10+ лет на пересечении платного роста, маркетинговой аналитики и систем принятия решений для приложений и игр.
В подписочных приложениях, гейминге и performance-маркетинге — всегда на границе между данными и решениями.
AI-агенты уже заходят в рекламные аккаунты, двигают бюджеты и вносят изменения в кампании. Это не сценарий будущего — это уже происходит. Риск не в том, что AI плохо оптимизирует. Риск в том, что он оптимизирует быстрее, чем люди успевают замечать проблемы.
Разрыв, который я постоянно вижу, не в инструментах. Он в том, что логика UA-решений — когда масштабировать, паузить, сокращать, расследовать или ждать — обычно неформальна. Она живёт в голове UA-менеджера, а не в валидированном наборе правил. Это делает автоматизацию хрупкой: рекомендательные системы наследуют незадокументированные допущения, а агенты действуют на незрелых сигналах.
Мой фокус — на слое между данными и действием: signal rights, trust checks, decision trees, guardrails и approval workflows. Инфраструктура, которая делает автоматизацию безопасной и полезной — а не просто быстрой.
Большинство проектов находятся в неудобной середине: данные есть, команда опытна, но фактическая бюджетная логика всё ещё частично неявна. Моя задача — сделать эту логику достаточно явной, чтобы её можно было валидировать, автоматизировать и улучшать.
Если вы строите UA-автоматизацию, рекомендательные системы или подключаете AI к рекламному стеку — и хотите убедиться, что логика решений надёжна — напишите в LinkedIn.