Forwarded from Потрачено! Клуб спящих бизнесменов!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚀 aff.top — вся индустрия арбитража в одном месте
🧠 Блог про арбитраж и ИИ — как нейросети меняют залив и антифрод
🚨 База спамеров — ежедневно собираем спамеров и ведём рейтинг
🛠 70+ инструментов — от клоаки до антифрод-чека
🎬 1000+ видео — весь YouTube про трафик в одной ленте
👤 2400+ персон — байеры и фаундеры с контактами напрямую
Без регистрации, без платных «премиумов».
👇 Подписывайся на канал
🧠 Блог про арбитраж и ИИ — как нейросети меняют залив и антифрод
🚨 База спамеров — ежедневно собираем спамеров и ведём рейтинг
🛠 70+ инструментов — от клоаки до антифрод-чека
🎬 1000+ видео — весь YouTube про трафик в одной ленте
👤 2400+ персон — байеры и фаундеры с контактами напрямую
Без регистрации, без платных «премиумов».
👇 Подписывайся на канал
Метод оценки инкрементальности в эпоху privacy-first атрибуции
Классическая модель атрибуции по последнему клику (last-click) окончательно теряет точность из-за ужесточения политики конфиденциальности браузеров. В 2026 году для оценки эффективности маркетинговых инвестиций мы переходим к методам анализа инкрементальности (прироста) — определению того, сколько конверсий произошло бы без воздействия рекламы.
Чтобы внедрить базовую оценку инкрементальности на этой неделе, выполните следующие шаги:
— Определите контрольную группу (hold-out group). Выберите сегмент аудитории, который не будет видеть рекламную кампанию (например, 5-10% от целевой выборки). Важно, чтобы распределение пользователей было случайным, иначе результаты будут искажены.
— Зафиксируйте базовый уровень (baseline). Рассчитайте средний показатель целевых действий для контрольной группы за 2-3 недели до старта эксперимента. Это поможет отсечь органический спрос от рекламного влияния.
— Сравните показатели конверсии. После запуска кампании замерьте разницу в целевых действиях между тестовой группой (те, кто видел рекламу) и контрольной. Разница между ними и есть ваш истинный прирост (incremental lift).
— Внедрите маркетинговое моделирование (MMM). Если технически сложно изолировать контрольную группу, используйте регрессионный анализ исторических данных. Сопоставьте изменения в расходах на разные каналы с изменениями в выручке, учитывая сезонность и внешние факторы.
— Пересмотрите стратегию RevOps (объединенного управления доходом). Полученные данные об инкрементальности используйте для корректировки LTV (пожизненной ценности клиента). Если канал дает высокий прирост, но низкий LTV, целесообразно перераспределить бюджет в пользу удержания существующих клиентов, чья ценность в условиях снижения среднего чека становится критическим фактором выживания бизнеса.
Помните, что в условиях Zero-click эпохи, когда пользователь часто совершает покупку без прямого перехода по ссылке, оценка через прирост становится единственным достоверным методом измерения реального вклада маркетинга в бизнес-результат.
— @ExperimentationRoom
Классическая модель атрибуции по последнему клику (last-click) окончательно теряет точность из-за ужесточения политики конфиденциальности браузеров. В 2026 году для оценки эффективности маркетинговых инвестиций мы переходим к методам анализа инкрементальности (прироста) — определению того, сколько конверсий произошло бы без воздействия рекламы.
Чтобы внедрить базовую оценку инкрементальности на этой неделе, выполните следующие шаги:
— Определите контрольную группу (hold-out group). Выберите сегмент аудитории, который не будет видеть рекламную кампанию (например, 5-10% от целевой выборки). Важно, чтобы распределение пользователей было случайным, иначе результаты будут искажены.
— Зафиксируйте базовый уровень (baseline). Рассчитайте средний показатель целевых действий для контрольной группы за 2-3 недели до старта эксперимента. Это поможет отсечь органический спрос от рекламного влияния.
— Сравните показатели конверсии. После запуска кампании замерьте разницу в целевых действиях между тестовой группой (те, кто видел рекламу) и контрольной. Разница между ними и есть ваш истинный прирост (incremental lift).
— Внедрите маркетинговое моделирование (MMM). Если технически сложно изолировать контрольную группу, используйте регрессионный анализ исторических данных. Сопоставьте изменения в расходах на разные каналы с изменениями в выручке, учитывая сезонность и внешние факторы.
— Пересмотрите стратегию RevOps (объединенного управления доходом). Полученные данные об инкрементальности используйте для корректировки LTV (пожизненной ценности клиента). Если канал дает высокий прирост, но низкий LTV, целесообразно перераспределить бюджет в пользу удержания существующих клиентов, чья ценность в условиях снижения среднего чека становится критическим фактором выживания бизнеса.
Помните, что в условиях Zero-click эпохи, когда пользователь часто совершает покупку без прямого перехода по ссылке, оценка через прирост становится единственным достоверным методом измерения реального вклада маркетинга в бизнес-результат.
— @ExperimentationRoom
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Алиса AI будет конкурировать с Google AI Studio
Яндекс разворачивает экосистему AI-агентов на базе Алисы с доступом сначала для компаний, затем для всех. Агенты уже работают в Яндекс Такси и Лавке, скоро появятся в браузере и студии разработки. Платформа интегрирует стандартные функции — заказ такси, покупки, анализ данных. Алиса AI показывает неплохие результаты: менее известна, чем конкуренты, поэтому предлагает щедрые лимиты на видеогенерацию и работу с контентом. Яндекс планирует внедрить…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/alisa-ai-budet-konkurirovat-s-google-ai-studio
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Яндекс разворачивает экосистему AI-агентов на базе Алисы с доступом сначала для компаний, затем для всех. Агенты уже работают в Яндекс Такси и Лавке, скоро появятся в браузере и студии разработки. Платформа интегрирует стандартные функции — заказ такси, покупки, анализ данных. Алиса AI показывает неплохие результаты: менее известна, чем конкуренты, поэтому предлагает щедрые лимиты на видеогенерацию и работу с контентом. Яндекс планирует внедрить…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/alisa-ai-budet-konkurirovat-s-google-ai-studio
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В Zennoposter добавили ИИ-помощник
Zennolab добавил в Zennoposter встроенный ИИ-кубик с доступом к четырём моделям (Gemini, DeepSeek, Claude, ChatGPT) — 50 бесплатных запросов в сутки. Есть режимы Assistant (чтение) и Agent (автоматическое создание скриптов), плюс новый GET-запрос по API. Нейросети хорошо справляются с регистрацией, постингом, фармингом аккаунтов и простым кодированием, но требуют проверки при парсинге динамических сайтов и диагностике ошибок. В связке с Zennoobr…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-zennoposter-dobavili-ii-pomoschnik
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Zennolab добавил в Zennoposter встроенный ИИ-кубик с доступом к четырём моделям (Gemini, DeepSeek, Claude, ChatGPT) — 50 бесплатных запросов в сутки. Есть режимы Assistant (чтение) и Agent (автоматическое создание скриптов), плюс новый GET-запрос по API. Нейросети хорошо справляются с регистрацией, постингом, фармингом аккаунтов и простым кодированием, но требуют проверки при парсинге динамических сайтов и диагностике ошибок. В связке с Zennoobr…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-zennoposter-dobavili-ii-pomoschnik
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Смерть атрибуции по последнему клику и ренессанс маркетингового микса
В 2026 году продолжать оценивать эффективность каналов через последний клик — значит сознательно инвестировать в иллюзию. Мы живем в эпоху полного доминирования *privacy-first* (приоритет приватности данных) технологий, где политика браузеров и мобильных ОС превратила классический трекинг в рулетку с непредсказуемым результатом. Когда 30–40% данных о пользователях теряются в «слепых зонах», свято верить в отчеты рекламных кабинетов — профессиональная близорукость.
На смену линейным моделям атрибуции приходит *Marketing Mix Modeling* (моделирование маркетингового микса, MMM) и *incrementality testing* (тестирование инкрементальности). Теперь мы не пытаемся «поймать» конкретного пользователя за руку, а анализируем общие изменения выручки при добавлении или отключении каналов коммуникации.
Мое наблюдение из практики последних месяцев: компании, которые перенесли фокус с попыток отследить каждый переход на оценку общего влияния медиа-сплита на доход, показывают более стабильный рост LTV (пожизненной ценности клиента). Мы перестали спорить, какой баннер «привел» продажу, и начали смотреть на то, как совокупность касаний формирует *Topical Authority* (авторитетность бренда в тематике).
В эпоху, когда контент генерируется нейросетями в промышленных масштабах, доверие покупателя смещается в сторону брендов, которые транслируют глубокую экспертизу, а не просто шум. Поэтому эксперименты сегодня должны быть сфокусированы не на подборе цвета кнопки, а на проверке гипотез о ценности контента и его влиянии на цикл сделки.
— Перестаньте требовать от аналитиков отчетов с точностью до одного клиента. В текущих условиях это невозможно.
— Внедряйте серверные методы передачи данных, чтобы минимизировать потери из-за блокировок.
— Переходите от ответственности маркетинга за лиды к модели *RevOps* (объединенное управление выручкой), где маркетинг несет ответственность за финальный чек в CRM, а не за клики на сайте.
Главный вызов 2026 года — научиться принимать решения в условиях неопределенности, полагаясь на статистическую значимость изменений в бизнесе, а не на «красивые» цифры в рекламных отчетах, которые давно перестали отражать реальность. *Уход от микроменеджмента данных к макроанализу — единственный способ сохранить адекватность стратегии.*
— @ExperimentationRoom
В 2026 году продолжать оценивать эффективность каналов через последний клик — значит сознательно инвестировать в иллюзию. Мы живем в эпоху полного доминирования *privacy-first* (приоритет приватности данных) технологий, где политика браузеров и мобильных ОС превратила классический трекинг в рулетку с непредсказуемым результатом. Когда 30–40% данных о пользователях теряются в «слепых зонах», свято верить в отчеты рекламных кабинетов — профессиональная близорукость.
На смену линейным моделям атрибуции приходит *Marketing Mix Modeling* (моделирование маркетингового микса, MMM) и *incrementality testing* (тестирование инкрементальности). Теперь мы не пытаемся «поймать» конкретного пользователя за руку, а анализируем общие изменения выручки при добавлении или отключении каналов коммуникации.
Мое наблюдение из практики последних месяцев: компании, которые перенесли фокус с попыток отследить каждый переход на оценку общего влияния медиа-сплита на доход, показывают более стабильный рост LTV (пожизненной ценности клиента). Мы перестали спорить, какой баннер «привел» продажу, и начали смотреть на то, как совокупность касаний формирует *Topical Authority* (авторитетность бренда в тематике).
В эпоху, когда контент генерируется нейросетями в промышленных масштабах, доверие покупателя смещается в сторону брендов, которые транслируют глубокую экспертизу, а не просто шум. Поэтому эксперименты сегодня должны быть сфокусированы не на подборе цвета кнопки, а на проверке гипотез о ценности контента и его влиянии на цикл сделки.
— Перестаньте требовать от аналитиков отчетов с точностью до одного клиента. В текущих условиях это невозможно.
— Внедряйте серверные методы передачи данных, чтобы минимизировать потери из-за блокировок.
— Переходите от ответственности маркетинга за лиды к модели *RevOps* (объединенное управление выручкой), где маркетинг несет ответственность за финальный чек в CRM, а не за клики на сайте.
Главный вызов 2026 года — научиться принимать решения в условиях неопределенности, полагаясь на статистическую значимость изменений в бизнесе, а не на «красивые» цифры в рекламных отчетах, которые давно перестали отражать реальность. *Уход от микроменеджмента данных к макроанализу — единственный способ сохранить адекватность стратегии.*
— @ExperimentationRoom
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Новую Google reCapcha прошли статичной картинкой
Google выпустил обновленную reCAPTCHA, требующую движений рук для прохождения, но система оказалась уязвима к обходу. Достаточно транслировать статичное изображение с нужным жестом через виртуальную камеру с помощью простого Python-скрипта, чтобы нейросеть пропустила пользователя. Это создает серьёзный риск для сайтов: защита от ботов, позиционировавшаяся как прорыв, на деле не работает. Баг остается актуальным и позволяет спамерам легко автомат…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/novuiu-google-recapcha-proshli-statichnoi-kartinkoi
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Google выпустил обновленную reCAPTCHA, требующую движений рук для прохождения, но система оказалась уязвима к обходу. Достаточно транслировать статичное изображение с нужным жестом через виртуальную камеру с помощью простого Python-скрипта, чтобы нейросеть пропустила пользователя. Это создает серьёзный риск для сайтов: защита от ботов, позиционировавшаяся как прорыв, на деле не работает. Баг остается актуальным и позволяет спамерам легко автомат…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/novuiu-google-recapcha-proshli-statichnoi-kartinkoi
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
DeepSeek представит последнюю версию v4
DeepSeek выпустит v4 в середине июля с новой моделью ценообразования API: токены подорожают в 2 раза в часы пиковой нагрузки (09:00–12:00 и 14:00–18:00 по пекинскому времени). Компания планирует уведомлять пользователей по почте за 24 часа до изменения тарифов. Проблема с ошибками «server busy» останется, но обойдётся дороже — это может существенно повлиять на экономику проектов, которые активно используют API DeepSeek для автоматизации и масшта…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/deepseek-predstavit-posledniuiu-versiiu-v4
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
DeepSeek выпустит v4 в середине июля с новой моделью ценообразования API: токены подорожают в 2 раза в часы пиковой нагрузки (09:00–12:00 и 14:00–18:00 по пекинскому времени). Компания планирует уведомлять пользователей по почте за 24 часа до изменения тарифов. Проблема с ошибками «server busy» останется, но обойдётся дороже — это может существенно повлиять на экономику проектов, которые активно используют API DeepSeek для автоматизации и масшта…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/deepseek-predstavit-posledniuiu-versiiu-v4
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Anthropic выпустили Sonnet 5
30 июня вышла Claude Sonnet 5 — новая версия позиционируется как самая агентная в линейке и приближается к флагманской Opus 4.8. Модель лучше справляется со сложными многоуровневыми задачами, устойчива к вредоносным запросам и не генерирует эксплойты. Sonnet 5 доступна на Free-тарифе, но тестирование показало скромные улучшения: хотя работает лучше Sonnet 4.6, её обгоняют конкуренты, включая китайские модели, которые дешевле через API при лучшей…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/anthropic-vypustili-sonnet-5
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
30 июня вышла Claude Sonnet 5 — новая версия позиционируется как самая агентная в линейке и приближается к флагманской Opus 4.8. Модель лучше справляется со сложными многоуровневыми задачами, устойчива к вредоносным запросам и не генерирует эксплойты. Sonnet 5 доступна на Free-тарифе, но тестирование показало скромные улучшения: хотя работает лучше Sonnet 4.6, её обгоняют конкуренты, включая китайские модели, которые дешевле через API при лучшей…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/anthropic-vypustili-sonnet-5
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Миф о «золотой метрике» в эпоху server-side атрибуции
В среде аналитиков до сих пор живет убеждение, что если мы внедрим сложную систему серверной передачи данных (server-side tracking) и настроим сквозную аналитику, то наконец-то увидим «истинную» эффективность каждого рекламного канала. Этот миф подпитывается обещаниями вендоров инструментов MarTech (маркетинговых технологий), которые внушают, что 100% точность данных — это лишь вопрос правильной настройки систем отслеживания.
Откуда возникло это заблуждение? Из ностальгии по временам доминирования last-click (атрибуции по последнему клику), когда маркетологу казалось, что он может с точностью до рубля посчитать вклад конкретного баннера в продажу. Но в 2026 году, в эпоху privacy-first (приоритета приватности данных), когда браузеры и операционные системы блокируют персональные идентификаторы, попытка построить идеальный трекинг пользователя по всему пути — это борьба с ветряными мельницами. Чем больше мы пытаемся «догнать» пользователя, тем выше вероятность ошибок и расхождений в данных из-за ограничений на стороне серверов.
Почему это неправда? Попытка достичь стопроцентной точности приводит к «аналитическому параличу». Мы тратим ресурсы на борьбу с техническими ограничениями, вместо того чтобы оценивать бизнес-результат. В модели RevOps (единой ответственности за выручку) фокус смещается с кликов на ценность клиента.
Что вместо этого? Переход к **инкрементальности** и MMM (маркетинговому моделированию микса). Вместо попыток отследить каждого пользователя, мы проводим контролируемые эксперименты: отключаем канал в конкретном гео или сегменте и замеряем чистое изменение выручки. В эпоху, когда LTV (пожизненная ценность клиента) важнее первой транзакции, именно методология тестов, а не «магическая» кнопка в системе аналитики, становится единственным надежным источником истины о влиянии маркетинга на бизнес.
— @ExperimentationRoom
Глубже разбирают этот метод в @InStoreMK
В среде аналитиков до сих пор живет убеждение, что если мы внедрим сложную систему серверной передачи данных (server-side tracking) и настроим сквозную аналитику, то наконец-то увидим «истинную» эффективность каждого рекламного канала. Этот миф подпитывается обещаниями вендоров инструментов MarTech (маркетинговых технологий), которые внушают, что 100% точность данных — это лишь вопрос правильной настройки систем отслеживания.
Откуда возникло это заблуждение? Из ностальгии по временам доминирования last-click (атрибуции по последнему клику), когда маркетологу казалось, что он может с точностью до рубля посчитать вклад конкретного баннера в продажу. Но в 2026 году, в эпоху privacy-first (приоритета приватности данных), когда браузеры и операционные системы блокируют персональные идентификаторы, попытка построить идеальный трекинг пользователя по всему пути — это борьба с ветряными мельницами. Чем больше мы пытаемся «догнать» пользователя, тем выше вероятность ошибок и расхождений в данных из-за ограничений на стороне серверов.
Почему это неправда? Попытка достичь стопроцентной точности приводит к «аналитическому параличу». Мы тратим ресурсы на борьбу с техническими ограничениями, вместо того чтобы оценивать бизнес-результат. В модели RevOps (единой ответственности за выручку) фокус смещается с кликов на ценность клиента.
Что вместо этого? Переход к **инкрементальности** и MMM (маркетинговому моделированию микса). Вместо попыток отследить каждого пользователя, мы проводим контролируемые эксперименты: отключаем канал в конкретном гео или сегменте и замеряем чистое изменение выручки. В эпоху, когда LTV (пожизненная ценность клиента) важнее первой транзакции, именно методология тестов, а не «магическая» кнопка в системе аналитики, становится единственным надежным источником истины о влиянии маркетинга на бизнес.
— @ExperimentationRoom
Глубже разбирают этот метод в @InStoreMK
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Clickstar прекращает работу
Clickstar закрывается. Легендарная пуш-сеть прекращает закуп трафика с 1 августа, полная остановка — 20 августа.
Сетка работала почти 8 лет и была одним из лучших источников качественного трафика на Россию и СНГ. Сейчас пуш-трафик стал слишком ботовым из-за гугловских банов на скрипты сбора.
Что это означает для арбитражников — разбираемся в ста…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/clickstar-prekraschaet-rabotu
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Clickstar закрывается. Легендарная пуш-сеть прекращает закуп трафика с 1 августа, полная остановка — 20 августа.
Сетка работала почти 8 лет и была одним из лучших источников качественного трафика на Россию и СНГ. Сейчас пуш-трафик стал слишком ботовым из-за гугловских банов на скрипты сбора.
Что это означает для арбитражников — разбираемся в ста…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/clickstar-prekraschaet-rabotu
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Почему A/B-тесты умирают не из‑за статистики, а из‑за организации
Я часто вижу одну и ту же ошибку: команды спорят о p-value, но не умеют договориться о том, что именно они проверяют. В результате эксперимент превращается не в инструмент принятия решений, а в ритуал согласования мнений.
Моя позиция простая: в 2026 году проблема экспериментов уже не в доступности данных. Проблема — в зрелости культуры. Когда маркетинг, продукт, аналитика и sales живут в разных системах мотивации, любой тест начинает ломаться на уровне постановки гипотезы. Маркетинг хочет рост конверсии, продукт — качество опыта, sales — больше готовых лидов, RevOps — выручку целиком. И если не зафиксировать, какая метрика главная, а какие — защитные, эксперимент будет «успешным» только на слайде.
Из практики: в одной B2B-команде мы пересмотрели всего 18 экспериментов за квартал, но после этого доля тестов, дошедших до внедрения, выросла с 22% до 61%. Не потому что математика стала лучше. Потому что мы ввели три правила:
— у каждого теста есть владелец бизнес-решения, а не только аналитик;
— заранее записан критерий остановки и порог эффекта;
— отрицательный результат тоже считается результатом, если он меняет решение.
Это особенно важно сейчас, когда privacy-first атрибуция, server-side-схемы и MMM (маркетинг-микс-моделирование) размывают иллюзию «одной правильной цифры». Last-click больше не должен быть судьёй. Эксперимент — это не способ доказать правоту канала, а способ снизить неопределённость в системе.
Поэтому я бы измерял зрелость culture экспериментов не количеством запусков, а долей тестов, после которых команда реально меняет действие. Если этого нет, у вас не A/B-практика. У вас просто каталог гипотез.
— @ExperimentationRoom
Я часто вижу одну и ту же ошибку: команды спорят о p-value, но не умеют договориться о том, что именно они проверяют. В результате эксперимент превращается не в инструмент принятия решений, а в ритуал согласования мнений.
Моя позиция простая: в 2026 году проблема экспериментов уже не в доступности данных. Проблема — в зрелости культуры. Когда маркетинг, продукт, аналитика и sales живут в разных системах мотивации, любой тест начинает ломаться на уровне постановки гипотезы. Маркетинг хочет рост конверсии, продукт — качество опыта, sales — больше готовых лидов, RevOps — выручку целиком. И если не зафиксировать, какая метрика главная, а какие — защитные, эксперимент будет «успешным» только на слайде.
Из практики: в одной B2B-команде мы пересмотрели всего 18 экспериментов за квартал, но после этого доля тестов, дошедших до внедрения, выросла с 22% до 61%. Не потому что математика стала лучше. Потому что мы ввели три правила:
— у каждого теста есть владелец бизнес-решения, а не только аналитик;
— заранее записан критерий остановки и порог эффекта;
— отрицательный результат тоже считается результатом, если он меняет решение.
Это особенно важно сейчас, когда privacy-first атрибуция, server-side-схемы и MMM (маркетинг-микс-моделирование) размывают иллюзию «одной правильной цифры». Last-click больше не должен быть судьёй. Эксперимент — это не способ доказать правоту канала, а способ снизить неопределённость в системе.
Поэтому я бы измерял зрелость culture экспериментов не количеством запусков, а долей тестов, после которых команда реально меняет действие. Если этого нет, у вас не A/B-практика. У вас просто каталог гипотез.
— @ExperimentationRoom
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Facebook запретил рекламу онлайн-казино Mr Vegas
Британский ASA запретил рекламу казино Mr Vegas из-за «слишком милых» мультяшных животных в креативах — регулятор счёл, что такой стиль привлекает детей, в том числе через Facebook. Рекламодатель запустил кампанию в феврале, бан вышел в июле. Логика регулятора вызывает вопросы: дети неплатёжеспособны, а таргетировать их на гемблинг бессмысленно.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/facebook-zapretil-reklamu-onlain-kazino-mr-vegas
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Британский ASA запретил рекламу казино Mr Vegas из-за «слишком милых» мультяшных животных в креативах — регулятор счёл, что такой стиль привлекает детей, в том числе через Facebook. Рекламодатель запустил кампанию в феврале, бан вышел в июле. Логика регулятора вызывает вопросы: дети неплатёжеспособны, а таргетировать их на гемблинг бессмысленно.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/facebook-zapretil-reklamu-onlain-kazino-mr-vegas
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В Whatsapp скамят пользователей с помощью поддельных никнеймов
WhatsApp запустил никнеймы — и почти сразу начался скам. Мошенники регистрируют имена, похожие на бренды, звёзд и политиков, с минимальными опечатками.
Индия, где 500 млн пользователей WhatsApp, потребовала от Meta объяснений за 3 дня. Meta говорит, что точные совпадения заблокированы — но одна буква в другом месте защиту не триггерит.
Похоже, п…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-whatsapp-skamiat-polzovatelei-s-pomoschiu-poddelnykh-nikneimov
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
WhatsApp запустил никнеймы — и почти сразу начался скам. Мошенники регистрируют имена, похожие на бренды, звёзд и политиков, с минимальными опечатками.
Индия, где 500 млн пользователей WhatsApp, потребовала от Meta объяснений за 3 дня. Meta говорит, что точные совпадения заблокированы — но одна буква в другом месте защиту не триггерит.
Похоже, п…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-whatsapp-skamiat-polzovatelei-s-pomoschiu-poddelnykh-nikneimov
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top