Anthropic обвинила DeepSeek, Moonlight и Alibaba в дистиляции

Статья о том, как китайские компании массово выкачивают ответы западных нейросеток, чтобы дообучать свои модели. Anthropic говорит о 24 000 фейковых аккаунтов и 16 млн запросов к Claude. Вывод простой: рынок ИИ входит в фазу жёсткого копирования, а китайские модели Qwen, Kimi и DeepSeek могут быстро догонять лидеров дешевле.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/anthropic-obvinila-deepseek-moonlight-i-alibaba-v-distiliacii

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

LinkedIn-first vs email-first outreach sequencing

Multichannel is standard. The order you stack the channels changes everything.

Email-first (then LinkedIn) Pros:
— Scales cheap, automates cleanly
— LinkedIn touch warms a non-responder
— Lower per-prospect cost

Email-first Cons:
— Cold inbox can feel impersonal at open
— Deliverability gates your reach

LinkedIn-first (then email) Pros:
— Profile view/connect builds recognition before the email lands
— Email reply rates jump when they've 'seen' you

LinkedIn-first Cons:
— Connection limits cap volume hard (~100-200/week safe)
— Automation risks account restriction

Verdict: Email-first 4.2/5 for scale, LinkedIn-first 4.4/5 for high-ACV.

Who it's for: Lead with email when targeting hundreds and ACV is modest — use tools like Smartlead + a light LinkedIn step. Lead with LinkedIn (HeyReach, Expandi) for a tight list of high-value accounts where recognition is worth the volume cap. Don't automate LinkedIn aggressively; that ban is permanent.

The authentication trio: where tools help and where they lie to you
SPF, DKIM, DMARC are non-negotiable before any cold send. Tools that "set it up for you" cut corners.

Google Workspace and Microsoft 365 auto-handle DKIM/SPF for the sending domain — but cold senders use separate domains, so you configure DNS manually. MXToolbox and Mail-Tester verify it actually resolves.

The trap: many warm-up tools show a green checkmark for "DMARC found" even when your policy is p=none — which authenticates nothing. A green light isn't a passing grade.

Pros / Cons
— Mail-Tester: catches missing records fast, free tier limited to a few tests/day
— MXToolbox: deep DNS lookups, UI feels like 2009
— DMARC at p=none: visibility only, zero enforcement

Who it's for: anyone before their first send. Set p=quarantine once you trust your alignment.

Verdict: 5/5 verify with Mail-Tester + MXToolbox together. Trust DNS lookups, not your platform's reassuring checkmark.

Free vs paid deliverability testing tools

Before a campaign, you check placement. Free and paid tools tell different truths.

Free (Mail-Tester, GlockApps free tier) Pros:
— Zero cost spot-check
— Catches SPF/DKIM/DMARC misconfig
— Good for a quick spam-score read

Free Cons:
— Tests one seed, not real inbox distribution
— No provider-by-provider placement

Paid (GlockApps, Inboxally seed tests) Pros:
— Seed lists across Gmail/Outlook/Yahoo show real placement
— Tracks reputation trends over time
— Spam-word and blacklist monitoring

Paid Cons:
— $50-100+/mo
— Seed tests don't perfectly mirror live engagement

Verdict: Free 3.8/5 for config checks, paid 4.2/5 for placement intelligence.

Who it's for: Run Mail-Tester before every new domain goes live — it'll catch your auth mistakes for free. Pay for seed testing only when you're scaling, troubleshooting a sudden drop, or running client campaigns where placement evidence matters. Don't pay $99/mo to confirm your DKIM is set.

Тем временем подстилка коричневых Кардиналов и лично Кустова главред Максим Огненный завёл собственный канал, где, наверное, опять будет писать стихи и анонсировать вьюхи с ме**дроновыми наркоманами.🤡🤡

Чем вообще известен этот персонаж? Собсна, только порцией отборного кринжа, например, не так давно он выебывался на Иванова в "Письмах кардинала", но недожал и тема осталась нераскрытой. ЕЮ заслужил даже высокоинтеллектуальные выпады, которые тот не понял в силу врождённого аутизма:

Высокохудожественная лексика героя, демонстрируемая им не только на своем канале, но и на любой публичной площадке, настолько пленит любого слушателя, что мало кто может стать собеседником жертвы во второй раз.

Нихуя не разбираясь в аффилке, он на серьёзных щах брал интервью у Мефмедова и пытался построить серьёзный диалог с объёбанной ракетой. Из остальных достижений только нытье в чатиках: персонаж настолько невзрачный, что даже хуесосить его не так интересно.¯\_(ツ)_/¯

А теперь Огненный завёл собственный канал, где собрался выебать всех, но, походу, ебать будет лишь подписоту своей графоманией. Похожей хуйнёй занимался и оунер ФБ Киллы, который так любит рассуждать про экономику и политику. Оно и понятно: что у коричневых, что у киллы, что у партнёркина — один инвестор и одна крыша, поэтому подопечные синхронно занимаются бестолковой хуйнёй. Кому не похуй, подписывайтесь, будет интересно (нет): https://t.me/+dr240TeLtPc2Nzdk

В арбитраже деньги есть, но только у тех, кто с LuckyCards 💵

Antropic раскрыла ферму с нейронными дейтинг-моделями

Anthropic раскрыла кейс китайской студии, которая запустила 20 дейтинг-приложений с нейропрофилями для удержания пользователей. Вместо стандартного слива дейтинг-трафика на чужие смартлинки, вебмастерам стоит присмотреться к разработке собственных LLM-сервисов. Затраты на токены и подключение платежных решений окупаются за счет прямого контроля над монетизацией и забора всей маржи рекламодателя.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/antropic-raskryla-fermu-s-neironnymi-deiting-modeliami

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Scraped lists vs database-provider lists

Where your leads come from sets your bounce rate and your legal exposure.

Scraped (Apify, custom, LinkedIn export) Pros:
— Hyper-targeted to exact niche criteria
— Cheap per lead
— Fresh from live sources

Scraped Cons:
— Unverified emails → high bounce risk
— Heavier compliance burden
— Needs aggressive verification

Database providers (Apollo, ZoomInfo, Cognism) Pros:
— Pre-verified, lower bounce
— Firmographic filters and intent data
— Cleaner compliance trail

Database Cons:
— Over-contacted, saturated contacts
— Stale on small companies
— Pricey (ZoomInfo especially)

Verdict: Scraped 3.8/5 for niche precision, database 4.2/5 for safety and speed.

Who it's for: Use database providers when targeting common roles at scale and you value low bounce. Scrape when your ICP is too niche for any database to cover well — then verify twice before sending. The expensive mistake is mailing a raw scrape without stacked verification.

AI SDR agents (11x, Artisan) vs a tuned sequencer
The pitch: an autonomous "AI rep" that researches, writes, and sends. Reviewed against just running Smartlead well.

11x (Alice) and Artisan (Ava) bundle data, research, personalization, and sending into one agent at $2K-5K+/mo. When the ICP is tight, the research-to-first-line automation is genuinely good. When it's loose, you pay premium prices to send mediocre mail faster.

A tuned Smartlead + Clay stack costs a fraction and gives you control over every variable the agent hides.

Pros / Cons
— AI SDR: end-to-end automation, real research, expensive, black-box deliverability
— DIY stack (Clay + Smartlead): cheaper, transparent, demands operator skill

Who it's for: AI SDRs for funded teams with no ops bandwidth and a sharp ICP. DIY for anyone who wants to control deliverability and cost.

Verdict: 3/5 AI SDRs today (improving fast, overpriced for loose targeting), 4.5/5 a well-run DIY stack. Don't outsource deliverability to a black box until it's proven on your domain.

Разработчик игры слил $220 в Google ads на установки ботами

Статья описывает кейс разработчика, потерявшего бюджет в Google Ads из-за фрода и специфики атрибуции. Платформа засчитала конверсии, которые не подтвердились в Google Play Console, так как алгоритм учитывает установки без прямой связи с кликом. Главный вывод: Google Ads может наливать ботов не меньше пуш-сетей. При работе за инсталы важно жестко контролировать качество трафика и сверять аналитику с бэкендом, в то время как Facebook на данный мо…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/razrabotchik-igry-slil-220-v-google-ads-na-ustanovki-botami

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Google расширил Data Manager

Google интегрировал инструмент Data Manager в GA и DV360 для удобной передачи first-party данных, что дает рост ROAS до 26%. Для арбитража трафика прямого применения у офлайн-данных нет, однако инструмент можно использовать для манипуляции алгоритмами: отправка синтетических конверсий через API поможет скорректировать оптимизацию и направить автостратегии на поиск нужной аудитории.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-rasshiril-data-manager

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Xchat удалён из App Store и Google play

Google Play и App Store удалили мессенджер XChat, продвигавшийся Илоном Маском как сервис с шифрованием без рекламы. Несмотря на трафик из X.com, приложение исключили из сторов. Причиной мог стать отказ от трекинга, что мешает монетизации и антифрод-системам площадок. Кейс доказывает: отсутствие рекламных инструментов делает софт уязвимым, а медийная поддержка не спасает продукт, если его политика нарушает правила маркетплейсов.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/xchat-udalen-iz-app-store-i-google-play

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

The free-tier cold stack: what you can actually run on $0

You can't send cold at scale for free, but you can validate before paying.

Free and genuinely useful
— Gmass free tier: send from Gmail, basic mail-merge, good for testing list quality on a real inbox
— Hunter free: 25 verifications/month, decent for spot-checking a small list
— Mailmeteor free: 75 emails/day from Sheets, plain-text, surprisingly clean deliverability

Where free breaks
— No rotation, no warm-up, single domain = you're risking your primary inbox
— Verification caps mean you'll send to dead addresses and bounce

The move: run a 50-lead pilot through Mailmeteor + Hunter free to test offer and copy, then graduate to Smartlead or Instantly once reply rate justifies the spend.

Verdict: 4/5 for validation, 1/5 for scale — free tools prove the offer, paid tools scale it.

Who it's for: founders testing a cold motion before committing budget.

Plain-text vs HTML cold emails

The format of the email itself is a deliverability lever people forget.

Plain text Pros:
— Looks like a 1:1 personal email → lands in primary
— No image/CSS bloat for filters to flag
— Renders identically everywhere

Plain text Cons:
— No branding, no visual hierarchy
— Can't track opens via pixel cleanly

HTML / styled Pros:
— Branded, clickable buttons, visual polish
— Better for newsletter-style nurture

HTML Cons:
— Heavier code, more spam triggers
— Image-heavy emails land in Promotions/Spam
— 'Marketing' fingerprint

Verdict: Plain text 4.5/5 for cold, HTML 3.5/5 for warm/branded.

Who it's for: Send cold outreach as plain text, every time — a single tracked link at most, no logos, no signatures with banner images. Save HTML for newsletters and warm nurture to opted-in lists. The fastest deliverability win nobody uses: delete the image-laden signature block from your cold sequence today.

В Facebook Ads Manager появилась метрика Creative Diversity

Meta представила метрику Creative Diversity для оценки разнообразия креативов. Алгоритм Generative Recommender анализирует стиль, тему, тип хука и формат объявлений. Простое изменение цвета или ракурса теперь не работает: система пессимизирует похожие подходы. Для эффективного залива арбитражникам придется тестировать принципиально разный контент, чтобы алгоритмы лучше находили аудиторию. Инструмент выйдет из беты до конца года.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-facebook-ads-manager-poiavilas-metrika-creative-diversity

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Твои переписки с ChatGPT читают люди

OpenAI привлекает подрядчиков для ручного анализа диалогов с ChatGPT, чтобы повысить качество модели. В ходе проверки конфиденциальная информация пользователей попадает к третьим лицам. Для сферы CPA это несет прямые риски: уникальные связки, креативы и структуры лендингов, созданные нейросетью, перестают быть приватными. Главный вывод — любая информация, переданная ИИ, может быть изучена извне, что ведет к быстрому выгоранию профитных подходов …

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/tvoi-perepiski-s-chatgpt-chitaiut-liudi

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Google тестирует оплату за контент сайта

Google запустил тест программы AI Contribution Pilot, предлагая вебмастерам выплаты через Search Console за контент, повлиявший на ответы ИИ в Gemini и AI Overviews. Алгоритмы оценки вклада и формулы расчетов непрозрачны, а суммы пока скромные. Главный итог: создан важный прецедент прямой компенсации за использование авторских материалов в генеративной выдаче.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-testiruet-oplatu-za-kontent-saita

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top