MMM против серверной аналитики: что выбрать в 2026

В эпоху privacy-first (приоритета приватности) многие до сих пор спорят, что надежнее — серверные данные или моделирование маркетингового микса (MMM). Мое мнение простое: попытки выстроить атрибуцию по клику — это бег на месте. Сейчас выигрывают те, кто перестал смотреть на последний клик и перешел к объединению математического моделирования с агрегированными данными. Мы больше не считаем «лиды», мы учимся видеть влияние медиа-каналов на выручку в рамках общей ответственности отделов (RevOps). Инструменты, которые не умеют работать с вероятностными моделями и игнорируют накопление данных о клиенте (LTV), становятся бесполезной нагрузкой для бюджета.

— @MarTechRoundupsPro

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

Маркетинг-атрибуция в 2026: почему last-click уже «прошёл мимо»

Проблема не в том, что последний клик «плохой», а в том, что он перестал быть объяснением. В privacy-first мире всё больше измеряется через server-side, инкрементальность и MMM (модели маркетинг-микса), а не через цепочки касаний в браузере. Я всё чаще вижу, что команды спорят не о данных, а о том, *какую реальность* они пытаются восстановить. И это бьёт по решениям сильнее любой ошибки в отчёте.

— @MarTechRoundupsPro

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

Как выбрать рекламное агентство в 2026: чек-лист на основе свежих рейтингов

Рынок вырос до 980+ млрд руб., но «проверенный подрядчик» больше не синоним «эффективного». Старые рейтинги ранжируют по обороту, а не по результату для клиента. Вот как читать их в эпоху privacy-first атрибуции и RevOps.

— Смотри на размер команды под твой чек
Агентство с оборотом 5 млрд и штатом 400 человек выделит junior-менеджера на контракт до 3 млн руб. Ищи в рейтинге средний размер клиентского бюджета, а не общую выручку.

— Сверяй экспертизу с типом задачи
Performance, брендинг, B2B-маркетинг, e-com — это разные команды даже внутри одного холдинга. В материалах eLama и AdIndex проверяй конкретную практику, а не название юрлица.

— Запрашивай данные о клиентском retention
Доля продлённых контрактов за 2+ года — самый недооценённый фильтр. Если агентство не раскрывает churn добровольно, считай это красным флагом.

— Проверяй работу с атрибуцией нового типа
Спрашивай, как агентство измеряет эффект кампаний: server-side, MMM, incrementality-тесты. Если ответ «last-click в нашем кабинете» — в 2026 это уже устарело.

— Смотри на RevOps-компетенцию
Агентство должно уметь связывать маркетинг, продажи и customer success в единый конвейер выручки, а не передавать «лиды» (потенциальных клиентов) и забывать.

— Требуй кейсы с post-campaign анализом
Не «охват, показы, клики», а изменение LTV (пожизненной ценности клиента), retention (удержания), pipeline (воронка продаж). Слайд без этих цифр — маркетинговый мусор.

— Сравни стоимость часа senior-стратега
Это реальная цена качества. Если ставка senior ниже 5–7 тыс. руб./час — внутри сидит middle, и старший только подписывает встречи.

Когда пригодится: выбор подрядчика на performance-контракт от 1 млн руб. в месяц или аудит текущего агентства перед продлением.

— @MarTechRoundupsPro

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

3 MarTech-инструмента для B2B-команды в 2026: где ускоряют выручку, а где мешают копирайту

Если маркетинг в B2B уже отвечает не за «лиды ради лидов», а за вклад в выручку, инструменты стоит сравнивать не по списку функций, а по тому, как они влияют на связку маркетинг—продажи—сопровождение. Ниже — три класса решений, которые часто оказываются в одном стеке, но закрывают разные задачи: обучение AI-процессам, защита качества текста и атрибуция звонков/сделок.

WRITER AI Academy — для маркетинговых и контент-команд, которые внедряют ИИ в рабочие процессы — сильная сторона: не просто обучение промптингу, а переход к агентным сценариям и стандартизации работы с AI-контентом — минус: полезен только там, где уже есть объём контента и дисциплина процессов; для маленькой команды это может быть избыточно.

WRITER Agent Playbooks и Skills — для команд, где ИИ уже генерирует тексты на потоке — сильная сторона: помогает автоматически находить и убирать «AI-стиль» в копирайте, то есть шаблонные формулировки, которые сегодня особенно заметны на фоне zero-click-эпохи и ценности авторской экспертизы — минус: не заменяет редактора и не спасает слабую стратегию; если смыслов мало, инструмент лишь полирует пустой текст.

Ringostat — для B2B-команд, которым важно связать звонки, сделки и выручку — сильная сторона: даёт более прозрачную картину пути клиента, особенно когда last-click уже плохо отражает вклад каналов и нужен взгляд ближе к RevOps — минус: максимальная польза появляется только при аккуратной настройке CRM, целей и сквозной аналитики; без этого данные быстро превращаются в отчёт ради отчёта.

Как выбирать: если у вас задача про качество контента — смотрите на WRITER; если про операционную связку маркетинга и продаж — на Ringostat; если нужен быстрый эффект, но нет зрелых процессов, лучше сначала собрать измерения и правила, а уже потом покупать «умный» стек.

— @MarTechRoundupsPro

Настройка атрибуции на основе маркетингового микса (MMM) вместо last-click

В 2026 году полагаться на «последний клик» (last-click) для оценки эффективности каналов — значит намеренно искажать картину реальности. Из-за развития privacy-first (приоритет приватности данных) технологий и браузерных ограничений, точность трекинга (отслеживания) падает. Переход на MMM (Marketing Mix Modeling — моделирование маркетингового микса) позволяет оценивать вклад каждого канала в общую выручку, даже если пользователь не кликнул по объявлению.

Вот пошаговый алгоритм внедрения эконометрического подхода для оценки маркетинга:

— Сбор данных. Выгрузите за последние 12–18 месяцев данные по расходам на каждый канал (медиа-сплит) и показатели выручки (Revenue). Добавьте внешние переменные: сезонность, праздники, изменение цен, активность конкурентов. Данные должны быть очищены от аномалий и сгруппированы по неделям.

— Поиск лагов и эффекта накопления. Реклама работает не только в момент показа. Примените функцию Adstock (эффект затухания), чтобы учесть, как долго рекламный контакт влияет на решение о покупке. Для B2B-сегмента цикл принятия решения длиннее, поэтому задержка (лаг) может составлять до 4–8 недель.

— Построение регрессионной модели. Используйте open-source библиотеки (например, Robyn от Meta или LightweightMMM от Google). Задача — найти коэффициенты, которые показывают, насколько изменение бюджета в канале X математически коррелирует с ростом выручки.

— Оценка инкрементальности (дополнительной ценности). Разделите каналы на «драйверы» и «поддерживающие». MMM покажет, какой объем продаж был бы без рекламы (базовый уровень) и какой прирост обеспечил конкретный инструмент.

— Калибровка через эксперименты. Чтобы модель не врала, каждые 3 месяца проводите тесты на «выключение» канала (Geo-lift или Switch-back). Если модель предсказала падение выручки на 10% при отключении контекста, а фактическое падение составило 12% — модель нужно дообучить.

*Главный вывод:* MMM не дает точность до одного пользователя, но дает стратегическую точность для распределения бюджета. В эпоху RevOps (объединенного управления выручкой) этот инструмент становится основным для защиты маркетингового бюджета перед финансовым директором, так как он связывает расходы напрямую с финансовым результатом компании, а не с кликами.

— @MarTechRoundupsPro

Aviasales: как связали трекинг и креатив-эффективность в privacy-first мире (без last-click)

Задача
В 2026-м у travel-бренда (Aviasales) исторически сильная роль перформанса упирается в атрибуцию: пользователи дольше “думают”, доля view-through растёт, cookie-доступность нестабильна, а маркетинг с последнего клика теряет точность. Нужно было решить сразу две вещи:
— понять, какие аудитории и сообщения реально влияют на бронирования (а не просто дают клики);
— связать performance и креатив так, чтобы команда могла масштабировать то, что работает, и резать то, что шумит.

Решение (что внедрили на практике)
1) Серверная передача событий и унификация событий по всей цепочке
Собрали единый словарь событий для ключевых шагов: просмотр оффера, начало бронирования, успешное завершение (в терминах бизнеса). Дальше события начали передавать “с сервера” и синхронизировать с данными рекламных платформ. Это снизило разрыв между тем, что видит маркетинг, и тем, что реально делает пользователь.

2) Модель атрибуции “не один клик”
Вместо опоры только на last-click внедрили логику оценки влияния с учётом окон и последовательностей: клики, просмотры, повторные возвращения. По сути, перешли от “кто последний нажал” к “какая комбинация касаний предшествует конверсии” — на уровне отчётности и рабочих дашбордов.

3) Связка креатива с данными качества аудитории
Креатив перестал быть “отдельной жизнью” в продакшене. Каждую креативную версию стали привязывать к параметрам кампании и дальше оценивать не по CTR в вакууме, а по динамике конверсий после показа/контакта. В результате команда видела не только кликабельность, но и вклад в целевое действие (бронирование), учитывая длительный цикл принятия решения.

4) Экспериментальная проверка инкрементальности в рамках бюджета
Чтобы не опираться исключительно на корреляции, применяли подходы инкрементальности: сравнение тест/контроль в контролируемых сегментах или квази-контроль по доступности контакта. Важно, что выводы делали на уровне “добавленного эффекта”, а не “пересчёта ретроспективы”.

Конкретный результат
В терминах бизнеса эффект выразили через практическую экономику:
— уменьшили долю решений “по клику” и повысили долю решений по влиянию на бронирования;
— улучшили согласованность отчётности между маркетингом и продуктовой аналитикой за счёт унифицированных событий;
— сократили расхождения в измерениях в условиях privacy-first ограничений (когда часть сигналов теряется на стороне браузера).

Если говорить языком метрик, которые обычно “оживают” после такого стека: в отчётах стало стабильнее различаться влияние кампаний при сопоставимых объёмах показов, а креативные версии — лучше ранжироваться по вкладy в целевые действия, а не по “видимости”.

Урок для читателя
1) В 2026 атрибуция — это не модель в презентации, а инфраструктура событий + правила агрегации. Если словарь событий плавает, любые выводы о креативах превращаются в гадание.
2) Last-click как главный арбитр нужно сдавать: переходите к оценке влияния касаний (последовательности, окна, контрольные сравнения).
3) Креатив выигрывает не “кто лучше рисует”, а “кто лучше измеряет”: привяжите версии к событиям и проверяйте инкрементальный эффект, иначе вы будете оптимизироваться под CTR, а не под выручку.
4) Для RevOps-логики (маркетинг+сейлз+кустсак) важна единая карта событий по жизненному циклу: бронирование/оплата/повтор — иначе отделы спорят о разных версиях реальности.

Если хотите — в следующем посте разберу “минимальный набор” событий и схему, как связать креативные переменные с инкрементальностью так, чтобы это работало без зависимости от cookie.

— @MarTechRoundupsPro