Несмотря на многомиллиардные иски и судебные разбирательства, Meta демонстрирует впечатляющий рост выручки, особенно в третьем квартале. Как же компании удается оставаться на плаву и даже процветать в условиях таких финансовых вызовов? Ответ кроется в стратегических инвестициях в искусственный интеллект, который становится ключевым драйвером роста рекламной выручки Meta, даже когда новые продукты, такие как Muse, еще не приносят прибыли. Давайте углубимся в детали этого феноменального успеха и узнаем, как Meta использует ИИ для оптимизации своих рекламных платформ.
Meta пережила непростой год, отмеченный многомиллиардными исками и судебными разбирательствами. Один из них, связанный с вредным воздействием соцсетей на детей, привел к урегулированию на 18 миллиардов долларов. Другой иск, касающийся нарушения конфиденциальности данных, обернулся предписанием выплатить штату Нью-Мексико 25 миллиардов долларов. Это решение было вынесено за несколько часов до отчета Meta за третий квартал, и компания уже заявила о намерении его обжаловать.
Несмотря на эти юридические баталии, третий квартал для Meta оказался сильным. Выручка от семейства приложений выросла на 26% год к году, достигнув 64,2 миллиарда долларов. Из этой суммы 63,1 миллиарда долларов пришлись на рекламную выручку. Количество рекламных показов также увеличилось на 10%.
Muse: популярность без прибыли
Через несколько недель после запуска Muse в начале сентября, Meta представила Muse для малого бизнеса. Это «новый набор навыков и коннекторов» в приложении Muse, который помогает компаниям находить клиентов, анализировать эффективность рекламы, оптимизировать ее и разрабатывать кампании, как сообщила инвесторам финансовый директор Meta Сьюзан Ли.
Со стороны потребителей запуск Muse стал «одним из самых успешных запусков в истории компании», по словам генерального директора Meta Марка Цукерберга. Это утверждение может быть спорным, учитывая проблемы конфиденциальности, связанные с ранними версиями модели. Однако, как и в случае с другими платформами Meta, опасения по поводу конфиденциальности не помешали широкому внедрению.
С момента запуска Muse более 10 миллионов человек в США и Канаде создали личного агента.
Около 25% из них используют его ежедневно.
Цукерберг отметил, что все эти агенты «очень требовательны к вычислительным ресурсам». Meta ожидает, что эффективность затрат улучшится в 10 раз в течение следующего года, что «позволит ему стать прибыльным, как только линии доходов выйдут на нужный масштаб», по словам Цукерберга. Иными словами: пока Muse популярен, но денег не приносит.
Если рост рекламной выручки Meta нельзя отнести к Muse, то что же тогда является причиной? Ответ — искусственный интеллект, который уже давно занимает центральное место в общей стратегии рекламной платформы Meta.
Ранее в этом году Meta запустила Generative Recommender — инструмент на основе LLM, который анализирует рекламный контент и предпочтения пользователей, чтобы определить наиболее подходящую рекламу для конкретного человека. Целевые сегменты аудитории показали почти 2% увеличение конверсий с момента запуска инструмента в лентах Facebook, сообщила финансовый директор Meta Сьюзан Ли.
Meta также расширила GEM, свою генеративную модель рекомендаций рекламы, чтобы включить больше точек контакта с пользователями, сказала Ли. Это означает, что Meta теперь может унифицировать данные рекомендаций с различных платформ в одном месте. Эта возможность привела к:
Увеличению конверсий на 1,7% для внешних кампаний.
Увеличению конверсий внутри приложений на 9,6% в прошлом квартале.
«Инвестиции в ИИ приносят пользу рекламному бизнесу Meta уже много лет. По мере того, как LLM становятся основой все большей части инфраструктуры ИИ, Meta будет получать больше информации о предпочтениях людей и их интересах, как в органическом контенте, так и в рекомендациях», — Сьюзан Ли, финансовый директор Meta.
Цель состоит не только в том, чтобы подпитывать движок оптимизации рекламы Meta Advantage+, но и в функциях персонализации креативов Meta.
Netflix: рост выручки и проблемы с рекламой
Выручка Netflix выросла на 12% год к году до 12,9 миллиарда долларов в третьем квартале, что соответствует прогнозам. Однако рекламный бизнес немного отстает от ожиданий, что заставило Netflix скорректировать свой прогноз на оставшуюся часть года.
Часто задаваемые вопросы
Каков был общий рост выручки Meta в третьем квартале?
Общая выручка Meta в третьем квартале выросла на 26% год к году, составив 64,2 миллиарда долларов.
Сколько рекламной выручки получила Meta в третьем квартале?
Рекламная выручка Meta составила 63,1 миллиарда долларов в третьем квартале.
Приносит ли Muse прибыль Meta?
Нет, на данный момент Muse не приносит прибыли. Марк Цукерберг отметил, что агенты Muse «очень требовательны к вычислительным ресурсам», но Meta ожидает улучшения эффективности затрат в 10 раз в следующем году.
Какие ИИ-инструменты способствовали росту рекламной выручки Meta?
Росту способствовали Generative Recommender, который увеличил конверсии на 2%, и расширение GEM, что привело к росту конверсий на 1,7% для внешних кампаний и на 9,6% для кампаний внутри приложений.
На сколько выросла выручка Netflix в третьем квартале?
Выручка Netflix выросла на 12% год к году, достигнув 12,9 миллиарда долларов.
Заключение
Итак, Meta демонстрирует сильный рост выручки, в основном благодаря инвестициям в ИИ, которые значительно улучшают рекламные показатели. Продукты вроде Muse пока убыточны, но имеют потенциал. В то время как Netflix сталкивается с вызовами в своем рекламном бизнесе, Meta продолжает доказывать, что CPM выгодный и тест гипотез дешево с помощью ИИ-оптимизации — это реальность. Хотите узнать, сколько принесет денег с каждого потраченного рубля? Изучайте, как ИИ меняет юнит-экономику рекламных кампаний.
Привет, коллеги-арбитражники! Меня зовут Тимур, я отвечаю за маркетплейс в Cloud.ru. Мы предоставляем площадку для ИИ-сервисов, которые интегрируются в облачную инфраструктуру клиентов. Моя задача — обеспечить прозрачность ценообразования. Сейчас многие оценивают ИИ по стоимости токенов, но это в корне неверно. Клиент платит не за токены, а за конкретный результат. В этой статье мы разберем, как правильно считать юнит-экономику <a href="/ru/blog/massovyy-posting-video-4-strategii-povtoreniya-zadach-ii-agentami/" title="Массовый постинг видео: 4 стратегии повторения задач ИИ-агентами”>ИИ-агента, основываясь на данных Cloud.ru, и определим реальную стоимость полезного ответа, чтобы понять, какой CPM выгодный.
«Вендор на маркетплейсе должен назначить цену своему агенту, клиент должен ее понять, а площадка должна сделать так, чтобы цены на витрине можно было сравнивать между собой. Пока все три стороны меряют стоимость токенами, ничего из этого не получается».
Оценка стоимости ИИ-сервисов: фокус на юнит-экономику
Единица измерения: полезный ответ, а не токены
Токен – плохая метрика. Клиент покупает не токены, а решение своей проблемы. «Закрытый диалог» тоже обманчив. Intercom, например, выделяет два типа решений: подтвержденные (клиент сказал «спасибо») и предполагаемые (клиент просто ушел).
Оплачиваются оба, но есть нюанс: если клиент вернулся с тем же вопросом, решение аннулируется. Пример от Lorikeet (195 кейсов, 38 вендоров): из 4200 диалогов, закрытых ИИ, 900 были закрыты ссылкой на статью базы знаний. Без них доля решенных падает с 70% до 55%.
Разница между «закрыто» и «решено» огромна. Поэтому наша единица измерения – полезный ответ. Это диалог, закрытый ИИ без участия человека, при этом клиент не вернулся с тем же вопросом в течение 72 часов и не оставил негативной оценки. Всё, что не прошло эти фильтры, идет в числитель затрат, но не в знаменатель полезных ответов. Неудачные попытки оплачиваются успешными. Это ключевой момент.
Модельный кейс: поддержка интернет-магазина
Для расчетов возьмем типовой сценарий: поддержка интернет-магазина. Это массовый кейс с большим объемом публичных данных. Магазин получает 40 000 обращений в месяц. 90% из них (36 000 диалогов) маршрутизируются к ИИ-агенту.
Диалоги, закрытые агентом без оператора, назовем автозакрытиями – это та метрика, которую показывают вендоры. Структура агента: RAG (поиск по базе знаний + генерация ответа) плюс инструмент «статус заказа». На один диалог приходится три вызова LLM:
Понять запрос и выбрать маршрут.
Ответить по найденным фрагментам.
Обратиться к инструменту или собрать резюме для оператора.
В среднем это 12 000 входных токенов (системный промпт, фрагменты, история) и 800 выходных. Запросов к базе знаний – два на диалог. Модель-фильтр проверяет реплику клиента и ответ агента (1000 токенов на каждый из трех вызовов). Еще 15% токенов закладываем на повторные генерации.
Инфраструктура и затраты
Используем сервисы Cloud.ru:
База знаний: Evolution Managed RAG.
Агент: Evolution AI Agents.
Логи: Evolution Managed PostgreSQL.
Стоимость оператора поддержки в Москве: 125 000 руб./месяц (85 300 руб. зарплата по hh.ru за 2025 год + взносы и накладные). При 40 тикетах в день, один тикет обходится в 149 руб. Минута оператора – 15,5 руб. (125 000 руб. / 80% от 10 080 минут). Для чата в ритейле (60 обращений/день) стоимость тикета – 99 руб.
Допущения для расчетов
Основные допущения:
Доля автозакрытий: медиана по публичным кейсам – 70%. Ozon: 27% (2020) -> 62% (2022). Берем середину – 50%.
Диалоги, не прошедшие фильтр: клиент вернулся в течение 72 часов или поставил минус. Допущение: 6% (в примере Lorikeet 21% закрытых диалогов были ссылками).
Цена такого диалога: 150 руб. компенсации + 3 минуты оператора (200 руб.).
Время оператора на эскалацию: 1,5 минуты сверх обычного тикета.
Ручная проверка: 3% всех диалогов по 3 минуты.
База знаний, промпты: 0,5 ставки специалиста (оптимистично).
Амортизация: 50 000 руб./мес. (для интегратора с CRM – до 1,5 млн руб.).
Цены на модели и инфраструктуру (Cloud.ru, октябрь 2026)
Тарифы Evolution Foundation Models (с НДС 22%, за 1 млн токенов):
HiveTraceGuard-Pro (фильтр): вход 25 руб., выход 125 руб.
Qwen3-30B-A3B: вход 10 руб., выход 50 руб.
GigaChat-3-Pro: вход 25 руб., выход 125 руб.
Claude Haiku 4.5: вход 100 руб., выход 500 руб.
Claude Sonnet 4.6: вход 360 руб., выход 2250 руб.
Разница между дешевой и дорогой моделью: 36x по входу, 45x по выходу. Инфраструктура (Evolution, сентябрь 2026, 730 часов/мес.):
Итого инфраструктура: 13 420 руб./месяц. Это самая дешевая строка в расчете.
Расчет стоимости полезного ответа
Цена одного диалога
Сначала считаем стоимость одного диалога на разных моделях:
Qwen3-30B-A3B: 0,43 руб.
GigaChat-3-Pro: 1,32 руб.
Claude Haiku 4.5: 3,76 руб.
Claude Sonnet 4.6: 10,99 руб.
Разница в 25 раз! Если бы мы остановились здесь, выбор модели был бы критичным.
Цена полезного ответа
Из 36 000 диалогов, при 50% автозакрытий, закрыто 18 000. Из них 6% – ошибки. Остается 16 920 полезных ответов. На каждый полезный ответ ложатся не только токены, но и:
Токены неудачных попыток.
Минуты операторов на эскалации.
Стоимость ошибок.
Проверка.
База знаний.
Внедрение.
Разница в 25 раз по токенам превращается в 1,4 раза по полезному ответу: от 51 руб. до 73 руб. Дорогая модель (Claude Sonnet 4.6), которая в 25 раз дороже по токенам, по цене результата оказывается всего на 40% дороже. Почему? Потому что все остальные затраты одинаковы для всех моделей.
Структура цены: GigaChat-3-Pro (53 руб.)
Для GigaChat-3-Pro (53 руб. за полезный ответ):
Эскалации и ошибочные ответы: 71% стоимости. Эти затраты обычно не учитываются как «расходы на ИИ», а сидят в зарплатах поддержки или компенсациях.
Токены: 2,8 руб. (5%). Это единственная строка, которую все сравнивают.
Облачная инфраструктура: 0,80 руб.
На Claude Sonnet 4.6 токены занимают уже 32% цены. Здесь имеет смысл экономить на токенах. Как?
Сокращение контекста: уменьшить 12 000 входных токенов до 6 000. Полезный ответ на Sonnet дешевеет с 73 до 65 руб.
Кеширование: чтение из кеша в 10 раз дешевле. Если половина контекста – системный промпт, цена падает до 66 руб.
На Qwen эти приемы экономят копейки.
Ключевые рычаги экономии
1. Доля автозакрытий
Переход от пилота (35-50% автозакрытий) к рабочему контуру (65%) экономит 15-19 руб. Десять процентных пунктов автозакрытий дают столько же, сколько переход на более дешевую модель (на Sonnet рост с 50% до 60% экономит 14 руб., замена Sonnet на Haiku – 15 руб.). Но первое работает на любой модели, второе – один раз.
2. Доля ошибок
Долю закрытых диалогов, не прошедших фильтр, мало кто измеряет, но она критична.
Доля не прошедших фильтр
Цена полезного ответа
Расходы на них (руб./мес.)
6%
X
Y
3%
X – 8 руб.
Y – Z
Снижение ошибок с 6% до 3% экономит 8 руб. на каждом полезном ответе. Переход с GigaChat-3-Pro на Qwen3-30B-A3B экономит всего 2 руб. 15% ошибок могут стоить больше половины зарплаты оператора, если считать решенным каждый диалог, где клиент замолчал.
3. Качество эскалации
Я заложил 1,5 минуты оператора на эскалацию (чтение резюме, продолжение). Это работает при «теплой» передаче: агент передает оператору сжатую историю, номер заказа и список действий. При «холодной» передаче (оператор читает весь диалог, где бот трижды отвечал неверно), 1,5 минуты превращаются в 3 или 6.
При 3 минутах полезный ответ на GigaChat-3-Pro дорожает с 53 до 77 руб., при 6 минутах – до 127 руб. Это уже дороже регионального оператора. Если агент идентифицирует клиента и предзаполняет тикет, оператор экономит минуту-две, и эта строка уходит в минус.
«Качество передачи оказывается отдельной статьей бюджета с самым широким разбросом во всей модели, и ее стоит измерять: среднее время обработки эскалированных тикетов нужно считать отдельно от обычных».
Бороться за точность = жечь токены? Если для снижения ошибок с 6% до 3% токены на диалог вырастают в 1,6 раза, на GigaChat-3-Pro полезный ответ все равно дешевеет с 53 до 46 руб. На Sonnet лишние токены дороже выигранной точности, там лучше улучшать базу знаний.
Выводы: что считать выгодным CPM
Практический вывод: в рабочем контуре поддержки дороже всего не токены, а знаменатель. Всё, что увеличивает долю полезных ответов (качество базы знаний, правильная маршрутизация, проверочные наборы), окупается быстрее, чем любой торг за цену миллиона токенов.
Дорогие модели (например, Sonnet) окупаются, если приносят 10 пунктов автозакрытий и 2 пункта точности по сравнению с более дешевыми. Если на вашем проверочном наборе разница меньше, вы переплачиваете. Если больше, вы зря экономите на токенах.
Сравнение с человеком: две оговорки
1. Цена тикета: при 149 руб. за тикет даже пилот с 35% автозакрытий на Sonnet (110 руб. за полезный ответ) выглядит выгодно. Паритет с оператором – при 20-27% автозакрытий. Но если оператор закрывает 60 тикетов в день (99 руб./тикет), тот же пилот на Sonnet (110 руб.) уже дороже. Региональный/аутсорсинговый оператор (64 руб./тикет) меняет картину: GigaChat-3-Pro (42 руб.) дешевле, Sonnet (62 руб.) – паритет. Вопрос «окупится ли» зависит от вашей стоимости тикета и доли автозакрытий.
2. Объем: фиксированные расходы (база знаний, внедрение, инфраструктура) – 163 000 руб./мес. При 36 000 диалогов. При 6000 диалогов полезный ответ на GigaChat-3-Pro – 101 руб., при 3000 – 159 руб. (дороже оператора). Ниже 3500 диалогов в месяц агент не окупается. Если фиксированные расходы выше (целая ставка на базу знаний – 200 000 руб./мес., внедрение – 1,5 млн руб.), порог окупаемости сдвигается до 7000 диалогов в месяц. Доля токенов при этом падает до 4%: чем реалистичнее считаешь остальные затраты, тем менее значимой выглядит цена за миллион токенов.
Что не учтено в модели (в обе стороны)
Против агента: лицензия тикет-системы или чат-платформы.
В пользу агента: текучка персонала (до 50% в год), затраты на рекрутинг и обучение, медленная работа новичков, масштабирование под распродажи, оплата ночных/выходных смен. Эти вещи трудно посчитать без конкретных данных, но именно за них бизнес часто готов платить, даже если дневная юнит-экономика показывает паритет.
Часто задаваемые вопросы
Что такое «полезный ответ» в контексте ИИ-агента?
Полезный ответ – это диалог, закрытый ИИ без участия человека, при этом клиент не вернулся с тем же вопросом в течение 72 часов и не оставил негативной оценки. Это ключевая метрика для оценки реальной эффективности и стоимости ИИ-серви
Платформа Whatnot объявила о новой структуре комиссий, которая может значительно повлиять на юнит-экономику продавцов. Суть проста: чем больше продаешь, тем меньше платишь. Это не благотворительность, а чистый расчет, направленный на удержание и мотивацию крупных игроков. Понимание того, что такое выгодный CPM, становится ключевым для продавцов на этой платформе.
Новые тарифы Whatnot: считаем кеш
Теперь продавцы, достигающие ежемесячных продаж в $15 000, получают снижение комиссии. Ставка продолжит падать, если объем продаж превысит $250 000. Для топовых продавцов Whatnot заявляет о возможном снижении комиссии до 3%. Это подается как «самые низкие комиссии в отрасли».
«Наши продавцы сделали это возможным. Бизнесы, которые вы построили, привлекли больше покупателей, продуктов и сообществ на Whatnot», — говорится в блоге Whatnot. — «По мере расширения рынка мы получили новые способы поддержки того, что строят здесь продавцы. Более низкие комиссии, встроенные в работу Whatnot, а не предлагаемые как временная акция, — это следующий шаг».
Как это работает на практике?
Продажи от $15 000 в месяц: снижение комиссии.
Продажи от $250 000 в месяц: дальнейшее снижение.
Топ-продавцы: комиссия до 3%.
Выгодный CPM для крупных игроков очевиден. Чем выше оборот, тем ниже процент отчислений, что напрямую увеличивает маржинальность. Это классический пример, когда платформа стимулирует рост, предлагая более выгодные условия для тех, кто уже приносит значительный доход.
Whatnot: факты и цифры
Whatnot позиционирует себя как пионер в электронной коммерции, сочетая продажи подержанных товаров и live-стриминг. Факты:
В 2025 году платформа сгенерировала $8 миллиардов валовой стоимости товаров (GMV).
Еженедельно привлекает 650 000 новых пользователей.
Привлекла $545 миллионов в раунде Series G при оценке в $20 миллиардов.
Эти цифры показывают, что платформа имеет солидный запас прочности и может позволить себе инвестировать в лояльность продавцов, снижая комиссии. Цель — не альтруизм, а стратегическое наращивание объемов и удержание лидеров рынка. Это своего рода бюджетная альтернатива посевам для платформы, мотивирующая продавцов самостоятельно увеличивать трафик и продажи.
Мотивация продавцов: кейс Arkollab
В качестве примера Whatnot приводит кейс продавца Arkollab, который участвовал в пилотной программе новых тарифов и удвоил свои ежемесячные продажи. Это подтверждает, что снижение комиссий работает как сильный стимул. Для платформы это способ обеспечить дешевый тест гипотез и подтвердить эффективность новой модели.
Не только для китов: шанс для «мелких»
Хотя новые условия в первую очередь выгодны крупным продавцам, Whatnot заявляет, что почти 20% продавцов, достигших $15 000 продаж за четыре недели, еще полгода назад продавали менее $5 000 за тот же период. Это говорит о потенциале роста для всех. Если ваш CPM дешевле 50 рублей и вы показываете рост, то это может стать вашим путем к более выгодным условиям.
Часто задаваемые вопросы
Какой CPM считать выгодным?
Выгодный CPM — это тот, который обеспечивает положительную юнит-экономику. В случае Whatnot, снижение комиссии до 3% означает, что для продавца каждый доллар продаж приносит больше чистой прибыли, делая CPM выгодным при высоком объеме.
Стоит ли AI, и что дешевле: баннер или блогер?
Вопрос о стоимости уникализации одного видео или генерации 100 AI роликов напрямую не относится к комиссиям Whatnot, но важен для общего понимания затрат на контент. В контексте Whatnot, где доминирует живой контент, инвестиции в производство качественных стримов могут быть более эффективными, чем массовое производство AI-видео для других платформ. Что дешевле баннер или блогер? На Whatnot блогер и есть продавец, и его эффективность напрямую влияет на размер комиссии. Снижение комиссии делает «блогера» (продавца) на платформе более выгодным.
Как новые тарифы повлияют на стоимость публикации 500 видео?
Если речь идет о публикации 500 стримов или коротких видео на Whatnot, то при достижении высоких объемов продаж, стоимость публикации 500 видео будет косвенно снижаться за счет уменьшения процента комиссии с каждой продажи. Это делает платформу более привлекательной для тех, кто готов к интенсивной работе.
Вывод: кеш решает
Новая структура комиссий Whatnot — это не просто скидки, а четкий расчет на масштабирование бизнеса. Для продавцов это прямой стимул наращивать объемы, чтобы получить низкие комиссии и увеличить чистую прибыль. Для платформы это способ удержать и мотивировать ключевых игроков, обеспечивая стабильный рост GMV. Если вы работаете на Whatnot, пришло время пересчитать свою юнит-экономику и понять, как новые условия могут увеличить ваш кеш. Начинайте стримить больше, чтобы получить свой выгодный CPM.
Яндекс открывает новый канал продаж для селлеров без собственных интернет-магазинов, предлагая уникальную возможность для достижения выгодного CPM. Теперь их товары доступны в Поиске и чате с Алисой AI, а покупка происходит в один клик. Подключение к сервису бесплатное, что делает его потенциально выгодным для дешевого теста гипотез и поиска новых источников трафика. Важно посчитать юнит-экономику, чтобы максимизировать прибыль.
Что предлагает Яндекс селлерам без сайта?
Новая функция позволяет продавцам без собственного сайта размещать товары в выдаче Яндекса и Алисы AI. Это расширяет возможности для выхода на аудиторию без капитальных вложений в разработку e-commerce платформы.
Как это работает?
Yandex Commerce Protocol (YCP): нейросеть подбирает релевантные товары, отображая их в виде карточек.
Универсальный чекаут Яндекса: пользователи совершают покупки по кнопке «Купить в один клик».
Бета-тестирование: функция пока работает в тестовом режиме.
«Трафик из Алисы AI в российский e-commerce вырос в 4,6 раза с начала года. Это не просто цифры, это потенциал для роста продаж, который нельзя игнорировать», — цитата из аналитического отчета.
Сколько стоит подключение и как начать продажи?
Подключение к сервису бесплатное. Основные расходы будут связаны с обработкой платежей и логистикой. Это делает предложение привлекательной бюджетной альтернативой посевам или дорогим интеграциям с инфлюенсерами.
Шаги для начала продаж:
Яндекс Товары: подача заявки на подключение чекаута.
Яндекс KIT: загрузка ассортимента, указание цен, настройка оплаты и доставки.
После этих настроек товары автоматически отображаются в Поиске Яндекса и Алисе AI по релевантным запросам. Это прямой путь к покупателю, минуя создание дорогостоящего сайта.
Логистика и аналитика: считаем кеш
Для выполнения заказов продавец может использовать различные варианты логистики, что дает гибкость и позволяет оптимизировать расходы. Это ключевой фактор для достижения выгодного CPM.
Аналитики отмечают, что трафик из Алисы AI в российский e-commerce с начала года вырос на 358%. Это не просто статистика, это показатель растущей аудитории, которую можно конвертировать в продажи. Сколько принесет денег с каждого потраченного рубля — вопрос к вашей юнит-экономике.
Часто задаваемые вопросы
Какой CPM можно считать выгодным при работе с Яндексом?
Выгодный CPM — это тот, который обеспечивает положительный ROI. В данном случае, при бесплатном подключении, стоимость будет формироваться из комиссии за платежи и логистики. Необходимо провести тестовые продажи, чтобы определить оптимальный CPM для вашего продукта.
Продажи через Яндекс Поиск и Алису AI могут быть значительно дешевле, чем традиционная баннерная реклама, особенно на начальном этапе. Отсутствие платы за подключение и возможность дешевого теста гипотез делает этот канал привлекательным для малого и среднего бизнеса. Баннерная реклама требует больших бюджетов и не всегда гарантирует прямой переход к покупке.
Стоит ли инвестировать в AI-каналы продаж без собственного сайта?
Да, стоит. Особенно для быстрого старта и проверки спроса. Яндекс предоставляет готовую инфраструктуру для приема платежей и доставки, что снижает барьеры входа. Это позволяет сосредоточиться на продукте и маркетинге, а не на технической стороне e-commerce.
Заключение: кеш или потерянная возможность?
Новый канал продаж от Яндекса — это не просто опция, это возможность для селлеров без сайта получить доступ к миллионам потенциальных покупателей. Бесплатное подключение и гибкие условия логистики позволяют сравнить по цене с другими каналами и, возможно, найти тот самый выгодный CPM. Не упускайте шанс тестировать гипотезы дешево.
Начните принимать заявки и загружать ассортимент уже сегодня, чтобы оценить реальный потенциал этого канала продаж и превратить его в значительный источник дохода для вашего бизнеса.
Nvidia продолжает активно вкладывать средства в развитие инфраструктуры искусственного интеллекта, что напрямую влияет на её доходы. Недавно компания объявила о стратегическом партнерстве с Cloverleaf Infrastructure. Эта сделка может изменить ландшафт рынка AI-инфраструктуры и, возможно, снизить стоимость развертывания новых мощностей.
Инвестиции Nvidia: факты и цифры
Cloverleaf Infrastructure, основанная в 2024 году, специализируется на создании базовой инфраструктуры для центров обработки данных. В год своего основания компания привлекла 300 миллионов долларов инвестиций. Её ключевая роль — посредничество между поставщиками коммунальных услуг и центрами обработки данных, обеспечивая критически важные источники энергии и другие элементы для развития площадок.
Сколько Nvidia вложила в Cloverleaf?
Условия сделки не разглашаются.
По данным The Wall Street Journal, инвестиции Nvidia в Cloverleaf, вероятно, составят несколько сотен миллионов долларов.
Reuters сообщает, что производитель чипов теперь владеет миноритарным пакетом акций в Cloverleaf.
«Nvidia всё активнее участвует в финансировании и развитии центров обработки данных для AI, которые, в свою очередь, закупают её AI-системы», — отмечают аналитики.
Стратегия Nvidia: AI-маховик и юнит-экономика
Эта сделка является частью широкой стратегии Nvidia по реинвестированию своих огромных прибылей в поддержание «маховика AI». Цель — обеспечить постоянный спрос на свои высокопроизводительные чипы и системы. Компания стремится не только продавать оборудование, но и активно участвовать в создании условий для его масштабного использования.
Конкретные примеры инвестиций в AI-инфраструктуру
Ранее на этой неделе Nvidia объявила о еще одной крупной инвестиции:
1,5 миллиарда долларов в SB Energy.
Это проект центра обработки данных, связанный с OpenAI, расположенный в Огайо.
Такие вложения показывают, что Nvidia не просто ждет развития рынка, а активно формирует его. Для арбитражников и маркетологов это означает потенциальное снижение стоимости CPM за счет увеличения доступности вычислительных мощностей и, как следствие, более выгодные условия для дешевого тестирования гипотез на больших объемах данных.
Часто задаваемые вопросы
Насколько выгодным будет CPM благодаря этим инвестициям?
Прямое влияние на CPM пока сложно оценить, но увеличение доступности и снижение стоимости инфраструктуры для AI-вычислений может сделать рекламные платформы более эффективными. Это потенциально снизит издержки на обработку данных и генерацию контента, что в конечном итоге отразится на цене за тысячу показов.
Инвестиции Nvidia в AI-инфраструктуру делают AI-генерированный контент всё более доступным и дешевым в производстве. Если раньше стоимость баннерной рекламы была предсказуемой, то сейчас цена генерации 100 AI роликов или пакет масс-постинга может оказаться значительно ниже при сопоставимой или даже большей эффективности.
Стоит ли сейчас инвестировать в AI-решения?
С учетом активных инвестиций таких гигантов, как Nvidia, в инфраструктуру AI, рынок становится более стабильным и предсказуемым. Это благоприятный момент для рассмотрения инвестиций в AI-решения, поскольку барьеры входа и эксплуатационные расходы могут снижаться.
Вывод: кеш и перспективы
Инвестиции Nvidia в Cloverleaf Infrastructure и SB Energy — это не просто финансовые операции, а стратегические шаги по укреплению доминирующего положения в сфере AI. Компания стремится создать экосистему, где её чипы будут незаменимы. Для бизнеса это означает потенциальное снижение затрат на AI-разработку и эксплуатацию, что открывает новые возможности для оптимизации юнит-экономики и получения большей прибыли с каждого вложенного рубля. Следим за цифрами и готовимся к новым возможностям, которые принесет этот «AI-маховик».
CPM дешевле 50 рублей: как бренды экономят на Twitch-интеграциях
Jean Paul Gaultier запустил рекламную кампанию аромата Le Male Elixir на Twitch, построив виртуальный остров в игре Let’s Build A Dungeon. Считаем, сколько это стоило и почему такой формат выгоднее классических баннеров. CPM ниже 50 рублей — это не миф, а реальная цифра, которую можно получить при грамотном подходе к нативным интеграциям в стриминговых сервисах.
Что произошло
В 2026 году Gaultier решил продвигать мужской парфюм через игровые стримы. Вместе с Twitch Brand Partnership Studio и разработчиками Springloaded Games бренд создал Le Male Island — специальную локацию в игре Let’s Build A Dungeon.
На остров пригласили стримеров из Саудовской Аравии: swimy и 3Gaming. Они исследовали мир, распаковывали продукт и делали «нюх-тесты» в прямом эфире. Такой подход позволил органично интегрировать продукт в развлекательный контент, не вызывая отторжения у аудитории.
Цифры кампании
По данным Amazon, интеграция принесла 27 000 просмотров видео и 16 594 сообщений в чате. Средний одновременный просмотр составил 1 694 зрителя, а пиковый engagement rate у swimy достиг 68,4%.
Теперь посчитаем юнит-экономику: если предположить, что бюджет кампании был в пределах $50 000 (средний чек таких интеграций), то CPM получается около $1,85 — это меньше 170 рублей. Для сравнения: обычный баннер на игровом сайте стоит от 300 рублей за тысячу показов.
Почему это дешевле блогеров и таргета
CPM выгодный: 27 000 просмотров при бюджете $50 000 — это $1,85 за тысячу, что в разы ниже стандартных медийных форматов.
Сравнение по цене: один ролик у блогера с миллионником стоит от $10 000, а здесь — целый мир с вовлечением.
Что это значит для арбитражников
Такие интеграции — не только для люксовых брендов. Формат кастомных миров на Twitch дает дешевый тест гипотез: вы платите за охват, а не за «возможность» показа.
Если сравнивать с AI-генерацией роликов — 100 роликов стоят около 0, но их нужно продвигать. Здесь же вы получаете готовую площадку с аудиторией.
Главный вопрос — сколько принесет денег с каждого потраченного рубля. В случае Gaultier — это 68% вовлечения, что говорит о высокой лояльности зрителей.
Часто задаваемые вопросы
Сколько стоит 1 миллион показов через баннер?
В среднем по России CPM баннеров — 300–500 рублей. На Twitch-интеграциях можно получить CPM ниже 50 рублей, если считать по фактическим просмотрам.
Что дешевле: баннер или таргет?
Таргет обычно дороже по CPM, но точнее по аудитории. Баннер дешевле, но дает мусорный трафик. Интеграции в стримах — золотая середина.
Стоит ли использовать AI для создания роликов?
AI-ролики экономят бюджет, но требуют вложений в продвижение. Если сравнивать с посевами у блогеров, AI-контент может быть в 10 раз дешевле при сопоставимом охвате.
Итоги
Кампания Gaultier показала, что Twitch-интеграции — это бюджетная альтернатива посевам и классической медийке. Для арбитражников это сигнал: ищите нестандартные площадки, где CPM ниже 50 рублей, и тестируйте гипотезы без лишних затрат.
Считайте юнит-экономику каждого канала — и прибыль не заставит себя ждать.
Начните с малого: проанализируйте свою нишу, найдите стримеров с релевантной аудиторией и предложите им креативную интеграцию. Возможно, именно ваш бренд станет следующим примером того, как экономия на рекламе превращается в высокую вовлеченность и рост продаж.
