Кирилл Сараев

Проект делали легенды Ру-Рэпа

Я не про ваш проект, а про тех кто будет появляться!

Касательно того, что решение несложное - технически да, первая версия собирается довольно легко. Но только в формате MVP, но такое решение ужасно по метрикам и неконкурентоспособно. Чтобы решение стало эффективным - нужны алгоритмы предиктивного маркетинга, различные форматы вставки, реализовать которые - крайне непростая задача. Ну и не забываем - любой двусторонний бизнес держится на спросе и предложение. Собрать предложение и собрать спрос - тот еще квест. Конкурентам желаю удачи)

Надеюсь этот гайд будет полезен новым проектам на Радаре!

Проект супер! Сотрудничаем уже давно, желаем успехов в запуске!

Ждем ваши вопросы !

С удовольствием! Передал ваш контакт Supply-менеджеру <3

Спасибо! Обязательно воспользуемся !

Интересный проект, можем помочь увеличивать вам лимиты для демо и бесплатных пользователей, с помощью рекламы <3

Татьяна, классный проект. Можем помочь с вам монетизацией <3

Очень классный проект, поддержал!

Привет, Радар! Принимаем поздравления, ждем новые проекты. Газ менять рекламу вместе <3

Работаем с AllTokens по нашему проекту Gradius — платформе нативной рекламы в AI-сервисах. Раньше оплата токенов зарубежных моделей была огромной болью: выводили деньги в нал, пополняли карты вручную, аккаунты OpenAI постоянно банили. Ребята из AllTokens закрыли эту проблему полностью — стабильный доступ к API, постоянная поддержка и минимальная наценка. Работаем дальше и рекомендуем!

Даниил, спасибо большое! Рад слышать

Очень интересный проект, учитывая все тренды в сфере электронной коммерции, актуальный как никогда. Желаю удачи с проектом, ребят, вы молодцы!

Понял, круто! Успехов

Армен, подскажи, откуда собираются данные для выставления рейтинга? Вы проводите оценку вручную или уже готов алгоритм? Какие веса переменных? Например - футболист очень хорошо играет, но жуткий скандалист, как это повлияет на рейтинг? И из острых вопросов - как планируете монетизироваться :)

Я достаточно далек от футбола, но звучит интересно! + Лайк

Здравствуйте! Да, по началу мы действительно дешево продавали рекламу, сейчас начинаем постепенно поднимать цену :)

Спасибо огромное!

Привет! Когда говорят про нейросети все вспоминаю крупные экосистемные решения, такие как OpenAI, Antropic. В России это Гигачат и Алиса. Мы работаем немного с другими проектами. Наша ЦА это GenAI сервисы WEB, Telegram и Мобильных приложениях. Это агрегторы нейросетей, узконаправленные ИИ-сервисы по типу AI-психологов, AI-тренеров. Возможно видел такие проекты, как ChatGPT в Telegram. Если интересно могу в лс прислать полный список подключенных проектов.

Всем привет! Я основатель стартапа с СДВГ, с удовольствием отвечу на ваши вопросы

Спасибооо!

Спасибо!

Спасибо! Спрос и рыночный потенциал правда есть, уже проверили на практике. Могу также прислать зарубежных конкурентов, если интересно ознакомиться детальнее. А по знакомым с масштабными AI-продуктами, могу вам написать в ЛС, может быть им будет интересен наш сервис) За ОС по лендингу - спасибо, внесем обязательно. Много кто уже обратил на это внимание

Технологически повторить достаточно трудно. У нас полностью своя модель подбора и векторизации, обученная на сотнях тысяч запросов пользователей и релевантных РК к ним. Но защищаться планируем с помощью маркетинга) Рекламный рынок очень сложный - нужно одновременно привлекать и рекламодателей и паблишеров, что одновременно делать достаточно сложно

Смотрите, тут важный момент. Мы не трогаем ответ нейросети — модель ничего не переписывает. Работает так: пользователь задаёт вопрос, ИИ-сервис генерирует ответ как обычно, а наш SDK параллельно анализирует контекст запроса и ответа, матчит с предложениями рекламодателей, мы на своей стороне генерируем рекламную вставку и отправляем ее обратно в ИИ-сервис. Нам не важно, какой LLM-провайдер стоит под капотом у паблишера - OpenAI, Gemini, DeepSeek, Алиса AI или что-то другое. Наш SDK работает на уровне интерфейса, а не на уровне модели, поэтому он совместим с любым провайдером. По формату - рекламный блок встраивается нативно в конец или начало ответа как естественное продолжение: короткая текстовая рекомендация с описанием и ссылкой, которая выглядит как часть ответа. (Могу направить примеры в ЛС) Но при этом реклама всегда помечена - пользователь видит, что это рекомендация. Мы принципиально не подмешиваем рекламу в сам ответ модели и не заставляем LLM «рекомендовать» продукт от своего лица.

Привет! Не совсем, мы сами не делаем никакие интерфейсы. Мы интегрируемся в уже существующие проекты у которых есть своя с аудитория и помогаем этим проектам зарабатывать с помощью нашей рекламы. Важный момент - это не всегда просто "Обертка", к нам сейчас также подключены узкоспециализированные сервисы. AI для помощи молодым родителям, обучения языкам и так далее. Могу прислать полный список уже подключенных проектов :)

Николай, спасибо большое! Очень приятно )

Классный проект! Можем помочь вам с монетизацией :)