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

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

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

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

Z.ai анонсировала новую GLM-5.5

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

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

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

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

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Telegram запустил собственный сервер для ботов

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

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

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

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

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

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

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

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

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

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

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

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