Apple выпустила документацию для приложений на Iphone Duo

Выход складного iPhone Duo потребует от разработчиков адаптации интерфейсов под новые пропорции экрана и версии iOS. Арбитражникам, использующим классические web-приложения под гемблу, придется срочно переделывать софт под три новых режима совместимости Apple, в то время как владельцы PWA-связок смогут продолжить работу без дополнительных технических правок.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/apple-vypustila-dokumentaciiu-dlia-prilozhenii-na-iphone-duo

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Топ-5 прокси сервисов для УБТ

Статья разбирает выбор прокси для автоматизации УБТ: от массового фарма соцсетей до парсинга. Универсального провайдера нет: для рутинных скриптов подходят дешевые серверные IPv4, для долгого прогрева аккаунтов — трастовые мобильные IP с безлимитным трафиком, а для редких гео — резидентские пулы. Главный вывод: прокси — критически важный расходник, экономия на котором ломает работу связок и многопоточного софта.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/top-5-proksi-servisov-dlia-ubt

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Anthropic обвинила DeepSeek, Moonlight и Alibaba в дистиляции

Статья о том, как китайские компании массово выкачивают ответы западных нейросеток, чтобы дообучать свои модели. Anthropic говорит о 24 000 фейковых аккаунтов и 16 млн запросов к Claude. Вывод простой: рынок ИИ входит в фазу жёсткого копирования, а китайские модели Qwen, Kimi и DeepSeek могут быстро догонять лидеров дешевле.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/anthropic-obvinila-deepseek-moonlight-i-alibaba-v-distiliacii

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Playbook: Read a Click-to-Install-Time Distribution Like a Fraud Analyst

One chart catches most in-app attribution fraud. Read it right:
— Pull CTIT distribution per source, bucketed in seconds then days
— Healthy curve: a hump around 20s-2min (download + open), thinning over hours
— Spike under ~10 seconds: click injection — clicks fired at install completion, not by a real user
— Fat tail at multiple days: click flooding / spam clicks fishing for organic installs
— Suspiciously uniform distribution: scripted, not human behavior
— Compare suspect source's curve against a known-clean source side by side
— Set automated alerts on sub-10s share and 24h+ share per publisher

✓ Single metric exposes the two most common attribution frauds
✓ Available in every major MMP's raw data
✗ Slow-network geos legitimately push CTIT longer
✗ Doesn't catch fraud that mimics realistic timing

Verdict: Use CTIT as your first-pass fraud screen on every source; pair it with device + IP signals before cutting a partner.
Best for: Analysts who want a fast, no-cost read on in-app traffic quality.

Playbook: Optimize Your ATT Prompt to Lift Opt-In Without Breaking Trust

Every opt-in point is deterministic iOS data. Engineer the prompt:
— Add a pre-permission priming screen explaining the value before Apple's prompt — never trigger it cold
— Time it after the user hits an 'aha' moment, not on first launch
— Localize the priming copy; generic English copy tanks opt-in in non-English geos
— A/B test priming variants, not the system prompt (you can't change Apple's text)
— Measure opt-in rate by acquisition source — paid users often opt in lower than organic
— Don't dark-pattern it; a forced or misleading prompt risks App Store rejection
— Track downstream: higher opt-in means more deterministic attribution and richer LTV

✓ Lifts the share of users you can measure deterministically
✓ Priming screen is a cheap, high-leverage A/B test
✗ You can never edit Apple's actual prompt wording
✗ Aggressive priming risks rejection and user distrust

Verdict: Use a timed, localized priming screen before the prompt; skip ATT-dependent strategies if your opt-in stays under ~25%.
Best for: iOS growth teams trying to grow their deterministic measurement base.

Тем временем подстилка коричневых Кардиналов и лично Кустова главред Максим Огненный завёл собственный канал, где, наверное, опять будет писать стихи и анонсировать вьюхи с ме**дроновыми наркоманами.🤡🤡

Чем вообще известен этот персонаж? Собсна, только порцией отборного кринжа, например, не так давно он выебывался на Иванова в "Письмах кардинала", но недожал и тема осталась нераскрытой. ЕЮ заслужил даже высокоинтеллектуальные выпады, которые тот не понял в силу врождённого аутизма:

Высокохудожественная лексика героя, демонстрируемая им не только на своем канале, но и на любой публичной площадке, настолько пленит любого слушателя, что мало кто может стать собеседником жертвы во второй раз.

Нихуя не разбираясь в аффилке, он на серьёзных щах брал интервью у Мефмедова и пытался построить серьёзный диалог с объёбанной ракетой. Из остальных достижений только нытье в чатиках: персонаж настолько невзрачный, что даже хуесосить его не так интересно.¯\_(ツ)_/¯

А теперь Огненный завёл собственный канал, где собрался выебать всех, но, походу, ебать будет лишь подписоту своей графоманией. Похожей хуйнёй занимался и оунер ФБ Киллы, который так любит рассуждать про экономику и политику. Оно и понятно: что у коричневых, что у киллы, что у партнёркина — один инвестор и одна крыша, поэтому подопечные синхронно занимаются бестолковой хуйнёй. Кому не похуй, подписывайтесь, будет интересно (нет): https://t.me/+dr240TeLtPc2Nzdk

В арбитраже деньги есть, но только у тех, кто с LuckyCards 💵

Playbook: Reconcile MMP Numbers vs Self-Attributing Networks

Google, Meta, TikTok grade their own homework. Reconcile them properly:
— Accept the model: SANs report their own attributed installs; your MMP arbitrates last-touch
— Pull both numbers for the same window and expect a gap — SANs over-claim by design
— Set a consistent attribution window across MMP and each SAN, or the gap is just window mismatch
— De-duplicate cross-network: one install can be claimed by two SANs; your MMP picks one winner
— Compare cost figures from the network with installs from the MMP — never mix sources for CPI
— Document the typical variance per network so a 30% SAN over-count doesn't trigger a false alarm
— Use MMP-attributed installs as your single source of truth for budget decisions

✓ Stops you double-paying for double-claimed installs
✓ Establishes one arbiter instead of three conflicting dashboards
✗ SANs limit MMP visibility, so reconciliation is never perfect
✗ Window and de-dupe rules differ subtly per network

Verdict: Use the MMP as arbiter for cross-network decisions; treat SAN self-reported installs as upper-bound marketing math.
Best for: Buyers splitting budget across self-attributing in-app networks.

Singular's real edge isn't attribution — it's cost aggregation
Everyone benchmarks Singular against AppsFlyer on attribution. Wrong axis. Their moat is pulling cost + creative data from 2,000+ self-serve networks into one ROAS view.

✓ Marketing-data ETL that normalizes spend across networks no other MMP touches
✓ Creative-level ROAS without you maintaining API connectors yourself
✓ Handles SKAN + cost blending in the same report
✗ Attribution engine is fine, not best-in-class for deep deterministic matching
✗ Pricing scales with data volume, gets steep past mid-size spend

If your pain is "I can't see true ROAS across 12 ad sources," Singular solves it. If your pain is fraud or deep linking, look elsewhere.

Verdict: use it for multi-network cost+ROAS unification; skip if you run only Meta+Google and need a pure attribution MMP.
Best for: performance teams buying across many fragmented sources.

Antropic раскрыла ферму с нейронными дейтинг-моделями

Anthropic раскрыла кейс китайской студии, которая запустила 20 дейтинг-приложений с нейропрофилями для удержания пользователей. Вместо стандартного слива дейтинг-трафика на чужие смартлинки, вебмастерам стоит присмотреться к разработке собственных LLM-сервисов. Затраты на токены и подключение платежных решений окупаются за счет прямого контроля над монетизацией и забора всей маржи рекламодателя.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/antropic-raskryla-fermu-s-neironnymi-deiting-modeliami

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Разработчик игры слил $220 в Google ads на установки ботами

Статья описывает кейс разработчика, потерявшего бюджет в Google Ads из-за фрода и специфики атрибуции. Платформа засчитала конверсии, которые не подтвердились в Google Play Console, так как алгоритм учитывает установки без прямой связи с кликом. Главный вывод: Google Ads может наливать ботов не меньше пуш-сетей. При работе за инсталы важно жестко контролировать качество трафика и сверять аналитику с бэкендом, в то время как Facebook на данный мо…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/razrabotchik-igry-slil-220-v-google-ads-na-ustanovki-botami

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Google расширил Data Manager

Google интегрировал инструмент Data Manager в GA и DV360 для удобной передачи first-party данных, что дает рост ROAS до 26%. Для арбитража трафика прямого применения у офлайн-данных нет, однако инструмент можно использовать для манипуляции алгоритмами: отправка синтетических конверсий через API поможет скорректировать оптимизацию и направить автостратегии на поиск нужной аудитории.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-rasshiril-data-manager

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Open Measurement SDK: the dependency that decides your in-app verification
Before you compare viewability vendors, understand that in-app, the verification only works if the publisher's SDK implements OMSDK (OMID). No OMID = modeled guesses.

✓ One SDK lets multiple verification vendors (IAS, DV, MOAT) read the same on-screen signal
✓ Eliminates the old per-vendor SDK wars inside the publisher app
✗ Adoption is uneven — programmatic in-app supply often lacks it
✗ You can't force a publisher to integrate it; you can only filter for it

The practical move: in your DSP/exchange, segment for OMSDK-measurable in-app inventory before optimizing on viewability at all. Otherwise you're optimizing on a model, not a measurement.

Verdict: treat OMSDK presence as a hard pre-filter, not a nice-to-have, for any in-app brand campaign.
Best for: programmatic brand buyers on in-app exchanges.

Playbook: Build a Sub-Publisher Blocklist That Actually Sticks

Whitelisting beats whack-a-mole. Build it systematically:
— Export installs + post-install events by sub-publisher ID over 30 days
— Score each on retention, conversion, fraud-rejection rate, and CTIT health
— Cut the long tail of zero-retention sub-pubs first — they're rarely worth the risk
— Move from blocklist to allowlist once you know your top performers
— Re-share the blocklist with the network/DSP and confirm enforcement — many ignore it silently
— Re-audit monthly; fraudulent sub-pubs rotate IDs constantly
— Keep a 'watch' tier between block and allow for borderline sources

✓ Shifts from reactive blocking to proactive allowlisting
✓ Scoring makes cuts defensible, not gut-feel
✗ Blocklists decay fast as bad actors re-register
✗ Some networks don't honor blocklists without account-manager pressure

Verdict: Use an allowlist of proven sub-pubs for performance budgets; skip pure blocklisting — it's a treadmill you can't win.
Best for: Ad-ops cleaning up a noisy in-app supply mix.