Марк Цукерберг извинился перед Индией

Статья о давлении индийских властей на крупные соцсети из-за дипфейков и материалов сексуального насилия над несовершеннолетними. Цукерберг публично извиняется, чтобы снизить риск блокировки Facebook и WhatsApp в крупном geo. Вывод: регуляторы в Индии ужесточают контроль, и для платформ это уже вопрос доступа к рынку, а не репутации.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/mark-cukerberg-izvinilsia-pered-indiei

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Meta выпустила ИИ-агент Muse Code

Meta выпустила Muse Code — прямого конкурента Claude Code с упором на управление несколькими ИИ-агентами в параллели для долгих задач. Главный вывод: компания агрессивно демпингует ценой, предлагая базовый тариф и сверхдешёвый вариант в обмен на доступ к личным данным.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/meta-vypustila-ii-agent-muse-code

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

РОЗЫГРЫШ НОУТБУКА НА ВЫХОДНЫЕ 💻

Подпишись на три канала:
• Иванов - @pacan
• Кустов - @cobaka
• Миша - @CPA_Farm

И один случайный подписчик заберёт великолепный ноутбук. Отличная рабочая лошадка для работы, учёбы и интернет-сёрфинга, остальное не потянет!

Важно: боты сразу мимо, аккаунты не из нашей сферы тоже, все участники будут проверены, в том числе на пересечение с профильными affiliate/iGaming чатами.

Итоги сразу после выходных.

Три подписки. Один ноутбук. Как сказал GPT - иногда интернет всё-таки использует случайный выбор не только для того, чтобы подсунуть очередную рекламу криптокурсов.

Участников: 80
Призовых мест: 1
Дата розыгрыша: 15:14, 09.08.2026 MSK (3 дня)

Google по ошибке удалил тысячи сайтов

Google массово банил сайты на Blogger из-за сбоя в автоматической модерации: система ошибочно нашла malware в контенте и снесла тысячи сайтов, часть — повторно после восстановления. Для вебмастеров вывод простой: даже трастовая платформа не защищает от ложных срабатываний, а автоматический антифрод может положить и вайт, и ферму.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-po-oshibke-udalil-tysiachi-saitov

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Миф об эффективности прямого отклика в эпоху дефицита внимания

Существует устойчивое заблуждение, что в 2026 году для удержания доли рынка достаточно агрессивного performance-маркетинга (маркетинга с оплатой за результат). Логика проста: если клиент видит предложение и сразу совершает сделку, значит, медийные инвестиции в узнаваемость бренда — лишняя трата ресурсов.

Этот миф берет начало из эпохи доминирования last-click (атрибуции по последнему клику), когда вклад каждого канала было легко оцифровать в рамках одной сессии. Однако сейчас, в эпоху Privacy-first (политики приоритета конфиденциальности) и доминирования AI-обзоров (искусственного интеллекта в поисковой выдаче), этот подход дает сбои.

Почему это не работает? Прямой отклик — это работа с «горячим» спросом, который не бесконечен. Снижение среднего чека в E-commerce заставляет компании бороться за LTV (пожизненную ценность клиента). Если бренд не инвестировал в эмоциональное закрепление в памяти потребителя до момента поиска, алгоритмы AI-поиска предложат пользователю решение на основе накопленного авторитета тематики, а не вашего рекламного объявления.

Вместо слепой веры в прямой отклик переходите к модели MMM (моделированию маркетингового микса). Она позволяет учитывать влияние накопленного знания о бренде на общую выручку компании. В условиях RevOps (объединенного управления доходом) задача маркетинга — не просто «дожать» лид, а обеспечить узнаваемость, при которой стоимость привлечения клиента снижается за счет доверия. Помните: в 2026 году побеждает не тот, кто первым попался на глаза в выдаче, а тот, кого пользователь выбрал еще до совершения запроса.

— @BrandTrackingRu

@MarketingAnalystRu разбирают это с практической стороны

OpenAI сделала ChatGPT-5.6 Luna бесплатной

OpenAI делает ставку на доступность: ChatGPT-5.6 Luna стала бесплатной на сайте, а в Sol добавили ползунок глубины рассуждений для ускорения ответов. Для сложных запросов готовят кнопку Think. Пока это веб-эксклюзив, но вывод очевиден: OpenAI усиливает продукт и давит на конкурентов бесплатным доступом.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/openai-sdelala-chatgpt-5-6-luna-besplatnoi

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Metamask представил свою криптокошелёк для ИИ

MetaMask выпустил криптокошелёк для ИИ-агентов, который позволяет им самим проводить платежи, торговать фьючерсами и свопами, а также делать ставки без участия человека. Вывод простой: под «мёртвый интернет» уже строят рабочую инфраструктуру, а контроль остаётся только на опасных транзакциях и в ручном подтверждении.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/metamask-predstavil-svoiu-kriptokoshelek-dlia-ii

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Как Nike проверял, что бренд продаёт даже без скидки

В 2026-м для брендов всё чаще важен не только трафик, но и способность удерживать спрос, когда performance-каналы дорожают, а last-click даёт всё менее честную картину. Хороший пример — Nike, который много лет измеряет не только продажи, но и силу бренда как самостоятельный актив.

Контекст был такой: Nike работает на рынке, где купить «ещё одну пару кроссовок» можно у десятков игроков, а разница в цене и доставке быстро съедается промо. Поэтому задача не в том, чтобы разово поднять конверсию, а в том, чтобы понять: насколько бренд сам создаёт выбор до контакта с рекламой.

Решение строилось на связке исследований и медиа-измерений. Nike регулярно смотрел:
— рост спонтанной узнаваемости;
— ассоциативное поле бренда;
— готовность выбирать Nike без скидки;
— вклад медиа в изменение этих метрик через brand lift-исследования;
— инкрементальность (добавочный эффект) кампаний по продажам и поисковому спросу.

Смысл был простой: не путать «дешёвый лид» и «здоровый бренд». Если кампания даёт высокий CTR, но не двигает узнаваемость и предпочтение, это не бренд-рост, а краткосрочный шум. Nike как раз работал на то, чтобы креатив и медиа повышали вероятность выбора ещё до поиска и визита на сайт.

Результат таких подходов обычно проявляется не в одном отчёте, а в системе цифр: растёт доля брендового спроса, улучшается конверсия в каналах с уже сформированным намерением, снижается зависимость от промо. В практике крупных брендов именно это и считается сильным сигналом здоровья: бренд начинает продавать часть объёма сам, без постоянной дотации скидкой.

Урок для маркетинг-директора здесь прямой: если вы измеряете только лиды, вы видите половину картины. В эпоху privacy-first атрибуции и слабого last-click нужно связывать awareness, preference и продажи в одну модель. Тогда видно, где бренд действительно строит капитал, а где просто покупает клики.

— @BrandTrackingRu

Параллельный взгляд на тему — @AmazonAdsRu

Я короче хз зачем мне это , но напишу!
Короче смотрим за "ноунейом" ( ЕЮ ) и тот вообще крышей поехал) взял себе крутанул канал на 1млн подписчиков и хочет сделать его своим основным?
Армия ботов в перед!

Вот его новый канал если что.. https://t.me/+vKOoe6K4yL0wMzEy

Почему маркетинговые модели 2020-х больше не объясняют эффективность бренда

Мы вступили в эпоху, где классические воронки продаж, выстроенные на логике линейного пути покупателя, превратились в артефакты. В 2026 году маркетинг-директор, который по-прежнему пытается уложить клиентский путь в схему «осведомленность — интерес — покупка», неизбежно сталкивается с разрывом между отчетами и фактической выручкой. Причина проста: доверие потребителя сместилось с брендовых коммуникаций на экспертный авторитет и репутацию внутри закрытых сообществ.

Первый тезис: переход от охватного присутствия к тематическому авторитету.
В мире, где поисковые системы и искусственный интеллект формируют ответы на запросы пользователя без перехода на сайт, чистая узнаваемость (brand awareness) теряет ценность, если она не подкреплена глубокой экспертизой. Поисковые алгоритмы сегодня отдают предпочтение ресурсам с высоким тематическим авторитетом (topical authority). Если бренд просто «светит» логотипом, он проигрывает тому, кто дает исчерпывающий ответ на сложный вопрос.
— Пример: производитель сложного промышленного оборудования в B2B-сегменте вместо агрессивного контекста инвестирует в создание базы знаний, которая становится индустриальным стандартом. В результате доверие (brand equity) конвертируется в сделки не через клики, а через статус «необходимого советника» для лица, принимающего решения.

Второй тезис: отказ от атрибуции последнего клика в пользу моделирования маркетингового микса.
Privacy-first (приоритет приватности данных) повестка окончательно похоронила точность трекинга. Попытки привязать каждую продажу к конкретному рекламному объявлению — это борьба с ветряными мельницами. Маркетинг сегодня должен опираться на моделирование маркетингового микса (MMM), которое оценивает вклад каждого канала в общий результат, учитывая внешние факторы. Мы перестали измерять эффективность «от кнопки до кассы», переходя к оценке накопительного эффекта инвестиций.
— Пример: крупный ритейлер одежды в условиях снижения среднего чека перестал оценивать эффективность рекламных кампаний по прямым продажам. Вместо этого они анализируют прирост частоты покупок в лояльной базе через полгода после проведения имиджевых охватных кампаний. Это позволило увидеть, что долгосрочное удержание (retention) дает в три раза больше выручки, чем ежемесячный сброс цен в поиске.

Третий тезис: интеграция маркетинга в общую выручку через RevOps.
Разделение на «маркетинг, который генерирует лиды» и «отдел продаж, который их закрывает», уходит в прошлое. В условиях сжатия рынков и борьбы за LTV (пожизненную ценность клиента) маркетинг-директор становится частью системы управления выручкой (RevOps). Теперь ответственность за доход распределена между маркетингом, продажами и службой заботы о клиентах. Если маркетинг привел пользователя, но продукт не удержал его, это считается провалом маркетинговой стратегии, а не проблемой «плохого трафика».
— Пример: IT-сервис для малого бизнеса перестроил систему мотивации команды. Теперь маркетологи получают бонусы не за количество квалифицированных лидов (MQL), а за объем ежемесячной повторяющейся выручки (MRR) от привлеченных пользователей спустя 90 дней после регистрации. Это заставило их изменить контент: вместо «продающих» лозунгов они начали публиковать материалы о том, как правильно настроить бизнес-процессы с помощью их продукта.

Четвертый тезис: ценность смыслов как главный инструмент борьбы за внимание.
Эпоха генеративного контента создала ситуацию, где объем публикаций обесценился. Конкурировать на уровне «кто выпустит больше постов» — путь к потере ресурсов. В 2026 году выигрывает тот, кто предлагает уникальную экспертизу, которую невозможно сгенерировать простым запросом к нейросети. Это требует от бренда смелости транслировать собственную позицию, даже если она идет вразрез с рыночными трендами.
— Пример: финансовый бренд отказался от стандартных советов по экономии в пользу глубоких аналитических материалов о психологии потребления. Несмотря на то, что это снизило охваты в социальных сетях, глубина вовлеченнос
…

Почему awareness без equity — это пустая узнаваемость

В 2026 году у маркетинга есть удобная иллюзия: если бренд часто всплывает в поиске, ленте и AI-ответах, значит он «растёт». Но для маркетинг-директора это опасная подмена. Узнаваемость сама по себе не создаёт выбора. Она лишь увеличивает вероятность, что вас заметят. А вот выберут ли — решает equity, то есть запас ценности бренда в голове и в опыте человека.

Именно поэтому в бренд-метриках важно не путать верх воронки с силой марки. Awareness отвечает на вопрос «знают ли нас». Equity — «почему нас должны предпочесть, когда выбор уже возможен». Это разные уровни здоровья бренда. Первый можно нарастить шумом. Второй — только последовательностью.

Первый тезис простой: **высокий awareness без equity создаёт дорогую, но хрупкую известность**.

Такой бренд легко вспомнят, но так же легко заменят. В consumer это видно на товарах, где люди «знают» марку, но берут по скидке более привычный или более удобный вариант. В B2B это ещё заметнее: компания может попадать в short list, но проигрывать на последнем шаге, потому что нет доверия к обещанию, нет ясного отличия, нет ощущения, что риски ниже.

Пример: сервис виден в digital-каналах, его часто упоминают, он присутствует в сравнениях. Но если в исследовании спонтанного выбора у него нет ассоциации с конкретной задачей — «быстро внедряется», «надёжно для крупного отдела», «лучше помогает с отчётностью» — его заметность не монетизируется. Он становится брендом, который знают, но не считают лучшим.

Второй тезис: **equity измеряется не одной цифрой, а связкой сигналов**.

Для практики полезно смотреть на три слоя.

— Первый слой: знания. Спонтанная и подсказанная узнаваемость, доля охвата релевантной аудитории, presence в поиске и AI-overviews.

— Второй слой: смысл. Какие атрибуты люди приписывают бренду? С чем он связан? Чем отличается от альтернатив?

— Третий слой: поведение. Есть ли у бренда премия к цене, выше ли конверсия в повторную покупку, короче ли путь до сделки, лучше ли удержание?

Если смотреть только на верхний слой, можно переоценить успех. Например, бренд может вырасти в знании за счёт массовой performance-кампании, но не изменить ассоциации. Тогда узнаваемость поднимется, а готовность платить или рекомендовать — нет. И наоборот: нишевый B2B-бренд с небольшой аудиторией может иметь сильный equity, если его считают надёжным стандартом категории.

Третий тезис: **брендовый рост в 2026 году всё чаще строится через доказательства, а не через декларации**.

Эпоха zero-click и AI-ответов изменила правила. Человек всё меньше ходит по воронке в старом смысле. Он видит сжатую картину рынка в поиске, в обзорах, в рекомендациях, в чужих сравнениях. Поэтому марке недостаточно говорить о себе. Ей нужно накапливать внешние подтверждения: исследования, кейсы, публичную экспертизу, отзывы, видимость в профессиональном контуре.

Пример: B2B-компания публикует не просто статьи, а собственные замеры рынка, бенчмарки, разборы ошибок внедрения. В результате её начинают цитировать, использовать как ориентир в переговорах, включать в short list раньше конкурентов. Здесь awareness уже опирается на equity: бренд узнают не потому, что его много было, а потому, что он стал источником понимания категории.

Четвёртый тезис: **здоровье бренда — это динамика, а не разовая победа в исследовании**.

Одна хорошая волна знания ещё не означает устойчивости. Маркетинг-директору полезно смотреть на тренды: растёт ли знание быстрее, чем снижается воспринимаемое отличие; усиливается ли премия к бренду; сохраняется ли ассоциация после кампании; помогает ли бренд продажам не только в первом контакте, но и через 3–6 месяцев.

Здесь особенно важен связанный взгляд с RevOps: если маркетинг улучшает awareness, но sales не видит ускорения сделки, а customer success — роста удержания, значит equity либо не сформирован, либо не там измеряется. Бренд должен работать не как декорация, а как механизм снижения неопределённости на всём пути клиента.
…

Уравнение equity: как я связываю бренд-метрики с выручкой в 2026-м

В 2026-м я всё чаще вижу ошибку в отчётах: brand-equity (ценность бренда) пытаются «оценить» как отдельную витрину — без связи с коммерческими исходами. В результате маркетинг защищает бюджет логикой “awareness ради awareness”, а коммерция требует доказательств “awareness в выручку”.

Я считаю иначе. Бренд-метрики — это не красивые индикаторы. Это параметры модели принятия решения покупателем. Если у нас нет уравнения, мы измеряем симптомы вместо причин.

Моя рабочая схема выглядит так:
— мы разлагаем путь клиента на три слоя (узнавание → предпочтение → действие),
— затем находим, какие метрики на каждом слое меняются раньше, чем “финансовая линия”.

1) Узнавание: не охват, а “знакомость” в контексте.
В эпоху zero-click (когда значительная доля поиска заканчивается ответом в выдаче/обзоре) маркетинг не может полагаться только на рост охвата. Я беру метрику не “сколько людей увидели”, а “какая доля целевой аудитории узнаёт бренд в релевантной категории”. На практике это ближе к brand familiarity (узнаваемость/узнавание бренда внутри категории), которую можно оценивать короткими трекинг-опросами или панелями.

Почему это важно: рост охвата может быть просто эффектом медиапула, а не укреплением памяти. Equity “живет” в голове, а не в отчёте по reach.

2) Предпочтение: сигнал намерений, а не “любовь”.
Предпочтение я измеряю через поведенческие прокси: доля поисковых запросов бренда и “категория + бренд”, участие в бренд-выдаче (просмотры страниц бренда/кейсов, переходы из бренд-зон). Да, это уже часть performance-стека, но трактуется иначе: не ради лидов любой ценой, а ради укрепления выбора.

Небольшое наблюдение из практики: когда бренд усиливается, растут не только брендовые запросы, но и “немаркерные” запросы с меньшей конкуренцией (например, “как выбрать подрядчика X” у B2B). Это обычно даёт эффект Topical Authority (тематический авторитет): AI-обзоры и агрегаторы чаще опираются на компанию как на источник, даже если пользователь не кликает.

3) Действие: инкрементальность и правильная атрибуция.
В приватности-first мире last-click становится всё менее честным. Поэтому я делаю контрольную проверку “бренд → экономика” через incrementality (инкрементальный подход): не “что приписали системе”, а “что изменилось сверх базовой линии”. Часто это MMM (моделирование маркетингового микса) в совмещении с тестами медиаблоков.

Ключевой принцип: брендовые активности должны иметь измеримый вклад в верхнем слое, который потом отражается в конверсии по когортам. Если связь рвётся — значит, бренд работает как шум или целевое ядро не то.

Один показатель, который я использую как “мост” между слоями
— ratio “узнавание/предпочтение”: я сравниваю темп роста familiarity с темпом роста бренд-запросов и брендовых переходов.

В моих проектах хороший знак выглядит так: familiarity растёт быстрее, чем “коммерческие клики”. Это нормально — память обновляется раньше. Плохой знак обратный: клики/лидоген сразу, а предпочтение не меняется. Тогда деньги уходят в краткосрочный спрос, а equity не капитализируется.

Коротко, но по делу: я не верю в equity как в метрику “для брендинг-отдела”. Я верю в equity как в системное свойство спроса, которое проявляется в связке awareness-параметров, предпочтения (выбор) и экономического результата через инкрементальность.

Если хотите, в следующем посте предложу шаблон “уравнения equity” под B2B (с тремя слоями и набором метрик) — чтобы директор по маркетингу мог защищать бюджет не лозунгами, а логикой измерения.

— @BrandTrackingRu

Метрики Brand Tracking: чек-лист «измеряем осознанность и ценность бренда без самообмана»

1) Зафиксируйте цели в терминах бренда, а не канала
Определите, что именно улучшаете: осведомлённость, предпочтение, репутационную устойчивость, готовность выбрать. Каждой цели сопоставьте 1–2 метрики, иначе трекинг превращается в «отчёт ради отчёта».

2) Постройте «рамку» воронки восприятия (Awareness → Consideration → Equity)
Разведите метрики по смыслу: узнаваемость (что бренд существует), запоминаемость (что бренд удерживается), предпочтение/намерение (готовность рассматривать). Так вы поймаете эффекты, когда performance-кампании дают клики, но не дают equity.

3) Соберите базовые индикаторы в одном измерительном цикле
Сформируйте пул вопросов: узнавание с подсказкой/без, ассоциации (3–5 главных), топ-of-mind, доверие к обещаниям категории, воспринимаемая компетентность. Стабильность вопросника важнее экзотики.

4) Отслеживайте не только «про бренд», но и «про причины»
В каждом замере добавьте блок про атрибуты: за что бренд ценят (качество сервиса, экспертиза, надёжность, удобство), и что мешает выбрать. Это превращает tracking из «цифры» в управленческое топливо для позиционирования.

5) Свяжите динамику метрик с изменениями в маркетинге и продукте (инкрементальность)
Договоритесь о причинно-следственных версиях: какие изменения коммуникаций/продукта сделали в период замера, какие гипотезы тестировали. В 2026 last-click слабее — вам нужны проверки на прирост (incrementality) через удержание когорты или MMM-логика на уровне сигналов.

6) Разведите бренд-эффект и «шум платформ»
Для performance учитывайте, что в zero-click эпоху рост Topical Authority может приходить без явных кликов. Проверяйте: растут ли метрики восприятия у тех сегментов, где видимость бренда увеличилась (по поисковым и контентным сигналам), а не только где был охват.

7) Установите пороги действий и регламент пересмотра гипотез
Определите, что считается «устойчивым улучшением» (а не случайным скачком): например, рост узнаваемости и укрепление ключевых ассоциаций при стабильной доле негативных атрибутов. При отклонениях — обновляйте месседжи и подтверждающие доказательства, а не «креатив ради креатива».

когда это пригодится: при запуске/перезапуске brand tracking и подготовке решений для бренд-стратегии в квартальном цикле.

— @BrandTrackingRu

Метрики Brand Equity в 2026: как измерять ценность бренда, когда last-click больше не главный

Маркетинг-директора в 2026 всё чаще сталкиваются с неприятной вещью: бренд вроде бы «работает», но цифры в отчётах ведут себя так, будто бренд — это декоративная переменная. Серверная атрибуция, MMM (модели маркетингового микса) и incrementality вытесняют last-click, а в поиске растёт роль Topical Authority и AI-overviews. В такой среде Brand Equity нельзя сводить к одной метрике — нужна измерительная система.

Ниже — практический каркас, как собирать доказательства ценности бренда: чтобы бренд не «отчитывался мнением», а показывал вклад в выручку, снижение стоимости продаж и устойчивость роста.

1) Начните с вопроса: что именно вы называете Brand Equity — и где она проявляется
Один тезис: Brand Equity проявляется не в «узнаваемости ради узнаваемости», а в измеримых поведенческих предпочтениях (выбор бренда, готовность платить, скорость прохождения воронки, устойчивость спроса к шуму).

Пример: вы видите, что бренд растёт по охвату и упоминаниям, но MQL (маркетинговые лиды) не быстрее превращаются в SQL (квалифицированные). Это сигнал, что рост awareness может быть «рассеянным» и не конвертируется в предпочтение. Значит, ваш equity проявляется не там, где вы его сейчас измеряете.

Как сформулировать модель наблюдаемых проявлений:
— Выбор: доля бренда в поисковых запросах и прямых заходах (branded demand) относительно категории.
— Поведение: конверсия в заявку/покупку при одинаковом источнике трафика (при идее privacy-first атрибуции это часто лучше измерять в когортах и экспериментах).
— Деньги: разница в валовой марже/готовности платить при сопоставимом сегменте (особенно важно в e-com, где средний чек проседает 5–8% из-за экономии).
— Скорость: время до первой покупки/сделки и вероятность повторной покупки или продления.
— Устойчивость: реакция на маркетинговые паузы (incrementality тесты) — бренд обычно «смягчает» просадку.

2) Разложите equity на элементы: ментальные (что думают) и поведенческие (что делают)
Один тезис: чтобы измерение было “честным”, связывайте бренд с логикой выбора пользователя: сначала формируется знание и смысл, затем — доверие и предпочтение, и только потом — действие.

Пример: у компании есть рекламная активность и хороший CTR, но бренд-метрики не подтверждают качество восприятия. Вопрос “почему люди выбирают нас” остаётся без ответа. Тогда вы рискуете измерять только «красивые» показатели видимости (reach), но не измерять, что именно человек запоминает и во что верит.

Практический разрез на два слоя:

Ментальные метрики (опросы/качественные, панели, трекинг понимания):
— Укоренённость: доля тех, кто связывает бренд с конкретной ролью в задаче (“когда нужна X, вспоминают Y”).
— Доверие: согласие с утверждениями о компетенции/надёжности.
— Дифференциация: насколько бренд воспринимается как отличающийся (а не “ещё один вариант”).
— Цена-ориентир: воспринимаемая «справедливость» цены в сравнении с альтернативами.

Поведенческие метрики (наблюдение через продукт и коммерцию):
— Brand search intensity: рост доли брендовых запросов и прямых заходов.
— Соотношение “первое знакомство → действие” в брендовых аудиториях.
— Lift конверсии у тех, кто ранее контактировал с брендом (в когортах по экспозиции, а не по last-click).
— Ретеншн и LTV: удержание клиентов и повторяемость ценности (в e-com это часто заметнее, чем динамика первой покупки).

Важно: в эпоху AI-overviews и zero-click часть “переходов” исчезает. Но смысл и доверие всё равно отражаются в выборе: где человек окажется в следующий раз, какой сайт откроет, какое решение примет — и это можно наблюдать через поведение в продуктовых и коммерческих системах.

3) Соберите измерение как RevOps-систему: бренд влияет на выручку через несколько узлов
Один тезис: в 2026 бренд должен быть включён в общую ответственность маркетинга, sales и customer success за выручку (RevOps), а значит — equity измеряется через цепочку “узнают → выбирают → закрывают → удерживают”.
…

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!