Один стикер в Telegram может выбить аккаунт

В Telegram нашли уязвимость: искажённый анимированный стикер Lottie может обрушить приложение без нажатия — достаточно открыть чат. Если файл остаётся в истории, группа становится недоступной при каждом входе. Пока Telegram не выпустил решение, отключите автозагрузку стикеров и не открывайте подозрительные сообщения.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/odin-stiker-v-telegram-mozhet-vybit-akkaunt

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

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

В «прибыльных» панелях всё чаще пропадает связка last-click

За последний месяц в нескольких аудитах увидел один и тот же паттерн: маркетингские дашборды продолжают показывать вклад кампаний в конверсии, но при этом в отчётах почти перестаёт фигурировать связка «показы → клик → конверсия» как единственный источник истины. На уровне процессов это выглядит так: платформы по-прежнему считают клики и атрибуцию, однако решения по бюджету начинают привязываться к результатам, которые трудно разложить на один последний контакт — удержание, повторные покупки, продажи по когортам, lift в тестах, плюс модели уровня рынка (MMM, incrementality).

Результат не в новых метриках «ради метрик», а в изменении доверия к событийному пути: когда privacy-first сбор сокращает сигнал, last-click превращается из операционного якоря в справочную линию.

Замечаете ли вы у себя/у клиентов похожий сдвиг: отчётность формально есть, но управленческая логика всё чаще уходит в когорты и эксперименты?

— @AttributionRoom

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

Почему last-click уводит команду в ложную эффективность

В performance-отделах по-прежнему живёт удобная привычка: считать, что канал, который последним коснулся пользователя, и есть главный двигатель выручки. Для главы performance это понятно — last-click прост, прозрачен, быстро объясним бизнесу. Но в 2026 году у этой логики всё больше системных провалов.

Проблема не в том, что last-click «плохой». Проблема в том, что он отвечает на вопрос «кто закрыл путь», но почти ничего не говорит о том, **кто создал спрос**. А именно это и решает экономика каналов, когда поиск уходит в AI-overviews, часть трафика обнуляется в zero-click среде, а клиент всё чаще принимает решение не по последнему объявлению, а по накопленному впечатлению от бренда.

Первый сдвиг: last-click переоценивает каналы с высокой утилизацией спроса.
Если пользователь уже знает бренд, ищет его по названию и кликает по брендовому запросу, last-click почти всегда отдаёт победу поиску. В отчёте канал выглядит сильным, хотя на деле он лишь снял уже сформированный спрос. Так часто происходит у e-commerce и B2B-брендов с сильным контентом и медийным присутствием: платный поиск забирает финальный клик, но путь начался задолго до него — с видео, PR, рассылки, экспертного материала или повторных касаний в ремаркетинге.

Пример простой. Бренд запускает кампанию в видео и нативных размещениях, чтобы расширить знание. Через неделю растёт брендовый поиск и прямые заходы. Last-click при этом покажет, что «поиск внёс основной вклад». Если не смотреть шире, команда начнёт резать верх воронки и усиливать низ, а потом удивляться, что спрос стал тоньше и дороже.

Второй сдвиг: в privacy-first среде атрибуция без инкрементальности быстро превращается в самоуспокоение.
Когда cookies ограничены, а server-side-логика закрывает лишь часть пути, модель атрибуции начинает работать на неполных данных. На графиках всё красиво: CTR есть, конверсии есть, CPA вроде бы держится. Но вопрос остаётся один — сколько из этих конверсий случилось бы и без конкретного канала?

Именно здесь нужен не спор «MMM против атрибуции», а связка. Атрибуция отвечает за оперативное управление, MMM — за картину спроса на уровне медиамикса, а инкрементальность показывает, что действительно добавляет прирост. Например, в одном интернет-магазине ретаргетинг может стабильно собирать почти все продажи в last-click, но holdout-тест покажет, что его реальный вклад гораздо ниже отчётного, потому что большая часть аудитории и так возвращалась бы через поиск или прямой заход. Тогда команда перестаёт «доливать» в ретаргетинг только потому, что он красиво выглядит в кабинете.

Третий сдвиг: MMM сегодня полезен не для отчётности, а для перераспределения бюджета в условиях снижения маржинальности.
В 2026 году, когда средний чек во многих категориях снижается, а покупатель экономит, выигрыш даёт не максимизация первой покупки, а рост LTV и удержания. Здесь MMM особенно ценен: он позволяет увидеть, какие каналы создают долгосрочную выручку, а какие просто ускоряют уже идущую продажу.

Пример: у бренда с подписочной моделью перформанс-команда видит, что платный поиск даёт лучший ROMI по последнему клику. Но MMM показывает, что при сокращении бренд-медийки падает объём прямых заходов и повторных покупок через 4–6 недель. На уровне отчёта last-click это не заметно, а на уровне прибыли — очень даже. Значит, оптимизировать надо не канал в одиночку, а весь путь от формирования спроса до возврата клиента.

Четвёртый сдвиг: зрелая команда performance теперь управляет не кликами, а гипотезами распределения бюджета.
Это, пожалуй, главный признак взрослого отдела. Не бесконечно спорить, «сколько заслуги» у поиска или соцсетей, а строить систему, где каждую гипотезу можно проверить: через гео-эксперименты, holdout, MMM, когорты, server-side-сопоставление. И уже по результату менять доли бюджета.
…

Коллтрекинг как источник данных для атрибуции: три платформы под микроскопом

Офлайн-звонки остаются «серой зоной» атрибуции для многих e-com и B2B-проектов. Без корректного учёта звонковых конверсий любая MMM-модель будет неполной, а incrementality-тесты — смещёнными. Для performance-директора, который пересобирает систему сквозной аналитики в эпоху privacy-first, выбор коллтрекинговой платформы — не техническая опция, а стратегическое решение. Рассмотрим три варианта, доступных на российском рынке, с точки зрения их встраивания в модели атрибуции.

**Ringostat** — для компаний, где звонок — основной канал продаж (недвижимость, услуги, B2B). Сильная сторона: глубокая интеграция с CRM и рекламными кабинетами, возможность передавать данные в системы атрибуции (включая собственные модели МММ) по каждому звонку с точностью до ключевого слова. Минус: для простых интернет-магазинов функционал избыточен, а стоимость лицензии при большом потоке звонков может быть выше, чем у аналогов.

**Calltouch** — для среднего бизнеса с широким набором рекламных каналов и requirement к мультиканальной атрибуции. Сильная сторона: встроенный модуль сквозной атрибуции «Воронка», который автоматически распределяет ценность звонка между касаниями (линейная, на основе позиции, U-образная модели). Минус: данные из этого модуля сложно экспортировать в кастомные МММ-фреймворки без дополнительной разработки; есть ограничения по количеству звонков в тарифах.

**CoMagic** — для команд, которые хотят максимально автоматизировать связку «реклама — звонок — сделка в CRM» без написания кода. Сильная сторона: готовые сценарии постколл-обработки (оценка качества звонка, скоринг), а также возможность передавать в системы атрибуции не только факт звонка, но и его результат (целевой/

— @AttributionRoom

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

Почему MMM становится главным инструментом для Head of Performance в 2026 году

Эпоха «последнего клика» (last-click attribution) окончательно завершилась, оставив нас в реальности, где путь клиента к покупке извилист, а данные фрагментированы. Многие главы performance-направлений до сих пор пытаются достроить «идеальную воронку» через сложные системы сквозной аналитики, но в условиях privacy-first (приоритета приватности) и закрытых экосистем это путь в никуда.

Реальность 2026 года такова: маркетинг-микс моделирование (MMM) переходит из разряда «академических изысканий для корпораций» в прикладной рабочий инструмент. Если раньше MMM воспринималось как дорогой аудит раз в год, то сейчас это регулярный процесс калибровки стратегии.

Почему это критично именно сейчас:

— Рост влияния нелинейных касаний. В эпоху AI-обзоров (AI-overviews) и доминирования авторитета тематики (topical authority) пользователь может совершить десяток касаний с брендом, ни одно из которых не будет классическим рекламным кликом. Атрибуция на основе данных (data-driven) без учета внешних факторов дает искаженную картину реальности.

— Смена фокуса на пожизненную ценность клиента (LTV). Снижение среднего чека в e-com требует от нас понимания, какой именно канал не просто привел «горячего» лида, а вырастил лояльного покупателя. Моделирование маркетингового микса позволяет оценивать долгосрочный эффект медийных кампаний, которые классическая аналитика зачастую «обнуляет».

— Взаимосвязь с RevOps (единая система управления доходом). В B2B-сегменте мы больше не можем изолировать performance от продаж. MMM позволяет объединить данные о маркетинговых инвестициях с операционными показателями выручки, исключая шум от случайных факторов.

На практике мы видим интересную закономерность: при переходе от модели last-click к MMM компании часто обнаруживают, что до 30% бюджета, направленного на «performance-каналы», на самом деле не имеют инкрементального (приростного) эффекта. Они просто «подбирают» спрос, который уже был сформирован органикой или бренд-активностью.

*Истинная задача руководителя сегодня — перестать бороться за чистоту клика и начать управлять охватом, который конвертируется в устойчивый спрос.* Мы должны оценивать не стоимость заявки, а вклад каждого канала в общую маржинальность бизнеса. Переход к MMM — это не отказ от точных данных, это отказ от иллюзии, что каждый рубль можно отследить до конкретного пользователя. В 2026 году побеждает тот, кто умеет управлять вероятностями, а не тот, кто верит в бесконечную точность счетчиков.

— @AttributionRoom

Инкрементальность: что именно она измеряет

Инкрементальность — это прирост результата, который дал конкретный канал, кампания или набор касаний сверх того, что произошло бы и без них. Проще: не «сколько конверсий мы увидели», а **сколько дополнительных конверсий мы реально создали**.

Это важно отличать от атрибуции. Атрибуция распределяет уже случившуюся конверсию между каналами по заданным правилам: last-click, data-driven и т.д. Инкрементальность отвечает на другой вопрос — был ли вообще вклад в итоговый спрос. Поэтому в 2026 году, когда privacy-first атрибуция, server-side и AI-overviews размывают видимость пути, именно инкрементальность становится более практичным ориентиром для главы performance.

Типичные ошибки:
— считать инкрементальностью рост продаж в периоде запуска без контрольной группы;
— путать её с охватом или кликами;
— делать вывод по одному каналу без учёта перетекания спроса между каналами;
— измерять слишком короткий период, когда эффект ещё не проявился.

Пример: бренд запускает брендовый поиск и видит рост заказов. Если без теста с holdout-группой нельзя отделить реальный дополнительный спрос от перехвата уже горячего трафика, это не доказательство инкрементальности. Только сравнение с контролем показывает, сколько продаж добавил канал сверх базового уровня.

— @AttributionRoom

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 💵

Сравнение платформ коллтрекинга и омниканальных коммуникаций

Когда каждый канал связи — Telegram-чат, форма на сайте, звонок или Viber — обрабатывается в отдельном окне, менеджеры тратят время на переключение, а руководитель теряет сквозную аналитику. Для главы performance-маркетинга, который привык считать эффективность каждого касания, это прямой удар по **MMM** и incrementality: без единой системы учёта коммуникаций любые выводы о вкладе каналов будут неточными. Рассмотрим три инструмента, закрывающих эту задачу с разным фокусом.

— **Ringostat** — для компаний, где телефонные звонки — значимый канал лидогенерации (B2B, недвижимость, услуги). Сильная сторона: глубокая интеграция call-tracking с CRM и возможность строить воронку от клика/звонка до сделки. Слабая сторона: функционал чатов и мессенджеров (единое окно) менее проработан, чем у чистых omnichannel-решений, — акцент смещён именно на голосовые коммуникации.

— **Calltouch** — для performance-команд, которым нужна не только запись звонков, но и атрибуция по динамическому коллтрекингу с привязкой к источникам трафика. Сильная сторона: гибкая настройка подписок (subscription) — можно сегментировать звонки по сценариям и сразу передавать их в рекламные кабинеты (Яндекс, VK) для оптимизации. Слабая сторона: при большом объёме сообщений из мессенджеров единый интерфейс может стать узким местом — разработ

— @AttributionRoom