В Codex внедрят GPT-5.6 Ultra

OpenAI добавит в Codex эксклюзивную версию GPT-5.6 Sol Ultra — не ту, что выйдет в паблик, а отдельную, усиленную модель.

Два ключевых режима: расширенные рассуждения (модель думает дольше) и мульти-агентная работа с параллельными субагентами. Релиз ожидается 7–9 июля 2026.

Но есть один нюанс, который OpenAI пока не раскрывает 👀 Подробности — в …

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-codex-vnedriat-gpt-5-6-ultra

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Компания Meta выпустила Muse Image

Meta выпустила Muse Image — нейросеть, которая генерирует изображения как агент: сама ищет референсы, пишет код и рассуждает перед созданием картинки.

Одна из фишек — можно скинуть ссылку на публичный профиль человека в соцсети, и модель возьмёт его внешность за референс.

Есть один вопрос, который интересует всех арбитражников: как это повлияет …

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/kompaniia-meta-vypustila-muse-image

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Система креативных тестов, которая переживает “AI-одинаковость” рынка

В 2026 я всё чаще вижу один и тот же сбой в тестировании: мы продолжаем сравнивать “варианты визуала”, хотя рынок уже не конкурирует исполнением. Конкуренция ушла в концепции — в то, как вы объясняете пользу и почему именно вам верить. И если вы не перестраиваете систему тестов, вы будете получать красивые отчёты “картинка A победила картинку B”, но не добьётесь роста эффективности на уровне воронки.

Моё правило: креатив тестируется не как кроссфейд изображений, а как *гипотеза причины*.
Причина — это связка: кому говорим → какую проблему признаём → какое обещание даём → какой барьер снимаем → чем подтверждаем. Остальное — полировка.

Как я это внедряю в производственной реальности (не в идеальном мире):
— Разделяю тесты на два слоя.
1) Layer 1: “концептуальная проверка” (что должно сработать в голове). Здесь живут разные сценарии сообщения: другая формулировка боли, другой порядок аргументов, другая структура “обещание → доказательство → снятие риска”.
2) Layer 2: “исполнительская проверка” (как это выглядит). Меняем визуальные элементы, заголовки-подстановки, CTA, ритм видео — но только после того, как Layer 1 показал работоспособную причину.
Если смешать оба слоя в одной матрице A/B, победитель будет определяться случайной удачей по дизайну, а не устойчивостью концепции.

Одна цифра из практики, которая меня убедила: в кросс-проектных результатах мы видели, что после перехода к такой двухслойности доля “переменных, которые реально объясняют uplift” выросла примерно в 2 раза. То есть маркетинг перестал “шуметь” ради оптимизации метрик верхушки, и тест стал ускорителем обучения.

Есть ещё одна ошибка, которую я вижу у креативных продакшенов: они тестируют слишком много гипотез одновременно, но не контролируют единый формат измерения. Privacy-first атрибуция (server-side, MMM, incrementality) делает last-click менее доверительным — значит, тест должен быть привязан к оценке инкремента, а не к “последнему клику”. Если у вас нет инкрементальной логики — хотя бы держите одинаковый подход к выборке, частоте показа и окнам измерения между вариантами, иначе вы сравниваете не креативы, а разные условия.

Если хотите, чтобы система не ломалась на потоке AI-генерации: держите “скелет” концепции неизменным внутри каждого Layer 1 набора и ускоряйте только вариации исполнения в Layer 2. Так вы сэкономите бюджет и, что важнее, будете накапливать знания, а не коллекционировать победителей картинок.

Вопрос к вам: у вас сейчас тесты устроены так, что можно ответить “почему сработало”? Или у вас есть только “что сработало”?

— @CreativeTestingRu

Есть схожая тема в @MarTechNewsDigest, рекомендуем

Китай планирует ограничить доступ к DeepSeek и GLM

Китай готовится ограничить публичный доступ к своим флагманским нейросетям — DeepSeek и GLM. Запрет по образцу США становится новой нормальностью.

Правительство рассматривает трёхуровневую систему: от стандартной регистрации для простых моделей до полного закрытия самых передовых — только для внутреннего использования.

Но есть один подвох, котор…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/kitai-planiruet-ogranichit-dostup-k-deepseek-i-glm

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

ByteDance выпустила Seedream 5.0 pro

ByteDance выпустила Seedream 5.0 pro — генератор изображений с послойным редактированием прямо внутри интерфейса.

Ключевая фича: выделяешь объект — он уходит на отдельный слой, двигаешь и масштабируешь независимо. Пустую зону можно дозаполнить промтом. Текст на изображениях без глитчей — нативно.

Для арбитражников это может быть удобным инструме…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/bytedance-vypustila-seedream-5-0-pro

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Инкрементальность (incrementality) в тестах креативов

Инкрементальность — это оценка эффекта рекламы “поверх” того, что случилось бы без неё. В контексте тестирования креативов это означает: мы измеряем не рост метрики после запуска, а именно дополнительный вклад креатива в продажи/лиды/выручку. На практике сейчас это становится критичнее из‑за privacy-first атрибуции: last-click часто переоценивает роль конкретного касания, а серый эффект “поймали пользователя в нужный момент” мешает понять истинную причинность.

Чем отличается от A/B-теста метрики
A/B-тест отвечает на вопрос “какая версия лучше по KPI”. Инкрементальность отвечает на вопрос “насколько KPI был бы ниже без рекламы”. Поэтому инкрементальность лучше работает, когда есть сильный фон: брендовые упоминания, органический спрос, ретаргет, влияние сайта и CRM-активностей.

Типичные ошибки применения
— Путать “было выше после запуска” с “было бы ниже без запуска”.
— Тестировать креативы, но не контролировать общий медиавыдел и сезонность.
— Сводить инкрементальность к прокси-метрике (например, CTR) вместо бизнес-результата (выручка, MQL/SQL, активации в RevOps-цепочке).
— Игнорировать кросс-канальные эффекты (search/SEO, CRM-рассылки).

Пример
Вы тестируете два баннера для B2B-выхода на демо. В классическом A/B версия B даёт +12% кликов. Инкрементальный подход показывает, что по выручке “поверх фона” разница между A и B составляет +3% при сопоставимом охвате и медиаплане — значит, кликовый выигрыш частично был следствием трафика, а креатив B действительно сильнее там, где формируется дополнительный спрос.

Если вам нужно сделать креатив “концептуально лучше”, а не просто “заметнее”, инкрементальность — это тот слой проверки, который отделяет эффект причины от эффекта корреляции.

— @CreativeTestingRu

Глубже разбирают этот метод в @PricingPackagingRu

Создателя Telegram снова допрашивали

Павла Дурова снова допросили во Франции: встреча с следствием длилась более 6 часов.

Это уже не первый эпизод в деле, которое тянется с 2024 года: тогда основателя Telegram арестовали в аэропорту Ле-бурже и ограничивали в выезде до июня 2025.

Что именно выясняли на новом допросе — не раскрывают. Но давление на Telegram растёт, и в этой истории е…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/sozdatelia-telegram-snova-doprashivali

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Cloudflare запустил функцию Drop

Cloudflare запустил Drop — сервис, который разворачивает временный сайт за несколько секунд прямо из zip-архива.

Без аккаунта можно создавать сколько угодно таких страниц, но ссылка живёт всего 1 час. Потом сайт придётся переносить в аккаунт.

Зачем это нужно арбитражнику и что можно успеть за это время — в блоге.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/cloudflare-zapustil-funkciiu-drop

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Тестировать креативы нужно не на кликах, а на смене сообщения

За последние месяцы у нас повторяется один и тот же паттерн: команда приходит с запросом «победил новый визуал», а по факту выиграл не дизайн, а другой смысл. В 7 случаях из 10 при равном бюджете и одной и той же аудитории разница между вариантами объяснялась не картинкой, не цветом кнопки и не длиной заголовка, а тем, **какую причину купить** мы ставили в центр.

Я это называю тестом на смену сообщения. Если в креативе меняется только оформление, мы тестируем исполнение. Если меняется обещание, страх, выгода или точка входа в продукт — мы тестируем гипотезу. И именно в 2026-м это особенно важно: AI может быстро собрать сотни вариантов по шаблону, но массовая генерация делает одинаковыми не только баннеры, но и сами формулировки. Конкуренция уходит из «красиво/некрасиво» в «какой смысл вообще цепляет рынок».

Моя практическая рамка простая:
— один тест = одна изменённая переменная;
— переменная должна быть смысловой, а не декоративной;
— оценивать не CTR в отрыве, а вклад в следующий шаг: лид, квалификацию, оплату, повторную покупку.

Из одного нашего B2B-пула: четыре креатива с почти одинаковым CTR дали очень разный итог по качеству. Самый «кликабельный» вариант принёс на 23% меньше квалифицированных заявок, потому что обещал лёгкий вход, но не отсеивал случайный спрос. Более строгий текст дал меньше кликов, зато лучше прошёл в RevOps-воронку и дал больше выручки на том же объёме трафика.

Мой вывод как редактора и креативного директора: **креатив нельзя победить на уровне пикселя, если он не выигрывает на уровне смысла**. В performance-подходе 2026 года это уже не эстетика, а экономика.

— @CreativeTestingRu

@OmnichannelCraft разбирают это с практической стороны

Open AI выпустила ChatGPT-5.6 и ChatGPT Work

OpenAI выпустила ChatGPT-5.6 и ChatGPT Work: новая модель получила три версии и понятный прайс, а Work стал универсальным инструментом для кодинга, текстов, изображений и анализа данных. Вывод простой: экосистема ChatGPT усиливается, а фокус смещается на многофункциональные сценарии, где один продукт закрывает сразу несколько задач.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/open-ai-vypustila-chatgpt-5-6-i-chatgpt-work

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

SpacexAI выпустила Grok 4.5

xAI выпустила Grok 4.5 — новую версию флагманской нейросети, доступную в Cursor на всех тарифах и по API за $2 за миллион входных токенов. Бенчмарков пока нет, но модель в 4,2 раза экономнее по токенам на SWE Bench Pro и обучена на данных Cursor, что делает её сильным инструментом для разработки приложений.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/spacexai-vypustila-grok-4-5

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

ChatGPT ads внедрил функцию автосоздания креативов

OpenAI добавила в ChatGPT Ads автогенерацию креативов: вставляешь ссылку на сайт, ИИ анализирует лендинг и создаёт релевантный креатив. По ощущениям, такие материалы должны легко проходить модерацию, но пока неясно, насколько они поддаются правкам. Источник интересен ещё и тем, что вайт можно сгенерировать тут же через ChatGPT.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/chatgpt-ads-vnedril-funkciiu-avtosozdaniia-kreativov

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

В Google search console теперь можно добавлять соцсети

Google добавил в Search Console поддержку аккаунтов соцсетей: теперь можно отслеживать ключевые запросы, источники и географию переходов, показы и клики по ссылкам. Функция подключается там же, где и сайты, доступны четыре соцсети на выбор. Rollout постепенный — доступ получают не все сразу.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-google-search-console-teper-mozhno-dobavliat-socseti

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Google стал помечать креативы, созданные ИИ

Google объявил, что начнёт помечать рекламные креативы, созданные нейросетями. Причина — ИИ-баннеры и видео стали слишком похожи на настоящие.

Формат и заметность маркировки будут зависеть от законов конкретного региона: где-то предупреждение появится прямо на креативе, где-то — в его информации.

Что это значит для арбитражников и когда правила …

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-stal-pomechat-kreativy-sozdannye-ii

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Компания Meta выпустила Muse Spark 1.1

Meta выпустила Muse Spark 1.1 почти одновременно с новой ChatGPT-5.6. Это мультимодальный агент, который сам дробит задачу на подзадачи и распределяет их между субагентами.

Стоимость тоже заметно ниже топовых западных моделей: $1.25 за миллион входных токенов и $4.25 за миллион выходных.

Но главный вопрос — насколько она реально сильна на фоне к…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/kompaniia-meta-vypustila-muse-spark-1-1

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Почему «лучший креатив» часто проигрывает системе тестов

Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку у сильных команд: они ищут победителя среди отдельных баннеров, хотя выигрывает не баннер, а система, которая быстро находит рабочую гипотезу.

В 2026-м это особенно заметно. Креативов стало больше, AI-сборка ускорила производство, и теперь узкое место — не исполнение, а способность отличить «красиво» от «конвертит». Если тестирование устроено как разовая проверка, вы получаете случайные результаты. Если как процесс — начинаете управлять вероятностью результата.

Из практики: в одном из B2B-проектов мы за 6 недель прогнали 42 креатива, но реальный рост дал не «победитель», а правило отбора. После того как мы зафиксировали три переменные — первый кадр, обещание и тип доказательства — скорость нахождения рабочей связки выросла почти вдвое. Не потому что команда стала талантливее. Потому что тест стал измеримым.

Моя позиция простая: **тестировать нужно не креатив, а допущение**.

Что это значит на практике:
— одна гипотеза = одна причина, почему человек должен остановиться;
— один тест = одна переменная, иначе вы не понимаете, что сработало;
— победа считается не по CTR, а по влиянию на downstream-метрики: лид, квалификацию, выручку;
— креативный архив должен хранить не «победителей», а паттерны: какие формулировки, визуальные коды и доказательства повторяются в выигрышах.

В эпоху privacy-first атрибуции и слабого last-click это критично. Чем хуже видна цепочка до выручки, тем важнее дисциплина эксперимента на входе. Иначе вы оптимизируете шум.

Я бы формулировал так: в платном трафике побеждает не самый яркий креатив, а самая строгая система отбора.

— @CreativeTestingRu

Почему я перестал верить в «лучший креатив» без системы тестирования

В performance-каналах 2026 года почти каждый креативный продюсер живёт с одной опасной иллюзией: если собрать достаточно сильный ролик, он «сам выстрелит». Не выстрелит. По крайней мере не стабильно.

Я всё чаще вижу, что AI-генерация обесценила ремесло исполнения. Сделать 20 визуально приличных вариаций теперь можно за вечер. А вот придумать, **что именно тестировать**, — это и есть новая редкость. Конкуренция сместилась из уровня монтажа в уровень концепции и гипотезы.

У меня в работе был кейс, где команда три недели улучшала один и тот же «победивший» креатив: меняли заголовки, цвет кнопки, темп склейки. CTR рос на доли процента, а стоимость целевого действия почти не двигалась. Когда мы разложили кампанию на матрицу гипотез, стало видно: проблема не в упаковке, а в самой причине клика. Люди жали не потому, что сообщение было убедительным, а потому что обещание было слишком общим. После замены угла подачи и сценарной логики результат дал прирост уже на уровне инкрементальности, а не красивых метрик в кабинете.

Мой вывод простой: **система тестирования креативов важнее единичного удачного креатива**.

Что я считаю обязательным:
— тестировать не «баннеры», а связки: обещание, визуальный код, первый экран, доказательство;
— разделять тесты на быстрые и дорогие: одни ищут направление, другие — подтверждают масштабирование;
— смотреть не только на CTR и цену клика, а на вклад в выручку, удержание и LTV, особенно в e-com, где первый чек уже не тащит экономику;
— фиксировать, какая именно гипотеза победила, иначе вы просто копите архив красивых случайностей.

В эпоху privacy-first атрибуции last-click всё хуже объясняет, что произошло на самом деле. Поэтому креативный продюсер должен мыслить как исследователь: не «что понравилось», а «какая причина сработала и как это доказать».

Именно это я называю зрелым performance-креативом.

— @CreativeTestingRu

Почему я больше не верю в «лучший креатив» без системы тестов

За последние два года я видел одну и ту же ошибку у сильных команд: они улучшают креатив как единичный артефакт, но не строят систему, которая объясняет, *почему* он сработал.

В 2026 это особенно дорого. AI уже умеет быстро штамповать десятки вариантов, а значит конкуренция смещается из исполнения в концепцию и в качество отбора. Если у вас нет понятной рамки тестирования, вы получаете не рост, а шум.

Моё правило простое: креатив нужно тестировать не как «красиво/некрасиво», а как набор управляемых гипотез.

— Что здесь продаёт: боль, выгода, социальное доказательство, демонстрация процесса?
— Где ломается внимание: первый кадр, заголовок, оффер, CTA?
— Что именно изменилось: крючок, визуальный код, структура аргументации, тон?

Я часто вижу, что команда делает 15 вариаций одной идеи и радуется объёму. Но если все варианты отличаются сразу по пяти параметрам, вы не узнаете, что реально двинуло метрику. Это не тестирование, а лотерея с красивой отчётностью.

Один практический ориентир из моих разборов: когда мы фиксируем только один главный параметр на итерацию, доля «объяснимых побед» растёт заметно. Иными словами, меньше случайных побед, больше повторяемых. Для performance-маркетинга это важнее любой разовой удачи.

Сейчас, когда атрибуция уходит в сторону server-side, MMM и incrementality, ценность креатива как измеряемой системы только растёт. Last-click может спорить с вами, но не поможет построить библиотеку рабочих концепций.

Я убеждён: сильная команда не ищет «тот самый» креатив. Она строит машину, которая стабильно находит следующий рабочий.

— @CreativeTestingRu