Огород

Для кого:

Для продакт-менеджеров, маркетологов, исследователей и команд стартапов, которые хотят протестировать идеи и получить ценные инсайты.

Проблема:

Исследования в онлайн-панелях, агенствах и других подрядчиков становятся дороже каждый год, при этом сроки проведения тестов не сокращаются.

Решение:

Делаем исследования и тестирования рекламных креативов быстрее и дешевле. Социальная значимость проекта – предоставление возможности студентам ВУЗов проводить недорогие и быстрые исследования.

Преимущества:

Наш продукт - это мультиагентная ИИ-платформа, которая (благодаря использованию синтетических респондентов) позволяет проводить опросы и тестировать идеи в 20 раз быстрее и дешевле.

Попробуйте передовой подход к исследованиям среди первых

Перейти

Статус проекта:

💰Рассматриваю финансирование

Подробности запроса доступны проверенным инвесторам.

Подробнее для инвесторов →

Платно

Штаб-квартира: Москва

Подробнее

Охотники: 5

Основатели: 6

Пользователи: 10

Основатель

Эдгар Отченашенко Написать

Еще проекты из этой области

Обсуждение

8 комментариев

Популярные

Новые Старые

Межтекстовые Отзывы

Посмотреть все комментарии

Александр Матюхин ⭐️

glas.su

12 дней назад

Сколько уникальных реальных людей участвовало в формировании модели? В одном месте вы пишете что обучение на базе более чем 5 000 реальных опросов пользователей, в другом что сейчас в базе 1 000 000 цифровых копий людей. Хотелось бы понять, как эти цифры связаны между собой и что именно представляет собой «цифровая копия».

Как именно получена заявленная корреляция до 92%? На каком количестве исследований и по какой методологии это проверялось?

В примере у вас используется 600 респондентов. Что именно улучшается при использовании N=600? Есть ли эксперимент, показывающий разницу результатов при 100, 300, 600 и 1 200 синтетических респондентах?

И как исследователь должен оценивать качество аудитории Огорода до запуска исследования? В классических онлайн-исследованиях для этого существует panel book. Есть ли у вас аналогичный документ, описывающий происхождение, структуру и качество реальной выборки, на которой обучена модель?

В онлайн-исследованиях одним из важных факторов является доверие к качеству панели и используемым методикам. Именно по этому классические онлайн-исследования и стоят своих денег.

Не претендую на профессиональное мнение как эксперт в области онлайн-исследований, я всего лишь «рядом стоял». Я 12 лет работал в сервисе онлайн-исследований, поэтому эти вопросы у меня возникли скорее профессионально-любопытственные, чем как критика самого подхода 🙂

Основатель

Эдгар Отченашенко

ogorod.io

11 дней назад

Ответ на Александр Матюхин

Александр добрый вечер
Мы сделали Огород , потому что у нас есть компания которая 5 лет работает с опросами людей на рынке, Кукушка возможно слышали!?

Нам лучше конечно созвониться так как я насчитал целых 7 вопросов и тут не получиться раскрыть все детали наверное.
Попробую ответить:
1. Нисколько людей не участвовало в обучении модели, так как у нас ее нет!
Мы платформа с ИИ агентами и синтетиками ~1 млн.
Используем любые LLM для работы платформы.
Это и есть наше основное отличие и конкурентное преимущество от всех кто пытается делать синтетиков.
2. Тоесть мы не генерируем постоянно кого-то, у нас есть цифровая копия Нины Степановны из Перми 67 лет и еще ~1.000.000 цифровых копий других , так же мы постоянно добавляем синтеков если каких то нет и обучаем сразу, поэтому и растем.
3. Мы Нину Степановну сделали по 150 параметрам ( доход, инфополе, продуктовая корзина, привычки, работа, семья и тд — как пре-скрин для панель бука в панелях , но там 30 параметров) также мы обучили ее на 3000-5000 тыс исследований реальных людей ( все синтетики обучаются разному количеству реальных исследования ввиду экспертности )
4. ИИ агенты отвечают за создание, обучение, подбор синтетиков, актуализацию их знаний, проверку логики, аналитику .
5.Если вы работали с количественными исследованиях то у нас есть — квотирование, воспроизводимость и тд! Также вы получите как результат такую же выгрузку и отчет как в любой онлайн панели с людьми.
6.Качество мы проверяли сначала внутри, преимущество что у нас была возможность! Потом заказывали у онлайн панелей и Ривера, такие же исследования у людей которые делали с синтетиками в Огороде и сравнивали.
Средняя разница с ответами людей ~6-7%, если брать общие темы и не хотеть опросить космонавтов или закупщиков меди с оборотом 7 млрд в год.
Так же мы уже 4 месяца в пилоте с компанией ORO.
7. Конечно же мы сделаем в будущем онлайн панель бук так как цель это полноценная синтетическая панель, сейчас у нас Мытищи по количеству синтетиков и еще расти и расти.
Там много моментов и желаний по панель буку у нас, хотим чтоб он как игра Sims был 😅

Вообщем как говориться лучше один раз попробовать, тем более когда провести CustDev любому стартапу теперь стоит от 5000₽ и 15 минут!

Екатерина Семилеткина

agredator.ru

10 дней назад

Интересный проект. Работает ли он для исследования респондентов как сотрудников юридических лиц, как целевой аудитории например нашего продукта?

Основатель

Эдгар Отченашенко

ogorod.io

9 дней назад

Ответ на Екатерина Семилеткина

Спасибо 🙏
Ваши аудитории есть у нас.
Тут как говорится лучше попробовать вам!

Марина Полтавская

10 дней назад

Эдгар, самая сильная ценность «Огорода» — возможность проверить десятки идей до того, как команда потратит бюджет и недели на полноценную панель, производство креатива или запуск рекламы.

Но формулировка «цифровые копии людей» одновременно цепляет внимание и создаёт барьер доверия. Сразу возникают вопросы: копии каких именно людей, на основании каких данных, насколько точно они воспроизводят поведение аудитории и где проходят границы такого прогноза. Если речь идёт не о копии конкретного человека, а о синтетическом представителе сегмента, это лучше обозначить прямо.

Главный продукт здесь — не скорость генерации ответов, а валидность выводов. Обещание «в 20 раз быстрее и дешевле» станет коммерчески сильным, когда рядом появятся сравнения: как синтетическая выборка ранжировала креативы, что показала реальная панель и какой вариант затем лучше сработал в рекламной кампании или продуктовом тесте.

Я бы не противопоставляла синтетиков реальным респондентам. Более доверительное позиционирование — предварительный исследовательский слой: быстро отсеять слабые идеи, найти неожиданные возражения, уточнить вопросы и только лучшие гипотезы вынести в кастдев, панель или A/B-тест. Тогда продукт снижает стоимость ошибки, а не обещает заменить живого человека.

В аудитории тоже стоит разделить студентов как социальное направление и платящее коммерческое ядро. Стартапу нужен доступный self-service, агентству — регулярное тестирование клиентских креативов, корпоративной исследовательской команде — воспроизводимая методология, сегментация, совместная работа и отчёт, который можно защитить перед бизнесом.

Сильный пилот можно провести парным методом: одинаковый набор концепций тестируется на синтетической и живой выборке, затем результаты сравниваются с фактическим поведением аудитории. В кейс идут совпадения, расхождения, границы применимости, экономия времени и решения, которые команда приняла благодаря тесту.

Интересно, какие исследования уже сравнивались с результатами живых респондентов или реальных рекламных кампаний? И какой сценарий чаще приводит к повторному использованию: тест креативов, продуктовых идей, позиционирования или исследовательских гипотез?

Моя гипотеза: лучший коммерческий вход — предварительное тестирование рекламных креативов перед медиазапуском. Это частая задача с понятным бюджетом, несколькими вариантами для сравнения и последующей метрикой, по которой можно проверить качество прогноза.

Основатель

Эдгар Отченашенко

ogorod.io

9 дней назад

Ответ на Марина Полтавская

Марина спасибо за ваш такой большой комментарий, мысли и желание помочь!
Лучше нам конечно созвониться, много вы вопросов поднимаете .

1. Мы используем понятие — цифровые копии , так как это более понятная формулировка чем синтетики. Я как понимаю вы немного в курсе, поэтому вам как раз не зашло — цифровая копия !?
Поверьте мы делали опрос и собрали много обратной связи на эту тему.
2.Конечно же мы сравнивали результаты ответов синтетиков с ответами живых людей в онлайн панелях и ривере, средняя разница 6-7% ! Если не брать очень сложные аудитории, темы и человеческие вопросы, а так же соблюдать правила работы с синтетиками по нашему гайду.
3.По пилоту, он тоже есть и идёт с компанией ORO топ-3 на рынке исследований. Мы об этом объявили на ОИРОМ, конференции по исследованиям в июне 2026.
4. По рекламным креативам да понимаем что там денег больше, там идёт много работы!

Вообщем буду рад по общаться голосом, текстом не везде уверен погрузиться получается.
Спасибо 🙏 за интерес к нам!

Родион Оркин

fuddy.team

9 дней назад

В чем отличие от скила для клода? (если абстрактно смотреть)

Основатель

Эдгар Отченашенко

ogorod.io

8 дней назад

Ответ на Родион Оркин

Родион привет
Ну абстрактно как земля и небо разница!)
Скил от Клода это просто упаковщик всего для ИИ агента!
У нас любые 😅исследования по данным которые не берём в интернете + платформа из 9 ИИ агентов + 1 млн синтетиков + RAG переработанный — Ромашка наша + еще одна базы исследований людей + конструктор и мульти сервисная back история на GO и тд!

Как будто совсем вы не поняли что мы делаем, к сожалению!
Советую попробовать и вернуться с обратной связью или созвониться со мной, я расскажу подробнее.
PS если я правильно понимаю параллели откуда появился вопрос , то — Мы не прекратили бота к Claude)))

Огород

О продукте

Для кого:

Проблема:

Решение:

Преимущества:

Статус проекта:

Основатель

Еще проекты из этой области