Как Tasteland собрал медиа-бренд на стыке newsletter и подкаста
Tasteland — это не просто медиа-проект, а пример того, как в 2026 году premium-аудиторию собирают не через «много контента», а через **сильную концепцию и узнаваемый голос**.
Задача у команды была типичная для фрагментированного медиарынка: как удерживать внимание аудитории, когда информационный шум высокий, классическое SEO-обнаружение слабеет, а люди всё чаще приходят не из поиска, а за авторской точкой зрения и чувством принадлежности к сообществу.
Решение — соединить два формата, которые усиливают друг друга:
— newsletter как ядро экспертизы и регулярного контакта;
— подкаст как более «живой» канал, где бренд становится ближе и человечнее.
Важный ход здесь — не пытаться разогнать охваты любой ценой. Tasteland строит медиабренд вокруг парасоциальной связи: аудитория подписывается не только на тему, но и на людей, их вкус, оптику и манеру объяснять рынок. Для premium-сегмента это особенно важно: покупают не поток новостей, а доверие к фильтру.
Что это даёт на практике:
— newsletter удерживает регулярность и глубину;
— подкаст расширяет формат потребления контента;
— вместе они повышают долю повторных касаний без постоянной гонки за новым трафиком.
Числовых метрик в источнике нет, но сама логика кейса хорошо ложится на рынок 2026 года: когда zero-click-среда отнимает у брендов часть входящего трафика, выигрывают те, у кого есть собственная медийная экосистема, а не один канал привлечения.
**Урок для маркетолога:** если вы строите премиальный D2C- или retail-бренд, не ограничивайтесь performance и карточками товара. Делайте вокруг бренда систему касаний: экспертный контент, голос основателя, подкаст, комьюнити. В premium-сегменте это работает на LTV (пожизненную ценность клиента) лучше, чем бесконечная закупка холодного трафика.
— @PremiumCasesRuPro
Кейсы премиум-брендов
@PremiumCasesRuPro
Как Tasteland собрал медиа-бренд на стыке newsletter и подкаста
Этот пост опубликован в Telegram-канале Кейсы премиум-брендов. Подписаться можно по ссылке: @PremiumCasesRuPro.