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

Промпт-инжиниринг ловит на простую иллюзию: чем умнее инструкция, тем лучше ответ. А потом выходит исследование вроде **Spurious Prompts** и ломает эту картинку.

Суть грязная и полезная: иногда нейросеть работает **лучше на бессмысленной роли**, чем на «действуй как аналитик, строго, пошагово, без ошибок».
То есть не магия логики, а магия формы. Фэнтези-обёртка может дать результат точнее, чем ваш идеально вылизанный ТЗ-шник. 🤡

Для SEO это звучит подозрительно знакомо. Мы тоже любим делать вид, что сложная система решается «правильным чек-листом»: список доноров, список анкоров, список задач — и всё взлетит. Не взлетит.
Как и в ссылках, здесь важен не ритуал, а **реальная механика**.

Вывод неприятный, но полезный: иногда модель цепляется не за смысл инструкции, а за паттерн, стиль и контекстный шум. И если вы строите процессы на «умных формулировках», а не на проверке результата, вы просто красиво обманываете себя.

Codex не «тупит». Он просто задыхается от ваших простыней.

Классика: в пятом чате снова объясняешь, где лежат проверки прав, как запускать тесты, почему alias-модули — это мина, и что это уже было решено неделю назад. На каждый чих — новый мегапромпт. Результат предсказуем: модель видит шум, а не правила.

Нормальный ход — не кормить ИИ всей историей проекта, а держать память отдельно. В этом кейсе сделали Hermes Codex Plugin: правила, summaries, прошлые решения — в SQLite, поиск через FTS5, в модель уходит только короткий релевантный кусок. ⚙️

Это не магия. Это банальная фильтрация мусора, которую почему-то до сих пор игнорируют. Как в линкбилдинге: не лить 1000 рандомных доноров в Excel, а дать машине только те сигналы, которые реально двигают решение.

Вывод простой: если ассистенту постоянно надо «вспоминать» проект с нуля — у вас не AI-проблема, у вас проблема с памятью.

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 💵

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

Обычно такие истории заканчиваются одинаково: «сделали n8n-ноду вручную, потом API уплыло, потом всё сломалось, потом героически чинили по ночам». Здесь — наоборот.

Ребята выкинули первую рукописную версию целиком. Не «допилили», не «подлатали», а именно выбросили. Почему? Потому что одна нода, написанная руками, почти всегда быстрее умирает, чем живёт: документация отдельно, SDK отдельно, CLI отдельно, а потом начинается любимый спорт — искать, где именно соврали спецификации.

Что сделали вместо этого: один файл спецификации → из него генерится всё сразу. Поменяли .tsp — обновились дока, SDK, CLI и n8n-нода. CI сам публикует артефакты, а нода проходит verification и встаёт в каталог не как «собрали на коленке», а как нормальный продукт. ✅

Это не про «автоматизацию ради автоматизации». Это про то, как убрать ручной рассинхрон, который потом жрёт время команды, поддержку и доверие пользователей. И да: когда вся цепочка строится из одного источника, внезапно исчезает половина классических багов.

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

ИИ не убьёт спрос на разработчиков. Он его разгонит. Да, звучит как удобная легенда для тех, кто любит считать чужие зарплаты. Но тут работает старый добрый парадокс Джевонса: когда технология делает процесс дешевле и быстрее, потребление не падает — оно взрывается.

То же самое уже было в IT. Компьютеры не «сократили» инженеров. Они расширили поле задач. Сначала автоматизировали рутину, потом появились новые продукты, новые стеки, новые интеграции, новая боль. ИИ делает код дешевле — значит, бизнес начнёт хотеть больше кода. Больше тестов. Больше прототипов. Больше экспериментов. 🚀

Проблема не в том, что разработчиков станет не нужно. Проблема в том, что вырастет планка: выживут те, кто умеет не просто писать строки, а проектировать, проверять, вычищать мусор и отвечать за результат. ИИ не заменяет инженера. Он просто убирает оправдание «это долго и дорого».

Xchat удалён из App Store и Google play

Google Play и App Store удалили мессенджер XChat, продвигавшийся Илоном Маском как сервис с шифрованием без рекламы. Несмотря на трафик из X.com, приложение исключили из сторов. Причиной мог стать отказ от трекинга, что мешает монетизации и антифрод-системам площадок. Кейс доказывает: отсутствие рекламных инструментов делает софт уязвимым, а медийная поддержка не спасает продукт, если его политика нарушает правила маркетплейсов.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/xchat-udalen-iz-app-store-i-google-play

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

В Facebook Ads Manager появилась метрика Creative Diversity

Meta представила метрику Creative Diversity для оценки разнообразия креативов. Алгоритм Generative Recommender анализирует стиль, тему, тип хука и формат объявлений. Простое изменение цвета или ракурса теперь не работает: система пессимизирует похожие подходы. Для эффективного залива арбитражникам придется тестировать принципиально разный контент, чтобы алгоритмы лучше находили аудиторию. Инструмент выйдет из беты до конца года.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-facebook-ads-manager-poiavilas-metrika-creative-diversity

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Твои переписки с ChatGPT читают люди

OpenAI привлекает подрядчиков для ручного анализа диалогов с ChatGPT, чтобы повысить качество модели. В ходе проверки конфиденциальная информация пользователей попадает к третьим лицам. Для сферы CPA это несет прямые риски: уникальные связки, креативы и структуры лендингов, созданные нейросетью, перестают быть приватными. Главный вывод — любая информация, переданная ИИ, может быть изучена извне, что ведет к быстрому выгоранию профитных подходов …

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/tvoi-perepiski-s-chatgpt-chitaiut-liudi

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Google тестирует оплату за контент сайта

Google запустил тест программы AI Contribution Pilot, предлагая вебмастерам выплаты через Search Console за контент, повлиявший на ответы ИИ в Gemini и AI Overviews. Алгоритмы оценки вклада и формулы расчетов непрозрачны, а суммы пока скромные. Главный итог: создан важный прецедент прямой компенсации за использование авторских материалов в генеративной выдаче.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-testiruet-oplatu-za-kontent-saita

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

AI в продакт-рутинe — это не «умный сотрудник», а очень быстрый стажёр с хорошей памятью и нулевой ответственностью.

Кейс, который любят продавать как магию: один проект делали «с AI», второй — без. Итог: минус 36% по трудозатратам. Звучит красиво. Но давайте без шаманства: AI не заменил команду, он просто вырезал куски ручной возни — ресёрч, первичную сортировку данных, черновики гипотез, сравнение конкурентов. Там, где раньше продакт тратил часы на «собери, прочитай, сведи», теперь это делает машина за минуты.

Но вот где начинается реальность: AI не понимает контекст рынка, не отвечает за стратегию и легко выдает убедительный мусор. Если его не проверять, можно очень быстро собрать продуктовую легенду из воздуха. 🤷‍♂️

Рабочая схема простая:
AI — на черновики и ускорение.
Человек — на проверку, приоритизацию и решения.

Не «заменяет команду». А заставляет команду работать быстрее и жестче. И да, это уже достаточно, чтобы многие процессы выглядели как откровенный оверпрайс без AI.

В публичный доступ вышли Gemini 3.8 Live и Gemini 3.8 Live Extended Thinking

Google представила Gemini 3.8 Live и Extended Thinking — голосовые ИИ-модели с поддержкой 97 языков и функцией параллельного мышления. Инструмент умеет выполнять фоновые задачи и анализировать видео в реальном времени, не прерывая диалог. Высокое качество распознавания речи и доступ через API позволяют эффективно использовать модели для автоматизации воронки продаж, обработки лидов и создания интерактивных креативов.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-publichnyi-dostup-vyshli-gemini-3-8-live-i-gemini-3-8-live-extended-thinking

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top