# Koncept: Tvůrce značky

> Zpracováno AI jedním promptem nad tímto zadáním. Využity všechny guardraily vzniklé
> při tvorbě původního konceptu: claim ledger, oddělené datasety A/B, anti-slop,
> brand voice, frameworková báze a validátor claimů. Další krok je lidská verifikace
> (human in the loop) a teprve pak případné spuštění do testu. Nic z toho není publikované.

## Analýza potřeby

Segment tvoří 13 % datasetu (z 72 dokončených Deep rozhovorů; angažovaný vzorek, ne odhad
trhu). Popis z datasetu: používá AI v marketingu, odmítá generické výstupy a chybí mu
systém se značkou uvnitř.

Stav světa, ve kterém tenhle člověk pracuje:

- Stejné modely dostali všichni, takže náhodné promptování vrací všem podobný průměrný
  text. V marketingu je to vidět dřív než kdekoliv jinde, protože výstup jde ven pod
  značkou a generičnost ji přímo poškozuje.
- Denní frikce segmentu není "neumím AI", ale ruční přepisování tónu po AI. Používá ji
  hodně, výstupy si hlídá sám, a právě to hlídání se nedá škálovat.
- Agregát 86 % denního používání vs. 8 % opakovatelných postupů popisuje přesně jeho
  situaci: frekvence má, systém ne. Není v tom sám, a to je pro vstupní sdělení klíčové.
- Není to most do firmy (assessment-led, nález 3.2): kupuje pro sebe a pro svou značku,
  ne pro tým. Komunikace proto nikde nezmiňuje šíření do firmy.
- Co potřebuje slyšet jako první větu: jev, který zná z vlastní praxe (generický text,
  přepisování tónu), pojmenovaný jako vlastnost způsobu práce, ne jako jeho selhání
  ani jako vada modelu. Teprve pak nabídku měření.

Ironie, se kterou se pracuje vědomě: člověk, který odmítá generické výstupy, okamžitě
pozná generické copy. Anti-slop tu není hygiena, je to podmínka důvěryhodnosti; text,
který by mohl viset kdekoliv, by u tohohle segmentu vyvrátil sám sebe.

## Zvolená proposition a klíčové věty

- Proposition: "Za pět minut zjistíš, jestli s AI pracuješ způsobem, který udrží hlas
  tvojí značky, a odejdeš s jedním konkrétním krokem."
- Centrální myšlenka: generický výstup nevzniká z modelu, ale ze způsobu práce; náhodný
  prompt vrací průměr internetu, hlas drží až postup se značkou uvnitř.
- Headline LP: "AI píše tvoje texty za minuty. Hlas značky v nich hlídáš pořád ručně."
- Hook social: "Vezmi poslední text, který ti napsala AI, a schovej logo i podpis.
  Poznal by tvůj zákazník, že je od vás?"

## Framework stack

Stack je převzatý z assessment-led.md beze změny; per segment se mění jen reframe
a vstupní sdělení. Odůvodnění po vrstvách:

| Vrstva | Framework | Jak je použitý pro tento segment | Důkaz |
|---|---|---|---|
| Pozicování | Obviously Awesome | Konkurenční alternativa není jiný kurz, ale ruční přepisování po AI a doufání, že to nikdo nepozná. | ⚠️ úsudek odvozený z popisu segmentu, bez přímého důkazu |
| Publikum | Market Sophistication (úroveň 4) | Sliby typu "AI vám napíše obsah" jsou pro marketéra vyčerpané dřív než pro kohokoliv; mechanismus, který nezazněl, je měření způsobu práce. | ⭐ doloženo v bázi jako nejsilnější vysvětlení, proč slib nefunguje; ⚠️ úroveň 4 je odhad z assessment-led |
| Narativ | Challenger reframe | Segment si sám zvolil kritérium "výstupy si hlídám, takže je to v pořádku". Reframe: ruční hlídání tónu neškáluje a generičnost je vlastnost způsobu práce; nese to dvojice 86 % / 8 %. | insight doložený agregátem (dataset A) |
| Cesta | REAN (inspirace) | Nurture mezera Spark→Deep platí i tady; obsahem pro tento segment by byly ukázky postupů, které drží tón. | ⚠️ obsah nurture je úsudek; mezera samotná je doložená v bázi |
| Copy | BAB | Before: přepisuješ tón po AI. After: postup, který ho drží sám. Bridge: assessment ukáže, kde na té cestě jsi. Jde přes touhu (rozpoznatelná značka), ne přes bolest. | ⭐ struktura totožná s výstupem assessmentu |
| Optimalizace | MECLABS (inspirace) | Specifická úzkost segmentu: "co když mi vyjde, že jsem sám generický". Proto normalizace před rozdílem: průměr 44,3 a "většina je Explorer nebo Operator" stojí v každém textu dřív než výzva. | ⚠️ konkrétní podoba úzkosti je úsudek; princip normalizace má shodu tří frameworků |
| Model růstu | Benchmark-as-content | V konceptu jen implicitně ("s čím se srovnat"); benchmark pro marketérské role by řezal malé n, takže se nikde neslibuje. | ⚠️ rozhodnutí nepoužít je úsudek podle varování o segmentaci n ve FRAMEWORK-FEEDBACK |

Dodržené verdikty z FRAMEWORK-FEEDBACK: žádná Magic Quadrant metafora, levely jako
posloupnost, žádný PAS (netlačí se na bolest z generičnosti víc než konstatováním jevu),
žádná umělá naléhavost, akronymy frameworků nejsou v copy.

## Rozhodnutí uvnitř konceptu

- Dataset: všechny tři texty stojí výhradně na datasetu A (2 500+, 86 %, 8 %, 44,3).
  Dataset B (73 % / 1 %) není použitý nikde, aby nehrozilo smíchání.
- Pořadí sdělení všude: jev (generický text jako norma, 86 / 8) → normalizace
  (44,3; většina Explorer nebo Operator) → teprve pak nabídka měření a jedno CTA.
- Podíl segmentu 13 % se v copy nepoužívá; číslo není v allowlistu enginu a pro
  čtenáře nic nenese. Zůstává jen tady v analýze.
- Osobní post je bez URL v těle (odkaz do prvního komentáře podle formátu li_osobni);
  text komentáře s odkazem je hotový v launch kitu a do social.md se nekopíruje,
  aby soubor neobsahoval CTA URL dvakrát.

## Log validace

Validátor: `validate-copy.py` (kopie z ../06-engine/, config ze složky konceptu,
primary_audience = Tvůrce značky, allowlist beze změny).

| Soubor | Příkaz | Výsledek | Iterace |
|---|---|---|---|
| lp.md | `python3 validate-copy.py lp.md` | PROŠLO | první pokus |
| newsletter.md | `python3 validate-copy.py newsletter.md` | PROŠLO | první pokus |
| social.md | `python3 validate-copy.py social.md --link-v-komentari` | PROŠLO | první pokus |

Kontrola formátů nad rámec validátoru: newsletter tělo 203 slov (limit 150 až 250),
předmět 31 znaků (limit 45), preheader 71 znaků (limit 90), LinkedIn osobní 149 slov
(limit 120 až 200), LinkedIn firemní 113 slov (limit 80 až 140).

## K lidské verifikaci

- ⚠️ Tvrzení "v marketingu je rozdíl frekvence vs. postup vidět nejrychleji" je úsudek;
  agregát 86 % / 8 % není segmentovaný po rolích. Formulace jsou psané tak, aby číslo
  nesly obecně a marketing byl interpretace, ale stojí za druhé čtení.
- ⚠️ Newsletter je podepsaný "F." podle vzoru z launch kitu; jestli má koncept pro tento
  segment posílat někdo jiný (nebo firemní odesílatel), změní se oslovení i podpis.