За кулисами конференции ROИИ
Vlad Kornyshev
Контекст: с чего все началось
У нас есть закрытый чат авторов Telegram-каналов с практическим опытом внедрения ИИ. Летом прошлого года мы обсуждали, как можно растить свои блоги, давая аудитории реальную ценность. Идея совместных эфиров быстро переросла в концепцию конференции.
Через какое-то время Коля и Максим сделали свою крутую конфу по вайб-кодингу, которая принесла им отличный прирост аудитории. Меня тоже звали, но я решил отойти на второй план: мне хотелось сделать мероприятие не для разработчиков, а про бизнес, продуктовые метрики и рентабельность ИИ. Просто светить лицом на не свою ЦА, чисто ради цифр в графе подписчиков я не хотел, поэтому для меня было критически важно собрать мероприятие про реальный ROI от нейросетей.
Я вкинул идею в наш чат, ребята поддержали, мы ударили по рукам. Но жизнь внесла коррективы: на мою команду и ребят наложились рабочие и семейные обстоятельства. В итоге я остался один на один с операционкой. И тут начался краш-тест моих навыков работы с AI.
Этап 1: Сбор лайнапа и персонализированный аутрич
Мне нужно было собрать спикеров, которые реально шарят за продуктовую и бизнесовую часть ИИ. Ребята накидали мне лонг-лист каналов, половину из которых я даже не знал. Нужно было быстро понять, кто подходит под адженду, а кого лучше оставить на следующие мероприятия.
Как решал:
1. Я использовал свой open-source тул TeleTools. Экспортировал контент из каналов кандидатов и парсил его.
2. Загружал данные в Google AI Studio и NotebookLM. Задавал вопросы по текстам, искал релевантные кейсы, соответствующие изначальной концепции конфы.
3. NotebookLM стал моим спарринг-партнером: мы брейнштормили, кто из кандидатов лучше всего впишется в программу. Так отсеялась куча каналов.
Дальше нужно было пригласить отобранных ребят. Писать шаблонные рассылки — моветон. Я снова закинул данные о спикере в LLM и попросил составить персонализированные сообщения, которые учитывали бэкграунд человека и предлагали конкретный "фит" в нашу конфу.
Работа велась до самого анонса, но результат того стоил: собрался мощнейший лайнап, и, к счастью, никто не слился.
Оставалось собрать сайт и бота для регистрации. С ботом я решил не изобретать велосипед — Коля и Максим просто дали мне своего проверенного бота с уже настроенной аналитикой. Спасибо им за это огромное! А вот про сайт расскажу ниже.
Этап 2: Сборка сайта на вайбе
Сайт нужен был "вчера". Пилить с нуля — самоубийство по времени. Благо, у меня в загашнике лежал код лендинга от моего так и не запущенного курса по вайб-кодингу.
Как решал:
Я пошел по пути жесткой оптимизации.
Взял Antigravity от Google, скормил агенту код старого сайта и попросил вытащить оттуда все стили, анимации и логику, чтобы собрать бойлерплейт (для нетехнических читателей - это по-сути шаблон).
Затем мы с Сашей (моим партнером по NGI Academy) накидали структуру и тексты в Google Docs. Я перенес это в Antigravity, и буквально за один вечер у нас был готовый, стильный лендинг. Для приема платежей я просто переиспользовал свой старый код ЮKassa, поменяв API-ключ и ID магазина.
На самой конференции во время перерыва я показал мини-воркшоп, как именно собирал этот сайт, видео прикладываю ниже.
Этап 3: Маркетинг, посевы и магия Perplexity Comet
Сайт есть, спикеры есть. Нужен трафик. У нас был список из нескольких сотен потенциальных каналов для рекламы. Нужно было выбрать лучшие, чтобы не слить бюджет, но собирать статистику руками по 300 ссылкам — это ад.
Как решал:
Я натравил Perplexity Comet на TGStat. Промпт и подробный воркфлоу описал тут. Агент прошелся по всем каналам и собрал мне в Google Таблицу охваты, ERR, рекламные охваты за 24 часа и контакты админов. Меньше чем за час у меня на руках была полная база для аналитики.
Я выделил своих фаворитов, но решил проверить себя. Выгрузил сухие цифры в Gemini и спросил:
"Исходя из концепции бизнес-конференции по ИИ, где лучше брать рекламу?".
Мы с LLM сошлись в 90% случаев, но модель настойчиво рекомендовала канал "Силиконовый мешок", который я изначально задвинул в резерв.
Спойлер: именно этот канал дал нам самую высокую конверсию.
Адаптация креативов:
Мы с Сашей написали базовый рекламный текст. Дальше я брал этот текст, выгружал посты канала, в котором мы покупали рекламу, закидывал всё это в LLM и просил:
"Проанализируй ToV канала, пойми портрет аудитории и адаптируй наш рекламный пост под их стилистику, сохранив суть".
ОРД и маркировка:
Многие админы не делают маркировку рекламы сами. Пришлось разбираться в кабинете Яндекса, который сделан, мягко говоря, не интуитивно. Здесь меня спасал Perplexity: я задавал вопросы по бюрократии, правилам разметки и интерфейсу ОРД, что сэкономило мне кучу нервов.
Этап 4: Инфраструктура и сценарии
YouTube в РФ заблокирован, поэтому стримить надо было на VK. Но двойной стриминг (созвон спикеров + отдача в соцсеть) жутко греет железо. Я не хотел, чтобы 8-часовая конфа зависела от моего ноутбука и интернета.
Через ИИ-поиск я нашел облачные сервисы для рестриминга, выбрал StreamVi, а затем просто сходил к ребятам, которые делали это до меня (спасибо Максу Ключникову), чтобы подтвердить выбор и узнать подводные камни. ИИ дал широкую картину, а человек — верифицировал опыт.
Для самой конфы ИИ помог мне написать сценарий круглого стола. Я собрал вопросы от аудитории, скормил LLM бэкграунд каждого спикера и получил отличный скелет дискуссии, который мы потом просто немного допилили руками. Посты-анонсы спикеров в канал тоже полностью генерировались нейросетью на основе их тезисов.
Этап 5: Продакшен и нарезка видео
Конфа прошла отлично, без жестких факапов. Начался пост-продакшен: нужно было нарезать 16 часов видео на отдельные доклады для YouTube.
Как решал:
1. Загрузил аудиодорожку в MacWhisper, получил транскрипт с таймкодами.
2. Отнес это в Google AI Studio, дал расписание конфы и попросил найти точные таймкоды начала и конца каждого доклада, включая Q&A сессии.
3. Попросил написать консольные команды для ffmpeg, чтобы разрезать видео одним махом через терминал.
Где ИИ споткнулся: Модель не всегда идеально попадала в таймкоды по тексту, погрешность составляла 1-3 минуты. Мне пришлось вручную прокликать стыки, но потратить на это 10 минут — ничто по сравнению с ручной нарезкой 16-часового таймлайна в Final Cut Pro.
Саммари докладов для постов я тоже прогнал через NotebookLM, а форму обратной связи сгенерировал и скопипастил в Google Forms.
Этап 6: Главный факап и как AI помог починить аналитику
Пришло время считать цифры, ROI и сводить экономику. И тут выяснилось страшное.
Мы, как спикеры, лоханулись. Абсолютно все разместили у себя в каналах ссылку на бота с неверной UTM-меткой (меткой лендинга). Вся статистика в боте смешалась в кашу: невозможно было сходу понять, кто пришел с органики спикеров, а кто — с платной рекламы, так еще и количество зарегистрированных не билось.
Как решал:
Я не стал просить LLM "посчитать всё за меня" — она бы нагаллюцинировала цифры. Вместо этого мы с Gemini начали дебажить логику.
В режиме вопрос-ответ мы разработали методологию:
1. Взяли за базу 1000 органических регистраций, которые были до старта рекламы.
2. Прописали пропорции распределения остаточного трафика на основе косвенных метрик переходов.
В итоге мы вывели формулу, погрешность которой составила всего ~10 человек на масштабе в полторы тысячи!
Итоги: сухие цифры
Чтобы вы понимали, насколько всё это было эффективно, вот выжимка из моего сообщения спикерам с финансовыми итогами:
Всего участников: 1535 человек.
Средний рост каналов спикеров: ~1300 мотивированных подписчиков (ядро, которое осталось).
Цена платного привлечения: 88,15 руб. за человека (очень неплохо для B2B-ивента).
Итоговая цена подписчика для спикеров:~13,5 рублей!
На минуточку, средняя цена подписчика в Telegram в нише AI сейчас болтается от 180 до 200 рублей. Получить целевую, горячую аудиторию по 13,5 рублей — это тотальный оверперформ любой стандартной рекламы.
Да, я знатно упоролся в процессе. Да, мы не пробили потолок в 2000-3000 человек (сказалась жесткая конкуренция в эти даты — параллельно шли Open Talks AI). Но я безумно доволен результатом.
Это невероятно крутое чувство, когда ты делаешь продукт, который бьет точно в боль аудитории, собирает море благодарностей в личку и при этом круто растит твой личный бренд.
Что дальше?
В апреле мы планируем провести еще одну конференцию по похожей механике. Будут новые форматы, новые спикеры и ивенты с полностью свободным входом. Так что оставайтесь на связи!
А пока — внедряйте ИИ в свои процессы. Как видите, он способен заменить целый бэк-офис, если уметь правильно ставить задачи.