РОЗЫГРЫШ НОУТБУКА НА ВЫХОДНЫЕ 💻

Подпишись на три канала:
• Иванов - @pacan
• Кустов - @cobaka
• Миша - @CPA_Farm

И один случайный подписчик заберёт великолепный ноутбук. Отличная рабочая лошадка для работы, учёбы и интернет-сёрфинга, остальное не потянет!

Важно: боты сразу мимо, аккаунты не из нашей сферы тоже, все участники будут проверены, в том числе на пересечение с профильными affiliate/iGaming чатами.

Итоги сразу после выходных.

Три подписки. Один ноутбук. Как сказал GPT - иногда интернет всё-таки использует случайный выбор не только для того, чтобы подсунуть очередную рекламу криптокурсов.

Участников: 80
Призовых мест: 1
Дата розыгрыша: 15:14, 09.08.2026 MSK (3 дня)

Google по ошибке удалил тысячи сайтов

Google массово банил сайты на Blogger из-за сбоя в автоматической модерации: система ошибочно нашла malware в контенте и снесла тысячи сайтов, часть — повторно после восстановления. Для вебмастеров вывод простой: даже трастовая платформа не защищает от ложных срабатываний, а автоматический антифрод может положить и вайт, и ферму.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-po-oshibke-udalil-tysiachi-saitov

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Эра маркетинговой слепоты: почему last-click окончательно стал пережитком прошлого

В 2026 году продолжать оценивать эффективность каналов по последнему клику (last-click attribution) — это всё равно что пытаться управлять современным маркетплейсом по бумажным отчётам из девяностых. Мы живем в эпоху privacy-first, где защита данных пользователей стала стандартом индустрии, а привычные нам cookie-файлы (инструменты отслеживания) окончательно ушли в тень.

Маркетинговый стек сегодня не может опираться на простые счетчики. Когда я анализирую связки инструментов для наших клиентов, я вижу четкий сдвиг в сторону RevOps — концепции, где маркетинг, продажи и отдел по работе с клиентами несут общую ответственность за доход. В этой модели атрибуция по последнему касанию просто теряет смысл: она не видит долгого пути пользователя, который сначала изучил ваш экспертный контент, потом прогрелся через рассылку и лишь через месяц совершил покупку.

Мой текущий рейтинг инструментов для построения прозрачной системы выглядит так:

— GA4 (Google Analytics 4) — базовый уровень для оценки верхнеуровневого трафика, но в отрыве от сырых данных (raw data) он дает лишь усредненную картинку, которой недостаточно для принятия бизнес-решений.

— Amplitude и Mixpanel — лидеры для продуктовой аналитики. Они незаменимы, если вы строите retention (удержание клиентов) и хотите видеть, как конкретные действия внутри приложения влияют на LTV (пожизненную ценность пользователя). В эпоху, когда средний чек падает, именно знание того, какой путь внутри сервиса ведет к повторной покупке, становится ключевым преимуществом.

— Heap — отличный выбор для тех, кто не хочет тратить ресурсы на ручную настройку событий. Автоматический захват всех кликов экономит время, что критично в условиях, когда мы конкурируем не качеством отрисовки баннера, а глубиной смыслов и концепций.

Из моей практики: компании, которые перешли от линейных моделей к моделированию маркетингового микса (MMM) и инкрементальности, в среднем на 15–20% эффективнее перераспределяют бюджеты. Они перестают «кормить» каналы, которые приносят лишь видимость лидов, и инвестируют в те точки контакта, которые реально влияют на выручку.

Мы больше не можем полагаться на «черные ящики» рекламных платформ. Ваша задача — собрать стек, который позволит видеть весь путь клиента целиком, от первого ознакомления с материалом до продления подписки. Если ваша аналитика не отвечает на вопрос, как именно конкретное касание повлияло на итоговый доход, значит, вы все еще играете в угадайку, а не занимаетесь системным маркетингом.

— @AnalyticsStackRu

OpenAI сделала ChatGPT-5.6 Luna бесплатной

OpenAI делает ставку на доступность: ChatGPT-5.6 Luna стала бесплатной на сайте, а в Sol добавили ползунок глубины рассуждений для ускорения ответов. Для сложных запросов готовят кнопку Think. Пока это веб-эксклюзив, но вывод очевиден: OpenAI усиливает продукт и давит на конкурентов бесплатным доступом.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/openai-sdelala-chatgpt-5-6-luna-besplatnoi

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Metamask представил свою криптокошелёк для ИИ

MetaMask выпустил криптокошелёк для ИИ-агентов, который позволяет им самим проводить платежи, торговать фьючерсами и свопами, а также делать ставки без участия человека. Вывод простой: под «мёртвый интернет» уже строят рабочую инфраструктуру, а контроль остаётся только на опасных транзакциях и в ручном подтверждении.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/metamask-predstavil-svoiu-kriptokoshelek-dlia-ii

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

GA4 не умрёт, но перестанет быть центром системы

Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку в аналитическом стеке: компании пытаются сделать из GA4 «единый мозг» для маркетинга. В 2026 году это уже слабая архитектура.

GA4 по-прежнему хорош там, где нужен массовый, дешёвый, достаточно надёжный слой событий и отчётности. Но как только бизнесу становится важна не просто фиксация трафика, а управление выручкой, удержанием и влиянием каналов на разные этапы пути, одного GA4 мало. Он слишком часто отвечает на вопрос «что случилось», но плохо объясняет «почему» и «что делать дальше».

Мой практический ориентир такой: если в продукте больше 30–40% ценности создаётся после первого визита — через возвраты, повторные касания, длинный цикл сделки или несколько ролей в B2B — нужен второй уровень аналитики. Обычно это Amplitude или Mixpanel для продуктового поведения, а поверх них уже RevOps-логика и серверная атрибуция. То есть не «заменить GA4», а **развести роли инструментов**.

— GA4: верхний слой, маркетинговая видимость, кросс-канальная гигиена.
— Amplitude: поведение, удержание, воронки, сегменты, когортный анализ.
— Mixpanel: быстрые продуктовые проверки и ответ на вопрос «какие действия ведут к конверсии».
— Heap: полезен там, где команде нужно много автосборки и меньше ручной настройки, но дисциплина схемы данных всё равно обязательна.

Мой вывод простой: в аналитике 2026 года выигрывает не тот, у кого «самый большой трекинг», а тот, у кого **каждый инструмент отвечает за свой управленческий вопрос**. GA4 не должен тащить на себе и performance, и продукт, и retention, и выручку. Это уже не стек, а перегруженная костыльная конструкция.

Если вы строите маркетинг под рост LTV, а не под красивый отчёт по сессиям, начните не с выбора платформы, а с карты решений: кто и на каком уровне принимает решение по данным.

— @AnalyticsStackRu

Я короче хз зачем мне это , но напишу!
Короче смотрим за "ноунейом" ( ЕЮ ) и тот вообще крышей поехал) взял себе крутанул канал на 1млн подписчиков и хочет сделать его своим основным?
Армия ботов в перед!

Вот его новый канал если что.. https://t.me/+vKOoe6K4yL0wMzEy

Как построить работающую систему аналитики в 2026 году

Сложность данных — это не препятствие, а ваше конкурентное преимущество. В эпоху, когда SEO смещается в сторону ответов нейросетей, а модель RevOps (объединение усилий маркетинга, продаж и поддержки для роста прибыли) заменяет классическую воронку, аналитический стек должен быть фундаментом бизнеса, а не просто набором отчетов. Используйте этот чек-лист для проверки своей инфраструктуры:

— Определите архитектуру сбора данных через серверную передачу событий (server-side tagging). Это единственный способ сохранить точность атрибуции в условиях жестких ограничений приватности, когда клиентские браузеры блокируют трекеры.

— Перейдите от отслеживания последнего клика (last-click) к методам эконометрики (MMM — маркетинговое моделирование микса). В 2026 году важно видеть вклад каждого канала в общий LTV (пожизненную ценность клиента), а не только сиюминутную конверсию.

— Интегрируйте данные о выручке напрямую из CRM в аналитическую систему. Анализ эффективности кампаний без привязки к реальным оплатам (SQL — квалифицированные лиды для продаж) в текущих реалиях снижения среднего чека приводит к потере бюджета.

— Настройте автоматизированный сбор данных для обучения AI-моделей. В условиях Zero-click (поисковой выдачи без переходов) ваша собственная база знаний о поведении пользователей становится уникальным активом для дообучения нейросетей.

— Проведите аудит сквозной аналитики на предмет дублирования данных. Очистка потоков информации важнее их объема; работайте с качеством входящих сигналов, чтобы модель атрибуции не искажала реальную картину стоимости привлечения клиента.

— Фокусируйтесь на retention (удержании) вместо погони за новым охватом. Используйте Amplitude или Mixpanel для построения когортных отчетов, которые покажут, какие действия пользователей внутри продукта предсказывают их повторную покупку.

Это пригодится при пересмотре стратегии развития MarTech-стека для подготовки годового бюджета и планирования роста выручки в условиях стагнирующего спроса.

— @AnalyticsStackRu

GA4 не умер, он просто перестал быть «центром правды»

В 2026 спор уже не про то, ставить ли GA4. Спор про то, чем измерять продукт и выручку поверх него. Для маркетолога GA4 остаётся слоем про трафик и базовую картину, но не про поведение, когорты и ценность клиента. Там, где нужна нормальная аналитика, всё чаще выигрывают Amplitude или Mixpanel, а GA4 остаётся как обязательный, но не главный слой. Это уже не вопрос моды, а вопрос зрелости стека.

— @AnalyticsStackRu

Эра атрибуции по последнему клику окончательно ушла в прошлое

Многие специалисты до сих пор пытаются выстроить сквозную аналитику, надеясь увидеть «ту самую» кнопку, с которой пришел клиент. В 2026 году этот подход не просто бесполезен — он опасен для стратегии. Когда путь пользователя размыт между ответами искусственного интеллекта в поиске, рекомендациями в мессенджерах и прогревом через контент, борьба за последний клик становится бессмысленной тратой бюджета.

Мы переходим к эпохе RevOps (системы управления выручкой, объединяющей маркетинг, продажи и успех клиентов). В этой парадигме важно не то, какой канал «забрал» конверсию, а то, как накопленный авторитет бренда (Topical Authority) конвертируется в долгосрочную прибыль.

Мои наблюдения показывают, что попытки доказать эффективность маркетинга через старые модели атрибуции приводят к сокращению бюджетов на имиджевые направления. Бизнес видит «низкий» вклад контента и отключает его, не понимая, что именно этот контент закрывает возражения на этапе принятия решения.

Как сейчас выглядит здравый подход к аналитике стека:

— Отказ от надежд на 100% точность трекинга. Privacy-first (приоритет приватности данных) архитектура и серверная передача данных неизбежно создают зоны «слепоты». Мы учимся работать с вероятностными моделями.
— Переход к моделированию маркетингового микса (MMM). Вместо того чтобы следить за каждым пользователем, мы математически оцениваем вклад каждого канала в общий объем выручки, учитывая сезонность и внешние факторы.
— Фокус на инкрементальности (дополнительной ценности). Прежде чем масштабировать канал, используйте тесты для понимания: привел бы этот клиент прибыль, если бы мы не потратили бюджет именно здесь?

В условиях, когда средний чек падает, а потребитель становится всё более избирательным, побеждает тот, кто инвестирует в LTV (пожизненную ценность клиента) и удержание. Аналитика сегодня — это не инструмент «срезания углов» и доказательства того, что реклама работает. Это инструмент принятия решений о том, какие смыслы резонируют с аудиторией лучше всего.

Если ваша аналитика все еще занята только распределением заслуг между рекламными кампаниями — вы рискуете пропустить момент, когда рынок переключится на новую модель потребления. Перестаньте искать «золотую кнопку» и начните изучать совокупное влияние каждого касания на финансовый результат. В конечном итоге, именно выручка — единственный отчет, который имеет значение для бизнеса.

— @AnalyticsStackRu

Почему B2B-команда пересобрала аналитику вокруг Amplitude и перестала спорить о «качестве лидов»

Один B2B-сервис с длинным циклом сделки столкнулся с типичной проблемой 2026 года: маркетинг приносит не просто трафик, а сложный путь из нескольких касаний, а продажи видят только «последний клик». На этой почве начинались вечные споры — что считать лидом, какой канал «работает», почему MQL есть, а выручка не растёт.

Задача была не в том, чтобы «собрать больше отчётов», а в том, чтобы связать поведение пользователей, воронку и выручку в одной логике. Для этого команда собрала стек так: GA4 оставили как базовый источник веб-аналитики, а Amplitude взяли как основной инструмент для продуктовой и поведенческой аналитики. Логику событий выстроили вокруг ключевых действий: просмотр нужного контента, переход на pricing, запрос демо, повторные визиты, возврат в воронку.

Что это дало:
— маркетинг увидел, какие сценарии реально доводят пользователя до контакта, а не просто приводят дешёвый трафик;
— продажи получили более качественную картину по источникам и этапам прогрева;
— команда перестала оценивать каналы по одному last-click (последнему клику), что особенно важно в эпоху privacy-first атрибуции, где старые модели всё хуже объясняют вклад касаний.

Ключевой эффект был не в «магическом росте», а в управляемости: стало проще обсуждать не MQL как отдельную сущность, а вклад маркетинга в RevOps-процесс — от первого визита до выручки. Для B2B это критично: классическая лидогенерация слабеет, а выигрывает тот, кто связывает аналитику с деньгами, а не с количеством форм.

Урок простой: если у вас маркетинг, продажи и customer success смотрят в разные дашборды, вы будете спорить о цифрах вместо того, чтобы управлять спросом. GA4 полезен как базовый слой, но без поведенческой глубины Amplitude вы часто видите только фасад воронки, а не реальные причины конверсии.

— @AnalyticsStackRu

Глубже разбирают этот метод в @PremiumCasesRu

GA4 vs Amplitude vs Mixpanel: почему “единую аналитику” почти всегда ломает не склейка данных, а модель событий

Я всё чаще вижу, что команды покупают “правильные” инструменты (GA4, Amplitude, Mixpanel, Heap — любые), но всё равно получают разные цифры по одному и тому же бизнесу. И почти никогда проблема не в коннекторе или задержке. Проблема в том, как вы договорились о событиях и что считается одним и тем же действием пользователя.

Моё правило из практики: если у трёх систем нет общего словаря событий (event taxonomy) и одинакового маппинга параметров, то “единой витрины” не будет по определению. Даже если выгружаете сырые логи в CDP или кладёте данные в одно хранилище — различия возникнут уже на уровне семантики.

Что конкретно расходится чаще всего:
— “Start” vs “View” одной и той же страницы/шага в воронке (и дальше конверсия «прыгает»)
— повторные триггеры при навигации (SPA и бэкенд-рендер) — одна система считает событие, другая — нет, третья нормализует
— параметры: name/идентификаторы (например, product_id как строка в одной системе и как число в другой) → разный подсчёт уникальных пользователей и когорт
— идентификация: где и когда вы связываете anonymous-идентификатор с user_id (после логина/инвайта). В одной аналитике “один человек” может стать “двумя”.

Почему это особенно больно сейчас (и не только в 2026, просто стало заметнее):
— privacy-first атрибуция вытесняет last-click, значит вы сильнее зависите от корректной истории поведения, а не от последнего касания
— растёт роль Topical Authority (в контенте) и Zero-click: пользователи меньше “доходят до сайта” повторяемым кликом, значит качество триггеров и событий становится решающим для оценки воздействия контента и продукта
— в RevOps (выручка как общая метрика маркетинга/sales/customer success) вам нельзя “плыть” в определениях: MQL/SQL-статусы и продуктовые события должны стыковаться без ручных трактовок.

Один ориентир по цифрам: в типичном проекте, где запуск делался “как обычно”, мы в первом аудите ловили расхождение до 10–20% по ключевым конверсиям только из‑за дублирующихся/несовпадающих событий. После нормализации таксономии и параметров цифры сходились, и спор “какая система права” превращался в “какую модель мы выбираем и почему”.

Как я бы действовал:
— фиксировать таксономию событий как договор: название, условия, параметры, правила дедупликации, кто владелец
— отдельно тестировать SPA/edge-кейсы: роутинг, возвраты назад, повторный рендер
— строить матрицу соответствия “продуктовое действие ↔ аналитическое событие” для каждой воронки (а не “просто импортируем всё”)
— и только после этого — решать, GA4 это, Amplitude или Mixpanel (или параллельно). Инструмент вторичен, модель событий — первична.

Если хотите, могу дать шаблон таблицы таксономии: какие колонки я требую, чтобы потом не разъехались отчёты между GA4/Amplitude/Mixpanel и серверной атрибуцией.

— @AnalyticsStackRu

1. Выкатить ни какую он-лайн конфу я естесвенно не выкатил, потерпите

2. После прошлого видео (тык) мой канал теперь имеет юзер @PO_YICA_BRAL

3. Держите вечернее видео, я нажрусь и спать

Чото надо ещё сказать? Ну, можно лишь добавить Настя #MelBet верни деньги, не играй с огнём, со мной лучше не ссориться. Спасибо.

P.S. Бабка-то, похоже, не своей..... см. видео!

С уважением, Иванов Е.Ю!