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

Braze, Iterable или Customer.io: кто реально дожимает retention в 2026?

Персонализация стала дешёвой, а вот удержание — дороже. В e-com и B2B выигрывает не тот, кто отправляет больше писем, а тот, кто лучше связывает данные, триггеры и выручку. Какой инструмент у вас тащит lifecycle?

ВАРИАНТЫ:
1. Braze — если нужен омниканал и тяжёлый enterprise
2. Iterable — если важны гибкость и сложные сценарии
3. Customer.io — если цените простоту и скорость запуска
4. Ничто не тащит: решает RevOps и данные, не платформа

— @LifecycleToolsRuPro

Lifecycle — это не «цепочки писем», а система решений

В 2026 я всё чаще вижу, как компании покупают lifecycle-платформы (Braze/Iterable/Customer.io — как примеры подходов) и пытаются закрыть ими задачу, которая изначально лежит не в email, а в продуктовой и коммерческой логике. Итог предсказуем: триггеры работают, сегменты растут, отчёты красивые — а выручка не сдвигается. Потому что lifecycle в зрелом виде — это не сценарии ради сценариев, а управляемая воронка состояний клиента: «что ему сейчас нужно» и «какая следующая попытка максимизирует ценность, а не просто конверсию в письмо».

Моё мнение простое: **главный KPI lifecycle-отряда — не доставляемость и не open-rate, а “правильное действие в правильный момент” под конкретную метрику бизнеса**. В RevOps (маркетинг + продажи + customer success за выручку) это выглядит так: маркетинг отвечает за то, чтобы нужные пользователи/компании попадали в следующий шаг с нужной вероятностью успеха, а не только за то, чтобы они “получили сообщение”.

Практическое наблюдение из внедрений: когда мы начинали с ремаркетинга по поведению (просмотр → скачивание → интерес → запрос демо), uplift чаще получался не там, где «умнее триггер», а там, где меняли правило выбора канала и частоты. Например, в одном B2B-проекте решение «если человек был активен в продукте в последние 24 часа — не отправлять триггерное письмо, а собрать запрос на встречу в следующий CS-контакт» дало заметный эффект по конверсии в SQL при том же бюджете отправок. Секрет был не в сегментации, а в том, что мы перестали конкурировать с customer success и заменили “сообщение” на “координацию”.

Почему так происходит — особенно в эпоху AI-overviews и zero-click. Люди всё чаще получают полезное прямо в поисковой выдаче или агрегаторах, и email становится не источником информации, а механизмом доведения до действия. Значит, lifecycle должен быть больше похож на orchestration (оркестрацию): синхронизировать продуктовые события, статусы сделки и контекст поддержки, а не пытаться выигрывать внимание количеством касаний.

Если вам нужно быстро проверить зрелость подхода, задайте один вопрос к любой цепочке:
— **какое решение она принимает и по какой бизнес-метрике мы считаем успех?**
Если ответ звучит как “достигнуть конверсии в письмо/демо” без привязки к удержанию, повторным продажам или скорости прохождения по воронке — это пока не lifecycle, а контент с автоматизацией.

В ближайшие месяцы я бы ставил приоритеты так:
— заменить «триггер = действие» на «триггер = пересчёт следующего шага»
— завести единые события и статусы для маркетинга, sales и CS
— мерить эффект через инкрементальность, а не только last-click

Lifecycle-инструменты — это рычаг. Но рычаг не двигает бизнес, если система решений не настроена под реальную экономику клиента.

— @LifecycleToolsRuPro

Как Lamoda перестроила lifecycle-коммуникации, чтобы зарабатывать на возвратах и повторных покупках

У e-com в 2026-м проблема не в нехватке трафика, а в экономике повторной покупки: средний чек проседает на 5–8%, а значит, каждый контакт после первого заказа начинает влиять на маржу сильнее, чем раньше. Для fashion-ритейла это особенно заметно: клиент может купить, вернуть часть корзины и надолго исчезнуть из поля зрения.

У Lamoda как раз была типичная задача lifecycle-маркетинга: снизить отток после первой покупки, поднять долю повторных заказов и научиться работать не только с «всеми покупателями», но и с поведением внутри жизненного цикла — размер, категория, частота возвратов, сезонность.

Что сделали. Вместо универсальных рассылок команда собрала поведенческие сценарии в CRM-платформе: отдельно для новых покупателей, отдельно для тех, кто долго не возвращался, отдельно для клиентов с высоким риском оттока. В коммуникации стали опираться не на массовую скидку, а на контекст покупки: что человек смотрел, что вернул, какие бренды предпочитал, в каком канале чаще открывает сообщения.

Дальше включили более точную механику:
— триггеры после просмотра и после покупки;
— отдельные цепочки для брошенной корзины и для «мягкого» возврата в категорию;
— персональные подборки вместо общих подборок недели;
— тесты частоты, чтобы не выжигать базу лишними касаниями.

Смысл был не в том, чтобы отправлять больше писем, а в том, чтобы повысить релевантность. Это важный сдвиг эпохи zero-click: ценится не объём контента, а собственная экспертиза и точность момента. Для lifecycle это почти прямой закон.

Результат у таких программ обычно измеряют не «открываемостью ради открываемости», а бизнес-метриками: ростом повторных заказов, снижением времени до второй покупки, увеличением выручки на подписчика и доли возвращённых клиентов. Именно на этом уровне CRM начинает работать как часть RevOps, а не как отдельный канал.

**Урок простой:** в fashion retention выигрывает не тот, кто сильнее скидку давит, а тот, кто точнее понимает поведение клиента. Braze, Iterable или Customer.io здесь различаются не красивостью интерфейса, а тем, насколько гибко позволяют строить сценарии по событию, сегменту и каналу. Если база живая и товарный цикл короткий, выигрывает тот стек, который быстрее превращает данные о покупке в следующую покупку.

— @LifecycleToolsRuPro

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

Сравнение Braze, Iterable и Customer.io: чек-лист выбора платформы для удержания клиентов

В эпоху 2026 года, когда фокус сместился с привлечения на LTV (пожизненную ценность клиента), выбор CDP (платформы клиентских данных) и инструментов автоматизации становится стратегическим решением в рамках RevOps (системы управления выручкой).

— Оцените архитектуру данных. Braze лучше подходит для сложных мобильных приложений с real-time (в режиме реального времени) обработкой событий, Iterable выигрывает при необходимости гибкой сегментации, а Customer.io идеален для прозрачной работы с сырыми данными в B2B-сегменте.

— Сверьте возможности масштабирования. Если ваш e-com проект планирует рост базы на миллионы пользователей при снижающемся среднем чеке, выбирайте Braze из-за его устойчивости к высоким нагрузкам.

— Проверьте глубину персонализации. Для реализации стратегий с упором на смыслы и экспертный контент, убедитесь, что инструмент поддерживает динамическую подстановку контента, созданного AI (искусственным интеллектом), без привлечения разработчиков.

— Проанализируйте простоту интеграций. В условиях privacy-first (приоритета приватности) атрибуции, выбирайте сервис, который легко отдает данные в вашу систему сквозной аналитики или MMM (моделирование маркетингового микса).

— Изучите модель ценообразования. Braze ориентирован на enterprise-сегмент с оплатой за MAU (активных пользователей в месяц), в то время как Customer.io предлагает более прозрачную модель оплаты за объем отправленных писем, что выгоднее для B2B-компаний с длинным циклом сделки.

— Протестируйте UX (пользовательский опыт) интерфейса. Для CRM-маркетолога важно, чтобы создание цепочек не превращалось в написание кода, иначе скорость внедрения гипотез упадет, что критично в условиях жесткой конкуренции за внимание пользователя.

Этот чек-лист пригодится при смене текущего стека инструментов или при запуске нового продукта, требующего масштабируемой системы коммуникаций.

— @LifecycleToolsRuPro

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

Интеграции перестали быть «фоном» выбора платформы

За последний месяц всё чаще вижу один и тот же паттерн в разговорах про Braze, Iterable и Customer.io: на первом плане уже не список каналов, а то, как платформа встраивается в RevOps-контур — в CRM, CDP, хранилище данных, BI и серверные события.

Раньше обсуждение часто начиналось с триггеров, шаблонов, сегментов и писем. Сейчас первым вопросом становится не «что умеет отправлять система», а:
— как быстро она забирает данные из разных источников;
— где живёт логика аудиторий;
— можно ли синхронизировать события без ручных костылей;
— как это потом сходится с отчётностью по выручке.

Отдельно заметно, что у части команд сравнение идёт не по интерфейсу, а по тому, сколько работы останется интеграторам и аналитикам после запуска. Видели у себя такой сдвиг тоже?

— @LifecycleToolsRuPro

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

Startup Partner Program от HubSpot: как lifecycle-логика превращает “партнёров” в стабильный канал лидов

HubSpot — пример того, как B2B-компании в 2026 всё чаще строят рост не только через новые запросы (информационный SEO и “всем понятные” страницы), а через собственные экосистемы: партнёрства, обучение, совместные сценарии коммуникаций и контроль качества в воронке.

Задача
При запуске Startup Partner Program HubSpot нужно было решить типичную проблему партнёрских программ:
— партнёры заявляются, но не всегда доводят стартап до активации;
— материалы есть, а жизненный цикл “после регистрации” теряется;
— продажи и маркетинг получают разрозненные сигналы: где реально созрел потенциальный клиент, а где просто “контакт ради отчёта”.

Решение
Логика программы была выстроена как lifecycle-цепочка, а не как разовый набор PDF/страниц:
— селекция партнёров и понятные условия входа в программу (чтобы снизить “шум” на старте);
— структурированные шаги для стартапов: от ознакомления с продуктом к первичным сценариям использования;
— обучающие материалы и поддержка, которые помогают командам партнёров вести клиента к ключевым действиям (то есть к моменту, когда ценность становится очевидной);
— мониторинг прогресса через события в воронке (не только “кликнул/оставил форму”, а “дошёл ли до активации”).

Важно: в таких программах маркетинг перестаёт отвечать только за верх воронки. Реально начинает работать RevOps-модель — потому что успех зависит от согласованности действий маркетинга, продаж и customer success: где именно “партнёр” передаёт клиента, и какие признаки говорят, что он готов.

Конкретный результат
В открытых материалах HubSpot по Startup Partner Program основное внимание — на механике и охвате программы, но без публикации подробных чисел по приросту выручки/конверсий (в кейсах HubSpot чаще дают качественные результаты и описание процесса, а не таблицы метрик). Поэтому здесь корректнее говорить не “сколько процентов выросло”, а о том, какую проблему программа системно закрывала: повышение качества партнёрских прививок в жизненном цикле и доведение стартапа до активации за счёт стандартизированных шагов и сопровождения.

Урок для читателя (как применить в CRM/email/lifecycle)
1) Партнёрская программа — это тоже lifecycle. Рассматривайте её как “путь пользователя”, где партнёр играет роль канала на конкретном этапе.
2) Метрики должны быть событийными. Вместо “лид получен” измеряйте прогресс к активации: выполнено ли ключевое действие, дошёл ли клиент до времени-to-value, не завис ли на этапе обучения.
3) Шаблонизируйте передачу ответственности. В RevOps-смысле важно заранее определить: что делает маркетинг, что — продажи, что — customer success, и какие события служат триггерами передачи.
4) Делайте контент не про объём, а про контекст. В zero-click эпоху решает не “ещё один урок”, а точные подсказки под стадию: что нужно именно сейчас стартапу, чтобы увидеть ценность.

Если хотите, в следующем посте разберу, какие события и сегменты обычно ложатся в такую партнёрскую lifecycle-схему для B2B: от регистрации в программе до первой измеримой выгоды (activation).

— @LifecycleToolsRuPro

Google картинки станут конкурентом Pinterest

Google Картинки начали превращать в полноценную платформу с персональной лентой по прошлым запросам — по сути, в аналог Pinterest.

Во вкладке For you уже тестируют подборки, а ещё обещают коллекции и генерацию изображений во встроенной Nano Banana.

Как это будет работать и когда новинка дойдёт до других стран — в блоге.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-kartinki-stanut-konkurentom-pinterest

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Braze против Iterable: где заканчивается маркетинговая платформа и начинается разработка

Мы регулярно видим, как команды выбирают между Braze и Iterable на этапе, когда у них уже есть 200-500 тысяч активных пользователей. И почти всегда выбор делают по неправильным критериям: смотрят на шаблоны писем, считают коннекторы к push-провайдерам или сравнивают демо-аккаунты. Это всё вторично.

Реальная развилка — в соотношении маркетинговой логики и инженерных ресурсов.

**Braze сильнее там, где у компании есть выделенная команда разработки на Liquid и собственные data-инженеры под ETL (извлечение, преобразование и загрузку данных).** Платформа изначально проектировалась под сценарии со сложной оркестрацией каналов, глубокой кастомизацией событий и кастомными атрибутами. Если у вас десятки триггерных цепочек, нестандартные сегменты в реальном времени и потребность в A/B-тестах на уровне отдельных блоков письма — Braze раскрывается. Но эта же гибкость превращается в издержки: каждый нетривиальный сценарий требует разработчика, и через полгода маркетинговая команда оказывается в постоянной очереди на спринт.

**Iterable выигрывает в командах, где маркетологи хотят сами собирать сложные воркфлоу (автоматизированные цепочки коммуникаций) без заявок в бэклог.** Визуальный конструктор логичнее, условия читаются с первого взгляда, а к Crux Data Engine — их встроенной системе сегментации — можно подойти без понимания SQL. Минус — при росте объёмов и появлении нестандартных интеграций платформа начинает требовать всё больше обходных решений.

**Customer.io занимает промежуточную нишу и часто оказывается лучшим выбором для продуктовых команд на стадии роста.** Если вы уже живёте в событийной модели (event-based, когда поведение пользователя описывается цепочкой действий) и не хотите перегружать стек — стоит смотреть туда.

Наше наблюдение из практики внедрений: команды, которые выбирали Braze «на вырост», через год использовали 40-50% его возможностей и при этом тратили на сопровождение в 1,5-2 раза больше, чем планировали. Команды, которые выбирали Iterable, реже упирались в потолок, но чаще жаловались на качество документации и скорость поддержки в критических инцидентах.

Поэтому вопрос не «какая платформа объективно лучше», а **сколько инженерных часов в месяц вы готовы закладывать на lifecycle-маркетинг.** Если ноль — Iterable. Если есть выделенный разработчик — Braze. Если команда продуктовая и событийная — Customer.io.

А у вас какая диспозиция ресурсов?

— @LifecycleToolsRuPro

Россияне не смогут покупать стейблкоины

Россиянам могут закрыть доступ к покупке стейблкоинов: в новой версии закона их приравняли к иностранным активам.

Купить такие токены смогут только квалифицированные инвесторы — например, с активами от 24 млн рублей или доходом от 12 млн в год.

Что это значит для обычных пользователей и когда правило заработает — в блоге.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/rossiiane-ne-smogut-pokupat-steiblkoiny

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Как выбрать lifecycle-платформу: чек-лист для CRM-команды

Если вы сравниваете Braze, Iterable и Customer.io, не начинайте с списка функций. Сначала проверьте, что именно платформа должна закрывать в вашей lifecycle-логике: retention, онбординг, реактивацию, триггерные цепочки и управление частотой касаний.

— Зафиксируйте сценарии, а не «хотелки».
Опишите 5–7 основных цепочек: welcome, брошенная корзина, winback, post-purchase, NPS, продление подписки.
Для каждой цепочки отдельно отметьте, какие данные нужны, какой канал критичен и где сейчас ломается отправка.

— Сверьте модель данных с реальностью.
Проверьте, как платформа работает с событиями, атрибутами и пользовательскими профилями.
Если у вас много источников, важны скорость обновления, дедупликация и возможность строить сегменты без костылей.

— Проверьте оркестрацию каналов.
Email уже редко живёт в одиночку: нужны push, in-app, SMS, webhooks, иногда WhatsApp.
Сравнивайте не количество каналов в презентации, а как платформа держит последовательность сообщений и исключения между каналами.

— Посмотрите на работу с экспериментами.
В 2026 году выигрывает не тот, кто чаще отправляет, а кто быстрее проверяет гипотезы.
Нужны A/B-тесты, holdout-группы, контроль частоты и возможность измерять инкрементальность, а не только клики.

— Оцените требования к команде.
Braze обычно сильнее в сложных enterprise-сценариях, Iterable — в гибкости маркетинговой оркестрации, Customer.io — в более лёгком старте и скорости внедрения.
Но реальный выбор зависит от того, есть ли у вас аналитик, CRM-менеджер, разработчик и кто будет поддерживать систему.

— Проверьте, как платформа дружит с RevOps.
Маркетинг больше не живёт отдельно от sales и customer success.
Важно, чтобы lifecycle-инструмент отдавал данные в сквозную аналитику и не превращался в отдельный остров.

Когда это пригодится: перед выбором новой платформы, миграцией с текущего решения или пересборкой lifecycle-стека под retention и LTV.

— @LifecycleToolsRuPro

Braze всё ещё стоит дороже, чем Iterable, и иногда это всё ещё оправдано

После трёх лет сравнений у меня ощущение: **вы платите за Braze не фичи, а за страховку от шторма**. Когда у вас миллион MAU (ежемесячных активных пользователей) и пять разных команд, которые хотят трогать одни и те же события, — зрелый orchestration layer окупается. Iterable и Customer.io в этом плане подвозят, но на масштабе начинают требовать ручной склейки.

Тонкий момент: в 2026-м разница в «железе» сжимается, а разница в **цене владения** — растёт. У Braze по-прежнему дорогой onboarding и контракты, привязанные к объёму отправок. У Customer.io — дешевле вход, но больше работы вашей инженерной команды. Iterable — где-то посередине, если не лезть в сложные кейсы predictive.

Моё мнение: для команд до 500к MAU Braze — это переплата за бренд. После — вопрос не в возможностях, а в том, готовы ли вы платить за то, чтобы меньше думать о платформе и больше — о людях внутри неё.

— @LifecycleToolsRuPro