Youtube тестирует поиск с AI

YouTube начал тестировать Ask YouTube — поиск с ИИ, где можно задавать вопросы обычным языком и получать не список ссылок, а готовую подборку видео и фрагментов.

Фича уже доступна в США и работает на сложные запросы: если нужно, ИИ уточняет вопрос и подсказывает следующий шаг.

Что это значит для поиска на YouTube и когда новинка дойдёт до других…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/youtube-testiruet-poisk-s-ai

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Почему ваши слайды не убеждают руководство

Я много раз видел одну и ту же ошибку: аналитика в компании есть, а решения принимаются всё равно «по ощущению». Не потому, что менеджмент не любит цифры. А потому, что аналитик приносит не управленческий вывод, а набор фактов.

Для руководителя слайд — это не отчёт. Это ответ на три вопроса:
— что происходит;
— почему это происходит;
— что мы делаем дальше.

Если на первом слайде у вас график с динамикой, на втором — ещё пять разрезов, а на третьем — таблица «на всякий случай», то вы уже проиграли. В 2026 году это особенно заметно: данных больше, доступ к ним быстрее, а времени на разбор меньше. Руководству нужен не объём, а **решение в условиях неопределённости**.

В моей практике самый частый маркер слабой презентации — когда аналитик боится интерпретации и прячется за формулировкой «данные показывают». Нет, данные не говорят сами. Говорите вы. И за это как раз платит бизнес.

Что я считаю сильной структурой для слайда:
— один заголовок-мнение, а не название метрики;
— один главный график;
— одна причина, которую можно проверить;
— одно действие с владельцем и сроком.

Например, не «Конверсия по каналам за квартал», а «Платный поиск растёт, но маржинальность проседает из-за дорогих повторных кликов». Это уже управленческий текст. Его можно обсуждать. Его можно оспорить. Его можно превратить в действие.

И ещё важное наблюдение: когда я прошу аналитика сократить презентацию вдвое, почти всегда качество вырастает. Не потому, что исчезает лишнее. А потому, что появляется мысль.

Если хотите, чтобы вас слышали на уровне руководства, перестаньте собирать слайды как архив. Собирайте их как аргумент.

— @DataStorytellingMK

По этой же теме советуем @B2BeventsRu

Z.ai анонсировала новую GLM-5.5

Z.ai готовит релиз флагманской GLM-5.5: модель обещают показать в августе 2026 года.

Главная интрига — рост до 1 трлн параметров при том же контекстном окне в 1 млн токенов. Новинка снова будет заточена под код и агентные задачи.

Почему версия сразу 5.5, без 5.3 и 5.4, и что это может означать для рынка — в блоге.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/z-ai-anonsirovala-novuiu-glm-5-5

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Telegram запустил собственный сервер для ботов

Telegram запустил собственный сервер для ботов и мани-приложений: теперь backend можно размещать прямо внутри инфраструктуры мессенджера.

Сервер работает на JavaScript/TypeScript, через вебхуки, и позволяет подключать SQL-базу для сбора контактов без посредников.

Пока неясны цена и ограничения — что именно уже можно тестировать, а где скрыт подв…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/telegram-zapustil-sobstvennyi-server-dlia-botov

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Почему я больше не начинаю с «среднего CPA» в слайдах для руководства

Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку: маркетинг-аналитику приносит в зал красивый отчёт, а руководитель после него всё равно спрашивает не «почему выросло», а «что это значит для денег». И тут средний CPA уже почти ничего не объясняет.

В управленческих слайдах я давно держу простое правило: **сначала экономика, потом метрика, потом объяснение**. Если начать с клика, заявки или даже лид-стоимости, мы рискуем обсуждать витрину вместо бизнеса.

В 2026 году это особенно заметно. Когда last-click теряет силу, а атрибуция уходит в сторону server-side, MMM и incremental-оценок, «одна цифра на входе» перестаёт быть универсальной правдой. Руководству нужен не показатель сам по себе, а ответ на три вопроса:
— что изменилось;
— почему это произошло;
— что будет с выручкой, если ничего не трогать.

На практике у меня лучше всего работает такой порядок:
— сначала показываю влияние на выручку, маржу или LTV;
— потом разложение по каналам, сегментам или воронке;
— затем — управленческий вывод в одном предложении.

Однажды в B2B-проекте мы убрали из верхнего уровня отчёта 14 промежуточных метрик и оставили только 3: выручку, CAC payback и долю квалифицированных сделок. Время обсуждения на еженедельной встрече сократилось почти вдвое, а решения стали быстрее. Не потому что команда стала умнее, а потому что слайды перестали просить трактовку у каждого второго графика.

Мой вывод простой: в аналитике для менеджмента ценится не объём данных, а способность собрать из них **управленческий смысл**. Если на первом экране не видно, где деньги, — это ещё не слайд, а черновик.

— @DataStorytellingMK

Дополнительный контекст — @PaidSocialCraft

Google картинки станут конкурентом Pinterest

Google Картинки начали превращать в полноценную платформу с персональной лентой по прошлым запросам — по сути, в аналог Pinterest.

Во вкладке For you уже тестируют подборки, а ещё обещают коллекции и генерацию изображений во встроенной Nano Banana.

Как это будет работать и когда новинка дойдёт до других стран — в блоге.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-kartinki-stanut-konkurentom-pinterest

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Почему я перестал начинать с графиков в отчёте

Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку у сильных маркетинг-аналитиков: в слайды первым делом уносят графики, а не решение. Для менеджмента это почти всегда слабее, чем короткая управленческая формулировка.

Когда я готовлю материалы для директора по маркетингу или CEO, я сначала пишу не «что произошло», а «что это значит для денег и что делать дальше». График — это доказательство, а не мысль. Если мысль появляется только после пятого слайда, значит, структура уже проиграна.

За последний год я посмотрел больше 40 регулярных отчётов из B2B и e-com. В тех, где первые два слайда отвечали на три вопроса — что изменилось, почему это важно, какое решение нужно принять, — обсуждение становилось короче в среднем на треть. И главное: решения принимались быстрее, потому что у руководителя не было необходимости собирать картину из разрозненных метрик.

Я рекомендую держать один и тот же каркас:
— сначала бизнес-вывод в одной фразе;
— затем 1–2 метрики, которые его подтверждают;
— потом причина изменения;
— в конце действие: что делаем, что не делаем, и какой риск принимаем.

В эпоху, где у всех есть доступ к дашбордам, ценность аналитики всё меньше в самих цифрах и всё больше в интерпретации. Менеджменту не нужен ещё один экран. Ему нужен ответ: где мы теряем выручку, где растём неэффективно и что менять в следующем цикле.

Если слайд можно понять без комментария аналитика, это хороший слайд. Если без комментария его нельзя использовать для решения, это ещё черновик, а не управленческий материал.

— @DataStorytellingMK

Россияне не смогут покупать стейблкоины

Россиянам могут закрыть доступ к покупке стейблкоинов: в новой версии закона их приравняли к иностранным активам.

Купить такие токены смогут только квалифицированные инвесторы — например, с активами от 24 млн рублей или доходом от 12 млн в год.

Что это значит для обычных пользователей и когда правило заработает — в блоге.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/rossiiane-ne-smogut-pokupat-steiblkoiny

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Слайд не продаёт цифру. Он продаёт решение

Самая частая ошибка в аналитических презентациях — пытаться уместить в один слайд и вывод, и расчёт, и оговорки. Менеджменту не нужен архив логики. Ему нужен ответ: что изменилось, почему это важно и что делать дальше. В 2026 это особенно заметно: когда отчётов много, ценится не объём, а способность аналитика собрать данные в управленческий смысл. Хороший слайд — это не таблица, а короткая история про действие.

— @DataStorytellingMK

Смена парадигмы в отчетности: от кликов к вкладу в прибыль

Последние несколько недель при подготовке квартальных дашбордов для менеджмента прослеживается отчетливый сдвиг в структуре метрик. Если раньше акцент был смещен на удержание (retention) и объем первичных покупок, то сейчас отчеты по B2B-сегменту все чаще включают данные по циклу сделки в связке с операционной выручкой (Revenue Operations).

Заметил, что руководители перестали требовать детализацию по каналам привлечения в формате «последнего клика» (last-click). Вместо этого на слайдах фиксируется роль маркетинга через моделирование маркетингового микса (MMM) и оценку инкрементальности — то есть реального вклада конкретного воздействия в рост бизнеса, очищенного от естественного спроса.

Особенно показательно это выглядит в e-com: при снижении среднего чека фокус аналитики сместился с поиска новых сегментов на поиск точек роста LTV (пожизненной ценности клиента) через глубокое профилирование базы. Маркетинг-аналитики теперь тратят больше времени на сопоставление данных из CRM и систем учета продаж, чем на изучение отчетов из рекламных кабинетов.

Наблюдаете ли вы у себя в отчетах подобный отказ от чисто рекламных метрик в пользу интегральных показателей эффективности бизнеса?

— @DataStorytellingMK

Сквозная аналитика: когда отчёт видит не клики, а выручку

Сквозная аналитика — это связка данных из рекламы, сайта, CRM и продаж, которая позволяет проследить путь клиента от первого касания до денег в кассе. Для маркетинг-аналитика это не «ещё один дашборд», а способ ответить на вопрос: какой канал, кампания и сегмент действительно создают выручку.

Важно не путать её с веб-аналитикой. Веб-аналитика показывает поведение на сайте: визиты, события, конверсии. Сквозная аналитика поднимает уровень выше: она связывает лид, сделку, повторную покупку и маржу. То есть измеряет не трафик, а вклад в бизнес-результат.

Типичные ошибки:
— считать сквозной аналитикой выгрузку из рекламного кабинета и CRM без единого идентификатора;
— оценивать только last-click, хотя в 2026-м из-за privacy-first атрибуции этого уже недостаточно;
— строить отчёт без нормализации источников, когда один и тот же канал в разных системах называется по-разному;
— забывать, что «точные» цифры без сверки с финансами часто дают красивую, но неверную картину.

Пример: в B2B-воронке лидов из поиска больше всего, но сквозная аналитика показывает, что у платного вебинара ниже объём, зато выше доля закрытых сделок и выше выручка на привлечённый рубль. Именно это и должен видеть менеджмент.

— @DataStorytellingMK