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

X запустил собственную платёжку X Money

X Money от Илона Маска — новый платёжный сервис с картами Visa, поддержкой Apple Pay, Google Pay и Apple Wallet. Сейчас доступ к выпуску есть только у Premium/Premium+ пользователей в США, поэтому сервис пока нишевый, но выглядит перспективно: ранний заход может дать чистые БИНы и меньше внимания антифрода.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/x-zapustil-sobstvennuiu-platezhku-x-money

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

CRM против CDP: почему битва за данные в 2026 году проиграна до начала

Многие команды все еще пытаются решить проблему единого профиля клиента, выбирая между расширением возможностей CRM-системы (системы управления взаимодействием с клиентами) и внедрением CDP (платформы клиентских данных). В реалиях эпохи RevOps (комплексного управления выручкой) этот спор становится архаичным.

Проблема CRM в том, что она исторически заточена под сделку. В мире, где модель «лид-квалификация-продажа» слабеет, CRM превращается в «кладбище» транзакционных данных. Она отлично хранит историю покупок, но бессильна, когда нужно отследить путь пользователя в эпоху Zero-click (потребление контента без перехода на сайт). В то же время CDP, созданная для сбора данных из всех точек касания, часто страдает от избыточности. Мы видим, что многие компании внедряют мощные CDP, но используют их лишь как продвинутые почтовые рассыльщики.

Мое наблюдение из практики: компании, которые пытаются «допилить» CRM до состояния CDP, проигрывают в скорости адаптации. Те, кто внедряет CDP как центральный хаб (узел) для принятия решений, а CRM оставляет лишь как инструмент исполнения сделок, выигрывают в LTV (пожизненной ценности клиента).

Сейчас фокус сместился с накопления данных на их активацию в режиме реального времени. Если вы тратите больше времени на настройку интеграций между системами, чем на анализ поведения аудитории, вы теряете деньги. В условиях, когда средний чек в электронной коммерции падает, каждый контакт должен быть персонализирован на основе *предсказательной аналитики*, а не прошлых действий.

Вывод простой: перестаньте искать «швейцарский нож». Используйте CDP как единственный источник знаний о клиенте, который кормит данными вашу CRM, рекламные кабинеты и системы клиентского сервиса. Если архитектура ваших данных не позволяет быстро запустить кампанию на основе интересов пользователя, а не просто факта его прошлой покупки — значит, вы инвестируете не в ту технологию. Разделение ответственности — это основа современного маркетинга, где маркетолог больше не «рисует баннеры», а управляет потоками данных, превращая их в выручку.

— @MarTechRoundupsPro

Google генерирует ИИ-ответы по 43% ключей

Google всё чаще отвечает сам: ИИ-сводки уже покрывают 43% ключей, а к 2026 году до 68% запросов могут завершаться без клика на сайт, в AI Mode — до 93%. Для медиа и SEO это риск потери трафика и монетизации: если пользователь получает ответ в выдаче, сайт может стать нерентабельным.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-generiruet-ii-otvety-po-43-kliuchei

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Grok может делать приложения прямо в чате

Grok запустил Build Mode — режим, где по одному промпту можно собрать приложение или сайт прямо в чате, получить код, превью и сразу доработать проект. Но функция пока доступна только в SuperGrok Heavy за $300 в месяц, поэтому для практики это слишком дорого: полезен разве что трастовый домен grok.me, но не за такие деньги.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/grok-mozhet-delat-prilozheniia-priamo-v-chate

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Server-side-аналитика vs MMM: чем я заменяю «последний клик» в 2026

В 2026 я почти перестал думать категориями «какая кампания дала лид» и начал — «какой вклад в выручку и удержание мы реально можем подтвердить». И тут встаёт выбор: идти в server-side-аналитику (сквозные события) или в MMM (моделирование маркетинга). На практике оба подхода не конкурируют — но ответственность за решения лежит на одном “главном” методе, который я выбираю под задачу.

1) Server-side (серверная передача событий) — это про точность на коротком горизонте
Когда мне нужно разбирать микс в пределах недель/каналов, я предпочитаю server-side. Плюс: можно проверить связность данных, восстановить часть потерь из‑за браузерных ограничений и построить воронки “кампания → действие → квалификация”. Минус: точность упирается в качество события и согласованность идентификаторов (а в privacy-first мире это почти всегда борьба за аккуратность измерения).

Мой критерий: если команда может дисциплинированно описать события, владельцев данных и стандарты тегирования, server-side даёт лучший контроль.

2) MMM — это про причинность на горизонте бизнеса
MMM (маркетинг-микс моделирование) выигрывает там, где пользователи “плывут” между устройствами и касаниями, а last-click (последний клик) уже не отражает реальность. MMM не пытается “досчитать каждого пользователя”. Он отвечает на другой вопрос: как меняется выручка при изменении spend (инвестиций) по миксу, учитывая сезонность и фоновые факторы.

Один из практических ориентиров из моих проектов: даже при корректной настройке атрибуции в платформенных отчётах расхождения с фактической выручкой по кампаниям нередко оказываются двузначными. MMM чаще помогает закрыть этот разрыв — но ценой времени на модель и входные данные.

Что я делаю, когда заказчик требует «один источник правды»
Я выбираю не между tool’ами, а между вопросами:

— Нужен управленческий контроль по воронке (особенно в B2B, где важны MQL/SQL-этапы, а дальше начинается RevOps-ответственность за выручку) — беру server-side как операционный слой.
— Нужна подтверждаемость вклада маркетинга в revenue, когда данные “рвутся” — беру MMM как слой валидации и калибровки.

Если хотите простой тест: когда спор идёт по формулировке “кто принёс деньги” — это чаще вопрос MMM. Когда спор идёт по формулировке “почему упала конверсия на шаге” — это чаще вопрос server-side.

Моё мнение: в 2026 самый сильный stack — это не “атрибуция вместо аналитики”, а аналитика с двумя уровнями: операционный (server-side) и экономический (MMM). Так вы перестаёте принимать решения по истории кликов и начинаете отвечать за вклад в бизнес-метрики, которые никто не может “подвинуть” галочками в интерфейсе.

— @MarTechRoundupsPro

NordVPN спалил команду, которая лили на igambling

NordVPN заметил арбитражную схему с гемблой из FB и Instagram через PWA-прилы, где ссылка маскировалась под Google Play, а трафик уводили на казино. История показывает, что бренды и их разработчики всё чаще отслеживают такие воронки, а риск антифрода и блокировок для байеров растёт.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/nordvpn-spalil-komandu-kotoraia-lili-na-igambling

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Павла Дурова официально внесли в список террористов

В статье разбирают, как в РФ Telegram и лично Павла Дурова связали с обвинениями в содействии терроризму из-за бота «Дайвинчик». Вывод простой: претензия власти направлена не на сам мессенджер как продукт, а на его инфраструктуру и инструменты внутри него, но для пользователей это сигнал о росте рисков и непредсказуемости правил.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/pavla-durova-oficialno-vnesli-v-spisok-terroristov

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

OpenAI извинились за новый дизайн ChatGPT

OpenAI признала, что новый десктопный ChatGPT вышел перегруженным: слитые в один интерфейс Chat, Work и Codex запутали пользователей и раздули приложение почти в 10 раз. После хейта обновление откатили, а вывод простой: функции надо упаковывать в единый UX без лишнего шума, даже если это помогает росту базы.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/openai-izvinilis-za-novyi-dizain-chatgpt

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Почему тег Google Analytics в GTM получает статус Failed

Если в Google Tag Manager тег не просто «не сработал», а помечен как Failed, это уже не вопрос косметики — данные в аналитику не уходят. Разбирайте проблему по шагам.

— Проверьте базовую связку тега и триггера
Убедитесь, что тег вообще должен срабатывать на этой странице/событии. Ошибка часто не в аналитике, а в условии запуска: слишком узкий триггер, не тот URL, не тот тип события.

— Сравните статус в Preview и в сети браузера
В режиме предпросмотра посмотрите, был ли показан сам тег, а в DevTools откройте Network. Если запрос к Google Analytics не появился, проблема раньше отправки; если появился и оборвался — ищите блокировку или ошибку параметров.

— Проверьте обязательные поля тега
Для GA-тега критичны корректный ID, корректный формат параметров и отсутствие пустых обязательных значений. Один неверный параметр может перевести отправку в Failed, даже если шаблон тега выглядит «зелёным».

— Исключите конфликт с другими тегами и скриптами
Иногда страницу ломает дублирование: два тега аналитики, сторонний скрипт согласия, кастомный код, который перехватывает отправку. Ищите пересечение по тому же событию, тому же dataLayer-ключу и тому же контейнеру.

— Проверьте ограничения браузера и consent-логики
В 2026 privacy-first настройка особенно важна: блокировщики, режим согласия и server-side связка могут не пропускать данные в привычном виде. Тег может быть настроен верно, но фактически не иметь права на отправку.

— Сверьте время и порядок загрузки
Если GA-тег вызывается раньше контейнера, библиотека не успевает и запрос падает. Перенесите запуск на более поздний этап или добавьте зависимость от загрузки нужного скрипта.

Когда это пригодится: при аудите веб-аналитики, после редизайна сайта, при переходе на server-side-схему и в любой момент, когда отчёты резко «проседают» без видимой причины.

— @MarTechRoundupsPro

ChatGPT 5.6 Luna и Terra подешевели

OpenAI резко снизила цены на GPT-5.6 Luna и Terra спустя три недели после релиза, сделав их заметно дешевле для массового использования. Sol осталась премиальной по прежнему прайсу, но получила Fast mode с ускорением до 2,5 раза. Вывод: компания давит ценой и скоростью, чтобы быстрее нарастить спрос и долю рынка.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/chatgpt-5-6-luna-i-terra-podesheveli

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top