Блог SOMIN
Маркетинговая аналитика для агентной эры.
Заметки команды SOMIN об ИИ-агентах, аналитике по конкурентам и аудитории, платных медиа и креативной стратегии — для маркетологов и агентств в АТР и за его пределами.
Почему реклама в одной категории выглядит одинаково? Стадное поведение в рекламе
Реклама в одной категории выглядит одинаково, потому что бренды копируют друг друга, когда не уверены, что работает. Что такое стадное поведение, как его измерить и как безопасно от него отойти.
Все статьи
Статей: 89
Почему реклама в одной категории выглядит одинаково? Стадное поведение в рекламе
Реклама в одной категории выглядит одинаково, потому что бренды копируют друг друга, когда не уверены, что работает. Что такое стадное поведение, как его измерить и как безопасно от него отойти.
Как превратить инсайт из социального прослушивания в бриф кампании?
Превратите инсайт из социального прослушивания в бриф за четыре шага: инсайт, момент, ценностное предложение, бриф. Разобранный пример на реальных данных SOMIN и шаблон для заполнения.
Что такое маркетинговое белое пятно и как найти его в переполненной категории?
Маркетинговое белое пятно — это сообщение, аудитория, потребность или формат, которые соперники оставили незанятыми. Найдите его, составив карту их контента, затем проверьте спрос, прежде чем заходить туда.
Почему маркетологи не доверяют ИИ-инсайтам и как сделать их проверяемыми?
Маркетологи не доверяют ИИ-инсайтам, потому что не видят, откуда берутся выводы. Сделайте их проверяемыми: прослеживайте каждое утверждение до выборки и доказательств.
Что такое потребительское противоречие в маркетинге и как его найти?
Потребительское противоречие — это конфликт между тем, чего человек хочет, и тем, что мешает ему это получить. Чем оно отличается от болевой точки и как его найти.
Как GWI, Nielsen, Euromonitor и Milieu продвигают свои данные об аудитории?
GWI, Nielsen, Euromonitor и Milieu продвигают данные об аудитории, публикуя собственные выводы: 70% их публикаций за год (всего: 1,682) — экспертное лидерство.
Как исследовать рекламу конкурентов в Библиотеке рекламы Meta: пошаговое руководство
Чтобы исследовать рекламу конкурентов в Библиотеке рекламы Meta, выберите страну, найдите страницу каждого соперника, зафиксируйте каждое объявление и разметьте их одинаково. Руководство для команд в APAC.
Что такое кликабельность креатива и можно ли предсказать её до затрат?
Кликабельность креатива — это прогнозируемая вероятность того, что объявление обгонит сопоставимые объявления по кликам, оценённая до затрат. Как работают модели, где они ошибаются и как их проверять.
Что обещают в собственной рекламе платформы оптимизации рекламы?
Платформы оптимизации рекламы в основном обещают контроль: меньше потраченных впустую денег, ИИ, берущий на себя рутину, более быстрые креативы и бесплатные пробные периоды. Исследование рекламы вендоров (объявлений: 633).
Социальное прослушивание, исследование аудитории или оптимизация рекламы: что вам нужно?
Социальное прослушивание показывает, что люди говорят сейчас, исследование аудитории — кто они, а оптимизация рекламы решает, что запускать. Что делает каждое из них и как они сочетаются.
Что обеспечивает вовлечённость в B2B-контент о мартехе в LinkedIn?
B2B-посты о мартехе выигрывают в LinkedIn, когда их пишет живой человек, в них одно изображение и показаны люди или события. Выводы по 734 постам вендоров, июль–октябрь 2026.
О чём публикуют инструменты социального прослушивания? Контент-анализ, вендоров: 18
Вендоры социального прослушивания в основном публикуют уверенное экспертное лидерство в LinkedIn, но больше всего вовлечённости получают публикации о культуре и событиях. Исследование публикаций (всего: 1,339).
Изменения алгоритмов соцсетей в 2026 году: что по-прежнему обеспечивает органический охват
Изменения алгоритмов соцсетей в 2026 году поощряют оригинальные публикации, которые удерживают внимание и остаются в рамках одной темы. Что изменили Meta, Threads, TikTok и LinkedIn и почему.
Почему маркетологи меньше доверяют своим результатам, даже когда дашборды зелёные?
Маркетологи меньше доверяют результатам, потому что каждая платформа сама проверяет свою работу. Почему зелёные дашборды вводят в заблуждение и три привычки, которые сокращают разрыв в доверии.
Гиперперсонализация и приватность: как персонализировать, не пугая людей
Гиперперсонализация и приватность могут сосуществовать: используйте минимум данных, объясняйте, почему люди видят то или иное сообщение, давайте им управлять им и исключайте чувствительные признаки из таргетинга.
Стек маркетинговых операций 2026 года: от дашбордов к агентам
В стеке маркетинговых операций 2026 года шесть слоёв: от данных до измерения. Что меняется, когда ИИ-агенты и MCP заменяют дашборды, и где остаются люди.
Пре-тестирование креативов: как предсказать эффективность рекламы до затрат
Чтобы предсказать эффективность рекламы до затрат, оцените каждый креатив моделью, обученной на размеченных объявлениях, отсеките слабый уровень и проверяйте вживую только спорные случаи.
Как измерить влияние в социальных сетях, не ограничиваясь числом подписчиков, в 2026
Измеряйте влияние в социальных сетях по вовлечённости на пост, репостам, сохранениям, удержанию, доле темы и продажам, а не по числу подписчиков. Таблица метрик и кейсы креаторов.
Доля голоса по рынкам: одна категория, четыре способа прочтения
Доля голоса по рынкам означает измерение доли каждого бренда внутри одного рынка за раз. Как её читать — на разобранных примерах Coca-Cola и Defender.
Как подключить Claude к маркетинговым данным через MCP: руководство для агентств
Чтобы подключить Claude к маркетинговым данным, добавьте MCP-сервер как коннектор, войдите с ограниченным доступом и открывайте только то, что нужно для каждой задачи. Руководство для агентств.
Галлюцинации ИИ в маркетинге: как проверять тексты ИИ до выхода
Галлюцинации ИИ в маркетинге — это уверенные утверждения, которые модель выдумала. Выявляйте их до публикации текстов от ИИ с помощью чек-листа контроля качества для статистики, утверждений, цитат и цен.
Как должны измениться роли младших маркетологов, когда ИИ пишет первый черновик?
Младшим маркетологам стоит перейти от создания первых черновиков к проверке результатов ИИ по фактам. Если упразднить эту роль, исчезнет место, где учатся суждению.
Гомогенизация ИИ-контента: почему все бренды звучат одинаково
Гомогенизация ИИ-контента возникает, когда бренды дают похожим моделям похожие брифы. Почему все бренды начинают звучать одинаково и как это исправляют контекстные данные.
MCP для маркетинговых агентств: что изменится в 2026 году, когда ИИ читает живые данные
MCP для маркетинговых агентств позволяет Claude и другим ассистентам читать живые данные категории. Что это за протокол, что изменится в 2026 году и что стоит построить агентствам.
Праздничный маркетинговый календарь APAC: локализация контента на разных рынках
Праздничный маркетинговый календарь для APAC нужно строить рынок за рынком. Проверенные даты на 2026–27, окна подготовки и уроки Pepsi India и Tim Hortons.
Заменит ли ИИ агентства? Честный ответ для руководителей агентств
Заменит ли ИИ агентства? Не как категорию, но он заменит задачи, некоторые роли и почасовые ставки. Что говорят данные и как могут ответить руководители агентств.
Разрастание маркетинговых инструментов: скрытая цена слишком большого числа ИИ-инструментов
Разрастание набора маркетинговых инструментов обходится дороже лицензий: оплата за пользователя, дублирование данных, противоречивые метрики и переключение контекста. Как найти реальную стоимость и консолидировать инструменты.
Агентные рабочие процессы для агентств: что автоматизировать, а что оставить людям
Агентные рабочие процессы в агентствах должны в первую очередь автоматизировать отчётность и мониторинг, помогать с персонами и текстами, а бюджеты, рекламные заявления и стратегию оставлять за людьми.
Как обучать младших маркетологов работе с ИИ: практическое руководство для тимлидов
Как обучать младших маркетологов работе с ИИ: сначала развивайте суждение, потом инструменты, начните с аудита результатов ИИ и ведите 90-дневный план с контрольными точками. Руководство для тимлидов.
Что происходит с лояльностью к бренду, когда покупки делают ИИ-агенты вроде Muse от Meta?
Лояльность, основанная на привычке, слабеет, когда ИИ-агенты вроде Muse от Meta делают покупки за людей: агенты следуют инструкциям, а не привычкам. Бренды должны стать понятным ответом на потребность.
Как построить рыночные персоны на основе данных об аудитории и рекламы конкурентов
Стройте рыночные персоны на данных об аудитории, сопоставляя панельные данные с рекламой конкурентов в каждом рынке, а затем проверяя кластеры. Уроки двух кейсов SOMIN.
Почему внедрение ИИ в агентствах буксует и как это исправить
Внедрение ИИ в агентствах буксует из-за людей, а не технологий: страх за свои роли, перфекционизм, недооценка младших сотрудников и нехватка времени на обучение. Пять способов сдвинуть дело с мёртвой точки.
Оптимизация под генеративные движки: как бренды получают цитирование в ИИ-системах ответов
Оптимизация под генеративные движки помогает брендам попадать в цитаты ИИ-систем ответов: отвечайте на вопросы в начале, чётко обозначайте сущность, ссылайтесь на источники и публикуйте оригинальные данные.
Туристический маркетинг на Ближнем Востоке: персонализация по рынкам, от Саудовской Аравии до Кувейта
Туристический маркетинг на Ближнем Востоке лучше всего работает по рынкам: SOMIN проанализировал публикации (всего: 16,235) и обнаружил, что люксовый сегмент недостаточно охвачен в Саудовской Аравии, семьи открыты к предложениям в Кувейте, а бережливость важна в ОАЭ.
Что делать, когда покупатель говорит, что ваша цена слишком высока?
Когда покупатель говорит, что цена слишком высока, сначала проверьте позиционирование: в перенасыщенных категориях сделки теряются из-за неясности, а цена — это место, где путаница проявляется.
QA для ИИ-контента в маркетинге: практический чек-лист для бренд-команд
Контроль качества маркетингового контента от ИИ проверяет шесть вещей до публикации: факты, отслеживаемые цифры, голос бренда, утверждения и юридические аспекты, локализацию и доступность.
Почему глобальным брендам нужны сообщения под конкретные рынки в эпоху ИИ
Сообщения под конкретный рынок работают, потому что у каждого рынка свои соперники, противоречия и культура. Подтверждения — в разборах рынков Defender и Coca-Cola от SOMIN.
Контекст-инжиниринг для маркетинга: почему один и тот же промпт пишет одну и ту же рекламу
Контекст-инжиниринг для маркетинга объясняет, почему один и тот же промпт пишет одну и ту же рекламу и что дать ИИ: рекламу конкурентов, противоречия, активы бренда и результаты.
Принимает ли более быстрый ИИ-агент лучшие маркетинговые решения?
Нет. Более быстрый агент действует на основе любого сигнала, который получает, поэтому разрозненные данные об аудитории лишь быстрее приводят к неверным решениям. Объедините данные до автоматизации.
Упростило ли программное обеспечение с открытым кодом моделирование маркетингового микса?
Инструменты с открытым кодом и ИИ-агенты упрощают построение модели маркетингового микса, но понять, верна ли она, по-прежнему требует экспертизы, особенно в Юго-Восточной Азии.
Почему ИИ изменил поиск товаров в Юго-Восточной Азии, но не решения о покупке?
Около каждого четвёртого покупателя в Юго-Восточной Азии уже использует ИИ для поиска товаров, но решение о покупке по-прежнему определяют семья, друзья и отзывы. Куда стоит направлять бюджеты на ИИ.
Что такое агентная коммерция и как ИИ-агенты для покупок выбирают бренды?
Агентная коммерция — это когда ИИ-агенты ищут, сравнивают и покупают за людей. Бренды выбирают благодаря машиночитаемым данным, быстрым API и фокусу на Share of Model.
Почему проприетарные ИИ-платформы агентств — риск для брендов?
Проприетарные ИИ-платформы агентств привязывают бренды к инструментам, половина которых, по оценке Gartner, устареет к 2029 году. Вместо этого требуйте модульную, независимую от вендора аналитику.
Что может агент Manus от Meta для performance-маркетологов и где он подводит?
Manus ускоряет отчётность, анализ воронки и аудит креативов в Meta, но неверно оценивает расходы на узнаваемость и почти не видит ничего за пределами Meta. Аудит пекарни показывает и то и другое.
Как ИИ меняет роль маркетинг-сайентиста?
ИИ теперь берёт на себя большую часть наблюдательной аналитики, поэтому работа маркетинг-сайентиста смещается от построения дашбордов к объяснению, почему это так, что это значит и что делать.
Заменят ли ИИ-агенты вроде Manus дашборд-SaaS в маркетинге?
Для исполнения — в основном да: такие агенты, как Manus, сами мониторят, создают, оптимизируют и отчитываются, читая данные через MCP. Ценными остаются чистые данные.
Как ИИ-коннекторы Meta позволяют внешним ИИ-агентам работать в вашем рекламном аккаунте?
ИИ-коннекторы Meta связывают рекламные аккаунты с внешними ИИ-инструментами через рекламный MCP-сервер, поэтому агенты могут управлять кампаниями, получать диагностику и упорядочивать каталоги.
Что такое «теневой реестр» ИИ и почему управление ИИ защищает доверие к бренду?
Теневой реестр ИИ — это скрытая запись обязательств, которые берут на себя ИИ-агенты без управления. Архитектура принятия решений с контрольными этапами и аудиторским следом устраняет его.
Как ИИ может локализовать сообщение глобального бренда? Уроки Land Rover Defender
ИИ локализует сообщение бренда, изучая аудитории, конкурентов и креаторов каждого рынка. Для Land Rover Defender в Великобритании, Японии и США потребовалась своя история.
Что происходит с оплачиваемыми часами, когда ИИ-агенты ведут маркетинговое исполнение?
Когда исполнение ведут ИИ-агенты, оплачиваемые часы работы теряют ценность, а премия смещается к стратегии. Что агентные инструменты Salesforce значат для агентств.
Что закрытие Fable 5 показало о рисках ИИ-платформ в Азии?
Закрытие Fable 5 показало, что доступ к передовому ИИ может исчезнуть за одну ночь. Что это значит для азиатских компаний, построенных на арендованных моделях, и как маркетологи могут застраховаться.
Почему больше контента, созданного ИИ, не делает кампании лучше?
Больше ИИ-контента не улучшает кампании, потому что слаб бриф по аудитории, а не модель. 88% маркетологов делают больше креативов, но лишь 45% видят рост качества.
Почему вашему маркетинговому стеку нужен фундамент данных до ИИ-агентов?
ИИ-агенты, работающие с разрозненными данными, масштабируют ошибки, поэтому 88% руководителей по маркетингу хотели бы, чтобы до внедрения они выстроили основу из контента и данных.
Почему интеграция ИИ важнее интеллекта модели в 2026 году?
В 2026 компании покупают ИИ ради безопасной интеграции с собственными данными, а не ради «сырого» интеллекта. Что сдвиг в доле корпоративного ИИ значит для маркетинговых команд.
Что такое агентный ИИ в маркетинге и чем он отличается от автоматизации?
Маркетинговая автоматизация следует жёстким правилам «если это, то то»; агентный ИИ рассуждает, адаптируется и оптимизирует на основе живых данных. Что этот сдвиг значит для команд и агентств.
Как рекламодатели адаптируются, когда ИИ Meta заменяет медиабайера?
Сделайте креатив своим таргетингом: когда ИИ Meta выбирает, кому показывать рекламу, побеждайте по-настоящему разным креативом для каждой персоны, основанным на данных рынка.
Почему питч агентства должен продавать стратегическую аналитику, а не контент?
Питчи агентств должны продавать стратегическую аналитику: ИИ превратил исполнение контента в товар, а директора по маркетингу теперь покупают выручку и воронку продаж, а не объём.
Почему ваша стратегия выхода на рынок не работает и как это исправить?
Большинство провалов выхода на рынок носят структурный характер: системы, которые никогда не строились для совместной работы и которыми никто не владеет. Исправьте это, относясь к маркетинговым операциям как к стратегии.
Как выбрать ИИ-агентство маркетинга, которое действительно даёт рост?
Выбирайте ИИ-агентство маркетинга по владению платформой, прозрачности, контролю со стороны человека, интеграции данных и скорости тестов. Задайте семь вопросов перед подписанием.
Бизнес-модель агентств в эпоху ИИ: от ретейнеров к агентам
Как ИИ меняет бизнес-модель агентств: почему ретейнеры на основе FTE рушатся, когда производством занимаются агенты, какие модели ценообразования их заменяют и за что клиенты по-прежнему платят.
Анализ рекламы конкурентов по рынкам: поиск белых пятен в каждой стране
Анализ рекламы конкурентов по рынкам: выгрузите рекламу местных соперников из библиотек рекламы, разметьте и сгруппируйте её и называйте белым пятном только то, где сигнал аудитории реален.
SEO, AEO и GEO: как бренды становятся заметными в ответах ИИ?
Бренды попадают в ответы ИИ, когда сочетают SEO для позиций, оптимизацию под ответные системы (AEO) для прямых ответов и оптимизацию под генеративные движки (GEO) для цитирования в ИИ-ассистентах, опираясь на оригинальные инсайты.
Собственные данные агентства: почему данные о категории важнее более удачного промпта
Собственные данные агентства — это знания о категории, которыми агентство владеет и которые может запрашивать. Почему они важнее более удачного промпта, что собирать и что показывают цифры из кейсов агентств.
Почему разрозненные маркетинговые инструменты обходятся дороже, чем приносят?
Разрозненные маркетинговые инструменты обходятся дороже, чем приносят, из-за налога на интеграцию: часы инженеров, плата за промежуточное ПО, дрейф данных и более медленные сигналы для ИИ.
Как агентный ИИ меняет глобальную стратегию производителей напитков в «кола-войнах»?
Агентный ИИ превращает недели исследований в минуты. На четырёх рынках он обнаружил, что половина разговоров — о еде, но брендов колы там почти нет.
Как измерить ROI от ИИ в агентствах: часы, питчи и выручка
Чтобы измерить ROI от ИИ в агентствах, отслеживайте сэкономленные часы, стоимость питча и выручку от перераспределённого времени относительно базового уровня. KPI и реальные цифры из кейсов агентств.
Как решить проблему дифференциации креативов Meta в масштабе?
Meta объединяет похожие объявления в группы и ограничивает их охват. MindFuse автоматизирует дифференциацию: выделяет контентные столпы, кластеризует персоны и оценивает креативы.
Почему 94% ИИ-стратегий в маркетинге проваливаются на интеграции?
Большинство маркетинговых стратегий на ИИ терпят неудачу, потому что инструменты покупают, но не интегрируют: лишь 6.3% компаний используют ИИ в полностью управляемом, рабочем маркетинговом стеке.
Исследование конкурентов для питча агентства: как выигрывать новый бизнес с помощью данных
Исследование конкурентов для питча агентства приносит новый бизнес, если находит возможность, которую упускают соперники. Как собрать такую картину за считаные дни, с результатами SAMY и KPI Media.
Что покупка Manus компанией Meta значит для цифровой рекламы и агентств?
Сделка Meta с Manus помещает автономного агента в Ads Manager: отчёты становятся быстрыми и дешёвыми, а агентские ретейнеры оказываются под давлением. Решают по-прежнему данные и проверка человеком.
Локализация контента в Азии — это не перевод: три урока рынков
Локализация контента в Азии означает перестройку сообщения под соперников и сигналы доверия каждого рынка. Уроки Гонконга, Филиппин и Сингапура.
Как брендам преодолеть разрыв в доверии потребителей к ИИ?
Бренды сокращают разрыв в доверии к ИИ, используя его для разнообразия и релевантности креативов, а не только для удешевления. Ему доверяют более 90% маркетологов и половина потребителей.
Аутентичный контент с ИИ: почему несовершенные посты побеждают и как оставаться человечными
Аутентичный контент с ИИ работает, когда ИИ берёт на себя исследование и черновики, а люди добавляют настоящие истории и голос. Почему несовершенные посты побеждают отполированные — на данных.
Почему в 2026 году рухнула модель агентства-универсала?
Модель универсального агентства рухнула, потому что ИИ удешевил исполнение, а клиенты теперь платят за результат, а не за часы. Вот что приходит ей на смену.
Почему объяснимый ИИ становится преимуществом в B2B-продажах?
Объяснимый ИИ помогает выигрывать B2B-сделки, потому что покупатели доверяют цене, причины которой видны. Как ИИ «прозрачного ящика» превращает ценообразование из помехи в инструмент продаж.
Мертво ли SEO? Как брендам оставаться заметными, когда ИИ-агенты ищут покупателей
Старое SEO-руководство по борьбе за клик устаревает, потому что ИИ-агенты читают интернет за людей. Бренды остаются заметными, если они машиночитаемы, цитируемы и выбираемы.
SOMIN вступает в инкубатор Llama от Meta в Сингапуре
SOMIN отобрали в первый инкубатор Llama от Meta в Сингапуре — шестимесячную программу, которую проводят совместно с правительством Сингапура для ИИ-стартапов Юго-Восточной Азии.
Персона, противоречие, ракурс, история: рабочий фреймворк ИИ-копирайтинга
Фреймворк ИИ-копирайтинга, который останавливает шаблонные тексты: ответьте на вопросы о персоне, противоречии, ракурсе и истории по реальным данным аудитории, прежде чем модель напишет хоть строчку.
SOMIN назван одним из 10 лучших стартапов Echelon 2025
SOMIN, платформа ИИ для креативного планирования и конкурентной аналитики, названа одним из 10 лучших стартапов Echelon 2025 по итогам оценки в программе TOP100 от e27.
Как ИИ меняет исследование конкурентов и аудитории? Уроки Marketing Mondays
ИИ объединяет анализ рекламы конкурентов с данными об аудитории, и маркетологи видят, что говорят соперники и что ценят покупатели. Кейс Marketing Mondays: Miraflora Wagyu.
Что такое модель AIDA и как использовать её, чтобы привлекать и конвертировать клиентов?
AIDA расшифровывается как Attention, Interest, Desire и Action — четыре стадии, которые проходит покупатель перед действием. Как применять каждую из них, с примерами для начинающих.
Какие метрики рекламы в социальных сетях важны и как их оптимизировать?
Самые важные метрики рекламы в соцсетях — CTR, отношение кликов к просмотрам посадочной страницы, коэффициент конверсии и стоимость конверсии по данным CRM. Как читать каждую из них.
Почему стоимость рекламы колеблется и как её стабилизировать?
Стоимость рекламы колеблется, потому что аукционы на основе ИИ постоянно пересчитывают, кто откликнется на каждое объявление. Стабилизируйте её, балансируя охват и таргетинг и следя за ключевыми метриками.
Как бизнес может использовать большие языковые модели за пределами чат-ботов?
За пределами чат-ботов LLM сжимают информацию и позволяют людям управлять сложными инструментами обычным языком, как показывают ставки OpenAI Startup Fund на Descript и Harvey.
Что такое инструменты социального прослушивания, и какие из них стоит знать маркетологам?
Инструменты социального прослушивания отслеживают и анализируют онлайн-обсуждения брендов, ключевых слов и хэштегов. Инструменты, которые мы разобрали в 2024 году (всего: 11), плюс SOMONITOR.
Как оптимизировать рекламу в Meta и TikTok? Пошаговый процесс
Оптимизируйте рекламу в Meta и TikTok по слоям: трёхдневная проверка KPI по каждой группе объявлений, исправление дорогих объявлений, еженедельный обзор, сценарии бюджета и вторичные метрики, например CTR.
Чем отличаются алгоритмы умных ставок Google и Meta?
Target ROAS в Google делает ставки на ценность конверсии по данным кампании; умные ставки Meta ранжируют объявления по прогнозируемой вовлечённости на основе данных о пользователях. Сравнение подходов.
SOMONITOR вошёл в первую группу GenAI Sandbox в Сингапуре
SOMONITOR, платформа конкурентной аналитики SOMIN, вошёл в первую группу GenAI Sandbox в Сингапуре в 2024 г., когда бюджет 2024 г. выделил на ИИ более 1 млрд сингапурских долларов.
Как стартапам на базе LLM сохранить достаточную защищённость от копирования, чтобы привлечь венчурные инвестиции?
LLM-стартапы получают поддержку венчурных фондов, владея тем, что конкуренты не могут скопировать: собственными данными, интеллектуальной собственностью и внутренним ИИ поверх модели, а также командой, которая не ограничивается API.
Статей по этому фильтру пока нет.
Посмотрите, как это работает на вашей категории.
30-минутный обзор вашего бренда, ваших конкурентов и момента, под который вы собираетесь закупать медиа.