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

Antropic раскрыла ферму с нейронными дейтинг-моделями

Anthropic раскрыла кейс китайской студии, которая запустила 20 дейтинг-приложений с нейропрофилями для удержания пользователей. Вместо стандартного слива дейтинг-трафика на чужие смартлинки, вебмастерам стоит присмотреться к разработке собственных LLM-сервисов. Затраты на токены и подключение платежных решений окупаются за счет прямого контроля над монетизацией и забора всей маржи рекламодателя.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/antropic-raskryla-fermu-s-neironnymi-deiting-modeliami

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Разработчик игры слил $220 в Google ads на установки ботами

Статья описывает кейс разработчика, потерявшего бюджет в Google Ads из-за фрода и специфики атрибуции. Платформа засчитала конверсии, которые не подтвердились в Google Play Console, так как алгоритм учитывает установки без прямой связи с кликом. Главный вывод: Google Ads может наливать ботов не меньше пуш-сетей. При работе за инсталы важно жестко контролировать качество трафика и сверять аналитику с бэкендом, в то время как Facebook на данный мо…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/razrabotchik-igry-slil-220-v-google-ads-na-ustanovki-botami

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Google расширил Data Manager

Google интегрировал инструмент Data Manager в GA и DV360 для удобной передачи first-party данных, что дает рост ROAS до 26%. Для арбитража трафика прямого применения у офлайн-данных нет, однако инструмент можно использовать для манипуляции алгоритмами: отправка синтетических конверсий через API поможет скорректировать оптимизацию и направить автостратегии на поиск нужной аудитории.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-rasshiril-data-manager

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Server-side и MMM в итоге упрётся не в данные, а в привычки. Когда last-click исчезает, команда начинает “искать виноватого” в креативе или канале вместо того, чтобы измерять прирост выручки. Мне кажется, ключевой поворот — принять, что атрибуция больше не должна отвечать на вопрос “кто украл продажу”, а должна честно описывать *инкрементальность* (добавочный эффект) кампаний. Тогда performance перестаёт быть борьбой отчётов и становится управлением ростом.

— @AttributionRoom

Xchat удалён из App Store и Google play

Google Play и App Store удалили мессенджер XChat, продвигавшийся Илоном Маском как сервис с шифрованием без рекламы. Несмотря на трафик из X.com, приложение исключили из сторов. Причиной мог стать отказ от трекинга, что мешает монетизации и антифрод-системам площадок. Кейс доказывает: отсутствие рекламных инструментов делает софт уязвимым, а медийная поддержка не спасает продукт, если его политика нарушает правила маркетплейсов.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/xchat-udalen-iz-app-store-i-google-play

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

В Facebook Ads Manager появилась метрика Creative Diversity

Meta представила метрику Creative Diversity для оценки разнообразия креативов. Алгоритм Generative Recommender анализирует стиль, тему, тип хука и формат объявлений. Простое изменение цвета или ракурса теперь не работает: система пессимизирует похожие подходы. Для эффективного залива арбитражникам придется тестировать принципиально разный контент, чтобы алгоритмы лучше находили аудиторию. Инструмент выйдет из беты до конца года.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-facebook-ads-manager-poiavilas-metrika-creative-diversity

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Твои переписки с ChatGPT читают люди

OpenAI привлекает подрядчиков для ручного анализа диалогов с ChatGPT, чтобы повысить качество модели. В ходе проверки конфиденциальная информация пользователей попадает к третьим лицам. Для сферы CPA это несет прямые риски: уникальные связки, креативы и структуры лендингов, созданные нейросетью, перестают быть приватными. Главный вывод — любая информация, переданная ИИ, может быть изучена извне, что ведет к быстрому выгоранию профитных подходов …

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/tvoi-perepiski-s-chatgpt-chitaiut-liudi

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Как убрать иллюзию роста: кейс о том, почему last-click перестал быть управленческим инструментом

Один из типичных сценариев в performance в 2026 году — бренд видит рост заявок в рекламных кабинетах, но в P&L это не превращается в сопоставимый прирост выручки. В этом кейсе компания из потребительского сегмента столкнулась именно с такой ситуацией: платный трафик рос, а качество продаж и итоговая экономика расходились с отчётами по последнему клику.

Задача была простой на словах и сложной на практике: понять, какие каналы действительно дают дополнительный спрос, а какие просто забирают уже сформированный. Для этого команда отказалась от опоры на last-click и собрала связку из server-side событий, MMM (маркетинг-микс моделирования) и incrementality-тестов — проверки инкрементальности, то есть дополнительного эффекта канала сверх того, что случилось бы без него.

Что сделали:
— разделили каналы по функциям: охват, спрос, конверсия;
— сверили данные кабинетов с транзакциями и CRM, чтобы убрать эффект «красивых, но пустых» лидов;
— запустили тесты на гео- и временных срезах, чтобы оценить реальный вклад отдельных кампаний;
— через MMM посмотрели не только текущую отдачу, но и лаги: где спрос создаётся сейчас, а где монетизируется позже.

Результат оказался показателен: часть бюджетов, которые в last-click выглядели сильными, не давала заметного инкрементального прироста. Зато каналы с более слабой атрибуцией в кабинетах показывали лучший вклад в общий спрос и выручку. В итоге управленческое решение сместилось от «дожимать то, что хорошо отчётится» к «масштабировать то, что реально создаёт дополнительную выручку».

Урок для главы performance простой: **атрибуция отвечает на вопрос, кто получил заслугу, а MMM и инкрементальность — кто принёс пользу**. В эпоху privacy-first и zero-click-экосистемы это уже не методологическая тонкость, а основа медиапланирования. Если этого слоя нет, бюджет почти неизбежно уходит в каналы с лучшим отчётом, а не в каналы с лучшей экономикой.

— @AttributionRoom

Google тестирует оплату за контент сайта

Google запустил тест программы AI Contribution Pilot, предлагая вебмастерам выплаты через Search Console за контент, повлиявший на ответы ИИ в Gemini и AI Overviews. Алгоритмы оценки вклада и формулы расчетов непрозрачны, а суммы пока скромные. Главный итог: создан важный прецедент прямой компенсации за использование авторских материалов в генеративной выдаче.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-testiruet-oplatu-za-kontent-saita

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top