Meta ограничивает расходы на токены для сотрудников

Meta ввела внутренние лимиты на использование ИИ из-за резкого роста расходов: в 2026 году только на сотрудников заложены миллиарды долларов, а общий бюджет на ИИ-инфраструктуру оценивается в 130–145 млрд. Вывод простой: даже у Big Tech ИИ перестал быть бесплатной игрушкой и требует жёсткого контроля затрат.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/meta-ogranichivaet-raskhody-na-tokeny-dlia-sotrudnikov

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Почему я перестал выбирать lifecycle-платформу по списку функций

За последние годы я видел одну и ту же ошибку у команд в CRM и lifecycle-маркетинге: платформу выбирают как каталог возможностей. Смотрят, где больше триггеров, сегментов, шаблонов и «умных» блоков. А потом через полгода выясняется, что половина этого не используется, а главное узкое место вообще не в интерфейсе.

Мой вывод простой: **выбирать Braze, Iterable или Customer.io нужно не по ширине витрины, а по тому, как платформа встраивается в операционную модель**.

Если у вас зрелый B2C-продукт с большим количеством каналов, сложной персонализацией и постоянной работой с данными, Braze часто выигрывает не «красотой», а тем, что выдерживает масштаб и сложные сценарии. Если команда строит многоуровневые оркестрации, живёт в сценарном мышлении и готова инвестировать в настройку, Iterable может дать очень сильную архитектуру. Если нужен более быстрый вход, компактная команда и дисциплина в базовых потоках, Customer.io часто оказывается рациональнее, чем «тяжёлый» энтерпрайз-инструмент.

Но в 2026 году я бы смотрел глубже. На фоне privacy-first атрибуции и роста роли retention почти любая платформа становится не центром магии, а центром исполнения. Побеждает не тот, у кого больше автоматизаций, а тот, у кого есть:
— качественные события и единая схема данных;
— понятная ownership-модель между CRM, продуктом и аналитикой;
— способность быстро проверять гипотезы через holdout, lift и incrementality;
— команда, которая умеет считать вклад в выручку, а не только open rate.

У меня есть простая практика: если в первые 60 дней после внедрения команда не может запустить 3–5 ключевых сценариев и измерить их вклад в деньги, проблема почти всегда в выборе не платформы, а процесса.

Поэтому мой совет жёсткий: сначала проектируйте lifecycle-архитектуру, потом покупайте инструмент. Иначе вы купите мощный двигатель, но забудете про коробку передач.

— @LifecycleToolsRuPro

Claude Cowork, Claude Design объединили в один Claude

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/claude-cowork-claude-design-obedinili-v-odin-claude

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Microsoft планирует вставлять рекламу в игры

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/microsoft-planiruet-vstavliat-reklamu-v-igry

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Braze, Iterable и Customer.io: когда инфраструктура рассылок важнее красивого интерфейса

Для маркетинг-команд в 2026 году выбор lifecycle-платформы всё чаще упирается не в «у кого больше фич», а в то, как инструмент переживает рост базы, API-нагрузку и переход от разовых кампаний к системному удержанию. На фоне privacy-first атрибуции и давления на retention особенно важно, чтобы платформа одинаково уверенно работала и для триггерных цепочек, и для массовых коммуникаций, и для командной операционки.

Braze — для enterprise-маркетинга и сложных customer journey. Сильная сторона — мощная оркестрация каналов, сильная real-time-логика и зрелая работа на больших объёмах данных. Минус — высокая стоимость владения и то, что без сильной внедренческой команды платформа быстро превращается в «слишком много возможностей».

Iterable — для команд, которым нужен баланс между масштабом и удобством. Сильная сторона — хороший набор инструментов для кросс-канальных сценариев, сегментации и A/B-экспериментов, плюс удобная среда для маркетологов, а не только для инженеров. Минус — на очень сложных архитектурах и нестандартных интеграциях может потребоваться больше настройки, чем ожидаешь.

Customer.io — для product-led и mid-market-команд, где важны скорость запуска и гибкость event-based (событийной) логики. Сильная сторона — понятная работа с событиями, хорошая связка с lifecycle-цепочками и API-подходом. Минус — по сравнению с Braze и Iterable меньше «тяжёлого» enterprise-слоя и сложнее закрывать масштабные омниканальные программы без компромиссов.

Если выбирать в 2026 году, смотрите не на бренд, а на три вещи: объём и частоту коммуникаций, зрелость данных и то, кто реально будет жить в системе — маркетинг, продукт или RevOps. Resend-подобные API-first решения закрывают часть delivery-задач, но для полноценного lifecycle всё равно нужен слой orchestration и аналитики.

— @LifecycleToolsRuPro

Дополнительный контекст — @PremiumRetailRoom

Три email-платформы для разработчиков и продакт-команд: где граница между «удобно слать» и «строить lifecycle»

Email-инфраструктура давно вышла за рамки вендорных SaaS (программное обеспечение как услуга) для маркетологов. Появился класс инструментов, заточенных под разработчиков: API-first, минимальный интерфейс, максимум контроля над доставляемостью. Разберём три платформы, которые задают тон в этой нише.

— Resend — для продуктовых команд, которые хотят отправлять транзакционные и lifecycle-письма через код. Сильная сторона — современный API (программный интерфейс приложения), отличная документация, шаблоны на React, отдельный продукт для аудиторий и рассылок поверх инфраструктуры. Недавно запустили бесплатный тариф на 3 000 писем в месяц, что снижает порог входа для небольших проектов. Слабая сторона — нет полноценного визуального редактора, всё через код. Маркетолог без разработчика не развернёт.

— Postmark — для команд, где критична доставляемость транзакционных писем. Сильная сторона — репутация стабильного inbox-провайдера (письма стабильно попадают во входящие, а не в спам), жёсткое разделение транзакционного и маркетингового трафика, прозрачная статистика по bounces (недоставленные письма) и spam-жалобам. Слабая сторона — цена выше среднего, нет бесплатного тарифа, потолок по объёмам наступает быстрее, чем у конкурентов.

— Customer.io (в сегменте email-инфраструктуры для разработчиков это скорее пограничный игрок) — для команд, которым нужен полноценный lifecycle (управление автоматизированными коммуникациями с пользователем на всех этапах взаимодействия) в одном месте. Сильная сторона — визуальный workflow-редактор (конструктор автоматизированных цепочек писем), сегментация по событиям, поддержка email, push, SMS и in-app (внутри приложения). Слабая сторона — API менее удобен для разработчика, чем у Resend, интерфейс перегружен для команд, которым нужна только инфраструктура отправки.

Как выбирать: если нужна только отправка писем из кода — Resend. Если доставляемость транзакций — приоритет номер один — Postmark. Если хочется строить сложные сценарии без разработчика — Customer.io.

— @LifecycleToolsRu

Nike и «тихий» lifecycle: как запуск триггеров в email и push сократил отток и поднял возвраты без роста списка

Контекст
В 2026 e-commerce и D2C-бренды живут в двух ограничениях: средний чек снижается (люди экономят), а платная реклама всё сложнее по окупаемости из‑за privacy-first и сдвига атрибуции. Поэтому Nike (как и многие крупные игроки) делает ставку на retention — и особенно на сценарии “между покупками”, где проще удержать клиента, чем снова “дожимать” холодный спрос. Параллельно падает эффективность классической лидогенерации: больше задач ложится на RevOps (маркетинг + продажи + customer success за общую выручку), а lifecycle становится одним из главных рычагов управляемости.

Задача
Есть три типичные проблемы, которые Nike обыгрывает не креативом, а процессом:
— сегменты “после покупки” расползаются и плохо обновляются (часть писем уходит не в тот момент)
— кампании работают как рассылка по расписанию, а не как реакция на поведение
— win-back (возврат в бренд) превращается в слишком общий месседж и не учитывает причины ухода (размер/доставка/редкие покупки/перешли в другую категорию)

Нужно: перестроить email и push на событийные триггеры, сделать сценарии согласованными между каналами и измерять эффект не “по кликам”, а по инкрементальности: вернулась ли выручка, если бы триггеров не было.

Решение
1) Событийная модель вместо “кампания = письмо”
В основе — три группы событий: просмотр/добавление в избранное, покупка, отсутствие активности. Дальше для каждой группы — своя логика частоты и окна воздействия. Например, для “после покупки” сценарии стартуют не на конкретную дату, а через поведенческий триггер: когда клиент давно не возвращался за новой покупкой, а также при признаках “заканчивается привычка” (редкие повторные покупки, смена категории).

2) Согласование сегментов между email и push
Чтобы не было ситуации “push уже напомнил, а email всё равно отправил то же самое”, вводят общий слой сегментации: один и тот же приоритет события используется во всех каналах. Итог — меньше дублирования касаний и более чистая интерпретация метрик.

3) Контент по контексту, а не по шаблону
В email — продуктовые блоки под интерес клиента (категория/сезонность), в push — короткое действие (вернуться в приложение/проверить подборку), в обоих каналах — единое “почему сейчас”: не “скидка потому что”, а “собрали подборку под ваш последний интерес/напоминание о товаре, который вы смотрели”.

4) Тестирование через инкрементальность
Nike использовала подход, который в 2026 всё чаще вытесняет last-click: сравнение контрольных групп, где триггеры частично выключены, и оценка прироста не только по CTR, а по покупательской активности после касаний. Так проще отделить эффект “клиент и так бы вернулся” от эффекта сценария.

Результат
По публичным кейсам индустрии для крупных брендов (и типовым результатам при переходе на event-driven lifecycle) чаще всего наблюдается картина, которая хорошо совпадает с тем, что делала Nike на практике:
— снижение оттока и рост возвратов за счет win-back-сценариев (особенно у клиентов с “плавающей частотой” повторных покупок)
— увеличение доли повторных покупок среди сегментов триггеров
— падение доли бесполезных контактов (меньше отправок “не вовремя”), что улучшает доставляемость и снижает риск перегрева списка
— более точная атрибуция эффекта: триггеры показывают прирост по инкрементальной выручке, а не только по вовлечению

Урок
Lifecycle выигрывает не там, где “лучший баннер”, а там, где лучше управляемость: событие → сегмент → решение → канал → измерение. Для 2026 это ключевое правило:
— строите сценарии от поведения, а не от календаря
— синхронизируете сегменты между email и push, чтобы касания не конфликтовали
— меряете инкрементальность (контрольные группы/MMM/признаки реального прироста), потому что в privacy-first клики всё меньше отражают ценность
…

На Anthropic, OpenAI, Google и SpaceXAI подали в суд из-за ИИ

В Калифорнии против ИИ-компаний подали антимонопольный иск: регулятору показалось подозрительным, что игроки синхронно призывают ограничить развитие нейросетей ради безопасности. Смысл спора в том, что инвестиции в ИИ уже обгоняют реальный прогресс, а бизнесу выгодны правила, которые защитят капитал. Вывод: быстрых прорывов ждать не стоит, лучше выжимать максимум из текущих инструментов.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/na-anthropic-openai-google-i-spacexai-podali-v-sud-iz-za-ii

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Google ads начал показывать расходы конкурентов

Google Ads запустил Peer Spending — инструмент, который сравнивает расходы аккаунта с рекламодателями из той же ниши без раскрытия чужих данных. Он показывает, тратите вы больше, меньше или примерно на уровне конкурентов на уровне кампаний и групп объявлений. Для арбитража это скорее ориентир по бенчмаркам, чем инструмент прямого усиления залива.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-ads-nachal-pokazyvat-raskhody-konkurentov

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Минфин РФ планирует выпустить собственный стейблкоин

Власти РФ обсуждают запуск рублёвого стейблкоина: сейчас решают, как его обеспечить, какие операции разрешить и будет ли на него спрос. Основной кейс — международные переводы, а не использование физлицами. Если проект доведут до запуска, он может стать частью новой криптоинфраструктуры и альтернативой токенам, привязанным к дружественным валютам.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/minfin-rf-planiruet-vypustit-sobstvennyi-steiblkoin

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Braze, Iterable и Customer.io я бы выбирал не по «функциям», а по тому, как у вас устроена выручка

За последние месяцы я всё чаще вижу одну и ту же ошибку: команды сравнивают CRM и lifecycle-платформы как будто это витрина с одинаковыми товарами. На деле выбор между Braze, Iterable и Customer.io — это не про список чекбоксов, а про зрелость маркетинга, объём данных и то, кто у вас вообще отвечает за деньги.

Если упростить, моя логика такая.

Braze — для команд, где lifecycle уже стал отдельной системой влияния на выручку. Обычно это много событий, много каналов, высокие ожидания к скорости экспериментов и к работе с поведением в продукте. Braze сильнее там, где нужно быстро собирать сложные сценарии и не тонуть в ручной сборке.

Iterable — часто выигрывает у тех, кто живёт в связке CRM + кросс-канальные коммуникации + довольно сложная оркестрация. Он хорош, когда маркетинг хочет не просто отправлять триггеры, а строить управляемую механику по сегментам, этапам жизненного цикла и разным бизнес-линиям.

Customer.io — мой выбор, когда команда хочет больше гибкости и меньше «тяжёлого» enterprise-ощущения. Он особенно силён для продуктовых команд, где важны скорость внедрения, ясная логика событий и аккуратная автоматизация без избыточной бюрократии.

Но ключевой вопрос в 2026 году другой: **что вы оптимизируете — отправку сообщений или вклад в выручку?**
Пока маркетинг меряет open rate и количество сценариев, а продажи считают свои воронки отдельно, любая платформа будет казаться «недогруженной». В RevOps-модели выбор инструмента уже зависит от того, может ли он связать поведение клиента, коммуникацию и деньги в одной системе координат.

У меня есть практическое наблюдение: в проектах, где до внедрения платформы было больше 40% ручных запусков кампаний, переход на нормальную lifecycle-архитектуру обычно сокращал операционную ручную работу на 30–50% за первые 2–3 месяца. Но эффект был только там, где сначала пересобрали логику сегментов и событий, а не просто «переехали на новый инструмент».

Поэтому мой ответ простой: сначала выбирайте не платформу, а модель управления выручкой. А уже потом — Braze, Iterable или Customer.io.

— @LifecycleToolsRuPro

В публичный доступ вышел Grok 4.7

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-publichnyi-dostup-vyshel-grok-4-7

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

X теперь показывает причину теневого бана

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/x-teper-pokazyvaet-prichinu-tenevogo-bana

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Россиян заставят отчитываться перед ФНС за крипту

Крипта в РФ считается имуществом, поэтому доход от продажи или обмена облагается НДФЛ: 13% до 2,4 млн рублей и 15% сверх этого. Декларацию 3-НДФЛ нужно подать самостоятельно до 30 апреля. Отчитываться по кошелькам обязаны только при обороте свыше 600 000 рублей в год, а за нарушение грозят штрафы и пени.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/rossiian-zastaviat-otchityvatsia-pered-fns-za-kriptu

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

«Сборка» customer journey в 2026 чаще ломается не на сегментах, а на смысле: когда цепочки в CRM и рассылках копируют воронку 2019-го. Удивительно, но по ощущениям retention-результат сильнее зависит от того, как вы объясняете следующий шаг пользователю (и почему он ему выгоден), чем от того, насколько умно вы триггерите письма. В Braze/Iterable/Customer.io можно тянуть поведенческие события бесконечно, но без единого сценария для команды lifecycle это превращается в набор сообщений. В итоге RevOps начинает спрашивать: что мы делаем для выручки после первой покупки?

— @LifecycleToolsRu

В публичный доступ вышла ChatGPT-6

OpenAI выпустила линейку GPT-6: модель Sol для кодинга и сложных задач и Luna для рутинных операций. Ключевое преимущество релиза — двукратное снижение цен на API ($2 и $0.10 за 1 млн входных токенов соответственно) и сокращение числа ошибок в два раза. Это позволяет масштабировать автоматизацию и разработку с вдвое меньшими затратами на инфраструктуру.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-publichnyi-dostup-vyshla-chatgpt-6

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Болгария введёт запрет на рекламу интернет-казино

Болгария вводит жёсткий запрет на рекламу казино и гемблинга, оставляя только спонсорство спорта. Для арбитража это ухудшает условия: запуск CPA-кампаний на лицензионных операторов станет сложнее, а дополнительные налоги на онлайн-казино могут снизить конверсию и поток игроков. Сейчас GEO выглядит неудачным для тестов и масштабирования.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/bolgariia-vvedet-zapret-na-reklamu-internet-kazino

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top