Как не быть заменённым искусственным интеллектом в ближайшие 5 лет и стать π-образным маркетологом?

Когда AI может оптимизировать всё, единственное, что действительно важно — это понимать, как всё связано в стратегии.

Автор: rosie

Перевод: AididiaoJP, Forsight News

За последние пять лет индустрия претерпела кардинальные изменения.

Традиционное понятие «Т-образного маркетолога» ушло в прошлое, уничтоженное искусственным интеллектом, автоматизацией и множеством других факторов.

Если вы всё ещё считаете, что глубокое знание одной области + широкий кругозор = профессиональная безопасность, то в ближайшие 5–10 лет вас, скорее всего, заменят большие языковые модели (LLM). Это не нагнетание страха, а скорее прогноз того, как будет происходить замещение в ближайшие годы.

Сегодня маркетолог — это не самый глубокий эксперт, а тот, кто способен отлично справляться с несколькими задачами одновременно.

Это и есть революция π-образного маркетинга.

Фреймворк, предсказывающий этот сдвиг

@emilykramer впервые представила концепцию «π-образного маркетинга» на MKG, и её прогнозы относительно развития индустрии оказались весьма точными.

В криптовалюте, финтехе, технологических стартапах и других сферах наблюдается одинаковая тенденция. Компании устали нанимать пятерых несвязанных между собой экспертов — это слишком дорого, а у стартапов редко есть такие бюджеты. Даже если есть, эксперты требуют координации и чётких рабочих процессов, чего у большинства стартапов пока нет.

π-образный маркетинг означает наличие нескольких глубоких профессиональных областей. Представьте себе греческую букву π: несколько вертикальных столпов глубоких знаний, поддерживаемых горизонтальной базой общего понимания маркетинга.

Реальность замещения экспертов

Компании всё ещё нанимают на должности вроде «менеджер сообщества» или «эксперт по социальным сетям», но основатели часто не понимают, какого маркетолога им стоит нанять в первую очередь — но это уже другая тема. Если в вашем резюме написано «менеджер сообщества» или «эксперт по социальным сетям», то через 5–10 лет вы, возможно, окажетесь не у дел.

Не потому, что вы плохо справляетесь. А потому, что ту работу, которую вы делаете сейчас, сможет выполнять AI.

AI может:

• писать тексты лучше большинства носителей языка
• оптимизировать рекламные кампании 24/7
• анализировать данные быстрее человека
• масштабно создавать действительно качественный контент (в этом особенно хорош Claude)
• автоматизировать email-цепочки с результатами, превосходящими ручную работу

Но AI не может бесшовно переключаться между рост-маркетингом, экосистемными партнёрствами и построением сообщества, одновременно понимая, как реально работает продукт и каковы отраслевые тенденции.

Для этого по-прежнему требуется человеческое суждение, охватывающее несколько областей.

Почему это происходит

Три силы делают π-образный маркетинг неизбежным:

• AI демократизирует навыки: теперь каждый маркетолог может использовать инструменты, на освоение которых раньше уходили годы, и порог входа в любую отдельную маркетинговую специализацию исчез.
• Границы ролей размываются: рост-маркетологу нужно разбираться в экосистеме. Менеджеру сообщества — в токеномике, социальных сетях, рост-маркетинге. Эксперту по соцсетям — в продуктовом и KOL-маркетинге.
• Скорость требует универсальности

Как я это обнаружила

Я не планировала становиться π-образным специалистом — это произошло потому, что меня постоянно привлекали к решению задач, требующих разных навыков:

Столп 1: платное привлечение + SEO

• запуск рекламных кампаний для проектов на всех платформах
• органический рост через контент и поисковую оптимизацию
• понимание, какие каналы приводят реальных пользователей, а не просто трафик

Столп 2: KOL-маркетинг + социальные сети

• управление отношениями с инфлюенсерами и партнёрскими сделками
• создание бренда в Twitter, Telegram, Discord
• перевод коммуникации между технической командой и розничной аудиторией

Столп 3: позиционирование + сторителлинг

• объяснение сложных DeFi/инфраструктурных решений обычным людям
• создание нарратива, стимулирующего принятие и инвестиции
• позиционирование проекта на горячих рынках

Когда эти навыки усиливают друг друга, появляется магия. Ваши KOL-кампании улучшают платное позиционирование; техническое понимание усиливает контент для соцсетей; данные о росте формируют партнёрскую стратегию.

Реально работающие π-комбинации в Web3

Во многих Web3-командах маркетологи уже работают по π-модели, просто не называют это так: команды маленькие, бюджеты ограничены, а темпы развития бешеные. Вот некоторые характерные для Web3 π-комбинации:

Комьюнити-маркетинг + продуктовый маркетинг

В Web3 сообщество — это движок дистрибуции продукта. Если вы умеете позиционировать продукт и активировать комьюнити (meme, стимулы, обратная связь), вы становитесь крайне конкурентоспособны. Многие «главы комьюнити» уже фактически стали продукт-менеджерами по маркетингу (PMM): тестируют нарратив, строят коммуникацию через Twitter/Telegram, передают инсайты продуктовой команде.

Рост-маркетинг + токеномика

Рост в Web3 — это не только реклама или SEO. Дизайн токена — это двигатель роста: если вы понимаете жизненный цикл активности и токеновые стимулы, вы можете создавать циклы удержания, а не просто покупки пользователей. Маркетологи, запускающие кампании на Galxe, Zealy или проводящие airdrop, уже совмещают рост с токен-механиками.

KOL-маркетинг + построение сообщества + социальные сети

Почему это работает: KOL дают начальное распространение, но комьюнити — это место удержания. Тот, кто умеет договариваться с KOL и строить grassroots-активность, создаёт синергетический эффект. К 2025 году многие «KOL-менеджеры» фактически станут строителями сообществ, поддерживая вовлечённость KOL и интегрируя их в экосистему.

Бизнес-девелопмент (BD) + продуктовый маркетинг

Почему это работает: в Web3 партнёрства (интеграции, совместный маркетинг, сделки по ликвидности) — это и есть маркетинг. Если вы умеете заключать партнёрства и грамотно их позиционировать, вы усиливаете доверие и влияние. Многие BD-специалисты пишут тексты, делают треды в Twitter или готовят рассылки, незаметно прокачивая навыки PMM.

Аналитика данных + рост-маркетинг

Web3 даёт открытые данные. Маркетолог, способный анализировать ончейн-данные и запускать циклы роста, может строить кампании на основе реального поведения пользователей.

Почему это происходит: команды маленькие, нет отдельных департаментов по токеномике и росту. В Web3 дистрибуция строится на стимулах, комьюнити, KOL, интеграциях, а не на рекламе в Google и Facebook. Поэтому маркетологи вынуждены совмещать разные дисциплины ради выживания. Самые важные π-комбинации в Web3 строятся вокруг сообщества + другой области (продуктовый маркетинг, рост, KOL, токеномика). Сообщество — это константа, второй столп определяет ваше преимущество.

«Системное мышление» возникает естественно

«Эффективность системы определяется не тем, как работают её отдельные части, а тем, как они взаимодействуют: важно не то, как каждая часть действует по отдельности, а как они работают вместе. Поэтому, улучшая отдельную часть системы, вы можете разрушить всю систему». — Рассел Эйкофф

Работая в нескольких областях криптомаркетинга, вы замечаете закономерности, которые упускают эксперты:

• Как настроение сообщества влияет на цену токена, что влияет на маркетинговый бюджет и, в свою очередь, меняет стратегию роста.
• Как анонсы партнёрств влияют на поведение пользователей, что влияет на конверсию и формирует оптимизацию кампаний.
• Как обновления протокола влияют на онбординг пользователей, что влияет на метрики удержания и, в итоге, на вовлечённость сообщества.

Системное мышление — это стратегическая интуиция, которая естественно развивается, когда вы понимаете несколько частей маркетинга и продуктовой стратегии.

Преимущество AI

AI не заменит π-образных криптомаркетологов, а только усилит их.

Эксперты боятся, что AI отнимет у них работу, а π-образные маркетологи используют AI во всех сферах:

• AI генерирует варианты контента, которые выбираются на основе инсайтов сообщества
• AI анализирует ончейн-данные, интерпретируя их с разных маркетинговых точек зрения
• AI оптимизирует рекламные кампании, разрабатывая стратегии с учётом понимания экосистемы

Чем шире ваши знания в криптоиндустрии, тем эффективнее вы сможете использовать AI-инструменты в разных функциях.

Прокачайте свои π-навыки в криптоиндустрии

Шаг 1: Оцените свою текущую глубину

В какой функции криптомаркетинга вы действительно сильны? Если ни в одной — выберите одну и погрузитесь в неё.

Шаг 2: Определите смежные навыки

Какие задачи постоянно возникают и требуют других знаний? Проблемы с привлечением пользователей? Изучайте платные медиа. Не можете объяснить технические концепции? Развивайте навыки создания контента.

Шаг 3: Учитесь на практике

Не ограничивайтесь курсами. Ищите криптопроекты, которые заставят вас развивать новые навыки, используя уже имеющиеся сильные стороны.

Шаг 4: Связывайте разные области

Осознанно ищите связи между навыками. Как ончейн-аналитика может улучшить управление сообществом? Как опыт с KOL помогает вести соцсети?

Ключевые выводы

AI не способен интегрировать инсайты из разных областей — сообщества, роста, партнёрств, контента и технического маркетинга — одновременно понимая, как реально работает криптотехнология.

Начинайте строить свой второй столп уже сейчас, затем третий. Станьте тем, кто способен решать сложные задачи криптомаркетинга, требующие экспертизы в нескольких областях.

Потому что когда AI может оптимизировать всё, единственное, что действительно важно — это понимать, как всё связано в стратегии.