SpacexAI выпустила Grok 4.5

xAI выпустила Grok 4.5 — новую версию флагманской нейросети, доступную в Cursor на всех тарифах и по API за $2 за миллион входных токенов. Бенчмарков пока нет, но модель в 4,2 раза экономнее по токенам на SWE Bench Pro и обучена на данных Cursor, что делает её сильным инструментом для разработки приложений.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/spacexai-vypustila-grok-4-5

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

ChatGPT ads внедрил функцию автосоздания креативов

OpenAI добавила в ChatGPT Ads автогенерацию креативов: вставляешь ссылку на сайт, ИИ анализирует лендинг и создаёт релевантный креатив. По ощущениям, такие материалы должны легко проходить модерацию, но пока неясно, насколько они поддаются правкам. Источник интересен ещё и тем, что вайт можно сгенерировать тут же через ChatGPT.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/chatgpt-ads-vnedril-funkciiu-avtosozdaniia-kreativov

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

В Google search console теперь можно добавлять соцсети

Google добавил в Search Console поддержку аккаунтов соцсетей: теперь можно отслеживать ключевые запросы, источники и географию переходов, показы и клики по ссылкам. Функция подключается там же, где и сайты, доступны четыре соцсети на выбор. Rollout постепенный — доступ получают не все сразу.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-google-search-console-teper-mozhno-dobavliat-socseti

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

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

Как локальному бизнесу перейти от “лидов в вакууме” к RevOps-воронке (выручка, а не заявки)

Если вы продаёте услуги/товары B2B или проводите консультации, то в 2026 «лиды ради лидов» всё чаще дают ложную уверенность: часть заявок не превращается в выручку, а часть выручки случается без последнего клика. Поэтому на этой неделе соберите минимальную RevOps-модель и проверьте её на своих реальных данных.

Шаг 1. Сведите 3 источника в одну таблицу (без теории)
— CRM: все обращения (MQL/SQL можете оставить, но фиксируйте факты)
— Отдел продаж/сервиса: статусы сделок и причины проигрыша
— Финансы: выручка по закрытым сделкам (хотя бы по последнему этапу)
Итог: для каждой заявки/сделки нужен один идентификатор и дата создания, источник/канал, этап, результат (выигрыш/проигрыш/не дозвонились) и сумма выручки.

Шаг 2. Пересоберите “воронку” в 4 шага под выручку
Используйте не абстрактные стадии, а те, где реально меняется вероятность:
— Контакт: дозвонились/встреча назначена (или ответ получен)
— Квалификация: определили потребность/объём/срок (или квалификация отказом)
— Коммерческое решение: КП отправлено/согласовано ТЗ (или отказ по цене/условиям)
— Выручка: оплата/подписан договор
Дальше меряйте не только конверсии, а *долю выручки*, которая приходит из каждого шага.

Шаг 3. Отдельно посчитайте “утечки” по причинам (это быстрее всего даёт эффект)
Возьмите 20–50 последних проигрышей и разметьте причины в 5–7 категорий, например:
— Нет потребности/не наш профиль
— Дорого (без попытки “упаковать ценность”)
— Долго отвечали/нет follow-up
— Несовпали сроки
— Нет доверия (нет кейсов/гарантий/процессов)
— Технически не закрыли вопрос
Подсчитайте: какая категория даёт наибольший вес в потерянной выручке, а не просто в количестве заявок.

Шаг 4. Привяжите контент/рекламу к той стадии, где она реально помогает
Для каждой категории утечки сформируйте 1–2 конкретных материала или действия, которые закрывают вопрос:
— Нет доверия → кейс-страница с цифрами + мини-FAQ “как работаем”
— Дорого → сравнение сценариев (что входит/что влияет на стоимость) + чек-лист исходных данных
— Долго отвечали → регламент скорости ответа и авто-цепочка (ответ + предложение 2 слотов)
Смысл: один канал трафика не обязан “делать продажу”, он обязан повышать вероятность следующего шага.

Шаг 5. Введите одно правило атрибуции на практику (privacy-first)
На этой неделе ограничьтесь простым: фиксируйте “первое касание” и “последнее касание” (как есть у аналитики), плюс добавьте поле “ассистировал” для касаний, которые были не последними, но совпали по времени с решением. Это даст картину, что часть выручки проходит через несколько касаний, а не через “последний клик”.

Шаг 6. Сделайте быстрый тест на улучшение одного шага
Выберите один узкий сегмент: например, “квалификация” или “КП → договор”.
— Измените один элемент (скорость ответа, скрипт квалификации, структуру КП, страницу с кейсом)
— Запустите 1–2 недели
— Оцените рост конверсии на шаге и долю выручки, а не CTR

Результат недели
Вы уйдёте от “сколько заявок” к “где теряем выручку” и получите точку контроля для маркетинга, продаж и customer success как общей ответственности за деньги.

Смерть «первого клика» как метрики успеха

Маркетологи продолжают смотреть на атрибуцию (метод определения источника конверсии) через призму последнего клика, хотя инструменты для этого деградируют. В эпоху строгой конфиденциальности данных и доминирования поисковых систем с ответами от искусственного интеллекта, клиентский путь стал фрагментированным. Сейчас важнее не то, какой баннер привел к покупке, а совокупное влияние всех касаний на выручку. Компании, которые не перейдут на моделирование маркетингового микса (анализ влияния разных каналов на продажи в совокупности) и не объединят маркетинг с продажами в единый процесс управления доходом, рискуют сжигать бюджеты впустую, считая «успешными» каналы, которые просто оказались последними в цепочке перед оплатой.

Как локальная сеть продуктовых магазинов подняла повторные покупки без скидочной гонки

У сети из 38 магазинов в городе-миллионнике была типичная для ритейла проблема 2026 года: первая покупка есть, а дальше — тишина. Средний чек за год просел на 6%, промо съедали маржу, а классическая реклама работала всё хуже: last-click показывал продажи, но не объяснял, что реально приводит человека обратно.

Контекст был жёсткий: конкуренция с федеральными сетями, рост доли заказов через доставку и усталость аудитории от одинаковых акций. Маркетинг видел, что 70% выручки дают постоянные покупатели, но доля повторных визитов падала.

Задача сформулировали просто: увеличить частоту покупок и LTV (пожизненную ценность клиента) без разгона скидок.

Решение строили как локальную retention-модель:
— собрали единый профиль покупателя из кассы, приложения и доставки;
— разделили аудиторию на 4 сегмента: «новые», «редкие», «регулярные», «уснувшие»;
— вместо массовых промо запустили персональные триггеры: напоминания о любимых категориях, рецепты под сезон, предложения на товары с высокой вероятностью повторной покупки;
— для оценки отказались от одной только last-click-атрибуции и добавили server-side сбор событий и инкрементальный тест на контрольной группе;
— в креативах сделали ставку не на объём, а на локальную экспертизу: «что купить к ужину за 15 минут», «как собрать завтрак на неделю», «что взять для дачи без лишних трат».

Что получилось за 4 месяца:
— повторные покупки выросли на 18%;
— доля «уснувших», вернувшихся в магазин хотя бы раз, — +11%;
— средний чек почти не вырос, зато частота покупок дала +14% к выручке в сопоставимых магазинах;
— доля промо-продаж снизилась на 9 п.п., маржа стала стабильнее.

**Главный вывод:** для локального ритейла в 2026 году выигрывает не тот, кто громче скидывает цену, а тот, кто лучше понимает поведение своей базы. Когда первый контакт дорожает, а AI-обзоры и zero-click срезают трафик, ценность создаёт не «охват ради охвата», а собственная система удержания и точной коммуникации.

Есть схожая тема в @ReengagementRu, рекомендуем

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

Смерть классического SEO и эпоха экспертных ответов

Традиционное поисковое продвижение, основанное на сборе ключевых слов, окончательно превратилось в тыкву. В эпоху ответов от искусственного интеллекта пользователь не переходит на сайт за «портянкой» текста, а получает сжатую выжимку прямо в выдаче. Для локального бизнеса это означает смену парадигмы: теперь важно не охватить весь семантический охват, а доказать свою тематическую авторитетность.

*Побеждают только те компании, которые транслируют уникальный опыт*, который невозможно скопировать нейросетям. Если ваш контент — это пересказ Википедии, поисковик его просто проигнорирует. В 2026 году выигрывает тот, кто превращает свой продукт в единственный достоверный источник знаний в своей нише. Остальные станут невидимыми.

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

3 инструмента для локального маркетинга: где быстрее увидеть эффект

Если у локальной компании или сети точек ограничен бюджет, выбирать инструменты приходится не по моде, а по тому, как они помогают удерживать спрос рядом с точкой, ускорять повторные покупки и понимать, что реально влияет на выручку. Ниже — три инструмента одного класса, но с разной задачей: один для видимости в поиске, второй для работы с картами и отзывами, третий для аналитики локального спроса.

Serpstat — для маркетолога, который строит локальную видимость и семантику — сильная сторона: быстро показывает, какие запросы и страницы дают потенциал для локального трафика, помогает собрать темы под Topical Authority (тематический авторитет) — слабая сторона: это не инструмент «про карту и отзывы», а скорее про поиск и контент, поэтому без отдельной работы с карточками бизнеса эффект будет неполным.

Google Business Profile — для локальных брендов, точек продаж и сервисных компаний — сильная сторона: даёт максимум влияния на выдачу в картах, звонки, маршруты и действия «здесь и сейчас»; в 2026 году это один из самых практичных каналов для zero-click-логики, когда пользователь не идёт на сайт — слабая сторона: зависимость от правил платформы и ограниченная аналитика без связки с CRM и сквозной атрибуцией.

Similarweb — для тех, кто сравнивает локальный спрос и поведение аудитории у конкурентов — сильная сторона: помогает оценить, откуда у игроков приходит трафик и как меняется интерес по каналам — слабая сторона: в локальных нишах данные часто менее точны, чем в крупных категориях, поэтому инструмент полезен скорее для направления анализа, чем для финальных выводов.

Как выбирать: если задача — привлекать спрос через поиск, берите Serpstat; если нужно усилить точки и карты — Google Business Profile; если важно понять структуру спроса и каналов у конкурентов — Similarweb. Лучше всего они работают не по отдельности, а в связке: поиск → карточка бизнеса → аналитика эффекта.

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

Экосистема бренда против маркетинговой воронки

В эпоху 2026 года границы между привлечением и удержанием стираются. Важно различать два понятия, которые часто подменяют друг друга: маркетинговую воронку (funnel) и экосистему бренда (brand ecosystem).

Маркетинговая воронка — это линейная модель движения клиента от первого касания до покупки. Она исторически опиралась на last-click атрибуцию, которая теряет точность из-за политики конфиденциальности. Воронка фокусируется на конверсии в конкретный шаг.

Экосистема бренда — это совокупность всех точек контакта, продуктов и сервисов, которые формируют долгосрочную ценность для покупателя. В условиях падения среднего чека в e-commerce, бизнес должен переходить от попыток «протолкнуть» лид через воронку к созданию среды, где клиент остается с компанией из-за удобства и смыслов.

Типичная ошибка: считать экосистему набором разрозненных каналов. Если ваш чат-бот, программа лояльности и email-рассылка не обмениваются данными для глубокого анализа клиентского пути (RevOps), это не экосистема, а просто набор инструментов.

Пример: локальная кофейня, которая вместо бесконечной рекламы «приходи за скидкой» внедряет подписку на кофе, интеграцию с доставкой еды в районе и тематические встречи для соседей. Это превращает разовый визит в постоянную привычку, повышая жизненную ценность клиента (LTV).

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

Смерть первой покупки в ритейле

Маркетологи локальных сетей продолжают отчаянно бороться за стоимость привлечения нового покупателя, хотя в 2026 году этот показатель перестал быть индикатором успеха. При снижении среднего чека классическая воронка, заточенная на разовый заказ, становится убыточной. Сегодня фокус сместился на удержание (retention) и пожизненную ценность клиента (LTV). Если вы тратите бюджет на привлечение, не имея выстроенной системы возврата, вы просто субсидируете разовых покупателей. В эпоху, когда потребитель считает каждую копейку, маржинальность прячется не в охвате, а в повторных продажах тем, кто уже знает ваш продукт.

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