Как не отупеть от лучших практики не стать клоном

Начнём с бананов

В 50-х весь экспорт бананов держался на одном сорте, Гро Мишель. Один грибок выкосил его на всех плантациях. Замену, Кавендиш, тоже посадили все — и сейчас его косит новый штамм того же грибка.

Что такое алгоритмическая монокультура

Алгоритмическая монокультура — ситуация, когда множество людей или компаний принимают решения одним и тем же способом: одной моделью, одним чек-листом, одним источником советов.

В 2021 году Джон Клейнберг и Маниш Рагхаван из Корнелла описали это в работе «Algorithmic monoculture and social welfare» (PNAS). Их вывод: когда все участники рынка пользуются одним алгоритмом, общий результат может стать хуже. Даже если этот алгоритм точнее каждого человека по отдельности.

Механика простая:

1. П. 1
   Люди, решающие сами, ошибаются по-разному. Ошибки разбросаны, и одна компенсирует другую.
2. П. 2
   Все, кто решает одной моделью, ошибаются одинаково и одновременно. Ошибки складываются.
3. П. 3
   Ошибку, которую сделали все, рынок перестаёт замечать. Её некому поправить.

Примеры из жизни:

Почему ИИ это ускоряет

Раньше лучшая практика расползалась годами: через книги, конференции, кейсы. Сейчас она приходит за пять секунд, в ответ на промпт. И приходит всем одинаковая.

Три причины, почему ИИ — идеальная машина монокультуры:

1. П. 1
   Модель обучена на том, что уже написано. Её ответ по умолчанию — самое вероятное продолжение, то есть среднее по интернету. Лучшая практика в чистом виде.
2. П. 2
   Все задают одинаковые вопросы. «Как написать оффер», «структура лендинга», «хук для рилса». Одинаковый вопрос плюс одна модель дают одинаковый ответ.
3. П. 3
   Ответ звучит уверенно и гладко. Поэтому его не перепроверяют и не докручивают, а копируют.

Итог: ты спрашиваешь ChatGPT, как написать оффер. Миллионы людей вокруг спрашивают то же самое. Все получают один сорт. И лягут от одного грибка — смены алгоритма площадки, нового конкурента, усталости аудитории от одинаковых текстов.

Парадокс: каждое отклонение становится нормой

Любое конкурентное преимущество начиналось как отклонение от среднего. Странная идея, которую делал один. Потом её замечают, копируют, упаковывают в чек-лист — и она становится лучшей практикой. Ровно в этот момент она перестаёт давать преимущество.

Цикл всегда один и тот же:

1. ШАГ 1
   Кто-то делает иначе и выигрывает.
2. ШАГ 2
   Его замечают и копируют.
3. ШАГ 3
   Копия становится лучшей практикой. Преимущество обнуляется.
4. ШАГ 4
   Все делают одинаково. Система становится хрупкой.
5. ШАГ 5
   Что-то меняется, и ломаются все разом. Выигрывает тот, кто снова сделал иначе.

Когда ты учишься по лучшим практикам, ты учишься по чужим отклонениям, которые уже перестали работать как отклонения. ИИ просто прокручивает этот цикл быстрее: от шага 1 до шага 4 теперь проходят месяцы.

Хорошая новость в том, что чем больше ты отклоняешься от практик, тем выше шанс найти что-то новое. При одном условии: ты знаешь базу и отклоняешься осознанно.

Шесть правил, чтобы не стать клоном

Как обычно делают [задача] в [ниша]? Опиши стандартный подход, который используют 80% игроков. Отдельно перечисли, какие допущения лежат в его основе.

Вот 20 реальных сообщений от моих клиентов: [вставка]. Найди формулировки, боли и возражения, которые не встречаются в стандартных маркетинговых шаблонах для этой ниши.

Дай 10 вариантов [оффера / хука / структуры]. Первые 3 — стандартные. Остальные 7 — такие, которые противоречат общепринятым практикам, но могут сработать. Для каждого объясни, на каком допущении он держится.

Вот мой текст: [вставка]. Насколько он отличается от типичного текста в [ниша]? Какие фразы можно перенести к любому конкуренту без правок? Предложи, чем их заменить, опираясь на то, что есть только у меня: [факты о себе].

Где отклоняться нельзя

Отклонение работает там, где ошибка стоит дёшево, а выигрыш может быть большим. Там, где ошибка стоит бизнеса, лучшая практика — твоя страховка. Это и есть то самое «если ты базово не тупой».

Простой фильтр: если эксперимент провалится, ты потеряешь неделю или клиента? Неделю — экспериментируй. Клиента или репутацию — делай как проверено.

Чек-лист перед запуском

Прогоняй по нему любой оффер, лендинг, пост или стратегию, которые ты собрал с помощью ИИ.

1. Я знаю, как это обычно делают в моей нише, и могу назвать стандартный подход
2. Я выписал допущения, на которых держится стандартный подход
3. В контексте модели были мои данные: клиенты, звонки, цифры
4. Я попросил модель дать варианты против консенсуса и рассмотрел хотя бы один
5. Мой текст не переносится к конкуренту без правок
6. Я сверил ответ хотя бы с одним другим источником
7. В этом месяце у меня запущен один эксперимент из «странной грядки»
8. Я не экспериментирую там, где ошибка стоит клиента или денег

Короче: если все сажают один сорт — сажай другой. Но сначала разберись, как растут бананы.

Kleinberg J., Raghavan M. Algorithmic monoculture and social welfare. PNAS, 2021.