Google ads запустил открытый бета-тест AI Dashbord

Google начал открывать AI Dashboards в Google Ads — отчётность на базе Gemini, где графики и диаграммы можно собирать промптами. Фича пока доступна не всем, но скоро должна прийти активным пользователям. Практической пользы для CPA и iGaming она почти не даёт, зато упрощает визуализацию данных и делает отчёты красивее.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-ads-zapustil-otkrytyi-beta-test-ai-dashbord

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Атрибуция и инкрементальность: не одно и то же

Атрибуция — это способ распределить ценность конверсии между касаниями: какой канал, кампания или событие «заслужили» результат в модели отчёта. Она отвечает на вопрос: где мы увидели вклад в цепочке?

Инкрементальность — это проверка причинного эффекта: дали ли мы **добавочный** результат сверх того, что случилось бы и без рекламы. Она отвечает на вопрос: что из этого действительно создало новый спрос или выручку?

Разница принципиальная:
— атрибуция описывает путь;
— инкрементальность измеряет прирост.

Типичная ошибка — считать, что хороший last-click означает эффективность канала. В privacy-first-эпоху, где last-click всё чаще искажает картину, это особенно опасно для B2B и e-com: брендовые запросы, повторные визиты и ретаргетинг могут «собирать» уже созданный спрос, а не создавать его.

Практический пример: кампания в соцсетях дала 120 заявок по атрибуции GA4, но A/B-тест с контрольной группой показал лишь 35 дополнительных. Значит, 85 заявок были перераспределением уже существующего спроса, а не чистым приростом.

Для маркетолога это означает простое правило: атрибуция нужна для навигации, инкрементальность — для принятия решения о бюджете.

— @AnalyticsStackRu

Компания Meta представила Muse

Meta запустила Muse — ИИ-агента для рутинных действий вроде писем, брони, форм и покупок через Stripe. Для арбитража и CPA это скорее демонстрация тренда, чем рабочий инструмент: модель Muse Spark слабая, запуск только в США, а безопасность завязана на изолированную VM и контроль доступа к сервисам.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/kompaniia-meta-predstavila-muse

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Вышел в публичный доступ DeepSeek-V4.1-Flash

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/vyshel-v-publichnyi-dostup-deepseek-v4-1-flash

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Facebook ads добавляет детальный таргетинг in-market categories

Facebook Ads тестирует In-market categories — новый детальный таргетинг на пользователей, которые прямо сейчас выбирают товар или услугу и ближе всего к покупке. Для арбитража это может дать более «горячую» аудиторию и потенциально лучший CR, особенно в e-commerce, нутре и других вертикалях. Пока функция доступна не всем, но её стоит тестировать сразу после масштабного релиза.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/facebook-ads-dobavliaet-detalnyi-targeting-in-market-categories

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Как Nike связал аналитику сайта и приложения в одну воронку: кейс против разрыва данных

В 2026 году у многих B2B и e-com команд одна и та же проблема: сайт, приложение и CRM живут отдельно, а отчёты о «росте» спорят между собой. У Nike эта боль тоже была заметна: пользователь мог начать путь в вебе, продолжить в приложении и дойти до покупки уже с другого устройства. Если смотреть только на GA4 по отдельности, часть пути просто теряется.

Задача была не «собрать больше событий», а получить единый взгляд на поведение клиента и понять, какие касания реально двигают к покупке и повторной покупке. Для бренда с огромной долей возвратных клиентов это критично: в e-com в 2026 году первая покупка уже не главный KPI, важнее удержание и LTV (пожизненная ценность клиента).

Решение строили вокруг аналитического стека, а не одного инструмента. GA4 оставили как базовый слой для веба и стандартной отчётности. Для продуктовой аналитики и кросс-платформенных путей использовали Amplitude: там удобнее собирать события по всей цепочке, видеть когортное поведение и сравнивать сценарии между web и app. Mixpanel подошёл для быстрых продуктовых разборов по сегментам: где именно пользователи отваливаются, как меняется конверсия после изменения интерфейса, какие группы возвращаются чаще. Heap закрывал задачу «не потерять то, что не успели заранее описать»: автосбор событий помогал ловить неожиданные паттерны без долгой подготовки схемы трекинга.

Самое важное — не инструмент, а логика связки. Nike свёл идентификаторы пользователя, настроил единые события и привязал маркетинговые касания к реальным действиям в продукте. Это дало возможность уйти от классического last-click (последнего клика) и смотреть на вклад каналов шире, через поведение и повторные визиты.

Результат в подобных кейсах измеряют не красивыми графиками, а практикой:
— меньше «слепых зон» между сайтом и приложением;
— быстрее поиск точек потери воронки;
— точнее сегментация для retention (удержания);
— понятнее, какие кампании приводят не разовую покупку, а возврат.

Урок простой: в 2026 году Analytics stack — это не набор модных названий, а система, где GA4 отвечает за базу, Amplitude — за путь и когорты, Mixpanel — за оперативные разборы, Heap — за гибкость сбора. Если у вас один инструмент «на всё», вы почти всегда видите только часть выручки.

— @AnalyticsStackRu

Выбор стека для продуктовой аналитики в 2026 году: отход от трекинга кликов к анализу ценности

В условиях эпохи нулевых кликов и приоритета приватности данных, выбор инструмента аналитики определяет, сможете ли вы управлять доходом (RevOps), а не просто мониторить трафик. Если ваш продукт перерос базовый отчет, пора выбрать между GA4, Amplitude, Mixpanel и Heap.

Алгоритм оценки системы под ваши задачи:

— Оцените зрелость архитектуры данных. Если у вас уже настроены потоки событий в облачное хранилище (BigQuery, ClickHouse), выбирайте Amplitude. Она лучше всех работает с продуктовыми когортами и глубоким анализом удержания (retention). В 2026 году именно удержание — главный фактор LTV (пожизненной ценности клиента), так как привлечение нового пользователя стоит дороже из-за роста цен на медиа-инвентарь.

— Проверьте порог входа для не-технических специалистов. Heap лидирует в автосборе данных. Если ваша команда маркетинга должна быстро тестировать гипотезы без участия разработчиков, Heap позволит «доразметить» события задним числом. Это критично, когда вы внедряете новые смыслы в контент и хотите видеть реакцию пользователей сразу, без пересборки системы трекинга.

— Сопоставьте задачи с атрибуцией. GA4 остается стандартом для экосистемы Google и оценки влияния контента на ранних этапах пути клиента (когда пользователь еще не купил, но изучает Topical Authority — авторитетность ресурса в тематике). Однако для сложного B2B, где важен путь клиента от первого касания до закрытия сделки, лучше использовать связку GA4 для медийных охватов и Mixpanel для детального анализа вовлеченности внутри интерфейса продукта.

— Учтите нагрузку на инфраструктуру. В 2026 году server-side (серверная) передача данных — обязательное требование. Убедитесь, что выбранный инструмент поддерживает интеграцию через API или облачные функции, чтобы обходить ограничения блокировщиков рекламы и защиты приватности в браузерах.

Как действовать на этой неделе:

1. Выгрузите список из 5 ключевых событий продукта, которые реально влияют на выручку или удержание.
2. Проверьте, какой процент этих событий сейчас «едет» с потерями из-за блокировки куки.
3. Проведите *тестовый сбор данных* через выбранный инструмент на небольшом сегменте трафика.
4. Сравните скорость настройки отчета по LTV в Amplitude и Mixpanel. Тот инструмент, где вы получите ответ за 3 клика, а не за 10 — ваш выбор.

Помните: в текущих реалиях инструменты аналитики должны отвечать на вопрос «почему клиент остался», а не «какой баннер он нажал». Выбирайте систему, которая позволяет строить сложные цепочки событий, а не просто считает сессии.

— @AnalyticsStackRu

MoneyGram запустила карту Visa

MoneyGram и Visa запустили виртуальную карту на стейблкоине MGUSD: пока она работает только в Колумбии и привязывается к Apple/Google Wallet, но в планах — новые GEO и физические карты. Для арбитража это сигнал, что стейблкоин-платежи могут стать удобным способом оплаты и, возможно, источником новых платежных решений под CPA и iGaming.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/moneygram-zapustila-kartu-visa

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Apple выпустила документацию для приложений на Iphone Duo

Выход складного iPhone Duo потребует от разработчиков адаптации интерфейсов под новые пропорции экрана и версии iOS. Арбитражникам, использующим классические web-приложения под гемблу, придется срочно переделывать софт под три новых режима совместимости Apple, в то время как владельцы PWA-связок смогут продолжить работу без дополнительных технических правок.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/apple-vypustila-dokumentaciiu-dlia-prilozhenii-na-iphone-duo

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Топ-5 прокси сервисов для УБТ

Статья разбирает выбор прокси для автоматизации УБТ: от массового фарма соцсетей до парсинга. Универсального провайдера нет: для рутинных скриптов подходят дешевые серверные IPv4, для долгого прогрева аккаунтов — трастовые мобильные IP с безлимитным трафиком, а для редких гео — резидентские пулы. Главный вывод: прокси — критически важный расходник, экономия на котором ломает работу связок и многопоточного софта.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/top-5-proksi-servisov-dlia-ubt

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Anthropic обвинила DeepSeek, Moonlight и Alibaba в дистиляции

Статья о том, как китайские компании массово выкачивают ответы западных нейросеток, чтобы дообучать свои модели. Anthropic говорит о 24 000 фейковых аккаунтов и 16 млн запросов к Claude. Вывод простой: рынок ИИ входит в фазу жёсткого копирования, а китайские модели Qwen, Kimi и DeepSeek могут быстро догонять лидеров дешевле.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/anthropic-obvinila-deepseek-moonlight-i-alibaba-v-distiliacii

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

GA4 vs Amplitude: почему я все чаще начинаю стек с событий, а не с дашбордов

В 2026 я все чаще вижу одну и ту же ошибку: компании покупают “аналитику” как витрину (дашборды, воронки, отчеты), а не как систему событий и решений. В итоге GA4 остаётся “единственным источником правды” только на словах, а продуктовые команды в итоге строят параллельные цепочки в Amplitude (или Mixpanel/Heap) — потому что там быстрее жить с событиями, свойствами и когортами.

Мой принцип сейчас простой: начинать архитектуру не с того, где будет график, а с того, какие решения мы хотим принимать и какие метрики должны быть устойчивыми к хаосу данных.

Что я имею в виду под устойчивостью
— Событие должно иметь бизнес-смысл: “lead_created” или “pricing_viewed”, а не просто “page_view_7”.
— У события должен быть контекст (поля): источник, сегмент, план, продуктовая версия, канальная принадлежность на уровне платформы, а не “как получится”.
— Версионность и контроль схемы: если вы меняете поле или семантику, вы должны понимать, как это повлияет на исторические срезы.

Почему тогда GA4 и Amplitude спорят не там, где кажется
GA4 силён в базовой аналитике и в том, что для многих команд уже стало стандартом. Но когда у бизнеса растёт сложность (B2B-воронки с несколькими статусами, RevOps-логика, retention по сегментам, многоступенчатые пользовательские сценарии), “простые” определения начинают ломаться. Амплитуда в таких случаях удобнее тем, что быстрее поддерживает продуктовую механику: быстрые кросс-сегментные когортные запросы, работа с user-level логикой и экспериментальными сравнениями (в рамках вашей методологии).

Из практики: одна из команд у нас тратила больше времени на “почему цифры не совпали” между GA4 и внутренними отчетами, чем на изменение роста. Мы не переписывали ни SDK, ни интерфейс. Мы просто ввели event contract: список событий, обязательных параметров и правила именования. Через неделю расхождения ушли в разряд редких кейсов, а не постоянной войны за правду.

Один маркер, который я использую при выборе “главной” системы
Если ваша аналитика упирается в разные виды задач:
— маркетинг/RevOps: статусные изменения, путь к MQL/SQL, влияние on-site и off-site касаний, инкрементальность;
— продукт: поведение в сессиях, удержание, адопшн функций, когортные эффекты;
то почти всегда выигрывает подход “разделение обязанностей”: GA4 как базовый контур и контроль, а Amplitude (или Mixpanel/Heap) — как рабочая среда для продуктовой модели событий.

И еще важнее: вы не должны стремиться к идеальной единой цифре “для всех”. Вам нужна единая методология событий и правила пересчёта. В 2026, где атрибуция privacy-first и last-click уступает место серверной (server-side) и инкрементальным оценкам, побеждает не тот, у кого “красивее дашборд”, а тот, кто быстрее и честнее отвечает на вопрос: **какое событие и почему стало причиной управленческого решения**.

Если хотите, могу предложить шаблон event contract (на 1 страницу) под B2B/RevOps и подсказать, какие 10 событий обычно дают 80% управляемости без перегруза схемы.

— @AnalyticsStackRu

Как Nike перестроил аналитику под retention: что меняется, когда last-click больше не отвечает за выручку

В 2026 у маркетинга всё чаще одна задача: не «привести лид», а удержать клиента и доказать вклад канала в выручку. У Nike это особенно видно в e-commerce и приложении: первая покупка давно не главный KPI, важнее повторные заказы, вовлечение в экосистему и доля выручки от возвращающихся пользователей.

Контекст такой: средний чек в ряде категорий проседает, платный трафик дорожает, а last-click всё хуже объясняет, почему пользователь вернулся через 14 дней и купил снова. Если смотреть только на финальный клик, можно переоценить брендовый поиск и недооценить CRM, push-уведомления и контент внутри приложения.

Задача Nike была не просто «видеть события», а собрать сквозную картину: от первого касания до повторной покупки. Для этого им нужен был стек, где GA4 закрывает верх воронки и источники трафика, Amplitude — поведение и сегменты, а Mixpanel — детальную продуктовую аналитику по когортам и событиям внутри app-опыта.

Решение строилось на трёх слоях:
— в GA4 оставили базовую медиа-аналитику, но убрали иллюзию, что ею можно закрыть всё;
— в Amplitude собрали когорты по SKU, частоте заказов и возвратам в приложение;
— в Mixpanel отследили путь от просмотра коллекции до повторного действия: добавление в wishlist, возврат, покупка, участие в drop-кампании.

Ключевой эффект был не в «красивых дашбордах», а в пересборке решений. Команда увидела, что часть кампаний с низким last-click ROAS давала сильный вклад в 30-дневный retention. А серия продуктовых push-сценариев подогревала повторную покупку лучше, чем широкие охватные размещения.

**Что это дало по сути:**
— меньше споров между performance и CRM;
— больше опоры на cohort analysis — когортный анализ;
— яснее стала роль owned-каналов в LTV, а не только в первой транзакции.

Урок для B2B и e-com один: в эпоху privacy-first атрибуции выигрывает не тот, кто громче считает клики, а тот, кто умеет связать GA4, Amplitude и Mixpanel в одну логику. Не «сколько пришло», а «сколько вернулось и принесло денег».

— @AnalyticsStackRu

Тем временем подстилка коричневых Кардиналов и лично Кустова главред Максим Огненный завёл собственный канал, где, наверное, опять будет писать стихи и анонсировать вьюхи с ме**дроновыми наркоманами.🤡🤡

Чем вообще известен этот персонаж? Собсна, только порцией отборного кринжа, например, не так давно он выебывался на Иванова в "Письмах кардинала", но недожал и тема осталась нераскрытой. ЕЮ заслужил даже высокоинтеллектуальные выпады, которые тот не понял в силу врождённого аутизма:

Высокохудожественная лексика героя, демонстрируемая им не только на своем канале, но и на любой публичной площадке, настолько пленит любого слушателя, что мало кто может стать собеседником жертвы во второй раз.

Нихуя не разбираясь в аффилке, он на серьёзных щах брал интервью у Мефмедова и пытался построить серьёзный диалог с объёбанной ракетой. Из остальных достижений только нытье в чатиках: персонаж настолько невзрачный, что даже хуесосить его не так интересно.¯\_(ツ)_/¯

А теперь Огненный завёл собственный канал, где собрался выебать всех, но, походу, ебать будет лишь подписоту своей графоманией. Похожей хуйнёй занимался и оунер ФБ Киллы, который так любит рассуждать про экономику и политику. Оно и понятно: что у коричневых, что у киллы, что у партнёркина — один инвестор и одна крыша, поэтому подопечные синхронно занимаются бестолковой хуйнёй. Кому не похуй, подписывайтесь, будет интересно (нет): https://t.me/+dr240TeLtPc2Nzdk

В арбитраже деньги есть, но только у тех, кто с LuckyCards 💵

Выбор стека аналитики под задачи RevOps в 2026 году

В условиях, когда классическая воронка MQL (маркетинговых квалифицированных лидов) уступает место модели RevOps (объединенной ответственности маркетинга и продаж за выручку), подход к выбору инструментария должен измениться. Больше нельзя оценивать эффективность только по кликам.

Чтобы настроить систему, которая свяжет маркетинговую активность с реальной выручкой, следуйте этому алгоритму:

— Проведите аудит данных на стороне сервера. В эпоху privacy-first (приоритета конфиденциальности) клиентские браузеры блокируют до 40% данных. Используйте серверную передачу событий (Server-side GTM) для сбора данных напрямую из вашей CRM. Это фундамент для точной атрибуции.

— Перейдите от модели last-click (последнего касания) к маркетинговому микс-моделированию (MMM). В 2026 году алгоритмы рекламных площадок сами обучаются на ваших данных. Ваша задача — скормить им чистые данные о выручке, а не просто о регистрации.

— Выберите основной инструмент для продуктовой аналитики исходя из задач команды:
• GA4 (Гугл Аналитика 4) оставьте для базового отслеживания рекламных источников и web-аналитики.
• Amplitude или Mixpanel внедряйте, если ваша цель — удержание (retention) и анализ жизненного цикла клиента (LTV). В этих системах проще строить когортный анализ и видеть, какой именно функционал продукта коррелирует с повторными покупками.
• Heap полезен, если у вас высокий темп продуктовых изменений и нет ресурсов на ручную разметку каждого события — он делает это автоматически.

— Настройте сквозную аналитику через связку «CRM — Data Warehouse (хранилище данных) — BI-система». Маркетолог сегодня обязан видеть не лид, а статус сделки в CRM. Если BI-отчет не показывает выручку по конкретной кампании, этот отчет бесполезен для RevOps.

— Сфокусируйтесь на сборе данных о «темном трафике» (dark social). Сейчас 60-70% пути пользователя происходит в мессенджерах и закрытых сообществах. Добавьте в формы на сайте поле «Откуда вы о нас узнали» и обязательно интегрируйте эти данные в общую аналитическую панель.

*Главный маркер эффективности в этом году — не количество заявок, а стоимость привлечения клиента (CAC) относительно его пожизненной ценности.* Начните с выгрузки данных о продажах за прошлый квартал и их сопоставления с источниками трафика в вашей аналитической системе. Если данные не бьются — начинайте настройку именно с этого звена.

— @AnalyticsStackRu