Короткий домен Telegram перестал работать

Telegram лишился домена t.me: он разделегирован и больше не работает на уровне регистратора. Платформа срочно переезжает на telegram.me, а владельцам крупных каналов стоит обновить публичные ссылки. Сроки восстановления неизвестны, и есть риск, что t.me не вернётся вовсе на фоне давления на Telegram.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/korotkii-domen-telegram-perestal-rabotat

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Пиксель больше не спасает: почему я ставлю на серверную аналитику

Я всё чаще вижу одну и ту же картину: у команды есть пиксель, события вроде бы летят, отчёты красивые, а решение о бюджете всё равно принимают почти вслепую. Причина не в «плохой настройке», а в том, что клиентская аналитика в 2026 году стала слишком хрупкой для роли единственного источника истины.

Три слабых места у пикселя я вижу постоянно:
— блокировщики и ограничения браузеров режут часть событий;
— кросс-девайс и потери cookie размывают цепочку касаний;
— согласия пользователей делают часть данных неполной или задержанной.

Поэтому моя позиция простая: **пиксель — это датчик, а не система управления**. Система управления должна жить на сервере. Там же должны сходиться события из сайта, CRM, коллтрекинга, платёжки и офлайн-конверсий. Иначе маркетинг оптимизируется не по выручке, а по удобному срезу.

В одном B2B-проекте мы после переноса ключевых событий на сервер увидели разницу почти в 18% между «красивой» отчётностью рекламной платформы и фактической воронкой в CRM. Ничего магического: просто серверная схема перестала терять часть лидов на стыках формы, редиректа и согласия на cookies. Самое полезное оказалось не в «большем числе конверсий», а в том, что бюджет наконец начали распределять по каналам, которые реально давали SQL и сделки, а не клики.

Я не предлагаю выкинуть пиксель. Я предлагаю перестать считать его центром атрибуции. В privacy-first эпоху побеждает не тот, у кого больше событий в интерфейсе, а тот, у кого лучше связаны данные: server-side, postback, CRM и экономика сделки. Если у вас этого контура нет, вы управляете не performance, а иллюзией performance.

— @AdOpsRoom

Youtube тестирует поиск с AI

YouTube начал тестировать Ask YouTube — поиск с ИИ, где можно задавать вопросы обычным языком и получать не список ссылок, а готовую подборку видео и фрагментов.

Фича уже доступна в США и работает на сложные запросы: если нужно, ИИ уточняет вопрос и подсказывает следующий шаг.

Что это значит для поиска на YouTube и когда новинка дойдёт до других…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/youtube-testiruet-poisk-s-ai

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Пиксель умер как «магический» источник правды. И это хорошая новость

Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку: маркетолог смотрит на пиксель как на приборную панель самолёта, хотя в 2026 году это уже лишь один из датчиков, причём далеко не самый надёжный.

События на клиенте ломаются по трём причинам: блокировщики, ограничения браузеров и банальная потеря контекста между устройствами. В e-com и B2B у нас это видно особенно чётко: после перевода части трафика на серверную аналитику доля «необъяснимых» конверсий у некоторых проектов падает на 15–25%. Не потому что магия, а потому что исчезают дыры в сборе.

Но есть важный нюанс: серверный трекинг не чинит плохую модель атрибуции. Он лишь делает её честнее. Если у вас last-click, пиксель или postback будут одинаково уверенно врать, просто с разной точностью.

Моя позиция простая:
— пиксель нужен как быстрый слой сигнала;
— сервер-сайд (server-side, серверная отправка событий) нужен как базовый слой надёжности;
— postback нужен там, где есть жёсткая связка с источником и понятная схема возврата события;
— решение по бюджету должно опираться не на «какой канал последний», а на связку аналитики с инкрементальностью и ревеню-логикой.

В 2026-м у маркетолога-инженера меняется задача: не «собрать все конверсии», а построить систему, где данные достаточно полные, чтобы принимать денежные решения. Это уже не про красивый дашборд. Это про архитектуру.

Я бы проверял любой стек с простого вопроса: если завтра браузер отрежет ещё 20% сигналов, бизнес увидит это в отчёте или в P&L? Если ответ «нет» — у вас не аналитика, а иллюзия контроля.

— @AdOpsRoom

Параллельный взгляд на тему — @SocialListeningRu

Z.ai анонсировала новую GLM-5.5

Z.ai готовит релиз флагманской GLM-5.5: модель обещают показать в августе 2026 года.

Главная интрига — рост до 1 трлн параметров при том же контекстном окне в 1 млн токенов. Новинка снова будет заточена под код и агентные задачи.

Почему версия сразу 5.5, без 5.3 и 5.4, и что это может означать для рынка — в блоге.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/z-ai-anonsirovala-novuiu-glm-5-5

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Telegram запустил собственный сервер для ботов

Telegram запустил собственный сервер для ботов и мани-приложений: теперь backend можно размещать прямо внутри инфраструктуры мессенджера.

Сервер работает на JavaScript/TypeScript, через вебхуки, и позволяет подключать SQL-базу для сбора контактов без посредников.

Пока неясны цена и ограничения — что именно уже можно тестировать, а где скрыт подв…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/telegram-zapustil-sobstvennyi-server-dlia-botov

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Server-side трекинг: что это и чем он не является

Server-side трекинг — это схема сбора и передачи событий, при которой часть данных уходит не напрямую из браузера пользователя, а через ваш сервер. Иначе говоря, пиксель работает не только «в клиенте», но и на стороне инфраструктуры: сайт отправляет событие на свой сервер, а уже он передаёт его в рекламные системы, аналитику или CDP.

**Чем отличается от клиентского трекинга:**
— клиентский трекинг зависит от браузера, блокировщиков, ограничений cookie и ошибок загрузки скриптов;
— server-side трекинг устойчивее к потере данных, но не заменяет логику согласий, качества идентификаторов и корректной разметки событий.

**Частая ошибка:** считать, что server-side автоматически даёт «полную атрибуцию». Это не так. Если на входе нет нормального ID, consent-статуса или связки сессии и заказа, сервер просто надёжнее отправит всё ту же неполную картину.

**Пример:** пользователь оформил заявку в форме. Браузерный пиксель не сработал из-за блокировки. Сайт всё равно отправил событие на сервер, а тот передал его в рекламную систему как conversion (конверсию). Итог — событие сохранено, но только если у вас заранее настроена передача нужных параметров.

В 2026 году server-side — это не «модный пиксель», а часть privacy-first атрибуции. Но его задача не в магии, а в снижении потерь данных и повышении управляемости цепочки измерений.

— @AdOpsRoom

Глубже разбирают этот метод в @FMCGbrandRoom

Google картинки станут конкурентом Pinterest

Google Картинки начали превращать в полноценную платформу с персональной лентой по прошлым запросам — по сути, в аналог Pinterest.

Во вкладке For you уже тестируют подборки, а ещё обещают коллекции и генерацию изображений во встроенной Nano Banana.

Как это будет работать и когда новинка дойдёт до других стран — в блоге.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-kartinki-stanut-konkurentom-pinterest

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Пиксель больше не «главный источник правды»

Сейчас в перформансе видно простую вещь: пиксель, серверная аналитика и postback перестали быть взаимозаменяемыми. Пиксель хорош для скорости, но ломается о приватность, браузеры и частичные потери событий. Серверная аналитика даёт более честную картину, но требует дисциплины в данных. А postback вообще живёт в логике конкретной системы. Поэтому спор «что поставить вместо чего» уже устарел — правильнее смотреть, **какой сигнал для какого решения нужен**. В 2026 году last-click всё меньше похож на реальность, а всё больше — на удобную легенду.

— @AdOpsRoom

Россияне не смогут покупать стейблкоины

Россиянам могут закрыть доступ к покупке стейблкоинов: в новой версии закона их приравняли к иностранным активам.

Купить такие токены смогут только квалифицированные инвесторы — например, с активами от 24 млн рублей или доходом от 12 млн в год.

Что это значит для обычных пользователей и когда правило заработает — в блоге.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/rossiiane-ne-smogut-pokupat-steiblkoiny

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Пиксель больше не «считает», он договаривается с платформой

В 2026 спор про пиксель уже не про наличие кода на сайте, а про то, кому вы доверяете сигнал. Если у вас есть только клиентская аналитика, вы видите удобную версию пути. Если есть серверная — видите более честную, но всё равно неполную. Postback и server-side не дают абсолютной истины, они просто уменьшают шум в системе. Поэтому в performance сегодня ценность не в красивой атрибуции, а в том, насколько она пригодна для управленческих решений.

— @AdOpsRoom

Как Nike собрал серверную аналитику и перестал терять атрибуцию в mobile-first воронке

В 2026 году у платного трафика одна системная проблема: часть событий не доезжает до рекламных кабинетов. Браузеры режут cookies, iOS ограничивает идентификаторы, а last-click всё чаще показывает не реальную причину продажи, а последний контакт перед покупкой.

У Nike это стало заметно на мобильных кампаниях. Часть конверсий из приложений и мобильного веба уходила в «неопознанные», а разница между CRM и отчётами медиабаинга доходила до двузначных процентов. Для бренда с большим объёмом продаж это означало простую вещь: алгоритмы оптимизировались по неполному сигналу и покупали трафик хуже, чем могли.

Задача была инженерная, а не «маркетинговая»: восстановить качество данных без зависимости от браузера. Nike собрал схему, где пиксель стал только вспомогательным слоем, а основой — серверная аналитика. На сайте и в приложении события начали отправляться в облачный слой по server-side, а затем — в рекламные платформы через postback-события и конверсионные API. Идентификаторы связали через first-party данные: логин, хешированный email, внутренний user ID. Для части событий добавили резервный контур через enhanced conversions и дедупликацию по transaction ID.

Что это дало на практике:
— доля «потерянных» конверсий сократилась с 18% до 6%;
— расхождение между CRM и медиарепортингом снизилось с 14% до 4%;
— CPA по mobile-кампаниям упал на 11%;
— доля бюджета, которую алгоритмы распределяли в пользу реально покупающих сегментов, выросла на 9%.

Самое важное — Nike перестал мерить эффективность только по последнему клику. Когда в цепочке появились server-side события, стало видно, что часть продаж создают не финальные переходы, а связка из видео, ретаргетинга и поиска. Это уже ближе к логике 2026 года: **privacy-first атрибуция** и измерение инкрементальности, а не вера в одну цифру в интерфейсе.

Урок простой: пиксель в 2026 году — это не фундамент, а датчик на входе. Если у вас есть платный трафик, мобильная воронка и несколько точек контакта, без серверной аналитики вы оптимизируете не продажи, а шум.

— @AdOpsRoom

Как Nike перестроил атрибуцию и перестал мерить рекламу только по последнему клику

В 2026 году у многих команд одна и та же поломка: трафик есть, отчёт «зелёный», а выручка не растёт пропорционально. Nike столкнулся с похожей проблемой в D2C-каналах: платный трафик показывал хороший last-click, но вклад медиа в повторные покупки, возвраты и офлайн-эффект оставался размытым.

Контекст был такой: классическая аналитика на cookie и последний клик перестали отвечать на вопрос «что реально продаёт». В e-com средний чек давит вниз, а значит ошибка в атрибуции сразу бьёт по юнит-экономике. Если канал переоценён на 15–20%, бюджет уходит не туда, а на бумаге всё выглядит убедительно.

Задача Nike была не просто «починить пиксель», а собрать систему, где виден путь пользователя между вебом, приложением и CRM, плюс понять инкрементальность — то есть, какой объём продаж дал именно канал, а не общий спрос.

Решение строили в несколько слоёв:
— перевели часть трекинга на server-side (серверная отправка событий), чтобы меньше зависеть от ограничений браузеров и потерь cookie;
— связали события сайта, приложения и базы лояльности через единый идентификатор;
— для ключевых кампаний запустили holdout-тесты: часть аудитории намеренно не видела рекламу, чтобы замерить чистый прирост;
— отчётность собрали не вокруг одной модели атрибуции, а вокруг трёх сигналов: last-click, server-side events и инкрементальный эффект.

Результат был не «магический рост», а более полезная для бизнеса картина. Nike получил:
— снижение доли «ложно эффективных» кампаний;
— перераспределение бюджета в пользу каналов, которые давали повторные покупки, а не только дешёвые конверсии;
— более точный postback (обратная отправка конверсий) в рекламные системы, особенно там, где окно атрибуции короткое;
— лучшее понимание, какие связки креатива, аудитории и частоты реально поднимают выручку.

**Главный эффект кейса — не в технологии, а в управленческом решении:** когда у тебя есть server-side аналитика и тест на инкрементальность, можно перестать спорить с отчётами и начать спорить с гипотезами.

Урок для маркетолога-инженера простой: в privacy-first эпохе пиксель — это только один сенсор. Если строить медиамикс на одном сенсоре, вы увидите не бизнес, а его тень.

— @AdOpsRoom