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
Forwarded from AffPapa! Клуб спящих бизнесменов! Потрачено!
МАККГРЕГОР! Не только лишь одни синие как оказалось умееют играть в амбасадоров :-) Если вы понимаете
Суть простая, Мак Грегор хуйнул ставочку, и вроде бы хуйня, но все мы понимаем что это значит и это работает на всех нас!
Амбассадор 1xBet сделал прогноз на $100 000 на точный счет финала WCMUC2026: Испания v Аргентина – 2:3. Коэффициент – 36. Потенциальный выигрыш – $3,6 миллиона! На мой взгляд вообще похуй какой именно прогноз он сделал, тут важен сам факт, это без проблем используется во всех крео!
Думаю не надо объяснять что Конор это пиздец какой триггер для игроков и соц. пруф! Самый известный спортсмен мира сделал прогноз на главный матч года, а значит миллионы болельщиков будут следить не только за финалом, но и за его выбором. Используй этот инфоповод, чтобы подтолкнуть аудиторию к собственному прогнозу!
В финале WCMUC2026 победитель будет только один, а вот в борьбе за трафик может победить каждый и урвать свой кусок! Используй, хули сидеть!
Тыкай, там интиресно!
Суть простая, Мак Грегор хуйнул ставочку, и вроде бы хуйня, но все мы понимаем что это значит и это работает на всех нас!
Амбассадор 1xBet сделал прогноз на $100 000 на точный счет финала WCMUC2026: Испания v Аргентина – 2:3. Коэффициент – 36. Потенциальный выигрыш – $3,6 миллиона! На мой взгляд вообще похуй какой именно прогноз он сделал, тут важен сам факт, это без проблем используется во всех крео!
Думаю не надо объяснять что Конор это пиздец какой триггер для игроков и соц. пруф! Самый известный спортсмен мира сделал прогноз на главный матч года, а значит миллионы болельщиков будут следить не только за финалом, но и за его выбором. Используй этот инфоповод, чтобы подтолкнуть аудиторию к собственному прогнозу!
В финале WCMUC2026 победитель будет только один, а вот в борьбе за трафик может победить каждый и урвать свой кусок! Используй, хули сидеть!
Тыкай, там интиресно!
GA4 я бы оставлял как «налог на универсальность», а не как центр аналитики
За последние пару лет я всё чаще вижу одну и ту же ошибку: команды пытаются сделать из GA4 главный источник правды о маркетинге. Это удобно на старте, но плохо масштабируется. GA4 хорош там, где нужен широкий, почти «складской» учёт событий: трафик, базовые конверсии, отчётность для всех сразу. Но когда бизнес взрослеет, у него меняется вопрос: не «что произошло?», а «почему это произошло и что даст рост выручки?».
И вот здесь GA4 начинает проигрывать специализированным системам. Если мне нужно разложить путь пользователя по шагам, увидеть реальные паттерны удержания и сегменты, я чаще смотрю в Amplitude или Mixpanel. Если задача — быстро собрать события без долгой возни с разметкой, Heap бывает очень удобен на ранней стадии. Но как только в компании появляется нормальная продуктовая и маркетинговая дисциплина, я всё равно упираюсь в одну вещь: **аналитика должна обслуживать решение, а не отчётность**.
Мой практический ориентир простой: если команда тратит больше 20–25% времени на споры о том, «почему цифры не бьются», значит архитектура уже слабая. В одном B2B-проекте мы после перехода с попытки «всё держать в GA4» на связку GA4 + Amplitude сократили время еженедельного разбора воронки примерно на треть. Не потому, что инструмент «умнее», а потому что у каждого появился свой слой ответственности.
Моя позиция такая:
— GA4 нужен как базовый слой и для сквозной совместимости с экосистемой Google.
— Amplitude и Mixpanel сильнее там, где важны продуктовые сценарии, удержание и когортный анализ.
— Heap полезен, когда нужна скорость старта и минимизация ручной разметки.
— А главный вопрос 2026 года не в том, какой инструмент лучше, а в том, **какая архитектура аналитики поможет принять решение о выручке быстрее**.
Если аналитика не ускоряет RevOps-решения, значит, она просто красиво считает.
— @AnalyticsStackRu
За последние пару лет я всё чаще вижу одну и ту же ошибку: команды пытаются сделать из GA4 главный источник правды о маркетинге. Это удобно на старте, но плохо масштабируется. GA4 хорош там, где нужен широкий, почти «складской» учёт событий: трафик, базовые конверсии, отчётность для всех сразу. Но когда бизнес взрослеет, у него меняется вопрос: не «что произошло?», а «почему это произошло и что даст рост выручки?».
И вот здесь GA4 начинает проигрывать специализированным системам. Если мне нужно разложить путь пользователя по шагам, увидеть реальные паттерны удержания и сегменты, я чаще смотрю в Amplitude или Mixpanel. Если задача — быстро собрать события без долгой возни с разметкой, Heap бывает очень удобен на ранней стадии. Но как только в компании появляется нормальная продуктовая и маркетинговая дисциплина, я всё равно упираюсь в одну вещь: **аналитика должна обслуживать решение, а не отчётность**.
Мой практический ориентир простой: если команда тратит больше 20–25% времени на споры о том, «почему цифры не бьются», значит архитектура уже слабая. В одном B2B-проекте мы после перехода с попытки «всё держать в GA4» на связку GA4 + Amplitude сократили время еженедельного разбора воронки примерно на треть. Не потому, что инструмент «умнее», а потому что у каждого появился свой слой ответственности.
Моя позиция такая:
— GA4 нужен как базовый слой и для сквозной совместимости с экосистемой Google.
— Amplitude и Mixpanel сильнее там, где важны продуктовые сценарии, удержание и когортный анализ.
— Heap полезен, когда нужна скорость старта и минимизация ручной разметки.
— А главный вопрос 2026 года не в том, какой инструмент лучше, а в том, **какая архитектура аналитики поможет принять решение о выручке быстрее**.
Если аналитика не ускоряет RevOps-решения, значит, она просто красиво считает.
— @AnalyticsStackRu
Forwarded from Я ЗЛОЙ, Я ГАНГСТА
Когда AffPapa попытались кикнуть Иванова из сферы, другие компании скинули ему $100к.
Как мы обсуждали вчера, овнер AffPapa взбесился на ЕЮ и пригрозил аффилке: AffPapa прекратят все формы сотрудничества с компаниями-партнёрами Иванова. Логика простая: мне приносит неудобства этот чел, значит, я сделаю так, чтобы с ним никто больше не работал, тем самым вытеснив его из сферы.
Будь это кто-то другой, идея, может, и сработала бы, но мы говорим о ЕЮ, который тут же понял кипиш. В ответ Алексеев закинул ему $5к с комментом «Кайфуй», а дальше к этому недо-флэшмобу подтянулись другие компании: $25к от Roi Media, $15к от TopX, $10к от GloryPartners, $7.5к от неизвестного Эдуарда, $7.5к от Кардиналов, $5.5к от некого Владимира. И вишенка на торте — $50к от «влиятельной iGaming фигуры, пожелавшей остаться анонимной».
Овнер AffPapa тем временем выдал жиденький ответ на ситуацию: они «не хотят ассоциироваться с брендами, поддерживающими площадки, построенные на срачах», но это не значит, что они прекращают сотрудничество со всеми вышеперечисленными конторами. Иначе говоря, чел понял, что не на того наехал, и быстро переобулся — у него тупо не было другого выбора.
🥴 — чего и следовало ожидать
🍾 — поздравляем ЕЮ с неожиданной премией )0
😈 Я ЗЛОЙ, Я ГАНГСТА
Как мы обсуждали вчера, овнер AffPapa взбесился на ЕЮ и пригрозил аффилке: AffPapa прекратят все формы сотрудничества с компаниями-партнёрами Иванова. Логика простая: мне приносит неудобства этот чел, значит, я сделаю так, чтобы с ним никто больше не работал, тем самым вытеснив его из сферы.
Будь это кто-то другой, идея, может, и сработала бы, но мы говорим о ЕЮ, который тут же понял кипиш. В ответ Алексеев закинул ему $5к с комментом «Кайфуй», а дальше к этому недо-флэшмобу подтянулись другие компании: $25к от Roi Media, $15к от TopX, $10к от GloryPartners, $7.5к от неизвестного Эдуарда, $7.5к от Кардиналов, $5.5к от некого Владимира. И вишенка на торте — $50к от «влиятельной iGaming фигуры, пожелавшей остаться анонимной».
Овнер AffPapa тем временем выдал жиденький ответ на ситуацию: они «не хотят ассоциироваться с брендами, поддерживающими площадки, построенные на срачах», но это не значит, что они прекращают сотрудничество со всеми вышеперечисленными конторами. Иначе говоря, чел понял, что не на того наехал, и быстро переобулся — у него тупо не было другого выбора.
🥴 — чего и следовало ожидать
🍾 — поздравляем ЕЮ с неожиданной премией )0
🎣Лей Fishing Time на TopX, участвуй в раздаче 1kk$ среди баеров и команд! Стань серьёзной iGaming-фигурой! 😎 Подробности ТУТ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM