ironSource vs AppLovin for rewarded video supply

Both dominate rewarded, both bundle a mediation stack. Your monetization mix decides which.

ironSource (now Unity LevelPlay)
— ✓ Tight Unity engine hooks, fastest rewarded integration for Unity games
— ✓ Strong A/B testing on placements inside the dashboard
— ✗ Reporting lag on SKAN-attributed revenue can blur iOS LTV reads

AppLovin (MAX + AppDiscovery)
— ✓ MAX mediation consistently squeezes higher rewarded eCPM via real-time bidding depth
— ✓ AXON 2 buying side closes the loop if you also run UA there
— ✗ Walled-garden pull: best yields nudge you to spend back inside AppLovin

Running a Unity title with a lean team? LevelPlay's integration speed wins. Chasing maximum rewarded yield and already buying on the same stack? MAX usually pays more per impression.

Verdict: LevelPlay for Unity-native speed, MAX for top-end rewarded eCPM.
Best for: hybrid-casual publishers optimizing ad ARPDAU.

Deterministic vs probabilistic attribution: when fingerprinting is worth the risk

Post-IDFA, MMPs quietly offer probabilistic matching. It's a tradeoff, not a free win.

Deterministic (device ID / SKAN postback)
— ✓ Verifiable, audit-proof, survives privacy review
— ✓ Clean for re-engagement on Android with GAID consent
— ✗ iOS coverage collapses without ATT opt-in

Probabilistic (IP + device-graph fingerprinting)
— ✓ Fills the iOS gap, gives directional install signal where SKAN is null
— ✓ Faster than SKAN's 24-72h timer for creative reads
— ✗ Apple-noncompliant for cross-app tracking, accuracy drops on shared IPs and VPN traffic

Use deterministic as your billing and reporting truth. Lean probabilistic only as a directional overlay for creative decisions you can afford to get partly wrong.

Verdict: deterministic for anything you report or get paid on, probabilistic for soft creative signal only.
Best for: performance teams nervous about both blind spots and compliance.

Direct SSP deals vs mediation waterfalls vs in-app bidding

Three ways to fill an impression. Most publishers leave money on one of them.

Mediation waterfall
— ✓ Predictable, easy to reason about priority order
— ✗ Latency stacks with each tier, stale floor prices leak revenue

In-app header bidding (unified auction)
— ✓ Real-time competition lifts eCPM 10-30% over waterfalls in practice
— ✓ Kills the "first-look" bias of fixed priorities
— ✗ Heavier SDK weight, more buyers to vet for fraud

Direct SSP / PMP deals
— ✓ Best CPMs for premium placements, brand-safe demand
— ✗ Manual ops, only worth it at real scale

Run in-app bidding as your default auction, layer direct PMPs on top for your best inventory, and retire pure waterfalls once bidding is stable.

Verdict: bidding as the engine, direct deals as the premium layer, waterfall only as legacy fallback.
Best for: publishers past the "one network" stage tuning fill and yield.

Лонгрид о мемном кейсе Melbet vs Pepper Partners - реально ли оценить в аффилейтке репутационный ущерб в деньгах?

История на $2,000 вряд ли разрушит крупный бренд. Но она вполне может стоить ему сотен тысяч долларов и более, если публично остаётся без внятного решения.

Я в аффилейт-маркетинге более 25 лет, а последние пару лет одно из моих основных направлений - B2B matchmaking. Поэтому я регулярно вижу споры между компаниями о выплатах и претензии, и таких ситуаций в рынке явно становится больше.

Знаю многие кейсы, которые были в итоге решены благополучно до выхода в публичное поле и всегда приятно видеть, когда так происходит, но все больше и больше кейсов, которые не просто выходят в паблик, а еще и очень странным и глупым образом в паблике продолжают долго оставаться и наносить ущерб в то время как имеют очень простые и адекватные для обеих сторон варианты решения.

Вот например про один из таких кейсов писал уже здесь весной.

Если неконструктивны обе стороны (а бывает и так), то можно к этому относиться просто как к развлекательному контенту.

Но когда одна сторона открыта к адекватной коммуникации и поиску оптимального решения, а вторая сторона просто игнорирует проблему, при этом не уходя с рынка в закат, а продолжая тратить огромные бюджеты на PR и маркетинг бренда - это любопытная аномалия.

Сейчас самый заметный в аффилейт рынке пример это кейс Melbet <> Pepper Partners, который уже более месяца развивается в публичном поле и о нем уже писали и многие аффилейт медиа, и отдельные блоги, я наверно один из последних, кто у себя в блоге еще об этом не писал)

Изначальное заявление кейса и описание претензии от Pepper Partners можно почитать здесь.

Очень приличный на мой взгляд разбор со стороны и указание пары простых и логичных вариантов решения ситуации написал Артем Кравченко, можно почитать у него.

А я хочу разобрать эту историю с другой стороны, как можно оценивать репутационные потери от подобных историй непосредственно в деньгах и принимать более взвешенные решения, стоит ли вообще брендам занимать тактику игнорирования и допускать появление и продолжительное обмусоливание таких тем в паблике.

Для мелкого и крупного бренда такие истории могут иметь очень разный эффект, поэтому здесь разберем на примере крупного бренда, так как Melbet в нашем рынке относится именно к таким.

Не знаю конечно их точные цифры затрат на PR в рамках афф рынка (участие в конфах, собственные ивенты, реклама в афф медиа и т.п.), но из того, что вижу как организатор ивентов с приличным опытом, этот бюджет явно измеряется в миллионах $ в год, если не выходит за $10млн+.

Это без PR затрат на прямое привлечение игроков (бренд-амбассадоры, спонсорства футбольных клубов и т.п.), без бюджетов непосредственно на закупку трафика. Только на аффилейтку.

И вот уже более месяца в паблике незакрытый и не откоммуницированный публично кейс на $2k (две тысячи долларов).

В публичной дискуссии сейчас преобладает позиция, что Melbet в этом споре неправы.

Может их развернутая публичная позиция поменяла бы мнение, но ее нет, соответственно на данный момент так.

Какие материальные потери может понести бренд в такой истории?

Многие люди, даже очень опытные и умные, почему-то к таким ситуациям относятся бинарно.

Рухнет бренд (закроется, обанкротится) - значит плохо на них повлиял кейс.

Останется бренд жить и работать как ни в чем не бывало внешне - значит никак не повлияло и может они правильно решили игнорировать, а кто-то вообще решит брать с них пример.

Но это же совсем не так, ситуация не бинарная.

Представим не фактические цифры Melbet, которых у нас нет, а консервативную модель крупного рекламодателя.

Если из-за такого кейса бренд потеряет 10 качественных действующих активных партнёров, либо не привлечёт 10 таких новых партнёров, которые в другой ситуации начали бы с ним работать, последствия уже могут быть кратно выше суммы самого спора.

Я не знаю внутренний LTV партнёра у Melbet. Но если принять для активного опытного аффилейта условные $10,000 LTV, десять таких потерянных партнеров - это уже шестизначная сумма $ недополученного дохода. И это без учёта крупных команд, в случае которых эффект может быть кратно выше и оказаться семизначным.

Даже если в этой модели ошибиться и завысить в несколько раз, сам принцип никуда не исчезает - незакрытый публичный спор на $2,000 в любом случае обойдется бренду многократно дороже этих $2,000.

Цифры конечно я прикинул условные, но рассуждения не виртуальные - я знаю афф команды, которые перестали быть их активными партнерами из-за этого кейса.

Одна известная в рынке команда публично рассказала о своем таком решении в моем чатике про scam-кейсы.

А теперь вернемся к миллионам долларов в год, которые Melbet тратит на публичный PR среди аффов через конфы и прочие активности.

У этих трат же есть определенные ожидаемые и реальные результаты, верно?

На каждый затраченный миллион ожидается определенное количество привлеченных новых партнеров и укрепление лояльности и увеличение оборотов с определенным количеством действующих партнеров.

Вообще без понятия какая там ожидаемая сумма выхлопа на каждый потраченный миллион, поэтому обозначим ожидаемую сумму выхлопа с потраченного на PR миллиона в X.

При таком незакрытом публичном кейсе, вызывающем большой отклик и возмущение в рынке - останется эта сумма выхлопа с PR X без учета прочих факторов или она станет меньше X?

Очевидно станет меньше, доверие к бренду ниже, а значит и вложения в PR дают меньшую отдачу.

Я понимаю, что не все читатели, в том числе заинтересованные, могут дружить с математикой, и особенно понятием математического ожидания на дистанции, но вопрос здесь не только в этике и не только в справедливости конкретной претензии. Это вопрос качества управленческого решения.

Когда бренд инвестирует миллионы в доверие рынка - через конференции, медиа, партнёрские активности и PR, игнорирование аргументированного публичного конфликта снижает отдачу от всех этих вложений. Репутация не выглядит отдельной строкой в P&L, но её потеря вполне превращается в недополученный доход, более дорогой PR и менее лояльных партнёров.

Я искренне надеюсь, что все больше компаний в нашем рынке будут становиться более сознательными и не терять огромные деньги на ровном месте, и если бизнес-этика не зашита в культурный код, то хотя бы из сугубо материальных корыстных соображений начнут вести себя адекватнее)

Всем отличной недели и благоразумия)

Three (or four) more for the affiliate marketing & traffic crowd:

— @SmartlinkOps — Systematic playbooks for smartlinks: routing setups, fallback chains,…
— @ArbFiles — Real traffic-arbitrage case studies with actual spend, revenue and…
— @CreativeRadar — A curated radar of winning ad creatives, fresh angles and the best…
— @OfferClinic — Your offer-selection questions answered: how to read offer terms,…
Follow the ones that fit — they're all part of the same network.

$80 за FTD на СНГ — казино-оффер от ПОКЕРОК Partners

Ищете новый оффер для теста? Рассказываем, что предлагаем партнёрам:
• CPA $80 за FTD на все гео СНГ
• $100 к первой выплате для новых аффилиатов
• 5% по саб-реферальной программе
• прозрачная статистика в партнёрском кабинете
• поддержка личного менеджера

Принимаем различные источники: social, мессенджеры, YouTube / Twitch / Kick, SEO, PPC, in-app и медийный трафик.

В казино ПОКЕРОК также доступна GG99 — линейка из 20+ игр с RTP 99%, включая слоты, настольные игры, видеопокер и аркады. Это весомое преимущество для новых игроков в дополнение к приветственным бонусам.

И ещё один повод подключиться уже сейчас: 27 августа состоится Friendly Tournament для партнёров ПОКЕРОК Partners. Успейте подключиться до 25 августа, чтобы принять участие!

Присоединяйтесь к ПОКЕРОК Partners и начинайте зарабатывать на своём трафике уже сейчас!

In-App Bench: как быстро понять, где у крео ломается воронка

In-App Bench полезен не как «истина», а как слой проверки: он помогает увидеть, где креатив тянет установку, а где уже не держит событие внутри приложения. Это удобно, когда у вас несколько источников и нужно не спорить о CTR, а сравнивать по одному сценарию.

✓ Можно разложить крео по этапам: показ → клик → установка → целевое действие
✓ Удобно ловить перекосы, когда дешёвый CPI не даёт качественных событий
✓ Хорош для быстрых A/B: видно, какой угол, оффер или формат реально дожимает

✗ Не заменяет нормальную аналитику по post-install: без неё выводы будут рыхлыми
✗ Слабее работает, если события размазаны по времени и объём слишком маленький
✗ Легко переоценить один удачный креатив и слить похожие, но более стабильные связки

Сравнение простое: для отбора гипотез In-App Bench быстрее и чище, чем смотреть на общий ROI; для решения «масштабировать или резать» без внутренней атрибуции он уже узковат. Сначала ищите, где теряется шаг, потом уже сравнивайте стоимость лида.

Verdict: use it for разбор креативов и узких мест воронки, skip for финальные бюджетные решения без post-install данных.
Best for: медиабаеры, креативщики, тимлиды арбитражных команд.

MMP built-in fraud filters vs dedicated tools (Protect360 vs Interceptd vs Scalarr)

Your MMP catches the obvious stuff. Whether you need a dedicated layer depends on traffic source quality.

MMP built-in (Protect360, Adjust Fraud Prevention)
— ✓ Free with the platform, blocks click-flooding and known device farms inline
— ✓ Pre-attribution rejection, fraud never hits your bill
— ✗ Rules tuned conservatively to avoid blocking real installs, misses sophisticated SDK spoofing

Dedicated (Scalarr, Interceptd, mFilterIt)
— ✓ ML models catch evolving spoof patterns and bot-behavior fraud
— ✓ Post-install behavioral analysis your MMP won't do
— ✗ Extra cost, integration overhead, and overlap with what you already pay for

Buying clean DSP and tier-1 social? MMP filters are usually enough. Running incent, SDK-heavy networks, or cheap unknown sources? A dedicated behavioral layer pays for itself.

Verdict: MMP filters for clean sources, add a dedicated ML layer for incent and unknown supply.
Best for: buyers scaling spend into riskier traffic mixes.