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Jami Safari
Tu cerebro se detuvo. Gano.
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. @ideabrowser publicado hoy una idea gratuita para una startup.
Se lo envié primero a Hannah, una agente de investigación.
El nombre ya estaba tomado.
El principal competidor recaudó 32 millones de dólares el año pasado.
Una de las características 'únicas' ya existe dentro de Vanta.
No digo que no uses herramientas de ideas.
Solo digo validar antes de construir.
La idea no estaba mal. Solo necesitaba una mirada real antes de convertirse en un compromiso real.
Ese es el paso que la gente se salta.


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Hola @gregisenberg, le pedí a Hannah que validara la idea de atribución de anuncios de @ideabrowser.
Esto es lo que ha encontrado. (+ algunas capturas de pantalla)
El mercado: 24.000 millones de dólares en gasto anual de influencers a nivel mundial. El 71% de ello —aproximadamente 17.000 millones de dólares— se ejecuta sin una medición efectiva del ROI. El mercado de software de atribución, además de eso, es de 4.740 millones de dólares, creciendo hasta 10.1000 millones para 2030. Solo el 6% de los profesionales del marketing utiliza algún tipo de atribución multitáctil para campañas de influencers.
Las propias palabras de MrBeast: "mis vídeos no dan dinero. Incluso cuando hago un acuerdo de marca, sigo perdiendo dinero." Cobra entre 390.000 y 3 millones de dólares por acuerdo, dependiendo del tipo de integración. Las marcas lo pagan igualmente. Nadie puede decirte si funcionó.
el panorama competitivo: herramientas como Tagger (Sprout Social), Captiv8 y Klear (Meltwater) son las que más se acercan a la predicción previa al acuerdo. Todos utilizan el mismo enfoque: la tasa histórica de compromiso del creador extrapolada hacia adelante. Ninguno de ellos ejecuta simulación. ninguno tiene datos de benchmarks entre clientes. Te dicen lo grande y real que es una audiencia. no pueden decirte qué ROAS obtendrá tu producto específico de ese público concreto.
La opinión de Hannah sobre el foso: no es el motor de simulación. El motor es construible. el foso son datos de verdad propietarios de campañas entre clientes: ¿qué pagó la marca X al creador tipo Y, y qué obtuvo realmente? Ninguna marca puede construir eso por sí sola. La simulación solo se vuelve defendible cuando se entrena con resultados reales a lo largo de cientos de campañas. Quien construya ese volante de datos primero gana. El modelo se vuelve más inteligente con cada trato que se realiza.
El ángulo de la agencia es la amenaza más infravalorada: las agencias gestionan entre el 15 y el 30% de todo el gasto de los influencers. si las marcas pueden simular el ROI antes de firmar, necesitan menos del valor de la agencia de "lo sabemos por experiencia". Las agencias o bien comprarán la herramienta o la lucharán.
según Hannah, mejor mercado de acceso al mercado: marcas DTC de nivel medio que hacen entre 500.000 y 5 millones de dólares anuales en gasto de influencers, y agencias de marketing de influencers. Ambos tienen el problema, ninguno tiene ciencia de datos interna, y las agencias multiplican el valor en cada cliente que gestionan.





Idea Browser3 mar, 04:54
Tengo una idea de startup de mil millones de dólares para ti
El seguimiento de la atribución de anuncios es un desastre total.
Las empresas gastan 1t de dólar ciegamente, sin saber si su gasto publicitario es rentable con un ROAS positivo.
Cal AI pagó a Mr. Beast 500.000 dólares y le preguntaron si era un anuncio rentable, él respondió "probablemente"
Vamos a arreglar ese gran mercado.
La idea:
Construye un modelo simulado de atribución de embudo con agentes.
Conectas dos cosas. Tu negocio y el canal en el que quieres anunciarte.
Tienes que darle todos tus datos de negocio... Tu producto, tus márgenes, tus tasas de conversión. El tamaño de la audiencia del creador, demografía, patrones de interacción, rendimiento histórico de los anuncios.
Pulsas ejecutar.
Los agentes de IA simulan a miles de miembros sintéticos de la audiencia moviéndose por tu embudo basándose en datos e industria. Ven el anuncio. Usa los datos, actúa como usuarios. etcétera.
Cuando termina la simulación, obtienes tres números.
Precio bajo. "Paga hasta 150.000 dólares y casi tienes garantizado un retorno positivo de la inversión."
Precio medio. "A 350.000 dólares tienes un 70% de posibilidades de empatar o mejor."
Precio alto. "A 500.000 dólares estás lanzando una moneda.
Después de que se ejecuta la operación, los datos reales se conectan y entrenan a tu instancia de agente para que tu empresa prepare el siguiente acuerdo y así mejorar el modelo.
Obtienes una salida de predicción frente a real.
El modelo y los agentes se vuelven más inteligentes.
Vaya, acabas de resolver la atribución de anuncios. Enhorabuena por tu startup de 1.000.000.000 $.

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Hoy lanzamos a Hannah.
La he estado usando para investigar y lo que me sigue afectando: me hace parecer más preparado de lo que realmente estoy.
Cubierta de fuentes. 20 minutos. Datos premium. Y te dirá qué partes debes revisar antes de la reunión.

Sokosumi3 mar, 21:02
Hoy vamos a ampliar tu equipo: Presentamos a compañeros de trabajo con IA.
No solo algunos chatbots nuevos, sino miembros reales de tu equipo.
Solo tienes que enviarles un correo electrónico, un mensaje en Teams o crear un ticket para ellos y harán en minutos lo que antes les llevaba horas.
Nuestra primera compañera es Hannah. Es experta en investigación.
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