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

JTBD — это не «список болей»

Миф в JTBD живучий: если мы соберём боли пользователя, то поймём, что ему продавать. Отсюда растут бесконечные опросники, где продуктовый маркетолог фиксирует «дорого», «неудобно», «долго», а потом пытается превратить это в позиционирование.

Откуда миф. Из классического research-мышления: спросили человека — получили ответ. В B2B это особенно удобно, потому что боль звучит как аргумент для sales-материала и лендинга. Но в 2026-м, когда лидогенерация через MQL/SQL проседает, а решение всё чаще проходит через общую выручку, такой подход слишком плоский.

Почему это неправда. Люди редко формулируют задачу в терминах боли. Они описывают симптомы, а не работу, которую пытаются выполнить. «Дорого» может означать не цену, а отсутствие уверенности в результате. «Неудобно» — не про интерфейс, а про риск срыва процесса. Если взять только боль, вы оптимизируете сообщение, но не поймёте контекст выбора.

Что вместо этого. В JTBD надо искать не боль, а **ситуацию переключения**: что произошло, какой прогресс человек хочет сделать, что мешает ему выбрать сейчас и по какому критерию он поймёт, что задача выполнена. Тогда продуктовый маркетинг строит не «список проблем», а карту принятия решения: триггер, ожидаемый прогресс, барьеры, критерии успеха. Это уже основа и для позиционирования, и для контента с собственной экспертизой, и для работы с sales и customer success.

— @JTBDroom

По этой же теме советуем @MarketingAnalyticsRoom

JTBD не заменяет исследования. Он заменяет бесполезные выводы

Я часто вижу одну и ту же ошибку у продуктовых маркетологов: мы проводим 10 интервью, собираем красивые цитаты, а потом пытаемся «натянуть» их на позиционирование. В итоге получается не методология, а презентация с эмоциями.

JTBD на практике нужен не для того, чтобы услышать, что «людям важно удобство». Это и так известно заранее. Его ценность — в другом: он заставляет искать не мнение, а контекст решения. Что случилось в жизни человека? Почему он вообще начал выбирать? Что он пытался сохранить, сократить, избежать, ускорить?

У меня есть простое правило: если после интервью вы можете заменить ответ респондента на ответ любого другого человека из вашей категории, значит, вы не нашли job. Вы нашли общую фразу.

В 2026 это особенно важно. В мире, где informational SEO уходит, а AI-overviews всё чаще пересказывают банальности, выживает только собственная экспертиза. То же и в JTBD: ценность не в том, что вы «провели исследование», а в том, что нашли устойчивый паттерн решения. Его уже можно превратить в сегментацию, сообщения, карту возражений и продуктовые приоритеты.

Я видел это на проекте в B2B: после 18 интервью команда ожидала 5–6 разных «работ». По факту оказалось три. И это было полезнее любого длинного списка болей:
— одна job про снижение риска ошибки;
— одна про ускорение согласования внутри команды;
— одна про сохранение контроля у руководителя.

Вот где JTBD начинает работать: не в словаре болей, а в выборе, что считать главным. Хорошее исследование не расширяет список гипотез бесконечно — оно сужает поле решений.

Если ваш JTBD-репорт нельзя пересказать в трёх решениях для маркетинга и продукта, значит, вы пока собрали сырьё, а не вывод.

— @JTBDroom

JTBD: где вы чаще всего ошибаетесь?

В 2026 плохой JTBD-опрос видно сразу: команда путает «что купили» с тем, **зачем** это было нужно. А потом строит воронку на ложной причине покупки. Где у вас чаще ломается методология?

ВАРИАНТЫ:
1. На этапе формулировки задачи клиента
2. Когда интервью подменяют опросом
3. В переводе JTBD в сегменты и офферы
4. На связке JTBD с выручкой и Retention

— @JTBDroom

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

Крупные СМИ хотят заблокировать Google

Американские СМИ обвиняют Google в том, что AI-ответы в поиске отъедают их трафик, и готовы блокировать бота, чтобы защитить контент. Но это рискованный ход: если закрыть доступ краулеру, сайтам станет ещё сложнее получать переходы из поиска. Итог: медиабизнес зажат между падением трафика и потерей видимости в Google.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/krupnye-smi-khotiat-zablokirovat-google

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Почему клиенты уходят в «зону тишины» после покупки

Последний месяц в B2B-сегменте заметен любопытный паттерн. Компании, внедряющие сложные программные решения, всё чаще сталкиваются с тем, что формальные критерии успеха (SQL — квалифицированные лиды для отдела продаж) выполнены, контракт подписан, но работа над «прогрессом» потребителя останавливается на этапе первичной настройки.

Раньше мы списывали это на плохой онбординг (процесс адаптации пользователя). Но при глубинном изучении контекста выясняется иное. Покупательская группа перестает реагировать на письма клиентского сервиса не потому, что продукт плох, а потому что их исходная «работа» (Job), ради которой нанимался сервис, была связана с внутренним отчетом перед руководством, а не с оптимизацией бизнес-процессов. После того как отчет сдан, продукт формально «выполняет свою работу», но перестает приносить ценность внутри организации.

В эпоху RevOps (общей ответственности маркетинга, продаж и поддержки за выручку) такой разрыв между «купили» и «пользуются» становится критическим. Мы видим, как компании, ориентированные на долгосрочный LTV (пожизненную ценность клиента), вынуждены пересматривать свои опросники: вместо вопросов о качестве интерфейса они начинают спрашивать о том, изменился ли контекст задачи, которую человек решал при покупке полгода назад.

Заметили ли вы, что границы между продажей и использованием продукта стали размываться, и теперь вам приходится «перепродавать» решение на каждом этапе жизненного цикла?

— @JTBDroom