Опыт фаундера, инженерные решения, разборы кейсов. Без мотивационного контента и пересказа очевидного.
GA4 пишет «data-driven», а считает по последнему клику. 60% воронки в WhatsApp невидимо для пикселя, а 40% выручки проходит через Kaspi и наличные. Разбираю шесть моделей атрибуции на одном наборе данных KZ-бизнеса, показываю где каждая врёт, и даю пошаговый чек-лист для предпринимателя без аналитика в штате.
После 15 июня 2026 Google убрал Signals как fallback, и ad_storage из CMP стал единственным gate для Google Ads. Показываю как за 15 минут измерить реальные потери, собрать recovery-стек из трёх слоёв (Advanced mode + Enhanced Conversions + sGTM) и почему consent rate 90% в Казахстане опаснее европейских 60%.
AI забрал у аналитика рутину и это нормально. Но $67.4B потерь от галлюцинаций, AI washing в HR и тёмная сторона «аугментации» (один тянет за троих) рисуют другую картину. Разбираю что реально изменилось, кого уволят первым и при чём тут экономика одной ошибки.
Milakhin Studio ведёт клиентов через собственные M.Sight и M.Flow. Не потому что это модно, а потому что dogfooding на реальных рекламных бюджетах даёт feedback loop, которого нет ни у кого на рынке. Вот что мы поймали и чему научились.
~35% трафика невидимо для пикселя, а в WhatsApp он не существует физически. Разбираю три архитектуры (Pixel, CAPI, гибрид), показываю как EMQ определяет стоимость лида, и даю чеклист: ваш CAPI работает или создаёт шум для алгоритма.
Один Claude-чат, 47 вкладок и copy-paste между системами. За 5 недель я прошёл путь до оркестрированной AI-команды из 15+ агентов, которая сама публикует контент, анализирует рекламу и мониторит здоровье инфраструктуры. Вот как это устроено в коде и что ломается в проде.
Строительная компания тратила $10 000/мес на рекламу без единой системы учёта лидов. Показываем полный путь: от Excel и WhatsApp-чатов к 998 заявкам в неделю через CTWA, мультиканальную связку и детерминированную аналитику. С честным разбором того, что не сработало.
Каждое утро я открывал 12 вкладок, чтобы понять что происходит в бизнесе. Теперь один экран показывает здоровье всех продуктов, рекламных кабинетов, AI-агентов и cron-задач. Рассказываю как собрал личный командный центр на Next.js + Supabase за $0.
GA4 показывал CPL $4.42, дашборд зелёный, отчёт красивый. Из 150 заявок в сделки конвертировались 8. Реальная стоимость клиента $88. Разбираем аудит Google Ads и GA4 у FlyBox: что нашли, что починили за один день и почему CPL без CRM это vanity metric.
RLS в Supabase это правильный способ изолировать клиентов в multi-tenant SaaS: каждый видит только своё, на уровне базы, а не на честном слове бэкенда. Но между «включил RLS» и «изоляция реально работает и не тормозит» лежит несколько грабель, на которые я наступил, пока строил M.Flow. Вот они и как их обойти.
Я могу каждый час обновлять метрики, когда меня зажгло. Но это не делает меня аналитиком, это делает меня тревожным. Разница между сильным growth-аналитиком и посредственным не в инструментах, GA4 и GTM открыты у всех. Разница в дисциплине работы с данными. Вот шесть принципов, по которым я её вижу.
Восемь рекламных кабинетов Meta, шесть клиентов Google Ads, семь GA4-property. Один человек. Вместо трёх интерфейсов я собрал MCP-сервер из 29 tools и управляю рекламой пяти клиентов через Claude. Вот как это устроено изнутри.
Server-side GTM не убирает JavaScript из браузера. Вы добавляете второй слой поверх первого, и он стоит денег. Разбираю, при каком рекламном бюджете sGTM окупается, как мигрировать без потери данных и какие пять алертов нужны в production.
Google убил Privacy Sandbox после 6 лет подготовки индустрии. Cookie остались, но у каждого браузера свои правила, и ~35% вашего трафика уже невидимы для пикселя. Разбираю что реально работает: Consent Mode v2, серверные события Meta CAPI, мессенджер как first-party data engine, и почему sGTM за $1000/мес не нужен большинству бизнесов.
Я построил автономный SEO-отдел из 6 AI-агентов, который по cron публикует длинные гайды на блог без моего участия в написании. 14 этапов от выбора темы до git push, personal knowledge base как антидот AI slop, confidentiality firewall для dual-context авторов. Вот как это устроено изнутри.
90% рекламодателей теряют атрибуцию CTWA: Ads Manager показывает «conversations started», но не видит продаж. Разбираю полный pipeline от webhook до CAPI-события при закрытии сделки, с рабочим кодом на Node.js, без зависимости от BSP-платформ. Плюс шаблон дашборда с 7 метриками от impression до ROAS.
Разбор реального кейса beauty-студии в Алматы: как воронка Instagram Ads → Click-to-WhatsApp + AI-бот на Claude закрывает 80% заявок без менеджера. Полная unit-экономика от CPL до ROAS, три похороненные гипотезы и операционные рычаги масштабирования.
Google отвечает на запросы прямо в выдаче — и информационные запросы теряют до 60% CTR. Разбираем, кто реально пострадал от AI Overviews, почему SEO не мертво, и даём план адаптации с конкретными шагами.
88% пилотов AI-агентов не доходят до production. Я построил MCP-сервер с 22 инструментами и автономный SEO-отдел из 6 агентов. Рассказываю что из этого реально работает, какие паттерны спасают, и где мы наступили на грабли.
Стратегический сдвиг Milakhin Studio в 2026 — почему агентские услуги сейчас приносят больше, чем продажа собственных продуктов, и как одно дополняет другое.
Короткий бриф или просто «хочу обсудить». Первый созвон — бесплатно и ни к чему не обязывает: честно скажем, возьмёмся ли.