惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

N
News | PayPal Newsroom
IT之家
IT之家
Jina AI
Jina AI
博客园 - 司徒正美
GbyAI
GbyAI
WordPress大学
WordPress大学
B
Blog
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
Y
Y Combinator Blog
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Recorded Future
Recorded Future
T
Threat Research - Cisco Blogs
AWS News Blog
AWS News Blog
Latest news
Latest news
宝玉的分享
宝玉的分享
小众软件
小众软件
NISL@THU
NISL@THU
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
The GitHub Blog
The GitHub Blog
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
P
Palo Alto Networks Blog
Spread Privacy
Spread Privacy
Last Week in AI
Last Week in AI
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO
P
Proofpoint News Feed
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
量子位
博客园_首页
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
The Cloudflare Blog
M
MIT News - Artificial intelligence
H
Help Net Security
Security Archives - TechRepublic
Security Archives - TechRepublic
V2EX - 技术
V2EX - 技术
I
InfoQ
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
O
OpenAI News
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
P
Privacy International News Feed
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
Google DeepMind News
Google DeepMind News
H
Hacker News: Front Page
W
WeLiveSecurity
N
News and Events Feed by Topic

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Почему B2B-клиенты ненавидят ваши лендинги про IT-продукты
Anastasiya Chervova · 2026-06-19 · via Все публикации подряд на Хабре

Простой

6 мин

10

Привет! Я Анастасия Червова, менеджер продуктового маркетинга. В статье затрону тему на стыке компетенций редактора и маркетолога, а по факту просто то, что должен знать каждый PMM, но возможно, не знает. Поехали.

В B2B любят говорить про сложные продажи, длинный цикл сделки, enterprise-воронки и multi-touch attribution. Но редко говорят о более неприятной вещи:

Часто B2B-лендинги выглядят так, будто их писали копирайтеры, юристы, технические писатели, закупочный комитет из 14 человек. И еще кто угодно, только не человек, который регулярно общается с клиентом.

Я работаю в продуктовом маркетинге больше 8 лет, из них значительную часть в маркетинге для IT-интерпрайза. За это время я видела десятки лендингов, которые не объясняют продукт, не отвечают на вопросы клиента, не помогают сейлам. Зато при этом проходят через семь кругов согласований. А пул вопросов и замечаний к ним всегда один и тот же:

— почему мало SQL?

— почему низкая конверсия?

— почему сейлам приходится рассказывать и пояснять вообще всё по-своему.

Спойлер: проблема часто не в трафике и не в рекламных каналах. Проблема в том, что ваш лендинг написан для кого угодно, кроме клиента.

Отглагольное словоблудие или Как выглядит типичный B2B-лендинг

Вот, например, шапка типичного лендинга в информационной безопасности: 

«Комплексная платформа класса XDR обеспечивает проактивное выявление угроз и централизованное управление инцидентами в рамках единого окна».

После такого текста хочется спросить: «А что конкретно вы делаете?». Создателям лендинга при этом кажется, что текст нормальный. И понять их можно: инженер видит знакомые термины, продуктовая команда знает контекст, маркетинг привык к этому языку, сейлы уже научились переводить всё это на человеческий.

Но клиент не живет внутри вашей компании. Он открыл 12 вкладок с конкурентами и пытается за 15 секунд понять, что это, зачем ему это, и почему он должен оставить заявку именно здесь.

 Клиент в данном случае — это ЛПР (лицо принимающее решение). Мне доводилось общаться с ними на стендах конференций. По опыту я могу разделить их на два типа:

  1. Те, кто уже знаком с классом решения, конкурентами и рынком в целом.

  2. Те, кто мог бы купить ваше решение, но пока не знает, что оно ему нужно.

Так вот факт, проверенный на практике — в 9 из 10 случаев буклет, который клиент берет со стойки на стенде или QR-код, ведущий на лендинг, не помогает прояснять картину, а вызывает только больше вопросов. Первый тип клиентов чаще спрашивает что-то из разряда «Чем вы лучше?», «Почему стоит покупать вас». А второй интересуется: «А что это?», «Этот ваш Х работает по типу Y?».

В такие моменты есть смысл вооружиться ручкой и блокнотом и зафиксировать всё, что не поняли заказчики на ваших материалах.

Всё те же на манеже или Главная проблема B2B-коммуникаций

В той же моей любимой информационной безопасности компании часто пишут что-то про себя, архитектуру, AI/ML, «лидирующие позиции на рынке», «уникальную экспертизу». И еще много про что, только не про проблемы клиента и как они решаются. Хотя странно. Клиент покупает не стек, а то, что закроет его конкретную потребность или, как говорят мои коллеги-маркетологи — «боль». Он читает лендинг, чтобы в результате купить снижение риска, экономию времени, спокойствие, возможность не проснуться ночью из-за инцидента, шанс пройти аудит, шанс не потерять деньги. Особенно в кибербезопасности.

Никто не покупает Anti-DDoS ради «эшелонированной защиты», как бы красиво она не называлась, или ради «L3-L7 фильтрации». Покупают: «Чтобы сайт банка неожиданно не умер в день Х и при этом защищены были все уровни».

Feature-driven = money given?

В B2B-командах считается, что чем больше фич перечислено — тем лучше, что называется «перебьем конкурентов количеством». Так появляются блоки вроде: 

  • 2500+ сигнатур

  • 15 готовых коннекторов

  • SIEM-интеграции

  • модуль корреляции

  • гибкая ролевая модель

  • AI-driven analytics 

Но проблема в том, что клиент может не знать, что из этого важно, не понимать, чем вы отличаетесь, не связать всё это со своей задачей.

В итоге лендинг превращается в каталог функций без нарратива. А B2B-клиенту нужен не список возможностей, а ответ на вопрос:

«Почему мне вообще стоит нести вам деньги?»

Наверное, аргумента о том, что мы лидеры рынка и в продукте есть AI ему недостаточно. Может ему вообще лучше выбрать бодрый стартап, а AI не всегда для него очевидное преимущество, а нередко наоборот очередной головняк.

Enterprise ≠ отсутствие эмоций

Еще бытует миф, что B2B — это «рациональные продажи». Однако enterprise-покупки, как и любые другие, могут быть невероятно эмоциональными. Просто эмоции там другие: страх ошибиться, страх выбрать не того вендора, страх провалить внедрение, страх выглядеть некомпетентным перед руководством и принести лабуду.

Логично, что хороший enterprise-лендинг должен снижать эту тревожность, а не повышать. Когда клиент видит перегруженный интерфейс, 9 абзацев отглагольных существительных, «инновационную экосистему цифровой трансформации», в голове может закрасться мысль:

«Даже написать нормально не могут — что будет на внедрении?»

Битва PMM с инженерами. Где истоки?

Это моя любимая часть. При упаковке практически каждого B2B-продукта есть конфликт. Инженеры хотят точности. Маркетинг хочет понятности. Сейлы хотят качественных лидов. Один из ЛПРов хочет ноток премиальности, продакт хочет ничего лишнего не обещать.

В итоге рождается текст, который формально со всеми согласован, но абсолютно бесполезен. И здесь уже не важно, какого цвета будут иконки и как будет называться кнопка целевого действия.

Здесь product marketing должен стать «переводчиком» между мирами. Потому что задача маркетолога (или PMM) — не упростить продукт до примитивности. Его задача — сделать сложный продукт понятным без потери смысла. Это огромная разница.

У коллеги есть отличная статья про то, как маркетологу проникнуться технической эмпатией и перестать воевать с технарями. Рекомендую почитать.

А пока я продолжу крутить свою шарманку.

И что делать? Хороший B2B-лендинг!

Можно управиться в три подхода. 

1. Делаем «раз». Быстро объясняем value

Не:

«Инновационная платформа мониторинга».

А:

«Помогаем обнаруживать атаки до того, как они остановят бизнес».

2. Делаем «два». Говорим на языке клиента

Не:

 «Многоуровневая корреляция событий».

А:

«Сокращаем время расследования инцидентов с часов до минут».

3. Делаем «три» (моё любимое). Снижаем когнитивную нагрузку

B2B-страницы часто выглядят, как whitepaper, документация, каталог или дипломная работа. Но можно свыкнуться с мыслью, что мы физически не сможем уместить всё о продукте на одном листе. А если уместим —  кроме нас никто страницу не дочитает. Это факт, подтвержденный исследованиями.

Лендинг — это не база знаний. Его задача — заинтересовать, объяснить, провести дальше по воронке.

Поэтому с этого момента просто перестаём пытаться уместить весь продукт в один экран. Смиряемся с мыслью выше, делаем comfort-страничку и пишем про главное.

Экспресс-тест. Что проверить на лендинге прямо сейчас

Итак, экспресс-тест как в журнале. Отвечаем на вопросы. Если хотя бы на 3 есть ответ «нет» — у вас проблемы. 

За 10 секунд понятно:

  • что делает продукт?

  • для кого он?

  • какую проблему решает?

  • чем он отличается от других? 

Есть ли:

  • язык клиента, а не внутреннего жаргона?

  • конкретика вместо абстракций?

  • сценарии использования?

  • proof points?

  • понятная линейная структура? 

Можно ли:

  • убрать половину слов без потери смысла?

  • сократить текст в 2 раза?

  • объяснить ценность человеку вне вашей компании?

 Здесь могут возникнуть мысли: «В какой момент задаваться этими вопросами?» и «Ну это у кого-то проблемы, у нас-то всё нормально». Об этом пойдёт речь дальше.

Мало кто делает в enterprise-маркетинге, а надо бы

Когда я работала в интернет-провайдере, мы пачками клепали лендинги, они же посадочные страницы, под разные задачи. Появился новый тариф — вот лендинг. Надо запустить акцию — пожалуйста, ещё один. И прежде чем запустить в прод, тестировали страницу на целевой аудитории, т. е. на друг друге или знакомых, простыми, но действенными вопросами:

— Что видишь? Что здесь продается?

— Зачем нужно?

— Кому может быть полезно?

— Чем лучше компании X?

В общем, обычные вопросы для битусишного CustDev, которые сильно проясняют картину и помогают получить инсайты, когда «глаз уже замылился».

Но вернёмся к B2B. Как дела обстоят здесь. Часто компании могут позволить себе не разговаривать с клиентами, не слушать сейлов, не анализировать реальные возражения. И так пишутся лендинги «из головы». Хотя достаточно провести 3—5 нормальных интервью, чтобы услышать, как клиенты описывают проблему, какие слова используют, чего боятся, что считают ценностью.

В конце концов, можно просто показать прототип лендинга коллеге или другу из индустрии. Что он скажет? Что поймет? За что покритикует? От ответов уже будет толк. Либо 1 день постоять на стенде и послушать, что говорят потенциальные заказчики, а главное — что спрашивают.

Тогда будет надежда, что родится тот самый нормальный messaging. Без brainstorm-сессии на 18 человек, многочасовых синков и споров «приклеить или прибить».


Саммари

B2B-клиенты ненавидят (я так смело говорю, потому что неоднократно сталкивалась — об этом расскажу в следующих статьях):

  • непонятные коммуникации,

  • когнитивную перегруженность,

  • и ощущение, что с ними разговаривают презентацией для совета директоров.

Особенно в enterprise. Потому что там и так высокий уровень неопределённости, а ещё высокий уровень перенасыщенности корпоративным языком.

Поэтому чем сложнее продукт — тем важнее человеческий язык. Не упрощение. А ясность.

Почти все плохие B2B-лендинги пытаются выглядеть «умными». А хорошие — пытаются быть понятными. И это не про «упрощение для глупых». Enterprise-клиенты — очень умная аудитория. 

Но даже технический специалист не хочет продираться через словоблудие, расшифровывать внутренний язык компании, читать 14 абзацев ради понимания базовой ценности продукта.

Поэтому первое, что нужно сделать с лендингом — написать его понятнее. Не сделать его «продающим», а сначала — понятным.

Потому что без понятности продажи не будет вообще.