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

Топическое SEO для F&B в 2026: как строить собственную экспертизу (а не «просто статьи»)

В эпоху Topical Authority и AI-overviews выигрывает не тот, кто чаще публикуется, а тот, кто стабильно закрывает «кусок знаний» по продукту/категории. Ниже — чек-лист, который можно применить к бренду из food & beverage на этапе роста органики и удержания.

— Соберите карту тем под товар, а не под «ключи»
Определите 8–12 опорных тем: сырьё, производство, вкус/категории, способы приготовления, сочетаемость, хранение, аллергены, польза с оговорками. Для каждой темы выпишите вопросы клиента «до покупки» и «после покупки».

— Сформируйте матрицу материалов по стадиям воронки
Под каждую тему сделайте цепочку: объяснение (информational), выбор (сравнение), применение (рецепты/сервинг), поддержка (хранение/качество), доверие (как контролируете производство). Это снижает зависимость от одной страницы и помогает в zero-click сценариях.

— Превратите данные в контент с доказуемостью
Текст должен опираться на наблюдения: метод дегустации, параметры сырья, типичные ошибки потребителей, как вы проверяете качество. Даже небольшие, но повторяемые метрики (например, «как меняется вкус при хранении») дают сигнал поиску и пользователю.

— Упакуйте контент для AI-обзоров: формат, который «можно процитировать»
На страницах используйте чёткие блоки: определения, короткие шаги, таблицы «что выбрать», списки «частые ошибки». В конце — «вывод в 3 пункта» и ссылки на связанные материалы внутри сайта.

— Поднимите внутреннюю связанность через cluster-связки
Сделайте каждую статью «узлом»: у неё есть основная тема и обязательные внутренние ссылки на 3–5 соседних материалов (например, «как хранить» → «как готовить» → «с чем сочетать»). Кластеры важнее единичных страниц.

— Снимите барьеры конверсии в e-com прямо из контента
На страницах выбора добавьте подсказки для покупки: размеры/форматы, кому подойдёт, как выбрать при ограничениях (диета, непереносимости). Это помогает компенсировать падение среднего чека за счёт более точного выбора и удержания.

— Настройте измерение не через «кол-во кликов», а через качество удержания
Следите за долей возвратов на сайт, добавлениями в корзину с органики, повторными покупками (retention — удержание) и вкладом органики в LTV (ценность клиента за период). Для атрибуции используйте privacy-first подход: server-side события, MMM или incrementality (инкрементальность).

когда это пригодится: когда органика в F&B перестаёт расти «от частоты постов» и требуется Topical Authority, которая удерживает и возвращает покупателей.

— @FoodBevCasesPro

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

Инкрементальность (Incrementality): прирост продаж, которого не было бы без рекламы

Разбираем термин, который в 2026 году становится стандартом оценки performance в F&B.

Инкрементальность — это измерение чистого прироста выручки или действий, который вызван именно конкретным маркетинговым касанием. Не «последний клик привёл заказ», а «если бы мы не запустили эту кампанию в сетях кофеен, сколько чеков мы бы потеряли?».

Чем отличается от Last-Click и атрибуции по моделям? Last-Click (последний клик) приписывает всю ценность одной точке касания. Инкрементальный подход через A/B-тесты (гео-эксперименты, holdout-группы) или MMM (маркетинг-микс-моделирование) изолирует эффект от канала, а не де-факто считает «последнее прикосновение». В эпоху privacy-first (персональные данные под защитой) Server-Side (серверная) трекинг и MMM становятся основой, а Incrementality — главным KPI.

Типичная ошибка: путать инкрементальность с ROAS (рентабельность рекламных расходов). ROAS может быть высоким за счёт того, что клиент и так бы купил — ты просто «снял сливки» с органики. Инкрементальный подход отсекает этот «каннибализм».

Пример для F&B: Сеть пиццерий запускает push-уведомления для подписчиков со скидкой 20% на заказ. Last-Click показывает: 500 заказов, ROAS 3,5. Однако в holdout-группе (подписчики, не получившие push) 300 человек всё равно заказали по обычной цене. Инкрементальный прирост — всего 200 заказов. Реальный прирост от акции оказался в 2,5 раза ниже, чем видит стандартная аналитика. Вывод: скидка лишь ускорила покупку, но не создала новой выручки.

— @FoodBevCasesPro

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

Как удержать покупателя в D2C-напитках: 6 шагов от теста к подписке

В 2026 средний чек в онлайн-продажах напитков продолжает падать — люди переходят на более дешёвые позиции или реже заказывают про запас. Удержание одного клиента становится дешевле привлечения нового в 4–5 раз. Вот чек-лист для построения retention-воронки в бренде готовых соков, лимонадов или кофе в зёрнах.

— **Запустите пробный набор с порогом входа ниже себестоимости.** Первая покупка не должна приносить прибыль. Ваша цель — получить контакт, адрес доставки и триггеры вкусовых предпочтений. Пример: набор из двух баночек по цене одной. Условие — подписка на email или push.

— **Соберите zero-party данные внутри первого заказа.** В чек-аут встройте короткий опрос: «Какой вкус вы бы хотели попробовать?» или «Как часто вы пьёте подобные напитки?» Эти ответы лягут в основу персонализации предложений без сторонних cookie.

— **Настройте автоматическую серию из трёх сообщений после первой доставки.** Первое — подтверждение с просьбой оставить отзыв (0–1 день). Второе — рекомендация нового вкуса на основе опроса (день 3). Третье — предложение подписки со скидкой 20% на второй заказ (день 7). Без агрессивных скидочных бомб — только ценность.

— **Используйте AI-генерацию вариантов упаковки для повторной покупки.** Если клиент купил один яблочный сок — покажите ему карточку «Попробуйте яблоко+имбирь» с фото,

— @FoodBevCasesPro

Topical Authority в F&B: почему “просто контент” перестаёт работать

В 2026 в еде выигрывают не те, кто чаще постит, а те, у кого контент становится “местом экспертизы”. При падении чистого informational SEO и росте AI-обзоров люди по факту ищут не ответ, а доверие к тому, кто этот ответ уже много раз собирал в систему: из рецептур — в цепочку поставок, из вкуса — в свойства продукта, из отзывов — в продуктовые решения. Мой взгляд: мерить успех нужно не охватами, а тем, сколько вашего знания остаётся у человека после нулевого клика и возвращается в покупке/повторе.

— @FoodBevCasesPro

«Удержание» — не метрика, а упаковка ценности: как мы пересобрали LTV в F&B D2C

В 2026 я все чаще вижу одну и ту же ошибку в F&B D2C: компании пытаются “дожать” выручку через промокоды и ретаргет, но продолжают считать удержание как отдельную задачу маркетинга. В результате прирост есть в первые недели, а затем LTV (пожизненная ценность клиента) утекает — потому что клиенту не объяснили, *за что ему возвращаться*.

Что сделал я в одном из наших проектов по напиткам на e-commerce: мы отказались от идеи «второй заказ = успех» и собрали retention как продуктовую упаковку.

1) Мы разложили путь клиента по “точкам смысла”
Не по кликам, а по причинам: “получил”, “понял как пить”, “вкус понравился”, “вписалось в режим”, “есть повод повторить”. В F&B повторяемость почти всегда про ритуал (температура, время приема, сочетания), а не про скидку.

2) Переписали продуктовую коммуникацию под сценарии, а не под охваты
Вместо универсальных писем “скидка на следующий заказ” мы сделали три ветки:
— “Первый опыт”: короткий гайд + рекомендации по хранению/подаче
— “Поддержка привычки”: сценарии употребления (например, к завтраку/в офис/после тренировки) и подбор “по вкусу”, а не по цене
— “Повод для повторения”: календарь не праздников, а жизненных событий (закончился запас, сменился режим, сезонность по вкусовым предпочтениям)
Это резко снизило долю промо-обращений: мы не убрали скидки, мы сделали их последним шагом.

3) Привязали CRM к выручке через RevOps логику
Да, в D2C это не “только маркетинг”. Мы договорились с customer success (службой поддержки) и логистикой по SLA: если клиенту ответили быстро и помогли решить вопрос — вероятность повторного заказа растет заметно. Поэтому маркетинг перестал “отправлять акции в вакуум”: сегменты начали учитывать качество обслуживания.

Один практический ориентир из нашей аналитики: когда мы перестали мерить эффективность ретеншена только по open-rate (доля открытий) и начали смотреть на долю повторных заказов в 14–35 день, выигрыш стал стабильнее. Промо-акции дали всплеск, но их эффект быстро выдыхался. А сценарная коммуникация давала более ровное ускорение в течение месяца — именно это и формирует LTV.

Вывод, который я для себя закрепил: *удержание в F&B — это не “дожим продаж”, а управление ожиданиями и ритуалом*. В Zero-click эпоху и при росте AI-overviews клиенту недостаточно “выгодного предложения”. Ему нужна причина возвращаться, упакованная в понятный опыт — с первого касания до повторной покупки.

— @FoodBevCasesPro