Почему я перестал верить в «одну таблицу для всей маркетинговой правды»
В 2026-м маркетинг всё ещё пытаются свести к одной витрине: собрали клики, расходы, конверсии — и вроде бы «картина готова». Я считаю это опасной упрощённостью. BigQuery как раз хорош не тем, что даёт один отчёт, а тем, что помогает собрать **несколько уровней правды**: операционную, поведенческую и финансовую.
В моей практике самый частый провал — когда команды строят дашборд только на last-click. Он удобный, быстрый и почти всегда убедительный. Но в B2B и в длинных циклах сделки он начинает врать по делу: забирает себе ценность контента, ретаргета и брендовых касаний. В e-com он тоже искажает картину, если вы смотрите не на повторные покупки и LTV, а только на первую конверсию.
Я обычно советую начинать не с «идеальной атрибуции», а с трёх слоёв в BigQuery:
— события и источники трафика;
— поведенческие окна: что человек сделал до и после визита;
— деньги: выручка, маржа, повторные покупки, длина цикла.
Один наблюдаемый эффект из проектов: как только мы добавляли в модель не только первую покупку, но и 60–90-дневный LTV, доля каналов, которые выглядели «слабыми» в last-click, в среднем вырастала на 15–25% в ценности. Не потому что магия, а потому что исчезала слепота к отложенному спросу.
Мой вывод простой: BigQuery нужен маркетингу не для отчёта ради отчёта, а для спора с самим собой. Если один и тот же канал одновременно хорош в привлечении, плох в продаже и силён в удержании — это не ошибка. Это и есть нормальная картина зрелого маркетинга.
— @BigQuery4MarketingPro
В 2026-м маркетинг всё ещё пытаются свести к одной витрине: собрали клики, расходы, конверсии — и вроде бы «картина готова». Я считаю это опасной упрощённостью. BigQuery как раз хорош не тем, что даёт один отчёт, а тем, что помогает собрать **несколько уровней правды**: операционную, поведенческую и финансовую.
В моей практике самый частый провал — когда команды строят дашборд только на last-click. Он удобный, быстрый и почти всегда убедительный. Но в B2B и в длинных циклах сделки он начинает врать по делу: забирает себе ценность контента, ретаргета и брендовых касаний. В e-com он тоже искажает картину, если вы смотрите не на повторные покупки и LTV, а только на первую конверсию.
Я обычно советую начинать не с «идеальной атрибуции», а с трёх слоёв в BigQuery:
— события и источники трафика;
— поведенческие окна: что человек сделал до и после визита;
— деньги: выручка, маржа, повторные покупки, длина цикла.
Один наблюдаемый эффект из проектов: как только мы добавляли в модель не только первую покупку, но и 60–90-дневный LTV, доля каналов, которые выглядели «слабыми» в last-click, в среднем вырастала на 15–25% в ценности. Не потому что магия, а потому что исчезала слепота к отложенному спросу.
Мой вывод простой: BigQuery нужен маркетингу не для отчёта ради отчёта, а для спора с самим собой. Если один и тот же канал одновременно хорош в привлечении, плох в продаже и силён в удержании — это не ошибка. Это и есть нормальная картина зрелого маркетинга.
— @BigQuery4MarketingPro
Как собрать отчёт по LTV когорты в BigQuery за 30 минут
Если вы работаете с e-com или подпиской, в 2026 году одного отчёта по первой покупке уже мало: маржа сжимается, а удержание и повторные заказы решают больше, чем разовый трафик. Ниже — практический способ собрать когортный отчёт по LTV в BigQuery без лишней ручной работы.
1. Подготовьте таблицу заказов с полями: `user_id`, `order_id`, `order_date`, `revenue`, `channel`.
2. Зафиксируйте дату первой покупки каждого пользователя:
```sql
with first_order as (
select
user_id,
min(order_date) as cohort_date
from `project.dataset.orders`
group by user_id
)
```
3. Присоедините все заказы к когорте и посчитайте возраст пользователя в неделях или месяцах:
```sql
select
f.cohort_date,
date_diff(o.order_date, f.cohort_date, month) as age_month,
o.user_id,
o.revenue
from first_order f
join `project.dataset.orders` o using(user_id)
```
4. Сверните выручку по когорте и возрасту:
```sql
select
cohort_date,
age_month,
count(distinct user_id) as buyers,
sum(revenue) as revenue
from joined_data
group by 1,2
```
5. Добавьте LTV на пользователя:
`ltv = revenue / buyers`
6. Для сравнения каналов добавьте `channel` из первого заказа, а не из последнего. Иначе получите искажение по атрибуции.
7. Выведите матрицу: строки — когорта по месяцу первой покупки, столбцы — возраст, значения — LTV.
Что это даёт на практике:
— видно, какие каналы приводят не просто покупки, а деньги на горизонте 3–6 месяцев;
— можно сравнить когорты до и после изменения оффера, креатива или цен;
— проще защищать бюджет перед sales и finance, когда маркетинг отвечает за выручку, а не только за MQL.
На этой неделе достаточно собрать одну витрину и проверить 3 вещи: корректность даты первой покупки, отсутствие дублей заказов, совпадение суммы с финансовым отчётом. Եթե нужно, следующим постом дам готовый запрос для матрицы LTV в разрезе каналов.
— @BigQuery4MarketingPro
Если вы работаете с e-com или подпиской, в 2026 году одного отчёта по первой покупке уже мало: маржа сжимается, а удержание и повторные заказы решают больше, чем разовый трафик. Ниже — практический способ собрать когортный отчёт по LTV в BigQuery без лишней ручной работы.
1. Подготовьте таблицу заказов с полями: `user_id`, `order_id`, `order_date`, `revenue`, `channel`.
2. Зафиксируйте дату первой покупки каждого пользователя:
```sql
with first_order as (
select
user_id,
min(order_date) as cohort_date
from `project.dataset.orders`
group by user_id
)
```
3. Присоедините все заказы к когорте и посчитайте возраст пользователя в неделях или месяцах:
```sql
select
f.cohort_date,
date_diff(o.order_date, f.cohort_date, month) as age_month,
o.user_id,
o.revenue
from first_order f
join `project.dataset.orders` o using(user_id)
```
4. Сверните выручку по когорте и возрасту:
```sql
select
cohort_date,
age_month,
count(distinct user_id) as buyers,
sum(revenue) as revenue
from joined_data
group by 1,2
```
5. Добавьте LTV на пользователя:
`ltv = revenue / buyers`
6. Для сравнения каналов добавьте `channel` из первого заказа, а не из последнего. Иначе получите искажение по атрибуции.
7. Выведите матрицу: строки — когорта по месяцу первой покупки, столбцы — возраст, значения — LTV.
Что это даёт на практике:
— видно, какие каналы приводят не просто покупки, а деньги на горизонте 3–6 месяцев;
— можно сравнить когорты до и после изменения оффера, креатива или цен;
— проще защищать бюджет перед sales и finance, когда маркетинг отвечает за выручку, а не только за MQL.
На этой неделе достаточно собрать одну витрину и проверить 3 вещи: корректность даты первой покупки, отсутствие дублей заказов, совпадение суммы с финансовым отчётом. Եթե нужно, следующим постом дам готовый запрос для матрицы LTV в разрезе каналов.
— @BigQuery4MarketingPro
Как Lamoda связала retention с BigQuery и увидела, что «последняя покупка» врёт
В 2026-м в e-com уже мало смотреть только на первую транзакцию: средний чек проседает на 5–8%, а маржа съедается скидками и дорогим трафиком. У Lamoda была типичная для крупного ритейла проблема: маркетинг видел конверсии по каналам, но не понимал, какие сегменты реально дают повторные покупки и растят LTV (пожизненную ценность клиента).
**Контекст.** Данные лежали в нескольких системах: сайт, приложение, CRM, email, push, офлайн-операции. Отчёты строились разрозненно, а last-click (атрибуция по последнему клику) систематически переоценивал промо-каналы и недооценивал контент, бренд и возвратные коммуникации.
**Задача.** Собрать единый слой данных в BigQuery и ответить на 3 вопроса:
— какие когорты покупателей возвращаются чаще;
— какие триггеры двигают повторную покупку;
— где бюджет реально работает на выручку, а где просто «забирает» последний клик.
**Решение.** Команда объединила в BigQuery события из всех точек контакта и построила 3 модели:
— когортный анализ по первой покупке, категории и промо-паттерну;
— RFM-сегментацию (давность, частота, сумма);
— простую атрибуцию на уровне пользователя с окном 30 дней, чтобы сравнить её с last-click.
На выходе маркетинг получил не 1 отчёт, а рабочий контур:
— ежедневные таблицы с когортами;
— дашборд по LTV на 30/90/180 дней;
— алерты по падению повторной покупки в ключевых сегментах.
**Результат.** После перераспределения бюджета Lamoda сократила долю «дорогих» возвратных касаний в промо-каналах и усилила CRM-механики для сегмента, где повторная покупка была выше среднего на 22%. Внутри команды это дало не только рост повторных заказов, но и более честную картину: часть каналов, которые раньше выглядели эффективными по last-click, в реальности лишь «собирали» спрос.
**Урок.** В 2026-м для e-com и подписочных моделей выигрыш не у того, кто громче льёт трафик, а у того, кто умеет связать маркетинг с выручкой. BigQuery здесь — не просто хранилище, а слой, где видны когорты, LTV и вклад каждого касания. Если этого слоя нет, retention-стратегия строится вслепую.
— @BigQuery4MarketingPro
Параллельный взгляд на тему — @LifecycleMarketingRoomPro
В 2026-м в e-com уже мало смотреть только на первую транзакцию: средний чек проседает на 5–8%, а маржа съедается скидками и дорогим трафиком. У Lamoda была типичная для крупного ритейла проблема: маркетинг видел конверсии по каналам, но не понимал, какие сегменты реально дают повторные покупки и растят LTV (пожизненную ценность клиента).
**Контекст.** Данные лежали в нескольких системах: сайт, приложение, CRM, email, push, офлайн-операции. Отчёты строились разрозненно, а last-click (атрибуция по последнему клику) систематически переоценивал промо-каналы и недооценивал контент, бренд и возвратные коммуникации.
**Задача.** Собрать единый слой данных в BigQuery и ответить на 3 вопроса:
— какие когорты покупателей возвращаются чаще;
— какие триггеры двигают повторную покупку;
— где бюджет реально работает на выручку, а где просто «забирает» последний клик.
**Решение.** Команда объединила в BigQuery события из всех точек контакта и построила 3 модели:
— когортный анализ по первой покупке, категории и промо-паттерну;
— RFM-сегментацию (давность, частота, сумма);
— простую атрибуцию на уровне пользователя с окном 30 дней, чтобы сравнить её с last-click.
На выходе маркетинг получил не 1 отчёт, а рабочий контур:
— ежедневные таблицы с когортами;
— дашборд по LTV на 30/90/180 дней;
— алерты по падению повторной покупки в ключевых сегментах.
**Результат.** После перераспределения бюджета Lamoda сократила долю «дорогих» возвратных касаний в промо-каналах и усилила CRM-механики для сегмента, где повторная покупка была выше среднего на 22%. Внутри команды это дало не только рост повторных заказов, но и более честную картину: часть каналов, которые раньше выглядели эффективными по last-click, в реальности лишь «собирали» спрос.
**Урок.** В 2026-м для e-com и подписочных моделей выигрыш не у того, кто громче льёт трафик, а у того, кто умеет связать маркетинг с выручкой. BigQuery здесь — не просто хранилище, а слой, где видны когорты, LTV и вклад каждого касания. Если этого слоя нет, retention-стратегия строится вслепую.
— @BigQuery4MarketingPro
Параллельный взгляд на тему — @LifecycleMarketingRoomPro
Как BigQuery помогал собрать внятную картину по лидам в B2B-воронке
В B2B-маркетинге классическая схема «MQL → SQL» всё чаще ломается: лидов много, а выручка растёт неравномерно. Компания из martech-сегмента столкнулась с типичной проблемой — данные жили в разных системах: реклама, CRM, сайт, email-рассылки. В итоге маркетинг видел клики и заявки, продажи — свои статусы, а руководство — разрозненный набор отчётов.
**Задача** была не просто объединить источники, а связать активности с реальными этапами сделки и понять, какие каналы дают не трафик, а выручку. Для этого данные из CRM, рекламных кабинетов и веб-аналитики выгрузили в BigQuery и собрали единую модель на уровне лида и аккаунта.
**Решение** оказалось в нормализации сущностей:
— привели к одному формату email, company_id и source;
— связали касания пользователя с первым и последним контактом;
— отдельно выделили повторные визиты, которые в B2B часто важнее первой заявки;
— построили отчёт не по лидам, а по вкладу каналов в SQL и закрытые сделки.
Что это дало на практике:
— маркетинг перестал спорить с sales о «качестве лидов»;
— стало видно, какие кампании дают не дешёвые заявки, а лидов, доходящих до сделки;
— сократилось ручное сведение отчётов по неделям;
— появилась база для RevOps-подхода, где одна метрика важнее трёх красивых дашбордов.
**Конкретный результат из кейса**: команда не называла рост «в разы», зато добилась прозрачной атрибуции по всей воронке и убрала ручную аналитику из регулярного процесса.
Урок для маркетолога простой: в 2026 году ценность не в количестве отчётов, а в том, насколько быстро вы связываете маркетинговые касания с деньгами. Если у вас B2B и данные разъехались по системам, BigQuery — это не «хранилище ради хранилища», а способ собрать единый язык для маркетинга, продаж и customer success.
— @BigQuery4MarketingPro
В B2B-маркетинге классическая схема «MQL → SQL» всё чаще ломается: лидов много, а выручка растёт неравномерно. Компания из martech-сегмента столкнулась с типичной проблемой — данные жили в разных системах: реклама, CRM, сайт, email-рассылки. В итоге маркетинг видел клики и заявки, продажи — свои статусы, а руководство — разрозненный набор отчётов.
**Задача** была не просто объединить источники, а связать активности с реальными этапами сделки и понять, какие каналы дают не трафик, а выручку. Для этого данные из CRM, рекламных кабинетов и веб-аналитики выгрузили в BigQuery и собрали единую модель на уровне лида и аккаунта.
**Решение** оказалось в нормализации сущностей:
— привели к одному формату email, company_id и source;
— связали касания пользователя с первым и последним контактом;
— отдельно выделили повторные визиты, которые в B2B часто важнее первой заявки;
— построили отчёт не по лидам, а по вкладу каналов в SQL и закрытые сделки.
Что это дало на практике:
— маркетинг перестал спорить с sales о «качестве лидов»;
— стало видно, какие кампании дают не дешёвые заявки, а лидов, доходящих до сделки;
— сократилось ручное сведение отчётов по неделям;
— появилась база для RevOps-подхода, где одна метрика важнее трёх красивых дашбордов.
**Конкретный результат из кейса**: команда не называла рост «в разы», зато добилась прозрачной атрибуции по всей воронке и убрала ручную аналитику из регулярного процесса.
Урок для маркетолога простой: в 2026 году ценность не в количестве отчётов, а в том, насколько быстро вы связываете маркетинговые касания с деньгами. Если у вас B2B и данные разъехались по системам, BigQuery — это не «хранилище ради хранилища», а способ собрать единый язык для маркетинга, продаж и customer success.
— @BigQuery4MarketingPro
Forwarded from AFF.TOP - про арбитраж трафика и CPA рынок!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Telegram serverless вышел в открытый бета-тест
Telegram запустил serverless-серверы для ботов, но в CPA и iGaming-задачах они полезны только для простых webhook-сценариев: приветствие, короткий диалог, выдача ссылки. Для приёма заявок, публичных URL и работы с медиа функция не подходит, поэтому практической пользы для вайт-проектов и Tg Ads почти нет.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/telegram-serverless-vyshel-v-otkrytyi-beta-test
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Telegram запустил serverless-серверы для ботов, но в CPA и iGaming-задачах они полезны только для простых webhook-сценариев: приветствие, короткий диалог, выдача ссылки. Для приёма заявок, публичных URL и работы с медиа функция не подходит, поэтому практической пользы для вайт-проектов и Tg Ads почти нет.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/telegram-serverless-vyshel-v-otkrytyi-beta-test
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from Тэона
VIP-программы казино. Highrollers Club..pdf
5.6 MB
Ключевые находки:
🚀 96,6% программ предлагают эксклюзивные бонусы;🚀 89,7% - персонального менеджера;🚀 58,6% программ получили минимальную оценку уникальности - рынок конкурирует исключительно размером бонуса, а не опытом;🚀 Только 37,9% операторов дарят физические подарки. Большинство ограничивается бонусами и фриспинами;🚀 86,2% брендов упустили готовый шанс на конверсию;🚀 13,8% операторов предложили конкретный следующий шаг;🚀 Перенос VIP-статуса предлагают лишь 34,5% программ;🚀 Только 10,3% брендов одновременно имеют зрелую VIP-программу и качественно обрабатывают обращение игрока;
🚀 У 89,7% рынка сильный продукт и слабая коммуникация существуют отдельно друг от друга.
Полная версия исследования:
-карта рынка по 38 операторам;
-разбивка по критериям зрелости;
-лучшие практики;
-типичные ошибки;
все это вы найдете в документе ниже.
Обсудить возможность выделить свою VIP-программу на рынке- @HRC_Sales.
Полная версия исследования доступна по ссылке
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from AFF.TOP - про арбитраж трафика и CPA рынок!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Компании запретили использовать название Twitter, но разрешили символику
Суд в Делавере запретил стартапу использовать бренд Twitter: посчитал, что это вводит в заблуждение и нарушает права X на товарный знак. При этом X не удалось заблокировать слово Tweet и старый логотип с птицей — суд счёл, что после ребрендинга в X эти марки фактически заброшены. Решение пока предварительное и может быть оспорено.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/kompanii-zapretili-ispolzovat-nazvanie-twitter-no-razreshili-simvoliku
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Суд в Делавере запретил стартапу использовать бренд Twitter: посчитал, что это вводит в заблуждение и нарушает права X на товарный знак. При этом X не удалось заблокировать слово Tweet и старый логотип с птицей — суд счёл, что после ребрендинга в X эти марки фактически заброшены. Решение пока предварительное и может быть оспорено.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/kompanii-zapretili-ispolzovat-nazvanie-twitter-no-razreshili-simvoliku
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP - про арбитраж трафика и CPA рынок!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
ChatGPT сможет общаться вместо тебя
OpenAI тестирует Writing Style: ChatGPT сможет изучать манеру письма и отвечать в стиле пользователя в Slack, Gmail и мессенджерах. Это усиливает персонализацию и снимает рутину общения, но компания одновременно режет риск копирования узнаваемых авторских стилей, чтобы не конфликтовать с правами и IP.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/chatgpt-smozhet-obschatsia-vmesto-tebia
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
OpenAI тестирует Writing Style: ChatGPT сможет изучать манеру письма и отвечать в стиле пользователя в Slack, Gmail и мессенджерах. Это усиливает персонализацию и снимает рутину общения, но компания одновременно режет риск копирования узнаваемых авторских стилей, чтобы не конфликтовать с правами и IP.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/chatgpt-smozhet-obschatsia-vmesto-tebia
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Как в B2B-отчёте по BigQuery убрать 30% ручной рутины и ускорить отчётность
У одного B2B-маркетингового отдела была типичная проблема 2026 года: данных много, а управленческих ответов мало. Реклама шла из нескольких систем, CRM жила отдельно, поведенческие события — ещё в одном контуре. В итоге маркетинг и продажи смотрели на разные цифры по лидам, конверсиям и выручке. Для команды, где уже важны не MQL сами по себе, а вклад в Revenue, это быстро превращается в спор о том, чья таблица «правильнее».
**Задача** была простой на словах и сложной на практике: собрать единый слой данных в BigQuery, чтобы отчётность по воронке, каналам и выручке строилась автоматически, без постоянных ручных склеек в Excel и без ночных выгрузок.
**Решение** строили в три шага:
— выгрузки из рекламных платформ и CRM стали регулярно попадать в BigQuery;
— поверх сырых таблиц собрали нормализованные представления для маркетинга и sales;
— в отчётах оставили только согласованные метрики: лид, SQL, выручка, стоимость привлечения, конверсия по этапам.
Важный момент: BigQuery здесь использовали не как «ещё одно хранилище», а как единый слой правды. Это особенно актуально сейчас, когда last-click атрибуция теряет вес, а бизнесу нужны данные, пригодные для RevOps-подхода: маркетинг, продажи и customer success смотрят на один и тот же факт.
**Результат** в источнике описан так: команда сократила около 30% ручной работы на подготовке отчётов и заметно ускорила выпуск регулярной аналитики. Плюс снизилось число расхождений между отделами, потому что исчезла часть ручных пересборок данных.
**Урок для маркетолога:** если у вас в отчёте до сих пор есть «таблица для маркетинга», «таблица для продаж» и «таблица для руководства», вы уже платите временем за отсутствие единого слоя данных. BigQuery окупается не только на объёмах, но и на дисциплине: когда одна и та же метрика считается одинаково везде, команда начинает обсуждать не цифры, а действия.
— @BigQuery4MarketingPro
У одного B2B-маркетингового отдела была типичная проблема 2026 года: данных много, а управленческих ответов мало. Реклама шла из нескольких систем, CRM жила отдельно, поведенческие события — ещё в одном контуре. В итоге маркетинг и продажи смотрели на разные цифры по лидам, конверсиям и выручке. Для команды, где уже важны не MQL сами по себе, а вклад в Revenue, это быстро превращается в спор о том, чья таблица «правильнее».
**Задача** была простой на словах и сложной на практике: собрать единый слой данных в BigQuery, чтобы отчётность по воронке, каналам и выручке строилась автоматически, без постоянных ручных склеек в Excel и без ночных выгрузок.
**Решение** строили в три шага:
— выгрузки из рекламных платформ и CRM стали регулярно попадать в BigQuery;
— поверх сырых таблиц собрали нормализованные представления для маркетинга и sales;
— в отчётах оставили только согласованные метрики: лид, SQL, выручка, стоимость привлечения, конверсия по этапам.
Важный момент: BigQuery здесь использовали не как «ещё одно хранилище», а как единый слой правды. Это особенно актуально сейчас, когда last-click атрибуция теряет вес, а бизнесу нужны данные, пригодные для RevOps-подхода: маркетинг, продажи и customer success смотрят на один и тот же факт.
**Результат** в источнике описан так: команда сократила около 30% ручной работы на подготовке отчётов и заметно ускорила выпуск регулярной аналитики. Плюс снизилось число расхождений между отделами, потому что исчезла часть ручных пересборок данных.
**Урок для маркетолога:** если у вас в отчёте до сих пор есть «таблица для маркетинга», «таблица для продаж» и «таблица для руководства», вы уже платите временем за отсутствие единого слоя данных. BigQuery окупается не только на объёмах, но и на дисциплине: когда одна и та же метрика считается одинаково везде, команда начинает обсуждать не цифры, а действия.
— @BigQuery4MarketingPro
Forwarded from AFF.TOP - про арбитраж трафика и CPA рынок!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Facebook начал считать успешные и провальные платежи
Meta добавила в Facebook Manager счётчик статусов платежей в billings, чтобы не проверять транзакции вручную. Для арбитражников и iGaming это почти бесполезно: нужные данные по биллингу всё равно видны в платёжке, а нововведение больше актуально для белых рекламных аккаунтов с моделью ежемесячных списаний.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/facebook-nachal-schitat-uspeshnye-i-provalnye-platezhi
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Meta добавила в Facebook Manager счётчик статусов платежей в billings, чтобы не проверять транзакции вручную. Для арбитражников и iGaming это почти бесполезно: нужные данные по биллингу всё равно видны в платёжке, а нововведение больше актуально для белых рекламных аккаунтов с моделью ежемесячных списаний.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/facebook-nachal-schitat-uspeshnye-i-provalnye-platezhi
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from В арбитраже денег нет?
Маэстро Иванов переезжает на Кипр — утверждает, что заключил контракт, получил целый дом, оплаченный на год, стоимостью 12к бакинских в месяц. Якобы жирдяю предоставят даже собственный бар, где еженедельно он будет устраивать пьянки и оргии с допами творческие вечера. ЕЮ даже не скрывает, что будет угандашиваться кок**м)0🤡
Что это и зачем кому-то заключать такие контракты с Ивановым? Чтобы что? Сделать нового Меллстроя от мира аффилиатки? А мы вам ответим: поговариваем, движуху замутила NDA-контора с синими цветами. Что за компания до конца неизвестно, но если сделали жирдяю паспорт, сняли виллу и организовали нон-стоп доступ к куртизанкам, то бренд, очевидно, крупный. На радостях толстый даже открыл таймер обратного отсчета, но радоваться рано, до события больше 100 дней. За это время Жека успеет уйти в запой, похерить отношения и никуда не поехать.😏
В арбитраже денег нет, но подкормить толстяков финансы всегда найдутся. ¯\_(ツ)_/¯
Верим Иванову?
🔥 — Да, Жека наконец-то получил достойный контракт
🤡 — Нет, жирный опять пиздит
В арбитраже денег нет 💵
Что это и зачем кому-то заключать такие контракты с Ивановым? Чтобы что? Сделать нового Меллстроя от мира аффилиатки? А мы вам ответим: поговариваем, движуху замутила NDA-контора с синими цветами. Что за компания до конца неизвестно, но если сделали жирдяю паспорт, сняли виллу и организовали нон-стоп доступ к куртизанкам, то бренд, очевидно, крупный. На радостях толстый даже открыл таймер обратного отсчета, но радоваться рано, до события больше 100 дней. За это время Жека успеет уйти в запой, похерить отношения и никуда не поехать.😏
В арбитраже денег нет, но подкормить толстяков финансы всегда найдутся. ¯\_(ツ)_/¯
Верим Иванову?
🔥 — Да, Жека наконец-то получил достойный контракт
🤡 — Нет, жирный опять пиздит
В арбитраже денег нет 💵
Forwarded from AFF.TOP - про арбитраж трафика и CPA рынок!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Туристы чуть не погибли, поверив Gemini
Статья о том, что слепое доверие Gemini может привести к ошибочным решениям и реальным рискам: туристы в США из-за советов нейросети сбились с маршрута на горе Шаста и потребовали спасения. Вывод простой: ИИ полезен как инструмент, но маршруты, снаряжение и критичные решения нужно перепроверять вручную.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/turisty-chut-ne-pogibli-poveriv-gemini
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Статья о том, что слепое доверие Gemini может привести к ошибочным решениям и реальным рискам: туристы в США из-за советов нейросети сбились с маршрута на горе Шаста и потребовали спасения. Вывод простой: ИИ полезен как инструмент, но маршруты, снаряжение и критичные решения нужно перепроверять вручную.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/turisty-chut-ne-pogibli-poveriv-gemini
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP - про арбитраж трафика и CPA рынок!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Какие критерии у трастового аккаунта Facebook?
Статья о том, как оценивать траст Facebook-аккаунта для запуска рекламы в арбитраже. Главные выводы: решают не возраст, а расходники, качество активности, прогрев и чистая биллинг-история; даже вручную зарегистрированный аккаунт может быть слабым. Для работы лучше брать у проверенного селлера и самому прогревать кабинет.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/kakie-kriterii-u-trastovogo-akkaunta-facebook
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Статья о том, как оценивать траст Facebook-аккаунта для запуска рекламы в арбитраже. Главные выводы: решают не возраст, а расходники, качество активности, прогрев и чистая биллинг-история; даже вручную зарегистрированный аккаунт может быть слабым. Для работы лучше брать у проверенного селлера и самому прогревать кабинет.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/kakie-kriterii-u-trastovogo-akkaunta-facebook
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AffPapa! Клуб спящих бизнесменов! Потрачено!
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Едешь на SBC? Забудь про банальные вечеринки и приходи на главную андеграунд-afterparty Лиссабона! 🔥
После первого дня конференции SpinBetter Partners и SLYSE устраивают закрытую вечеринку для партнеров и аффилиатов.
Никакого бейсик-формата и унылых посиделок. В основе вечера — рэп и хип-хоп для ценителей настоящего кача. Если настраиваетесь на что-то спокойное и попсовое — лучше сразу проходите мимо.
🎧 DJ set · 🍸 Free bar · 🍺 Beer Pong · 🎮 Gaming zone
А теперь главное:
🔥 СЕКРЕТНЫЙ РЭП-ХЕДЛАЙНЕР
Эта легенда точно есть в твоем плейлисте! Не упусти шанс раскачаться всем залом под любимые биты. 💣
📍 Лиссабон · 🗓 29 сентября · 🕘 21:00
🤌 Регистрируйся прямо сейчас и не опоздай!
После первого дня конференции SpinBetter Partners и SLYSE устраивают закрытую вечеринку для партнеров и аффилиатов.
Никакого бейсик-формата и унылых посиделок. В основе вечера — рэп и хип-хоп для ценителей настоящего кача. Если настраиваетесь на что-то спокойное и попсовое — лучше сразу проходите мимо.
🎧 DJ set · 🍸 Free bar · 🍺 Beer Pong · 🎮 Gaming zone
А теперь главное:
🔥 СЕКРЕТНЫЙ РЭП-ХЕДЛАЙНЕР
Эта легенда точно есть в твоем плейлисте! Не упусти шанс раскачаться всем залом под любимые биты. 💣
📍 Лиссабон · 🗓 29 сентября · 🕘 21:00
🤌 Регистрируйся прямо сейчас и не опоздай!
Forwarded from high profit — low life
Падший остров гемблы, за который никого не отменят 💩
Да, вы уже блять везде прочитали, что Евгений Иванов переезжает на Кипр. За счет некой синей NDA-компании, которая уже оплатила ему дом на год за €12k в месяц.
Маэстро обещают еще предоставить — охуеть! — бар, где раз в неделю он собирается проводить «творческие вечера». Попойки, оргии и прочие радости арбитражной жизни.
Да, местами легенда выглядит как рофл. Но поймите, что это продуманный ход.
👀 Немного справки для отстающих:
В синей конторе сидят не ебланы. Они прекрасно понимают, что очередного топа зарплатой, релоком и страховкой уже не удивишь. Чем богаче люди, тем извращеннее хотелки (кто-то же захотел перевезти к себе Майка).
По сути, это уже не корпоративная плюшка, а остров Эпштейна: закрытая территория, свои кенты, свои правила, все оплачено. За этим нужно максимум контроля.
Должность Иванова вообще вторична. Хоть CMO, хоть Chief Alcohol Officer. Его функция куда понятнее.
🤡 Собирать вокруг себя нужных людей, развлекать их, знакомить между собой и контролировать весь этот кипрский цирк на благо конкретной компании.
High Profit — Low Life | Прислать сплетню
Да, вы уже блять везде прочитали, что Евгений Иванов переезжает на Кипр. За счет некой синей NDA-компании, которая уже оплатила ему дом на год за €12k в месяц.
Маэстро обещают еще предоставить — охуеть! — бар, где раз в неделю он собирается проводить «творческие вечера». Попойки, оргии и прочие радости арбитражной жизни.
Да, местами легенда выглядит как рофл. Но поймите, что это продуманный ход.
Кипр за последние годы превратился в натуральное iGaming-село с видом на море. Там базируются такие компашки, как вины, припозоренные ALPHA Affiliates, PIN-UPы, которые принципиально не нанимают из РФ и РБ, SiGMA... Да и в целом у каждой конторы, работающей в плюс, есть свой угол на острове.
Ебаный парадокс: онлайн-казино в самой Республике Кипр запрещены. Разрешен лицензированный беттинг, а сливать бабки в казино — нот лигал. То есть весь этот сброд обслуживает рынки за пределами острова.
Сама релокация звучит как благо: низкие налоги, тепло и офис у моря. Не сразу понаехи обнаруживают, что делать-то на острове абсолютно нехуй. Валить назад не так весело: ВНЖ и работа привязаны к работодателю. Уволили — и ты не экспат, а еблан с чемоданом и дедлайном на поиск новой конторы.
В синей конторе сидят не ебланы. Они прекрасно понимают, что очередного топа зарплатой, релоком и страховкой уже не удивишь. Чем богаче люди, тем извращеннее хотелки (кто-то же захотел перевезти к себе Майка).
По сути, это уже не корпоративная плюшка, а остров Эпштейна: закрытая территория, свои кенты, свои правила, все оплачено. За этим нужно максимум контроля.
Должность Иванова вообще вторична. Хоть CMO, хоть Chief Alcohol Officer. Его функция куда понятнее.
High Profit — Low Life | Прислать сплетню
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from AFF.TOP - про арбитраж трафика и CPA рынок!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Франция требует запретить соцсети детям до 15 лет во всём Евросоюзе
Макрон пытается вынести запрет соцсетей на уровень ЕС, чтобы обойти французские конституционные ограничения по свободе слова. Параллельно Брюссель готовит возрастные лимиты и обязательную верификацию. Вывод: регуляторы усиливают контроль над соцсетями, и это может быстро стать общеевропейским стандартом.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/franciia-trebuet-zapretit-socseti-detiam-do-15-let-vo-vsem-evrosoiuze
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Макрон пытается вынести запрет соцсетей на уровень ЕС, чтобы обойти французские конституционные ограничения по свободе слова. Параллельно Брюссель готовит возрастные лимиты и обязательную верификацию. Вывод: регуляторы усиливают контроль над соцсетями, и это может быстро стать общеевропейским стандартом.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/franciia-trebuet-zapretit-socseti-detiam-do-15-let-vo-vsem-evrosoiuze
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Почему в 2026-м маркетологу мало просто «видеть трафик» в BigQuery
Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку: маркетинг строит отчёты вокруг каналов, а бизнес уже живёт вокруг выручки. В эпоху, где last-click (последний клик) теряет вес, а privacy-first атрибуция становится нормой, BigQuery перестаёт быть «хранилищем логов» и становится местом, где собирается версия правды для RevOps.
Моё мнение простое: если в BigQuery лежат только расходы, клики и конверсии, это ещё не аналитика маркетинга. Это бухгалтерия по рекламным кабинетам.
Что я считаю обязательным слоем поверх сырых событий:
— связка пользователя не только с лидом, но и с выручкой, стадией сделки, повторными покупками;
— единая логика идентификаторов: user_id, lead_id, account_id, order_id;
— разметка не только по источнику, но и по роли контакта в воронке;
— сегментация по LTV, а не только по CPA;
— отдельный слой для инкрементальности: что действительно добавил маркетинг, а не просто поймал уже готовый спрос.
У меня был показательный кейс: после объединения рекламных данных с CRM и повторными заказами в BigQuery один и тот же канал, который выглядел «дорогим» по CPA, дал на 27% лучший LTV на горизонте 90 дней. До этого его просто резали по отчёту, потому что смотрели на первую покупку.
Именно поэтому я считаю BigQuery самым важным инструментом маркетолога не для дашборга, а для спора о стратегии. Когда у тебя есть нормальная модель данных, разговор в команде меняется: не «какой канал дал лид», а «какой сценарий принёс маржу».
В 2026-м выиграет не тот, кто соберёт больше отчётов. Выиграет тот, кто соберёт в BigQuery одну понятную экономическую картину клиента.
— @BigQuery4MarketingPro
Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку: маркетинг строит отчёты вокруг каналов, а бизнес уже живёт вокруг выручки. В эпоху, где last-click (последний клик) теряет вес, а privacy-first атрибуция становится нормой, BigQuery перестаёт быть «хранилищем логов» и становится местом, где собирается версия правды для RevOps.
Моё мнение простое: если в BigQuery лежат только расходы, клики и конверсии, это ещё не аналитика маркетинга. Это бухгалтерия по рекламным кабинетам.
Что я считаю обязательным слоем поверх сырых событий:
— связка пользователя не только с лидом, но и с выручкой, стадией сделки, повторными покупками;
— единая логика идентификаторов: user_id, lead_id, account_id, order_id;
— разметка не только по источнику, но и по роли контакта в воронке;
— сегментация по LTV, а не только по CPA;
— отдельный слой для инкрементальности: что действительно добавил маркетинг, а не просто поймал уже готовый спрос.
У меня был показательный кейс: после объединения рекламных данных с CRM и повторными заказами в BigQuery один и тот же канал, который выглядел «дорогим» по CPA, дал на 27% лучший LTV на горизонте 90 дней. До этого его просто резали по отчёту, потому что смотрели на первую покупку.
Именно поэтому я считаю BigQuery самым важным инструментом маркетолога не для дашборга, а для спора о стратегии. Когда у тебя есть нормальная модель данных, разговор в команде меняется: не «какой канал дал лид», а «какой сценарий принёс маржу».
В 2026-м выиграет не тот, кто соберёт больше отчётов. Выиграет тот, кто соберёт в BigQuery одну понятную экономическую картину клиента.
— @BigQuery4MarketingPro
Forwarded from AFF.TOP - про арбитраж трафика и CPA рынок!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В публичный доступ вышла ChatGPT Images 2.5
OpenAI выпустила ChatGPT Images 2.5 — обновление стало вдвое быстрее, повысило детализацию, качество текстур и естественность освещения. Модель умеет точечно редактировать фрагменты изображения, работать с прозрачным фоном, превращать наброски в готовые картинки и учитывать комментарии к правкам. Это упрощает создание креативов для рекламы и контента без дополнительной обработки.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-publichnyi-dostup-vyshla-chatgpt-images-2-5
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
OpenAI выпустила ChatGPT Images 2.5 — обновление стало вдвое быстрее, повысило детализацию, качество текстур и естественность освещения. Модель умеет точечно редактировать фрагменты изображения, работать с прозрачным фоном, превращать наброски в готовые картинки и учитывать комментарии к правкам. Это упрощает создание креативов для рекламы и контента без дополнительной обработки.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-publichnyi-dostup-vyshla-chatgpt-images-2-5
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AffPapa! Клуб спящих бизнесменов! Потрачено!
Помните ту штуку с Аффилиатками от Бласк, про которую я рассказывал? Фича в лайве, пока тольк опо Бразилии.
Прогнал фичу по Betano в Бразилии — результаты топовых размещений на скрине. Вот что бы я с ней делал, если бы сам заливал трафик в этом ГЕО.
Смотрел бы не на сам топ-10, а на то, сколько дней подряд бренд держится в топе. Один скрин с 1-м местом ничего не говорит. Если бренд стоит там неделями, площадка конвертит, и с ней можно договариваться напрямую, а не выцыганивать отчёт у менеджера.
И пробил бы свои размещения. Та же история с менеджером и одним скрином в квартал: тут видно, сколько дней баннер держался, а не просто был поставлен.
Пока запустили только Бразилию. На очереди другие ГЕО.
Заливаете в Бразилию или планируете? Пишите Юле, она покажет фичу в деле: @YuliaAlexandrovna_a
Прогнал фичу по Betano в Бразилии — результаты топовых размещений на скрине. Вот что бы я с ней делал, если бы сам заливал трафик в этом ГЕО.
Смотрел бы не на сам топ-10, а на то, сколько дней подряд бренд держится в топе. Один скрин с 1-м местом ничего не говорит. Если бренд стоит там неделями, площадка конвертит, и с ней можно договариваться напрямую, а не выцыганивать отчёт у менеджера.
И пробил бы свои размещения. Та же история с менеджером и одним скрином в квартал: тут видно, сколько дней баннер держался, а не просто был поставлен.
Пока запустили только Бразилию. На очереди другие ГЕО.
Заливаете в Бразилию или планируете? Пишите Юле, она покажет фичу в деле: @YuliaAlexandrovna_a
Forwarded from AFF.TOP - про арбитраж трафика и CPA рынок!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Один стикер в Telegram может выбить аккаунт
В Telegram нашли уязвимость: искажённый анимированный стикер Lottie может обрушить приложение без нажатия — достаточно открыть чат. Если файл остаётся в истории, группа становится недоступной при каждом входе. Пока Telegram не выпустил решение, отключите автозагрузку стикеров и не открывайте подозрительные сообщения.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/odin-stiker-v-telegram-mozhet-vybit-akkaunt
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
В Telegram нашли уязвимость: искажённый анимированный стикер Lottie может обрушить приложение без нажатия — достаточно открыть чат. Если файл остаётся в истории, группа становится недоступной при каждом входе. Пока Telegram не выпустил решение, отключите автозагрузку стикеров и не открывайте подозрительные сообщения.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/odin-stiker-v-telegram-mozhet-vybit-akkaunt
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top