Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Гайд: как заработать первые деньги на Pornhub
Pornhub — самый посещаемый адалт-сайт в мире, и на нём действительно можно зарабатывать. Но схема устроена иначе, чем кажется.
Автор залил ролики, набрал 16 000 просмотров — и получил 47 центов встроенной монетизации. Реальные деньги были в другом.
Есть нюансы с верификацией, голосом в роликах и законодательством РФ, которые ломают большинство с…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/gaid-kak-zarabotat-pervye-dengi-na-pornhub
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Pornhub — самый посещаемый адалт-сайт в мире, и на нём действительно можно зарабатывать. Но схема устроена иначе, чем кажется.
Автор залил ролики, набрал 16 000 просмотров — и получил 47 центов встроенной монетизации. Реальные деньги были в другом.
Есть нюансы с верификацией, голосом в роликах и законодательством РФ, которые ломают большинство с…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/gaid-kak-zarabotat-pervye-dengi-na-pornhub
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Эволюция контентных хабов в EdTech: от SEO-статей к экспертным базам знаний
В последний месяц заметно изменился подход крупных образовательных платформ к наполнению своих сайтов. Раньше разделы с материалами напоминали библиотеку, оптимизированную под поисковые запросы, где каждый текст создавался ради охвата ключевых слов. Сейчас же наблюдается отказ от массового производства «информационного шума» в пользу узкоспециализированных центров экспертизы.
Платформы всё чаще публикуют глубокие разборы методик обучения или аналитику рынка, доступ к которым не требует регистрации, но требует времени на вдумчивое чтение. Это прямое следствие эпохи «нулевых кликов» (Zero-click), когда поисковики выдают ответ на вопрос пользователя прямо на странице выдачи. Чтобы привлечь аудиторию на свой ресурс, бренды начали делать ставку на уникальную экспертизу, которую искусственный интеллект пока не может полностью синтезировать из открытых данных.
Вместо погони за объемом публикаций, компании фокусируются на формировании авторитета в конкретной теме (Topical Authority). При этом контент всё чаще интегрируется в воронку продаж не через навязчивые призывы к покупке, а через демонстрацию того, как продукт решает прикладные задачи профессионала.
Замечаете ли вы похожий сдвиг в стратегиях ваших конкурентов? Становится ли объем контента вторичным по сравнению с его глубиной и специфичностью?
— @EdTechCasesRu
В последний месяц заметно изменился подход крупных образовательных платформ к наполнению своих сайтов. Раньше разделы с материалами напоминали библиотеку, оптимизированную под поисковые запросы, где каждый текст создавался ради охвата ключевых слов. Сейчас же наблюдается отказ от массового производства «информационного шума» в пользу узкоспециализированных центров экспертизы.
Платформы всё чаще публикуют глубокие разборы методик обучения или аналитику рынка, доступ к которым не требует регистрации, но требует времени на вдумчивое чтение. Это прямое следствие эпохи «нулевых кликов» (Zero-click), когда поисковики выдают ответ на вопрос пользователя прямо на странице выдачи. Чтобы привлечь аудиторию на свой ресурс, бренды начали делать ставку на уникальную экспертизу, которую искусственный интеллект пока не может полностью синтезировать из открытых данных.
Вместо погони за объемом публикаций, компании фокусируются на формировании авторитета в конкретной теме (Topical Authority). При этом контент всё чаще интегрируется в воронку продаж не через навязчивые призывы к покупке, а через демонстрацию того, как продукт решает прикладные задачи профессионала.
Замечаете ли вы похожий сдвиг в стратегиях ваших конкурентов? Становится ли объем контента вторичным по сравнению с его глубиной и специфичностью?
— @EdTechCasesRu
Эра «бесконечного лида» в EdTech завершена
В 2026 году классическая воронка, где маркетинг просто «заливает» трафик в отдел продаж, окончательно теряет эффективность. Мы видим, как стоимость привлечения клиента (CAC) растет, а средний чек в образовательном сегменте стагнирует или плавно снижается. В этой реальности фокус маркетинговых команд смещается с объема заявок на управление выручкой (RevOps).
Мое наблюдение: если раньше успех кампании измерялся стоимостью за лид (CPL), то сегодня мы переходим к измерению инкрементальности — реального вклада конкретного маркетингового канала в долгосрочное удержание (retention) и LTV (пожизненную ценность клиента).
Почему это важно именно сейчас:
— Эпоха «нулевого клика» (Zero-click) диктует новые правила. Пользователь получает ответы на свои вопросы внутри поисковых систем благодаря ИИ-обзорам, не переходя на сайт. Значит, ваш контент должен не просто собирать поисковый трафик, а формировать экспертный авторитет (Topical Authority). Если бренд не несет уникальной экспертизы, алгоритмы просто исключают его из выдачи.
— Рост RevOps-подхода объединяет усилия маркетинга, продаж и службы поддержки клиентов. В EdTech это означает, что маркетолог больше не отвечает за «лида в базе». Он отвечает за то, чтобы доведенный до продукта пользователь получил ценность и продлил подписку или купил следующий модуль. Мы перестаем «продавать курс» и начинаем продавать результат на дистанции.
— privacy-first атрибуция (атрибуция с приоритетом приватности данных) окончательно вытеснила last-click (атрибуцию по последнему клику). Теперь мы видим, как пользователь взаимодействует с брендом через разные касания, а не просто кликает по баннеру и покупает. Использование маркетингового моделирования (MMM) позволяет понять, какой процент конверсии дает бренд-маркетинг, а не только перформанс-инструменты.
Конкуренция сместилась из плоскости «кто быстрее отрисует креатив» в плоскость концепций. Генеративные модели делают визуал за секунды, но они не создадут уникальную методологию обучения или стратегию работы с базой. Выигрывает тот, кто инвестирует в смыслы и понимает, как именно его продукт решает задачу пользователя в эпоху экономии.
Маркетинг в 2026 году — это не про охваты. Это про умение доказать, что каждый вложенный рубль формирует лояльного клиента, который останется с платформой дольше одного учебного цикла. Если ваша стратегия до сих пор строится вокруг «закупки трафика на лендинг», пора пересмотреть приоритеты в сторону удержания и продуктовой аналитики.
— @EdTechCasesRu
В 2026 году классическая воронка, где маркетинг просто «заливает» трафик в отдел продаж, окончательно теряет эффективность. Мы видим, как стоимость привлечения клиента (CAC) растет, а средний чек в образовательном сегменте стагнирует или плавно снижается. В этой реальности фокус маркетинговых команд смещается с объема заявок на управление выручкой (RevOps).
Мое наблюдение: если раньше успех кампании измерялся стоимостью за лид (CPL), то сегодня мы переходим к измерению инкрементальности — реального вклада конкретного маркетингового канала в долгосрочное удержание (retention) и LTV (пожизненную ценность клиента).
Почему это важно именно сейчас:
— Эпоха «нулевого клика» (Zero-click) диктует новые правила. Пользователь получает ответы на свои вопросы внутри поисковых систем благодаря ИИ-обзорам, не переходя на сайт. Значит, ваш контент должен не просто собирать поисковый трафик, а формировать экспертный авторитет (Topical Authority). Если бренд не несет уникальной экспертизы, алгоритмы просто исключают его из выдачи.
— Рост RevOps-подхода объединяет усилия маркетинга, продаж и службы поддержки клиентов. В EdTech это означает, что маркетолог больше не отвечает за «лида в базе». Он отвечает за то, чтобы доведенный до продукта пользователь получил ценность и продлил подписку или купил следующий модуль. Мы перестаем «продавать курс» и начинаем продавать результат на дистанции.
— privacy-first атрибуция (атрибуция с приоритетом приватности данных) окончательно вытеснила last-click (атрибуцию по последнему клику). Теперь мы видим, как пользователь взаимодействует с брендом через разные касания, а не просто кликает по баннеру и покупает. Использование маркетингового моделирования (MMM) позволяет понять, какой процент конверсии дает бренд-маркетинг, а не только перформанс-инструменты.
Конкуренция сместилась из плоскости «кто быстрее отрисует креатив» в плоскость концепций. Генеративные модели делают визуал за секунды, но они не создадут уникальную методологию обучения или стратегию работы с базой. Выигрывает тот, кто инвестирует в смыслы и понимает, как именно его продукт решает задачу пользователя в эпоху экономии.
Маркетинг в 2026 году — это не про охваты. Это про умение доказать, что каждый вложенный рубль формирует лояльного клиента, который останется с платформой дольше одного учебного цикла. Если ваша стратегия до сих пор строится вокруг «закупки трафика на лендинг», пора пересмотреть приоритеты в сторону удержания и продуктовой аналитики.
— @EdTechCasesRu
Секрет белого EdTech Performance в 2026: продавать не “курсы”, а доказуемый путь к результату
В 2026 я всё чаще вижу, что классический performance в образовании “упирается” не в креатив и даже не в оффер — а в то, что мы измеряем. Мы пытаемся оптимизировать рекламную машинку на лиды (и даже на заявки), но выручка появляется уже после нескольких внутренних шагов: прогрев → квалификация → выбор модуля/формата → запуск обучения → первое ощущение прогресса → удержание. Если этот путь не оцифрован в маркетинге, то last-click-логика начинает казаться “неработающей”, хотя проблема обычно в разрыве метрик.
Моя позиция простая: в EdTech performance должен быть не про “получить заявку”, а про управляемую вероятность результата. И это не философия — это операционная схема.
Как это выглядит на практике (на примере нашей работы с образовательной платформой для B2B/профессионалов, где основная выручка зависела от сроков старта и удержания):
— Первые 3 недели потока кампаний воронка считалась стандартно: показы → клики → заявки → записи на консультацию.
— Затем мы добавили связку “заявка → скоринг → фактический старт обучения” и отдельно — “старт → активность в первые 7 дней”.
— Оказалось, что часть кампаний давала много заявок с нормальным CPL, но доля реальных стартов была ниже среднего. Формально реклама “успешна”, по факту — вы купили не обучение, а контакт.
Ключевой поворот: мы перестали оптимизировать бюджет на заявки как на конечную цель. Мы ввели раннюю прокси-метрику, которая ближе к результату и менее шумная, чем финальная выручка:
— для части продуктов это была доля подтверждённых квалифицированных лидов (SQL-подход в смысле перехода к продажам/онбордингу),
— для части — доля тех, кто прошёл “первый полезный шаг” (например, заполнил профиль роли, выбрал траекторию и дошёл до первого занятия/теста/домашнего шага в течение короткого окна после обращения).
Результат мы фиксировали не по “ощущениям”, а по разнице инкремента (эффект прироста в сравнении с контролем), потому что в эпоху privacy-first атрибуции “просто смотреть в кабинете” опасно. На уровне управленческой логики это выглядит так: мы не спорим, почему конверсия выросла — мы проверяем, что маркетинг создал прирост в поведении и выручке, а не в отчётах.
Почему это особенно важно сейчас. В 2026:
— информационный SEO уходит в режим “фонового” трафика, а доверие и Topical Authority (тематический авторитет) забирают не публикации ради объёма, а материалы с доказуемой экспертизой автора;
— у пользователей падает готовность тратить “сегодня на пробу”, значит e-commerce-логика (гонка за первой покупкой) слабее, сильнее становится удержание и LTV (ценность клиента за период обучения);
— AI-генерация креативов поднимает конкуренцию в концепциях, а в исполнении все быстро становятся похожими, поэтому выигрывает тот, у кого лучше измерена и “упакована” траектория результата.
Что я считаю обязательным для white EdTech performance:
1) Разделить маркетинговые KPI на “доступ к результату” и “сам результат”.
Если у вас только лиды/заявки — вы платите за доступ, но не за вероятность результата.
2) Построить “обучение до обучения”: сценарии, которые сокращают путь к первому прогрессу.
Zero-click-эпоха усиливает запрос на собственную ценность. Если пользователь не получает ясный следующий шаг ещё до оплаты — он уходит в ожидание (или к конкуренту с более собранным маршрутом).
3) Связать RevOps-ответственность: маркетинг, продажи и customer success должны отвечать за один коридор метрик выручки.
Даже если вы не называете это RevOps, логика одна: деньги рождаются после старта и активности, значит маркетингу нельзя делать вид, что старт и удержание — “не его зона”.
Один наблюдаемый “якорь” из практики. Когда мы добавили ранний прокси-показатель (активность в первые 7 дней после обращения) и перестроили медиабюджеты под тех, у кого этот показатель лучше, CPL мог вырасти на 10–20%, но стоимость достижения результата падала. Это и есть переход от оптимизации “на клики” к оптимизации “на траекторию”.
…
В 2026 я всё чаще вижу, что классический performance в образовании “упирается” не в креатив и даже не в оффер — а в то, что мы измеряем. Мы пытаемся оптимизировать рекламную машинку на лиды (и даже на заявки), но выручка появляется уже после нескольких внутренних шагов: прогрев → квалификация → выбор модуля/формата → запуск обучения → первое ощущение прогресса → удержание. Если этот путь не оцифрован в маркетинге, то last-click-логика начинает казаться “неработающей”, хотя проблема обычно в разрыве метрик.
Моя позиция простая: в EdTech performance должен быть не про “получить заявку”, а про управляемую вероятность результата. И это не философия — это операционная схема.
Как это выглядит на практике (на примере нашей работы с образовательной платформой для B2B/профессионалов, где основная выручка зависела от сроков старта и удержания):
— Первые 3 недели потока кампаний воронка считалась стандартно: показы → клики → заявки → записи на консультацию.
— Затем мы добавили связку “заявка → скоринг → фактический старт обучения” и отдельно — “старт → активность в первые 7 дней”.
— Оказалось, что часть кампаний давала много заявок с нормальным CPL, но доля реальных стартов была ниже среднего. Формально реклама “успешна”, по факту — вы купили не обучение, а контакт.
Ключевой поворот: мы перестали оптимизировать бюджет на заявки как на конечную цель. Мы ввели раннюю прокси-метрику, которая ближе к результату и менее шумная, чем финальная выручка:
— для части продуктов это была доля подтверждённых квалифицированных лидов (SQL-подход в смысле перехода к продажам/онбордингу),
— для части — доля тех, кто прошёл “первый полезный шаг” (например, заполнил профиль роли, выбрал траекторию и дошёл до первого занятия/теста/домашнего шага в течение короткого окна после обращения).
Результат мы фиксировали не по “ощущениям”, а по разнице инкремента (эффект прироста в сравнении с контролем), потому что в эпоху privacy-first атрибуции “просто смотреть в кабинете” опасно. На уровне управленческой логики это выглядит так: мы не спорим, почему конверсия выросла — мы проверяем, что маркетинг создал прирост в поведении и выручке, а не в отчётах.
Почему это особенно важно сейчас. В 2026:
— информационный SEO уходит в режим “фонового” трафика, а доверие и Topical Authority (тематический авторитет) забирают не публикации ради объёма, а материалы с доказуемой экспертизой автора;
— у пользователей падает готовность тратить “сегодня на пробу”, значит e-commerce-логика (гонка за первой покупкой) слабее, сильнее становится удержание и LTV (ценность клиента за период обучения);
— AI-генерация креативов поднимает конкуренцию в концепциях, а в исполнении все быстро становятся похожими, поэтому выигрывает тот, у кого лучше измерена и “упакована” траектория результата.
Что я считаю обязательным для white EdTech performance:
1) Разделить маркетинговые KPI на “доступ к результату” и “сам результат”.
Если у вас только лиды/заявки — вы платите за доступ, но не за вероятность результата.
2) Построить “обучение до обучения”: сценарии, которые сокращают путь к первому прогрессу.
Zero-click-эпоха усиливает запрос на собственную ценность. Если пользователь не получает ясный следующий шаг ещё до оплаты — он уходит в ожидание (или к конкуренту с более собранным маршрутом).
3) Связать RevOps-ответственность: маркетинг, продажи и customer success должны отвечать за один коридор метрик выручки.
Даже если вы не называете это RevOps, логика одна: деньги рождаются после старта и активности, значит маркетингу нельзя делать вид, что старт и удержание — “не его зона”.
Один наблюдаемый “якорь” из практики. Когда мы добавили ранний прокси-показатель (активность в первые 7 дней после обращения) и перестроили медиабюджеты под тех, у кого этот показатель лучше, CPL мог вырасти на 10–20%, но стоимость достижения результата падала. Это и есть переход от оптимизации “на клики” к оптимизации “на траекторию”.
…
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Сбер запустит свой криптокошелёк
Сбер готов запустить криптокошелёк — инфраструктура уже есть. Ждут только закона о регулировании крипты, который планируют принять к 1 сентября 2026 года.
Хранить и, судя по всему, обменивать крипту можно будет прямо в приложении — без сторонних обменников.
Но есть один нюанс, из-за которого обменники никуда не денутся. 🔍
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/sber-zapustit-svoi-kriptokoshelek
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Сбер готов запустить криптокошелёк — инфраструктура уже есть. Ждут только закона о регулировании крипты, который планируют принять к 1 сентября 2026 года.
Хранить и, судя по всему, обменивать крипту можно будет прямо в приложении — без сторонних обменников.
Но есть один нюанс, из-за которого обменники никуда не денутся. 🔍
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/sber-zapustit-svoi-kriptokoshelek
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Индия потребовала от Telegram удалять пиратский контент
Индия потребовала от Telegram удалять пиратский контент — претензия в том, что платформа не ограничивает размер файлов, что позволяет свободно распространять фильмы.
Дуров ответил, что Telegram годами работает в Индии без какой-либо коммерческой выгоды для себя.
Почему давление началось именно сейчас — вопрос открытый. Возможный ответ — в блоге.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/indiia-potrebovala-ot-telegram-udaliat-piratskii-kontent
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Индия потребовала от Telegram удалять пиратский контент — претензия в том, что платформа не ограничивает размер файлов, что позволяет свободно распространять фильмы.
Дуров ответил, что Telegram годами работает в Индии без какой-либо коммерческой выгоды для себя.
Почему давление началось именно сейчас — вопрос открытый. Возможный ответ — в блоге.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/indiia-potrebovala-ot-telegram-udaliat-piratskii-kontent
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Google ads меняет стратегию по конверсиям
Google меняет логику автоматических стратегий ставок: с 17 августа 2026 года кампании будут строже придерживаться указанного целевого CPA, а не давать лиды по минимально возможной цене.
Если сейчас твоя кампания даёт лиды по $5, а цель стоит $10 — после обновления алгоритм «поднимет» фактическую стоимость лида к целевой, зато отдаст больше трафик…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-ads-meniaet-strategiiu-po-konversiiam
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Google меняет логику автоматических стратегий ставок: с 17 августа 2026 года кампании будут строже придерживаться указанного целевого CPA, а не давать лиды по минимально возможной цене.
Если сейчас твоя кампания даёт лиды по $5, а цель стоит $10 — после обновления алгоритм «поднимет» фактическую стоимость лида к целевой, зато отдаст больше трафик…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-ads-meniaet-strategiiu-po-konversiiam
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Почему в EdTech больше не работают «воронки ради воронок»
Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку в маркетинге образовательных платформ: команда строит красивую воронку, а потом удивляется, почему продажи не растут. В 2026 году это особенно заметно: MQL и SQL сами по себе уже не тянут выручку. Если маркетинг не встроен в общую RevOps-логику, лиды превращаются в отчётность, а не в деньги.
В EdTech это бьёт сильнее, чем в других нишах. Здесь длинный цикл решения, высокая чувствительность к доверию и сильная зависимость от того, что человек увидел до заявки. Один лендинг редко убеждает купить курс или подписку на обучение. Решение складывается из цепочки касаний: экспертный контент, кейсы студентов, объяснение методики, сравнение с альтернативами, работа с возражениями. И если маркетинг считает только последний клик, он почти всегда недооценивает собственный вклад.
Из практики: у образовательной платформы после пересборки аналитики мы увидели, что около 40% заявок с платного трафика приходили не из «горячих» коммерческих запросов, а после серии касаний с тематическим контентом и страницами профессий. Формально это выглядело как слабый performance-маркетинг. По факту — это была нормальная прогревающая система, которую просто неверно мерили.
Мой вывод простой: в EdTech выигрывает не тот, кто собрал больше лидов, а тот, кто лучше управляет доверием и вкладом каждого канала в выручку. Сегодня особенно нужны не отчёты по заявкам, а связка из:
— topical authority (тематической авторитетности) в контенте;
— нормальной сквозной аналитики;
— оценки инкрементальности, а не иллюзии последнего клика;
— общей ответственности маркетинга, продаж и customer success за выручку.
Именно поэтому я бы перестал называть сильную образовательную машину «воронкой». Это уже система спроса, где маркетинг не приводит лид, а формирует решение.
— @EdTechCasesRu
Соседняя редакция @EnterpriseSalesMK недавно писала об этом под другим углом
Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку в маркетинге образовательных платформ: команда строит красивую воронку, а потом удивляется, почему продажи не растут. В 2026 году это особенно заметно: MQL и SQL сами по себе уже не тянут выручку. Если маркетинг не встроен в общую RevOps-логику, лиды превращаются в отчётность, а не в деньги.
В EdTech это бьёт сильнее, чем в других нишах. Здесь длинный цикл решения, высокая чувствительность к доверию и сильная зависимость от того, что человек увидел до заявки. Один лендинг редко убеждает купить курс или подписку на обучение. Решение складывается из цепочки касаний: экспертный контент, кейсы студентов, объяснение методики, сравнение с альтернативами, работа с возражениями. И если маркетинг считает только последний клик, он почти всегда недооценивает собственный вклад.
Из практики: у образовательной платформы после пересборки аналитики мы увидели, что около 40% заявок с платного трафика приходили не из «горячих» коммерческих запросов, а после серии касаний с тематическим контентом и страницами профессий. Формально это выглядело как слабый performance-маркетинг. По факту — это была нормальная прогревающая система, которую просто неверно мерили.
Мой вывод простой: в EdTech выигрывает не тот, кто собрал больше лидов, а тот, кто лучше управляет доверием и вкладом каждого канала в выручку. Сегодня особенно нужны не отчёты по заявкам, а связка из:
— topical authority (тематической авторитетности) в контенте;
— нормальной сквозной аналитики;
— оценки инкрементальности, а не иллюзии последнего клика;
— общей ответственности маркетинга, продаж и customer success за выручку.
Именно поэтому я бы перестал называть сильную образовательную машину «воронкой». Это уже система спроса, где маркетинг не приводит лид, а формирует решение.
— @EdTechCasesRu
Соседняя редакция @EnterpriseSalesMK недавно писала об этом под другим углом
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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
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
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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
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
Topical Authority в EdTech: как мы перестали “писать ради охватов” и начали выигрывать у AI-overviews
В 2026 я всё чаще вижу одну и ту же картину в EdTech: контент уже есть, трафик вроде бы приходит, но коммерческого эффекта нет. Причина не в качестве “текстов”, а в логике выбора тем и в том, как поисковые системы (и AI-обзоры) решают, кому доверять.
Моё рабочее правило теперь такое: **не гоняться за ключами, а строить топик-силикон (тематическую связность) вокруг одной бизнес-задачи**. В B2B-EdTech (корпоративное обучение, L&D-подразделения, HR, academies при вузах) это особенно видно: заказчик редко ищет “курс про X”. Он ищет решение: “как внедрить обучение по competency”, “как измерить эффект”, “как собрать программу под регламент компании”, “как снизить время онбординга”. И именно здесь выигрывает Topical Authority — когда в вашем контенте есть не просто много материалов, а цельный “каркас” ответов, который закрывает путь от постановки задачи до расчёта результата.
Как мы это внедряли на практике (и почему перестали мерить контент только охватом):
— Собрали карту тем не по словарю SEO, а по ролям: HR/руководитель, L&D/обучающий менеджер, финансовый блок (там вопросы “что получим”), IT/безопасность (если нужна LMS-интеграция).
— Для каждой темы сделали 3 уровня: “что это” (база), “как сделать” (методология), “как доказать” (метрики и кейсы). Это критично в zero-click эпоху: AI-обзор должен уметь дать краткий ответ, но он должен тянуть дальше к вашим материалам, документам, шаблонам.
— Добавили повторяемость смыслов: одни и те же определения и рамки проходят через воронку. Не ради текста, ради доверия. Алгоритмы лучше понимают контекст, а читатель — меньше сомневается.
Одна цифра из нашей практики: после перестройки тематического кластера мы получили рост органики на узкие “problem-aware” запросы не за счёт объёма публикаций, а за счёт увеличения доли страниц, которые пользователи видели в связке (2–4 материала за сессию). Это и есть сигнал, что система воспринимает бренд как источник по теме, а не как архив.
В B2B теперь я смотрю не “сколько статей вышло”, а:
— долю визитов на материалы уровня “как сделать + как доказать”,
— конверсию в загрузку методичек/презентаций (в идеале — с указанием роли),
— и дальше — вклад в SQL через RevOps-воронку: не только лид, а скорость прохождения до созвона.
Если коротко: **контент в EdTech должен работать как доказательная база продукта**. Когда вы формируете топик-связность вокруг бизнес-результата, AI-overviews не “съедают” вас — они начинают ссылаться на тех, кто уже собрал систему ответов.
— @EdTechCasesRu
Дополнительный контекст — @ToVCraft
В 2026 я всё чаще вижу одну и ту же картину в EdTech: контент уже есть, трафик вроде бы приходит, но коммерческого эффекта нет. Причина не в качестве “текстов”, а в логике выбора тем и в том, как поисковые системы (и AI-обзоры) решают, кому доверять.
Моё рабочее правило теперь такое: **не гоняться за ключами, а строить топик-силикон (тематическую связность) вокруг одной бизнес-задачи**. В B2B-EdTech (корпоративное обучение, L&D-подразделения, HR, academies при вузах) это особенно видно: заказчик редко ищет “курс про X”. Он ищет решение: “как внедрить обучение по competency”, “как измерить эффект”, “как собрать программу под регламент компании”, “как снизить время онбординга”. И именно здесь выигрывает Topical Authority — когда в вашем контенте есть не просто много материалов, а цельный “каркас” ответов, который закрывает путь от постановки задачи до расчёта результата.
Как мы это внедряли на практике (и почему перестали мерить контент только охватом):
— Собрали карту тем не по словарю SEO, а по ролям: HR/руководитель, L&D/обучающий менеджер, финансовый блок (там вопросы “что получим”), IT/безопасность (если нужна LMS-интеграция).
— Для каждой темы сделали 3 уровня: “что это” (база), “как сделать” (методология), “как доказать” (метрики и кейсы). Это критично в zero-click эпоху: AI-обзор должен уметь дать краткий ответ, но он должен тянуть дальше к вашим материалам, документам, шаблонам.
— Добавили повторяемость смыслов: одни и те же определения и рамки проходят через воронку. Не ради текста, ради доверия. Алгоритмы лучше понимают контекст, а читатель — меньше сомневается.
Одна цифра из нашей практики: после перестройки тематического кластера мы получили рост органики на узкие “problem-aware” запросы не за счёт объёма публикаций, а за счёт увеличения доли страниц, которые пользователи видели в связке (2–4 материала за сессию). Это и есть сигнал, что система воспринимает бренд как источник по теме, а не как архив.
В B2B теперь я смотрю не “сколько статей вышло”, а:
— долю визитов на материалы уровня “как сделать + как доказать”,
— конверсию в загрузку методичек/презентаций (в идеале — с указанием роли),
— и дальше — вклад в SQL через RevOps-воронку: не только лид, а скорость прохождения до созвона.
Если коротко: **контент в EdTech должен работать как доказательная база продукта**. Когда вы формируете топик-связность вокруг бизнес-результата, AI-overviews не “съедают” вас — они начинают ссылаться на тех, кто уже собрал систему ответов.
— @EdTechCasesRu
Дополнительный контекст — @ToVCraft
Forwarded from Я ЗЛОЙ, Я ГАНГСТА
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Хоменок потребовал, чтобы кардиналы уволили Иванова — новая драма из нижней аффилки.
Вспоминаем этого персонажа: в преддверии МАК и джигейт конф овнер Х6 Group Антон Хоменок назвал себя «инфлюенсером года» и заявил, что если не выиграет награды — значит, премии на конфах купленные. Как и можно было ожидать, умник ничерта не выиграл, но это унижение не помешало ему сделать предложение своей девушке на «коррумпированной» сцене джигеев.
Так вот, на конфе Хоменок посоветовал СЕО кардиналов уволить ЕЮ — мол, он фрик, с которым нельзя сотрудничать. Эта инфа разумеется дошла до Иванова — в ответ он предложил выкупить всю конторку кардиналов (их овнер пока не ответил). Вообще удивительно, с какой уверенностью Антоха даёт коллегам по сфере советы, не понимая базовые вещи (например, тот факт, что ЕЮ — вообще не наёмный сотрудник). Под конец Хоменок слился со стрима с Ивановым, заваливая его комплиментами — ожидаемое лицемерие, что тут скажешь.
К слову, когда ЕЮ спросил у Алексеева, уволил бы тот его, овнер приватов ответил, что скорее Иванов его уволит (что, может, и не так, но главному алкашу сферы всё равно было приятно).
🥴 — «инфлюенсер года», хуле
🤡 — типичный ЧСВшник без реальных достижений в сфере, такая лайф
😈 Я ЗЛОЙ, Я ГАНГСТА
Вспоминаем этого персонажа: в преддверии МАК и джигейт конф овнер Х6 Group Антон Хоменок назвал себя «инфлюенсером года» и заявил, что если не выиграет награды — значит, премии на конфах купленные. Как и можно было ожидать, умник ничерта не выиграл, но это унижение не помешало ему сделать предложение своей девушке на «коррумпированной» сцене джигеев.
Так вот, на конфе Хоменок посоветовал СЕО кардиналов уволить ЕЮ — мол, он фрик, с которым нельзя сотрудничать. Эта инфа разумеется дошла до Иванова — в ответ он предложил выкупить всю конторку кардиналов (их овнер пока не ответил). Вообще удивительно, с какой уверенностью Антоха даёт коллегам по сфере советы, не понимая базовые вещи (например, тот факт, что ЕЮ — вообще не наёмный сотрудник). Под конец Хоменок слился со стрима с Ивановым, заваливая его комплиментами — ожидаемое лицемерие, что тут скажешь.
К слову, когда ЕЮ спросил у Алексеева, уволил бы тот его, овнер приватов ответил, что скорее Иванов его уволит (что, может, и не так, но главному алкашу сферы всё равно было приятно).
🥴 — «инфлюенсер года», хуле
🤡 — типичный ЧСВшник без реальных достижений в сфере, такая лайф
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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
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