Microsoft планирует вставлять рекламу в игры

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/microsoft-planiruet-vstavliat-reklamu-v-igry

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Как Lamoda собрала единый профиль клиента через server-side трекинг и отказалась от last-click

Контекст

В 2024-2025 рынок fashion-ecommerce в РФ сжался: средний чек просел на 5-8%, доля повторных покупок стала определяющей для unit-экономики. Lamoda (входит в экосистему Х5) обслуживает миллионы пользователей между мобильным приложением, вебом и офлайн-точками выдачи. Классическая last-click модель в Google Analytics и в рекламных кабинетах систематически занижала вклад верхних каналов (видео, медийка, блогеры) и завышала performance-кампании в нижней части воронки. Бюджеты уходили в перегретый ретаргетинг, а реальный LTV (пожизненная ценность клиента) клиента, который впервые пришёл через бренд-видео, не учитывался.

Задача

Построить сквозную атрибуцию, где каждый touchpoint (точка контакта) с пользователем — от первого касания до десятого заказа — имеет корректный вес. Перестать списывать 60-70% конверсий на последний клик, который часто принадлежит внутреннему поиску или прямому заходу. Восстановить правду о пути клиента.

Решение

Lamoda развернула server-side контейнер (серверный контейнер обработки данных) на базе стека Google Tag Manager Server (серверный GTM) + BigQuery. Схема работы:

— Все события из приложения (SDK), сайта (Web API) и офлайн-PVЗ (точки выдачи заказов) стекаются в единый поток через собственный CDN-балансировщик на Cloudflare.
— Внутри серверного GTM подключены шаблоны Facebook Conversions API (серверная передача конверсий), Google Enhanced Conversions и собственный event-bus в Kafka.
— Идентификация пользователя строится по детерминированному ключу: хеш от email или телефона авторизованного пользователя, плюс fallback (резервный вариант) по связке device_id + client_id. Это позволяет сопоставлять визиты до и после логина без cookies сторонних поставщиков.
— В BigQuery данные нормализуются в таблицу user_touchpoints, где каждая строка — конкретный контакт с конкретным пользователем в конкретное время. Дальше работает собственный data scientist отдел: обучают модели атрибуции на основе Shapley value (метод из теории кооперативных игр для справедливого распределения вклада), сравнивают с данными маркетингового микса (MMM — модель, связывающая расходы на медиа с результатами) и incrementality-тестами (тесты инкрементальности, измеряющие реальный прирост от рекламы) по гео-сплитам.

Результат

После шести месяцев эксплуатации в публичных выступлениях команды (например, на конференции Matemarketing в 2025) прозвучали конкретные цифры:

— Доля last-click конверсий упала с ~65% до ~35% в отчётности для performance-команд.
— Видеокампании (которые раньше недооценивались) получили +40% к атрибутированному доходу.
— Бюджет на ретаргетинг (повторное обращение к пользователю, уже видевшему рекламу) сократили на 18% без потери ROAS (возврат на рекламные расходы) — деньги перераспределили в верхнюю воронку.
— Главное: медианный LTV когорты, привлечённой по бренд-каналам, оказался на 22% выше, чем у когорты из performance-only.

Урок

Server-side — это не «ещё один контейнер». Это инфраструктурный сдвиг, где маркетинг перестаёт быть заложником cookies и last-click иллюзий рекламных платформ. Когда вы собираете события на своей стороне, вы возвращаете себе право считать как считаете правильно. В privacy-first эпохе 2026 это не опция, а базовое требование для бренда, который хочет управлять retention, а не гнаться за последним кликом.

— @AdOpsRoom

Как серверная аналитика вернула 18% конверсий в платном трафике

Один e-commerce-бренд столкнулся с типичной проблемой 2026 года: рекламные платформы видят не всех пользователей, а браузерные пиксели теряют события из-за ограничений приватности, блокировщиков и отказа от cookies. На уровне отчётов всё выглядело хуже, чем в реальности: часть заявок и покупок просто не доезжала до системы атрибуции.

Задача была инженерная, а не «маркетинговая»: восстановить измеримость платного трафика и понять, какие кампании реально дают выручку, а не только клики.

Решение собрали в несколько слоёв:
— перенесли передачу ключевых событий на серверную аналитику;
— связали сайт, CRM и рекламные кабинеты через postback;
— для критичных событий оставили дублирование: браузерный пиксель + серверная отправка;
— отдельно проверили совпадение идентификаторов, чтобы не плодить дубли и не терять склейку.

Что это дало на практике:
— по внутренней сверке бренд вернул в отчётность 18% конверсий, которые раньше не попадали в рекламные системы;
— качество оптимизации выросло: алгоритмы начали обучаться на более полной выборке;
— команда увидела, что часть бюджета раньше уходила в кампании с заниженной ценностью, просто потому что last-click (последний клик) врал из-за неполных данных.

Главный урок простой: в privacy-first (среде с приоритетом приватности) пиксель больше не может быть единственным источником правды. Если у вас платный трафик завязан на реальные продажи, а не на красивые отчёты, серверная аналитика — это не «техническое улучшение», а базовая инфраструктура прибыли.

И ещё важный вывод для 2026 года: когда поиск уходит в сторону AI-overviews, а трафик дорожает, выигрывает не тот, кто льёт больше, а тот, кто лучше измеряет и быстрее перераспределяет бюджет по факту выручки.

— @AdOpsRoom

KPI в рекламе: как собрать систему, которая работает на прибыль

KPI в рекламе — это не набор «красивых» метрик, а система координат для рекламы, аналитики и продаж. Если вы строите серверную аналитику, пиксели и postback, KPI должны отражать не активность, а вклад в выручку.

— Определите, что именно вы измеряете
Сначала зафиксируйте бизнес-цель: первая покупка, повторная покупка, заявка, квалифицированная сделка или выручка. Для B2B в 2026 году лучше сразу смотреть на вклад в RevOps, а не только на MQL и SQL.

— Привяжите KPI к воронке, а не к каналу
Для трафика одного канала мало: один и тот же лид может пройти через пиксель, серверный event и postback. Считайте по этапам — визит, лид, квалификация, сделка, выручка.

— Выберите 3–5 метрик, а не десяток отчетов
Оставьте только те показатели, которыми реально можно управлять: стоимость целевого события, долю подтвержденных конверсий, доход на расход, окупаемость. Остальное — вспомогательная диагностика.

— Сверьте данные между рекламной системой и CRM
Если в кабинете лидов больше, чем в CRM, проблема не в «плохом канале», а в трекинге. Проверяйте UTM, client_id, server_id, дубли и потери на передаче событий.

— Настройте приоритеты для разных типов бизнеса
В e-com при падающем среднем чеке важнее удержание и LTV, чем первая покупка. В B2B важнее стоимость квалифицированной сделки и скорость прохождения этапов, чем объем трафика.

— Пересматривайте KPI после изменения атрибуции
Когда last-click уступает место server-side и incrementality, старые KPI могут начать врать. Любая смена окна, источника или модели атрибуции требует пересчета базы.

Когда это пригодится: при запуске рекламы, аудите сквозной аналитики и споре между маркетингом, продажами и аналитикой о том, что считать успехом.

— @AdOpsRoom

На Anthropic, OpenAI, Google и SpaceXAI подали в суд из-за ИИ

В Калифорнии против ИИ-компаний подали антимонопольный иск: регулятору показалось подозрительным, что игроки синхронно призывают ограничить развитие нейросетей ради безопасности. Смысл спора в том, что инвестиции в ИИ уже обгоняют реальный прогресс, а бизнесу выгодны правила, которые защитят капитал. Вывод: быстрых прорывов ждать не стоит, лучше выжимать максимум из текущих инструментов.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/na-anthropic-openai-google-i-spacexai-podali-v-sud-iz-za-ii

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Google ads начал показывать расходы конкурентов

Google Ads запустил Peer Spending — инструмент, который сравнивает расходы аккаунта с рекламодателями из той же ниши без раскрытия чужих данных. Он показывает, тратите вы больше, меньше или примерно на уровне конкурентов на уровне кампаний и групп объявлений. Для арбитража это скорее ориентир по бенчмаркам, чем инструмент прямого усиления залива.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-ads-nachal-pokazyvat-raskhody-konkurentov

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Минфин РФ планирует выпустить собственный стейблкоин

Власти РФ обсуждают запуск рублёвого стейблкоина: сейчас решают, как его обеспечить, какие операции разрешить и будет ли на него спрос. Основной кейс — международные переводы, а не использование физлицами. Если проект доведут до запуска, он может стать частью новой криптоинфраструктуры и альтернативой токенам, привязанным к дружественным валютам.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/minfin-rf-planiruet-vypustit-sobstvennyi-steiblkoin

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Прозрачность пикселя — тупик

Последние полгода всё чаще слышу запрос от рекламодателей: «дайте нам чистый пиксель, мы сами хотим видеть каждый клик». Желание понятное: страховка от недокрута и чёрных ящиков. Но с точки зрения ad ops это путь в никуда.

Проблема не в жадности платформ, а в архитектуре. Когда вы забираете сырой пиксель себе, вы берёте на себя всю ответственность за дедупликацию, тайминги и коллизии с другими контурами трекинга. В мире server-side (серверная аналитика) и гибридных моделей атрибуции эта головная боль умножается на число точек сбора.

Платформы вроде Google или VK не отдадут «идеальный финальный контакт», потому что его нет. Есть скоринговая модель, которая на лету решает, чей контакт засчитать. И чем глубже вы лезете в песочницу платформы, тем больше рискуете получить шум.

Нормальная практика 2026 — не бороться за прозрачность пикселя, а строить postback-мост с понятной моделью атрибуции поверх. Доверяй, но верифицируй — через свой MMM (маркетинг-микс-моделирование) и инкрементальные тесты, а не через копание в fire-and-forget-запросах платформы.

— @AdOpsRoom

В публичный доступ вышел Grok 4.7

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-publichnyi-dostup-vyshel-grok-4-7

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

X теперь показывает причину теневого бана

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/x-teper-pokazyvaet-prichinu-tenevogo-bana

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Россиян заставят отчитываться перед ФНС за крипту

Крипта в РФ считается имуществом, поэтому доход от продажи или обмена облагается НДФЛ: 13% до 2,4 млн рублей и 15% сверх этого. Декларацию 3-НДФЛ нужно подать самостоятельно до 30 апреля. Отчитываться по кошелькам обязаны только при обороте свыше 600 000 рублей в год, а за нарушение грозят штрафы и пени.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/rossiian-zastaviat-otchityvatsia-pered-fns-za-kriptu

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Эпоха дожития Last-click атрибуции: почему серверные данные важнее ваших отчетов

Наблюдаю, как в 2026 году многие специалисты продолжают уповать на классические модели атрибуции по последнему клику (last-click attribution). Это ошибка, которая стоит бизнесу не просто потерянных данных, а неверно распределенных бюджетов. В условиях, когда браузеры окончательно отсекают сторонние файлы cookie, а пользователи скрывают свои цифровые следы, опора на клиентские трекеры — путь в никуда.

Реальность такова: путь клиента стал нелинейным и разорванным между устройствами. Мы видим, как в E-com сегменте средний чек плавно снижается, и фокус смещается на удержание (retention) и долгосрочную ценность клиента (LTV). В этой парадигме last-click видит только верхушку айсберга — того, кто купил, но не понимает, кто прогревал пользователя последние три месяца.

Единственный способ сохранить прозрачность — полный переход на серверную аналитику (Server-side tracking). Перенос сбора данных на сторону сервера позволяет нам:

— Исключить потери данных, блокируемые расширениями браузеров или антивирусами.
— Обогащать события бизнес-контекстом, который не передается через стандартные пиксели (например, данные из CRM о статусе клиента).
— Настраивать собственные механизмы передачи данных (postback), не зависящие от причуд рекламных площадок.

Моя практика показывает: после внедрения полноценного серверного контура доля «неатрибутированного» трафика в отчетах снижается в среднем на 20-30%. В B2B сегменте, где мы переходим от оценки лидов (MQL) к оценке влияния на выручку (RevOps), это критически важно. Мы перестаем оценивать маркетинг по количеству заявок, а начинаем видеть реальный вклад каждого канала в конечное закрытие сделки.

Перестаньте верить «волшебным» отчетам из рекламных кабинетов. Если вы не контролируете поток данных на своей стороне, вы не владеете информацией. В эпоху privacy-first (приоритета приватности) тот, у кого есть чистые серверные логи — тот и управляет эффективностью. Атрибуция на основе моделирования (MMM — маркетинговое моделирование микса) и инкрементальности — это не выбор «умных», это необходимость для выживания бизнеса в условиях Zero-click интернета.

Техническая настройка — это уже давно не просто установка скрипта. Это архитектурное решение, которое определяет, будет ли ваша компания принимать решения на основе данных или на основе удачи.

— @AdOpsRoom

В публичный доступ вышла ChatGPT-6

OpenAI выпустила линейку GPT-6: модель Sol для кодинга и сложных задач и Luna для рутинных операций. Ключевое преимущество релиза — двукратное снижение цен на API ($2 и $0.10 за 1 млн входных токенов соответственно) и сокращение числа ошибок в два раза. Это позволяет масштабировать автоматизацию и разработку с вдвое меньшими затратами на инфраструктуру.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-publichnyi-dostup-vyshla-chatgpt-6

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Болгария введёт запрет на рекламу интернет-казино

Болгария вводит жёсткий запрет на рекламу казино и гемблинга, оставляя только спонсорство спорта. Для арбитража это ухудшает условия: запуск CPA-кампаний на лицензионных операторов станет сложнее, а дополнительные налоги на онлайн-казино могут снизить конверсию и поток игроков. Сейчас GEO выглядит неудачным для тестов и масштабирования.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/bolgariia-vvedet-zapret-na-reklamu-internet-kazino

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Google тестирует бесконечную ИИ-ленту в Discover

Google тестирует ИИ-ленту в Discover, где вместо заголовков показывается краткий пересказ новости из нескольких источников. Для пользователей это быстрее, но для медиа и информационников риск ещё выше: органический трафик будет проседать, а зависимость от Google усилится. Функция пока заточена под тренды, спорт и лайфстайл.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-testiruet-beskonechnuiu-ii-lentu-v-discover

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

3 инструмента для атрибуции звонков и сквозной аналитики

Если у вас лиды приходят не только из формы, но и по телефону, в чат и мессенджеры, классическая веб-аналитика быстро упирается в слепую зону. Для маркетолога-инженера задача здесь не «поставить счётчик», а связать источник трафика, сессию, звонок и факт сделки в одной схеме. Ниже — три инструмента одного класса, но с разными сильными сторонами.

Ringostat — для отдела продаж, агентств и B2B с заметной долей звонков — сильная сторона: связка коллтрекинга, телефонии и передачи событий в аналитику, что помогает считать не просто обращения, а закрытие сделок — минус: ценность раскрывается только при дисциплине в CRM и настройке сценариев, иначе данные расползаются.

Calltouch — для performance-команд и e-com с многоканальным трафиком — сильная сторона: удобная склейка источников, динамический коллтрекинг и отчёты по рекламе, которые можно быстро отдать в медиапланирование — минус: при сложной структуре аккаунтов и нескольких воронках требует аккуратной нормализации UTM и статусов, иначе отчёты начинают спорить с CRM.

Roistat — для компаний, где важна не только аналитика звонков, но и общая картина по лидам, продажам и выручке — сильная сторона: более широкий контур сквозной аналитики, где звонок — только один из каналов, а не отдельный остров — минус: из-за широты функциональности настройка и поддержка обычно тяжелее, чем у более узких решений.

Как выбирать: если нужен прежде всего контроль звонков — смотрите на связку телефонии и атрибуции; если важнее отчётность для performance — на удобство интеграций и разметки; если строите RevOps-контур, считайте, насколько инструмент выдержит CRM, продажи и выручку без ручной склейки.

— @AdOpsRoom

Pinterest запустил Visual Search Ads

Pinterest запустил Visual Search Ads — рекламу, которая показывает креативы прямо в визуальном поиске и в результатах просмотра пинов. Формат работает на Pinterest Intelligence: нейросеть учитывает изображение, товар и интент, чтобы дать более релевантный оффер в момент сравнения и готовности к покупке. Для арбитража и брендов это шанс поймать горячий спрос раньше конверсии.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/pinterest-zapustil-visual-search-ads

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top