Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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
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
The wrong ISO code that cost a market 40% of its clicks
Hypothesis: a single malformed region code was silently invalidating an entire market's annotations. Methodology: forensic case, not an experiment — we were brought in after a UK property lost ~40% of UK organic clicks over a quarter with no ranking-factor explanation. ~3,000 URLs.
Findings, traced step by step:
— The dev team had used
— Google ignored the invalid annotation entirely, so the UK pages had effectively no hreflang. The US variant began outranking them for UK searchers on shared queries.
— We can date the decline to within a week of a deploy that introduced the bad code — strong circumstantial evidence, though not a controlled link.
— Fix was one find-replace across templates. UK correct-country serving recovered from ~58% to ~90% in 5 weeks; clicks recovered ~31% (not fully to baseline within the window).
Caveats: this is a single forensic case, and we can't fully exclude a concurrent factor. But the timing, the mechanism, and the recovery curve all point one direction.
Conclusion:
Hypothesis: a single malformed region code was silently invalidating an entire market's annotations. Methodology: forensic case, not an experiment — we were brought in after a UK property lost ~40% of UK organic clicks over a quarter with no ranking-factor explanation. ~3,000 URLs.
Findings, traced step by step:
— The dev team had used
en-uk instead of the correct en-gb. 'UK' is not a valid ISO 3166-1 region code; the correct code for the United Kingdom is GB.— Google ignored the invalid annotation entirely, so the UK pages had effectively no hreflang. The US variant began outranking them for UK searchers on shared queries.
— We can date the decline to within a week of a deploy that introduced the bad code — strong circumstantial evidence, though not a controlled link.
— Fix was one find-replace across templates. UK correct-country serving recovered from ~58% to ~90% in 5 weeks; clicks recovered ~31% (not fully to baseline within the window).
Caveats: this is a single forensic case, and we can't fully exclude a concurrent factor. But the timing, the mechanism, and the recovery curve all point one direction.
Conclusion:
en-uk is the single most common invalid code we see. It fails silently — no error, no warning, just slow market erosion.Hreflang on paginated and faceted pages: a crawl-budget case
Hypothesis: applying full hreflang to paginated and faceted URLs was diluting crawl budget without ranking benefit. Methodology: one large catalog, ~2.4M crawlable URLs after facet explosion, 6 markets. We stripped hreflang from paginated (
What the data suggests:
— Pre-change, ~34% of Googlebot hits landed on faceted URLs carrying hreflang they didn't need; those pages weren't indexed anyway.
— After restricting hreflang (and tightening canonicals) to the ~180k 'real' pages, Googlebot hits on canonical product pages rose 41% — the same crawl budget redirected to pages that matter.
— Median time-to-reindex for updated product pages dropped from 9 days to 4.
— Ranking impact was indirect and modest: localized product pages, now crawled fresher, gained an average 0.6 positions across markets.
Caveats: we changed hreflang scope and canonical handling together, so we can't cleanly attribute the crawl shift to hreflang alone — they're confounded. The 0.6-position gain is small and could be noise on individual pages; it's the aggregate that's suggestive.
Conclusion: hreflang belongs on indexable canonicals only. On a giant faceted catalog, scoping it tightly was a crawl-efficiency win more than a ranking one.
Hypothesis: applying full hreflang to paginated and faceted URLs was diluting crawl budget without ranking benefit. Methodology: one large catalog, ~2.4M crawlable URLs after facet explosion, 6 markets. We stripped hreflang from paginated (
?page=2+) and faceted combinations, keeping it only on canonical category and product pages (~180k URLs). Log-file analysis over 10 weeks.What the data suggests:
— Pre-change, ~34% of Googlebot hits landed on faceted URLs carrying hreflang they didn't need; those pages weren't indexed anyway.
— After restricting hreflang (and tightening canonicals) to the ~180k 'real' pages, Googlebot hits on canonical product pages rose 41% — the same crawl budget redirected to pages that matter.
— Median time-to-reindex for updated product pages dropped from 9 days to 4.
— Ranking impact was indirect and modest: localized product pages, now crawled fresher, gained an average 0.6 positions across markets.
Caveats: we changed hreflang scope and canonical handling together, so we can't cleanly attribute the crawl shift to hreflang alone — they're confounded. The 0.6-position gain is small and could be noise on individual pages; it's the aggregate that's suggestive.
Conclusion: hreflang belongs on indexable canonicals only. On a giant faceted catalog, scoping it tightly was a crawl-efficiency win more than a ranking one.
x-default pointing to a language selector vs to English: A/B
Hypothesis: pointing
Findings:
— Group A (selector) had a 28% higher bounce on the landing step — users hit a friction page. Expected.
— But group A's eventual language-correct deep-page rate was 14 points higher: people who self-selected ended up on the right locale.
— Conversion told a messier story: group B (English default) converted 11% better overall, because the bulk of unmatched traffic was English-comfortable anyway and the selector added a step.
— For genuinely non-English unmatched traffic (a ~9% slice we could segment), the selector won — conversion +22% in that slice.
Caveats:
Conclusion: English-default wins on aggregate conversion; a selector wins only if your unmatched traffic is genuinely multilingual. Know your unmatched mix before choosing.
Hypothesis: pointing
x-default at a neutral language-selector page would serve unmatched-locale users better than pointing it at the English homepage. Methodology: one global product, we split ~600 entry-point URLs into two groups — group A's x-default resolved to a /select-region/ page, group B's to /en/. 8 weeks, measuring bounce, language-correct landings, and downstream conversion.Findings:
— Group A (selector) had a 28% higher bounce on the landing step — users hit a friction page. Expected.
— But group A's eventual language-correct deep-page rate was 14 points higher: people who self-selected ended up on the right locale.
— Conversion told a messier story: group B (English default) converted 11% better overall, because the bulk of unmatched traffic was English-comfortable anyway and the selector added a step.
— For genuinely non-English unmatched traffic (a ~9% slice we could segment), the selector won — conversion +22% in that slice.
Caveats:
x-default is a hint to search engines about which URL to show for unmatched locales, not a redirect — so part of what we measured is landing-page UX, not pure hreflang behavior. The two are entangled here.Conclusion: English-default wins on aggregate conversion; a selector wins only if your unmatched traffic is genuinely multilingual. Know your unmatched mix before choosing.
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Open AI анонсировала новую модель ChatGPT - Astra
OpenAI показала правительству США новую модель Astra — следующую крупную нейросеть после Sol. Её фокус — долгосрочные задачи и управление саб-агентами, которые делят работу на мелкие шаги. Пока неясно, станет ли Astra GPT-6 или новой версией в линейке Sol, но релиз уже близко, и её стоит ждать на тестах.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/open-ai-anonsirovala-novuiu-model-chatgpt-astra
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
OpenAI показала правительству США новую модель Astra — следующую крупную нейросеть после Sol. Её фокус — долгосрочные задачи и управление саб-агентами, которые делят работу на мелкие шаги. Пока неясно, станет ли Astra GPT-6 или новой версией в линейке Sol, но релиз уже близко, и её стоит ждать на тестах.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/open-ai-anonsirovala-novuiu-model-chatgpt-astra
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AffPapa! Клуб спящих бизнесменов! Потрачено!
Там у Макса Довольного вышел очередной выпуск "Таких новостей", новости как новости, но вот эта новость меня прям разъебала!
Я капнул дальше, и там вообще пиздец, Лев из Пепер.Партнёрс пишет мол - вы согласовали выплату, взяли на оплату, потом хуй пойми что изменилось и вы обвиняете нас во фроде, ну и мол - ребят, давайте как то решим!
На что приходит Настя Щербина #MelBet и просто говорит "Со мной лучше не сорится" - не знаю, воспринял ли это Лев как угрозу, но это совершено точно угроза и была и не понятно чего теперь Льву боятся, чисто Насти? Или Всего #MelBet? Или чего-то большего?
Смех смехом, но речь там идёт про 2к баксов, деньги не большие, но знаете что ещё смешней? Настя потом ещё раз пришла и сказала мол "Уволила ту менеджершу которая работа со Львом" и это вдвойне разъеб, во первых за что? А во вторых не чего что она беременная? Лол на хуй какой-то
Ладно, шучу, не знаю была ли та менеджерша берменная, вполне могла быть кстати, но смех тут в том что ни кто на хуй уволен не был, девушка как работала так и работает, её акк, её фотка, она же за телеграмом, она же прям, а не новый менеджер
Сколько раз можно соврать отвечая на простое сообщение в чате?
Макс в своих новостях примерно это и рассказал, но на своём, корректном официальном языке!
Если что новости Макс хуярит каждую неделю у себя на канале https://www.youtube.com/@traffink
P.S. Если что, я не сорюсь, просто удивительно! Но в целом мне все понятно, продолжим дальше глотать такое, ну, естесвенно пока это нас прям не коснётся... А потом... А потом всем будет уже похуй ибо это станет нормой, просто согласовывать, брать кошель на выплату, а потом говорить - хуй а не выплата, а на вопрос - что случилось? Все же было согласовано, получать ответ "Не лучшее решение ссорится со мной"
P.S.2. не могу удержатся - а когда вообще сорра было лучшим решением? Реально? Было такое? К чему тогда эти слова про не лучшее решение если это априори худшее, я уже даже не говорю что ни кто ёпрст и не сорился вообще то, а просто спросили - ну чо там с деньгами? #НастяЩербина #MelbetОтзыв #MelbetВыплаты
____
🤔 Консоли Google Play и Apple Developer надо? Phoenix — 100% свой фарм с 2021-го. Забрать акки → @phoenix_seller_bot 🤔
Я капнул дальше, и там вообще пиздец, Лев из Пепер.Партнёрс пишет мол - вы согласовали выплату, взяли на оплату, потом хуй пойми что изменилось и вы обвиняете нас во фроде, ну и мол - ребят, давайте как то решим!
На что приходит Настя Щербина #MelBet и просто говорит "Со мной лучше не сорится" - не знаю, воспринял ли это Лев как угрозу, но это совершено точно угроза и была и не понятно чего теперь Льву боятся, чисто Насти? Или Всего #MelBet? Или чего-то большего?
Смех смехом, но речь там идёт про 2к баксов, деньги не большие, но знаете что ещё смешней? Настя потом ещё раз пришла и сказала мол "Уволила ту менеджершу которая работа со Львом" и это вдвойне разъеб, во первых за что? А во вторых не чего что она беременная? Лол на хуй какой-то
Ладно, шучу, не знаю была ли та менеджерша берменная, вполне могла быть кстати, но смех тут в том что ни кто на хуй уволен не был, девушка как работала так и работает, её акк, её фотка, она же за телеграмом, она же прям, а не новый менеджер
Сколько раз можно соврать отвечая на простое сообщение в чате?
Макс в своих новостях примерно это и рассказал, но на своём, корректном официальном языке!
Если что новости Макс хуярит каждую неделю у себя на канале https://www.youtube.com/@traffink
P.S. Если что, я не сорюсь, просто удивительно! Но в целом мне все понятно, продолжим дальше глотать такое, ну, естесвенно пока это нас прям не коснётся... А потом... А потом всем будет уже похуй ибо это станет нормой, просто согласовывать, брать кошель на выплату, а потом говорить - хуй а не выплата, а на вопрос - что случилось? Все же было согласовано, получать ответ "Не лучшее решение ссорится со мной"
P.S.2. не могу удержатся - а когда вообще сорра было лучшим решением? Реально? Было такое? К чему тогда эти слова про не лучшее решение если это априори худшее, я уже даже не говорю что ни кто ёпрст и не сорился вообще то, а просто спросили - ну чо там с деньгами? #НастяЩербина #MelbetОтзыв #MelbetВыплаты
____
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
SeeDance 2.5 вышла в публичный доступ
ByteDance выпустила SeeDance 2.5 — нейронку для генерации 30-секундных видео в 4K с до 50 референсами, включая локации и персонажей. Для CPA и iGaming-креативов это уже уровень почти кино, но технология пока дорогая и не слишком практичная: тестировать можно через Jimeng AI и Doubao Pro, а API обещают позже.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/seedance-2-5-vyshla-v-publichnyi-dostup
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
ByteDance выпустила SeeDance 2.5 — нейронку для генерации 30-секундных видео в 4K с до 50 референсами, включая локации и персонажей. Для CPA и iGaming-креативов это уже уровень почти кино, но технология пока дорогая и не слишком практичная: тестировать можно через Jimeng AI и Doubao Pro, а API обещают позже.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/seedance-2-5-vyshla-v-publichnyi-dostup
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from Довольный арбитражник трафика
Свежий выпуск новостей 🗞
Австралия судится с Telegram, конфликт Pepper Partners и Melbet Partners, Google научил AI управлять браузеров Chrome, квартальный отчет Meta — и другие новости последней недели.
📹 Смотреть на YouTube
Австралия судится с Telegram, конфликт Pepper Partners и Melbet Partners, Google научил AI управлять браузеров Chrome, квартальный отчет Meta — и другие новости последней недели.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Госдума собирается запретить скрытую рекламу казино
Госдума уточнила законопроект против скрытой рекламы нелегального гемблинга: под запрет попадут любые реферальные ссылки, ролики и стримы с показом игры в казино. Площадки обяжут сами искать и блокировать такой контент и аккаунты. Для УБТ, дорвеев и SEO это значит ещё более жёсткую зачистку трафика и риски для любых промо-материалов с рефералкой.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/gosduma-sobiraetsia-zapretit-skrytuiu-reklamu-kazino
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Госдума уточнила законопроект против скрытой рекламы нелегального гемблинга: под запрет попадут любые реферальные ссылки, ролики и стримы с показом игры в казино. Площадки обяжут сами искать и блокировать такой контент и аккаунты. Для УБТ, дорвеев и SEO это значит ещё более жёсткую зачистку трафика и риски для любых промо-материалов с рефералкой.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/gosduma-sobiraetsia-zapretit-skrytuiu-reklamu-kazino
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Building a 23-cell language-region matrix without combinatorial errors
Hypothesis: most hreflang errors at scale come from manually maintaining the language-region matrix, and generating it from a single table would eliminate them. Methodology: one enterprise site, 11 languages across 23 language-region cells (some languages shared across regions, e.g.
What we found:
— The hand-maintained version had 4 systematic bugs: a missing return tag for
— Table-driven generation dropped GSC hreflang errors from ~19% to under 1% in 6 weeks.
— Measurable outcome: French-Canadian and Belgian-French markets, previously served the
Caveats:
Conclusion: at 20+ cells, manual maintenance has a roughly fixed error budget. Generating from one source of truth is the only thing that held under our observation.
Hypothesis: most hreflang errors at scale come from manually maintaining the language-region matrix, and generating it from a single table would eliminate them. Methodology: one enterprise site, 11 languages across 23 language-region cells (some languages shared across regions, e.g.
fr-fr, fr-be, fr-ca). Pre-state: hand-maintained per-template, ~19% error rate in GSC. We rebuilt annotations from a normalized mapping table. 13-week observation.What we found:
— The hand-maintained version had 4 systematic bugs: a missing return tag for
fr-ca, an en page omitted from the cluster, a duplicate de-de/de conflict, and a stray x-default on regional pages.— Table-driven generation dropped GSC hreflang errors from ~19% to under 1% in 6 weeks.
— Measurable outcome: French-Canadian and Belgian-French markets, previously served the
fr-fr page, started ranking their own variants; fr-ca clicks +29%, fr-be +16%.Caveats:
fr-fr and other strong cells showed no gain — they were already correct, so the improvement was concentrated in the previously-broken cells. The win is really 'we fixed 4 specific bugs,' not 'table-driven generation has magic properties.'Conclusion: at 20+ cells, manual maintenance has a roughly fixed error budget. Generating from one source of truth is the only thing that held under our observation.