В 2027 банки РФ начнут блокировать переводы при подозрении вируса

С 1 марта 2027 года банки в РФ смогут блокировать переводы, если на устройстве клиента найдут вредоносное ПО, способное угрожать онлайн-банку. «Антифрод 2.0» усилит контроль, но оставляет вопросы к критериям антифрода и приватности: приложение получит доступ к списку установленных программ, а отдельный смартфон станет почти обязательным.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-2027-banki-rf-budut-blokirovat-perevody-pri-podozrenii-virusa

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Российские букмекеры озадачены итогами чемпионата по футболу

ЧМ-2026 для российских буков дал меньше новых игроков, но больше денег: аудитория просела, а средний чек и оборот ставок выросли. Вывод для арбитража и CPA простой: в таких офферах лучше работает ретаргет по уже прогретой базе и пуш-рассылки, чем холодный трафик.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/rossiiskie-bukmekery-ozadacheny-itogami-chempionata-po-futbolu

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Iphone начали раздавать в аренду

Apple запустила аренду iPhone, iPad, Mac и Apple Watch по ежемесячной подписке с выкупом или обменом по окончании срока. Это способ снизить порог входа в новые модели, но итоговая цена заметно зависит от конфигурации и срока. Похожие сервисы в России уже есть, так что формат не выглядит революцией.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/iphone-nachali-razdavat-v-arendu

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

X запустил собственную платёжку X Money

X Money от Илона Маска — новый платёжный сервис с картами Visa, поддержкой Apple Pay, Google Pay и Apple Wallet. Сейчас доступ к выпуску есть только у Premium/Premium+ пользователей в США, поэтому сервис пока нишевый, но выглядит перспективно: ранний заход может дать чистые БИНы и меньше внимания антифрода.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/x-zapustil-sobstvennuiu-platezhku-x-money

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Инструменты для консолидации коммуникаций и анализа продаж

Эпоха RevOps (управление доходами) требует от маркетологов полной прозрачности данных. В 2026 году разрозненные обращения из мессенджеров, форм на сайте и звонков — это прямая потеря эффективности и LTV (пожизненной ценности клиента). Чтобы выстроить сквозную аналитику в BigQuery, данные о коммуникациях должны поступать в структурированном виде из единого центра. Рассмотрим три решения, которые помогают закрыть этот разрыв.

Ringostat Chat — для команд, работающих с омниканальностью.
— Сильная сторона: автоматическая сборка обращений из Telegram, Viber и чатов на сайте в единую очередь. Это критично для фиксации лидов в реальном времени.
— Минус: высокая зависимость процессов от работы конкретной платформы; при сложных интеграциях с BigQuery может потребоваться промежуточный слой обработки API.

Writer — для компаний, внедряющих агентные рабочие процессы (agentic workflows).
— Сильная сторона: платформа с фокусом на обучение и создание системных ИИ-агентов. Позволяет выстраивать сложные цепочки обработки текстов, что полезно при аналитике качества ответов менеджеров.
— Минус: инструмент требует глубокой технической настройки и обучения персонала, не является коробочным решением для сбора лидов «из коробки».

Gartner Sales AI — для аналитических отделов, оценивающих эффективность продаж.
— Сильная сторона: методологический подход к оценке ИИ-решений. Позволяет обосновать выбор стека технологий, опираясь на метрики результативности (выполнение плана, рост конверсии в сделку).
— Минус: это не прикладной софт, а аналитическая база знаний, требующая самостоятельной реализации рекомендаций внутри ваших систем хранения данных.

При выборе решения для связки с BigQuery ориентируйтесь на наличие открытого API и возможность выгрузки сырых данных для дальнейшего моделирования атрибуции.

— @BigQuery4MarketingPro

Google генерирует ИИ-ответы по 43% ключей

Google всё чаще отвечает сам: ИИ-сводки уже покрывают 43% ключей, а к 2026 году до 68% запросов могут завершаться без клика на сайт, в AI Mode — до 93%. Для медиа и SEO это риск потери трафика и монетизации: если пользователь получает ответ в выдаче, сайт может стать нерентабельным.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-generiruet-ii-otvety-po-43-kliuchei

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Grok может делать приложения прямо в чате

Grok запустил Build Mode — режим, где по одному промпту можно собрать приложение или сайт прямо в чате, получить код, превью и сразу доработать проект. Но функция пока доступна только в SuperGrok Heavy за $300 в месяц, поэтому для практики это слишком дорого: полезен разве что трастовый домен grok.me, но не за такие деньги.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/grok-mozhet-delat-prilozheniia-priamo-v-chate

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Как собрать единый отчёт по выручке в BigQuery: GA4 + CRM за 30 минут

Сначала — две минуты на понимание задачи. В эпоху RevOps, когда маркетинг, sales и клиентский сервис отвечают за общую выручку, классический split по MQL/SQL перестаёт работать. Нужен один источник правды: кто пришёл, что сделал, сколько заплатил и остался ли. BigQuery позволяет склеить данные GA4 с вашей CRM за пять SQL-запросов.

**Шаг 1. Экспорт GA4 в BigQuery.** Если не настроено — включите GA4 → BigQuery export в админке GA4. Это бесплатно, данные льются раз в сутки. Имя датасета обычно `analytics_XXXXXX` , таблицы — `events_YYYYMMDD`. Убедитесь, что передаётся `user_pseudo_id` и `event_params` (особенно `transaction_id` и `value` для покупок).

**Шаг 2. CRM-дамп в отдельную таблицу.** Выгрузите из amoCRM / Bitrix24 / SalesForce сделку с полями: ID сделки (или `transaction_id`), email, статус, сумма, дата закрытия, LTV. Залейте CSV в тот же датасет BigQuery через консоль или интерфейс. Назовите `crm_deals`.

**Шаг 3. Склейка через transaction_id.** Запрос:

```
SELECT
ga.event_date,
ga.user_pseudo_id,
ga.transaction_id,
ga.revenue,
crm.deal_status,
crm.ltv
FROM `project.dataset.ga4_events` AS ga
LEFT JOIN `project.dataset.crm_deals` AS crm
ON ga.transaction_id = crm.transaction_id
WHERE ga.event_name = 'purchase'
AND ga.event_date BETWEEN '2026-01-01' AND '2026-01-31'
```

Это даст строку на каждую покупку с CRM-тегом. Если сделка не найдена — у вас проблема с передачей ID на сайт.

**Шаг 4. Единая витрина для Reporting.** Создайте материализованную таблицу (или сохранённый запрос):

```
CREATE OR REPLACE TABLE `project.dataset.revops_unified` AS
SELECT
FORMAT_TIMESTAMP('%Y-%m-%d', TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp)) AS date,
user_pseudo_id AS ga_id,
crm.email,
revenue,
CASE
WHEN crm.deal_status = 'won' THEN 'paid'
WHEN crm.deal_status = 'lost' THEN 'churned'
ELSE 'no_match'
END AS revenue_status,
crm.ltv
FROM ...
```

Теперь вы можете подключать эту таблицу к Data Studio или Looker — один источник для маркетинга, sales и customer success. Никаких больше споров «чей лид привёл к деньгам».

**Шаг 5. Автоматизация.** Настройте scheduled query в BigQuery, чтобы витрина обновлялась раз в сутки после загрузки GA4 и CRM-дампа. Готово.

На этой неделе реально сделать: включить экспорт GA4, выгрузить CRM, написать JOIN. Время — полчаса. Эффект — прозрачная атрибуция выручки без last-click заблуждений и PR ручных экселей.

— @BigQuery4MarketingPro

NordVPN спалил команду, которая лили на igambling

NordVPN заметил арбитражную схему с гемблой из FB и Instagram через PWA-прилы, где ссылка маскировалась под Google Play, а трафик уводили на казино. История показывает, что бренды и их разработчики всё чаще отслеживают такие воронки, а риск антифрода и блокировок для байеров растёт.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/nordvpn-spalil-komandu-kotoraia-lili-na-igambling

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Павла Дурова официально внесли в список террористов

В статье разбирают, как в РФ Telegram и лично Павла Дурова связали с обвинениями в содействии терроризму из-за бота «Дайвинчик». Вывод простой: претензия власти направлена не на сам мессенджер как продукт, а на его инфраструктуру и инструменты внутри него, но для пользователей это сигнал о росте рисков и непредсказуемости правил.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/pavla-durova-oficialno-vnesli-v-spisok-terroristov

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

OpenAI извинились за новый дизайн ChatGPT

OpenAI признала, что новый десктопный ChatGPT вышел перегруженным: слитые в один интерфейс Chat, Work и Codex запутали пользователей и раздули приложение почти в 10 раз. После хейта обновление откатили, а вывод простой: функции надо упаковывать в единый UX без лишнего шума, даже если это помогает росту базы.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/openai-izvinilis-za-novyi-dizain-chatgpt

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

UNPIVOT в BigQuery: почему маркетологи продолжают делать это руками

Семь лет в работе с маркетинговой аналитикой, и я до сих пор вижу одну и ту же картину: выгрузка из рекламного кабинета приходит в «широком» формате, аналитик руками перекладывает её в длинный (long) формат, тратит на это от часа до дня, и только потом строит отчёт. Зачем — спрашиваю. «Так удобнее», — отвечают. И добавляют, что попробовали UNPIVOT, получилось криво, вернулись к Excel.

Проблема не в функции. Проблема в подходе к ней.

UNPIVOT в BigQuery — это не «замена ручной работы». Это смена мышления с ячейки на строку. Когда вы привыкли думать таблицей, где столбцы — это метрики (показы, клики, расход, конверсии), переход к длинной структуре кажется избыточным. Но именно длинный формат — это язык, на котором SQL считает что-то осмысленное. Любая нормальная агрегация по креативам, площадкам, неделям и сегментам одновременно в широком формате превращается в портянку CASE WHEN. В длинном — один GROUP BY.

Практическое наблюдение из проектов: команды, которые перешли на UNPIVOT как стандарт ещё на этапе слоя STG (стейджинга), в среднем экономят около 30% времени аналитика на подготовку еженедельной отчётности. Это не магия — просто исключается шаг ручной перекладки и связанные с ним ошибки (пропущенный столбец, потерянный ноль, съехавшая формула).

Типичный шаблон выглядит так: в исходных данных у вас столбцы impressions, clicks, cost, conversions. После UNPIVOT по столбцам с метриками вы получаете две колонки — metric_name и metric_value. Дальше фильтр WHERE metric_name IN (...) и обычная агрегация. Если нужны разные типы данных в value (а cost у вас дробный, а клики целые) — приводите к NUMERIC на этапе UNPIVOT, иначе BigQuery ругнётся.

Что чаще всего идёт не так:

— забывают EXCLUDE — и в длинную таблицу уезжают колонки, которые не должны быть метриками (название кампании, дата, ID объявления);
— пытаются UNPIVOT-ить сразу всё подряд, включая идентификаторы, и удивляются, что строк стало в десять раз больше, чем нужно;
— используют UNPIVOT там, где хватает простого SELECT AS STRUCT — это про другое, но новички путают.

Если вы в команде до сих пор перекладываете выгрузки руками — это не особенность ваших данных. Это привычка, которая стоит вам аналитических часов. Попробуйте UNPIVOT на одной таблице, выделите метрики в отдельный список, посмотрите на разницу в коде отчёта. Дальше — вопрос дисциплины.

А вы уже перевели свои отчёты на длинный формат, или ещё сидите в широком?

— @BigQuery4MarketingPro

ChatGPT 5.6 Luna и Terra подешевели

OpenAI резко снизила цены на GPT-5.6 Luna и Terra спустя три недели после релиза, сделав их заметно дешевле для массового использования. Sol осталась премиальной по прежнему прайсу, но получила Fast mode с ускорением до 2,5 раза. Вывод: компания давит ценой и скоростью, чтобы быстрее нарастить спрос и долю рынка.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/chatgpt-5-6-luna-i-terra-podesheveli

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Доменная зона .web делегирован в корневую зону DNS

Verisign вывела .web в корневую зону DNS: теперь это полноценный TLD, но открытая регистрация ещё не стартовала. Сначала доступ получат владельцы совпадающих доменов в .com через LRP. Вывод для рынка: хорошие EMD в .com могут стать входным билетом в .web, если успеть занять брендовые имена раньше общего запуска.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/domennaia-zona-web-delegirovan-v-kornevuiu-zonu-dns

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top