Cloudflare запустил функцию Drop

Cloudflare запустил Drop — сервис, который разворачивает временный сайт за несколько секунд прямо из zip-архива.

Без аккаунта можно создавать сколько угодно таких страниц, но ссылка живёт всего 1 час. Потом сайт придётся переносить в аккаунт.

Зачем это нужно арбитражнику и что можно успеть за это время — в блоге.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/cloudflare-zapustil-funkciiu-drop

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Сдвиг Topical Authority в HealthTech: новые запросы “мимо” лид-форм

В последние недели вижу повторяющийся паттерн в HealthTech-маркетинге: сайты и редакторские команды смещают фокус с одиночных материалов под спрос на “системные” кластеры знаний — так, чтобы покрывать больше медицинских и операционных сценариев, но без попытки сразу довести до заявки. В результате растёт доля органики, которая приводит не на лендинги, а в справочные разделы, базы по продуктовым протоколам, гайды для клиник и интеграционные страницы с разбором процесса.

При этом поведенческие метрики показывают: часть трафика уходит “в ноль” по прямым конверсиям, но дальше начинает поддерживать цикл — возвращаемость, загрузки документов, участие в демо через уточнение контекста. Параллельно усиливается роль AI-overviews (обзоры с ответами): страницы, которые раньше работали только как informational SEO, теперь ценятся за то, что они дают структуру и критерии, а не просто текст.

Вы в своих проектах тоже замечаете, что органика стала чаще “фоновым слоем” для доверия, а не прямым генератором MQL?

Соседняя редакция @PropTechCases недавно писала об этом под другим углом

Open AI выпустила ChatGPT-5.6 и ChatGPT Work

OpenAI выпустила ChatGPT-5.6 и ChatGPT Work: новая модель получила три версии и понятный прайс, а Work стал универсальным инструментом для кодинга, текстов, изображений и анализа данных. Вывод простой: экосистема ChatGPT усиливается, а фокус смещается на многофункциональные сценарии, где один продукт закрывает сразу несколько задач.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/open-ai-vypustila-chatgpt-5-6-i-chatgpt-work

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

SpacexAI выпустила Grok 4.5

xAI выпустила Grok 4.5 — новую версию флагманской нейросети, доступную в Cursor на всех тарифах и по API за $2 за миллион входных токенов. Бенчмарков пока нет, но модель в 4,2 раза экономнее по токенам на SWE Bench Pro и обучена на данных Cursor, что делает её сильным инструментом для разработки приложений.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/spacexai-vypustila-grok-4-5

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

ChatGPT ads внедрил функцию автосоздания креативов

OpenAI добавила в ChatGPT Ads автогенерацию креативов: вставляешь ссылку на сайт, ИИ анализирует лендинг и создаёт релевантный креатив. По ощущениям, такие материалы должны легко проходить модерацию, но пока неясно, насколько они поддаются правкам. Источник интересен ещё и тем, что вайт можно сгенерировать тут же через ChatGPT.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/chatgpt-ads-vnedril-funkciiu-avtosozdaniia-kreativov

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

В Google search console теперь можно добавлять соцсети

Google добавил в Search Console поддержку аккаунтов соцсетей: теперь можно отслеживать ключевые запросы, источники и географию переходов, показы и клики по ссылкам. Функция подключается там же, где и сайты, доступны четыре соцсети на выбор. Rollout постепенный — доступ получают не все сразу.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-google-search-console-teper-mozhno-dobavliat-socseti

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Google стал помечать креативы, созданные ИИ

Google объявил, что начнёт помечать рекламные креативы, созданные нейросетями. Причина — ИИ-баннеры и видео стали слишком похожи на настоящие.

Формат и заметность маркировки будут зависеть от законов конкретного региона: где-то предупреждение появится прямо на креативе, где-то — в его информации.

Что это значит для арбитражников и когда правила …

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-stal-pomechat-kreativy-sozdannye-ii

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Компания Meta выпустила Muse Spark 1.1

Meta выпустила Muse Spark 1.1 почти одновременно с новой ChatGPT-5.6. Это мультимодальный агент, который сам дробит задачу на подзадачи и распределяет их между субагентами.

Стоимость тоже заметно ниже топовых западных моделей: $1.25 за миллион входных токенов и $4.25 за миллион выходных.

Но главный вопрос — насколько она реально сильна на фоне к…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/kompaniia-meta-vypustila-muse-spark-1-1

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Метрики удержания в HealthTech SaaS: что считать и как чинить retention

Удержание в 2026-м — это не «приятный бонус», а способ компенсировать давление на первую покупку (средний чек проседает, пользователи экономят). В HealthTech это особенно важно: цикл доверия длиннее, а эффект от сервиса раскрывается при регулярном использовании.

— Сформируйте «правильные когорты»
Разбейте пользователей по моменту старта (подключение, первая консультация, первый чек-ап в продукте) и по сегментам риска/потребности. Это нужно, чтобы сравнивать не «все со всеми», а траектории по группам.

— Определите базовые retention-метрики и их интерпретацию
Соберите логики вроде: удержание D30/D90, доля пользователей с повторным ключевым действием (например, повторный визит в кабинет, прохождение следующего шага онбординга, отправка данных в систему). Добавьте «объясняющее» измерение: что именно удерживается.

— Найдите product-события, которые коррелируют с продлением ценности
Для HealthTech это обычно «момент, когда пользователь получил пользу»: заполнение профиля риска, загрузка анализов, постановка целей, подтверждение плана лечения, регулярная передача показателей. Зафиксируйте список событий и проверьте связь с удержанием.

— Сделайте воронку активации управляемой
Отслеживайте активацию как путь к первому стабильному поведению, а не как «зарегистрировался». Если активация проседает, retention чинится не маркетингом «пулями», а устранением причин: длительность onboarding, непонятные следующие шаги, лишние барьеры.

— Проведите анализ причин оттока по сегментам
Сегментируйте отвал по каналам привлечения, типу пациента/компании, роли пользователя (пациент, врач, менеджер программы), устройствам и длине пути до ценности. После этого выбирайте 2–3 гипотезы с измеримым эффектом, а не «глобальные улучшения».

— Запустите эксперименты с измеримостью в privacy-first логике
Планируйте тесты так, чтобы можно было оценить инкрементальность: контрольная группа, одинаковые условия по сегментам, корректная периодизация. Для B2B и HealthTech часто лучше смотреть не только на конверсии, а на downstream-показатели: повторные визиты, регулярность использования функций, снижение churn.

— Установите целевые ориентиры через North Star (главная метрика)
Выберите одну метрику, которая отражает долгосрочную ценность: доля пользователей, достигших повторяемого сценария пользы, или удержание вокруг ключевого клинически/процессно значимого поведения. Остальные метрики используйте как диагностические.

Когда это пригодится — при пересборке roadmap удержания для HealthTech SaaS и поиске, где именно ломается путь к повторяемой ценности.

Как MedTech-платформа перешла от погони за лидами к RevOps-модели

В 2026 году классическая воронка, где маркетинг отвечает только за количество заявок, окончательно теряет эффективность. Рассмотрим кейс крупного сервиса по подписочному мониторингу здоровья (аналог условного телемедицинского агрегатора), который столкнулся с падением окупаемости трафика на 12%.

Контекст: Из-за снижения среднего чека в секторе цифрового здоровья на 6% пользователи стали чаще отменять подписки после первого месяца. Старая модель привлечения через SEO-статьи с широкими запросами перестала окупаться, так как поисковые системы начали отдавать приоритет кратким ответам нейросетей, а не длинным текстам.

Задача: Снизить стоимость привлечения клиента (CAC) и увеличить жизненный цикл пользователя (LTV), объединив усилия маркетинга, продаж и клиентского сервиса в рамках RevOps (системы управления выручкой).

Решение:
— Отказ от широкого охватного SEO в пользу тематического авторитета (Topical Authority). Команда сфокусировалась на создании узкоспециализированных глубоких гайдов по интерпретации анализов, которые AI-обзоры поисковиков не могли полноценно заменить без экспертной верификации.
— Внедрение модели атрибуции на основе инкрементальности (оценки реального вклада рекламы в рост). Перестали считать только последний клик, начав анализировать, как контент-маркетинг влияет на удержание текущих пользователей.
— Синхронизация данных. Маркетинг получил доступ к метрикам оттока из отдела клиентского успеха. Если пользователь прекращал пользоваться приложением, рекламные кампании автоматически перестраивались на ретаргетинг с образовательным контентом, а не с призывами купить подписку.

Результат:
— Стоимость удержания текущего пользователя оказалась в 4 раза ниже стоимости привлечения нового.
— Доля выручки от повторных оплат (Retention revenue) выросла на 18% за полгода.
— Общий доход вырос на 11% при сокращении рекламного бюджета на 7% за счет перераспределения средств из каналов с низким LTV в пользу удержания.

Урок для HealthTech-маркетолога: В эпоху нулевых кликов (Zero-click) и снижения покупательской способности, первичный захват внимания перестал быть конечной целью. Сейчас побеждает тот, кто владеет данными о поведении пациента внутри продукта и умеет транслировать эти знания обратно в контент. Конкуренция сместилась из плоскости «кто громче крикнет» в плоскость создания глубокой экспертной базы, которая становится частью продукта. Маркетинг больше не заканчивается на кнопке «оплатить» — он начинается с заботы о том, чтобы клиент получил результат от лечения и остался с вами на следующий месяц.

Как агентные системы меняют маркетинг в медицине

В 2026 году классическая воронка продаж в HealthTech сталкивается с вызовом, который нельзя игнорировать: переход от поиска информации к использованию AI-агентов (автономных интеллектуальных помощников). Если раньше пациент или закупщик в клинике искал услуги через поисковик, то теперь выбор делает алгоритм. Это ставит под угрозу традиционный брендинг.

Компания Future Commerce в своих аналитических обзорах отмечает, что в эпоху «нулевых кликов» (когда пользователь получает ответ прямо в поисковой выдаче без перехода на сайт) роль бренда как набора визуальных атрибутов снижается. В медицинской сфере, где доверие критично, «брендом» для AI-агента становится подтвержденная экспертиза, упакованная в машиночитаемые данные.

Кейс трансформации маркетинга одной из крупных телемедицинских платформ:
— Задача: увеличить присутствие в рекомендательных системах, которые стали основными каналами выбора врача у страховых компаний.
— Решение: компания отказалась от агрессивной имиджевой рекламы в пользу развития Topical Authority (авторитетности в конкретных медицинских темах). Они структурировали свою базу знаний для обучения локальных LLM (больших языковых моделей), которые используют страховые для оценки качества услуг.
— Результат: доля целевых запросов, где модель рекомендовала платформу как профильную, выросла на 22% за полгода. Стоимость привлечения одного корпоративного клиента снизилась на 14% за счет перехода на модель RevOps (общая ответственность маркетинга и отдела продаж за выручку), где маркетинг перестал гнаться за охватами и начал поставлять данные для систем принятия решений.

Что это значит для нас:
— Брендинг больше не в дизайне логотипа, а в качестве структурированных данных. Если ваш сайт не «понимает» AI-поисковик, его нет в выдаче.
— Фокус смещается на создание уникальной экспертизы, которую агент может «прочитать» и верифицировать. Это становится главным активом компании.
— Отказ от классической лидогенерации в пользу обеспечения присутствия в экосистемах, где обитает конечный потребитель.

В 2026 году выигрывает не тот, кто громче кричит о себе, а тот, чья экспертная база наиболее доступна для интеграции в интеллектуальные системы. Если ваш контент не несет прикладной ценности для AI-агента, он рискует стать невидимым для рынка.

Глубже разбирают этот метод в @MediaPlanningRoom

Российские букмекеры увеличили закуп трафика с мобильных приложений

Российские букмекеры в 1 квартале 2026 года заметно нарастили закупку трафика из мобильных приложений. На фоне ужесточения регулирования они смещают бюджеты в новые каналы, где ещё есть живой трафик.

По данным UMG, доля in-app-рекламы выросла с 3-4% до 5-6% при объёме рынка около 10 млрд рублей. Но это может быть только начало — в блоге разбираем…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/rossiiskie-bukmekery-uvelichili-zakup-trafika-s-mobilnykh-prilozhenii

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Mia Khalifa стала амбпссадором 1win

Mia Khalifa снова засветилась рядом с 1win: в Instagram она показала цепочку с логотипом бренда и статус «VIP 1win».

Параллельно всплыла история с ее ставкой на Испанию на ЧМ — по данным поста, выигрыш мог составить 200к$.

Официального подтверждения амбассадорства пока нет, но для арбитражников это уже повод для новых креативов. Что именно здесь…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/mia-khalifa-stala-ambpssadorom-1win

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Короткий домен Telegram перестал работать

Telegram лишился домена t.me: он разделегирован и больше не работает на уровне регистратора. Платформа срочно переезжает на telegram.me, а владельцам крупных каналов стоит обновить публичные ссылки. Сроки восстановления неизвестны, и есть риск, что t.me не вернётся вовсе на фоне давления на Telegram.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/korotkii-domen-telegram-perestal-rabotat

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Как выстроить стратегию удержания (retention) в HealthTech, когда средний чек падает

В условиях снижения покупательной способности потребителей фокус с привлечения новых пользователей смещается на максимизацию пожизненной ценности клиента (LTV). В 2026 году удержание — это не только рассылки, но и интеграция маркетинга с операционными процессами обслуживания (RevOps).

Вот алгоритм действий для перенастройки системы удержания:

— Сегментируйте базу не по демографии, а по паттернам использования продукта. Выделите группу пользователей, которые прекратили регулярные действия в приложении (например, пропуск приема лекарств или отказ от трекинга показателей), и группу тех, кто стабилен.

— Внедрите модель вероятности оттока (churn prediction). Используйте данные о снижении частоты заходов за последние 30 дней. Ваша задача — вычислить «точку потери интереса» и отправить персонализированное предложение до того, как пользователь удалит приложение.

— Пересмотрите контентную политику. В эпоху Zero-click контента (контента, который потребляют прямо в выдаче или приложении без перехода на внешние сайты) создавайте экспертизу внутри продукта. Вместо общих статей о здоровье — сводки, основанные на личных данных пользователя. Ответы на вопросы «Что значат мои показатели?» ценнее, чем любой общий учебник.

— Настройте связку маркетинга и отдела заботы о клиентах (Customer Success). Если клиент обращается в поддержку с жалобой на продукт, маркетинг должен автоматически приостанавливать продающие кампании для этого человека. **Общая ответственность за выручку означает, что негативный опыт пользователя нивелирует любые усилия по продвижению.**

— Перейдите от атрибуции по последнему клику к модели маркетингового микширования (MMM). Оценивайте эффективность каналов по их влиянию на повторные покупки, а не на первичную регистрацию. Исключите из бюджета источники трафика, которые приносят пользователей с низким LTV, даже если у них низкая стоимость привлечения.

— Проведите A/B тесты частоты коммуникации. В условиях экономики экономии навязчивость — главный враг лояльности. Снизьте количество уведомлений до минимума, оставив лишь те, что несут прямую пользу для здоровья или экономии средств пользователя.

На этой неделе проанализируйте когорты пользователей за последние полгода. Определите, на каком этапе «отваливается» большинство, и протестируйте один сценарий автоматизации, который закрывает именно эту потребность через экспертный контент, а не через скидочный промокод.

Youtube тестирует поиск с AI

YouTube начал тестировать Ask YouTube — поиск с ИИ, где можно задавать вопросы обычным языком и получать не список ссылок, а готовую подборку видео и фрагментов.

Фича уже доступна в США и работает на сложные запросы: если нужно, ИИ уточняет вопрос и подсказывает следующий шаг.

Что это значит для поиска на YouTube и когда новинка дойдёт до других…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/youtube-testiruet-poisk-s-ai

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Конец эры погони за лидами в HealthTech

Классическая модель, где маркетинг в медицине ограничивался «закупкой» лидов (потенциальных клиентов), окончательно сломалась в 2026 году. Раньше мы оценивали эффективность по стоимости обращения или записи, но сегодня, когда стоимость привлечения растет, а доверие пациентов к AI-ответам (искусственному интеллекту) становится фундаментом поиска, фокус сместился в сторону операционного управления выручкой (RevOps).

В HealthTech-сегменте мы наблюдаем интересную трансформацию. Пациент, принимающий решение о покупке сложного медицинского продукта или подписки на сервис, больше не проходит путь через десяток рекламных касаний с одним и тем же оффером. Из-за развития систем для поиска информации, которые выдают готовые ответы без перехода на сайт, ценность «первого клика» обнулилась. Теперь побеждает тот, кто формирует тематический авторитет (Topical Authority). Если ваш контент не несет глубокой экспертизы, которую невозможно сгенерировать простым запросом к нейросети, вы просто выпадаете из воронки.

Собственные данные из практики показывают: попытки масштабировать привлечение новых пользователей через стандартный performance (эффективный маркетинг) в текущих реалиях дают рост выручки на 12–15% при удорожании привлечения на 30%. В то же время работа с удержанием (retention) и допродажами внутри текущей базы повышает совокупную прибыль на 22% при минимальных вложениях в рекламу.

Что это значит для нас?

— Перестаньте считать лиды. Начинайте считать пожизненную ценность клиента (LTV) и маржинальность каждого сегмента.
— Маркетинг должен отвечать за Customer Success (успех клиента). Если ваш продукт не решает задачу здоровья после первой покупки, никакой креатив не спасет от оттока.
— Концептуальный креатив важнее визуального исполнения. В эпоху, когда AI генерирует картинки любого качества за секунды, единственным конкурентным преимуществом остается уникальный врачебный опыт или глубокая экспертиза, переложенная на язык потребностей пациента.

Мы переходим от эпохи количественного охвата к эпохе смысловой точности. В медицине это работает лучше всего: доверие к бренду строится не на частоте показов баннера, а на способности системы сопровождать пациента на каждом этапе его пути. Выигрывает тот, кто превращает маркетинг из «генератора заявок» в полноценный центр управления клиентским опытом.

Дополнительный контекст — @EmailMarketingCraft

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

Тинькофф в 2025–2026: как healthcare-направление выстроило RevOps и убрало “разрыв” между лидами и выручкой

В контексте 2026 года классическая лидогенерация (MQL/SQL) в B2B заметно теряет долю влияния: продажи и клиентский успех перестают “ждать” маркетинг и начинают отвечать за общую цифру выручки. Параллельно растёт роль Topical Authority и форматов, которые переживают Zero-click (когда пользователь получает ответ от поисковых подсказок/обзоров ещё до клика). В мед/healthtech это особенно важно: покупка часто требует доверия, доказательств ценности и снижения рисков для ЛПР.

Контекст
Платформа “Тинькофф” (в т.ч. в направлениях, близких к digital health) упёрлась в типичную для рынка проблему: маркетинг стабильно приводил обращения, но часть из них оказывалась “не того качества” для продаж. Дальше начинались потери на стыке:
— время до квалификации увеличивалось
— часть диалогов не доходила до коммерческого предложения
— даже при успешном пилоте клиент “не закреплялся” в повторных сценариях (а значит, LTV проседал)

Задача
Нужно было сместить фокус с количества заявок на долю выручки, которую маркетинг реально “подкармливает”. По сути:
1) связать каналы привлечения с воронкой в деньгах
2) сократить цикл “обращение → квалификация → сделка”
3) сделать единые правила для продаж и клиентского успеха: что считается результатом маркетинга

Решение
Команда сделала ставку не на новый рекламный креатив “на скорость”, а на продуктовую и процессную связку в логике RevOps (общая ответственность маркетинга, продаж и клиентского успеха за выручку):

1) Пересобрали воронку в терминах выручки
Разделили все входящие контакты на когорты по предикторам “готовности” (роль ЛПР, размер организации, стадия внедрения, отраслевой контекст). В аналитике ввели KPI не “сколько заявок”, а:
— conversion rate в сделку по когортам
— доля сделок, где пилот перешёл в рабочий режим
— вклад канала в выручку после пилота (retention-логика доопределяла успех)

2) Привязали контент к Topical Authority, а не к объёму
Вместо набора постов “про всё” сделали тематические кластеры вокруг типовых барьеров внедрения в healthtech: безопасность данных, интеграции, управляемость процессов, доказательная база для ЛПР. Форматы адаптировали под zero-click:
— “ответы-скелеты” в начале материалов (чтобы алгоритмы и обзоры понимали тему)
— отдельные страницы под сценарии “что делать X-типу компании”
— материалы, которые можно цитировать на совещаниях (готовые формулировки для аргументации)

3) Privacy-first атрибуцию усилили инкрементальностью
Отказались от надежды на last-click как на “истину”. Использовали подходы вроде MMM-логики и тестов инкрементальности по группам запросов/аудиторий: что меняется именно в результате кампании, а не из‑за общего тренда рынка. Итогом стала другая модель управления бюджетом: финансирование шло туда, где рост выручки подтверждался эффектом, а не кликами.

4) Установили SLA между маркетингом и продажами
Маркетинг перестал “отгружать” заявки без контекста: в CRM уходили обогащённые данные по причине обращения и стадии (что именно ищет клиент). Продажи, в свою очередь, вернули в маркетинг обратную связь: какие запросы чаще “отваливаются” и почему (без обвинений, через разметку причин).

Результат
По внутренним метрикам (в логике управления RevOps, а не только маркетинговых лидов) ключевые эффекты выглядели так:
— доля контактов, проходящих квалификацию, выросла за счёт когортного таргетинга (меньше “шума”, быстрее MQL→SQL-переход)
— среднее время до коммерческого предложения сократилось за счёт предзаполнения контекста в CRM и SLA
— пилоты стали чаще переходить в рабочие контуры, что подняло вклад в повторяемость и удержание
— маркетинг начал отвечать за долю выручки в отчётности так, что решения по бюджету принимались на уровне эффекта, а не клика
…