Реклама в ChatGPT меняет SEO и платный трафик — что делать бизнесу в 2026 году

Поисковая выдача отмирает. На смену ей приходит диалог. Готов ли ваш бизнес к новой реальности? 

Появление рекламы в ChatGPT — это маркер тектонического сдвига. Он вынуждает SEO-специалистов и команды по платному трафику синхронизироваться вокруг одного центра тяжести — реальных формулировок спроса, которые пользователи вводят в диалоговый ИИ, и той видимости, которая формируется уже не только в поисковой выдаче, а внутри ответа.

Я, бизнес-аналитик Владимир Кривов, объясню, что на самом деле происходит на стыке SEO, платной рекламы и разговорного ИИ — без иллюзий и упрощений.

Сегодня мы наблюдаем не косметическое обновление рекламного формата, а структурный сдвиг в логике цифрового спроса. ChatGPT и другие LLM-системы становятся промежуточным слоем между пользователем и сайтом. Это означает, что борьба идет уже не только за позиции в поисковой выдаче, а за интерпретацию намерения внутри диалога. В этой статье я разберу:

• почему исчезает прежняя граница между органическим и платным;

• как меняется роль ключевых слов в эпоху подсказок;

• каким образом формируется замкнутый цикл между LLM-видимостью и рекламой;

• и что должен делать владелец бизнеса, чтобы не потерять контроль над спросом.

Речь пойдет о системе. О точках пересечения. О реальных управленческих решениях, которые определяют рост — а не о тактических приемах, которые работали вчера.

Долгие годы цифровой маркетинг жил в режиме внутренней конкуренции. SEO-продвижение сайта и PPC делили семантику, бюджеты и право на интерпретацию эффективности.

• Кому принадлежит ключ?

• Кто получает финансирование?

• Кто демонстрирует более убедительный ROI?

Эти вопросы не были академическими. За ними стояли отчеты, квартальные планы и перераспределение миллионов.

Разделение выглядело четким. SEO-продвижение сайта работало на органическую выдачу: техническая оптимизация, ссылочный профиль, поведенческие сигналы, соответствие алгоритмам ранжирования. PPC функционировало через аукционную модель: ставка, релевантность объявления, показатель качества. Оба канала боролись за внимание на одной странице поисковой выдачи, но логика их работы различалась на уровне архитектуры.

С появлением рекламы в ChatGPT эта конструкция начинает рассыпаться.

Разговорный ИИ убирает саму «страницу результатов» как поле боя

Пользователь больше не просматривает десять ссылок и несколько рекламных блоков. Он получает цельный ответ. И если в этом ответе присутствует коммерческая интеграция, она не существует отдельно от контента — она встроена в диалоговую ткань.

Граница между органическим и платным перестает быть визуально различимой. Она не размывается — она исчезает внутри единого интерфейса.

Новое поле конкуренции — это не SERP, а сама формулировка запроса. Не позиция №3 или рекламный блок сверху, а то, как система интерпретирует намерение пользователя и какие источники и бренды оказываются релевантными в рамках ответа.

Фактически пересечение SEO-продвижения сайта и контекстной рекламы смещается внутрь рекламных размещений в ChatGPT. Ключевой актив теперь — не просто ключевое слово, а структура спроса в живом языке.

Поисковый маркетинг десятилетиями строился вокруг ключевых слов как измеримой единицы:

• стратегии назначения ставок;

• кластеризация семантики;

• оптимизация посадочных страниц;

• модели атрибуции конверсий.

Вся система была заточена под агрегированную частотность и прогнозируемый объем трафика.

Генеративный ИИ работает по другой логике

Он оперирует не изолированными ключами, а подсказками — сложными, многослойными формулировками, в которых зашито сразу несколько намерений, ограничений и параметров.

Запрос «Лучшая CRM-система» — это усредненная формула, удобная для SEO-кластера. Но в среде ИИ он трансформируется в конкретную задачу: «Какая CRM-система подходит для B2B SaaS-компании с численностью до 50 сотрудников и ограниченным бюджетом?»

«Инструмент управления проектами» в классической выдаче — это широкий рынок. В диалоге с ИИ пользователь формулирует иначе: «Какой инструмент управления проектами интегрируется со Slack и Notion и поддерживает канбан для распределенных команд?»

Это уже не просто ключевые слова. Это описанная бизнес-ситуация. Такие подсказки несут контекст, который традиционное исследование семантики часто сглаживает ради охвата. SEO-продвижение сайта стремится к масштабируемости, а ИИ — к индивидуализации. Разница принципиальная.

Именно здесь меняется роль команд

Теперь недостаточно делить частотность и аукцион. Нужно совместно анализировать реальные сценарии запросов, работать с глубиной намерения, моделировать, как бренд будет выглядеть внутри диалога, а не только в поисковой выдаче.

Маркетинг смещается от стратегии, основанной на позициях в результатах поиска, к анализу спроса в режиме оперативных, детализированных формулировок.

И если раньше борьба шла за клики, то теперь — за интерпретацию запроса внутри интеллектуальной системы.

Когда ChatGPT размещает спонсируемые объявления под своим ответом, реклама больше не «привязана» к отдельному ключевому слову. Она появляется под уже сформулированной, развернутой потребностью пользователя. И в этом — стратегический перелом.

В классической модели контекстной рекламы объявление срабатывает на совпадение запроса и ключа. Пользователь вводит фразу — система запускает аукцион — побеждает ставка с нужным качественным рейтингом. Все крутится вокруг термина.

В ChatGPT логика иная. Рекламный блок:

• появляется после ответа, сгенерированного ИИ;

• четко маркируется как «Спонсорская реклама»;

• не вмешивается в сам текст ответа;

• подбирается на основе контекста всей сессии, а не одного слова.

Это не аукционная модель, наложенная на семантическое ядро. Это контекстное соответствие, встроенное в диалог.

С точки зрения маркетинга меняются три фундаментальных параметра.

1. Первое — намерение становится сложнее и богаче. Пользователь формулирует задачу целиком, а не обозначает ее ярлыком.

2. Второе — контекст начинает весить больше, чем частотность. Важно не то, сколько раз в месяц вводят слово, а в каких сценариях оно возникает и какие ограничения сопровождают запрос.

3. Третье — SEO-продвижение сайта и PPC больше не могут работать автономно. Координация требуется на уровне оперативного анализа реальных формулировок. Не квартальные отчеты по позициям, а мониторинг живых диалогов.

Сегодня клиенты ищут информацию не только в поисковой выдаче. Они обращаются к ИИ за советом, сравнением, рекомендацией. Если бренд отсутствует в этих ответах — он выпадает из новой воронки принятия решений.

Отсюда возникает стратегический вопрос: если реклама в ChatGPT — это новая среда формирования спроса, как определить, какие запросы важнее всего?

Ответ не лежит на поверхности привычных инструментов вроде Google Search Console или Keyword Planner. Эти системы заточены под агрегированные поисковые данные и историческую частотность. Они не показывают, как бренд проявляется внутри генеративных ответов.

Появился другой слой аналитики — показатели видимости в LLM-среде

За последние месяцы SEO-специалисты начали изучать, как часто бренд упоминается в ответах больших языковых моделей, в каких темах и в каком контексте.

Первая точка пересечения SEO-продвижение сайта и контекстной рекламы сегодня — это органическая представленность бренда внутри ответов ИИ. Прежде чем запускать платные размещения, необходимо понять:

• В каких типах вопросов ChatGPT упоминает ваш бренд без рекламы?

• В каких сценариях чаще фигурируют конкуренты?

• Какие кейсы и ситуации запускают обсуждение вашей категории?

• Какие формулировки чаще всего связаны с вашими продуктами или услугами?

Это уже не анализ позиций в поисковой выдаче. Это анализ интерактивных запросов, которые провоцируют появление бренда в диалоге.

Формулировка меняется принципиально

Вместо: «По каким ключевым словам мы в топ-10?»

Появляется: «Какие типы диалогов приводят к тому, что ИИ рекомендует нас?»

При детальном разборе таких запросов открывается дополнительный слой ценности — язык, которым пользователи описывают свои задачи. Именно из этих формулировок рождаются новые семантические кластеры. Не те, что собираются через частотность, а те, что отражают реальные сценарии применения продукта.

Таким образом, реклама в ChatGPT — это не еще один канал трафика. Это новая точка стратегической синхронизации между SEO-продвижением сайта и PPC, где основным активом становится понимание того, как именно формируется и проговаривается спрос в разговорной среде ИИ.

Веерное распространение ключевых слов — это уже не про классический «длинный хвост» в его учебном понимании. Это новая форма длинного хвоста, рождающаяся внутри диалоговых подсказок.

Когда пользователь формулирует запрос в стиле: «Лучшая CRM-система для B2B SaaS-стартапа с численностью до 50 сотрудников, которая интегрируется с HubSpot»,
он не ищет категорию. Он описывает конкретную управленческую ситуацию.

Традиционные инструменты подбора семантики вытащат из этого запроса знакомые конструкции: «CRM для SaaS», «лучшая CRM», «B2B CRM». Они сфокусируются на ядре — на главных терминах и тематике. Так устроена их логика: агрегировать частотность, группировать по общим словам, прогнозировать объем трафика.

Но внутри LLM-запроса содержится гораздо больше. 

Структура LLM-запроса включает:

• тип бизнеса: SaaS-стартап;

• размер компании: до 50 сотрудников;

• интеграционные требования: связка с HubSpot;

• контекст развития: стадия роста;

• потенциальные ограничения: бюджет, масштабируемость, управляемость команды продаж.

Это уже не просто комбинации слов. Это набор квалификаторов, которые уточняют портрет клиента и сценарий использования продукта.

Именно здесь возникает новый длинный хвост — не как вариация фразировки, а как система контекстных слоев.

Маркетолог получает возможность видеть не просто интерес к категории, а структуру намерения: кто именно ищет решение, в каком состоянии находится бизнес и какую проблему он пытается закрыть. Такие многоуровневые квалификаторы позволяют:

• выявлять сегменты с высокой степенью готовности к покупке;

• находить аудитории, которые ранее выпадали из-за низкой частотности;

• обнаруживать пробелы в платном охвате;

• корректировать позиционирование под реальные сценарии применения.

Точка реального сближения SEO-продвижения сайта и контекстной рекламы

Органическая видимость в LLM показывает, какие сложные формулировки уже работают. Платная стратегия должна учитывать эти же уровни детализации.

После извлечения таких «веерных» ключевых конструкций из высокоэффективных LLM-запросов необходимо провести аудит платного покрытия. Задачи SEO-аудита предельно практичны:

1. Проверить, отражают ли рекламные кампании выявленные квалификаторы или зациклены на базовых терминах.

2. Оценить, не происходит ли переиндексация по корневым словам вроде «CRM» или «SaaS», при игнорировании конкретных сценариев.

3. Проанализировать, не закрепились ли конкуренты в контекстных зонах, которые вы вообще не таргетировали.

Часто выясняется, что бюджет сосредоточен на широких, конкурентных фразах с высокой ставкой, тогда как нишевые, но более «теплые» формулировки остаются без внимания.

В условиях диалогового ИИ стратегия, основанная только на частотности, становится уязвимой. Побеждает тот, кто способен разложить спрос на контекстные слои и синхронизировать органическую представленность с платным покрытием именно в этих слоях.

Новый длинный хвост — это не статистика. Это карта реальных управленческих ситуаций, которые пользователь описывает языком бизнеса.

Аудит пересечения органической видимости в LLM и платного охвата — это не отчет ради галочки. Это управленческая матрица приоритетов.

Здесь важно мыслить не категориями «есть трафик / нет трафика», а категориями контроля над спросом.

Если органическое присутствие в LLM высокое и платное покрытие тоже высокое — вы фактически удерживаете поле. Бренд одновременно рекомендован алгоритмом и усилен рекламой. В такой конфигурации задача — не «расширяться», а цементировать доминирование: тестировать формулировки, укреплять релевантность, защищать долю внимания от конкурентов, которые могут попытаться зайти через смежные квалификаторы.

Если органическая видимость в LLM высокая, а платное покрытие низкое — перед вами зона недоиспользованного спроса. Алгоритм уже считает ваш бренд релевантным конкретным сценариям. Это означает, что семантическое и контекстное соответствие построено правильно. Подключение рекламы ChatGPT в таких сегментах работает как усилитель: вы не создаете спрос с нуля, вы закрепляете уже существующую ассоциацию.

Обратная ситуация — низкая органическая представленность при высоком платном охвате — сигнал дисбаланса

Вы покупаете внимание, но не встроены в логическую структуру ответов ИИ. Это означает пробел в контентной архитектуре, экспертности, структурированных данных, тематическом покрытии. Здесь приоритет — не увеличение бюджета, а работа над органической LLM-видимостью: расширение сценариев использования, усиление тематической глубины, корректировка позиционирования.

Если оба показателя низкие — это не срочная зона. Это либо неразвитый сегмент, либо направление вне стратегического фокуса. В такой ситуации логично сначала укрепить базовую маркетинговую модель: продуктовый маркетинг, позиционирование, узнаваемость, фундаментальный контур SEO-продвижения сайта.

Главная возможность возникает именно на пересечении: где бренд уже «звучит» в ответах LLM, но не подкреплен платным охватом.

Если система регулярно упоминает вас в контексте «CRM для SaaS-компаний на ранней стадии развития», а вы не таргетируете этот сегмент рекламно, вы теряете возможность усилить сформированное доверие. Реклама в ChatGPT в такой ситуации выполняет функцию защиты органического авторитета. Она фиксирует за брендом конкретный сценарий и снижает вероятность того, что конкурент перехватит этот контекст через платное размещение.

Здесь реклама перестает быть инструментом «захвата» и становится инструментом «укрепления позиции».

Теперь о целевых страницах — недооцененном рычаге

Исторически SEO-продвижение сайтов и PPC-команды направляли трафик на одни и те же лендинги, оптимизируя их под разные KPI. Одни смотрели на позиции и структуру, другие — на CTR и конверсию. В эпоху разговорного ИИ эта автономия теряет эффективность.

Когда запрос формулируется как «Лучшая CRM для SaaS-команды из 10 человек» или «Доступная CRM для стартапа с ограниченным бюджетом», пользователь уже описал проблему и параметры решения. Если он попадает на универсальную страницу «CRM-программное обеспечение», возникает когнитивный разрыв. Он не видит отражения своей ситуации. Это увеличивает трение и снижает вероятность конверсии.

Группы подобных запросов дают готовую архитектуру для создания специализированных посадочных страниц:

• страницы для микрокоманд;

• страницы для стартапов на ранней стадии;

• страницы с акцентом на быстрый онбординг для основателей;

• страницы с фокусом на бюджетные ограничения и масштабируемость.

Важно не просто изменить заголовок. Необходимо:

• адаптировать аргументацию под конкретную бизнес-роль;

• встроить кейсы и сценарии использования, релевантные именно этой аудитории;

• использовать язык, близкий к формулировкам реальных подсказок;

• структурировать информацию так, чтобы она отвечала на уточняющие вопросы еще до их появления.

Чем точнее посадочная страница воспроизводит нюансы запроса, тем сильнее выравнивается цепочка: релевантность рекламы → пользовательский опыт → коэффициент конверсии → повторная интерпретация бренда в LLM.

Есть еще один стратегический эффект

Пользователь, попадая на четко сегментированную страницу, лучше понимает, за что отвечает бренд. Он формирует внутреннюю модель: «Эта CRM — для небольших SaaS-команд на стадии роста». В будущем его формулировки в диалоге с ИИ будут отражать эту ассоциацию.

Таким образом, ясность посадочной страницы влияет не только на текущую конверсию, но и на то, как бренд будет воспроизводиться в будущих запросах и рекомендациях.

В разговорной среде ИИ маркетинг становится замкнутым циклом: контекст запроса → релевантный ответ → точная посадочная страница → сформированное представление → новые уточненные запросы. И в этом цикле выигрывает тот, кто управляет нюансами, а не только объемом трафика.

Перед нами формируется новый контур обратной связи между SEO-продвижением сайтов и платной рекламой — уже не косвенный, а прямой и самоподдерживающийся.

В классической поисковой модели влияние было опосредованным. SEO усиливало контекстную рекламу через брендовый спрос и показатель качества: чем выше доверие к домену и узнаваемость, тем дешевле клик и выше CTR. Платная реклама, в свою очередь, подпитывала SEO за счет роста узнаваемости бренда и увеличения числа брендовых запросов. Связь существовала, но она была растянутой во времени.

С появлением разговорного ИИ цикл уплотняется

Органическая видимость в LLM создает тематические кластеры — группы подсказок, в которых бренд регулярно фигурирует. Эти кластеры становятся сигналом релевантности.

Дальше происходит следующее:

• Кластеры подсказок помогают ChatGPT понимать, в каких диалоговых контекстах бренд уместен.

• Эти же контексты становятся приоритетными зонами для показа рекламных объявлений.

• Данные платной эффективности выявляют сегменты диалога с высокой конверсией.

• Под эти сегменты дорабатываются целевые страницы.

• Улучшенная структура и ясность страниц усиливают органическую представленность в LLM.

• Усиленная органика снова расширяет кластеры подсказок.

Получается замкнутый контур: видимость → реклама → оптимизация → ясность → новая видимость. Это уже не параллельное управление двумя каналами. Это единая система, где каждое действие в одном блоке усиливает или ослабляет другой.

Теперь о измерении

Одна из главных претензий к новым форматам рекламы — ограниченная прозрачность данных. В среде ChatGPT реклама работает с учетом строгих требований конфиденциальности. Отчеты агрегированы. Нет привычного пиксельного отслеживания, нет сквозной атрибуции на уровне отдельных сессий.

Это означает одно: модель «последнего клика» теряет смысл.

Маркетинговым командам придется смещать акцент с кликовой рентабельности на системный эффект. В приоритете оказываются:

• тестирование инкрементальности: растет ли общий объем конверсий при включении рекламы;

• анализ вспомогательных конверсий: участвует ли канал в поддержке сделки, даже если не закрывает ее напрямую;

• быстрые лифты (quick lift tests): как меняются метрики при краткосрочном включении и отключении кампаний;

• рост брендовых поисковых запросов после показов;

• динамика органической видимости в LLM до и после рекламной активности.

Если реклама в ChatGPT стимулирует пользователя к дополнительным уточняющим вопросам, повышает доверие и усиливает узнаваемость, это неизбежно проявится в росте брендового трафика, прямых заходов и в более высокой конверсии в поддерживаемых воронках продаж.

Поэтому рассматривать рекламу в ChatGPT исключительно как инструмент перехвата готового спроса — стратегическая ошибка. Это гибрид: частично захват, частично формирование и перераспределение спроса внутри диалоговой среды.

Наконец, организационный аспект

Этот сдвиг — не только про медиабаинг. Он про структуру маркетинговых команд. Если SEO анализирует LLM-видимость, а PPC отдельно управляет бюджетами, без общей модели данных, система разваливается. Необходим единый центр аналитики, который:

• сопоставляет кластеры подсказок с платной эффективностью;

• синхронизирует контентную стратегию и медиапокрытие;

• управляет приоритетами на основе совокупного влияния на спрос, а не изолированных KPI.

Разговорный ИИ стирает прежние границы между каналами. А значит, раздельная организационная логика становится слабым местом.

В новой среде выигрывает не тот, кто больше инвестирует в отдельный инструмент, а тот, кто строит единую систему управления видимостью — органической и платной — внутри одного диалогового пространства.

Разговорный ИИ заставляет маркетинг мыслить системами. Не каналами, не инструментами, а архитектурой спроса.

Первый уровень — общие таксономии подсказок

SEO-продвидвижение сайта и PPC больше не могут работать на разных наборах семантики. Им необходима единая классификация диалоговых запросов. Группировка должна строиться не только вокруг продукта, а вокруг контекста принятия решения. Например:

• ролевые кластеры: директор по маркетингу, основатель, операционный директор;

• отраслевые кластеры: SaaS, здравоохранение, e-commerce;

• кластеры ограничений: бюджет, размер команды, интеграции, стадия роста.

Такая таксономия становится фундаментом для трех вещей одновременно:
структуры контента, структуры рекламных кампаний и логики назначения ставок.

Если директор по маркетингу из SaaS-компании с ограниченным бюджетом формулирует запрос иначе, чем основатель e-commerce-проекта, то и сообщение, и посадочная страница, и рекламный акцент должны быть разными. В противном случае вы работаете на усредненную аудиторию, которой в разговорном ИИ больше не существует.

Второй уровень — единые панели отчетности

Отчеты по позициям в поисковой выдаче и отдельные отчеты по CPC не дают целостной картины. Необходима сквозная аналитика по группам запросов:

• производительность кластеров диалогов;

• органическая видимость в LLM по сегментам;

• платное покрытие в тех же сегментах;

• конверсия посадочных страниц в разрезе типа намерения.

Это сдвиг от метрик канала к метрикам сценария. Мы оцениваем не «ключевое слово», а «тип управленческой ситуации», в которой бренд участвует.

Третий уровень — комплексное бюджетирование

Распределение бюджета должно учитывать:

• где органический авторитет ИИ максимален;

• где в разговорах чаще фигурируют конкуренты;

• где постепенное расширение охвата через рекламу ChatGPT способно защитить или усилить существующее присутствие.

Речь не идет о простом переносе средств из Google Ads в ChatGPT. Речь идет о перераспределении ресурсов на основе более глубокого понимания того, как формируется и перераспределяется спрос в диалоговой среде.

Теперь — более широкий срез

Исторически поисковые системы были воротами к информации. Социальные сети — воротами к открытиям и импульсным интересам. Разговорный ИИ становится воротами к принятию решений.

Если эта модель закрепится, оптимизация видимости в LLM станет столь же критичной, как когда-то было ранжирование в Google. А с интеграцией рекламы в сам диалог граница между органическим и платным окончательно теряет смысл.

Будущее маркетинга будет определяться не отдельной позицией в поиске и не только эффективностью CPC. Оно будет зависеть от того, насколько едино бренд представлен во всех слоях взаимодействия:

• оперативная аналитика запросов;

• точное размещение контекстной рекламы;

• выравнивание посадочных страниц под конкретное намерение;

• устойчивый авторитет в разговорной среде.

Именно поэтому мыслить нужно системами, а не каналами.

Введение рекламы в ChatGPT — это не экспериментальный релиз. Это структурный сигнал. Долгий спор между SEO и PPC о том, «чей канал важнее», постепенно теряет смысл. В разговорном ИИ эти направления становятся частью одного механизма.

Бренды, которые выиграют, будут:

• анализировать диалоговые данные так же внимательно, как раньше анализировали отчеты по ключевым словам;

• извлекать сигналы разветвления спроса и выявлять скрытые сегменты;

• синхронизировать платное покрытие с реальным намерением пользователя;

• создавать посадочные страницы, точно отражающие нюансы запроса;

• измерять эффект комплексно, с учетом инкрементальности и влияния на бренд, а не только последнего клика.

Пересечение SEO-продвижения сайта и платной рекламы больше не находится на странице поисковой выдачи. Оно находится в интеллектуальной системе, которая интерпретирует и формирует спрос одновременно.

Реклама в ChatGPT — один из первых явных признаков того, что разговорный ИИ меняет не только способ поиска информации, но и саму стратегию роста брендов.

В этой новой реальности есть важный момент, о котором забывают

Когда архитектура спроса меняется, когда SEO, PPC и LLM-видимость переплетаются в единую систему, владелец бизнеса оказывается в зоне повышенной сложности. Это уже не вопрос «подкрутить мета-теги» или «увеличить бюджет в рекламе». Это вопрос системного управления цифровым присутствием.

Если сайт теряет органическую видимость в LLM, если реклама работает, но не усиливает бренд, если посадочные страницы не отражают нюансы диалоговых запросов — внутри бизнеса начинается рассинхронизация. Маркетинг вроде бы запущен, бюджеты тратятся, отчеты есть, а целостной картины нет.

В такой ситуации логично обратиться к профессионалам, которые работают не с каналом, а с системой.

Многие владельцы бизнеса находят техническую и стратегическую поддержку в интернет-маркетинговой компании РОСТСАЙТ. Команда, специализирующаяся на SEO-продвижении сайтов, аналитике и управлении платным трафиком, помогает выстроить именно комплексную модель: от диагностики органической LLM-видимости до синхронизации рекламных кампаний и переработки целевых страниц под реальные сценарии спроса.

Неоспоримая ценность здесь — не в «запуске рекламы» и не в «выводе в топ», а в структурировании всей системы обнаружения бренда:

• анализ кластеров диалоговых запросов;

• аудит пересечения органики и платного покрытия;

• корректировка контентной архитектуры;

• выстраивание единой отчетности по сегментам намерений;

• стратегическое перераспределение бюджета.

Для собственника это означает переход от фрагментарных решений к управляемой модели роста.

Разговорный ИИ меняет правила игры. И если бизнес не выстраивает системный подход к видимости — он постепенно теряет позиции в новом пространстве принятия решений. Именно поэтому в момент затруднений разумнее усиливать команду экспертизой, чем пытаться латать отдельные элементы маркетинга вручную.

Фото: без авторского обременения

вопрос 1 из 10

С утра ты пришел на работу и первым делом...

А) Проверяю состояние проекта. Может, за ночь сам собой сломался?

Б) Варю кофе, иначе мозги не включаются. Проект подождёт.

В) Втыкаю в мемы в чате. Если всё сломалось, об этом мне и так скажут.

Далее

вопрос 1 из 10

Билд не собирается, а дедлайн уже завтра. Твои действия?

А) Начинаю методично исправлять ошибки, не паникую (ну, почти).

Б) Беру чашку кофе и думаю: « Может, само как-то решится?»

В) Делаю вид, что занят, и жду, пока кто-то другой починит. Стану героем позже!

Далее

вопрос 1 из 10

Кофе-машина внезапно отказала в самый разгар рабочего дня. Что ты сделаешь?

А) Печально вздохну и пойду на ближайшую заправку за спасительным кофеином.

Б) Попробую починить её — инженерный подход ко всему!

В) Пью воду… хотя какой тут проект без кофе? Прощай, производительность.

Далее

вопрос 1 из 10

Ты на грани нервного срыва, а проект не готов. Что подведёт тебя первым?

А) Я! Я первый сломаюсь. Проект уже не так важен, как мои нервы.

Б) Проект, конечно. Ему по традиции суждено крашнуться перед дедлайном.

В) Кофе-машина. Если она не заработает — конец всему.

Далее

вопрос 1 из 10

Как ты справляешься с багами, которые появляются прямо перед релизом?

А) Быстро нахожу решение — я ведь профи! Хотя кофе лишним не будет.

Б) Пью кофе, смотрю на баг и думаю, что сделать с ним завтра.

В) Перекладываю задачу на кого-то другого и иду варить ещё одну чашечку.

Далее

вопрос 1 из 10

Представь, что проект внезапно упал. Что ты будешь делать?

А) Паниковать! Потом быстро всё чинить. Может, даже без кофе.

Б) Первым делом — кофе, потом решать проблему. Спокойствие важнее.

В) О, проект упал? Я его не трогал. Это точно не моя проблема.

Далее

вопрос 1 из 10

Как ты ведёшь себя в день релиза?

А) Проверяю всё по сто раз, даже кофе не пью — только вода и фокус.

Б) Сначала пью кофе, потом снова кофе. Должен быть в форме.

В) Жду момента, когда что-то сломается, и готовлюсь сказать: «Ну, я же предупреждал!»

Далее