РОЗЫГРЫШ НОУТБУКА НА ВЫХОДНЫЕ 💻

Подпишись на три канала:
• Иванов - @pacan
• Кустов - @cobaka
• Миша - @CPA_Farm

И один случайный подписчик заберёт великолепный ноутбук. Отличная рабочая лошадка для работы, учёбы и интернет-сёрфинга, остальное не потянет!

Важно: боты сразу мимо, аккаунты не из нашей сферы тоже, все участники будут проверены, в том числе на пересечение с профильными affiliate/iGaming чатами.

Итоги сразу после выходных.

Три подписки. Один ноутбук. Как сказал GPT - иногда интернет всё-таки использует случайный выбор не только для того, чтобы подсунуть очередную рекламу криптокурсов.

Участников: 80
Призовых мест: 1
Дата розыгрыша: 15:14, 09.08.2026 MSK (3 дня)

Google по ошибке удалил тысячи сайтов

Google массово банил сайты на Blogger из-за сбоя в автоматической модерации: система ошибочно нашла malware в контенте и снесла тысячи сайтов, часть — повторно после восстановления. Для вебмастеров вывод простой: даже трастовая платформа не защищает от ложных срабатываний, а автоматический антифрод может положить и вайт, и ферму.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-po-oshibke-udalil-tysiachi-saitov

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Как IKEA собрала маркетинг-отчёт без «зоопарка» из 12 вкладок

В 2026-м главный враг маркетинг-отчёта — не нехватка данных, а их распад по каналам. У брендов с омниканальной воронкой цифры живут отдельно в рекламе, CRM, e-com и офлайне. В итоге команда спорит не о росте, а о том, «чьи» это продажи.

У IKEA была типичная для крупного ритейла ситуация: отчёты по performance, CRM и рознице собирались вручную, в разных файлах, с разной логикой дат и валют. На сверку уходили часы, а на защиту цифр — ещё больше. Для команды это было больнее, чем для собственника: пока маркетинг спорил с аналитикой, решения по перераспределению бюджета принимались с опозданием.

Задача была не «сделать красивый дашборд», а собрать один рабочий слой для маркетинга и коммерции. Чтобы в Looker Studio можно было открыть:
— выручку по каналам;
— долю новых и возвращающихся покупателей;
— ROMI по кампаниям;
— вклад офлайна и e-commerce в общий результат;
— динамику по неделям без ручной правки.

Решение строили вокруг трёх вещей.

Первое — единый словарь метрик. Для всех источников заранее зафиксировали, что считается заказом, возвратом, новой покупкой, а что — просто визитом. Без этого Looker Studio быстро превращается в витрину противоречий.

Второе — нормальная модель данных. Не тащили всё в один «толстый» файл, а свели источники на уровне, достаточном для отчёта: рекламные расходы, продажи, CRM-события, трафик. Это снизило время загрузки и убрало дубли.

Третье — роли в самом отчёте. У маркетинга был слой с каналами и кампаниями, у руководства — сводка по выручке и LTV (пожизненной ценности клиента), у коммерции — разрез по регионам и категориям.

Что изменилось:
— время на подготовку отчёта сократилось с нескольких часов до нескольких минут;
— число ручных правок резко упало;
— обсуждение сместилось с «почему цифры не сходятся» к «где точка роста бюджета».

Главный урок кейса простой: **Looker Studio не спасает хаос, если в компании нет единой логики метрик**. Но если модель данных уже собрана, он отлично работает как слой принятия решений — особенно в эпоху, когда last-click всё хуже объясняет реальную выручку, а маркетингу нужен не просто отчёт, а связка с RevOps (общей ответственностью за доход).

— @LookerStudioRu

OpenAI сделала ChatGPT-5.6 Luna бесплатной

OpenAI делает ставку на доступность: ChatGPT-5.6 Luna стала бесплатной на сайте, а в Sol добавили ползунок глубины рассуждений для ускорения ответов. Для сложных запросов готовят кнопку Think. Пока это веб-эксклюзив, но вывод очевиден: OpenAI усиливает продукт и давит на конкурентов бесплатным доступом.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/openai-sdelala-chatgpt-5-6-luna-besplatnoi

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Metamask представил свою криптокошелёк для ИИ

MetaMask выпустил криптокошелёк для ИИ-агентов, который позволяет им самим проводить платежи, торговать фьючерсами и свопами, а также делать ставки без участия человека. Вывод простой: под «мёртвый интернет» уже строят рабочую инфраструктуру, а контроль остаётся только на опасных транзакциях и в ручном подтверждении.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/metamask-predstavil-svoiu-kriptokoshelek-dlia-ii

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Looker Studio и эпоха маркетинга без кликов

В эпоху, когда поисковики всё чаще выдают ответы внутри своей выдачи (zero-click search), привычные метрики кликабельности теряют былую значимость. Маркетологи всё чаще смотрят не на переходы, а на общую вовлеченность и пользу контента для принятия решений. Для аналитика это сигнал: пора уходить от простых счетчиков трафика к построению дашбордов, которые агрегируют данные из CRM и систем сквозной аналитики. Looker Studio сегодня — это не инструмент для визуализации кликов, а *зеркало RevOps-процессов* (системы объединения маркетинга и продаж для роста выручки). Если ваш отчет всё еще показывает только CTR, он просто не учитывает текущую реальность, где ценность смыслов перевесила погоню за дешевым охватом.

— @LookerStudioRu

Я короче хз зачем мне это , но напишу!
Короче смотрим за "ноунейом" ( ЕЮ ) и тот вообще крышей поехал) взял себе крутанул канал на 1млн подписчиков и хочет сделать его своим основным?
Армия ботов в перед!

Вот его новый канал если что.. https://t.me/+vKOoe6K4yL0wMzEy

В Looker Studio чаще собирают не «отчёт», а навигацию по выручке

За последний месяц в маркетинговых командах всё чаще вижу один и тот же паттерн: в Looker Studio перестают делать длинные дашборды «на все случаи», а собирают короткие рабочие экраны под конкретный вопрос. Отдельно — трафик, отдельно — лиды, отдельно — выручка, отдельно — удержание.

В B2B рядом с этим почти всегда появляется связка с RevOps: маркетинг смотрит не только на заявки, но и на скорость прохождения по воронке, долю квалифицированных лидов и влияние каналов на выручку. В e-com — чаще выносят в первый экран возвраты, повторные покупки и LTV, а не просто ROAS по последнему клику. Для performance всё заметнее запрос на server-side, MMM и проверку инкрементальности — и это уже отражается в структуре отчётов.

Похоже, Looker Studio всё чаще используют как рабочий слой между источниками и решениями, а не как витрину «красивых графиков». У вас сейчас тоже так?

— @LookerStudioRu

Как собрать дашборд по воронке B2B в Looker Studio без ручной сводки

Если в 2026 вы всё ещё считаете лиды отдельно от выручки, дашборд быстро устаревает. Для B2B важнее связать маркетинг, sales и customer success в одной логике: от визита до оплаченного контракта.

Сделайте так:

— Определите 5 этапов воронки: визит, лид, MQL, SQL, сделка. Для подписки или long sales добавьте ещё «активация» и «продление».

— В Looker Studio подключите 3 источника: GA4, CRM и рекламные кабинеты. Если CRM не отдает нужные поля, выгрузите таблицу с UTM, статусом лида и суммой сделки в Google Sheets.

— В качестве общего ключа используйте `lead_id` или связку `email + дата первого касания`. Без этого склейка развалится на уровне атрибуции.

— Постройте вычисляемые поля:
- `Лиды` = количество уникальных `lead_id`
- `MQL` = COUNTIF по статусу
- `SQL` = COUNTIF по статусу
- `Выручка` = сумма сделок
- `CAC` = расходы / новые клиенты
- `CR в SQL` = SQL / Лиды

— Для каждого этапа добавьте фильтр по каналу, кампании и сегменту. Минимум: paid search, paid social, organic, referral, email.

— Сделайте 3 блока на одном экране:
- верх: KPI за период и к периоду раньше
- середина: воронка по этапам
- низ: таблица каналов с лидами, SQL, выручкой и CAC

— Отдельно вынесите срез по источнику первого касания и по последнему касанию. В privacy-first атрибуции last-click уже не даёт полной картины, а RevOps-команде нужен вклад канала в выручку, а не только в лид.

— Проверьте 2 вещи перед публикацией:
- нет ли дублей по `lead_id`
- совпадает ли сумма сделок в дашборде с CRM

Если хотите, чтобы отчёт жил дольше одной кампании, добавьте **недельный фильтр и сегмент по продуктовой линии**. Тогда дашборд станет рабочим инструментом, а не красивой картинкой для раз в месяц.

— @LookerStudioRuPro

Автогенерация дашборда для отчётов RevOps: как сократить время сборки и не потерять деньги на воронке

Компания/бренд: B2B SaaS (маркетинг-аналитика и продажи под одной воронкой: заявки → MQL/SQL → выручка).

Задача: собрать единый отчёт для команды RevOps (маркетинг, продажи, customer success) так, чтобы
— в одном экране было видно качество лида (не только количество)
— данные по стадиям воронки обновлялись без ручных выгрузок
— маркетинг мог защищать бюджет цифрами по влиянию на выручку, а не только на лиды

Решение в Looker Studio:
1) Единый “источник правды” по конверсиям
Подключили таблицы из CRM и маркетинговых систем, выстроили ключи сопоставления (ID лида/компании), чтобы не было расхождений между отчётами “маркетинг” и “продажи”. Внутри отчёта расчёт делали через поля, а не через выгруженные готовые проценты.

2) Декомпозиция воронки на микро-метрики
Построили 3 блока:
— вход в воронку (заявки/лиды)
— квалификация (отбор в MQL/SQL)
— выручка (факт/сегмент по типу сделки)
Важно: статусы считались по логике “событие → текущая стадия”, а не по последней дате в карточке. Это уменьшает скачки метрик при задержках обновлений.

3) Автоматическое обновление и фильтры без ручной пересборки
— добавили фильтры по периоду, каналу привлечения, сегменту компании
— сделали параметр “Окно атрибуции” (например, 7/30/90 дней) для сравнения эффектов кампаний в условиях privacy-first модели (меньше доверия к last-click)
— для удобства внедрили “меню переходов”: клики по каналу ведут к разрезу по объявлениям/кампаниям (там же видно, на каком шаге падает конверсия)

Конкретный результат (что обычно измеряли в таких внедрениях):
— время подготовки недельного отчёта для команды сократилось в разы за счёт отказа от выгрузок и ручных сводов (в среднем речь про 2–5 часов экономии на цикл, в зависимости от числа источников)
— согласованность цифр между маркетингом и продажами: когда одна модель стадий, меньше расхождений в “почему у вас конверсия выше/ниже”
— появилась управляемость: можно было не “гнаться за лидами”, а быстро находить узкие места (например, где именно проваливается переход из SQL в сделку), что критично в эпоху, когда традиционная лидогенерация (в формате “MQL ради MQL”) уступает ответственности за выручку

Урок для читателя:
Если отчёт в Looker Studio строится только как витрина лидов, команда всегда будет спорить о цифрах. Начните с одного правила: **воронка считается одинаково для всех**, а дальше добавляйте сегментацию и окно атрибуции, чтобы сравнения были честными. Это не “красивые графики”, а основа для решений в RevOps: где масштабировать, а где менять процесс или качественные параметры входящего потока.

— @LookerStudioRuPro

Looker Studio всё чаще нужен не для отчёта, а для спора

В 2026 маркетинг всё реже живёт в логике «собрали цифры — показали результат». Отчёт в Looker Studio стал местом, где маркетинг, продажи и продукт договариваются, что считать выручкой и что вообще считать вкладом. И это, на мой взгляд, главный сдвиг: инструмент аналитики превращается в инструмент управления смыслом, а не просто в красивую витрину метрик.

— @LookerStudioRu

Readability-проверка текстов в Looker Studio: оцените сложность контента до публикации

Если ваши отчёты по контент-маркетингу показывают просадку вовлечения, проверьте не только каналы и частоту, но и “читаемость” текста. Существуют формулы читабельности, которые возвращают оценку уровня “сколько образования нужно, чтобы читать легко” — т.е. грубо измеряют сложность. Важно: любой “quality index” должен снижать сложность многосоставного процесса чтения, но оставаться практичным.

Чек-лист настройки в Looker Studio (по шагам)

— Соберите текстовые поля в один датасет
В таблице должны быть: источник текста (страница/материал), фрагмент (или полный текст), дата, тип контента (статья, кейс, письмо). Если текста много — работайте с проверяемым фрагментом (например, вступление).

— Выберите одну формулу читабельности и придерживайтесь её
Возьмите конкретный алгоритм (например, возвращающий “grade-level”). Важно не “угадывать лучшую метрику”, а выбрать одну шкалу и сравнивать материалы внутри неё.

— Нормализуйте расчёт: единица текста и длина фрагмента
Старайтесь считать одинаково: одинаковая длина фрагмента (N символов/слов) и единая логика очистки (без лишних пробелов, служебных блоков, навигации). Тогда изменения будут про содержание, а не про формат.

— Посчитайте индекс в источнике, а в Looker Studio только визуализируйте
Лучше добавить вычисление читабельности в подготовке данных (ETL/скрипт/в SQL-функции). В Looker Studio выведите уже готовое число, чтобы отчёт был быстрым и повторяемым.

— Сделайте шкалы “нормы” под вашу аудиторию и задайте пороги
Для B2B обычно разумно тестировать диапазоны “слишком сложно/слишком просто” под уровень целевых ролей. Порог задаётся не “по интернету”, а по вашим данным: какие страницы получают лучший CTR/время на странице/конверсии.

— Постройте срезы по типам контента и каналам привлечения
Добавьте таблицу: контент → читабельность → ключевой KPI (например, engagement или конверсия в MQL/заявку). Разделите по каналам/сегментам, чтобы увидеть, где сложность реально мешает.

— Добавьте диаграммы “чем сложнее — тем хуже” (или наоборот)
Используйте точечный график: читабельность по оси X и KPI по оси Y. Если зависимость есть — вы получите управляемую гипотезу для редактора: что менять в формулировках и структуре.

Когда это пригодится: когда нужно объяснить изменения в эффективности контента не только маркетинговыми факторами, но и уровнем сложности текста.

— @LookerStudioRu

1. Выкатить ни какую он-лайн конфу я естесвенно не выкатил, потерпите

2. После прошлого видео (тык) мой канал теперь имеет юзер @PO_YICA_BRAL

3. Держите вечернее видео, я нажрусь и спать

Чото надо ещё сказать? Ну, можно лишь добавить Настя #MelBet верни деньги, не играй с огнём, со мной лучше не ссориться. Спасибо.

P.S. Бабка-то, похоже, не своей..... см. видео!

С уважением, Иванов Е.Ю!