OpenAI извинились за новый дизайн ChatGPT

OpenAI признала, что новый десктопный ChatGPT вышел перегруженным: слитые в один интерфейс Chat, Work и Codex запутали пользователей и раздули приложение почти в 10 раз. После хейта обновление откатили, а вывод простой: функции надо упаковывать в единый UX без лишнего шума, даже если это помогает росту базы.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/openai-izvinilis-za-novyi-dizain-chatgpt

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Как «Самокат» превратил доставку из удобства в привычку и что это значит для карьеры продакт-маркетолога

Контекст

В 2023 году рынок быстрой доставки продуктов в России вошёл в фазу перегрева. «Самокат», «Яндекс Лавка», «Вкусвилл» и региональные игроки начали схлопывать дистанцию: среднее время доставки упало до 15–20 минут, цены на продукты выровнялись. К 2025 году средний чек в категории стал снижаться на 6–8% — экономия стала главным драйвером повторного заказа. В этих условиях удержать пользователя дешевле, чем привлечь нового: CAC (стоимость привлечения клиента) вырос на 25%, а LTV (пожизненная ценность клиента) у топ-игроков зависел от того, войдёт ли доставка в ежедневную привычку.

Задача

Команда «Самоката» столкнулась с классической развилкой роста: brand awareness (знание бренда) уже высокий, приложение установлено у каждого третьего жителя крупных городов, но частота заказов среди «спящих» пользователей — 1 раз в 3–4 недели. Нужно было без агрессивного снижения маржи перевести аудиторию из режима «закажу, когда лень идти в магазин» в режим «это часть моего дня».

Решение

«Самокат» пошёл не по пути скидок, а по пути поведенческой интеграции сервиса в быт. Три ключевых направления:

1. **Микро-моменты вместо кампаний.** Вместо одной большой акции к выходным запустили ежедневные триггерные предложения: «добавь к утреннему кофе», «перекус к сериалу в 21:00», «средство для уборки — пора обновить». Каждый триггер опирался на данные о времени последнего заказа и категориях.

2. **Подписочная модель с честной экономикой.** Запуск «Самокат Плюс» сделали без агрессивного пуша: 199 ₽ в месяц за бесплатную доставку от 500 ₽ и скидку 5% на категории с коротким сроком годности — именно те, где магазины теряют выручку. Скидка для пользователя работала потому, что снижала списания для оператора. Выиграли обе стороны.

3. **Экспертный контент как мост к доверию.** Запустили рубрику с шеф-поварами и нутрициологами внутри приложения: рецепты из продуктов, которые лежат в конкретной корзине. Это не блог ради SEO — это контент, который прямо влияет на средний чек: по внутренним данным, у пользователей с хотя бы одним просмотром рецепта средний чек вырос на 18%.

Результат

— Частота заказов среди подписчиков «Самокат Плюс» выросла с 2,1 до 4,3 раза в месяц за 8 месяцев.
— Доля повторных заказов в общем потоке — 68% (отраслевой ориентир — 45–50%).
— Retention (удержание) 90-дневный — 41% против 28% до внедрения триггеров.
— Средний чек при этом не просел — 612 ₽, что на 9% выше, чем у не-подписчиков.

Урок

Для growth-лида кейс важен не рекламой «Самоката», а самой логикой: в эпоху privacy-first атрибуции (когда last-click-модель уже не отвечает на вопрос «откуда пришёл клиент») и снижающегося среднего чека выигрывают те, кто строит retention-воронку (воронку удержания), а не воронку привлечения.

Это значит три практических сдвига в карьере:
— Метрики: был LTV/CAC, стал MQL→Revenue и повторные покупки как самостоятельный KPI (ключевой показатель эффективности).
— Скиллы: data-аналитика триггеров и продакт-мышление (feature adoption — принятие функций) важнее медиабаинга.
— Команда: рост зависит от связки маркетинга, продукта и операционки. RevOps-подход (общая ответственность за выручку) перестаёт быть модным словом и становится должностной инструкцией.

Если вы как growth-лид всё ещё оптимизируете только верх воронки — посмотрите на «Самокат».

— @GrowthLeadRuPro

ChatGPT 5.6 Luna и Terra подешевели

OpenAI резко снизила цены на GPT-5.6 Luna и Terra спустя три недели после релиза, сделав их заметно дешевле для массового использования. Sol осталась премиальной по прежнему прайсу, но получила Fast mode с ускорением до 2,5 раза. Вывод: компания давит ценой и скоростью, чтобы быстрее нарастить спрос и долю рынка.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/chatgpt-5-6-luna-i-terra-podesheveli

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Доменная зона .web делегирован в корневую зону DNS

Verisign вывела .web в корневую зону DNS: теперь это полноценный TLD, но открытая регистрация ещё не стартовала. Сначала доступ получат владельцы совпадающих доменов в .com через LRP. Вывод для рынка: хорошие EMD в .com могут стать входным билетом в .web, если успеть занять брендовые имена раньше общего запуска.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/domennaia-zona-web-delegirovan-v-kornevuiu-zonu-dns

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

В Facebook Ads появился раздел «Conversations»

Facebook Ads добавил Conversations с автоответом на комментарии: по ключевым словам можно сразу отправлять сообщение в личку. Для арбитража это новый способ прогрева и передачи ссылки без клоаки: в креативе можно просить оставить комментарий, а заинтересованных уводить с вайта на блэк уже в ДМ. Идея спорная, но её стоит тестировать.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-facebook-ads-poiavilsia-razdel-conversations

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Как AI меняет маркетинг-операции: кейс без романтики

AI уже перестал быть «отдельным проектом» и всё чаще становится частью маркетинг-операций. Это важный сдвиг для Growth Lead: ценность теперь не в том, чтобы «поставить нейросеть», а в том, чтобы встроить её в процесс и снять рутину с команды.

На рынке это особенно заметно в B2B и performance. Там, где раньше маркетинг тратил недели на сбор семантики, первичную квалификацию лидов, подготовку отчётов и вариации креативов, сейчас AI ускоряет рутинный слой. Но ключевая задача не меняется: не скорость ради скорости, а рост выручки.

Что обычно делают сильные команды:
— подключают AI к контент-потоку: черновики, адаптации под разные сегменты, вариации заголовков и офферов;
— используют AI в аналитике: сводят данные из CRM, рекламных кабинетов, продуктовой аналитики;
— автоматизируют первый слой support- и sales-задач, чтобы люди работали с более сложными запросами;
— тестируют AI там, где много повторяемых действий, а не там, где нужен авторский смысл.

**Результат в таких кейсах обычно не «магический рост», а сокращение времени цикла и разгрузка команды.** Это особенно ценно в 2026 году, когда:
— классическая связка MQL/SQL ослабевает, а маркетинг должен сильнее влиять на выручку вместе с продажами и customer success;
— в контенте ценится не объём, а собственная экспертиза;
— в performance last-click всё хуже объясняет вклад канала, и автоматизация помогает быстрее проверять гипотезы, но не заменяет атрибуцию.

Урок для Growth-лида простой: AI стоит внедрять не как «модную технологию», а как операционный рычаг. Сначала ищите процессы с повторяемостью и высокой стоимостью ошибки, потом — измеряйте, что именно сократилось: часы команды, цикл теста, стоимость лида или время ответа клиенту. Если этого не мерить, AI останется красивой игрушкой.

— @GrowthLeadRuPro

Топикал-авторитет и «ревенью» вместо лидов: что я меняю в стратегии роста в 2026

В 2026 я перестал измерять «рост» через количество лидов и стал измерять через готовность компании конвертировать внимание в выручку. Причина банальна: информационный поиск уходит в режим zero-click, а AI-обзоры (агрегации ответов) все чаще закрывают потребность пользователя до визита на сайт. Если мы продолжаем строить контент и воронку вокруг “загнать трафик → снять лид”, мы просто конкурируем за показ, а не за решение.

Моя новая логика строится на двух опорах.

Первая — топикал-авторитет (тематическая экспертность). Я рассматриваю его как актив, который накапливается: не «публикуем часто», а «закрываем ключевые вопросы рынка на правильных глубинах и в правильной архитектуре». Практически это выглядит так:
— мы выбираем не темы ради охвата, а связки “задача компании → сценарий принятия решения → риски → критерии выбора”
— под каждую связку собираем библиотеку материалов (не набор статей, а логический путь), где автор в разных форматах отвечает на один и тот же вопрос с разных сторон: для руководителя, для пользователя, для закупки
— мы создаем систему внутренних ссылок и повторяемость формулировок (чтобы поисковые и AI-агрегаторы понимали: да, это единая смысловая территория)

Вторая — переход от маркетинга как генерации MQL/SQL к общей ответственности за выручку через RevOps (управление выручкой на стыке маркетинга, продаж и customer success). Я больше не делю мир на “маркетинг делает лиды, sales закрывает”. Я делю его на этапы ценности: где именно теряется человек, когда он сомневается, и что гарантирует ему следующий шаг без скидок и давления.

Одно наблюдение из практики (без магии): когда мы переупаковали контент под “критерии выбора” и “типовые риски” и подкрепили это кейсами по процессу внедрения, конверсия из запроса в квалифицированную встречу выросла заметно — потому что sales перестал «продавать объяснения», а получил человека, который уже понимает, как нас сравнивать с альтернативами.

Что это значит для карьерного роста Growth Lead:
— ваша компетенция в 2026 — не в “написать/запустить”, а в собрать дерево смыслов и довести его до метрик выручки
— вам нужен язык разговоров с RevOps: не только CAC и CPL, но и доля сделок, дошедших до этапов, скорость прохождения процесса, причины отказов, поведение после первого касания

Я бы сформулировал свою позицию так: если вы строите стратегию роста без топикал-авторитета и без связи с выручкой — вы оптимизируете маркетинг, а не рост. А рост — это когда система сама снижает трение между интересом и решением.

— @GrowthLeadRuPro