Превращаю AI в реальные деньги
для вашего бизнеса.
Результаты:
+67% выручки, снижение CPL в 2–3 раза
персонализированные видео для каждого клиента.
Без найма штата.
С полной ответственностью за результат.
P.S. За 15 минут вы узнаете, где скрыты резервы роста и какие AI-инструменты принесут вам прибыль уже в первый месяц.!
Кто я и почему мне можно доверить маркетинг с AI ?
Кто я и почему мне можно доверить маркетинг с AI ?
AI-интернет-маркетолог с 4+ годами коммерческого опыта.
Специализируюсь на полном цикле генерации контента с помощью нейросетей: от текстов и изображений до видео с AI-аватарами и музыкального сопровождения.
Моё кредо — делать маркетинг эффективнее без увеличения бюджета. В 8 нишах (E-commerce, EdTech, HealthTech, услуги, производство, B2B,B2C, благотворительность) я внедрял AI-решения, которые давали измеримый рост ROI и сокращали стоимость лида в 2–3 раза.
Я работаю как с западными моделями (ChatGPT, Claude, Flux, Runway), так и с российскими (YandexGPT, GigaChat, Kandinsky), что гарантирует стабильность и соответствие локальным требованиям.
Но главное — я не просто «нажимаю на кнопку». Каждый результат AI я лично проверяю на фактологические ошибки, смысл и юридическую чистоту. Это называется Human-in-the-loop — и именно это отличает профессионального AI-маркетолога от оператора.
МОЙ AI-СТЭК
Инструменты, которые я использую для вашего результата
- 📝 Текстовые LLM (промпт-инжиниринг)
ChatGPT · Claude · Gemini · GROK · DeepSeek · Perplexity · YandexGPT · GigaChat - 🎨 Генерация изображений
DALL-E‑3 · Flux 1.0_Dev · SD_XL 1.0 · Kandinsky · RuDalle · Adobe FireFly · Stylar · Шедеврум - 🎥 Генерация видео и аватаров
Runway · Pika · D‑id · Heygen - 🎵 Генерация аудио
Suno
Реальные проекты — реальные цифры.(2022-26 г.)
Ниже — примеры моих работ с указанием применённых AI-инструментов и достигнутых KPI.
Реальные проекты — реальные цифры.(2022-26 г.)
Ниже — примеры моих работ с указанием применённых AI-инструментов и достигнутых KPI.
Ситуация:
Сервисный центр по ремонту техники Apple — старый сайт, низкие позиции в поиске, трафика почти нет.
Задача:
Выйти в ТОП‑5 по ключевым коммерческим запросам («ремонт iPhone», «замена экрана MacBook» и т.п.) за 2 месяца.
Решение с AI:
Собрал семантическое ядро из 800+ запросов через Perplexity и ChatGPT, провёл кластеризацию и выделил 20 ключевых групп.
Написал SEO-тексты для всех страниц с помощью Claude и DeepSeek, с оптимизацией под LSI-фразы.
Создал новые посадочные страницы на Tilda с улучшенной структурой и микроразметкой (сгенерировал контент-план через GigaChat).
Внёс технические правки (заголовки, alt-теги) с помощью AI-инструментов, но все изменения проверял вручную.
Результат:
Через 2 месяца сайт вышел в ТОП‑5 по 80% целевых запросов.
Органический трафик вырос в 3,5 раза.
Количество заявок с сайта увеличилось на 55% без увеличения рекламного бюджета.
▲ Level Kitchen (доставка готового здорового питания): Как мы увеличили количество заказов на 47% за 3 месяца, не поднимая бюджет на рекламу.
Ситуация:
Сервис доставки готовых рационов Level Kitchen работал на высококонкурентном рынке Москвы и СПб. Бюджет на привлечение был фиксированным, а средняя стоимость лида (CPL) росла из-за насыщения аудитории. Конкуренты активно использовали таргет и блогеров, а у Level Kitchen не было уникального креативного подхода — все объявления выглядели одинаково.
Задача:
Увеличить количество заказов (конверсий в покупку) на 30% за 3 месяца, сохранив тот же рекламный бюджет, и одновременно снизить CPL на 20%.
Решение с AI:
Генерация креативов с учётом сегментов:
С помощью ChatGPT и Perplexity проанализировали аудиторию (по возрасту, полу, целям — похудение/набор массы/здоровое питание) и выделили 5 ключевых персонажей. Для каждого создали сотни вариантов визуалов в Flux 1.0_Dev, Kandinsky и SD_XL — не просто красивые блюда, а «до/после», эмоциональные сцены, контекст (офис, дом, спортзал). Затем пропустили их через Claude для выбора лучших по CTR.
Динамические видео-объявления:
Сделали в Runway и Pika короткие (15‑секундные) ролики с анимированными блюдами и меняющимися текстами. Дополнительно создали аудио-сопровождение в Suno, чтобы ролики звучали «вкусно».
Автоматизация ставок с AI-прогнозом:
В Яндекс.Директе и VK Рекламе настроили автоматические стратегии, но с еженедельной корректировкой на основе прогнозной модели, построенной в Perplexity — она предсказывала конверсионность часов и дней недели, перераспределяя бюджет.
Персонализированные письма для удержания:
Сделали серию триггерных писем с рецептами и персональными предложениями, сгенерированными в YandexGPT и GigaChat — с учётом предпочтений клиента (из его истории заказов).
Чат-бот с AI на сайте:
Внедрили чат-бота на базе ChatGPT, который помогал подобрать рацион за 2 минуты, повышая конверсию на этапе выбора.
Результат:
Количество заказов выросло на 47% (план 30% — перевыполнено).
CPL снизился на 24% (с 480 до 365 руб. за лид).
Средний чек увеличился на 12% за счёт успешных кросс-сейлов в письмах.
ROMI вырос с 180% до 240% за 3 месяца.
▲ Студия «ФаСАД» (образование): Годовой маркетинговый план +20% выручки и –20% бюджета без хаоса.
Ситуация:
Студия «ФаСАД» — образовательный проект в сфере архитектурного и строительного дизайна. У студии были опытные преподаватели, авторские программы и лояльные ученики, но маркетинг существовал в режиме «пожарного тушения»: реклама запускалась спонтанно, акции объявлялись в последний момент, а решение о запуске нового потока принималось интуитивно. В результате — нестабильный набор на курсы, перерасход бюджета на неэффективные каналы и упущенная прибыль.
Задача:
Разработать системный маркетинговый план на год, который:
Обеспечит стабильный и прогнозируемый набор учеников на каждый поток.
Исключит спонтанные и неэффективные траты.
Снизит общие маркетинговые затраты минимум на 15% без потери количества заявок.
Даст владельцу понятную дорожную карту с чёткими KPI на каждый месяц.
Решение с AI:
Аудит и анализ данных:
Собрал и проанализировал историю всех предыдущих рекламных кампаний через Perplexity и ChatGPT — выявил, какие каналы (Яндекс.Директ, ВКонтакте, Telegram) приносили лучший CPL в разные сезоны, а какие работали в минус. Построил когортный анализ в Яндекс.Метрике, чтобы понять, какие источники приводят самых «долгоиграющих» учеников (с высоким LTV).
Прогнозное моделирование бюджета:
С помощью ChatGPT и Perplexity построил прогнозную модель спроса на каждый месяц с учётом сезонности (пик — сентябрь и февраль, спад — летние месяцы). На основе этого рассчитал оптимальный бюджет на каждый канал и период, чтобы не переплачивать в «мёртвые» месяцы и усиливать давление в пики.
Создание контент-плана и креативов:
Сгенерировал 12-месячный контент-календарь в Claude и GigaChat — с темами постов, вебинарами, акциями и триггерными письмами для каждой стадии воронки. Для рекламных кампаний создал баннеры в Kandinsky и Flux 1.0_Dev (показывали работы студентов «до» и «после» обучения), а также короткие видео-тизеры в Runway.
Автоматизация воронки:
Настроил приём и обработку заявок через чат-бота на базе YandexGPT, который квалифицировал лидов (уровень подготовки, цель обучения, бюджет) и передавал менеджерам готовый скрипт общения. Это сократило время реакции на заявку с 4 часов до 3 минут.
Ежемесячная корректировка стратегии:
Внедрил систему ежемесячного A/B-тестирования гипотез (заголовки, офферы, визуалы) с автоматическим анализом результатов через ChatGPT — это позволяло оперативно менять тактику без пересмотра всего годового плана.
Результат:
Разработан годовой маркетинговый план с помесячной разбивкой KPI, бюджетов и активностей — владелец получил прозрачную дорожную карту.
Набор на курсы стал стабильным: заполняемость потоков выросла с 65% до 92% в среднем за год.
Маркетинговые затраты снижены на 20% за счёт исключения спонтанных неэффективных активностей и перераспределения бюджетов по прогнозной модели.
Общая выручка студии за год выросла на +20% при сокращении бюджета — за счёт более точного попадания в ЦА и повышения конверсии на всех этапах воронки.
Владелец освободил до 15 часов в месяц на управленческие задачи вместо «ручного» управления маркетингом.
Готовы выстроить такую же систему для вашего бизнеса? Обсудим ваши задачи.
Реальные проекты — реальные цифры.
(2022-26 г.)
Ниже — примеры моих работ с указанием применённых AI-инструментов и достигнутых KPI.
Реальные проекты — реальные цифры.
(2022-26 г.)
Ниже — примеры моих работ с указанием применённых AI-инструментов и достигнутых KPI.
Благотворительный фонд «ВВЕРХ»:Как мы увеличили эффективность привлечения доноров, превратив рекламную кампанию в стабильный инструмент роста.
Ситуация:
Благотворительный фонд «ВВЕРХ» занимается системной помощью детям и взрослым с тяжёлыми заболеваниями. У фонда была понятная миссия, лояльная база сторонников и опыт проведения благотворительных акций. Однако системного маркетинга не существовало: сбор пожертвований шёл волнообразно — всплески во время акций сменялись длительными периодами затишья. Реклама в Яндекс.Директе запускалась от случая к случаю, без чёткой стратегии и анализа результатов. Бюджет тратился неэффективно: часть объявлений приносила доноров, часть — работала впустую, но понять, почему так происходит, было невозможно. Руководители фонда чувствовали, что потенциал аудитории раскрыт не полностью, но не знали, как выстроить системную работу с рекламным бюджетом, чтобы пожертвования шли стабильно, а не от кампании к кампании.
Задача:
Повысить объём целевых пожертвований через Яндекс.Директ, превратив разовые запуски рекламы в предсказуемую и масштабируемую систему привлечения доноров. Ключевые цели:
Провести полный аудит текущих кампаний и выявить точки утечки бюджета.
Разработать стратегию, которая обеспечит стабильный поток пожертвований, а не разовые всплески.
Снизить стоимость целевого действия (CPA) минимум на 30%.
Создать прозрачную систему аналитики, чтобы фонд мог понимать, какие решения работают, а какие — нет.
Решение с AI:
Глубинный анализ аудитории и конкурентов:
С помощью ChatGPT и Perplexity проанализировал портрет действующих доноров фонда: кто они, сколько жертвуют, как часто, на какие истории откликаются. Также изучил рекламные подходы других благотворительных фондов — какие месседжи, визуалы и офферы они используют. Это позволило сформировать 3 целевых сегмента аудитории с разными мотивациями: «эмоциональные» (откликаются на личные истории), «рациональные» (важна прозрачность отчётности) и «партнёрские» (готовы жертвовать регулярно). Для каждого сегмента сформулировал уникальные рекламные гипотезы.
Разработка гибридной стратегии на РСЯ (Рекламная сеть Яндекса):
Вместо стандартной настройки «на все сразу» разработал гибридную стратегию: часть бюджета направил на охватные кампании (для привлечения новой аудитории), часть — на ретаргетинг (для работы с теми, кто уже интересовался фондом, но не сделал пожертвование). Тексты объявлений для каждого сегмента генерировал в Claude и DeepSeek, адаптируя тональность под мотивацию сегмента. Визуалы создавал в Kandinsky и Flux 1.0_Dev — вместо стандартных фотографий использовал сгенерированные изображения, которые усиливали эмоциональный отклик и выделялись на фоне типичных благотворительных объявлений.
A/B-тестирование с AI-аналитикой:
Запустил серию A/B-тестов: тестировал заголовки, тексты, визуалы и офферы («сделайте разовое пожертвование» против «станьте регулярным донором»). Результаты каждого теста анализировал через ChatGPT — модель выявляла паттерны: какие комбинации давали лучший CTR, какие — лучшую конверсию в пожертвование. На основе этих данных оперативно масштабировал успешные связки и отключал неэффективные.
Прогнозная оптимизация ставок:
Использовал Perplexity для построения прогнозной модели: на основе исторических данных о конверсиях по часам, дням недели и типам устройств модель предсказывала, когда и на каких площадках вероятность получить пожертвование максимальна. Это позволило автоматически корректировать ставки в реальном времени, не переплачивая за показы в «мёртвые» часы.
Создание системы аналитики и отчётности:
Настроил сквозную аналитику: связал данные из Яндекс.Директа, Яндекс.Метрики и внутренней CRM фонда. Теперь фонд видел не просто «клики и показы», а полный путь пользователя — от первого касания с рекламой до момента пожертвования. На основе этих данных сформировал приоритетный список гипотез по дальнейшему увеличению конверсии и регулярно тестировал их. Владельцы фонда получили дашборд с ключевыми метриками, который обновлялся автоматически и не требовал ручного сбора данных.
Внедрение Human-in-the-loop:
Каждый сгенерированный AI-текст и визуал проходил мою ручную проверку на соответствие этическим нормам благотворительности, фактологическую точность и эмоциональную корректность. Это исключило риск «галлюцинаций» нейросетей и гарантировало, что рекламные материалы фонда остаются честными и чувствительными к аудитории.
Результат:
Запущена и отлажена система привлечения доноров, которая продолжает работать и масштабироваться без моего постоянного участия.
Фонд получил не просто рекламную кампанию, а инструмент для стабильного роста пожертвований и чёткое понимание, как улучшать результаты в будущем.
Стоимость целевого действия (CPA — пожертвование) снижена на 37%.
Объём пожертвований через Яндекс.Директ вырос на 25% за счёт перераспределения бюджета в пользу эффективных сегментов и гипотез.
Рекламный бюджет начал расходоваться предсказуемо и прозрачно — без спонтанных трат и «чёрных дыр».
Команда фонда получила навыки работы с аналитикой и может самостоятельно тестировать гипотезы, опираясь на выстроенную систему отчётности.
Реальные проекты — реальные цифры.(2022-26 г.)
Ниже — примеры моих работ с указанием применённых AI-инструментов и достигнутых KPI.
Реальные проекты — реальные цифры.(2022-26 г.)
Ниже — примеры моих работ с указанием применённых AI-инструментов и достигнутых KPI.
Ситуация:
Онлайн-кинотеатр «YMDB» — платформа с библиотекой фильмов и сериалов, работающая по модели подписки. У компании был стабильный, но нерастущий трафик и рекламный бюджет, который тратился по инерции: часть каналов давала хороший результат, часть — работала в ноль или в минус, но их продолжали финансировать «потому что так всегда делали». Рекламные кампании запускались по одному и тому же шаблону, без привязки к сезонности, поведению пользователей и реальной окупаемости каждого источника. Владелец чувствовал, что деньги уходят «в песок», но не мог понять, куда именно.
Задача:
Провести тотальный аудит маркетинговых затрат и выявить неэффективные каналы. Построить модель юнит-экономики, которая покажет реальную стоимость привлечения подписчика (CAC), его пожизненную ценность (LTV) и окупаемость инвестиций (ROI) по каждому источнику трафика. На основе этих данных перераспределить бюджет в пользу самых окупаемых каналов и повысить общую маркетинговую эффективность минимум на 20%.
Решение с AI:
Глубинная аналитика данных и построение юнит-экономики:
Собрал и обработал данные по всем рекламным кампаниям за последние 12 месяцев: Яндекс.Директ, VK Реклама, Telegram Ads, партнёрские программы. С помощью Perplexity и ChatGPT построил сквозную аналитику — связал расходы на каждый канал с количеством привлечённых пользователей, их поведением (удержание, среднее время просмотра, частота заходов) и доходом от подписок. Рассчитал CAC, LTV и ROMI для каждого канала в разрезе по месяцам и сегментам аудитории.
Когортный анализ для выявления «токсичных» подписчиков:
Провёл когортный анализ в Яндекс.Метрике и с помощью ChatGPT — выяснил, что часть каналов привлекает пользователей, которые оформляют подписку, но отписываются уже на второй месяц (низкое удержание). Эти подписчики не окупали затраты на привлечение, хотя формально давали «рост базы». Это и была главная утечка бюджета.
Прогнозное моделирование и перераспределение бюджета:
Использовал ChatGPT и Perplexity для построения прогнозной модели: сколько подписчиков и с каким LTV принесёт каждый канал при разных уровнях инвестиций. На основе модели перераспределил бюджет — убрал финансирование каналов с отрицательным ROMI и усилил те, которые приносили подписчиков с высоким удержанием и средним чеком.
AI-оптимизация креативов под «правильную» аудиторию:
Для усиленных каналов сгенерировал новые варианты объявлений в Claude и DeepSeek (тексты) и в Flux 1.0_Dev с Kandinsky (визуалы). Сделал акцент не на «просто посмотрите кино», а на ценность для конкретных сегментов: «для любителей триллеров», «для семейного просмотра», «для ценителей арт-хауса» — чтобы привлекать не просто массу, а целевую аудиторию с высокой вероятностью продления подписки. Запустил A/B-тестирование с автоматическим анализом результатов через ChatGPT, чтобы оперативно отсекать слабые гипотезы.
Автоматизация отчётности:
Настроил ежемесячный дашборд в Perplexity с автоматической выгрузкой ключевых метрик по каждому каналу — владелец больше не тратил время на ручной сбор данных и мог видеть картину в реальном времени.
Результат:
Выявлены и отключены 3 канала с отрицательной окупаемостью, на которые уходило до 30% бюджета.
Бюджет перераспределён в пользу каналов с высоким LTV-потенциалом.
Общая маркетинговая эффективность (ROMI) выросла на 25% при том же бюджете.
Стоимость привлечения «долгоживущего» подписчика (с удержанием более 6 месяцев) снизилась на 18%.
Владелец получил прозрачную модель юнит-экономики, которая позволяет принимать решения о распределении бюджета на месяцы вперёд, без интуитивных догадок.
▲ EdTech (онлайн-школа «Викиум» ): Рост заявок на 40% за 2 месяца без увеличения бюджета.
Ситуация:
Онлайн-школа по развитию когнитивных способностей имела хороший трафик, но низкую конверсию в заявки (около 8%). Маркетинговый бюджет был фиксирован, увеличить его было нельзя.
Задача:
Повысить конверсию из трафика в лиды с 8% до минимум 11% за 2 месяца, сохраняя прежний уровень затрат.
Решение с AI:
Провёл глубинный анализ поведения пользователей с помощью когортного анализа в Яндекс.Метрике и выявил 3 проблемных этапа воронки.
Внедрил квиз-маркетинг — вопросы и логику ветвления сгенерировал в GigaChat (с учётом возрастной и образовательной аудитории).
Создал персонализированные письма-триггеры с помощью ChatGPT для каждого сегмента (по 5 вариантов текста).
Разработал AI-аватара преподавателя в D‑id и разместил на посадочной странице — видео-приветствие с персонализированным оффером.
Результат:
Конверсия выросла с 8% до 12,5% (превышение плана).
Количество целевых заявок увеличилось на 40%.
Время ответа на возражения в чате сократилось на 50% благодаря AI-чату на базе YandexGPT.
▲ Mi-Shop.com (Xiaomi): Запуск и масштабирование в условиях жёсткой конкуренции: ROI >100% с первых недель.
Ситуация:
Mi-Shop.com — интернет-магазин, специализирующийся на продаже техники Xiaomi и аксессуаров к ней. Рынок электроники в России характеризуется высокой конкуренцией: крупные федеральные сети (М.Видео, Ситилинк) и множество мелких игроков борются за одного и того же клиента. Маржинальность в нише низкая, а стоимость привлечения покупателя (CAC) постоянно растёт. Клиент обратился с запросом: запустить интернет-магазин с нуля и выйти на операционную окупаемость в максимально короткие сроки без неоправданных бюджетных рисков.
Задача:
Разработать и реализовать стратегию вывода магазина на рынок, которая обеспечит:
Прогнозируемый старт с чётким пониманием бюджета и ожидаемых KPI.
Выход на окупаемость рекламных инвестиций (ROI >100%) уже в первый месяц работы.
Стабильный поток заказов без «качелей» в трафике и конверсии.
Решение с AI:
Глубинный анализ рынка и конкурентов:
С помощью Perplexity и ChatGPT провёл анализ конкурентной среды: изучил ассортимент, ценовую политику, рекламные креативы и посадочные страницы топ-10 игроков. Выявил незанятые ниши внутри категории — аксессуары и редкие модели, на которые был высокий спрос, но низкое предложение. Это позволило сформировать уникальное торговое предложение (УТП) и чётко позиционировать магазин.
Расчёт юнит-экономики и прогнозное медиапланирование:
На основе данных о среднем чеке, маржинальности и конверсионности похожих проектов построил финансовую модель в ChatGPT и Perplexity. Рассчитал допустимую стоимость привлечения клиента (CAC), точку безубыточности и необходимый объём трафика для выхода на ROI >100%. Спрогнозировал бюджет на первые 3 месяца с разбивкой по каналам (Яндекс.Директ, VK Реклама, Telegram Ads) и сезонам — это исключило спонтанные траты и дало клиенту прозрачный план.
Создание посадочных страниц и контента с AI:
Разработал структуру и тексты для карточек товаров и лендингов в Claude и DeepSeek — с акцентом на выгоды и снятие возражений (гарантия, оригинальность, быстрая доставка). Изображения для баннеров и карточек генерировал в Kandinsky и Flux 1.0_Dev — делал акцент на качестве и детализации, чтобы визуально выделиться на фоне конкурентов.
Запуск и AI-оптимизация рекламных кампаний:
Настроил рекламные кампании в Яндекс.Директе с использованием автоматических стратегий и прогнозной корректировкой ставок через ChatGPT (анализ эффективности по часам, дням недели и типам устройств). В VK Рекламе и Telegram Ads использовал A/B-тестирование креативов — тексты генерировал в GigaChat, визуалы в Flux и Kandinsky, а затем через ChatGPT анализировал, какие комбинации дают лучший CTR и конверсию, и оперативно масштабировал их.
Автоматизация обработки заказов:
Внедрил чат-бота на базе YandexGPT, который отвечал на частые вопросы (наличие, доставка, гарантия), помогал подобрать совместимые аксессуары и передавал тёплых клиентов менеджерам с готовым скриптом общения. Это сократило время обработки заявки с 30 минут до 3 минут и повысило конверсию из заявки в покупку.
Результат:
Проект запущен строго по медиаплану — клиент точно знал, сколько и на что тратит на каждом этапе.
Выход на ROI >100% уже на третьей неделе после старта.
Стабильный поток заказов с первых дней — без «пустых» недель и перерасхода бюджета.
Средняя стоимость заказа (CPA) оказалась на 18% ниже прогнозируемой за счёт постоянной AI-оптимизации ставок и креативов.
Клиент получил не просто «настроенную рекламу», а полный маркетинговый контур: от анализа рынка и стратегии до автоматизированной воронки продаж, которая продолжила приносить заказы и после завершения активной фазы сотрудничества.
Вывод: Неважно, большой у вас бренд или растущий стартап — я выстраиваю маркетинг, который приносит измеримую прибыль. Готовы обсудить вашу задачу?
Почему я отвечаю за каждый AI-результат
Что я контролирую:
- Фактологическую точность — исключаю «галлюцинации» нейросетей.
- Смысловую связность — AI-контент должен соответствовать вашему бренд-голосу и бизнес-задачам.
- Юридическую чистоту — проверяю на плагиат, корректность цитирования, наличие обязательной маркировки рекламы (в соответствии с 149-ФЗ).
- Эстетику и креатив — генерация может быть технически правильной, но я дорабатываю её до уровня, который вызывает эмоции у вашей аудитории.Этот подход называется Human-in-the-loop. Он гарантирует, что AI работает на вас, а не вы работаете над ошибками AI. Именно поэтому мои клиенты получают стабильный рост метрик без риска репутационных потерь.
Ваша маркетинговая система. Выберите уровень результата.
Превращаю хаотичные траты на маркетинг в предсказуемую систему роста. Я не просто
настраиваю рекламу — я создаю для вашего бизнеса работающий механизм, где каждый этап, от аналитики до лидогенерации, усилен искусственным интеллектом для максимальной точности и скорости. Вы получаете не набор услуг, а готовый результат.
-
📌 ПАКЕТ «СТАРТ-ШТУРМ» — проверка гипотезы
Для кого: малый бизнес, стартапы, кто хочет быстро протестировать AI-маркетинг.
Цена: по запросу
Что входит:
Глубинный аудит текущего маркетинга (трафик, конверсия, юнит-экономика)
Генерация 10–15 креативов (изображения + тексты) через Flux и ChatGPT
Запуск одной рекламной кампании (Яндекс.Директ или VK Реклама) с AI-оптимизацией ставок
Отчёт с рекомендациями через 14 дней
Результат: Вы получаете первые заявки или продажи с CPL не выше среднего по рынку. Если результат неудовлетворительный — корректируем стратегию бесплатно. -
📌 ПАКЕТ «СИСТЕМНЫЙ РОСТ» — стабильный поток лидов.
Для кого: бизнес с ежемесячным бюджетом от 200 000 руб., который хочет масштабироваться.
Цена: 44 000 ₽/месяцЧто входит:
Разработка маркетинговой стратегии с прогнозом LTV и ROI
Автоматизация воронки: CRM + AI-чат-боты + Make.com
Генерация контента на все каналы (тексты, изображения, видео) с использованием мультимодальных моделей
Еженедельная оптимизация кампаний на основе когортного анализа
Создание персонализированных видео-рассылок через Heygen для B2B-сегментов
Результат: Стабильный поток из 30–50 целевых заявок в месяц, снижение CPL на 20–40%, рост ROI минимум на 50% за 3 месяца. -
📌 ПАКЕТ «ПОЛНЫЙ КОНТУР» — ваш маркетинг-отдел в одном лице
Для кого: средний и крупный бизнес, который хочет передать весь маркетинг на аутсорс.
Цена: 88 000 ₽/месяцЧто входит:
Всё, что в пакете «Системный рост»
Полное управление рекламными бюджетами (все каналы: Яндекс, VK, Telegram, MyTarget)
Разработка сайтов и лендингов на Tilda с AI-контент-стратегией
SEO-оптимизация с семантическим ядром, собранным через AI-кластеризацию
Ежемесячная сквозная аналитика с прогнозами и рекомендациями
Личный AI-ассистент для ваших менеджеров (чат-бот на базе GigaChat)
Результат: Рост выручки на 40–80% за 6 месяцев, полная прозрачность бюджета, экономия на найме штата (3–5 сотрудников). -
📌 ПАКЕТ «МАСШТАБИРОВАНИЕ» — выход на лидерство в нише
Для кого: амбициозные проекты с бюджетом от 1 млн руб./мес.
Цена: 240 000 ₽/месяцЧто входит:
Индивидуальная AI-стратегия с прогнозом доли рынка
Построение мультиагентной системы (AutoGen, CrewAI) для автоматизации всего маркетинга
Создание синтетических данных для тестирования гипотез без риска
Внедрение предиктивной аналитики для управления юнит-экономикой
Эксклюзивные видео-кампании с AI-аватарами топ-менеджеров компании
Результат: Вы становитесь лидером в своей нише с устойчивым конкурентным преимуществом за счёт AI-ускорения всех процессов.
Что говорят клиенты
- — Анна Смирнова, основатель HealthTech-проекта«Мы были стартапом без бюджета на дизайнеров и копирайтеров. Виталий настроил пайплайн генерации контента через нейросети — и мы запустились за 7 дней, обойдя конкурентов по качеству рекламы. CPL в 3 раза ниже — это просто космос.»
- — Иван Петров, генеральный директор «ПромМаш»«Виталий за 2 месяца полностью перестроил наш маркетинг. Раньше мы тратили по 150 тыс. руб. на контекст, а лидов было 5–7 в месяц. После внедрения AI-генерации креативов и прогнозной оптимизации мы получаем 25–30 лидов при том же бюджете. Отдельно хочу отметить персонализированные видео, которые он сделал для наших топ-клиентов — это повысило лояльность и помогло закрыть 3 крупных сделки.»
Давайте обсудим ваш проект:
@vital16041976
+7 (953) 247-87-77
vital16041976@yandex.ru
Прошёл обучение в Яндекс Практикуме (АНО ДПО «Образовательные технологии Яндекса») по программе профессиональной переподготовки. Профессия «Интернет-маркетолог» в объёме 332 часа. Успешно сдал 12 курсовых работ и защитил диплом на отлично.
Прошел обучение в "Межрегиональном учебном центре инновационных технологий." по программе повышения квалификации. Профессия "Специалист по работе с системами искусственного интеллекта" в объеме 144 часа.
Напишите мне напрямую:
@vital16041976
+7 (953) 247-87-77
vital16041976@yandex.ru
