какие компании и источники они рекомендуют. Это покажет, чему модели доверяют и где ты невидим.
Затем делай страницы, которые полезнее всего, что уже есть, потому что AI-поиск продвигает самую полезную страницу, а не самую «оптимизированную». Поставщик оборудования для коммерческих кухонь, который делает гайд по открытию первого ресторана с калькулятором подбора техники под площадь и бюджет, получает позиции, цитируется AI-движками и уходит в закладки к покупателям, которые вернутся, когда будут готовы. Твой агент может написать такой калькулятор за вечер и опубликовать его на Next.js и Vercel, или на Framer, если нужна скорость.
Креативный агент делает и тестирует рекламу. Дай ему свежий отчет о языке клиентов, одобренные утверждения из offers.md, реальные видео продукта и скриншоты, а также папку с рекламой, которая тебе нравится. Проси разные причины купить, а не пятьдесят версий одного заголовка: одно объявление с разбором кейса, другое с историей клиента, третье — сырая демонстрация продукта. Модели для картинок вроде Nano Banana и для видео вроде Veo делают производство почти бесплатным.
Называй каждое объявление по тому, что оно тестирует, например BK014_dinner-angle_ugc_v2, чтобы ID кампании, идея и формат жили прямо в названии. Через месяц фраза «угол с ужином обыграл угол с ценой» станет уроком, который можно применить везде. А «video_final_7 победил» — просто статистика.
Агент загружает рекламу через Meta Ads API в остановленном состоянии, чтобы кнопку «пуск» нажал человек. Затем небольшой скрипт каждое утро проверяет результаты и останавливает всё, что ниже 1% CTR после заданного объема трат. Определи планку доказательности до запуска: сколько бюджета, сколько дней и что считается победой. Пропустишь этот шаг — и 200 объявлений дадут тебе 200 экспериментов без выводов.
Агент закрытых потерянных сделок (closed-lost) — тот самый, который окупает всё остальное. Вытяни из CRM все проигранные сделки вместе с заметками и транскриптами звонков. «Не заинтересованы» — ленивая выжимка реального разговора, поэтому пусть агент перечитает каждый и зафиксирует настоящую причину плюс условие для возобновления. «Ушли к конкуренту, контракт обновляется в марте». «Нужен был SSO». «Чемпион ушел из компании».
Затем он следит за этими условиями. В день, когда в вашем changelog появляется SSO, каждый лид, который его просил, получает персональный черновик с цитатой из его прошлого звонка. Когда приближается дата обновления контракта — ты появляешься. Когда чемпион устраивается в новую компанию — ты поздравляешь его и напоминаешь о себе. Уважай отказы и предпочтения по связи, и ты обнаружишь, что у большинства компаний в собственной CRM лежит куча недозаработанных денег.
Агент эффективности каждый понедельник читает твою таблицу кампаний и пишет короткую записку, как это сделал бы толковый аналитик. «Страница аудита прибыльности конвертирует на 4%, и половина этих лидов слишком мелкие для нас. У объявления про ужин самая низкая стоимость квалифицированного звонка. Ретаргетинг потратил $3 000 и принес два разговора о продаже». Каждая строчка заканчивается решением для тебя: оставить, убить, изменить или протестировать.
Протяни эту логику до удержания, возвратов и прибыли. Кампания, приводящая дешевых клиентов, которые отваливаются через 60 дней, шикарно смотрится в дашборде и тихо сжигает деньги. Этот агент ловит такие вещи.
Шаг 6: Встрой ограничения в инструменты
Самый быстрый способ обжечься — довериться фразе в промпте. «Всегда спрашивай меня перед отправкой» для модели — вежливая рекомендация. Настоящие ограничения живут в инструментах.
Давай каждому агенту минимально необходимый набор прав. Агент аутрича получает доступ к почте только на создание черновиков. Агент рекламы создает объявления в остановленном виде, а бюджеты остаются у тебя. Шаги согласования живут прямо в коде — например, сообщение в Slack с кнопкой подтверждения, которого дожидается действие. Используй обычный код для точных правил вроде лимитов трат, стоп-листов и дедупликации, а модель береги для решений, требующих оценки: подходит ли аккаунт или звучит ли сообщение как ты.
Затем напиши каждому агенту короткий контракт — что-то вроде должностной инструкции с ограничениями. Вот пример для агента триггеров покупки:
«Готово» означает, что он проверил все источники в рамках своих прав и сообщил тебе, что сломалось. Агент, который говорит «этот источник сегодня упал», стоит десяти тех, что молча его пропускают.
Шаг 7: Проведи кампанию от начала до конца
Вот как это выглядит, когда всё работает вместе. Представь бухгалтерскую фирму, которой нужно больше клиентов из e-commerce.
В понедельник отчет о языке клиентов показывает, что владельцы магазинов повторяют одно и то же: «Я не могу понять, заработал ли я вообще что-то после возвратов, доставки и комиссий». В прошлом месяце это сказали одиннадцать разных клиентов. Ты идешь к тому, кто оказывает услугу, и спрашиваешь, может ли фирма реально это решить. Он отвечает «да» и добавляет, что это первое, что они чинят каждому новому клиенту. Ты утверждаешь оффер в offers.md: бесплатный аудит прибыльности для магазинов с оборотом от $1M до $10M в год.
Кампания получает ID — BK014, и всё, что будет дальше, несет его с собой.
Во вторник креативный агент делает три угла на основе слов самих клиентов: куда исчезает ваша прибыль, пример ежемесячного отчета и короткая история реального клиента. Поисковый агент собирает страницу с простым калькулятором прибыли, использующим цифры, проверенные фирмой. Агент closed-lost находит 60 старых лидов, сказавших «может быть, после конца года», и пишет каждому личное письмо. Агент триггеров покупки помечает магазины, которые только что вышли на Amazon, потому что мультиканальная торговля делает бухгалтерию еще запутаннее.
В среду ты за один присест смотришь всё. Вырезаешь одно объявление, обещающее экономию, которую фирма не может гарантировать, утверждаешь остальное и запускаешь тест на $2 000.
Через две недели агент эффективности связывает траты с забронированными аудитами, а аудиты — с подписанными клиентами. Страница с калькулятором конвертит лучше всех. Список триггеров Amazon приносит больше всего звонков. И он же напоминает, что выборка пока маленькая.
Обрати внимание: оригинальные слова клиента пережили каждый этап. Обычно сильный инсайт проходит через резюме исследования, бриф и пять кругов правок, а на выходе звучит как любая другая реклама бухгалтерских услуг в интернете. Здесь же цитаты путешествовали вместе с папкой кампании, поэтому каждый агент их видел.
Шаг 8: Запусти недельный цикл
Когда машина собрана, работа начинает напоминать скорее редактуру, чем создание.
В понедельник читаешь отчет об эффективности и принимаешь решения: оставить, убить, изменить. Во вторник и среду строишь, чинишь воркфлоу, которые на прошлой неделе выдали слабый результат, и запускаешь новые тесты. В четверг садишься на звонки с продажами и поддержкой, потому что именно там прячутся лучшие идеи для следующей недели. В пятницу смотришь, что сделали агенты, и обновляешь файлы.
Сердце всего этого — очередь на проверку. Решение по каждому пункту должно занимать меньше минуты. «Утверди этот обновленный оффер. Он меняет вот эти два объявления и это письмо». Показывай изменение, чего оно касается и какие данные за ним стоят.
И система умнеет только тогда, когда ты меняешь её входные данные. Каждый раз, отклоняя что-то, записывай почему и клади туда, где следующий запуск это увидит. Забраковал объявление, потому что оно притягивает слишком мелкий бизнес? Обнови customer-fit.md. Лид неправильно понял оффер? Добавь проверку. Веди журнал экспериментов: что тестировали, почему, что вышло и что будете делать дальше. Держи по десять примеров входных данных для каждого агента с ожидаемым результатом и прогоняй их каждый раз, когда меняешь инструкцию, — так ты сразу поймешь, если что-то стало хуже.
Если ты тратишь весь день на правку результатов работы агентов, проблема находится выше по течению. Почти всегда это мозг или контракт.
Креативная машина
Вот то, до чего большинство еще не дошло: креатив — это новый таргетинг.
Meta перестроила алгоритм выбора объявлений для показа. Их новая система под названием Andromeda полностью раскатилась глобально в конце 2025 года, и она читает само объявление, чтобы понять, кому его показывать. Твоя картинка, твой хук и твой скрипт теперь делают ту работу, которую раньше делал таргетинг по интересам. Одно побочное явление бьет по ленивым рекламодателям больно. Andromeda группирует похожие объявления и считает их за одно, поэтому пятьдесят версий одного заголовка дадут тебе охват примерно как у одного объявления. А победители теперь выгорают за две-три недели вместо шести.
Так что задача — непрерывный поток действительно разных идей. До недавнего времени для этого нужна была продакшен-команда. Теперь нужна креативная машина, и вот как бы я её настроил.
Начни со слов. Загрузи voice.md и свежий отчет о языке клиентов во фронтьер-модель вроде Claude или GPT и попроси написать скрипты для 8–12 разных концептов: боль, разобранный кейс, история клиента, rant фаундера, сравнение, миф, который ты разрушаешь. Дай каждому концепту два-три хука. Вся стратегия живет на этом этапе, так что трать время здесь.
Один лайфхак, который сильно помогает: отталкивайся от воронки, которая уже работает.
Мой партнер мало говорил об этом публично, но @BoringMarketer только что запустил Boring Funnels — проект, где каждую неделю разбирается реальная живая воронка, от рекламы до последнего письма, а каждый шаг превращается в промпт, который можно отдать твоему кодящему агенту. Это гораздо лучшая стартовая точка, чем чистый лист.
Затем сделай картинки. Nano Banana, GPT Image и Midjourney уже выдают предметные фото, лайфстайл-сцены и статику, которая отлично смотрится на экране телефона. Фишка в том, чтобы скармливать им реальные фото твоего продукта, чтобы товар оставался точным, а модели позволять менять всё вокруг него.
Затем сделай видео. Veo, Kling и fal превращают скрипт или статичную картинку в короткий ролик. Для рекламы с говорящей головой Arcads, HeyGen и Creatify генерируют AI-актеров, читающих твой скрипт на десятках языков. ElevenLabs закрывает озвучку, а CapCut или Captions — монтаж.
Используй AI-актеров для тестов, а людям плати за победы. Это главный секрет AI UGC. AI-актеры позволяют протестировать двадцать скриптов за день по цене одного ролика от криэйтора. Когда ты понимаешь, какой скрипт работает, живой человек, произносящий его, обычно показывает результат еще лучше, вызывает больше доверия и держит тебя в безопасности на платформах, требующих маркировать AI-контент.
Позвольте агенту крутить цикл. Он запускает каждый концепт на паузе, человек нажимает «старт», скрипт отключает проигравших после заданного бюджета, а каждый понедельник performance-агент сообщает, какие концепты выстрелили и какие хуки тестировать дальше. Ваша задача сводится к генерации идей и оценке вкуса, а объемы берет на себя машина.
Маркетинг-инженеры, которые сейчас побеждают в платном трафике (paid social), выпускают десятки по-настоящему разных концептов в месяц — и делают это без продакшн-команды.
Социальный движок
Платный трафик забирает всё внимание, но именно в органике маркетинг-инженеры тихо создают нечестное преимущество. Это бесплатная дистрибуция и самая дешевая лаборатория для тестирования креативов из всех, что когда-либо существовали.
Относитесь к органике как к тестовой кухне. Публикуйте десять хуков в виде обычных TikTok, Reels или постов в X, смотрите, какие из них подхватит алгоритм, и только потом вкладывайте деньги в победителей. Вы бесплатно выясняете, что работает, а рекламный бюджет уходит только на идеи, которые уже доказали свою эффективность.
Нарезайте всё. Один длинный материал — подкаст, вебинар или эмоциональный монолог фаундера на прогулке — можно превратить в двадцать коротких клипов. Инструменты вроде Opus Clip находят лучшие моменты и накладывают субтитры, а агент может запланировать их публикацию на всех платформах. Именно так растут большинство крупнейших подкастов.
Используйте форматы, которые масштабируются без лица. Слайд-шоу и карусели в TikTok и Instagram, собранные на основе вашего отчета о языке клиентов, — одни из самых простых в создании и самых сохраняемых постов. Агент пишет текст слайдов, модель генерирует картинки, а вы утверждаете пачку в воскресенье.
Сначала слушайте, потом говорите. Направьте агента на Reddit, X, комментарии в TikTok и отзывы о конкурентах, и пусть он каждую неделю докладывает, на что люди жалуются, чего просят и чему радуются. Затем поручите ему набросать полезные ответы для тредов, где ваш продукт действительно помогает, и публикуйте их сами. Особенно на Reddit: полезный ответ от живого человека бьет любую рекламу, а спам приведет к бану.
Задействуйте фаундера. Когда любой бренд умеет генерировать контент, самый дефицитный ресурс в ленте — живой человек с собственным мнением. Превратите файл founder-opinions.md в контент-движок: агент ежедневно черновик поста на основе ваших мыслей, а вы доводите его до ума в своей интонации и жмете «опубликовать». ИИ делает фаундера еще ценнее, потому что он — единственное, что никто другой не сможет сгенерировать.
Два правила помогают держать всё в чистоте. Помечайте людей и сцены, созданные ИИ, везде, где этого требует платформа, и оставляйте кнопку публикации за человеком.
Как войти в топ-1% маркетинг-инженеров
Когда база заработает сама, начинается самое интересное.
Первое — создание инструментов для принятия решений. Упаковочная компания делает калькулятор, который показывает, какой размер коробки сократит расходы на доставку. Софтверная компания собирает миграционный чекер, сканирующий вашу инфраструктуру и показывающий, что именно перенесется без проблем. Раньше это были полугодовые проекты разработки, поэтому за них редко брались. Теперь маркетинг-инженер может выпустить черновую версию за неделю — покупатели добавят её в закладки и вернутся ровно тогда, когда будут готовы к покупке.
Второе — маркетинг для тех, кто влияет на покупку. Бухгалтер, рекомендующий софт сорока клиентам. Агентство, выбирающее инструменты для своих заказчиков. Айтишник, которого спрашивают: «А это безопасно?». Соберите кампанию специально для них, с теми самыми материалами, которые нужны им, чтобы сказать «да».
Третье — починка привлечения внутри онбординга. Иногда реклама работает отлично, а новые клиенты уходят, потому что первая неделя оказалась слишком запутанной. Агент, который читает тикеты поддержки на этапе онбординга и находит места, где люди застревают, может дать росту больше, чем ваш следующий набор объявлений.
Четвертое — своя задача для каждого канала. Поиск отвечает на вопросы. Соцсети начинают диалог. Email приходит в конкретный момент. Если все каналы повторяют одно и то же сообщение, вы пять раз платите за один и тот же показ.
Стек
Вот полный набор инструментов, разбитый по задачам. Сервисы меняются каждые несколько месяцев, поэтому запоминайте категории, а названия подставляйте по ходу дела.
- Рабочее пространство агентов: Claude Code, Codex, Cursor, Google AI Studio
- Агенты 24/7: Hermes, GrokBot, Codex
- Тексты и стратегия: Claude, ChatGPT, Gemini
- Изображения: Nano Banana, GPT Image, Midjourney
- Видео: Veo, Sora, Kling, Runway, Fal
- ИИ-актеры и UGC: Arcads, HeyGen, Creatify
- Голос: ElevenLabs
- Воронки: BoringFunnels.com
- Монтаж и нарезка: CapCut, Captions, Opus Clip
- Голос клиента: Gong, Fathom, Intercom, Zendesk, G2
- CRM: HubSpot, Salesforce
- Сигналы и обогащение данных: Clay, Apollo
- Поиск и видимость в ИИ: Ahrefs, Semrush, Google Search Console
- Реклама: Meta Ads API, Google Ads API
- Email и исходящие рассылки: Customer.io, Resend, Instantly
- Веб: Next.js на Vercel, Framer, Webflow
- Аналитика: PostHog, Stripe, Supabase
Чему нужно научиться
Эта профессия наполовину маркетолог, наполовину строитель, и вам понадобятся обе половины.
Маркетинговая половина — это то, что отличные маркетологи знали всегда. Как провести интервью с клиентом и услышать ту самую фразу. Как позиционировать продукт, чтобы нужные люди почувствовали: его сделали для них. Как собрать оффер, который станет реальной причиной купить, а не просто скидкой в красивой обертке. Как написать заголовок, останавливающий скролл. Как каждый канал решает, кто и что увидит. И достаточно статистики, чтобы отличить реальный результат от случайности.
Инженерная половина новее, и освоить её гораздо проще, чем кажется. Вам нужно уметь писать контекст, который агент действительно сможет использовать, — это самый недооцененный навык во всем списке. Нужно читать код достаточно хорошо, чтобы оценить, делает ли он то, о чем вы просили, ведь пишет его агент, а отвечаете вы. Нужно понимать, как API и MCP связывают инструменты между собой, писать базовые SQL-запросы для выгрузки своих цифр, публиковать страницы, работать с git, составлять тест-кейсы и примерно представлять, сколько стоит каждый запуск агента.
Самый быстрый способ освоить инженерную половину — собрать на этих выходных один уродливый лендинг с помощью ИИ-инструмента для кодинга. Одна опубликованная страница научит вас большему, чем десять курсов.
Куда всё идет
Если бы мне пришлось начинать на этой неделе, вот что бы я сделал. Если вы маркетолог — соберите агента по языку клиентов и прогоните его через ваши последние 20 звонков продаж. Если вы разработчик — посидите на пяти сейлз-коллах, а затем сделайте калькулятор для одного сегмента клиентов. Если вы фаундер — заблокируйте два часа на выходных и напишите founder-opinions.md, потому что каждый агент, которого вы создадите после этого, будет умнее предыдущего.
Не ставьте публикации, аутрич и бюджеты на автопилот, пока каждый процесс не заслужит ваше доверие. Добейтесь стабильной работы одного процесса, прежде чем подключать следующий. Криво настроенный воркфлоу, запускающийся каждое утро, просто обеспечит вас стабильными поставками хаоса.
Бо́льшую часть истории маркетинга побеждал тот, у кого был самый большой бюджет и больше всего людей. Думаю, следующее десятилетие достанется тем, кто лучше всех понимает своего клиента и быстрее всех действует. Мой прогноз: к 2028 году лучшие маркетинговые команды будут состоять из одного-двух маркетинг-инженеров, управляющих десятками агентов, и они будут выпускать больше, чем отделы в десять раз крупнее.
Большинство этих людей прямо сейчас сидят на позициях в growth, контенте и операционке. Им достаточно одних выходных сборки, чтобы стать одним из них.
Если хотите копнуть глубже, я записал целый выпуск про маркетинг-инженеров в подкасте @startupideaspod: https://youtube.com/watch?v=8ZC1G1ezN5o
Пишите мне в личку, если могу быть полезен. Не смогу ответить всем, но кому-то обязательно отвечу!
Более за вас.
Greg Isenberg
Кстати, как мы можем поработать вместе:
- Наймите LCA. Мы — ведущее продуктовое дизайн-агентство в сфере ИИ. Если хотите, чтобы ваш ИИ-продукт выглядел и работал на мировом уровне, обращайтесь. Стратегия, дизайн, продукт, разработка — всё под ключ.
- Используйте Ideabrowser.com. Найдите идею для следующего стартапа, опираясь на реальные данные. Им пользуются более 200 тысяч фаундеров.
- Попробуйте Boring Funnels. Мой партнер недавно запустил Boring Funnels. Каждую неделю сервис разбирает реально работающую воронку и превращает её в промпты для вашего кодинг-агента.
- @startupideaspod — слушайте в Spotify, Apple и YouTube: идеи для стартапов, тактики роста и практические туториалы по ИИ.
