9 отличий роста AI-компаний от традиционных технологических компаний

Рост AI-компаний кардинально отличается от развития традиционных технологических компаний. Эксперт по росту продуктов Елена Верна, работающая в компании Lovable с выручкой $130M ARR, поделилась своими наблюдениями о том, как изменились правила игры.

1. Постоянная борьба за Product Market Fit

В большинстве компаний PMF (Product Market Fit) закрепляется на уровне $1-2M ARR. После этого фокус смещается на масштабирование, маркетинг и продажи. К $100M компания обычно работает над вторичными направлениями или мультипродуктовой стратегией.

AI-компании работают по другим правилам. Lovable при выручке свыше $100M ARR продолжает завоевывать PMF каждый месяц.

В сфере искусственного интеллекта:

• Технологии меняются за одну ночь

• Ожидания клиентов пересматриваются ежемесячно

• Возможности языковых моделей развиваются с невероятной скоростью

• Конкуренты находятся в той же гонке за PMF

Это означает, что продукт постоянно должен доказывать свою ценность заново. В традиционных компаниях работают на стабильном фундаменте, в AI-компаниях этот фундамент обновляется каждые несколько недель.

2. Активация происходит в поле ввода промпта

В традиционных продуктах существует множество точек взаимодействия: опросы, настройки, переключатели функций, экраны онбординга. У роста есть много возможностей направить пользователя к ценности.

В AI-продуктах есть только одна точка взаимодействия - поле для ввода промпта.

Рассмотрим ChatGPT: пользователь вводит запрос, получает ответ. Либо он получает ценность, либо нет. Это взаимодействие и есть активация, которая полностью зависит от основного продукта.

Команда роста может поддержать обучением и вдохновением (помочь пользователям понять, что спросить и что возможно), но суть активации принадлежит основному продукту.

3. Больше крупных ставок, меньше оптимизаций

В традиционных компаниях 90% времени уходит на оптимизации: улучшение активации, конверсии из бесплатных в платные пользователи, продления подписок.

В AI-компаниях соотношение кардинально меняется. Большая часть времени тратится на создание фундамента. AI-компании по природе молоды, поэтому нужно сначала заложить основные блоки, прежде чем что-то оптимизировать.

Вокруг искусственного интеллекта сейчас столько естественного любопытства и спроса, что оптимизация просто не является источником самого большого воздействия.

Потолок для AI-компаний настолько выше, что фундаментальная работа все еще имеет больше смысла, чем постепенные улучшения.

4. Крах традиционного маркетингового плейбука

Годами маркетинговый плейбук был предсказуем: начать с SEO для масштабируемого органического трафика, добавить пользовательский контент, запустить платную рекламу, затем экспериментировать с социальными каналами.

Сейчас все внимание переместилось в экономику авторов.

Аудитория сосредоточена на YouTube, TikTok, Instagram, рассылках, подкастах и LinkedIn.

Даже в B2B микс теперь выглядит почти как в потребительском сегменте: инфлюенсеры, авторы контента и видео.

YouTube 10 лет назад едва ли имел значение для B2B. Сегодня, если вы там не развиваетесь, вы упускаете огромные возможности.

Источник контента тоже изменился. Цель больше не в том, чтобы производить все внутри компании, а в том, чтобы позволить авторам создавать контент о вас, а затем адаптировать его для платных и органических каналов.

5. Маркетинг не успевает за скоростью разработки

AI-продукты выпускают обновления с темпом, к которому большинство маркетинговых команд не готовы.

В Lovable часто выпускают обновления несколько раз в неделю. В большинстве традиционных компаний запуски происходят ежеквартально, максимум ежемесячно. У маркетинга было достаточно времени для подготовки, создания нарративов и разработки кампаний.

Но что происходит, когда продукт обновляется через день?

Решение пока не очевидно. Маркетинг должен приблизиться к продукту и научиться работать в таком темпе, потому что скорость разработки продукта нельзя замедлять.

6. Бренд стал задачей продукта

Предложение программного обеспечения взорвалось в последнее время. Каждый может что-то запустить.

В переполненном рынке выделиться можно через бренд.

Раньше бренд был маркетинговым упражнением. Теперь, при изобилии программного обеспечения, бренд нужно передавать через каждое взаимодействие с продуктом. Это стало работой дизайнеров, разработчиков, исследовательских команд и всех остальных - встроить ценности бренда в пользовательский опыт.

Это не функции на основе полезности, а моменты, которые создают человеческую связь внутри продукта: неожиданная реакция, игривая анимация или подтверждение, написанное теплым тоном.

7. Социальные сети основателей - самый горячий канал

10 лет назад органическая стратегия масштабировалась через SEO. Сегодня это коммуникации под руководством основателей.

В B2B это происходит в LinkedIn и X. В B2C - Instagram и TikTok. Принцип одинаков: прямая коммуникация от лидеров превосходит отполированные корпоративные сообщения.

Основатель или руководитель с аутентичным голосом может достичь охвата в масштабе, который никогда не был доступен PR.

В Lovable аккаунт Антона генерирует миллионы показов. Эта видимость повышает узнаваемость и формирует восприятие компании людьми.

Каждый генеральный директор и руководитель должен думать о том, как они общаются с рынком. И чем больше людей внутри компании это делают, тем лучше.

8. Product-led петли важнее чем когда-либо

Каждый канал - это жестокая конкуренция. Платная реклама дорожает, алгоритмы меняются, инфлюенсеры уходят.

Единственный канал, которым вы действительно владеете, - это ваш продукт, и он должен нести больше нагрузки роста, чем когда-либо. Сарафанное радио, пользовательский контент, рефералы, петли сотрудничества - какой бы ни был механизм, встройте его в сам продукт.

9. Рост теперь выпускает функции

Традиционно основная команда создает функции, а рост их распространяет.

Это разделение не работает в AI-компаниях.

Почва меняется слишком быстро, и одного распространения недостаточно. Команды роста не просто оптимизируют воронки - они выпускают функции. Иногда эти функции сами являются петлей роста. Иногда они необходимы, чтобы соответствовать ожиданиям пользователей.

Рост больше не сидит в сторонке, ожидая основную команду. Они в окопах продукта, строят вместе.

Заключение

Работа с ростом в AI-компаниях похожа на игру в ту же игру на новом поле. Фигуры выглядят знакомо, но правила не применяются.

При изменении распространения каждый месяц, развитии технологий каждую неделю и сбросе ожиданий клиентов каждый день мы все разбираемся в этом вместе, в реальном времени.

Нет фиксированной формулы, только постоянная корректировка. И это лучшая часть работы.