Событийный маркетинг (Event-based modeling) против пакетной обработки (Batch processing)
В эпоху, когда классическая атрибуция по последнему клику уступает место Privacy-first подходам (подход с приоритетом конфиденциальности), понимание архитектуры данных в BigQuery становится критическим навыком.
Пакетная обработка — это регулярная загрузка данных в хранилище, например, раз в сутки. Это удобно для подготовки отчетности по вчерашним KPI (ключевым показателям эффективности).
Событийный подход подразумевает передачу каждого действия пользователя (просмотр, клик, оплата) в реальном времени. В BigQuery это реализуется через потоковую запись (Streaming insert).
Ключевое отличие:
— Пакетная модель эффективна для обучения моделей маркетингового микса (MMM), где высокая частота обновления не требуется.
— Событийная модель критична для RevOps (управление выручкой), когда необходимо мгновенно реагировать на поведение клиента для удержания (Retention) или изменения стратегии продаж.
Типичная ошибка — пытаться строить сквозную аналитику только на пакетных выгрузках. Это приводит к разрыву в данных при расчете LTV (пожизненной ценности клиента) в динамике.
Пример: если e-com проект фиксирует брошенную корзину событийно, BigQuery успевает инициировать отправку персонального предложения через CRM до того, как пользователь уйдет на сайт конкурента. В пакетной модели это действие было бы зафиксировано только на следующее утро, когда интерес клиента уже угас.
— @BigQuery4MarketingPro
В эпоху, когда классическая атрибуция по последнему клику уступает место Privacy-first подходам (подход с приоритетом конфиденциальности), понимание архитектуры данных в BigQuery становится критическим навыком.
Пакетная обработка — это регулярная загрузка данных в хранилище, например, раз в сутки. Это удобно для подготовки отчетности по вчерашним KPI (ключевым показателям эффективности).
Событийный подход подразумевает передачу каждого действия пользователя (просмотр, клик, оплата) в реальном времени. В BigQuery это реализуется через потоковую запись (Streaming insert).
Ключевое отличие:
— Пакетная модель эффективна для обучения моделей маркетингового микса (MMM), где высокая частота обновления не требуется.
— Событийная модель критична для RevOps (управление выручкой), когда необходимо мгновенно реагировать на поведение клиента для удержания (Retention) или изменения стратегии продаж.
Типичная ошибка — пытаться строить сквозную аналитику только на пакетных выгрузках. Это приводит к разрыву в данных при расчете LTV (пожизненной ценности клиента) в динамике.
Пример: если e-com проект фиксирует брошенную корзину событийно, BigQuery успевает инициировать отправку персонального предложения через CRM до того, как пользователь уйдет на сайт конкурента. В пакетной модели это действие было бы зафиксировано только на следующее утро, когда интерес клиента уже угас.
— @BigQuery4MarketingPro
AI-часть в продажах и маркетинге: 3 подхода, которые можно разложить в BigQuery
Этот обзор нужен маркетологам и RevOps-связке, когда вы пытаетесь понять, где AI реально помогает воронке (в терминах: качество лида, скорость реакции, конверсия в MQL/SQL и выручка), а где остаётся красивой витриной. В 2026-м ценность не в «генерации текста», а в измеримости: что улучшилось в данных, и можно ли это доказать без last-click.
AI-ассистенты для менеджеров (помощь на встречах/в CRM) — для команд B2B, которые ведут сделки через звонки и встречи — сильная сторона: ускоряют работу с репликами и поддерживают сценарии выявления потребностей (логика “задавай больше правильных вопросов”, а не “говори о продукте”) — слабая сторона / минус: часто внедряют как “обучалку”, но без метрик качества диалога и без связки с конверсией в CRM (получается эффект “стало удобнее разговаривать”, а не “стало лучше продавать”)
AI-агенты для “inbound-видимости” и агентных воркфлоу — для маркетинга, который пережил просадку классического inbound и теперь ищет контроль над каналами и намерением — сильная сторона: помогают перестроить процессы так, чтобы команда видела, что именно даёт сигнал (контент, запросы, действия на сайте) и быстрее запускала гипотезы — слабая сторона / минус: есть риск превратить агентность в черный ящик; без выгрузок событий в единую модель данных вы не сможете проверить причинность и воспроизвести результат
AI для атрибуции и доказательства прироста (incrementality-логика вместо “на кого списали”) — для RevOps и аналитики, которым нужна privacy-first атрибуция и контроль эффекта — сильная сторона: позволяет измерять вклад кампаний через тесты/модели прироста, а не только через цепочки касаний — слабая сторона / минус: требует дисциплины данных (события, охват, когорты, калибровки), иначе AI будет подгонять историю под метрику, которую вы сами неправильно собрали
Как выбирать — начните с вопроса “какая бизнес-метрика улучшится и как мы это докажем в BigQuery”: если нет схемы событий → CRM-этапов → выручки/retention, любой AI останется скорее удобством, чем инструментом роста.
— @BigQuery4MarketingPro
Этот обзор нужен маркетологам и RevOps-связке, когда вы пытаетесь понять, где AI реально помогает воронке (в терминах: качество лида, скорость реакции, конверсия в MQL/SQL и выручка), а где остаётся красивой витриной. В 2026-м ценность не в «генерации текста», а в измеримости: что улучшилось в данных, и можно ли это доказать без last-click.
AI-ассистенты для менеджеров (помощь на встречах/в CRM) — для команд B2B, которые ведут сделки через звонки и встречи — сильная сторона: ускоряют работу с репликами и поддерживают сценарии выявления потребностей (логика “задавай больше правильных вопросов”, а не “говори о продукте”) — слабая сторона / минус: часто внедряют как “обучалку”, но без метрик качества диалога и без связки с конверсией в CRM (получается эффект “стало удобнее разговаривать”, а не “стало лучше продавать”)
AI-агенты для “inbound-видимости” и агентных воркфлоу — для маркетинга, который пережил просадку классического inbound и теперь ищет контроль над каналами и намерением — сильная сторона: помогают перестроить процессы так, чтобы команда видела, что именно даёт сигнал (контент, запросы, действия на сайте) и быстрее запускала гипотезы — слабая сторона / минус: есть риск превратить агентность в черный ящик; без выгрузок событий в единую модель данных вы не сможете проверить причинность и воспроизвести результат
AI для атрибуции и доказательства прироста (incrementality-логика вместо “на кого списали”) — для RevOps и аналитики, которым нужна privacy-first атрибуция и контроль эффекта — сильная сторона: позволяет измерять вклад кампаний через тесты/модели прироста, а не только через цепочки касаний — слабая сторона / минус: требует дисциплины данных (события, охват, когорты, калибровки), иначе AI будет подгонять историю под метрику, которую вы сами неправильно собрали
Как выбирать — начните с вопроса “какая бизнес-метрика улучшится и как мы это докажем в BigQuery”: если нет схемы событий → CRM-этапов → выручки/retention, любой AI останется скорее удобством, чем инструментом роста.
— @BigQuery4MarketingPro
Forwarded from AffPapa! Клуб спящих бизнесменов! Потрачено!
МАККГРЕГОР! Не только лишь одни синие как оказалось умееют играть в амбасадоров :-) Если вы понимаете
Суть простая, Мак Грегор хуйнул ставочку, и вроде бы хуйня, но все мы понимаем что это значит и это работает на всех нас!
Амбассадор 1xBet сделал прогноз на $100 000 на точный счет финала WCMUC2026: Испания v Аргентина – 2:3. Коэффициент – 36. Потенциальный выигрыш – $3,6 миллиона! На мой взгляд вообще похуй какой именно прогноз он сделал, тут важен сам факт, это без проблем используется во всех крео!
Думаю не надо объяснять что Конор это пиздец какой триггер для игроков и соц. пруф! Самый известный спортсмен мира сделал прогноз на главный матч года, а значит миллионы болельщиков будут следить не только за финалом, но и за его выбором. Используй этот инфоповод, чтобы подтолкнуть аудиторию к собственному прогнозу!
В финале WCMUC2026 победитель будет только один, а вот в борьбе за трафик может победить каждый и урвать свой кусок! Используй, хули сидеть!
Тыкай, там интиресно!
Суть простая, Мак Грегор хуйнул ставочку, и вроде бы хуйня, но все мы понимаем что это значит и это работает на всех нас!
Амбассадор 1xBet сделал прогноз на $100 000 на точный счет финала WCMUC2026: Испания v Аргентина – 2:3. Коэффициент – 36. Потенциальный выигрыш – $3,6 миллиона! На мой взгляд вообще похуй какой именно прогноз он сделал, тут важен сам факт, это без проблем используется во всех крео!
Думаю не надо объяснять что Конор это пиздец какой триггер для игроков и соц. пруф! Самый известный спортсмен мира сделал прогноз на главный матч года, а значит миллионы болельщиков будут следить не только за финалом, но и за его выбором. Используй этот инфоповод, чтобы подтолкнуть аудиторию к собственному прогнозу!
В финале WCMUC2026 победитель будет только один, а вот в борьбе за трафик может победить каждый и урвать свой кусок! Используй, хули сидеть!
Тыкай, там интиресно!
Почему в BigQuery я сначала строю не отчёт, а модель вопроса
Я много раз видел одну и ту же ошибку: маркетолог приходит в BigQuery за «дешёвым отчётом», а уходит с таблицей, которая выглядит умно, но не отвечает ни на один бизнес-вопрос. В 2026 это особенно заметно: данных стало больше, а ценность сместилась от объёма к точности решения.
Мой подход другой. Сначала я формулирую, **какое решение будет принято по результату запроса**. Если ответа на это нет, запрос почти наверняка лишний.
Например, в performance-маркетинге уже мало считать последний клик. Для оценки канала мне важнее собрать не «сколько было конверсий», а цепочку:
— был ли канал первым касанием;
— ускорил ли он повторную покупку или заявку;
— выросла ли выручка в тестовой группе относительно контрольной.
Один практический пример: в B2B-проекте мы сравнили три отчёта по лидогенерации. Классический отчёт по MQL показывал рост на 18%, но когда я собрал данные в BigQuery по этапам RevOps-воронки, выяснилось, что до оплаты доходит не больше, а меньше заявок. Формально маркетинг «побеждал», по факту — перегревал верх воронки. После пересборки логики отчётности команда сократила лишние кампании и перераспределила бюджет в пользу каналов, которые давали не лиды, а выручку.
Поэтому мой принцип простой: **в BigQuery я проектирую не таблицу, а управленческую модель**. Это особенно важно сейчас, когда:
— SEO уходит в сторону тематического авторитета, а не набора запросов;
— в B2B MQL и SQL теряют смысл без привязки к выручке;
— last-click всё чаще врет в privacy-first мире.
Если запрос нельзя связать с действием, экономией бюджета или ростом LTV, я его не делаю. BigQuery не должен быть складом красивых цифр. Он должен быть машиной для принятия решений.
— @BigQuery4MarketingPro
Я много раз видел одну и ту же ошибку: маркетолог приходит в BigQuery за «дешёвым отчётом», а уходит с таблицей, которая выглядит умно, но не отвечает ни на один бизнес-вопрос. В 2026 это особенно заметно: данных стало больше, а ценность сместилась от объёма к точности решения.
Мой подход другой. Сначала я формулирую, **какое решение будет принято по результату запроса**. Если ответа на это нет, запрос почти наверняка лишний.
Например, в performance-маркетинге уже мало считать последний клик. Для оценки канала мне важнее собрать не «сколько было конверсий», а цепочку:
— был ли канал первым касанием;
— ускорил ли он повторную покупку или заявку;
— выросла ли выручка в тестовой группе относительно контрольной.
Один практический пример: в B2B-проекте мы сравнили три отчёта по лидогенерации. Классический отчёт по MQL показывал рост на 18%, но когда я собрал данные в BigQuery по этапам RevOps-воронки, выяснилось, что до оплаты доходит не больше, а меньше заявок. Формально маркетинг «побеждал», по факту — перегревал верх воронки. После пересборки логики отчётности команда сократила лишние кампании и перераспределила бюджет в пользу каналов, которые давали не лиды, а выручку.
Поэтому мой принцип простой: **в BigQuery я проектирую не таблицу, а управленческую модель**. Это особенно важно сейчас, когда:
— SEO уходит в сторону тематического авторитета, а не набора запросов;
— в B2B MQL и SQL теряют смысл без привязки к выручке;
— last-click всё чаще врет в privacy-first мире.
Если запрос нельзя связать с действием, экономией бюджета или ростом LTV, я его не делаю. BigQuery не должен быть складом красивых цифр. Он должен быть машиной для принятия решений.
— @BigQuery4MarketingPro
Forwarded from Я ЗЛОЙ, Я ГАНГСТА
Когда AffPapa попытались кикнуть Иванова из сферы, другие компании скинули ему $100к.
Как мы обсуждали вчера, овнер AffPapa взбесился на ЕЮ и пригрозил аффилке: AffPapa прекратят все формы сотрудничества с компаниями-партнёрами Иванова. Логика простая: мне приносит неудобства этот чел, значит, я сделаю так, чтобы с ним никто больше не работал, тем самым вытеснив его из сферы.
Будь это кто-то другой, идея, может, и сработала бы, но мы говорим о ЕЮ, который тут же понял кипиш. В ответ Алексеев закинул ему $5к с комментом «Кайфуй», а дальше к этому недо-флэшмобу подтянулись другие компании: $25к от Roi Media, $15к от TopX, $10к от GloryPartners, $7.5к от неизвестного Эдуарда, $7.5к от Кардиналов, $5.5к от некого Владимира. И вишенка на торте — $50к от «влиятельной iGaming фигуры, пожелавшей остаться анонимной».
Овнер AffPapa тем временем выдал жиденький ответ на ситуацию: они «не хотят ассоциироваться с брендами, поддерживающими площадки, построенные на срачах», но это не значит, что они прекращают сотрудничество со всеми вышеперечисленными конторами. Иначе говоря, чел понял, что не на того наехал, и быстро переобулся — у него тупо не было другого выбора.
🥴 — чего и следовало ожидать
🍾 — поздравляем ЕЮ с неожиданной премией )0
😈 Я ЗЛОЙ, Я ГАНГСТА
Как мы обсуждали вчера, овнер AffPapa взбесился на ЕЮ и пригрозил аффилке: AffPapa прекратят все формы сотрудничества с компаниями-партнёрами Иванова. Логика простая: мне приносит неудобства этот чел, значит, я сделаю так, чтобы с ним никто больше не работал, тем самым вытеснив его из сферы.
Будь это кто-то другой, идея, может, и сработала бы, но мы говорим о ЕЮ, который тут же понял кипиш. В ответ Алексеев закинул ему $5к с комментом «Кайфуй», а дальше к этому недо-флэшмобу подтянулись другие компании: $25к от Roi Media, $15к от TopX, $10к от GloryPartners, $7.5к от неизвестного Эдуарда, $7.5к от Кардиналов, $5.5к от некого Владимира. И вишенка на торте — $50к от «влиятельной iGaming фигуры, пожелавшей остаться анонимной».
Овнер AffPapa тем временем выдал жиденький ответ на ситуацию: они «не хотят ассоциироваться с брендами, поддерживающими площадки, построенные на срачах», но это не значит, что они прекращают сотрудничество со всеми вышеперечисленными конторами. Иначе говоря, чел понял, что не на того наехал, и быстро переобулся — у него тупо не было другого выбора.
🥴 — чего и следовало ожидать
🍾 — поздравляем ЕЮ с неожиданной премией )0
🎣Лей Fishing Time на TopX, участвуй в раздаче 1kk$ среди баеров и команд! Стань серьёзной iGaming-фигурой! 😎 Подробности ТУТ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from high profit — low life
Маэстро снова всех переиграл - будто по нотам блестяще выступил и остался с деньгами и респектом улиц
Че было?
Кто-то вспомнил про сообщество Affpapa - кто конкретно такие и чем занимаются кроме организации местечковых митапов, я не ебу, но пафоса как всегда много - доступ к серьезным iGaming фигурам у них только по подписке за 2100 евриков.
ЕЮ купил доступ и предложил поделиться им за шекели со всеми желающими - казалось бы нихуя нового под арбитражной луной, купить базу любой партнерки или сообщества проще чем щелкнуть пальцами.
Но обиженный владелец папки пошел плакать в линкедине на тему того «какжи так, никогда такого не было и вот опять».
Также он пообещал всем брендам так или иначе связанным с Юрьичем (то есть 90% СНГ рынка) закрытие доступа к аффпапе и немедленное прекращение сотрудничества.
После этого ситуация плавно перетекла в iGaming Chat, где пошла настоящая возня - вместо НЕМЕДЛЕННОГО РАЗРЫВА С ОПОРОЧИВШИМ ИМЯ АФФПАПЫ, бренды предпочли поддержать Евгения вечнозелеными долларами и накидали ему под сто косых на ход ноги и новый контент, засветились PVT, Roimedia, Кардиналы, TopX и Glory, а также несколько анонимных iGaming-фигур.
Дальше - больше, обиженный владелец Аффпапки выступил с уже более жидкими заявлениями о том, что его не так поняли и что прекращать сотрудничество ни с кем пока не будут, просто советуют быть аккуратнее и бла-бла-бла.
Собственно, понятно что без топовых брендов, которые в том числе оплачивают существование Аффпапы вряд ли оно сможет фунциклировать.
Как и любой медийный конфликт - этот Евгений Юрьевич выиграл в одну калитку, прямо как Испания Аргентину вчера.
Мораль?
Не пиздите на маэстро.
High Profit — Low Life | Прислать сплетню
Че было?
Кто-то вспомнил про сообщество Affpapa - кто конкретно такие и чем занимаются кроме организации местечковых митапов, я не ебу, но пафоса как всегда много - доступ к серьезным iGaming фигурам у них только по подписке за 2100 евриков.
ЕЮ купил доступ и предложил поделиться им за шекели со всеми желающими - казалось бы нихуя нового под арбитражной луной, купить базу любой партнерки или сообщества проще чем щелкнуть пальцами.
Но обиженный владелец папки пошел плакать в линкедине на тему того «какжи так, никогда такого не было и вот опять».
Также он пообещал всем брендам так или иначе связанным с Юрьичем (то есть 90% СНГ рынка) закрытие доступа к аффпапе и немедленное прекращение сотрудничества.
После этого ситуация плавно перетекла в iGaming Chat, где пошла настоящая возня - вместо НЕМЕДЛЕННОГО РАЗРЫВА С ОПОРОЧИВШИМ ИМЯ АФФПАПЫ, бренды предпочли поддержать Евгения вечнозелеными долларами и накидали ему под сто косых на ход ноги и новый контент, засветились PVT, Roimedia, Кардиналы, TopX и Glory, а также несколько анонимных iGaming-фигур.
Дальше - больше, обиженный владелец Аффпапки выступил с уже более жидкими заявлениями о том, что его не так поняли и что прекращать сотрудничество ни с кем пока не будут, просто советуют быть аккуратнее и бла-бла-бла.
Собственно, понятно что без топовых брендов, которые в том числе оплачивают существование Аффпапы вряд ли оно сможет фунциклировать.
Как и любой медийный конфликт - этот Евгений Юрьевич выиграл в одну калитку, прямо как Испания Аргентину вчера.
Мораль?
Не пиздите на маэстро.
High Profit — Low Life | Прислать сплетню
**BigQuery: что это и чем отличается от обычного хранилища**
Google BigQuery — это управляемое облачное хранилище данных (data warehouse) с моделью оплаты за запросы и объём хранения. Внутри лежит колоночное (columnar) хранение, движок обрабатывает SQL-затросы параллельно на сотнях узлов, поэтому аналитика по миллиардам строк занимает секунды, а не часы.
Чем отличается от привычного Postgres/MySQL:
— **Postgres/MySQL** — это OLTP-системы. Они заточены под транзакции: быстро вставить, обновить, достать одну запись по ключу. Аналитический `SELECT COUNT … GROUP BY` на сотнях миллионов строк в них занимает минуты и кладёт базу.
— **BigQuery** — это OLAP-система. Она заточена под массовые агрегации, оконные функции, джойны больших таблиц. Точечные одиночные записи — не её сильная сторона, и доставать из неё «одного пользователя по id» в лендинге не надо.
Ещё важный нюанс: BigQuery — **serverless**. Нет сервера, который надо администрировать, выбирать размер диска и считать кластер. Ёмкость масштабируется сама. Это меняет роль аналитика: меньше инфраструктуры, больше логики запросов и моделей данных.
Типичные ошибки применения:
— Тащить в BigQuery сырые события из рекламных кабинетов и хранить их «как есть» без партиционирования и кластеризации. Стоимость запросов вырастает в разы.
— Использовать BigQuery как замену CRM. Для транзакционных задач и обновлений строк он не предназначен.
— Считать, что `SELECT *` бесплатен. В колоночных хранилищах цена запроса зависит от объёма прочитанных колонок, поэтому `SELECT * FROM huge_table` — дорогая привычка из обычных баз.
Пример. Маркетолог выгружает расходы из *Google Ads* (система контекстной рекламы) и *Meta Ads* (рекламная платформа компании Meta) → грузит в BigQuery → джойнит с заказами из CRM по `user_id` и `date` → строит когорты по первому касанию. Запрос на 200 млн строк отрабатывает за 5–10 секунд, в обычном SQL-сервере на ноутбуке это были бы минуты простоя.
Главный сдвиг 2026 года: privacy-first атрибуция (server-side, MMM, incrementality) требует хранить сырые события уровня пользователя долго и считать по ним сложные модели. Локальная база здесь уже бутылочное горлышко — BigQuery закрывает эту задачу из коробки.
— @BigQuery4MarketingPro
Google BigQuery — это управляемое облачное хранилище данных (data warehouse) с моделью оплаты за запросы и объём хранения. Внутри лежит колоночное (columnar) хранение, движок обрабатывает SQL-затросы параллельно на сотнях узлов, поэтому аналитика по миллиардам строк занимает секунды, а не часы.
Чем отличается от привычного Postgres/MySQL:
— **Postgres/MySQL** — это OLTP-системы. Они заточены под транзакции: быстро вставить, обновить, достать одну запись по ключу. Аналитический `SELECT COUNT … GROUP BY` на сотнях миллионов строк в них занимает минуты и кладёт базу.
— **BigQuery** — это OLAP-система. Она заточена под массовые агрегации, оконные функции, джойны больших таблиц. Точечные одиночные записи — не её сильная сторона, и доставать из неё «одного пользователя по id» в лендинге не надо.
Ещё важный нюанс: BigQuery — **serverless**. Нет сервера, который надо администрировать, выбирать размер диска и считать кластер. Ёмкость масштабируется сама. Это меняет роль аналитика: меньше инфраструктуры, больше логики запросов и моделей данных.
Типичные ошибки применения:
— Тащить в BigQuery сырые события из рекламных кабинетов и хранить их «как есть» без партиционирования и кластеризации. Стоимость запросов вырастает в разы.
— Использовать BigQuery как замену CRM. Для транзакционных задач и обновлений строк он не предназначен.
— Считать, что `SELECT *` бесплатен. В колоночных хранилищах цена запроса зависит от объёма прочитанных колонок, поэтому `SELECT * FROM huge_table` — дорогая привычка из обычных баз.
Пример. Маркетолог выгружает расходы из *Google Ads* (система контекстной рекламы) и *Meta Ads* (рекламная платформа компании Meta) → грузит в BigQuery → джойнит с заказами из CRM по `user_id` и `date` → строит когорты по первому касанию. Запрос на 200 млн строк отрабатывает за 5–10 секунд, в обычном SQL-сервере на ноутбуке это были бы минуты простоя.
Главный сдвиг 2026 года: privacy-first атрибуция (server-side, MMM, incrementality) требует хранить сырые события уровня пользователя долго и считать по ним сложные модели. Локальная база здесь уже бутылочное горлышко — BigQuery закрывает эту задачу из коробки.
— @BigQuery4MarketingPro
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
X перезапустил прилу на Android
X.com не просто обновила приложение, а фактически пересобрала его вокруг скорости и синхронного запуска фич с iOS. Для арбитража это сигнал снова тестировать X Ads и УБТ-связки: платформа уходит от старого формата коротких постов к видео и стримам, а значит меняются охваты, креативы и точки входа в трафик.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/x-perezapustil-prilu-na-android
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
X.com не просто обновила приложение, а фактически пересобрала его вокруг скорости и синхронного запуска фич с iOS. Для арбитража это сигнал снова тестировать X Ads и УБТ-связки: платформа уходит от старого формата коротких постов к видео и стримам, а значит меняются охваты, креативы и точки входа в трафик.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/x-perezapustil-prilu-na-android
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Meta внедряет ИИ-оптимизацию в Ads Manager
Meta постепенно вшивает ИИ-оптимизацию во все уровни Ads Manager: бюджет, аудиторию и креативы. Идея — автоматически перераспределять spend туда, где выше конверт и engagement. Для арбитража вывод простой: функции выглядят полезно, но их реальная эффективность пока не доказана, поэтому тестировать нужно в сравнении с ручными настройками.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/meta-vnedriaet-ii-optimizaciiu-v-ads-manager
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Meta постепенно вшивает ИИ-оптимизацию во все уровни Ads Manager: бюджет, аудиторию и креативы. Идея — автоматически перераспределять spend туда, где выше конверт и engagement. Для арбитража вывод простой: функции выглядят полезно, но их реальная эффективность пока не доказана, поэтому тестировать нужно в сравнении с ручными настройками.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/meta-vnedriaet-ii-optimizaciiu-v-ads-manager
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from Affiliate Marketing - Cpa.Rip
Пару дней назад в iGaming chat разыгралась история невероятной щедрости после попытки отмены Евгения Юрьевича. Если в трех словах, то Евгению Иванову «накидали» денег.
Редакции стало интересно, кто и сколько реально перевел. Полностью разобрали ситуацию, каждый платеж, получилось интересно.
По схеме переводов можно кликать. @cparip
https://cpa.rip/articles/unprecedented-generosity/
PS: За происходящим было интересно наблюдать, Евгений хорош)
❤ Работаем с твоим трафиком до окупа. CPA/Spend/RS/Hybrid. Заливай с PIN-UP Partners на ЛатАм и СНГ
Редакции стало интересно, кто и сколько реально перевел. Полностью разобрали ситуацию, каждый платеж, получилось интересно.
По схеме переводов можно кликать. @cparip
https://cpa.rip/articles/unprecedented-generosity/
PS: За происходящим было интересно наблюдать, Евгений хорош)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Почему MMM (маркетинговое моделирование микса) в 2026 году стало важнее, чем точная атрибуция
Последние два года мы наблюдаем закат эпохи доминирования атрибуции по последнему клику. С повсеместным внедрением защиты частных данных и переходом на серверную передачу событий, мы потеряли значительную часть прозрачности в пути клиента. Многие маркетологи до сих пор пытаются «докрутить» трекинг, но правда в том, что в эпоху, когда каждый второй запрос обрабатывается через ИИ-обзоры, а цикл покупки растянут на десятки точек касания, поиск идеального пути пользователя — это борьба с ветряными мельницами.
Я глубоко убежден, что стратегический фокус смещается в сторону маркетингового моделирования микса (MMM). В отличие от классического трекинга, моделирование не пытается угадать, какой баннер «продал», а анализирует корреляцию между маркетинговыми инвестициями и изменениями в выручке компании в условиях общего роста или спада рынка.
Для реализации этого подхода в BigQuery сегодня есть все инструменты. Мы перестали строить отчеты «от клика», мы строим отчеты «от вложений».
Что это дает на практике:
— Экономия времени на попытках «склеить» сессии пользователей, которые принципиально не хотят оставлять следы.
— Возможность объективно оценить эффективность медийных охватных кампаний, которые не дают лидов здесь и сейчас, но формируют спрос.
— Переход к концепции выручки (RevOps), где маркетинг не просто отчитывается за количество квалифицированных лидов, а отвечает за вклад в LTV (пожизненную ценность клиента).
Мой опыт показывает: компании, которые перешли от микро-менеджмента кликов к макро-анализу вложений через BigQuery, стали принимать решения на 30-40% быстрее. Вместо того чтобы спорить из-за расхождений в данных между рекламным кабинетом и CRM, мы загружаем агрегаты расходов и историю маржинальности в облачное хранилище, прогоняем через простые регрессионные модели прямо внутри SQL-запросов и получаем вполне осязаемую картину того, какой канал реально двигает выручку.
В 2026 году победитель — не тот, кто лучше всех «догоняет» пользователя ретаргетингом, а тот, кто умеет измерять ценность смыслов и вложений в условиях неполных данных. Перестаньте искать потерянные клики, начинайте моделировать бизнес-результаты. Ваша база данных — это лучший инструмент для управления реальностью, а не только для фиксации прошлых ошибок.
— @BigQuery4MarketingPro
Последние два года мы наблюдаем закат эпохи доминирования атрибуции по последнему клику. С повсеместным внедрением защиты частных данных и переходом на серверную передачу событий, мы потеряли значительную часть прозрачности в пути клиента. Многие маркетологи до сих пор пытаются «докрутить» трекинг, но правда в том, что в эпоху, когда каждый второй запрос обрабатывается через ИИ-обзоры, а цикл покупки растянут на десятки точек касания, поиск идеального пути пользователя — это борьба с ветряными мельницами.
Я глубоко убежден, что стратегический фокус смещается в сторону маркетингового моделирования микса (MMM). В отличие от классического трекинга, моделирование не пытается угадать, какой баннер «продал», а анализирует корреляцию между маркетинговыми инвестициями и изменениями в выручке компании в условиях общего роста или спада рынка.
Для реализации этого подхода в BigQuery сегодня есть все инструменты. Мы перестали строить отчеты «от клика», мы строим отчеты «от вложений».
Что это дает на практике:
— Экономия времени на попытках «склеить» сессии пользователей, которые принципиально не хотят оставлять следы.
— Возможность объективно оценить эффективность медийных охватных кампаний, которые не дают лидов здесь и сейчас, но формируют спрос.
— Переход к концепции выручки (RevOps), где маркетинг не просто отчитывается за количество квалифицированных лидов, а отвечает за вклад в LTV (пожизненную ценность клиента).
Мой опыт показывает: компании, которые перешли от микро-менеджмента кликов к макро-анализу вложений через BigQuery, стали принимать решения на 30-40% быстрее. Вместо того чтобы спорить из-за расхождений в данных между рекламным кабинетом и CRM, мы загружаем агрегаты расходов и историю маржинальности в облачное хранилище, прогоняем через простые регрессионные модели прямо внутри SQL-запросов и получаем вполне осязаемую картину того, какой канал реально двигает выручку.
В 2026 году победитель — не тот, кто лучше всех «догоняет» пользователя ретаргетингом, а тот, кто умеет измерять ценность смыслов и вложений в условиях неполных данных. Перестаньте искать потерянные клики, начинайте моделировать бизнес-результаты. Ваша база данных — это лучший инструмент для управления реальностью, а не только для фиксации прошлых ошибок.
— @BigQuery4MarketingPro
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В РФ приняли закон о крипте: что он означает
Закон признал крипту имуществом, но запретил использовать её как платёж внутри России. Хранить можно, оплачивать товары и услуги нельзя, а обмен и обращение допустимы только через лицензированных операторов и в рамках внешнеторговых сделок. Для арбитража вывод простой: серые P2P-схемы под ударом, а легализация дохода возможна лишь через правила ЦБ и ФНС.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-rf-priniali-zakon-o-kripte-chto-on-oznachaet
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Закон признал крипту имуществом, но запретил использовать её как платёж внутри России. Хранить можно, оплачивать товары и услуги нельзя, а обмен и обращение допустимы только через лицензированных операторов и в рамках внешнеторговых сделок. Для арбитража вывод простой: серые P2P-схемы под ударом, а легализация дохода возможна лишь через правила ЦБ и ФНС.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-rf-priniali-zakon-o-kripte-chto-on-oznachaet
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top