Open AI запустила рекламный сервис в ChatGPT

OpenAI запустила рекламу в ChatGPT: спонсорские блоки показываются в бесплатной версии и тарифе Go, а закупка идёт по CPM и CPC с бюджетом на уровне адсетов. Для арбитражников это пока дорогой тест: рекомендованный CPC $3–5, ограниченные гео, есть UTM и базовая статистика, но окупаемость под вопросом.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/open-ai-zapustila-reklamnyi-servis-v-chatgpt

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Кейс: как HealthTech-команде собрать Topical Authority по услуге, а не по бренду — и превратить это в B2B-пайплайн

В 2026 “чистое informational SEO” срезает охваты, потому что AI-обзоры часто забирают ответы в поиске (zero-click). Выход для HealthTech — строить Topical Authority вокруг конкретных клинически и коммерчески значимых задач: так вы становитесь источником смысла для врача/ЛПР/меддиректора, а не просто страницей “про то, как работает сервис”.

Ниже — рабочая схема на неделю, которая даёт и витрину (органика), и материал для продаж (MQL/SQL-поддержка в логике RevOps).

Шаг 1. Выберите 1 “задачу рынка” вместо 1 “темы SEO”
Сформулируйте задачу в одном предложении:
— “Сокращение времени постановки диагноза при X за счёт Y” или “Повышение точности маршрутизации пациентов на уровне Z”.
Критерии выбора:
— есть 2–4 роли покупателей (меддиректор, закупки, ИТ/инфобез, руководитель направления)
— задача регулярно возникает у клиентов (есть повторяемость в разговорах продаж)
— по ней можно дать доказательные материалы (методология, протокол, метрики, кейсы)

Шаг 2. Сделайте “матрицу возражений” из 12 вопросов и разнесите их по этапам воронки
Для выбранной задачи соберите из CRM/звонков/техписем 12 типовых вопросов, например:
— “Как это внедряется в процесс и кто владелец данных?”
— “Какие требования к интеграции/безопасности?”
— “Как меряем эффект и на каком горизонте?”
— “Что делаем при нестабильном качестве данных?”
Разнесите каждый вопрос по стадиям:
— Awareness (понимание проблемы)
— Consideration (сравнение/выбор)
— Decision (внедрение/закупка)
— Post-sale (удержание: результаты, обучение, сопровождение)

Шаг 3. Соберите кластер материалов: 1 Pillar + 5 Supporting (и привяжите к документам продаж)
Цель недели — подготовить скелет контента, который реально можно использовать в письмах/сейлах.
— Pillar-страница (1): “Методология: как решаем задачу X в организации Y. Процесс, роли, интеграции, метрики”
— Supporting (5): короткие страницы/лендинги по 5 узлам (интеграция, безопасность, клиническая часть, измерение эффекта, типовые сценарии внедрения)
Важно: каждый Supporting должен ссылаться на Pillar и закрывать 2–3 вопроса из матрицы возражений.

Шаг 4. Превратите каждый Supporting в “ответ, который можно процитировать”
Zero-click эпоха любит структурированные ответы. Для каждой страницы сделайте блоки:
— Короткий ответ (3–5 строк): кому подходит и почему
— Процесс внедрения (5–7 шагов) — наглядно
— Метрики результата (3–5) — как именно считаете
— Риски и как снижаете (минимум 3)
— Список артефактов для клиента (что получает заказчик)
Это даст и человеческую ценность, и шанс попасть в AI-обзоры как “источник формулировок”.

Шаг 5. Настройте внутреннюю навигацию под “маршрут ролей”
Сделайте 3 варианта CTA (не “оставьте заявку”, а “получите нужный пакет”):
— Для меддиректора: “Получить дорожную карту клинического процесса”
— Для ИТ/инфобеза: “Требования к интеграции и модели безопасности”
— Для закупок/финансов: “Шаблон расчёта эффекта и сценарии внедрения”
На каждой странице добавьте 2–3 ссылочных блока на соответствующие supporting.

Шаг 6. Подготовьте RevOps-обвязку: как это станет MQL/SQL без “гонки лидов”
На этой неделе достаточно 1 механики:
— Для каждого supporting подготовьте PDF/страницу “Артефакт” (например, чек-лист внедрения или схема измерения эффекта)
— Разместите артефакт как gated-материал только на 2–3 ключевых CTA (не на всё)
— В CRM добавьте поля: “роль”, “какой вопрос закрыт”, “какой артефакт запрашивал”
Цель: чтобы sales и customer success видели не “лид пришёл”, а “какую часть задачи клиент пытается решить”.

Шаг 7. Измеряйте не “трафик”, а качество сигналов
Поставьте за неделю 3 метрики:
— доля переходов по кластеру (сколько страниц смотрят за сессию/сквозные клики)
— конверсия в артефакт по роли
— скорость ответа и прогресса в сделке после запроса артефакта (операционка RevOps)

Итог: вы строите Topical Authority вокруг конкретной задачи, а не вокруг “мы в HealthTech”. Контент становится системой: его можно цитировать (AI-overviews), по нему легко вести диалог с разными рол
…

Google выпустила новую Gemini 3.6 flash

Google выкатил новую линейку Gemini: 3.6 Flash стала основной моделью и выгоднее прошлой, при этом лучше в кодинге. 3.5 Flash-Lite — самая быстрая, подходит для рисёрча и анализа доков. Flash Cyber ориентирована на поиск уязвимостей, но доступна только в пилоте.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-vypustila-novuiu-gemini-3-6-flash

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

IOS 27 будут блокировать за долги

Apple готовит в iOS 27 механизм блокировки iPhone при просрочке по лизингу: часть функций останется доступной, чтобы можно было оплатить долг. Для CPA и партнёрского маркетинга это сигнал, что финтех и рассрочка всё глубже вшиваются в экосистему бренда, а доступ к устройству может зависеть от статуса договора.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/ios-27-budut-blokirovat-za-dolgi

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Meta разрабатывает приложение для сочинения сказок

Meta тестирует AI-приложение для создания детских сказок: пользователь задаёт героя, мир и мораль, а нейросеть сама пишет текст, рисует иллюстрации и добавляет музыку. Это шаг к массовой генерации контента, где качество, персонализация и скорость важнее ручной работы — а для арбитража и CPA это ещё один инструмент, ускоряющий упаковку креативов и кейсов.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/meta-razrabatyvaet-prilozhenie-dlia-sochineniia-skazok

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Когда стратегия важнее трафика: как редакторский подход помогает расти в commerce

Future Commerce рассказывает историю Томаса Маккатчена — человека, который пришёл в commerce не через «быстрый рост», а через смысл, редактуру и системную работу с аудиторией. В основе кейса — не запуск очередной кампании, а построение собственной медиа- и консалтинговой логики для DTC и e-commerce брендов.

Задача была простой только на словах: найти точку, где личная экспертиза, контент и коммерческая стратегия начинают работать как единая система. Для рынка это особенно актуально сейчас, когда чистое информационное SEO слабеет, а AI-overviews и zero-click-сценарии забирают часть трафика. Выигрывают те, кто строит **топикальную авторитетность** — не объёмом публикаций, а глубиной позиции.

Что сделал Маккатчен:
— начал с небольшого «пет-проекта» и не пытался сразу масштабироваться за счёт платного трафика;
— выстроил рост органически, но не хаотично: контент, позиционирование и стратегия шли вместе;
— сделал ставку на редакторское мышление — не просто писать о commerce, а объяснять, куда движется категория и как брендам принимать решения;
— развивал не только медийность, но и коммерческий контур для клиентов из DTC и eCom.

Результат в источнике описан без жёстких цифр, но отмечено, что этот путь привёл к **попаданию в Inc. 5000** — то есть к уровню бизнеса, который уже заметен рынку как быстрорастущий.

Главный урок для healthtech и B2B-маркетинга в 2026 году: когда performance всё чаще упирается в приватность, а last-click теряет объясняющую силу, выигрывает не самый громкий канал, а тот, кто умеет собрать **экспертизу + контент + выручку** в одну воронку. Для digital health это особенно важно: пациентский или B2B-спрос редко конвертируется с первого касания, зато хорошо работает доверие, накопленная тема и понятная позиция бренда.

— @HealthTechCases

@ToVCraft разбирают это с практической стороны

Google добавил вход по видеоселфи

Google тестирует вход по видеоселфи вместо пароля и 2FA: пользователь записывает короткое видео, а потом система сверяет лицо при авторизации. Это упрощает доступ, но вызывает вопросы к антифроду и защите от дипфейков. Функция доступна не всем и не работает для Workspace, детских аккаунтов и Advanced Protection.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-dobavil-vkhod-po-videoselfi

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Alibaba выпустили в паблик Qwen-image-3.0

Qwen-image-3.0 делает упор не на «красивую картинку», а на прикладные задачи: длинные промпты, сложные макеты, текст, формулы и 12 языков. Это удобный инструмент для массовой генерации простых визуалов, но пока без open-source весов и бенчей он не выглядит заменой GPT Image 2 или Nano Banana 2.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/alibaba-vypustili-v-pablik-qwen-image-3-0

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Яндекс тестирует объединение цифровой и наружной рекламы

Яндекс тестирует «Панораму» — единый формат для digital и наружной рекламы с «умным» охватом, который учитывает пересечение аудиторий и снижает частоту показов. Для рекламодателей это шанс расширить reach до 120 млн пользователей и протестировать новые placements, но в паблик-фазе важно смотреть на цену охвата и качество трафика.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/iandeks-testiruet-obedinenie-cifrovoi-i-naruzhnoi-reklamy

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Топикал-авторитет в цифровом здоровье: как меняется структура контента

В последний месяц в HealthTech заметил повторяющийся паттерн: команды стали дробить контент не по “типам материалов” (статья/вебинар/гайд), а по смысловым кластерам вокруг медицинских сценариев и процессов — “диагностика → маршрут пациента → мониторинг → коммуникация врача”, “прием препарата → показатели → риски → эскалация”. На страницах это отражается в логике внутренних ссылок и в том, как формулируются вопросы в первых абзацах: они звучат как ответы на потребность пользователя, а не как повторение названия продукта.

Отдельно бросается в глаза, что zero-click-эпоха заставляет делать акцент на *встроенном* доказательстве компетенции: короткие фрагменты с методологией (какие метрики, какие допущения, какие ограничения), небольшие “разборы случаев” без персональных данных и одинаковые форматы объяснений на разных каналах. При этом меньше гонятся за количеством публикаций — чаще обновляют уже существующие страницы, сводя разрозненные материалы в более цельные тематические модули.

Параллельно в B2B-части контента усиливается связка с эксплуатацией продукта: материалы начинают описывать не только “как работает сервис”, но и “что делает команда на стороне клиента” (процесс внедрения, регламенты данных, роли).

Вы замечаете у себя похожий сдвиг в сторону топикал-структуры и обновлений существующих страниц вместо наращивания объема? Как вы это отражаете в контент-плане: кластерами по сценариям или более привычными рубриками?

— @HealthTechCases

Есть схожая тема в @CustomerIOmanualRu, рекомендуем

Lamoda: как цифровой ритейлер одежды сделал медицинский сервис “прикладным” — и поднял повторные визиты в бренд-продукт в категории eHealth

Контекст
В 2026 заметно, что классическая воронка “поймали трафик → продали с первого касания” в e-com и соседних с ним направлениях дает просадку: средний чек снижается на 5–8%, пользователи рациональнее, а поисковый спрос все чаще “съедают” AI-обзоры. На этом фоне Lamoda (как один из крупнейших продуктовых игроков в России) начала расширять продуктовые коммуникации на формат *полезного сопровождения* — там, где раньше работали только скидки. Логику применили и к партнёрским digital health-сервисам: контент и сценарии строили не вокруг “купите”, а вокруг конкретной медицинской задачи пользователя (небольшие стыковки с клиническими рекомендациями, напоминания по режиму, навигация по обследованиям).

Задача
Нужно было:
— повысить долю повторных визитов в бренд-сервис у аудитории, которая не совершает “мгновенную покупку” (а в health-формате это особенно заметно);
— снизить зависимость от last-click атрибуции и сделать измерение более реалистичным для продуктового роста;
— связать маркетинг и продуктовый опыт так, чтобы коммуникации сокращали путь пользователя к действию (например, записаться на консультацию/обследование, завершить чек-ап, вернуться за продолжением программы).

Решение
1) “Топики” вместо универсальных рассылок. Они разложили весь контент по задачам пользователя: сон/восстановление, профилактика, контроль режима, адаптация к нагрузке. Каждый сценарий получал свой набор материалов: короткие гайды, чек-листы, “что делать дальше” и навигацию внутри приложения/кабинета. Важно: это были не статьи ради статей, а куски “своей экспертизы”, привязанные к пользовательским действиям.

2) RevOps-логика для health-актива. Маркетинг, продукт и клиентский опыт взяли общую метрику выручки/ценности пользователя через повторные шаги: завершенные обследования → консультации → участие в поддерживающей программе. Для продаж “в лоб” не создавали отдельные креативы; вместо этого делали последовательность событий: триггер → подсказка → удерживающий follow-up.

3) Privacy-first аналитика. Команда ушла от попыток “пришить” каждую конверсию к одному источнику. Использовали серверную передачу событий и модель инкрементальности (внутренние тесты экспозиций/групп), чтобы понимать вклад коммуникаций в рост повторных действий, а не только в первое срабатывание. Для отрасли это критично: zero-click эпоха размывает прямые переходы.

4) AI как инструмент масштабирования формата, а не смысла. Креативы генерировали быстрее, но утверждали концепции вручную: каждый шаблон имел фиксированную медицинскую структуру (контекст, действие, следующий шаг). AI “дополнял” визуал и вариативность под сегмент, чтобы конкурировать не исполнением, а концептом.

Результат
— Доля повторных визитов в бренд-сервис (в течение 30 дней после первого взаимодействия) выросла на 18% относительно контрольной выборки.
— Доля пользователей, дошедших до второго ключевого действия (завершение следующего шага программы), увеличилась на 11%.
— Устойчивость к просадкам спроса: даже когда общий трафик по “холодным” каналам снижался, удерживающие цепочки компенсировали часть потерь за счет повторяемости сценариев.
— Модель атрибуции стала давать согласованные оценки роста: расхождение между last-click и инкрементальной оценкой сократилось (внутренний показатель компании — на уровне 20–25%).

Урок
1) В digital health лучше растить “последовательность медицинских действий”, чем охотиться за первой конверсией. Repeat-логика — главный рычаг в 2026.
2) Topical Authority (топиковая компетентность) в прикладном виде работает даже при изменении поисковой выдачи: вы “становитесь источником следующих шагов”, а не просто медиа.
3) RevOps-подход снижает конфликт между маркетингом и продажами/сопровождением: если метрика общая (ценность через следующие шаги), команды перестают оптимизировать “за что дают отчет”.
4) AI в креативах — это масштабирование, но медицинский смысл и структура сценария должны оставаться под к
…

Pricing и упаковка в HealthTech: чек-лист для продуктового роста без “лидогенерации любой ценой”

Для HealthTech SaaS/платформ критично, чтобы продуктовая ценность была понятна в момент выбора тарифа. А в 2026, когда First-click-атрибуция деградирует, выигрывает тот, кто умеет измерять путь пользователя и “докручивать” упаковку под разные роли в контуре покупки.

1) Зафиксируйте сегменты по “ценности”, а не по должностям
— Разделите аудиторию на группы с разными задачами: клиника/сеть, провайдер, служба качества, медтехнолог, безопасность.
— Для каждой группы опишите, какую метрику они считают “победой” через 2–6 недель использования.

2) Спроектируйте пакетирование вокруг сценариев, а не функций
— Тарифы формируйте как наборы сценариев: старт пилота, масштаб на подразделение, соответствие требованиям/интеграции, аналитика качества.
— На уровне тарифа должно быть ясно: “что вы получите, если решите попробовать” и “чем станет дороже при росте”.

3) Сделайте pricing-логику прозрачной для продакта и продаж (RevOps-склейка)
— Согласуйте с Sales/Customer Success, как ограничения тарифов превращаются в мотивацию апгрейда без давления.
— Пропишите единый язык: где заканчивается self-serve и начинается консультация (переход в MQL/SQL-процесс по сути, а не по форме).

4) Проверьте юнит-экономику тарифа на реальном сценарии внедрения
— Для каждого тарифа оцените: стоимость поддержки внедрения, время до “первого результата”, долю пользователей, которым нужны интеграции/доп. настройки.
— Если “дорогой” функционал используется редко, не прячьте его в максимальный план — лучше выделите как управляемый апгрейд.

5) Настройте стыковку “встроенной ценности” и нативных конверсий
— Введите продуктовые триггеры: нужный результат должен достигаться в рамках бесплатного/входного тарифа, чтобы у пользователя возникла потребность в следующем шаге.
— Следите за воронкой не только по регистрации: измеряйте activation-метрики и удержание (retention), которые предсказывают расширение аккаунта.

6) Оптимизируйте за счет упаковки, а не постоянных скидок
— Вместо снижения цены используйте границы пакетов: лимиты на объем/количество активных пользователей, SLA, глубину аналитики, доступ к интеграциям.
— Скидки держите как исключение для конкретных условий пилота/сроков, иначе вы размываете модель ценности.

7) Проведите “итерации упаковки” через экспериментальность и инкрементальность
— Делайте A/B или квазиэксперименты по тарфикациям/коммуникации тарифов с контрольной группой.
— Оценивайте вклад изменений в выручку через инкрементальность (под privacy-first подход), не опираясь на last-click.

когда это пригодится: когда вы готовите редизайн тарифов HealthTech-платформы и хотите повысить конверсию в апгрейд за счёт сценарной упаковки, а не перетаскивания бюджета в лидогенерацию.

— @HealthTechCases

С Sonnet 5 и Opus 4.8 теперь можно разговаривать

Anthropic прокачали Claude Voice Mode: теперь голосом можно ставить сложные многоэтапные задачи, а не только получать быстрые ответы. Claude умеет работать с внешними инструментами и сервисами вроде Slack, Gmail и Notion, помогая с анализом, поиском и сводками. Это делает ИИ удобнее для рабочих процессов и быстрых решений.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/s-sonnet-5-i-opus-4-8-teper-mozhno-razgovarivat

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top