Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Google стал помечать креативы, созданные ИИ
Google объявил, что начнёт помечать рекламные креативы, созданные нейросетями. Причина — ИИ-баннеры и видео стали слишком похожи на настоящие.
Формат и заметность маркировки будут зависеть от законов конкретного региона: где-то предупреждение появится прямо на креативе, где-то — в его информации.
Что это значит для арбитражников и когда правила …
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-stal-pomechat-kreativy-sozdannye-ii
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Google объявил, что начнёт помечать рекламные креативы, созданные нейросетями. Причина — ИИ-баннеры и видео стали слишком похожи на настоящие.
Формат и заметность маркировки будут зависеть от законов конкретного региона: где-то предупреждение появится прямо на креативе, где-то — в его информации.
Что это значит для арбитражников и когда правила …
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-stal-pomechat-kreativy-sozdannye-ii
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Компания Meta выпустила Muse Spark 1.1
Meta выпустила Muse Spark 1.1 почти одновременно с новой ChatGPT-5.6. Это мультимодальный агент, который сам дробит задачу на подзадачи и распределяет их между субагентами.
Стоимость тоже заметно ниже топовых западных моделей: $1.25 за миллион входных токенов и $4.25 за миллион выходных.
Но главный вопрос — насколько она реально сильна на фоне к…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/kompaniia-meta-vypustila-muse-spark-1-1
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Meta выпустила Muse Spark 1.1 почти одновременно с новой ChatGPT-5.6. Это мультимодальный агент, который сам дробит задачу на подзадачи и распределяет их между субагентами.
Стоимость тоже заметно ниже топовых западных моделей: $1.25 за миллион входных токенов и $4.25 за миллион выходных.
Но главный вопрос — насколько она реально сильна на фоне к…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/kompaniia-meta-vypustila-muse-spark-1-1
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
GA4 не умер. Но как основной инструмент продукта я его уже не считаю
За последние 2 года я всё чаще вижу одну и ту же картину: маркетинг по привычке смотрит в GA4, продукт живёт в Amplitude или Mixpanel, а команда в итоге спорит не о поведении пользователя, а о том, какая «правда» у нас главнее. На бумаге это выглядит как проблема интеграций. На практике — как проблема управления.
Моя позиция простая: **GA4 хорош как универсальный слой для маркетинга, но слаб как центр решений по продукту и удержанию**.
Почему так:
— GA4 по-прежнему удобен для рекламных каналов, базовой воронки, сравнения кампаний и дешёвого входа в аналитику.
— Но когда нужен вопрос «что делает пользователь между первым визитом и повторной покупкой», GA4 быстро становится слишком грубым.
— В эпоху, где retention и LTV важнее первой конверсии, этого уже мало.
Я видел это на e-com и в B2B: как только бизнес уходит от идеи «добить лид» к модели RevOps, начинают всплывать пробелы. Например, в одном проекте переход с отчётов только в GA4 на связку GA4 + Amplitude сократил время спора по воронке почти вдвое: маркетинг перестал доказывать, что трафик «качественный», а продукт — что «проблема не у него». Появилась единая логика событий и повторных действий.
Мой вывод такой:
— если у вас главная задача — трафик, кампания, медиаплан, GA4 остаётся рабочей лошадкой;
— если нужна продуктовая аналитика, сегменты, когортный анализ и поиск причин удержания, без Amplitude или Mixpanel вы будете слепее, чем вам кажется;
— Heap я бы рассматривал там, где важна скорость захвата поведения без долгой настройки событий, но не как финальный ответ на все вопросы.
В 2026-м аналитический стек уже не про «один инструмент на всё». Он про правильное разделение ролей. И моя практика показывает: выигрывает не тот, кто выбрал самый модный сервис, а тот, кто честно признал границы GA4.
— @AnalyticsStackRu
За последние 2 года я всё чаще вижу одну и ту же картину: маркетинг по привычке смотрит в GA4, продукт живёт в Amplitude или Mixpanel, а команда в итоге спорит не о поведении пользователя, а о том, какая «правда» у нас главнее. На бумаге это выглядит как проблема интеграций. На практике — как проблема управления.
Моя позиция простая: **GA4 хорош как универсальный слой для маркетинга, но слаб как центр решений по продукту и удержанию**.
Почему так:
— GA4 по-прежнему удобен для рекламных каналов, базовой воронки, сравнения кампаний и дешёвого входа в аналитику.
— Но когда нужен вопрос «что делает пользователь между первым визитом и повторной покупкой», GA4 быстро становится слишком грубым.
— В эпоху, где retention и LTV важнее первой конверсии, этого уже мало.
Я видел это на e-com и в B2B: как только бизнес уходит от идеи «добить лид» к модели RevOps, начинают всплывать пробелы. Например, в одном проекте переход с отчётов только в GA4 на связку GA4 + Amplitude сократил время спора по воронке почти вдвое: маркетинг перестал доказывать, что трафик «качественный», а продукт — что «проблема не у него». Появилась единая логика событий и повторных действий.
Мой вывод такой:
— если у вас главная задача — трафик, кампания, медиаплан, GA4 остаётся рабочей лошадкой;
— если нужна продуктовая аналитика, сегменты, когортный анализ и поиск причин удержания, без Amplitude или Mixpanel вы будете слепее, чем вам кажется;
— Heap я бы рассматривал там, где важна скорость захвата поведения без долгой настройки событий, но не как финальный ответ на все вопросы.
В 2026-м аналитический стек уже не про «один инструмент на всё». Он про правильное разделение ролей. И моя практика показывает: выигрывает не тот, кто выбрал самый модный сервис, а тот, кто честно признал границы GA4.
— @AnalyticsStackRu
Выбор инструментов сквозной аналитики и управления звонками в 2026 году
При выборе стека инструментов для анализа маркетинга и продаж важно понимать, что эпоха простой фиксации последнего клика ушла в прошлое. В условиях RevOps (объединенного управления доходом), когда маркетинг, продажи и клиентский сервис делят общую ответственность за результат, аналитика смещается в сторону оценки качества коммуникаций и влияния каждого касания на жизненный цикл клиента (LTV). Рассмотрим три решения, которые помогают связать рекламные расходы с реальными сделками.
GA4 (Google Analytics 4) — для маркетологов, фокусирующихся на первичной атрибуции и поведении на сайте. Сильная сторона заключается в глубокой интеграции с рекламными кабинетами и гибкости событийной модели, что критически важно в эпоху privacy-first (приоритета приватности) и работы с моделируемыми данными. Минус в том, что инструмент с трудом справляется с офлайн-конверсиями и «серыми» зонами в B2B, где основной объем сделок происходит через звонки, а не через корзину на сайте.
Ringostat — для компаний с длинным циклом сделки и высокой долей телефонных продаж, например, в недвижимости или B2B-услугах. Сильная сторона — глубокая интеграция с CRM-системами, позволяющая прокидывать данные о звонках прямо в карточку клиента и анализировать эффективность каждого риелтора или менеджера. Это инструмент для контроля качества, а не только для учета трафика. Минус — ограниченность функционала за пределами телефонии и коллтрекинга, из-за чего его часто приходится использовать в связке с другими аналитическими платформами.
Amplitude — для продуктовых команд и маркетологов, делающих ставку на Retention (удержание) и развитие продукта. Сильная сторона — мощный визуальный инструментарий для построения когортного анализа и отслеживания пути пользователя внутри приложения или сервиса. В отличие от стандартных счетчиков, здесь легко увидеть, какое именно действие пользователя коррелирует с повторной покупкой. Минус — высокий порог входа и сложность первичной настройки, требующая привлечения инженеров данных (Data Engineers).
Как выбирать: ориентируйтесь на текущую архитектуру продаж и доминирующий канал принятия решения — если деньги приносят звонки, приоритет за сквозной аналитикой телефонии, если продукт — за инструментами продуктовой аналитики.
— @AnalyticsStackRu
При выборе стека инструментов для анализа маркетинга и продаж важно понимать, что эпоха простой фиксации последнего клика ушла в прошлое. В условиях RevOps (объединенного управления доходом), когда маркетинг, продажи и клиентский сервис делят общую ответственность за результат, аналитика смещается в сторону оценки качества коммуникаций и влияния каждого касания на жизненный цикл клиента (LTV). Рассмотрим три решения, которые помогают связать рекламные расходы с реальными сделками.
GA4 (Google Analytics 4) — для маркетологов, фокусирующихся на первичной атрибуции и поведении на сайте. Сильная сторона заключается в глубокой интеграции с рекламными кабинетами и гибкости событийной модели, что критически важно в эпоху privacy-first (приоритета приватности) и работы с моделируемыми данными. Минус в том, что инструмент с трудом справляется с офлайн-конверсиями и «серыми» зонами в B2B, где основной объем сделок происходит через звонки, а не через корзину на сайте.
Ringostat — для компаний с длинным циклом сделки и высокой долей телефонных продаж, например, в недвижимости или B2B-услугах. Сильная сторона — глубокая интеграция с CRM-системами, позволяющая прокидывать данные о звонках прямо в карточку клиента и анализировать эффективность каждого риелтора или менеджера. Это инструмент для контроля качества, а не только для учета трафика. Минус — ограниченность функционала за пределами телефонии и коллтрекинга, из-за чего его часто приходится использовать в связке с другими аналитическими платформами.
Amplitude — для продуктовых команд и маркетологов, делающих ставку на Retention (удержание) и развитие продукта. Сильная сторона — мощный визуальный инструментарий для построения когортного анализа и отслеживания пути пользователя внутри приложения или сервиса. В отличие от стандартных счетчиков, здесь легко увидеть, какое именно действие пользователя коррелирует с повторной покупкой. Минус — высокий порог входа и сложность первичной настройки, требующая привлечения инженеров данных (Data Engineers).
Как выбирать: ориентируйтесь на текущую архитектуру продаж и доминирующий канал принятия решения — если деньги приносят звонки, приоритет за сквозной аналитикой телефонии, если продукт — за инструментами продуктовой аналитики.
— @AnalyticsStackRu
Атрибуция на основе данных (Data-driven attribution) против маркетингового микс-моделирования (MMM)
В эпоху privacy-first (приоритета приватности), когда файлы cookie сторонних ресурсов уходят в прошлое, выбор метода оценки эффективности каналов становится критическим для RevOps (единой системы управления доходами).
Атрибуция на основе данных — это алгоритмический подход, который распределяет ценность конверсии между всеми точками касания пользователя, используя исторические данные конкретного пути клиента. В отличие от устаревшей модели последнего клика, она показывает вклад каждого канала в воронку.
Маркетинговое микс-моделирование (MMM) — это статистический метод, использующий агрегированные исторические данные (объемы затрат, охваты, сезонность, макроэкономические факторы) для оценки влияния маркетинга на продажи. Оно не требует отслеживания конкретного пользователя.
Главное отличие: атрибуция работает с индивидуальными данными (user-level), а MMM — с макро-показателями (aggregate-level).
Типичная ошибка — пытаться заменить одно другим. Атрибуция хороша для оптимизации performance-кампаний в реальном времени. MMM же незаменимо для оценки долгосрочных эффектов, таких как влияние охватной рекламы на бренд, когда трекинг пользователя невозможен из-за ограничений браузеров.
Пример: e-commerce проект видит падение конверсий. Атрибуция показывает эффективность контекстной рекламы, но не объясняет спад спроса. Модель MMM в это время выявляет корреляцию между снижением среднего чека в нише и ростом чувствительности аудитории к цене, позволяя скорректировать стратегию удержания клиентов.
— @AnalyticsStackRu
Соседняя редакция @MarketingFrameworksRoom недавно писала об этом под другим углом
В эпоху privacy-first (приоритета приватности), когда файлы cookie сторонних ресурсов уходят в прошлое, выбор метода оценки эффективности каналов становится критическим для RevOps (единой системы управления доходами).
Атрибуция на основе данных — это алгоритмический подход, который распределяет ценность конверсии между всеми точками касания пользователя, используя исторические данные конкретного пути клиента. В отличие от устаревшей модели последнего клика, она показывает вклад каждого канала в воронку.
Маркетинговое микс-моделирование (MMM) — это статистический метод, использующий агрегированные исторические данные (объемы затрат, охваты, сезонность, макроэкономические факторы) для оценки влияния маркетинга на продажи. Оно не требует отслеживания конкретного пользователя.
Главное отличие: атрибуция работает с индивидуальными данными (user-level), а MMM — с макро-показателями (aggregate-level).
Типичная ошибка — пытаться заменить одно другим. Атрибуция хороша для оптимизации performance-кампаний в реальном времени. MMM же незаменимо для оценки долгосрочных эффектов, таких как влияние охватной рекламы на бренд, когда трекинг пользователя невозможен из-за ограничений браузеров.
Пример: e-commerce проект видит падение конверсий. Атрибуция показывает эффективность контекстной рекламы, но не объясняет спад спроса. Модель MMM в это время выявляет корреляцию между снижением среднего чека в нише и ростом чувствительности аудитории к цене, позволяя скорректировать стратегию удержания клиентов.
— @AnalyticsStackRu
Соседняя редакция @MarketingFrameworksRoom недавно писала об этом под другим углом
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Российские букмекеры увеличили закуп трафика с мобильных приложений
Российские букмекеры в 1 квартале 2026 года заметно нарастили закупку трафика из мобильных приложений. На фоне ужесточения регулирования они смещают бюджеты в новые каналы, где ещё есть живой трафик.
По данным UMG, доля in-app-рекламы выросла с 3-4% до 5-6% при объёме рынка около 10 млрд рублей. Но это может быть только начало — в блоге разбираем…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/rossiiskie-bukmekery-uvelichili-zakup-trafika-s-mobilnykh-prilozhenii
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Российские букмекеры в 1 квартале 2026 года заметно нарастили закупку трафика из мобильных приложений. На фоне ужесточения регулирования они смещают бюджеты в новые каналы, где ещё есть живой трафик.
По данным UMG, доля in-app-рекламы выросла с 3-4% до 5-6% при объёме рынка около 10 млрд рублей. Но это может быть только начало — в блоге разбираем…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/rossiiskie-bukmekery-uvelichili-zakup-trafika-s-mobilnykh-prilozhenii
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Mia Khalifa стала амбпссадором 1win
Mia Khalifa снова засветилась рядом с 1win: в Instagram она показала цепочку с логотипом бренда и статус «VIP 1win».
Параллельно всплыла история с ее ставкой на Испанию на ЧМ — по данным поста, выигрыш мог составить 200к$.
Официального подтверждения амбассадорства пока нет, но для арбитражников это уже повод для новых креативов. Что именно здесь…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/mia-khalifa-stala-ambpssadorom-1win
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Mia Khalifa снова засветилась рядом с 1win: в Instagram она показала цепочку с логотипом бренда и статус «VIP 1win».
Параллельно всплыла история с ее ставкой на Испанию на ЧМ — по данным поста, выигрыш мог составить 200к$.
Официального подтверждения амбассадорства пока нет, но для арбитражников это уже повод для новых креативов. Что именно здесь…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/mia-khalifa-stala-ambpssadorom-1win
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from КРАВЧЕНКО
Дорогие коллеги и партнеры,
Наш маршрут конференций за последние недели, получился особенно насыщенным.
Со стендами PoshFriends мы побывали на MAC и GGate, а затем продолжили встречи уже в полях iGB Live в Лондоне.
В Ереване увиделись с любимыми SEO-командами, попробовали местные вина, обменялись новостями и зарядились энергией УБТ-команд.
В Тбилиси обсуждали тренды, новые связки и совместные планы, встречались с действующими партнерами и знакомились с новыми. А за настроение на стенде отвечала Черемша, которая чуть не стала маскотом одного из наших продуктов. С этой задачей, кажется, справилась лучше всех.
В Лондоне все было уже по-деловому. Провели серию встреч с топ-партнерами, обсудили Японию, бурж и новые точки роста. География интересов растет, планы становятся амбициознее. Воротники, как выяснилось, нагладили не зря.
Спасибо всем, с кем удалось увидеться на этом маршруте. За открытые разговоры, новые идеи, доверие и планы, которые постепенно превращаются в реальные проекты.
Конференционный сезон продолжается. Скоро увидимся снова.
Всегда ваши, Команда Posh Friends 🤝
Наш маршрут конференций за последние недели, получился особенно насыщенным.
Со стендами PoshFriends мы побывали на MAC и GGate, а затем продолжили встречи уже в полях iGB Live в Лондоне.
В Ереване увиделись с любимыми SEO-командами, попробовали местные вина, обменялись новостями и зарядились энергией УБТ-команд.
В Тбилиси обсуждали тренды, новые связки и совместные планы, встречались с действующими партнерами и знакомились с новыми. А за настроение на стенде отвечала Черемша, которая чуть не стала маскотом одного из наших продуктов. С этой задачей, кажется, справилась лучше всех.
В Лондоне все было уже по-деловому. Провели серию встреч с топ-партнерами, обсудили Японию, бурж и новые точки роста. География интересов растет, планы становятся амбициознее. Воротники, как выяснилось, нагладили не зря.
Спасибо всем, с кем удалось увидеться на этом маршруте. За открытые разговоры, новые идеи, доверие и планы, которые постепенно превращаются в реальные проекты.
Конференционный сезон продолжается. Скоро увидимся снова.
Всегда ваши, Команда Posh Friends 🤝
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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
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
GA4 не умер, но перестал быть «главным мозгом» аналитики
Я всё чаще вижу одну и ту же картину: GA4 оставляют как обязательный слой для веба и базовой отчётности, а решение по продукту и росту уводят в отдельный аналитический стек. И это, на мой взгляд, правильный путь.
GA4 хорош там, где нужна массовая, дешёвая и знакомая инфраструктура: трафик, события, стандартные воронки, связка с рекламными кабинетами. Но как только вопрос становится сложнее — удержание, пути между каналами, поведение в продукте, сегменты по жизненной ценности, — начинаются компромиссы. Не потому что GA4 «плохой», а потому что он изначально не про глубокую продуктовую аналитику.
В моей практике самый частый провал выглядит так: маркетинг смотрит на отчёты в GA4, продукт — в Amplitude или Mixpanel, а RevOps — в CRM и BI. В итоге у компании три версии правды. Это не проблема инструмента, это проблема архитектуры. Если нет единого определения пользователя, события, лида и выручки, любая платформа превращается в красивую витрину.
Я бы формулировал выбор так:
— GA4 — для верхнего слоя, рекламы и общего контроля;
— Amplitude — когда важны поведенческие когорты, удержание и сценарии;
— Mixpanel — когда нужен быстрый анализ действий и понятные продуктовые метрики;
— Heap — когда критично не потерять события и хочется меньше ручной настройки.
**Мой вывод простой:** в 2026 году выигрывает не тот, кто «выбрал лучшую аналитику», а тот, кто собрал стек под вопрос бизнеса. Если цель — рост выручки, то аналитика должна обслуживать решение, а не отчёт ради отчёта.
И ещё одна цифра из практики: на одном B2B-проекте после выноса продуктовых метрик из GA4 в отдельный слой время на разбор просадки конверсии сократилось примерно на 40%. Не потому что стало больше данных. Потому что стало меньше споров о том, где они вообще живут.
— @AnalyticsStackRu
Соседняя редакция @B2BeventsRu недавно писала об этом под другим углом
Я всё чаще вижу одну и ту же картину: GA4 оставляют как обязательный слой для веба и базовой отчётности, а решение по продукту и росту уводят в отдельный аналитический стек. И это, на мой взгляд, правильный путь.
GA4 хорош там, где нужна массовая, дешёвая и знакомая инфраструктура: трафик, события, стандартные воронки, связка с рекламными кабинетами. Но как только вопрос становится сложнее — удержание, пути между каналами, поведение в продукте, сегменты по жизненной ценности, — начинаются компромиссы. Не потому что GA4 «плохой», а потому что он изначально не про глубокую продуктовую аналитику.
В моей практике самый частый провал выглядит так: маркетинг смотрит на отчёты в GA4, продукт — в Amplitude или Mixpanel, а RevOps — в CRM и BI. В итоге у компании три версии правды. Это не проблема инструмента, это проблема архитектуры. Если нет единого определения пользователя, события, лида и выручки, любая платформа превращается в красивую витрину.
Я бы формулировал выбор так:
— GA4 — для верхнего слоя, рекламы и общего контроля;
— Amplitude — когда важны поведенческие когорты, удержание и сценарии;
— Mixpanel — когда нужен быстрый анализ действий и понятные продуктовые метрики;
— Heap — когда критично не потерять события и хочется меньше ручной настройки.
**Мой вывод простой:** в 2026 году выигрывает не тот, кто «выбрал лучшую аналитику», а тот, кто собрал стек под вопрос бизнеса. Если цель — рост выручки, то аналитика должна обслуживать решение, а не отчёт ради отчёта.
И ещё одна цифра из практики: на одном B2B-проекте после выноса продуктовых метрик из GA4 в отдельный слой время на разбор просадки конверсии сократилось примерно на 40%. Не потому что стало больше данных. Потому что стало меньше споров о том, где они вообще живут.
— @AnalyticsStackRu
Соседняя редакция @B2BeventsRu недавно писала об этом под другим углом
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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
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
Переход на FPID в серверной аналитике: как сохранить точность данных
В условиях эпохи, ориентированной на приватность (privacy-first), браузеры активно ограничивают срок жизни файлов cookie, установленных на стороне клиента. Использование FPID (First-Party ID — идентификатор первой стороны), генерируемого на вашем сервере, позволяет обойти эти ограничения и сохранить связность данных для Google Analytics 4.
Вот пошаговый алгоритм внедрения:
— Настройте серверный контейнер (Server-side tagging) в Google Tag Manager, чтобы перенести процесс сбора данных с браузера пользователя на ваш собственный домен.
— Реализуйте генерацию FPID на стороне сервера, чтобы идентификатор создавался в момент запроса к вашему домену, а не средствами JavaScript.
— Установите созданный FPID в качестве основного идентификатора пользователя в настройках тега Google Analytics 4, вытеснив стандартные клиентские куки.
— Настройте передачу параметров события так, чтобы серверный контейнер автоматически считывал и обновлял FPID при каждом обращении, продлевая его срок действия.
— Проведите валидацию (проверку) потоков данных, чтобы убедиться, что идентификатор корректно передается в систему даже при блокировках сторонних скриптов.
— Ограничьте доступ к данным, используя серверные возможности для фильтрации персональной информации до её отправки в Google, соблюдая требования конфиденциальности.
*Использование серверного FPID необходимо, когда вы хотите минимизировать потери данных из-за жестких ограничений браузеров на срок жизни cookie и повысить точность атрибуции в эпоху privacy-first.*
— @AnalyticsStackRu
В условиях эпохи, ориентированной на приватность (privacy-first), браузеры активно ограничивают срок жизни файлов cookie, установленных на стороне клиента. Использование FPID (First-Party ID — идентификатор первой стороны), генерируемого на вашем сервере, позволяет обойти эти ограничения и сохранить связность данных для Google Analytics 4.
Вот пошаговый алгоритм внедрения:
— Настройте серверный контейнер (Server-side tagging) в Google Tag Manager, чтобы перенести процесс сбора данных с браузера пользователя на ваш собственный домен.
— Реализуйте генерацию FPID на стороне сервера, чтобы идентификатор создавался в момент запроса к вашему домену, а не средствами JavaScript.
— Установите созданный FPID в качестве основного идентификатора пользователя в настройках тега Google Analytics 4, вытеснив стандартные клиентские куки.
— Настройте передачу параметров события так, чтобы серверный контейнер автоматически считывал и обновлял FPID при каждом обращении, продлевая его срок действия.
— Проведите валидацию (проверку) потоков данных, чтобы убедиться, что идентификатор корректно передается в систему даже при блокировках сторонних скриптов.
— Ограничьте доступ к данным, используя серверные возможности для фильтрации персональной информации до её отправки в Google, соблюдая требования конфиденциальности.
*Использование серверного FPID необходимо, когда вы хотите минимизировать потери данных из-за жестких ограничений браузеров на срок жизни cookie и повысить точность атрибуции в эпоху privacy-first.*
— @AnalyticsStackRu
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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
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
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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
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
GA4 против Amplitude: одинаковая «картина», но разные причины
В последнем месяце чаще сталкиваюсь с одной и той же ситуацией: команды выкатывают сводки «по продукту» — и значения выглядят почти идентично в GA4 и Amplitude, хотя методология различается. Паттерн обычно такой: в обеих системах настроили один и тот же событийный словарь, но в GA4 события продолжают приходить «широким фронтом» (автоматически захватываются дополнительные параметры), а в Amplitude остаётся дисциплина с ручной валидацией атрибутов. В итоге метрики конверсии и активностей иногда совпадают не потому, что одинаково измеряют, а потому что и там, и там «срезали шум» на уровне отчётов: где-то за счёт фильтров, где-то — из‑за того, что не хватает идентификаторов или не везде соблюдён session/visitor уровень.
Замечаете ли вы похожую картину у себя: когда две аналитические системы дают близкие цифры, но на диагностику уходит больше времени, чем на внедрение?
— @AnalyticsStackRu
Глубже разбирают этот метод в @RetargetingGuide
В последнем месяце чаще сталкиваюсь с одной и той же ситуацией: команды выкатывают сводки «по продукту» — и значения выглядят почти идентично в GA4 и Amplitude, хотя методология различается. Паттерн обычно такой: в обеих системах настроили один и тот же событийный словарь, но в GA4 события продолжают приходить «широким фронтом» (автоматически захватываются дополнительные параметры), а в Amplitude остаётся дисциплина с ручной валидацией атрибутов. В итоге метрики конверсии и активностей иногда совпадают не потому, что одинаково измеряют, а потому что и там, и там «срезали шум» на уровне отчётов: где-то за счёт фильтров, где-то — из‑за того, что не хватает идентификаторов или не везде соблюдён session/visitor уровень.
Замечаете ли вы похожую картину у себя: когда две аналитические системы дают близкие цифры, но на диагностику уходит больше времени, чем на внедрение?
— @AnalyticsStackRu
Глубже разбирают этот метод в @RetargetingGuide
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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
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
Смерть атрибуции по последнему клику и ренессанс маркетингового микса
В 2026 году продолжать уповать на Last-click (атрибуцию по последнему клику) в performance-маркетинге — это попытка управлять самолетом, глядя только в камеру заднего вида. Эпоха Zero-click (контента, который потребляют прямо в выдаче поисковика) окончательно лишила нас возможности видеть полный путь пользователя в привычных отчетах Google Analytics 4.
Когда пользователь получает ответ на запрос внутри AI-обзора (AI-overviews), он не переходит на сайт. Конверсия случается, но атрибутировать ее становится невозможно. Мы переходим в эру, где данные о поведении на сайте — лишь верхушка айсберга.
Мое наблюдение из практики последних месяцев: компании, которые пытаются «зашить» все касания в сквозную аналитику, проигрывают тем, кто внедряет MMM (моделирование маркетингового микса). В прошлом квартале один крупный B2B-проект, отказавшись от попыток отследить каждый переход через UTM-метки, перешел на эконометрическое моделирование. Результат: они увидели, что 30% их выручки генерируется через «невидимые» каналы — подкасты и экспертные колонки, которые раньше считались неэффективными из-за отсутствия прямых кликов.
Что это значит для стека аналитики:
— GA4 остается базовым инструментом для отслеживания микро-конверсий, но теряет статус «единого источника правды» для принятия решений о бюджетах.
— Amplitude и Mixpanel перестают быть просто инструментами для продуктовых команд. Теперь это фундамент для RevOps (единой системы управления выручкой), где маркетинг, продажи и отдел заботы о клиентах смотрят на одни и те же когорты пользователей.
— Heap выигрывает там, где нужно быстро понять, на каком этапе «отваливается» пользователь, не тратя недели на разметку событий вручную.
Главный сдвиг 2026 года в том, что аналитика перестает быть инструментом «подсчета лидов». Теперь это инструмент оценки вклада каждого канала в LTV (пожизненную ценность клиента). Если ваш стек аналитики все еще настроен на поиск того самого «последнего клика», который принес продажу, вы тратите ресурсы на оптимизацию прошлого, в то время как конкуренты работают над масштабированием системы в целом.
*Перестаньте искать потерянные клики и начните измерять инкрементальность (прирост от конкретного канала) всей маркетинговой активности.* Только так в условиях снижения среднего чека можно сохранить эффективность, не уходя в бесконечную гонку за дешевым трафиком, который в 2026 году уже почти не конвертируется в устойчивый бизнес.
— @AnalyticsStackRu
В 2026 году продолжать уповать на Last-click (атрибуцию по последнему клику) в performance-маркетинге — это попытка управлять самолетом, глядя только в камеру заднего вида. Эпоха Zero-click (контента, который потребляют прямо в выдаче поисковика) окончательно лишила нас возможности видеть полный путь пользователя в привычных отчетах Google Analytics 4.
Когда пользователь получает ответ на запрос внутри AI-обзора (AI-overviews), он не переходит на сайт. Конверсия случается, но атрибутировать ее становится невозможно. Мы переходим в эру, где данные о поведении на сайте — лишь верхушка айсберга.
Мое наблюдение из практики последних месяцев: компании, которые пытаются «зашить» все касания в сквозную аналитику, проигрывают тем, кто внедряет MMM (моделирование маркетингового микса). В прошлом квартале один крупный B2B-проект, отказавшись от попыток отследить каждый переход через UTM-метки, перешел на эконометрическое моделирование. Результат: они увидели, что 30% их выручки генерируется через «невидимые» каналы — подкасты и экспертные колонки, которые раньше считались неэффективными из-за отсутствия прямых кликов.
Что это значит для стека аналитики:
— GA4 остается базовым инструментом для отслеживания микро-конверсий, но теряет статус «единого источника правды» для принятия решений о бюджетах.
— Amplitude и Mixpanel перестают быть просто инструментами для продуктовых команд. Теперь это фундамент для RevOps (единой системы управления выручкой), где маркетинг, продажи и отдел заботы о клиентах смотрят на одни и те же когорты пользователей.
— Heap выигрывает там, где нужно быстро понять, на каком этапе «отваливается» пользователь, не тратя недели на разметку событий вручную.
Главный сдвиг 2026 года в том, что аналитика перестает быть инструментом «подсчета лидов». Теперь это инструмент оценки вклада каждого канала в LTV (пожизненную ценность клиента). Если ваш стек аналитики все еще настроен на поиск того самого «последнего клика», который принес продажу, вы тратите ресурсы на оптимизацию прошлого, в то время как конкуренты работают над масштабированием системы в целом.
*Перестаньте искать потерянные клики и начните измерять инкрементальность (прирост от конкретного канала) всей маркетинговой активности.* Только так в условиях снижения среднего чека можно сохранить эффективность, не уходя в бесконечную гонку за дешевым трафиком, который в 2026 году уже почти не конвертируется в устойчивый бизнес.
— @AnalyticsStackRu
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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
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
23-24 июля встречаемся в Лимассоле! 🔥
Команда AdsCard врывается на Conversion Conf в статусе HOOKAH LOUNGE SPONSOR! Мы готовим для вас идеальное пространство для неформального общения и обсуждения серьезных дел.
Ищете платежное решение, которое не подведет в самый ответственный момент? Хотите масштабировать свои рекламные кампании без головной боли? Давайте обсудим это в расслабленной атмосфере.
Что ждет вас в нашей лаунж-зоне?
0️⃣ Поделимся инсайдами и свежими кейсами по заливу с наших карт на самых требовательных источниках.
0️⃣ Обсудим наши эксклюзивные условия для команд и расскажем, как получить максимум от нашего сервиса.
0️⃣ Познакомим с топами индустрии, угостим дымным кальяном и просто отлично проведем время.
Присоединяйтесь к нам, чтобы совместить приятное с полезным: качественный нетворкинг и эффективные платежные решения.
📍 Где искать: Parklane Hotel, HOOKAH LOUNGE от AdsCard
Ждем всех на Conversion Conf для незабываемого ивента и крутых знакомств! До встречи! 😎
Команда AdsCard врывается на Conversion Conf в статусе HOOKAH LOUNGE SPONSOR! Мы готовим для вас идеальное пространство для неформального общения и обсуждения серьезных дел.
Ищете платежное решение, которое не подведет в самый ответственный момент? Хотите масштабировать свои рекламные кампании без головной боли? Давайте обсудим это в расслабленной атмосфере.
Что ждет вас в нашей лаунж-зоне?
Присоединяйтесь к нам, чтобы совместить приятное с полезным: качественный нетворкинг и эффективные платежные решения.
📍 Где искать: Parklane Hotel, HOOKAH LOUNGE от AdsCard
Ждем всех на Conversion Conf для незабываемого ивента и крутых знакомств! До встречи! 😎
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
GA4, Amplitude и Mixpanel: что выбрать для аналитики в 2026 году
Для маркетинга и RevOps-цепочек в 2026 году аналитика уже не сводится к просмотру last-click и отчётов по трафику. Нужны инструменты, которые помогают связать поведение пользователя, качество лида, повторные покупки и вклад каналов в выручку. Ниже — три популярных решения, которые чаще всего сравнивают между собой.
GA4 — для кого: для команд, которым нужна базовая веб- и app-аналитика с привязкой к маркетинговым каналам — сильная сторона: бесплатный вход, хорошая связка с экосистемой Google, гибкие отчёты по событиям и источникам трафика — слабая сторона / минус: порог входа выше, чем кажется, а для глубокого продуктового анализа и чистой кросс-платформенной атрибуции возможностей часто не хватает.
Amplitude — для кого: для продуктовых и growth-команд, которым важны воронки, удержание, когортный анализ и поведение после первого контакта — сильная сторона: сильная продуктовая аналитика, удобная работа с сегментами, понятные сценарии для retention-анализа и поиска точек оттока — слабая сторона / минус: для маркетинга «на первом слое» может быть избыточным, а стоимость и сложность внедрения растут вместе с масштабом данных.
Mixpanel — для кого: для команд, которым нужен быстрый ответ на вопрос «что делают пользователи после клика» без тяжёлого аналитического контура — сильная сторона: очень удобен для событийной аналитики, быстрых воронок и проверки гипотез по продуктовым действиям — слабая сторона / минус: в сценариях, где нужна широкая маркетинговая отчётность и управленческая сводка по выручке, его часто приходится дополнять другими системами.
Как выбирать: если нужен универсальный старт и интеграция с маркетингом — GA4; если приоритет у retention и продуктовой глубины — Amplitude; если важна скорость анализа событий и гипотез — Mixpanel.
— @AnalyticsStackRu
Для маркетинга и RevOps-цепочек в 2026 году аналитика уже не сводится к просмотру last-click и отчётов по трафику. Нужны инструменты, которые помогают связать поведение пользователя, качество лида, повторные покупки и вклад каналов в выручку. Ниже — три популярных решения, которые чаще всего сравнивают между собой.
GA4 — для кого: для команд, которым нужна базовая веб- и app-аналитика с привязкой к маркетинговым каналам — сильная сторона: бесплатный вход, хорошая связка с экосистемой Google, гибкие отчёты по событиям и источникам трафика — слабая сторона / минус: порог входа выше, чем кажется, а для глубокого продуктового анализа и чистой кросс-платформенной атрибуции возможностей часто не хватает.
Amplitude — для кого: для продуктовых и growth-команд, которым важны воронки, удержание, когортный анализ и поведение после первого контакта — сильная сторона: сильная продуктовая аналитика, удобная работа с сегментами, понятные сценарии для retention-анализа и поиска точек оттока — слабая сторона / минус: для маркетинга «на первом слое» может быть избыточным, а стоимость и сложность внедрения растут вместе с масштабом данных.
Mixpanel — для кого: для команд, которым нужен быстрый ответ на вопрос «что делают пользователи после клика» без тяжёлого аналитического контура — сильная сторона: очень удобен для событийной аналитики, быстрых воронок и проверки гипотез по продуктовым действиям — слабая сторона / минус: в сценариях, где нужна широкая маркетинговая отчётность и управленческая сводка по выручке, его часто приходится дополнять другими системами.
Как выбирать: если нужен универсальный старт и интеграция с маркетингом — GA4; если приоритет у retention и продуктовой глубины — Amplitude; если важна скорость анализа событий и гипотез — Mixpanel.
— @AnalyticsStackRu
Выбор инструмента для аналитики в 2026 году: почему уход от Last-click меняет правила игры
Кейс: B2B-платформа автоматизации HR-процессов.
Задача: Компания столкнулась с тем, что классическая воронка, построенная на модели «последнего клика» (last-click), перестала отражать реальную эффективность маркетинга. В эпоху RevOps (объединенной ответственности маркетинга, продаж и клиентского сервиса за выручку) руководство видело, что часть каналов, «приводящих» лиды, по факту генерирует нецелевой трафик, тогда как контент с глубокой экспертизой, работающий на Topical Authority (авторитетность темы), оставался недооцененным.
Решение: Переход от Google Analytics 4 к Amplitude для полноценного продуктного анализа и внедрение MMM (маркетингового моделирования на основе данных) для оценки влияния медиа-инвестиций. Если GA4 фокусируется на сессиях и веб-трафике, то Amplitude позволила сфокусироваться на событиях (events), которые совершают пользователи внутри продукта после регистрации. Основной акцент сместили с оценки MQL (маркетингово-квалифицированных лидов) на LTV (пожизненную ценность клиента) и удержание (retention).
Результат:
— Перераспределение 20% бюджета из каналов с высокой стоимостью привлечения, но низким доходом, в пользу образовательного контента.
— Снижение CAC (стоимости привлечения клиента) на 14% за полгода.
— Рост среднего чека на 9% за счет того, что команда Sales (отдел продаж) получила доступ к данным о том, какие именно разделы продукта изучал клиент до звонка.
Урок для специалиста:
В 2026 году данные о кликах — это лишь верхушка айсберга. Если ваш стек аналитики все еще полагается на стандартные отчеты из коробки, вы упускаете контекст взаимодействия пользователя с продуктом.
— Используйте Amplitude или Mixpanel, если вам нужно отслеживать путь пользователя внутри приложения (in-product journey), а не просто факт перехода с баннера.
— Внедряйте серверную атрибуцию (server-side tracking), так как классические cookie-файлы в условиях приватности становятся ненадежным источником.
— Интегрируйте данные маркетинга с CRM напрямую. В текущих реалиях выигрывает тот, кто измеряет вклад каждого касания в выручку, а не просто количество заявок в системе аналитики.
Сейчас важно не то, сколько людей «кликнули», а то, какой объем выручки принес каждый сегмент аудитории, прогретой вашим контентом. Смещайте фокус на сквозную аналитику, объединяющую продукт и доход.
— @AnalyticsStackRu
Дополнительный контекст — @ResearchVendorsRu
Кейс: B2B-платформа автоматизации HR-процессов.
Задача: Компания столкнулась с тем, что классическая воронка, построенная на модели «последнего клика» (last-click), перестала отражать реальную эффективность маркетинга. В эпоху RevOps (объединенной ответственности маркетинга, продаж и клиентского сервиса за выручку) руководство видело, что часть каналов, «приводящих» лиды, по факту генерирует нецелевой трафик, тогда как контент с глубокой экспертизой, работающий на Topical Authority (авторитетность темы), оставался недооцененным.
Решение: Переход от Google Analytics 4 к Amplitude для полноценного продуктного анализа и внедрение MMM (маркетингового моделирования на основе данных) для оценки влияния медиа-инвестиций. Если GA4 фокусируется на сессиях и веб-трафике, то Amplitude позволила сфокусироваться на событиях (events), которые совершают пользователи внутри продукта после регистрации. Основной акцент сместили с оценки MQL (маркетингово-квалифицированных лидов) на LTV (пожизненную ценность клиента) и удержание (retention).
Результат:
— Перераспределение 20% бюджета из каналов с высокой стоимостью привлечения, но низким доходом, в пользу образовательного контента.
— Снижение CAC (стоимости привлечения клиента) на 14% за полгода.
— Рост среднего чека на 9% за счет того, что команда Sales (отдел продаж) получила доступ к данным о том, какие именно разделы продукта изучал клиент до звонка.
Урок для специалиста:
В 2026 году данные о кликах — это лишь верхушка айсберга. Если ваш стек аналитики все еще полагается на стандартные отчеты из коробки, вы упускаете контекст взаимодействия пользователя с продуктом.
— Используйте Amplitude или Mixpanel, если вам нужно отслеживать путь пользователя внутри приложения (in-product journey), а не просто факт перехода с баннера.
— Внедряйте серверную атрибуцию (server-side tracking), так как классические cookie-файлы в условиях приватности становятся ненадежным источником.
— Интегрируйте данные маркетинга с CRM напрямую. В текущих реалиях выигрывает тот, кто измеряет вклад каждого касания в выручку, а не просто количество заявок в системе аналитики.
Сейчас важно не то, сколько людей «кликнули», а то, какой объем выручки принес каждый сегмент аудитории, прогретой вашим контентом. Смещайте фокус на сквозную аналитику, объединяющую продукт и доход.
— @AnalyticsStackRu
Дополнительный контекст — @ResearchVendorsRu