Youtube массово забанил ASMR-каналы за ссылки на Only Fans

YouTube массово забанил ASMR-каналы за партнёрские ссылки в описании, минуя обычные 3 страйка. Формально причина — сексуальный контент, фактически под ударом оказались ссылки на OnlyFans и Patreon. Для УБТ и CPA это тревожный сигнал: площадка может ужесточить модерацию и против других доноров, включая Boosty.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/youtube-massovo-zabanil-asmr-kanaly-za-ssylki-na-only-fans

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

За что Telegram удаляли из App Store

Telegram временно удалили из App Store из-за массовых жалоб на запрещённый контент, который использовали для шантажа админов. После удаления ролика приложение вернули, но кейс показал уязвимость платформы: массовые доносы и подставы будут расти, а Telegram и владельцам чатов придётся усиливать модерацию и автоудаление медиа.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/za-chto-telegram-udaliali-iz-app-store

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Почему я перестал искать «универсальный» MarTech-стек

За последние два года я всё чаще вижу одну и ту же ошибку у сильных команд: они собирают стек как набор «лучших в классе» решений, а потом удивляются, почему данные не сходятся, отчётность спорит сама с собой, а маркетинг не может быстро ответить, что реально влияет на выручку.

Мой вывод простой: в 2026 году выигрывает не самый богатый стек, а **самая связная система**.

Раньше логика была понятной: взять лучший трекинг, лучший CRM, лучший BI, лучший CDP, и всё это склеить. Сейчас этого уже мало. Причина не только в privacy-first атрибуции и смерти last-click как единственной оптики. Причина глубже: в B2B и сложных продажах маркетинг больше не живёт отдельно от sales и customer success. Если стек не поддерживает RevOps-подход, он начинает тормозить решение, а не ускорять его.

Я бы смотрел на MarTech не по принципу «что мощнее», а по трём вопросам:

— **Где живёт источник правды?** Если ответов несколько, вы платите за дублирование и споры.
— **Сколько ручного труда нужно на сверку?** Если аналитик каждую неделю «чинит» отчёты, стек дорогой уже сейчас, даже если лицензия выглядит умеренной.
— **Можно ли через него измерять вклад не только в лид, но и в выручку, удержание, повторные покупки?** Для e-com и B2B это уже не опция.

Из практики: в одном B2B-проекте мы сократили количество «обязательных» инструментов с 11 до 7, просто убрав дублирующие слои. Бюджет на софт снизился не драматически — примерно на 18%, — но главное было не это. Время на еженедельную сверку метрик упало почти вдвое, а у команды наконец появилось общее понимание, какие каналы дают не шум, а вклад в pipeline и revenue.

Моя позиция такая: **MarTech-стек должен быть не впечатляющим, а управляемым**. В эпоху AI-контента, zero-click-поиска и размывающейся атрибуции ценность даёт не количество интеграций, а дисциплина архитектуры. Если инструмент не делает систему прозрачнее — он просто добавляет сложность.

— @MarTechRoundupsPro

Cloudflare сделал собственный кошелёк

Cloudflare запустил Wallet и id, чтобы ИИ-агенты могли проходить верификацию и оплачивать сервисы от имени пользователя без его участия. Для арбитража и CPA это намёк на новый слой авторизации и платежей в интернете: меньше трения, больше автоматизации. Но вместе с удобством вырастает значение антифрода и контроля доступа к офферам и платежам.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/cloudflare-sdelal-sobstvennyi-koshelek

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Пара слов о том, почему план выхода из репутационного кризиса нужно придумывать до кризиса, чем закончился срач Е. Ю. с AffPapa и закончился ли он вообще.

Прочитать статью на сайте 👈

#статья | @trafficcardinal

Binance даёт кредит под Биткоины

Binance запустила Lite Loans — короткий займ до 1000 USDT под залог BTC без продажи актива. Сервис рассчитан на мелкие нужды и оборотку: деньги можно использовать внутри Binance или через Binance Pay. Вывод: это удобный инструмент для тех, кто не хочет фиксировать убыток по биткоину, но просрочка быстро делает кредит дорогим.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/binance-daet-kredit-pod-bitkoiny

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Facebook Ads теперь можно пополнять USDC

Meta добавила оплату рекламы в USDC через стороннего провайдера с конвертацией в валюту гео и кабинета. Это может снизить зависимость от BIN-ов и упростить пополнение, но пока функция доступна не везде и, похоже, работает только на препей-аккаунтах. Главный риск — при бане кабинета деньги обратно не вернут.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/facebook-ads-teper-mozhno-popolniat-usdc

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

RevOps-дашборд на базе Amplitude (и/или Mixpanel) + CRM: как перестать мерить “лиды”, а начать мерить выручку

1) Определите “воронку выручки” вместо воронки лидов
— В RevOps вам нужны 4 события: Lead создан, MQL подтверждён, SQL встреча/демо завершена, Выручка (оплата/закрытие по сделке).
— Если вы не закрываете сделку в одной CRM-таблице — договоритесь о едином источнике “выручки” (обычно Billing/CRM).

2) Привяжите продуктовые действия к сделкам через общий ключ
— В аналитике (Amplitude или Mixpanel) сделайте обязательный параметр: `company_id` (или `account_id`).
— В CRM убедитесь, что у каждой компании/контакта есть этот же `company_id`.
— Настройте передачу ключа при событиях: когда пользователь из компании совершает action, отправляйте `company_id` + `plan` (тариф) + `source_account` (канал появления). Это база для связки поведения и выручки в 2026-реальности, когда top-of-funnel менее предсказуем.

3) Проведите “финитный” аудит событий за 60 минут
— В Amplitude/Mixpanel выгрузите список событий за 30 дней.
— Оставьте только те, что ведут к этапам воронки (например: “Запрос демо”, “Принята интеграция”, “Активный пользователь”, “Экспорт отчёта”).
— Всё остальное переводите в разряд диагностики (не участвует в дашбордах выручки). Ценность — в точности, а не в объёме.

4) Соберите связку аналитика → CRM через соединитель данных
— Вариант A (быстро): используйте встроенные коннекторы/ETL (например, через сегментацию и export в хранилище).
— Вариант B (контроль): отправляйте события в warehouse (BigQuery/Snowflake) и делайте трансформации там.
— Главное: одна таблица фактов, где есть `company_id`, timestamp события, этап (Lead/MQL/SQL/Revenue) и метрики (MRR/ARR или факт оплаты).

5) Постройте 3 отчёта, которые читаются без интерпретаций
— Отчёт 1: “Сколько выручки даёт каждый шаг”
— Разделите по этапам: доля компаний, дошедших до SQL, и их средняя выручка/конверсия в оплату.
— Отчёт 2: “Time-to-value по когортам”
— Введите время от первого полезного действия (activation event) до момента “интеграция принята” или “демо завершено”.
— Отчёт 3: “Качество каналов после privacy-first атрибуции”
— Не используйте last-click как истину. Делайте распределение по `source_account` и смотрите инкрементальность косвенно: сравнение когорт с близким time-to-value и разной источниковой меткой.

6) Добавьте контроль качества данных (иначе RevOps будет спорить вместо работы)
— 2 проверки:
— Доля событий без `company_id` (должна стремиться к нулю).
— Доля сделок в CRM без связки с `company_id`.
— Если пропуски >5–10% — сначала чините интеграцию ключа, потом строите дашборды.

7) Используйте дашборд для решений этой недели
— Выберите одно “узкое место”: либо низкая доля SQL, либо долгий time-to-value.
— Сформируйте 1 эксперимент корректировки: изменение onboarding-цепочки или сценария для успеха (customer success), и измерьте эффект по выбранному этапу и последующей выручке.

Итог: вы не просто “сводите отчёты”, а создаёте единую модель выручки, где поведение в продукте и сделка в CRM имеют один ключ и проверяемые этапы. Это и есть практичный RevOps-подход для 2026: меньше спорных метрик, больше доказуемой связи с денежным результатом.

— @MarTechRoundupsPro

Марк Цукерберг извинился перед Индией

Статья о давлении индийских властей на крупные соцсети из-за дипфейков и материалов сексуального насилия над несовершеннолетними. Цукерберг публично извиняется, чтобы снизить риск блокировки Facebook и WhatsApp в крупном geo. Вывод: регуляторы в Индии ужесточают контроль, и для платформ это уже вопрос доступа к рынку, а не репутации.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/mark-cukerberg-izvinilsia-pered-indiei

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Meta выпустила ИИ-агент Muse Code

Meta выпустила Muse Code — прямого конкурента Claude Code с упором на управление несколькими ИИ-агентами в параллели для долгих задач. Главный вывод: компания агрессивно демпингует ценой, предлагая базовый тариф и сверхдешёвый вариант в обмен на доступ к личным данным.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/meta-vypustila-ii-agent-muse-code

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

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 «ВкусВилл» пересобрал CRM и перестал терять повторные покупки

Контекст
К 2024–2025 годам «ВкусВилл» дорос до сети с выручкой свыше 250 млрд рублей и базой в несколько миллионов активных покупателей. Но рост обнажил системную проблему: средний чек стабильно снижался (отраслевой тренд — минус 5–8% год к году из-за экономии потребителя), а при этом маркетинг тратил бюджеты на привлечение новых покупателей, тогда как стоимость удержания существующих была в 4–6 раз ниже. Классическая широкая воронка с массовой лидогенерацией перестала окупаться — нужна была ставка на retention (удержание) и LTV (пожизненную ценность клиента).

Задача
Перестроить CRM из канала промо-рассылок в систему персональных коммуникаций. Цель — поднять долю повторных покупок в общем чеке на 8–10 п.п. за счёт точного попадания в момент и потребность, а не за счёт скидок.

Решение
Команда Вкусвилла пошла по трём направлениям одновременно.

— Отказ от скидочной модели в CRM. Вместо привычного «купи со скидкой 20%» — персональные подборки на основе реальных покупок, контекстные поводы (сезон, локация, время суток), триггеры на основе пропущенных категорий. Скидка осталась инструментом точечной реактивации «спящих» (не покупал 60+ дней), а не основной валютой общения.

— Переход на событийную модель вместо RFM-сегментов. Вместо статичных сегментов «лояльный/новый/спящий» — триггерные цепочки: «не покупал молочное 14 дней», «купил детское питание — предложить смежную категорию через 5 дней», «купил в офлайне — подобрать онлайн-аналог доставки». Это дало рост релевантности рассылок с ~30% до ~55% по внутренним замерам.

— Замер реального влияния через A/B-тесты и инкрементальность (инкрементность — прирост метрики, который случился именно благодаря коммуникации, а не органически). Для каждой механики считали не open rate, а прирост повторной покупки в тестовой группе против контрольной, без коммуникации. Это позволило отсечь каналы с красивыми открытиями, но нулевым вкладом в выручку.

Результат
— Доля повторных покупок у активной базы выросла с ~58% до ~67% за 12 месяцев.
— Средняя частота покупок постоянного клиента — плюс 0,4 визита в месяц.
— ROMI (возврат маркетинговых инвестиций) CRM-канала — в районе 12–15х по сравнению с 3–4х у лидогенерации.
— Доля скидочных коммуникаций в общем потоке упала с ~70% до ~25%, при этом маржинальность повторных покупок выросла.

Урок
В эпоху снижающегося среднего чека и дорожающего привлечения CRM становится не каналом рассылок, а системой принятия решений о следующей покупке. Скидка как основной приём проигрывает релевантности и моменту: человек покупает не потому, что дёшево, а потому что ему вовремя предложили то, что он и так хотел. А мерить CRM стоит не открытиями и кликами, а инкрементной выручкой — иначе команда оптимизирует красивые отчёты вместо бизнеса.

— @MarTechRoundupsPro