Supply path optimization: curated marketplaces vs direct SSP integration
Supply path optimization (SPO) is the practice of reducing how many intermediaries sit between your DSP and the publisher. Two tools dominate, and they solve different halves of the problem.
1. Direct SSP integration: you whitelist a short list of SSPs and cut the long tail of resellers. This attacks duplicate auction paths — the same impression offered through five SSPs, where you sometimes bid against yourself.
2. Curated marketplaces (an SSP packaging audience + inventory into a deal): you buy a pre-filtered slice. This attacks quality and targeting, not path count.
3. The tradeoff: direct integration lowers the take rate (the percentage the SSP keeps) because you skip resellers, but it requires you to do the curation yourself. A curated marketplace does curation for you and charges for it — often 8-15% on top.
4. Decide by what is broken. If your log-level data shows the same domain+placement arriving via many seller IDs at different costs, that is a path problem — go direct. If costs are clean but audience is junk, that is a quality problem — buy curation.
Why it matters: people apply curation to a path problem and wonder why fees rose without performance moving. Diagnose path versus quality from seller-ID dispersion in your logs first, then pick the tool.
Supply path optimization (SPO) is the practice of reducing how many intermediaries sit between your DSP and the publisher. Two tools dominate, and they solve different halves of the problem.
1. Direct SSP integration: you whitelist a short list of SSPs and cut the long tail of resellers. This attacks duplicate auction paths — the same impression offered through five SSPs, where you sometimes bid against yourself.
2. Curated marketplaces (an SSP packaging audience + inventory into a deal): you buy a pre-filtered slice. This attacks quality and targeting, not path count.
3. The tradeoff: direct integration lowers the take rate (the percentage the SSP keeps) because you skip resellers, but it requires you to do the curation yourself. A curated marketplace does curation for you and charges for it — often 8-15% on top.
4. Decide by what is broken. If your log-level data shows the same domain+placement arriving via many seller IDs at different costs, that is a path problem — go direct. If costs are clean but audience is junk, that is a quality problem — buy curation.
Why it matters: people apply curation to a path problem and wonder why fees rose without performance moving. Diagnose path versus quality from seller-ID dispersion in your logs first, then pick the tool.
ads.txt vs sellers.json: two files, two questions they answer
Buyers conflate these because both fight spoofing. They verify opposite ends of the chain.
1. ads.txt is published by the publisher. It lists which seller accounts are authorized to sell that domain's inventory. It answers: is this SSP allowed to represent this site at all.
2. sellers.json is published by the SSP/exchange. It maps each seller ID to the actual company behind it, and flags whether they are a PUBLISHER (owns the inventory) or INTERMEDIARY (reselling). It answers: who am I actually buying from, and how many hands has this passed through.
3. SupplyChain object (schain) ties them together in the bid request, listing every node the impression traveled. ads.txt + sellers.json let you validate that chain.
4. When to lean on which — use ads.txt checks to catch domain spoofing (unauthorized sellers claiming a premium domain). Use sellers.json + schain to catch resold inventory and hidden intermediaries inflating your path.
5. A clean ads.txt entry does not mean a short path. The seller can be authorized AND an intermediary. That is the gap most buyers miss.
Why it matters: if you only check ads.txt you stop spoofing but still overpay on long resold paths. If you only read schain you miss the authorization question. Run both against your bid-request logs.
Buyers conflate these because both fight spoofing. They verify opposite ends of the chain.
1. ads.txt is published by the publisher. It lists which seller accounts are authorized to sell that domain's inventory. It answers: is this SSP allowed to represent this site at all.
2. sellers.json is published by the SSP/exchange. It maps each seller ID to the actual company behind it, and flags whether they are a PUBLISHER (owns the inventory) or INTERMEDIARY (reselling). It answers: who am I actually buying from, and how many hands has this passed through.
3. SupplyChain object (schain) ties them together in the bid request, listing every node the impression traveled. ads.txt + sellers.json let you validate that chain.
4. When to lean on which — use ads.txt checks to catch domain spoofing (unauthorized sellers claiming a premium domain). Use sellers.json + schain to catch resold inventory and hidden intermediaries inflating your path.
5. A clean ads.txt entry does not mean a short path. The seller can be authorized AND an intermediary. That is the gap most buyers miss.
Why it matters: if you only check ads.txt you stop spoofing but still overpay on long resold paths. If you only read schain you miss the authorization question. Run both against your bid-request logs.
Forwarded from Иванов и арбитраж трафика
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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!
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!
Deal ID vs open auction: when the private path actually pays off
A deal ID is a token in the bid request that unlocks a pre-negotiated arrangement between a buyer and a publisher. It is not automatically better — it is better under specific conditions.
1. Open auction (RTB on the exchange): every buyer competes, you see broad supply, prices float. Cheapest discovery, lowest control.
2. Preferred deal: fixed price, non-guaranteed, you get first look before the open auction. Useful when you want guaranteed access to a segment without committing volume.
3. Private auction (PMP): a closed auction among invited buyers, often with a floor. Useful when the publisher wants competition but only among quality demand.
4. Programmatic guaranteed: fixed price AND fixed volume, no auction at all. This is a reservation booked through pipes.
5. The decision axis is two questions — do you need price certainty, and do you need volume certainty. Open auction gives neither. PG gives both at a premium. Preferred and private sit between.
Why it matters: buyers chase deal IDs for prestige and then find the same impressions cheaper in the open auction, because the deal's floor sits above the clearing price. Before signing, pull the open-auction win-cost for that exact inventory from log-level data. If the deal floor is higher, the deal is costing you, not saving you.
A deal ID is a token in the bid request that unlocks a pre-negotiated arrangement between a buyer and a publisher. It is not automatically better — it is better under specific conditions.
1. Open auction (RTB on the exchange): every buyer competes, you see broad supply, prices float. Cheapest discovery, lowest control.
2. Preferred deal: fixed price, non-guaranteed, you get first look before the open auction. Useful when you want guaranteed access to a segment without committing volume.
3. Private auction (PMP): a closed auction among invited buyers, often with a floor. Useful when the publisher wants competition but only among quality demand.
4. Programmatic guaranteed: fixed price AND fixed volume, no auction at all. This is a reservation booked through pipes.
5. The decision axis is two questions — do you need price certainty, and do you need volume certainty. Open auction gives neither. PG gives both at a premium. Preferred and private sit between.
Why it matters: buyers chase deal IDs for prestige and then find the same impressions cheaper in the open auction, because the deal's floor sits above the clearing price. Before signing, pull the open-auction win-cost for that exact inventory from log-level data. If the deal floor is higher, the deal is costing you, not saving you.
Forwarded from Product Fails | CEO Blask
Пока весь мир смотрел ЧМ, провайдеры делали то, что умеют лучше всего: прикручивали к играм мячи, ворота, футболистов и слово Football.
Мне стало любопытно проверить простую гипотезу: если хайп вокруг ЧМ такой мощный, футбольные игры должны были массово влететь в топы казино.
Не совсем. Хайп — это ещё не билет в топ.
Big Bass Football Bonanza от Pragmatic Play оказался абсолютным монстром дистрибуции: 695 брендов и 626 лобби, почти на 50% впереди ближайшего конкурента.
Но дальше интереснее.
Из глобального топ-10 футбольных тайтлов только 5 слоты. Ещё 4 - instant/casual, один live. Схема «взять слот и нарисовать мяч» d 2026 уже не выглядит такой гениальной.
А деньги при этом были реальные.
У BGaming Soccermania получила: +470% и +308% ставок, а Penalty Duel with Júlio César поднялся со 135-го на 7-е место в категории Crash и вошёл в топ-5 основного лобби.
И вот мой любимый момент: результат сборной вообще не гарантировал результат игре.
Швеция и ЮАР вылетели довольно рано, а их футбольные тайтлы всё равно пробились в локальный топ-20. В Испании, Франции и Аргентине туда вообще вошло сразу по две игры.
Смысл простой: футбольный скин это косметика, а место в топе всё ещё продаётся дистрибуцией и позициями в лобби, не мячиком на обложке.
Больше данных в полном отчёте: https://blask.com/reports/football-titles/
Мне стало любопытно проверить простую гипотезу: если хайп вокруг ЧМ такой мощный, футбольные игры должны были массово влететь в топы казино.
Не совсем. Хайп — это ещё не билет в топ.
Big Bass Football Bonanza от Pragmatic Play оказался абсолютным монстром дистрибуции: 695 брендов и 626 лобби, почти на 50% впереди ближайшего конкурента.
Но дальше интереснее.
Из глобального топ-10 футбольных тайтлов только 5 слоты. Ещё 4 - instant/casual, один live. Схема «взять слот и нарисовать мяч» d 2026 уже не выглядит такой гениальной.
А деньги при этом были реальные.
У BGaming Soccermania получила: +470% и +308% ставок, а Penalty Duel with Júlio César поднялся со 135-го на 7-е место в категории Crash и вошёл в топ-5 основного лобби.
И вот мой любимый момент: результат сборной вообще не гарантировал результат игре.
Швеция и ЮАР вылетели довольно рано, а их футбольные тайтлы всё равно пробились в локальный топ-20. В Испании, Франции и Аргентине туда вообще вошло сразу по две игры.
Смысл простой: футбольный скин это косметика, а место в топе всё ещё продаётся дистрибуцией и позициями в лобби, не мячиком на обложке.
Больше данных в полном отчёте: https://blask.com/reports/football-titles/
Forwarded from Serg Accs
🎁 РОЗЫГРЫШ $2000 ОТ SERG ACCS
🥇 1 место — $1000
🥈 2 место — $700
🥉 3 место — $300
Как участвовать:
1️⃣ Подпишитесь на канал
2️⃣ Нажмите «✅ Участвую»
3️⃣ Получите 1 стартовый билет
Больше билетов:
🛒 Покупки — минимум 1 билет, далее +1 за каждые полные $50 реальной оплаты. Максимум — 50.
👥 Рефералы — +5 за первую подходящую покупку друга и +1 за каждые накопленные $100 его покупок. Максимум — 50.
Общий максимум — 100 билетов.
Чем больше билетов, тем выше шанс. Даже 1 билет участвует.
Призы начислим на баланс в боте SERG ACCS.
Итоги 15.09. Всем удачи! 🔥
🥇 1 место — $1000
🥈 2 место — $700
🥉 3 место — $300
Как участвовать:
1️⃣ Подпишитесь на канал
2️⃣ Нажмите «✅ Участвую»
3️⃣ Получите 1 стартовый билет
Больше билетов:
🛒 Покупки — минимум 1 билет, далее +1 за каждые полные $50 реальной оплаты. Максимум — 50.
👥 Рефералы — +5 за первую подходящую покупку друга и +1 за каждые накопленные $100 его покупок. Максимум — 50.
Общий максимум — 100 билетов.
Чем больше билетов, тем выше шанс. Даже 1 билет участвует.
Призы начислим на баланс в боте SERG ACCS.
Итоги 15.09. Всем удачи! 🔥
Forwarded from AffPapa! Клуб спящих бизнесменов! Потрачено!
Завтра стрим С НАТАШЕЙ ex.ZM где мы обсудим кто как обосрался и был не прав! Типа сплетников но с БАБОЙ! ( у неё пизда ) стрим будет тут https://t.me/+dSPgHo0XFfg4N2U0
Telegram
CPA.TG | JUST NO RESPECT CLUB | МАТАДОРА 🐗
Люди из организации NDA, которых вы можете знать.
Действует правило трёх страйков: если перегрелся, то охлаждаешься на шесть часов. Политика, реклама - сразу на хуй!
🐗 ССЫЛКА https://t.me/+MgUdh-8BhCExYjg0
Действует правило трёх страйков: если перегрелся, то охлаждаешься на шесть часов. Политика, реклама - сразу на хуй!
🐗 ССЫЛКА https://t.me/+MgUdh-8BhCExYjg0
Header bidding vs open bidding (server-side): the latency-vs-control tradeoff
Both are ways for a publisher to let multiple demand sources compete before calling the ad server. The difference is where the auction runs, and it changes what you as a buyer see.
1. Client-side header bidding: the auction runs in the user's browser via a wrapper (Prebid.js is the common one). Each SSP gets a fair, simultaneous call. You see clean, un-deduplicated demand.
2. Server-side / open bidding: the auction runs on a server (Google's Open Bidding, or Prebid Server). Faster page load, but cookie matching degrades because the match happens server-to-server, hurting your user recognition rate.
3. The tradeoff for the buyer: client-side gives better identity resolution (your bid request carries a matched user) but adds browser latency and timeouts that can drop your bid. Server-side is fast but you lose addressability on a meaningful slice of users.
4. How to tell which you are buying through: server-side paths show lower match rates and often a wrapper/exchange node in schain. Client-side shows higher match rates and Prebid signals.
Why it matters: if your audience strategy depends on cookie/ID matching, a publisher's shift to server-side can quietly cut your addressable reach without changing your settings. Watch match-rate by supply path in log-level data — a sudden drop often means the auction moved server-side.
Both are ways for a publisher to let multiple demand sources compete before calling the ad server. The difference is where the auction runs, and it changes what you as a buyer see.
1. Client-side header bidding: the auction runs in the user's browser via a wrapper (Prebid.js is the common one). Each SSP gets a fair, simultaneous call. You see clean, un-deduplicated demand.
2. Server-side / open bidding: the auction runs on a server (Google's Open Bidding, or Prebid Server). Faster page load, but cookie matching degrades because the match happens server-to-server, hurting your user recognition rate.
3. The tradeoff for the buyer: client-side gives better identity resolution (your bid request carries a matched user) but adds browser latency and timeouts that can drop your bid. Server-side is fast but you lose addressability on a meaningful slice of users.
4. How to tell which you are buying through: server-side paths show lower match rates and often a wrapper/exchange node in schain. Client-side shows higher match rates and Prebid signals.
Why it matters: if your audience strategy depends on cookie/ID matching, a publisher's shift to server-side can quietly cut your addressable reach without changing your settings. Watch match-rate by supply path in log-level data — a sudden drop often means the auction moved server-side.
Forwarded from AffPapa! Клуб спящих бизнесменов! Потрачено!
РИДДИК! Первый стрим с Ридиком и Ивановым через пол часа тут https://t.me/+HuSG2ngODc41MjY8 - должен быть разьеб! Иванов пьяный! Сделает красиво!
Bid shading on vs off: when the DSP's discount is working against you
Bid shading is the DSP lowering your submitted bid toward the predicted clearing price in a first-price auction, so you do not overpay. It mimics the old second-price benefit. But it is a model, and models fail at the edges.
1. With shading ON: you bid $4, the algorithm predicts the impression clears at $2.10, it submits ~$2.30. You win and save. This is correct on liquid, high-volume inventory where the prediction has data.
2. With shading ON in thin auctions: on rare, high-value, low-frequency inventory the model has few comparable auctions. It shades on a bad prediction, submits too low, and you lose the impression you most wanted.
3. With shading OFF: you pay full bid every win, but you never lose a must-win impression to a bad shade. Sometimes correct for scarce retargeting pools.
4. The lever most DSPs hide: shading aggressiveness is often a single global setting. The right answer differs by line item — aggressive on broad prospecting, conservative or off on tight retargeting.
Why it matters: a blended win-rate looks fine while your most valuable segment quietly loses auctions to over-shading. Split win-rate by line item and bid-to-clear gap in log-level data. If your highest-value segment has falling win-rate and a wide shade margin, turn shading down there specifically.
Bid shading is the DSP lowering your submitted bid toward the predicted clearing price in a first-price auction, so you do not overpay. It mimics the old second-price benefit. But it is a model, and models fail at the edges.
1. With shading ON: you bid $4, the algorithm predicts the impression clears at $2.10, it submits ~$2.30. You win and save. This is correct on liquid, high-volume inventory where the prediction has data.
2. With shading ON in thin auctions: on rare, high-value, low-frequency inventory the model has few comparable auctions. It shades on a bad prediction, submits too low, and you lose the impression you most wanted.
3. With shading OFF: you pay full bid every win, but you never lose a must-win impression to a bad shade. Sometimes correct for scarce retargeting pools.
4. The lever most DSPs hide: shading aggressiveness is often a single global setting. The right answer differs by line item — aggressive on broad prospecting, conservative or off on tight retargeting.
Why it matters: a blended win-rate looks fine while your most valuable segment quietly loses auctions to over-shading. Split win-rate by line item and bid-to-clear gap in log-level data. If your highest-value segment has falling win-rate and a wide shade margin, turn shading down there specifically.
Inclusion domain lists vs deal-based curation: two roads to clean supply
You want to buy only quality inventory. Two tools deliver it, and they fail differently.
1. Inclusion (allow) list: you specify the exact domains/apps you will bid on. Total control, but you only reach what you already know, and you maintain it by hand forever.
2. Deal-based curation: an SSP assembles inventory matching criteria (viewability, brand safety, audience) into a deal ID. You buy the deal and let the curator keep it fresh.
3. The tradeoff: allow lists never drift but go stale — new quality sites appear that you never add, shrinking reach over time. Curated deals stay fresh and scale but you cede the selection logic to a vendor whose incentives include their take rate.
4. A subtle failure of allow lists: with bundle ID and domain spoofing, an allow-listed domain can be faked in the bid request. The list protects intent, not authenticity — pair it with ads.txt/schain validation.
5. When to use which — allow lists for a small, known, brand-critical universe. Curation for scale where you cannot hand-maintain thousands of domains.
Why it matters: teams pick allow lists for control and slowly bleed reach as the open web evolves, never noticing because the list still spends. Audit list coverage against your category's available supply quarterly, or the control becomes a cage.
You want to buy only quality inventory. Two tools deliver it, and they fail differently.
1. Inclusion (allow) list: you specify the exact domains/apps you will bid on. Total control, but you only reach what you already know, and you maintain it by hand forever.
2. Deal-based curation: an SSP assembles inventory matching criteria (viewability, brand safety, audience) into a deal ID. You buy the deal and let the curator keep it fresh.
3. The tradeoff: allow lists never drift but go stale — new quality sites appear that you never add, shrinking reach over time. Curated deals stay fresh and scale but you cede the selection logic to a vendor whose incentives include their take rate.
4. A subtle failure of allow lists: with bundle ID and domain spoofing, an allow-listed domain can be faked in the bid request. The list protects intent, not authenticity — pair it with ads.txt/schain validation.
5. When to use which — allow lists for a small, known, brand-critical universe. Curation for scale where you cannot hand-maintain thousands of domains.
Why it matters: teams pick allow lists for control and slowly bleed reach as the open web evolves, never noticing because the list still spends. Audit list coverage against your category's available supply quarterly, or the control becomes a cage.
Forwarded from Анатолий Винтер - ивенты, аффилейт, жизнь :)
Лонгрид о мемном кейсе Melbet vs Pepper Partners - реально ли оценить в аффилейтке репутационный ущерб в деньгах?
История на $2,000 вряд ли разрушит крупный бренд. Но она вполне может стоить ему сотен тысяч долларов и более, если публично остаётся без внятного решения.
Я в аффилейт-маркетинге более 25 лет, а последние пару лет одно из моих основных направлений - B2B matchmaking. Поэтому я регулярно вижу споры между компаниями о выплатах и претензии, и таких ситуаций в рынке явно становится больше.
Знаю многие кейсы, которые были в итоге решены благополучно до выхода в публичное поле и всегда приятно видеть, когда так происходит, но все больше и больше кейсов, которые не просто выходят в паблик, а еще и очень странным и глупым образом в паблике продолжают долго оставаться и наносить ущерб в то время как имеют очень простые и адекватные для обеих сторон варианты решения.
Вот например про один из таких кейсов писал уже здесь весной.
Если неконструктивны обе стороны (а бывает и так), то можно к этому относиться просто как к развлекательному контенту.
Но когда одна сторона открыта к адекватной коммуникации и поиску оптимального решения, а вторая сторона просто игнорирует проблему, при этом не уходя с рынка в закат, а продолжая тратить огромные бюджеты на PR и маркетинг бренда - это любопытная аномалия.
Сейчас самый заметный в аффилейт рынке пример это кейс Melbet <> Pepper Partners, который уже более месяца развивается в публичном поле и о нем уже писали и многие аффилейт медиа, и отдельные блоги, я наверно один из последних, кто у себя в блоге еще об этом не писал)
Изначальное заявление кейса и описание претензии от Pepper Partners можно почитать здесь.
Очень приличный на мой взгляд разбор со стороны и указание пары простых и логичных вариантов решения ситуации написал Артем Кравченко, можно почитать у него.
А я хочу разобрать эту историю с другой стороны, как можно оценивать репутационные потери от подобных историй непосредственно в деньгах и принимать более взвешенные решения, стоит ли вообще брендам занимать тактику игнорирования и допускать появление и продолжительное обмусоливание таких тем в паблике.
Для мелкого и крупного бренда такие истории могут иметь очень разный эффект, поэтому здесь разберем на примере крупного бренда, так как Melbet в нашем рынке относится именно к таким.
Не знаю конечно их точные цифры затрат на PR в рамках афф рынка (участие в конфах, собственные ивенты, реклама в афф медиа и т.п.), но из того, что вижу как организатор ивентов с приличным опытом, этот бюджет явно измеряется в миллионах $ в год, если не выходит за $10млн+.
Это без PR затрат на прямое привлечение игроков (бренд-амбассадоры, спонсорства футбольных клубов и т.п.), без бюджетов непосредственно на закупку трафика. Только на аффилейтку.
И вот уже более месяца в паблике незакрытый и не откоммуницированный публично кейс на $2k (две тысячи долларов).
В публичной дискуссии сейчас преобладает позиция, что Melbet в этом споре неправы.
Может их развернутая публичная позиция поменяла бы мнение, но ее нет, соответственно на данный момент так.
Какие материальные потери может понести бренд в такой истории?
Многие люди, даже очень опытные и умные, почему-то к таким ситуациям относятся бинарно.
Рухнет бренд (закроется, обанкротится) - значит плохо на них повлиял кейс.
Останется бренд жить и работать как ни в чем не бывало внешне - значит никак не повлияло и может они правильно решили игнорировать, а кто-то вообще решит брать с них пример.
Но это же совсем не так, ситуация не бинарная.
Представим не фактические цифры Melbet, которых у нас нет, а консервативную модель крупного рекламодателя.
Если из-за такого кейса бренд потеряет 10 качественных действующих активных партнёров, либо не привлечёт 10 таких новых партнёров, которые в другой ситуации начали бы с ним работать, последствия уже могут быть кратно выше суммы самого спора.
Я не знаю внутренний LTV партнёра у Melbet. Но если принять для активного опытного аффилейта условные $10,000 LTV, десять таких потерянных партнеров - это уже шестизначная сумма $ недополученного дохода. И это без учёта крупных команд, в случае которых эффект может быть кратно выше и оказаться семизначным.
Даже если в этой модели ошибиться и завысить в несколько раз, сам принцип никуда не исчезает - незакрытый публичный спор на $2,000 в любом случае обойдется бренду многократно дороже этих $2,000.
Цифры конечно я прикинул условные, но рассуждения не виртуальные - я знаю афф команды, которые перестали быть их активными партнерами из-за этого кейса.
Одна известная в рынке команда публично рассказала о своем таком решении в моем чатике про scam-кейсы.
А теперь вернемся к миллионам долларов в год, которые Melbet тратит на публичный PR среди аффов через конфы и прочие активности.
У этих трат же есть определенные ожидаемые и реальные результаты, верно?
На каждый затраченный миллион ожидается определенное количество привлеченных новых партнеров и укрепление лояльности и увеличение оборотов с определенным количеством действующих партнеров.
Вообще без понятия какая там ожидаемая сумма выхлопа на каждый потраченный миллион, поэтому обозначим ожидаемую сумму выхлопа с потраченного на PR миллиона в X.
При таком незакрытом публичном кейсе, вызывающем большой отклик и возмущение в рынке - останется эта сумма выхлопа с PR X без учета прочих факторов или она станет меньше X?
Очевидно станет меньше, доверие к бренду ниже, а значит и вложения в PR дают меньшую отдачу.
Я понимаю, что не все читатели, в том числе заинтересованные, могут дружить с математикой, и особенно понятием математического ожидания на дистанции, но вопрос здесь не только в этике и не только в справедливости конкретной претензии. Это вопрос качества управленческого решения.
Когда бренд инвестирует миллионы в доверие рынка - через конференции, медиа, партнёрские активности и PR, игнорирование аргументированного публичного конфликта снижает отдачу от всех этих вложений. Репутация не выглядит отдельной строкой в P&L, но её потеря вполне превращается в недополученный доход, более дорогой PR и менее лояльных партнёров.
Я искренне надеюсь, что все больше компаний в нашем рынке будут становиться более сознательными и не терять огромные деньги на ровном месте, и если бизнес-этика не зашита в культурный код, то хотя бы из сугубо материальных корыстных соображений начнут вести себя адекватнее)
Всем отличной недели и благоразумия)
История на $2,000 вряд ли разрушит крупный бренд. Но она вполне может стоить ему сотен тысяч долларов и более, если публично остаётся без внятного решения.
Я в аффилейт-маркетинге более 25 лет, а последние пару лет одно из моих основных направлений - B2B matchmaking. Поэтому я регулярно вижу споры между компаниями о выплатах и претензии, и таких ситуаций в рынке явно становится больше.
Знаю многие кейсы, которые были в итоге решены благополучно до выхода в публичное поле и всегда приятно видеть, когда так происходит, но все больше и больше кейсов, которые не просто выходят в паблик, а еще и очень странным и глупым образом в паблике продолжают долго оставаться и наносить ущерб в то время как имеют очень простые и адекватные для обеих сторон варианты решения.
Вот например про один из таких кейсов писал уже здесь весной.
Если неконструктивны обе стороны (а бывает и так), то можно к этому относиться просто как к развлекательному контенту.
Но когда одна сторона открыта к адекватной коммуникации и поиску оптимального решения, а вторая сторона просто игнорирует проблему, при этом не уходя с рынка в закат, а продолжая тратить огромные бюджеты на PR и маркетинг бренда - это любопытная аномалия.
Сейчас самый заметный в аффилейт рынке пример это кейс Melbet <> Pepper Partners, который уже более месяца развивается в публичном поле и о нем уже писали и многие аффилейт медиа, и отдельные блоги, я наверно один из последних, кто у себя в блоге еще об этом не писал)
Изначальное заявление кейса и описание претензии от Pepper Partners можно почитать здесь.
Очень приличный на мой взгляд разбор со стороны и указание пары простых и логичных вариантов решения ситуации написал Артем Кравченко, можно почитать у него.
А я хочу разобрать эту историю с другой стороны, как можно оценивать репутационные потери от подобных историй непосредственно в деньгах и принимать более взвешенные решения, стоит ли вообще брендам занимать тактику игнорирования и допускать появление и продолжительное обмусоливание таких тем в паблике.
Для мелкого и крупного бренда такие истории могут иметь очень разный эффект, поэтому здесь разберем на примере крупного бренда, так как Melbet в нашем рынке относится именно к таким.
Не знаю конечно их точные цифры затрат на PR в рамках афф рынка (участие в конфах, собственные ивенты, реклама в афф медиа и т.п.), но из того, что вижу как организатор ивентов с приличным опытом, этот бюджет явно измеряется в миллионах $ в год, если не выходит за $10млн+.
Это без PR затрат на прямое привлечение игроков (бренд-амбассадоры, спонсорства футбольных клубов и т.п.), без бюджетов непосредственно на закупку трафика. Только на аффилейтку.
И вот уже более месяца в паблике незакрытый и не откоммуницированный публично кейс на $2k (две тысячи долларов).
В публичной дискуссии сейчас преобладает позиция, что Melbet в этом споре неправы.
Может их развернутая публичная позиция поменяла бы мнение, но ее нет, соответственно на данный момент так.
Какие материальные потери может понести бренд в такой истории?
Многие люди, даже очень опытные и умные, почему-то к таким ситуациям относятся бинарно.
Рухнет бренд (закроется, обанкротится) - значит плохо на них повлиял кейс.
Останется бренд жить и работать как ни в чем не бывало внешне - значит никак не повлияло и может они правильно решили игнорировать, а кто-то вообще решит брать с них пример.
Но это же совсем не так, ситуация не бинарная.
Представим не фактические цифры Melbet, которых у нас нет, а консервативную модель крупного рекламодателя.
Если из-за такого кейса бренд потеряет 10 качественных действующих активных партнёров, либо не привлечёт 10 таких новых партнёров, которые в другой ситуации начали бы с ним работать, последствия уже могут быть кратно выше суммы самого спора.
Я не знаю внутренний LTV партнёра у Melbet. Но если принять для активного опытного аффилейта условные $10,000 LTV, десять таких потерянных партнеров - это уже шестизначная сумма $ недополученного дохода. И это без учёта крупных команд, в случае которых эффект может быть кратно выше и оказаться семизначным.
Даже если в этой модели ошибиться и завысить в несколько раз, сам принцип никуда не исчезает - незакрытый публичный спор на $2,000 в любом случае обойдется бренду многократно дороже этих $2,000.
Цифры конечно я прикинул условные, но рассуждения не виртуальные - я знаю афф команды, которые перестали быть их активными партнерами из-за этого кейса.
Одна известная в рынке команда публично рассказала о своем таком решении в моем чатике про scam-кейсы.
А теперь вернемся к миллионам долларов в год, которые Melbet тратит на публичный PR среди аффов через конфы и прочие активности.
У этих трат же есть определенные ожидаемые и реальные результаты, верно?
На каждый затраченный миллион ожидается определенное количество привлеченных новых партнеров и укрепление лояльности и увеличение оборотов с определенным количеством действующих партнеров.
Вообще без понятия какая там ожидаемая сумма выхлопа на каждый потраченный миллион, поэтому обозначим ожидаемую сумму выхлопа с потраченного на PR миллиона в X.
При таком незакрытом публичном кейсе, вызывающем большой отклик и возмущение в рынке - останется эта сумма выхлопа с PR X без учета прочих факторов или она станет меньше X?
Очевидно станет меньше, доверие к бренду ниже, а значит и вложения в PR дают меньшую отдачу.
Я понимаю, что не все читатели, в том числе заинтересованные, могут дружить с математикой, и особенно понятием математического ожидания на дистанции, но вопрос здесь не только в этике и не только в справедливости конкретной претензии. Это вопрос качества управленческого решения.
Когда бренд инвестирует миллионы в доверие рынка - через конференции, медиа, партнёрские активности и PR, игнорирование аргументированного публичного конфликта снижает отдачу от всех этих вложений. Репутация не выглядит отдельной строкой в P&L, но её потеря вполне превращается в недополученный доход, более дорогой PR и менее лояльных партнёров.
Я искренне надеюсь, что все больше компаний в нашем рынке будут становиться более сознательными и не терять огромные деньги на ровном месте, и если бизнес-этика не зашита в культурный код, то хотя бы из сугубо материальных корыстных соображений начнут вести себя адекватнее)
Всем отличной недели и благоразумия)
Telegram
Анатолий Винтер - ивенты, аффилейт, жизнь :)
IndexEmpire vs Affgems
Немного воскресного лонгрида про конфликты в аффилейт сфере, как они на ровном месте могут раздуваться совершенно излишне до аномальных масштабов, и как из них можно, при желании, выходить.
В последние пару недель в различных публичных…
Немного воскресного лонгрида про конфликты в аффилейт сфере, как они на ровном месте могут раздуваться совершенно излишне до аномальных масштабов, и как из них можно, при желании, выходить.
В последние пару недель в различных публичных…
Forwarded from AffPapa! Клуб спящих бизнесменов! Потрачено!
Групповая стадия The International 2026 уже позади, а впереди — главная часть турнира, которую особенно ждут любители ставок на киберспорт: плей-офф с 20 по 23 августа.
Именно сейчас интерес к турниру выходит на максимум — отличный момент, чтобы монетизировать киберспортивный трафик и протестировать альтернативу привычным игровым, iGaming и брендовым запросам.
💸 Только посмотрите на стату партнеров SpinBetter Partners с прошлых заливов на киберспорт: заносы не просто стабильны — они кратно растут.
📌 Читать статью на Medium
💵 Получить оффер: @spinbetter_aff_support
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Curated: the affiliate marketing & traffic feeds we'd actually keep:
— @ArbFiles — Real traffic-arbitrage case studies with actual spend, revenue and…
— @CreativeRadar — A curated radar of winning ad creatives, fresh angles and the best…
— @OfferClinic — Your offer-selection questions answered: how to read offer terms,…
— @BetMarginLab — Hard numbers for iGaming affiliates: payout benchmarks, RevShare vs…
— @ArbFiles — Real traffic-arbitrage case studies with actual spend, revenue and…
— @CreativeRadar — A curated radar of winning ad creatives, fresh angles and the best…
— @OfferClinic — Your offer-selection questions answered: how to read offer terms,…
— @BetMarginLab — Hard numbers for iGaming affiliates: payout benchmarks, RevShare vs…
Forwarded from ПОКЕРОК Partners
$80 за FTD на СНГ — казино-оффер от ПОКЕРОК Partners
Ищете новый оффер для теста? Рассказываем, что предлагаем партнёрам:
• CPA $80 за FTD на все гео СНГ
• $100 к первой выплате для новых аффилиатов
• 5% по саб-реферальной программе
• прозрачная статистика в партнёрском кабинете
• поддержка личного менеджера
Принимаем различные источники: social, мессенджеры, YouTube / Twitch / Kick, SEO, PPC, in-app и медийный трафик.
В казино ПОКЕРОК также доступна GG99 — линейка из 20+ игр с RTP 99%, включая слоты, настольные игры, видеопокер и аркады. Это весомое преимущество для новых игроков в дополнение к приветственным бонусам.
И ещё один повод подключиться уже сейчас: 27 августа состоится Friendly Tournament для партнёров ПОКЕРОК Partners. Успейте подключиться до 25 августа, чтобы принять участие!
Присоединяйтесь к ПОКЕРОК Partners и начинайте зарабатывать на своём трафике уже сейчас!
Ищете новый оффер для теста? Рассказываем, что предлагаем партнёрам:
• CPA $80 за FTD на все гео СНГ
• $100 к первой выплате для новых аффилиатов
• 5% по саб-реферальной программе
• прозрачная статистика в партнёрском кабинете
• поддержка личного менеджера
Принимаем различные источники: social, мессенджеры, YouTube / Twitch / Kick, SEO, PPC, in-app и медийный трафик.
В казино ПОКЕРОК также доступна GG99 — линейка из 20+ игр с RTP 99%, включая слоты, настольные игры, видеопокер и аркады. Это весомое преимущество для новых игроков в дополнение к приветственным бонусам.
И ещё один повод подключиться уже сейчас: 27 августа состоится Friendly Tournament для партнёров ПОКЕРОК Partners. Успейте подключиться до 25 августа, чтобы принять участие!
Присоединяйтесь к ПОКЕРОК Partners и начинайте зарабатывать на своём трафике уже сейчас!
DSP-native frequency capping vs identity-graph capping: why your caps leak
Frequency capping limits how many times one user sees your ad. The tool you cap with determines how badly it leaks across devices and environments.
1. DSP-native, cookie-based capping: counts impressions against a cookie. The moment the same person appears on a new device, browser, or cookie-less environment, the counter resets. Your '3 per day' cap silently becomes 9.
2. Identity-graph capping: counts against a persistent person-level ID that stitches devices together. Holds the cap across screens, but only for users the graph can resolve — unresolved users still leak.
3. Channel-level capping (CTV especially): on connected TV there is no cookie at all; you cap against IP or device ID. Households share IPs, so an IP-level cap can over-suppress (capping a whole family as one user) or under-suppress.
4. The tradeoff: tighter identity resolution gives truer caps but covers fewer users; looser methods cover everyone but count wrong.
Why it matters: an advertiser reports 'we cap at 3' while a heavy user sees 15 because each device, each cleared cookie, each app is a fresh counter. Pull impression-per-unique distribution from log-level data, not the average. If the long tail of your impression-per-user curve is fat, your cap is leaking and the fix is the identity layer, not a lower number.
Frequency capping limits how many times one user sees your ad. The tool you cap with determines how badly it leaks across devices and environments.
1. DSP-native, cookie-based capping: counts impressions against a cookie. The moment the same person appears on a new device, browser, or cookie-less environment, the counter resets. Your '3 per day' cap silently becomes 9.
2. Identity-graph capping: counts against a persistent person-level ID that stitches devices together. Holds the cap across screens, but only for users the graph can resolve — unresolved users still leak.
3. Channel-level capping (CTV especially): on connected TV there is no cookie at all; you cap against IP or device ID. Households share IPs, so an IP-level cap can over-suppress (capping a whole family as one user) or under-suppress.
4. The tradeoff: tighter identity resolution gives truer caps but covers fewer users; looser methods cover everyone but count wrong.
Why it matters: an advertiser reports 'we cap at 3' while a heavy user sees 15 because each device, each cleared cookie, each app is a fresh counter. Pull impression-per-unique distribution from log-level data, not the average. If the long tail of your impression-per-user curve is fat, your cap is leaking and the fix is the identity layer, not a lower number.
Forwarded from TopX Partners
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Пока все пересылали мемы и спорили, приедет ли Канье в Питер, билеты на его шоу раскупили буквально за пару часов...
Но мы подумали о наших подписчиках заранее и подготовились к солдауту за вас!
→ На концерт КАНЬЕ УЭСТА В ОКТЯБРЕ ←
УСЛОВИЯ ПРОЩЕ САМЫХ ПРОСТЫХ:
👋 Быть подписанным на наш канал: @topxpartners👋 Нажать на кнопку «ХОЧУ НА КАНЬЕ» под этим постом⬇️
Всё, больше делать ничего не нужно! Просто жди 08.10 и забери свой билет на это легендарное событие.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from high profit — low life
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Вечер перестает быть томным — у JUST новый CMO
Сегодня пяр-контора Джастов запустила очередной стрим-духовку о том, как легко оставаться креативным, когда в компании дохуя денег.
И все забили бы на него хуй, если бы не одна пикантная подробность — новым CMO в их конторе стал сам Евгений Юрьич.
Поздравим с назначением! Наконец-то среди этих бездарей появилась настоящая звезда маркетинга. Тем временем их состав пиздодуев, если верить достоверному источнику, не справился блять даже с банальным прогревом к этому великому назначению.
И условия дали хуевые:
Ну наконец-то в сфере кто-то получил работу! А не под зад и за порог нахуй.
High Profit — Low Life | Прислать сплетню
Сегодня пяр-контора Джастов запустила очередной стрим-духовку о том, как легко оставаться креативным, когда в компании дохуя денег.
И все забили бы на него хуй, если бы не одна пикантная подробность — новым CMO в их конторе стал сам Евгений Юрьич.
Поздравим с назначением! Наконец-то среди этих бездарей появилась настоящая звезда маркетинга. Тем временем их состав пиздодуев, если верить достоверному источнику, не справился блять даже с банальным прогревом к этому великому назначению.
На самом дели анонс должен был быть в сентябре, но Зуев зачем то решил начать прогрев раньше и прямо на Ютуб трансляции стрима предложил мне стать их CMO!
И условия дали хуевые:
Зарплата для меня никогда не была принципиальной и их 8 000$ в месяц + KPI мне сильно жизнь не изменят, и от этого еще легче, даже если что то не пойдет я ни хуя не потеряю ну и иду я туда не ради денег ( 8к, ало, что? корм кошкам купить? )
Ну наконец-то в сфере кто-то получил работу! А не под зад и за порог нахуй.
High Profit — Low Life | Прислать сплетню
Pre-bid viewability filtering vs post-bid measurement: pay-to-avoid vs measure-to-learn
Viewability — whether an ad actually entered the user's screen long enough to count — can be handled before you bid or after you win. The choice trades cost against precision.
1. Pre-bid filtering: a vendor predicts the impression's viewability likelihood and your DSP only bids when the prediction clears a threshold. You never pay for predicted-unviewable inventory, but you pay a per-bid fee and act on a probability, not a fact.
2. Post-bid measurement: you bid on everything, then measure actual viewability after serving. You get ground truth and can optimize toward it, but you already paid for the unviewable impressions.
3. The tradeoff: pre-bid saves spend but filters on a model that is wrong at the margins, sometimes excluding viewable inventory and shrinking reach. Post-bid wastes some spend but teaches you the real distribution to feed back into bidding.
4. The mature setup uses both in sequence — post-bid measurement to learn the true viewability of each placement, then pre-bid rules built from that learned data rather than the vendor's generic model.
Why it matters: running pre-bid alone means optimizing on a prediction you never validate. Cross-check predicted vs measured viewability by placement in log-level data. Where the model consistently mispredicts a placement you value, override the pre-bid filter with your own measured floor.
Viewability — whether an ad actually entered the user's screen long enough to count — can be handled before you bid or after you win. The choice trades cost against precision.
1. Pre-bid filtering: a vendor predicts the impression's viewability likelihood and your DSP only bids when the prediction clears a threshold. You never pay for predicted-unviewable inventory, but you pay a per-bid fee and act on a probability, not a fact.
2. Post-bid measurement: you bid on everything, then measure actual viewability after serving. You get ground truth and can optimize toward it, but you already paid for the unviewable impressions.
3. The tradeoff: pre-bid saves spend but filters on a model that is wrong at the margins, sometimes excluding viewable inventory and shrinking reach. Post-bid wastes some spend but teaches you the real distribution to feed back into bidding.
4. The mature setup uses both in sequence — post-bid measurement to learn the true viewability of each placement, then pre-bid rules built from that learned data rather than the vendor's generic model.
Why it matters: running pre-bid alone means optimizing on a prediction you never validate. Cross-check predicted vs measured viewability by placement in log-level data. Where the model consistently mispredicts a placement you value, override the pre-bid filter with your own measured floor.