🎁 РОЗЫГРЫШ $2000 ОТ SERG ACCS

🥇 1 место — $1000
🥈 2 место — $700
🥉 3 место — $300

Как участвовать:
1️⃣ Подпишитесь на канал
2️⃣ Нажмите «✅ Участвую»
3️⃣ Получите 1 стартовый билет

Больше билетов:
🛒 Покупки — минимум 1 билет, далее +1 за каждые полные $50 реальной оплаты. Максимум — 50.
👥 Рефералы — +5 за первую подходящую покупку друга и +1 за каждые накопленные $100 его покупок. Максимум — 50.

Общий максимум — 100 билетов.
Чем больше билетов, тем выше шанс. Даже 1 билет участвует.

Призы начислим на баланс в боте SERG ACCS.

Итоги 15.09. Всем удачи! 🔥

Mistake: awk field numbers break on quoted user-agents with spaces

A quiet data-corruption bug: $12 grabs half a UA string. Worth a read:

→ GNU awk manual (FS and FPAT) — Default whitespace splitting shreds quoted fields. FPAT lets you define a field as "quoted or non-space."
Takeaway: set FPAT='([^ ]+)|("[^"]+")' for combined log format.

→ Stack Overflow (parse Apache combined) — Why URLs with spaces or escaped quotes throw off every field after the request.
Takeaway: never trust positional fields on raw combined logs.

★ Pick of the week — GoAccess log-format strings — Pre-built format definitions that handle the quoting for you.
Takeaway: when in doubt, let a real parser tokenize, then awk the output.

Mistake: treating all 3xx in logs as harmless redirects

Status mining that ignores the difference hides crawl-budget leaks. Hand-picked:

→ Google Search Central (redirects) — A 302 keeps the old URL in the crawl rotation far longer than a 301. Logs full of 302s to a final URL waste fetches.
Takeaway: count 302s by target; convert repeat offenders to 301.

→ MDN HTTP status reference — 307/308 method-preservation nuances that change how bots re-request.
Takeaway: don't lump 301/302/307/308 into one bucket.

★ Pick of the week — a redirect-chain awk one-liner — Walks the log to find URLs that 3xx more than once before a 200.
Takeaway: flag chains of length ≥2 — each hop is a wasted Googlebot request.

Mistake: filtering out 304s before measuring crawl efficiency

People drop 304 Not Modified as noise and lose the best signal of healthy caching. Reads:

→ MDN (conditional requests) — A 304 means Googlebot sent If-Modified-Since / If-None-Match and you saved the payload. Lots of them is good.
Takeaway: track the 200:304 ratio per template, not just total fetches.

→ Google Search Central (HTTP caching) — Confirms Googlebot honors validators and that 304s reduce crawl cost.
Takeaway: missing 304s on stable pages = your server isn't sending Last-Modified/ETag.

★ Pick of the week — an ETag audit script (community) — Cross-checks which 200-heavy URLs never return 304.
Takeaway: those are your caching gaps — fix the headers, watch fetches drop.

Лонгрид о мемном кейсе Melbet vs Pepper Partners - реально ли оценить в аффилейтке репутационный ущерб в деньгах?

История на $2,000 вряд ли разрушит крупный бренд. Но она вполне может стоить ему сотен тысяч долларов и более, если публично остаётся без внятного решения.

Я в аффилейт-маркетинге более 25 лет, а последние пару лет одно из моих основных направлений - B2B matchmaking. Поэтому я регулярно вижу споры между компаниями о выплатах и претензии, и таких ситуаций в рынке явно становится больше.

Знаю многие кейсы, которые были в итоге решены благополучно до выхода в публичное поле и всегда приятно видеть, когда так происходит, но все больше и больше кейсов, которые не просто выходят в паблик, а еще и очень странным и глупым образом в паблике продолжают долго оставаться и наносить ущерб в то время как имеют очень простые и адекватные для обеих сторон варианты решения.

Вот например про один из таких кейсов писал уже здесь весной.

Если неконструктивны обе стороны (а бывает и так), то можно к этому относиться просто как к развлекательному контенту.

Но когда одна сторона открыта к адекватной коммуникации и поиску оптимального решения, а вторая сторона просто игнорирует проблему, при этом не уходя с рынка в закат, а продолжая тратить огромные бюджеты на PR и маркетинг бренда - это любопытная аномалия.

Сейчас самый заметный в аффилейт рынке пример это кейс Melbet <> Pepper Partners, который уже более месяца развивается в публичном поле и о нем уже писали и многие аффилейт медиа, и отдельные блоги, я наверно один из последних, кто у себя в блоге еще об этом не писал)

Изначальное заявление кейса и описание претензии от Pepper Partners можно почитать здесь.

Очень приличный на мой взгляд разбор со стороны и указание пары простых и логичных вариантов решения ситуации написал Артем Кравченко, можно почитать у него.

А я хочу разобрать эту историю с другой стороны, как можно оценивать репутационные потери от подобных историй непосредственно в деньгах и принимать более взвешенные решения, стоит ли вообще брендам занимать тактику игнорирования и допускать появление и продолжительное обмусоливание таких тем в паблике.

Для мелкого и крупного бренда такие истории могут иметь очень разный эффект, поэтому здесь разберем на примере крупного бренда, так как Melbet в нашем рынке относится именно к таким.

Не знаю конечно их точные цифры затрат на PR в рамках афф рынка (участие в конфах, собственные ивенты, реклама в афф медиа и т.п.), но из того, что вижу как организатор ивентов с приличным опытом, этот бюджет явно измеряется в миллионах $ в год, если не выходит за $10млн+.

Это без PR затрат на прямое привлечение игроков (бренд-амбассадоры, спонсорства футбольных клубов и т.п.), без бюджетов непосредственно на закупку трафика. Только на аффилейтку.

И вот уже более месяца в паблике незакрытый и не откоммуницированный публично кейс на $2k (две тысячи долларов).

В публичной дискуссии сейчас преобладает позиция, что Melbet в этом споре неправы.

Может их развернутая публичная позиция поменяла бы мнение, но ее нет, соответственно на данный момент так.

Какие материальные потери может понести бренд в такой истории?

Многие люди, даже очень опытные и умные, почему-то к таким ситуациям относятся бинарно.

Рухнет бренд (закроется, обанкротится) - значит плохо на них повлиял кейс.

Останется бренд жить и работать как ни в чем не бывало внешне - значит никак не повлияло и может они правильно решили игнорировать, а кто-то вообще решит брать с них пример.

Но это же совсем не так, ситуация не бинарная.

Представим не фактические цифры Melbet, которых у нас нет, а консервативную модель крупного рекламодателя.

Если из-за такого кейса бренд потеряет 10 качественных действующих активных партнёров, либо не привлечёт 10 таких новых партнёров, которые в другой ситуации начали бы с ним работать, последствия уже могут быть кратно выше суммы самого спора.

Я не знаю внутренний LTV партнёра у Melbet. Но если принять для активного опытного аффилейта условные $10,000 LTV, десять таких потерянных партнеров - это уже шестизначная сумма $ недополученного дохода. И это без учёта крупных команд, в случае которых эффект может быть кратно выше и оказаться семизначным.

Даже если в этой модели ошибиться и завысить в несколько раз, сам принцип никуда не исчезает - незакрытый публичный спор на $2,000 в любом случае обойдется бренду многократно дороже этих $2,000.

Цифры конечно я прикинул условные, но рассуждения не виртуальные - я знаю афф команды, которые перестали быть их активными партнерами из-за этого кейса.

Одна известная в рынке команда публично рассказала о своем таком решении в моем чатике про scam-кейсы.

А теперь вернемся к миллионам долларов в год, которые Melbet тратит на публичный PR среди аффов через конфы и прочие активности.

У этих трат же есть определенные ожидаемые и реальные результаты, верно?

На каждый затраченный миллион ожидается определенное количество привлеченных новых партнеров и укрепление лояльности и увеличение оборотов с определенным количеством действующих партнеров.

Вообще без понятия какая там ожидаемая сумма выхлопа на каждый потраченный миллион, поэтому обозначим ожидаемую сумму выхлопа с потраченного на PR миллиона в X.

При таком незакрытом публичном кейсе, вызывающем большой отклик и возмущение в рынке - останется эта сумма выхлопа с PR X без учета прочих факторов или она станет меньше X?

Очевидно станет меньше, доверие к бренду ниже, а значит и вложения в PR дают меньшую отдачу.

Я понимаю, что не все читатели, в том числе заинтересованные, могут дружить с математикой, и особенно понятием математического ожидания на дистанции, но вопрос здесь не только в этике и не только в справедливости конкретной претензии. Это вопрос качества управленческого решения.

Когда бренд инвестирует миллионы в доверие рынка - через конференции, медиа, партнёрские активности и PR, игнорирование аргументированного публичного конфликта снижает отдачу от всех этих вложений. Репутация не выглядит отдельной строкой в P&L, но её потеря вполне превращается в недополученный доход, более дорогой PR и менее лояльных партнёров.

Я искренне надеюсь, что все больше компаний в нашем рынке будут становиться более сознательными и не терять огромные деньги на ровном месте, и если бизнес-этика не зашита в культурный код, то хотя бы из сугубо материальных корыстных соображений начнут вести себя адекватнее)

Всем отличной недели и благоразумия)

Three (or four) more for the SEO & search crowd:

— @HreflangLab — Deep, research-grade analysis of international SEO: hreflang at…
— @MigrationHelpdesk — Your site-migration questions, answered. Redirect maps, domain moves,…
— @LinkBuildIndex — Benchmarks for link building campaigns: cost-per-link, reply rates,…
— @ThePressHook — Real digital PR plays that landed coverage in major outlets: angle…
Follow the ones that fit — they're all part of the same network.

$80 за FTD на СНГ — казино-оффер от ПОКЕРОК Partners

Ищете новый оффер для теста? Рассказываем, что предлагаем партнёрам:
• CPA $80 за FTD на все гео СНГ
• $100 к первой выплате для новых аффилиатов
• 5% по саб-реферальной программе
• прозрачная статистика в партнёрском кабинете
• поддержка личного менеджера

Принимаем различные источники: social, мессенджеры, YouTube / Twitch / Kick, SEO, PPC, in-app и медийный трафик.

В казино ПОКЕРОК также доступна GG99 — линейка из 20+ игр с RTP 99%, включая слоты, настольные игры, видеопокер и аркады. Это весомое преимущество для новых игроков в дополнение к приветственным бонусам.

И ещё один повод подключиться уже сейчас: 27 августа состоится Friendly Tournament для партнёров ПОКЕРОК Partners. Успейте подключиться до 25 августа, чтобы принять участие!

Присоединяйтесь к ПОКЕРОК Partners и начинайте зарабатывать на своём трафике уже сейчас!

Логи не для архива: 5 привычек анализа, которые ловят сбои раньше алертов

1. → 🔗 Elastic Blog — Pick of the week: разбор паттернов поиска по логам. Почему стоит времени: учит не читать строки подряд, а искать повторяющиеся сигналы и пустоты. Вывод: начинайте с частоты, а не с деталей.

2. → 🔗 Splunk Blog — чек-лист по корреляции событий. Почему это полезно: помогает связать вход, ошибку и последствия в одну цепочку. Вывод: один инцидент часто прячется в трех разных типах логов.

3. → 🔗 Graylog Resources — подборка типовых полей и фильтров. Почему стоит времени: показывает, как быстро отрезать шум и оставить только нужный контекст. Вывод: чем чище схема полей, тем меньше ручной боли.

4. → 🔗 Sumo Logic Blog — разбор поиска аномалий без «магии». Почему полезно: объясняет, как сравнивать норму и отклонение на коротком окне. Вывод: ищите не «ошибку», а изменение поведения.

5. → 🔗 Datadog Resources — советы по трассировке запроса через логи. Почему стоит времени: помогает понять, где именно рвется цепочка между сервисами. Вывод: сначала связывайте события, потом лечите симптомы.

Если держать в голове только одно правило: хороший log file analysis начинается с вопроса «что изменилось?», а не «где упало?».

Mistake: BigQuery log tables that scan terabytes every query

Loading logs into one unpartitioned table turns every bot query into a full-table bill. Curated:

→ Google Cloud BigQuery docs (partitioning) — Partition by ingestion date or a DATE column so a one-day crawl query reads one day.
Takeaway: PARTITION BY DATE(timestamp) on load, not after.

→ BigQuery clustering docs — Cluster by user-agent or status to prune within partitions.
Takeaway: cluster on the columns you filter bots by most.

★ Pick of the week — a cost-control pattern from the GCP blog — require_partition_filter forces every query to include a date bound.
Takeaway: turn it on so nobody accidentally scans all of history.