ChatGPT ads внедрил функцию автосоздания креативов

OpenAI добавила в ChatGPT Ads автогенерацию креативов: вставляешь ссылку на сайт, ИИ анализирует лендинг и создаёт релевантный креатив. По ощущениям, такие материалы должны легко проходить модерацию, но пока неясно, насколько они поддаются правкам. Источник интересен ещё и тем, что вайт можно сгенерировать тут же через ChatGPT.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/chatgpt-ads-vnedril-funkciiu-avtosozdaniia-kreativov

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

В Google search console теперь можно добавлять соцсети

Google добавил в Search Console поддержку аккаунтов соцсетей: теперь можно отслеживать ключевые запросы, источники и географию переходов, показы и клики по ссылкам. Функция подключается там же, где и сайты, доступны четыре соцсети на выбор. Rollout постепенный — доступ получают не все сразу.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-google-search-console-teper-mozhno-dobavliat-socseti

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Google стал помечать креативы, созданные ИИ

Google объявил, что начнёт помечать рекламные креативы, созданные нейросетями. Причина — ИИ-баннеры и видео стали слишком похожи на настоящие.

Формат и заметность маркировки будут зависеть от законов конкретного региона: где-то предупреждение появится прямо на креативе, где-то — в его информации.

Что это значит для арбитражников и когда правила …

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-stal-pomechat-kreativy-sozdannye-ii

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Компания Meta выпустила Muse Spark 1.1

Meta выпустила Muse Spark 1.1 почти одновременно с новой ChatGPT-5.6. Это мультимодальный агент, который сам дробит задачу на подзадачи и распределяет их между субагентами.

Стоимость тоже заметно ниже топовых западных моделей: $1.25 за миллион входных токенов и $4.25 за миллион выходных.

Но главный вопрос — насколько она реально сильна на фоне к…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/kompaniia-meta-vypustila-muse-spark-1-1

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Инкрементальность: что именно она измеряет и чем не является

Инкрементальность — это прирост результата, который возник только благодаря каналу, кампании или изменению в медиамиксе. Иными словами, мы спрашиваем не «сколько продаж пришло из рекламы», а **сколько продаж не было бы без этой рекламы**.

Это ключевое отличие от атрибуции. Атрибуция распределяет уже случившуюся конверсию между касаниями: по last-click, data-driven, позиции и другим правилам. Инкрементальность отвечает на другой вопрос — был ли вообще дополнительный эффект. Поэтому канал может выглядеть слабым по атрибуции, но давать заметный прирост по тесту.

Типичные ошибки:
— Путать инкрементальность с «долей конверсий в отчёте».
— Считать любой рост после запуска доказательством эффекта: без контрольной группы это может быть сезонность, скидка или всплеск спроса.
— Оценивать только по верхней воронке, игнорируя выручку, маржу и возврат инвестиций.
— Переносить выводы с одного сегмента на весь аккаунт без проверки.

Пример: бренд отключает ретаргетинг на 10% аудитории и сравнивает выручку с контрольной группой. Если в тестовой группе продажи упали на 6%, а в контрольной остались прежними, значит инкрементальность ретаргетинга составляет примерно 6% — это и есть его добавочный вклад.

— @AttributionRoom

Атрибуция всё чаще уходит из дашборда в разговор между командами

За последний месяц заметно, как у брендов с платным трафиком обсуждение эффективности всё чаще смещается от отчёта по каналам к сверке разных систем. На одном созвоне смотрят server-side (серверную) передачу событий, на другом — MMM (маркетинг-микс-моделирование), отдельно — данные по инкрементальности, а last-click (последний переход) остаётся скорее справочным слоем, чем главным аргументом.

Особенно это видно там, где трафик стал дороже, а быстрые покупки не растут тем же темпом. Команды начинают дольше разбирать вклад верхнего уровня воронки, повторные касания и влияние промо на общий спрос. В отчётах всё чаще появляются расхождения между «что показала платформа» и «что подтвердилось на уровне бизнеса».

У вас тоже стало больше таких сверок между MMM, инкрементальностью и аналитикой продукта?

— @AttributionRoom

Инкрементальность: что именно она измеряет

Инкрементальность — это **добавочный эффект** канала, кампании или механики: сколько конверсий, выручки или маржи появилось *сверх того, что случилось бы без воздействия*. Проще говоря, не «сколько канал получил кредит по атрибуции», а «сколько он действительно прибавил к бизнесу».

Это важно отличать от атрибуции. Атрибуция распределяет уже случившиеся продажи между касаниями по выбранным правилам: last click, data-driven, position-based. Инкрементальность отвечает на другой вопрос — был бы результат без рекламы вообще или без конкретного канала. Поэтому канал может выглядеть сильным в отчётах атрибуции, но давать слабый или нулевой прирост по тесту.

Типичные ошибки:
— Путать рост заявок с приростом. Если спрос и так вырос из-за сезона, это не заслуга канала.
— Сравнивать группы без контроля за одинаковым спросом, географией и частотой показов.
— Делать выводы по слишком короткому тесту: эффект может не успеть проявиться.
— Оценивать только первую покупку, игнорируя LTV и возвраты, что особенно критично в 2026 году.

Практический пример: бренд запускает дополнительный поиск по своей марке. Last click показывает высокий ROAS, но holdout-тест показывает, что часть продаж просто перетекла из органики и прямых заходов. Инкрементальный прирост оказался заметно ниже отчётного. Именно поэтому глава performance всё чаще принимает решения не по кредиту в отчёте, а по доказанному добавочному эффекту.

— @AttributionRoom

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

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

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

Last-click давно не умер — он просто перестал быть главным

Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку у сильных performance-команд: они спорят не с бизнесом, а с моделью в кабинете рекламной системы. Last-click удобно ругать, но опаснее другое — когда его продолжают использовать как единственный язык принятия решений.

Моя позиция простая: last-click сегодня годится для операционного контроля, но не для распределения бюджета. Он показывает, где спрос был зафиксирован, а не где он был создан. В эпоху privacy-first атрибуции это особенно заметно: часть касаний уходит в «туман», часть каналов недоучитывается, а search и брендовый спрос получают непропорционально много заслуг просто потому, что стоят ближе к конверсии.

Из практики: в одном e-com проекте после связки server-side трекинга, MMM и проверки через incrementality, перераспределение бюджета дало +11% к выручке без роста общего spend. При этом по last-click картина выглядела почти нейтрально — часть каналов выглядела «дорого», хотя фактически они поднимали общий спрос и помогали удерживать вклад в повторные покупки.

Я бы формулировал так:
— атрибуция отвечает на вопрос «кто получил кредит»;
— MMM отвечает на вопрос «что реально двигает выручку»;
— incrementality отвечает на вопрос «что будет, если канал выключить».

Если у вас один из этих слоёв отсутствует, вы управляете не маркетингом, а отчётностью. И в 2026 это уже слишком дорогая роскошь.

Для главы performance мой практический критерий такой: если канал нельзя объяснить через вклад в инкрементальную выручку или LTV, то его эффективность надо считать не по последнему клику, а по вкладу в систему. Именно так сегодня выигрывают бюджеты — не там, где больше конверсий в кабинете, а там, где лучше доказан прирост бизнеса.

— @AttributionRoom

Дополнительный контекст — @CreatorEconomyRu

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

Инкрементальность: что на самом деле измеряет этот термин

Инкрементальность — это дополнительный эффект канала, кампании или механики, который возник **только благодаря** вашему воздействию. Проще: сколько продаж, лидов или других целевых действий не случилось бы без рекламы.

Это не то же самое, что атрибуция. Атрибуция распределяет уже случившийся результат между точками контакта. Инкрементальность отвечает на другой вопрос: был ли результат вообще создан маркетингом или пользователь и так бы совершил действие.

Почему это важно в 2026 году: в условиях privacy-first-модели, роста server-side-измерения и ослабления last-click-логики глава performance всё чаще смотрит не на «чьё касание записать», а на **добавочную выручку**.

Типичные ошибки:
— путать инкрементальность с ростом отчётных конверсий;
— считать любой всплеск продаж заслугой рекламы без контрольной группы;
— измерять только верх воронки и делать выводы о продажах;
— сравнивать каналы по CPA без проверки, кто забрал уже существующий спрос.

Пример: бренд запускает ретаргетинг на тех, кто и так возвращается через поиск. Отчёт показывает дешёвые покупки, но lift-тест показывает почти нулевую прибавку. Значит, канал хорошо «подписывает» уже мотивированный спрос, но слаб в создании нового.

Именно поэтому инкрементальность — базовый термин для performance-руководителя: он помогает отличать видимую эффективность от реального вклада в рост.

— @AttributionRoom

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

Почему last-click перестаёт быть управленческой моделью для performance

В 2026 году спор «какая атрибуция правильная» уже звучит слишком узко. Вопрос стал другим: какая система измерения вообще помогает принимать решения о бюджете, когда путь клиента рвётся между поиском, контентом, рекомендациями, офлайн-точками и повторными касаниями? Для главы performance это не академическая дискуссия. Это вопрос о том, не управляет ли команда уже не выручкой, а удобной иллюзией выручки.

**Первый тезис простой: last-click считает не вклад канала, а его привычку добирать спрос.**

Если человек уже знает бренд, видел рекламу, получил письмо и только потом нажал на брендовый поиск, last-click отдаст победу поиску. Но это не значит, что поиск создал спрос. Он часто просто забрал финальный клик. Так же работает и ретаргетинг: он может выглядеть как самый эффективный канал, хотя в реальности лишь сопровождает уже сформированное намерение.

Пример из e-commerce в 2026 особенно показателен. Средний чек снижается, первая покупка становится менее устойчивой, а решение всё чаще требует нескольких касаний. В такой модели last-click начинает систематически переоценивать нижнюю часть воронки и недооценивать те каналы, которые создают первичный интерес: видео, медийную рекламу, контент, PR, партнёрства. В отчёте это выглядит как «дорогие» верхние каналы и «эффективные» низовые. В бюджете — как постоянное урезание того, что на самом деле подводит спрос.

**Второй тезис: MMM нужен не для красоты, а для ответа на вопрос “что было бы без этого канала?”.**

Маркетинг-микс-моделирование (MMM) ценят за математическую форму, но его практическая ценность гораздо приземлённее: оно пытается оценить вклад канала в динамике, а не в одном последнем событии. Это особенно важно там, где privacy-first измерение ломает прямую видимость, а часть пути клиента просто не попадает в пользовательские идентификаторы.

Пример: бренд увеличивает инвестиции в видео и видит, что брендовый поиск растёт не сразу, а через несколько недель. Last-click покажет рост у поиска и ретаргетинга. MMM, если оно построено аккуратно, может увидеть, что всплеск брендового спроса коррелирует с медийным давлением, а не только с активацией нижней воронки. Это не делает MMM «истиной». Но оно даёт управленческий горизонт, которого не хватает last-click: как меняется общий результат при изменении давления в канале.

Важно помнить: MMM не заменяет здравый смысл. Если в модели нет промо, сезонности, цен, наличия товара и крупных внешних событий, она начинает объяснять шум вместо бизнеса. Поэтому хороший MMM — это не просто регрессия, а дисциплина данных и умение задавать правильные вопросы.

**Третий тезис: incrementality-тесты нужны как контроль реальности, иначе и MMM, и атрибуция начинают жить в удобной фантазии.**

Инкрементальность — это проверка прироста: дал ли канал дополнительный результат или только присвоил уже существующий. В эпоху, когда креативы генерируются потоком, а закупка становится всё более автоматической, именно тесты прироста спасают от самообмана.

Пример: бренд запускает гео-эксперимент — в части регионов снижает давление в платном поиске, в части оставляет как есть. Если выручка почти не меняется, а отчёт по last-click всё равно показывает сильную эффективность поиска, значит, канал забирал спрос, а не создавал его. Если же после отключения падают и брендовые запросы, и последующие покупки, значит, канал участвовал в создании спроса, даже если его last-click-показатели были скромными.

**Четвёртый тезис: зрелая performance-команда управляет не каналами, а системой доказательств.**

В 2026 году сильный head of performance — это не тот, кто лучше всех оптимизирует CPA по отчёту. Это тот, кто умеет связать несколько уровней измерения: server-side данные, MMM, тесты инкрементальности, CRM-выручку, повторные покупки, вклад в LTV. Для B2B это особенно важно: классическая гонка за MQL и SQL слабеет, а на первый план выходит RevOps, где маркетинг отвечает не за лид сам по себе, а за вклад в выручку вместе с продажами и клиентским успехом.
…

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

MMM заменит всю атрибуцию

Этот миф часто рождается после первых удачных отчётов по MMM: модель показывает вклад каналов в выручку, и кажется, что теперь можно отказаться от всех других измерений. Логика понятна — если есть один «источник правды», зачем хранить ещё server-side события, экспериментальную проверку и отчётность платформ?

Проблема в том, что MMM отвечает на другой вопрос. Оно хорошо объясняет, **как каналы работают на уровне системы**, но плохо видит короткие циклы, новые креативы, локальные акции и эффект отдельных изменений внутри недели. Когда рынок переходит в privacy-first среду, а last-click теряет доверие, соблазн сделать MMM единственным решением особенно велик. Но это ошибка масштаба.

MMM не заменяет атрибуцию и incrementality — оно **дополняет** их. Атрибуция нужна, чтобы видеть движение внутри воронки и быстро управлять закупкой. Инкрементальность — чтобы проверять, есть ли реальный прирост, а не перераспределение уже существующего спроса. MMM — чтобы собрать картину целиком и принять бюджетные решения на уровне квартала и года.

Что вместо мифа: строить не «одну модель», а систему измерений. MMM для стратегии, эксперименты для проверки эффекта, атрибуция для операционного управления. В 2026 году выигрывает не тот, у кого один красивый отчёт, а тот, кто умеет сводить несколько слабых источников в одно управляемое решение.

— @AttributionRoom

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