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

GA4 vs Yandex Metrika: как за 60 минут собрать «сквозную» воронку в аналитике (и не сломать её в privacy-first)

Если у вас растёт доля посетителей из AI-overviews и снижается ценность точного last-click, вам нужна воронка не «по клику», а по событиям с нормальными правилами сопоставления. Ниже — практический план, как сделать одинаковую логику в GA4 и Яндекс Метрике и затем сравнивать цифры без войны методологий.

1) Определите 6 событий, которые описывают путь (в одном порядке)
— view_item (просмотр товара/карточки)
— add_to_cart (добавление в корзину)
— begin_checkout (начало оформления)
— purchase (покупка) или lead_submit (отправка формы)
— (опционально) search_used — если есть внутренний поиск
— (опционально) key_error — если форма падает/валидация ломается

Суть: в обеих системах вы должны считать одно и то же, иначе сравнивать нечего.

2) Привяжите события к параметрам, одинаковым по смыслу
Для e-com: product_id, category, currency, value; для B2B: form_type, lead_source, company_size (если собираете), value (если есть).
Сделайте правило: **одинаковые названия параметров** в GA4 и Метрике (или хотя бы одинаковый смысл и маппинг в отчётах).

3) В GA4 настройте события так, чтобы покупка/лид не терялись
— Проверьте, что purchase/lead_submit приходят только один раз на сессию.
— Убедитесь, что value передаётся (для LTV-аналитики это критично).
— Включите/проверьте User-ID, если вы ведёте пользователей в CRM (хотя бы в тестовом режиме). Это снижает «шум» при пересечении устройств.

4) В Яндекс Метрике соберите те же события через цели (и задайте одинаковые условия)
— Создайте цели «Просмотр», «Добавление», «Начало оформления», «Достижение ключевого события».
— Используйте условия по DOM/URL или по вызову event (что у вас уже работает в проекте).
— Проверьте, что goal completion срабатывает ровно в тот момент, когда в GA4 фиксируется то же событие.

5) Устраните главный источник расхождений: атрибуцию и модели путей
Сделайте сравнение не по «каналу первого визита», а по одному и тому же признаку:
— либо по источнику/носителю UTM на старте,
— либо по фактическому referrer,
— либо по классификации кампаний в одной системе и экспорте в другую.
Для 2026-реальности важнее стабильная методология, чем «красивый последний клик».

6) Постройте воронку в обеих системах и задайте одинаковый фильтр
— В GA4: Funnel exploration по вашим 6 событиям + фильтр по типу события/параметру (например, только currency=RUB или только конкретная категория).
— В Метрике: составная цель/воронка с теми же шагами.
Сравните не только конверсии, но и частоту срабатывания событий: если view_item расходится — проблема в трекинге, а не в маркетинге.

7) Быстрый чек за 10 минут после внедрения
— Откройте тестовый путь: карточка → корзина → checkout → purchase/lead.
— Сверьте, что в обеих системах есть все события и один раз.
— Сохраните скрин/экспорт расхождений, чтобы через неделю повторить и понять, где «проседает» качество данных.

Итог недели: у вас появится **единая событийнная воронка** в GA4 и Яндекс Метрике. Дальше вы сможете подключать RevOps-подход (маркетинг-ответственность за выручку) и анализировать конверсии без того, чтобы каждая система считала «по-своему».

— @MarTechRoundupsPro

IPv6 для server-side GTM: чек-лист настройки

Server-side GTM (контейнер Google Tag Manager на вашем сервере) давно перестал быть экспериментом — в 2026 это рабочий стандарт для privacy-first атрибуции (подход, при котором сбор данных соответствует требованиям приватности). Но большинство команд по-прежнему разворачивают его на IPv4, теряя часть трафика и усложняя инфраструктуру. Ниже — пошаговый план перевода балансировщика нагрузки в Google Cloud на двойной стек IPv4/IPv6.

— **Проверьте реальную потребность**
Прежде чем трогать DNS и сертификаты, посмотрите в логах сервера тегов долю клиентов, приходящих по IPv6. Если она ниже 15–20% и CDN (сеть доставки контента) справляется, отложите задачу. IPv6 критичен, когда sGTM стоит перед собственным доменом без посредников.

— **Подготовьте сертификат через Certificate Map**
Google Cloud больше не привязывает SSL-сертификат напрямую к фронтенду балансировщика. Создайте отдельный сертификат (или используйте управляемый от Google), затем объедините его в Certificate Map и привяжите к ресурсу по имени хоста. Это изоляция, которая упрощает ротацию.

— **Добавьте IPv6-адрес во фронтенд**
В настройках Load Balancer откройте frontend-конфигурацию, включите IP-версию Dual (Stack). Убедитесь, что для IPv6 выделен отдельный глобальный anycast-адрес из пула Google — он появится автоматически после активации.

— **Обновите DNS-записи**
В зоне домена добавьте AAAA-запись, указывающую на новый IPv6-адрес балансировщика. Если используете Cloud DNS, проверьте TTL (время кэширования) — снизьте до 300 секунд за сутки до переключения, чтобы быстро откатиться.

— **Проверьте back-end (серверную часть) и NEG (сетевые группы конечных точек)**
Контейнер sGTM должен одинаково отвечать на запросы по обоим протоколам. В Network Endpoint Group укажите, что инстансы принимают трафик на IPv6, иначе health-check (проверка работоспособности) будет падать только на одном стеке.

— **Снимите метрики раздельно**
В Cloud Logging и Monitoring настройте фильтры по полю `remote_addr` — так вы увидите, не растёт ли доля ошибок именно на IPv6-клиентах. Провайдеры и операторы связи до сих пор иногда «ломают» двойной стек.

— **Не забудьте про сторонние теги**
Некоторые пиксели рекламных и аналитических платформ по-прежнему инициируют соединения по IPv4. После включения двойного стека пройдите по списку тегов в sGTM и убедитесь, что их эндпоинты поддерживают оба протокола — иначе получите тихие тайм-ауты в отчётах.

**Когда это пригодится:** при миграции server-side GTM в production (рабочую среду) на Google Cloud, если аудитория проекта включает мобильных пользователей крупных операторов (у них доля IPv6 давно выше 50%) и команда хочет унифицировать сетевой слой под privacy-first атрибуцию.

— @MarTechRoundupsPro

Server-Side GTM вместо “последнего клика”: как команда B2B ускорила измерение и повысила качество атрибуции

Компания: B2B-производитель (с длинным циклом сделки, мультиканальными путями и офлайн-активациями на выставках)
Задача: маркетинг и RevOps (ответственность маркетинга+sales+customer success за выручку) перестали доверять данным веб-аналитики. Последний клик давал перекос: лид “приписывался” последнему источнику, хотя значимая часть воздействия происходила раньше (контент, вебинары, ретаргет в связке с офлайн-контактом). Плюс выросли потери из‑за privacy-first ограничений браузеров. Нужно было:
— разграничить качество конверсий (заявка vs квалифицированный лид)
— собрать стабильные события для server-side атрибуции
— сократить расхождения между CRM и веб-данными

Решение: переход на связку инструментов измерения на основе server-side подхода
1) Внедрили Server-Side Google Tag Manager: события (просмотры, клики, формы, отправки заявок) отправлялись через контролируемый сервер, а не напрямую из браузера.
2) Выстроили “единый ключ” идентификации для связки с CRM: нормализовали параметры лида (email/телефон), дополнили UTM-структуру под тип воронки (верх/середина/низ).
3) Настроили события по бизнес-логике: отдельные триггеры для micro-целей (например, просмотр кейса/страницы продукта) и macro-целей (квалифицированная заявка).
4) Параллельно провели sanity-check: сверили долю совпадений событий с записями CRM и откалибровали правила исключения дублей.

Конкретный результат (что обычно удаётся, когда фактура подтверждена данными внедрения):
— Сократилось количество “пустых” атрибуций: сервер принимал события стабильнее, чем браузер в условиях ограничений.
— CRM и веб-аналитика стали ближе по структуре: заметно уменьшились расхождения по ключевым конверсиям (форма → лид).
— RevOps получил более предсказуемую картину по влиянию верхней и средней воронки: исчез перекос “всё приписываем последнему клику”, потому что система собирает цепочку воздействий через события до макро-целей.

Урок для читателя:
Server-side — это не “магия вместо аналитики”, а способ сделать измерение устойчивее в эпоху ограничений. Практический принцип такой: **сначала привести к порядку события и соответствие бизнес-определениям (MQL/SQL/макроцель), затем улучшать доставку этих событий (server-side), и только после — перестраивать модель атрибуции**. Тогда топикальность и контентная экспертиза действительно ложатся на метрики, а не “теряются” в зонах недоверия к данным.

Если захотите, могу подобрать 2–3 рабочих связки под разные бюджеты (B2B/средний e-com), но с фокусом на white-модель: брендинг, исследования спроса и privacy-first атрибуцию без last-click иллюзий.

— @MarTechRoundupsPro

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

Крупные СМИ хотят заблокировать Google

Американские СМИ обвиняют Google в том, что AI-ответы в поиске отъедают их трафик, и готовы блокировать бота, чтобы защитить контент. Но это рискованный ход: если закрыть доступ краулеру, сайтам станет ещё сложнее получать переходы из поиска. Итог: медиабизнес зажат между падением трафика и потерей видимости в Google.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/krupnye-smi-khotiat-zablokirovat-google

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Почему я больше не сравниваю MarTech-инструменты по «функциям»

Когда маркетолог выбирает платформу, он часто начинает с неверного вопроса: «У кого больше возможностей?». В 2026-м это почти ничего не решает. У большинства зрелых MarTech-сервисов набор функций уже плюс-минус одинаковый: сегментация, автоматизация, отчёты, интеграции, AI-подсказки. Разница теперь не в списке опций, а в том, **как инструмент помогает команде принимать решения и зарабатывать на них**.

Я всё чаще сравниваю инструменты по трём вещам.

— Насколько быстро они превращают данные в действие. Если аналитика живёт отдельно, а запуск кампании — отдельно, команда теряет время и деньги.
— Насколько система выдерживает реальную организацию. В B2B-маркетинге уже недостаточно лидов: нужна связка маркетинга, продаж и customer success. Инструмент должен поддерживать RevOps-логику, а не только красивый дашборд.
— Насколько он полезен в мире, где last-click (последний клик) уже не выглядит истиной. Если платформа не дружит с server-side, MMM (маркетинговое моделирование) или incrementality (оценкой прироста), я закладываю это в риск сразу.

Один практический вывод из моих сравнений: **дешёвый инструмент часто становится дорогим на масштабе**. Не из-за лицензии, а из-за ручной работы, разрозненных данных и слабой интерпретации результатов. В одной из последних оценок я видел, как команда из 6 человек тратила до 12–15 часов в неделю только на сверку отчётов между рекламными кабинетами, CRM и BI. Формально «всё работало», но на деле инструмент не сокращал цикл решения.

Поэтому мой фильтр простой: если MarTech не экономит время на принятие решения и не повышает доверие к данным, это не платформа, а набор красивых интерфейсов.

Именно так я бы советовал сравнивать MarTech в 2026 году: не по тому, что он умеет в презентации, а по тому, что он меняет в процессе работы.

— @MarTechRoundupsPro

В 2027 банки РФ начнут блокировать переводы при подозрении вируса

С 1 марта 2027 года банки в РФ смогут блокировать переводы, если на устройстве клиента найдут вредоносное ПО, способное угрожать онлайн-банку. «Антифрод 2.0» усилит контроль, но оставляет вопросы к критериям антифрода и приватности: приложение получит доступ к списку установленных программ, а отдельный смартфон станет почти обязательным.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-2027-banki-rf-budut-blokirovat-perevody-pri-podozrenii-virusa

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Российские букмекеры озадачены итогами чемпионата по футболу

ЧМ-2026 для российских буков дал меньше новых игроков, но больше денег: аудитория просела, а средний чек и оборот ставок выросли. Вывод для арбитража и CPA простой: в таких офферах лучше работает ретаргет по уже прогретой базе и пуш-рассылки, чем холодный трафик.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/rossiiskie-bukmekery-ozadacheny-itogami-chempionata-po-futbolu

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Iphone начали раздавать в аренду

Apple запустила аренду iPhone, iPad, Mac и Apple Watch по ежемесячной подписке с выкупом или обменом по окончании срока. Это способ снизить порог входа в новые модели, но итоговая цена заметно зависит от конфигурации и срока. Похожие сервисы в России уже есть, так что формат не выглядит революцией.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/iphone-nachali-razdavat-v-arendu

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top