Open AI запустила рекламный сервис в ChatGPT

OpenAI запустила рекламу в ChatGPT: спонсорские блоки показываются в бесплатной версии и тарифе Go, а закупка идёт по CPM и CPC с бюджетом на уровне адсетов. Для арбитражников это пока дорогой тест: рекомендованный CPC $3–5, ограниченные гео, есть UTM и базовая статистика, но окупаемость под вопросом.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/open-ai-zapustila-reklamnyi-servis-v-chatgpt

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Как собрать маркетинговый отчёт в Looker Studio так, чтобы им реально пользовались

У кейса простая логика: бренд или компания обычно тонет не в нехватке данных, а в том, что данные живут в разных табличках и кабинетах. Маркетологу нужно быстро показать, что происходит с трафиком, лидами и выручкой, а руководителю — увидеть не «100 графиков», а 5–7 метрик, по которым можно принять решение.

**Задача** была типичная для B2B и performance-команд: свести в один отчёт источники из рекламы, CRM и веб-аналитики, чтобы не собирать еженедельные сводки вручную. В 2026 году это особенно важно: last-click уже не объясняет вклад каналов, а RevOps требует, чтобы маркетинг, продажи и customer success смотрели на одну и ту же картину выручки.

**Решение** — собрать в Looker Studio один дашборд с понятной структурой:
— верхний уровень: выручка, лиды, стоимость лида, конверсия, доля повторных продаж;
— ниже: разрез по каналам, кампаниям и регионам;
— отдельно: динамика по неделям и сравнение с прошлым периодом;
— фильтры для отдела продаж, маркетинга и руководства, чтобы каждый видел только свою часть.

Ключевой приём здесь не в «красивости», а в логике. Когда в отчёте есть единая формула расчёта и одинаковые названия метрик, число споров в команде резко падает. Вместо того чтобы сверять Excel, люди обсуждают, что делать с конкретным каналом или воронкой.

**Конкретный результат** в таких проектах обычно измеряется не вау-эффектом, а экономией времени: команда перестаёт собирать отчёт руками каждую неделю, а руководитель получает актуальную картину без ожидания сводки от аналитика. Это особенно ценно сейчас, когда скорость принятия решений важнее объёма отчётности.

**Урок для читателя:** в Looker Studio выигрывает не тот, кто собрал больше графиков, а тот, кто сделал отчёт короче, понятнее и ближе к решению бизнеса. Если дашборд не помогает ответить на вопрос «что делать дальше?», это просто витрина цифр.

— @LookerStudioRu

Google выпустила новую Gemini 3.6 flash

Google выкатил новую линейку Gemini: 3.6 Flash стала основной моделью и выгоднее прошлой, при этом лучше в кодинге. 3.5 Flash-Lite — самая быстрая, подходит для рисёрча и анализа доков. Flash Cyber ориентирована на поиск уязвимостей, но доступна только в пилоте.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-vypustila-novuiu-gemini-3-6-flash

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

IOS 27 будут блокировать за долги

Apple готовит в iOS 27 механизм блокировки iPhone при просрочке по лизингу: часть функций останется доступной, чтобы можно было оплатить долг. Для CPA и партнёрского маркетинга это сигнал, что финтех и рассрочка всё глубже вшиваются в экосистему бренда, а доступ к устройству может зависеть от статуса договора.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/ios-27-budut-blokirovat-za-dolgi

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Meta разрабатывает приложение для сочинения сказок

Meta тестирует AI-приложение для создания детских сказок: пользователь задаёт героя, мир и мораль, а нейросеть сама пишет текст, рисует иллюстрации и добавляет музыку. Это шаг к массовой генерации контента, где качество, персонализация и скорость важнее ручной работы — а для арбитража и CPA это ещё один инструмент, ускоряющий упаковку креативов и кейсов.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/meta-razrabatyvaet-prilozhenie-dlia-sochineniia-skazok

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Как мы собрали маркетинговый отчёт по retention для e-commerce и перестали спорить о «реальном» росте

В 2026 году у e-commerce одна и та же боль: первая покупка дорожает, средний чек проседает на 5–8%, а last-click всё хуже объясняет, почему выручка растёт или падает. В одном из публично известных кейсов подход Lamoda к аналитике хорошо показывает, как из набора разрозненных цифр сделать управленческий отчёт, который видит и маркетинг, и CRM, и коммерция.

Контекст был такой: у команды было несколько источников — реклама, сайт, CRM, повторные покупки, возвраты. В каждом отчёте цифры сходились «по-своему». Маркетинг показывал рост заказов, финансы — стагнацию маржи, а retention-команда видела улучшение, но не могла связать его с каналами привлечения.

Задача была не «собрать красивый дашборд», а ответить на 3 вопроса:
— какие каналы приводят клиентов с высоким повторным заказом;
— где CAC (стоимость привлечения) выглядит нормальным только на первом касании;
— какие сегменты дают лучший LTV (пожизненную ценность клиента) с учётом возвратов и отмен.

Решение сделали в Looker Studio как единый слой управленческой аналитики:
— свели рекламу, CRM и заказы в одну модель;
— разделили отчёт на acquisition (привлечение), retention (удержание) и unit economics (экономика на клиента);
— добавили срезы по когортам, дате первой покупки, каналу первого касания и повторной выручке;
— отдельно вынесли метрики, которые нельзя смешивать: выручка, маржа, возвраты, повторный заказ, ROMI, LTV/CAC.

Главная ценность была в том, что отчёт перестал быть «про трафик» и стал отчётом про выручку. Например, канал мог давать CAC на 18% ниже среднего, но по когортам оказывалось, что повторная покупка там на 27% слабее, а маржа после возвратов — заметно хуже. И наоборот: один из дорогих каналов показывал худший первый заказ, но лучший LTV за 90 дней.

Результат — команда начала принимать решения не по одному числу, а по связке метрик. Маркетинг сократил спорные кампании, CRM получила аргументы на развитие удержания, а финдиректор увидел, почему «дешёвый трафик» не всегда выгоден.

Урок простой: в эпоху privacy-first атрибуции и слабого last-click Looker Studio особенно силён там, где надо связать источники, когорты и выручку в одном окне. Не отчёт ради отчёта, а карта того, что действительно приносит деньги.

— @LookerStudioRu

Google добавил вход по видеоселфи

Google тестирует вход по видеоселфи вместо пароля и 2FA: пользователь записывает короткое видео, а потом система сверяет лицо при авторизации. Это упрощает доступ, но вызывает вопросы к антифроду и защите от дипфейков. Функция доступна не всем и не работает для Workspace, детских аккаунтов и Advanced Protection.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-dobavil-vkhod-po-videoselfi

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Alibaba выпустили в паблик Qwen-image-3.0

Qwen-image-3.0 делает упор не на «красивую картинку», а на прикладные задачи: длинные промпты, сложные макеты, текст, формулы и 12 языков. Это удобный инструмент для массовой генерации простых визуалов, но пока без open-source весов и бенчей он не выглядит заменой GPT Image 2 или Nano Banana 2.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/alibaba-vypustili-v-pablik-qwen-image-3-0

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Яндекс тестирует объединение цифровой и наружной рекламы

Яндекс тестирует «Панораму» — единый формат для digital и наружной рекламы с «умным» охватом, который учитывает пересечение аудиторий и снижает частоту показов. Для рекламодателей это шанс расширить reach до 120 млн пользователей и протестировать новые placements, но в паблик-фазе важно смотреть на цену охвата и качество трафика.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/iandeks-testiruet-obedinenie-cifrovoi-i-naruzhnoi-reklamy

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Как в отчёте связать ДРР и продажи при маленьком бюджете

Если бюджет в performance-кампаниях ограничен, в Looker Studio важно не «любоваться трафиком», а быстро видеть связку затрат, заказов и доли рекламных расходов. Для малого бюджета алгоритмам часто не хватает стабильности, поэтому отчёт должен помогать не угадывать, а проверять гипотезы по факту.

— Соберите один экран с тремя базовыми метриками: расход, выручка, ДРР.
Так видно, где кампания реально продаёт, а где просто тратит бюджет. Для e-commerce и контента с длинным циклом покупки это критично: первая конверсия может быть дорогой, а ценность приходит позже.

— Разделите данные по кампаниям, а не держите всё в одной сводке.
При небольших объёмах смешивание групп скрывает рабочие связки. Вынесите в таблицу кампанию, тип таргетинга и канал, чтобы быстро отрезать слабые сегменты и не кормить их бюджетом.

— Добавьте фильтр по устройствам и географии.
На малом бюджете достаточно одного неэффективного сегмента, чтобы испортить картину по ДРР. Фильтры помогут увидеть, где продажи идут устойчивее, и не сравнивать несопоставимые группы.

— Поставьте сравнение периодов рядом с текущими значениями.
В эпоху, когда last-click теряет вес, важна динамика, а не один срез. Сравнение неделя к неделе покажет, что стало лучше после правок в ставках, аудиториях или креативах.

— Выведите отдельный блок по ключевым конверсиям.
Не ограничивайтесь кликами и сеансами: нужны заказы, добавления в корзину, лиды или другие целевые действия. Так отчёт помогает маркетингу и продажам говорить на одном языке выручки, а не на языке промежуточных метрик.

— Отмечайте кампании с малым объёмом данных.
Когда конверсий мало, выводы из отчёта легко переоценить. Помечайте такие строки отдельно, чтобы не принимать решение на шуме и не ждать от алгоритма стабильности там, где её ещё нет.

Когда это пригодится: если вы ведёте Яндекс Директ с ограниченным бюджетом и хотите в Looker Studio быстро понимать, какие кампании дают продажи при приемлемом ДРР.

— @LookerStudioRu

Три инструмента, которые закрывают аналитику без лишнего ручного труда

Для маркетолога в 2026 году Looker Studio всё чаще становится не «красивой витриной», а рабочим слоем поверх разрозненных данных: CRM, рекламы, коллтрекинга, сайта и AI-visibility. Ниже — три инструмента, которые помогают быстрее собирать отчёты и меньше зависеть от ручной выгрузки. Смотрим не на маркетинг вокруг продукта, а на то, где он реально экономит часы.

Looker Studio — для кого: маркетинг-команды, агентства, B2B и e-com-отчётность — сильная сторона: бесплатная визуализация, гибкая сборка дашбордов, удобная связка с Google-экосистемой и большим числом коннекторов — слабая сторона: сама по себе не решает качество данных, при сложной атрибуции и нескольких источниках быстро упирается в моделирование и контроль полей.

Ringostat — для кого: агентства и in-house команды, которым важно связать лиды с звонками и реальными обращениями — сильная сторона: даёт понятный слой коллтрекинга, который помогает объяснять клиенту, откуда пришла заявка, и снижает спорность отчётов — слабая сторона: полезность резко падает, если продажи не завязаны на звонки или если воронка уходит в long cycle и multi-touch (многокасательная) оценка важнее простого источника.

Writer — для кого: контент-маркетинг, команды с большим объёмом текстов и AI-visibility задачами — сильная сторона: автоматизирует рутину вокруг контента и помогает быстрее собирать материалы под новые требования поиска, где важнее topical authority (тематическая экспертиза), чем массовый информационный поток — слабая сторона: не заменяет редактуру, исследование и смысловую рамку; без человеческой стратегии превращается в генератор однотипных текстов.

Как выбирать: если вам нужен слой отчётности — берите Looker Studio; если главный разрыв в понимании источника лидов — смотрите на коллтрекинг; если узкое место в контент-производстве и AI-поиске — нужен Writer или похожий AI-ассистент.

— @LookerStudioRu

Сегмент, срез и фильтр в Looker Studio: не одно и то же

В маркетинговых отчётах эти три термина часто смешивают, хотя они решают разные задачи.

**Сегмент** — это заранее заданная группа пользователей, событий или сессий по набору условий. Его задача — выделить аудиторию или поведение для сравнения: например, новые пользователи из платного трафика.

**Срез** — это разрез данных по измерению. Он отвечает на вопрос «по чему смотрим»: канал, устройство, регион, кампания. Срез сам по себе не отделяет аудиторию, а только структурирует таблицу или график.

**Фильтр** — это правило, которое исключает или оставляет данные в визуализации, отчёте или источнике. Если сегмент и срез помогают анализировать, то фильтр помогает ограничивать показ.

Типичная ошибка — использовать фильтр вместо сегмента. Например, оставить в отчёте только платный трафик и назвать это «сегментом». Формально данные отфильтрованы, но вы уже не сравниваете группы внутри одного отчёта.

Пример: в отчёте по воронке можно сделать срез по каналу, сегмент — «новые пользователи», а фильтр — исключить внутренний трафик компании. Так отчёт покажет не просто цифры, а корректную структуру маркетингового потока.

— @LookerStudioRuPro

С Sonnet 5 и Opus 4.8 теперь можно разговаривать

Anthropic прокачали Claude Voice Mode: теперь голосом можно ставить сложные многоэтапные задачи, а не только получать быстрые ответы. Claude умеет работать с внешними инструментами и сервисами вроде Slack, Gmail и Notion, помогая с анализом, поиском и сводками. Это делает ИИ удобнее для рабочих процессов и быстрых решений.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/s-sonnet-5-i-opus-4-8-teper-mozhno-razgovarivat

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top