Server-side или MMM: чем вытащить атрибуцию в 2026?

Last-click ещё жив, но всё хуже объясняет выручку. В privacy-first мире маркетингу нужно не «кто последний кликнул», а **что реально создало прирост**. Что бы вы выбрали в споре с performance-командой?

ВАРИАНТЫ:
1. Server-side: больше контроля над событиями
2. MMM: если нужен взгляд на весь микс
3. Incrementality: только прирост, без иллюзий
4. Last-click: пока отчёты ещё живут им

— @MarTechRoundupsPro

ЕЮ Иванов продолжает кошмарить АффПапу, конторку, которая накинула говна на вентилятор этим летом. Тогда в AffPapa не знали, с каким говном идут бодаться, поэтому заслуженно проиграли. 😏

На этот раз ЕЮ зарегал товарный знак AffPapa — совсем скоро имя компании будет официально принадлежать ему. Чтобы убедиться в трушности мува, переходим по ссыл-Очке и вводим серийный номер: 2026793242. Там видим, что заявка на регистрацию подана лично Евгением Юрьичем.

Всё это выглядит забавно, но давайте не забывать, в какой сфере мы работаем и что реально может произойти с жирным троллем за воровство нейминга. Впрочем, толстому не привыкать отхватывать пиздов за проделки в интернете, поэтому ждем очередную фотку разбитого ебала и длинный пост с извинениями. 😏😏😏

В арбитраже денег нет 💵

RevOps-реальность и скромность данных: что выбрать, когда «атрибуция по клику» больше не рулит

Сейчас маркетинг живёт не в мире last-click, а в более честном — server-side, MMM (модели маркетингового микса), incrementality (приростность). И в этом смысле главный вопрос не «какой атрибуционный инструмент лучше», а «какую точку правды ты можешь стабильно собрать».

Мне ближе подход, где аналитика связывает маркетинг с выручкой через воронку и этапы жизненного цикла, а не через один визит. Поэтому я бы оценивал любые MarTech-решения по двум вещам: насколько они помогают согласовать метрики между маркетингом, sales и customer success (выручка на ответственности команды) и насколько быстро они дают проверяемые различия “было/стало” после изменений.

— @MarTechRoundupsPro

Атрибуция в эпоху приватности: как Lamoda перешла от last-click к модели MMM

В условиях 2026 года, когда браузеры окончательно ограничили использование сторонних файлов cookie, классическая модель атрибуции «последнего клика» (last-click) стала давать искаженную картину реальности. Рассказываю, как один из крупнейших fashion-ритейлеров (розничных продавцов одежды) пересмотрел свой подход к оценке маркетингового влияния.

Контекст: На фоне снижения среднего чека в e-commerce на 6% в годовом выражении, Lamoda потребовалось точнее понимать, какие каналы реально приносят выручку, а не просто «крадут» атрибуцию у других источников.

Задача: Оценить вклад медийной рекламы и контентных интеграций в итоговые продажи, учитывая, что до 40% пользовательского пути скрыто из-за настроек приватности на устройствах.

Решение: Компания отказалась от попыток достроить данные через трекинг-пиксели и перешла к методу моделирования маркетингового микса (MMM — marketing mix modeling). Вместо отслеживания каждого клика, аналитическая команда сфокусировалась на эконометрическом анализе временных рядов. Они объединили данные о продажах, расходы на рекламу, сезонные коэффициенты и внешние факторы (инфляция, индекс потребительской уверенности).

Для расчетов использовали автоматизированные системы на базе байесовского моделирования. Это позволило:
— Разделить органический спрос и эффект от платной рекламы.
— Выявить долгосрочный «эффект запаздывания» (lag effect) — когда покупка совершается через 2-3 недели после контакта с брендом.
— Рассчитать инкрементальность (дополнительную ценность) каждого канала, то есть понять, купил бы пользователь товар без конкретного рекламного воздействия или нет.

Результат: После внедрения MMM Lamoda перераспределила бюджеты. Выяснилось, что эффективность некоторых performance-каналов (каналов с оплатой за результат) была завышена на 15%, так как они «забирали» на себя лавры брендовых охватных кампаний. В то же время, инвестиции в качественную видеорекламу показали более высокий возврат на вложенные средства (ROI), чем считалось ранее. Общая эффективность маркетинговых трат выросла на 9% за полгода без увеличения рекламного бюджета.

Урок: В текущей реальности попытка сделать «идеальный» трекинг каждого пользователя — это путь к потере точности. *Ставка на статистическое моделирование и вероятностную оценку — единственный надежный способ управления выручкой в эпоху, когда пользователь скрывает свои цифровые следы.* Эра «последнего клика» завершена, на смену ей приходит эпоха доказательной аналитики, где маркетинговая команда несет общую ответственность за маржинальность бизнеса.

— @MarTechRoundupsPro

Как «Самокат» поднял LTV на 23%: разбор внедрения CDP и персонализации в условиях падающего чека

**Контекст**

К 2026 году e-com окончательно перешёл в эпоху борьбы за удержание. Средний чек в продуктовом ритейле снизился на 5–8% — потребители стали экономнее, а рост числа заказов перестал компенсировать падение стоимости корзины. Классическая last-click-атрибуция потеряла смысл: приватность пользователей и запрет сторонних cookie заставили искать новые метрики. На первый план вышла Incremental LTV — прирост ценности клиента за счёт повторных покупок. Именно в такой ситуации оказался «Самокат» в середине 2025 года: темпы привлечения новых пользователей замедлились, а стоимость привлечения (CAC) выросла на 14% год к году.

**Задача**

Команда growth-маркетинга и RevOps (маркетинг + продажи + клиентский сервис) поставила цель: увеличить долю повторных заказов (repeat rate) с текущих 37% до 50% в течение 12 месяцев без существенного роста затрат на программы лояльности. Основной фокус — персонализация коммуникаций на основе истории покупок, поведения в приложении и сезонных паттернов. При этом инструментарий должен был работать в парадигме zero-click: пользователь получает ценность без необходимости переходить по ссылкам.

**Решение**

«Самокат» развернул собственную Customer Data Platform (CDP) на базе решений Snowflake и dbt для объединения данных из CRM (системы управления взаимо

— @MarTechRoundupsPro

Эволюция атрибуции: почему MMM побеждает last-click в 2026 году

Компания по производству товаров для дома (D2C-сегмент) столкнулась с падением эффективности маркетингового бюджета. В условиях, когда рынок E-com (электронной коммерции) переживает снижение среднего чека, старые модели измерения успеха стали давать сбои. Традиционная модель атрибуции по последнему клику (last-click) показывала высокую окупаемость контекстной рекламы, но фактическая выручка компании стагнировала.

Задача: отойти от фрагментарного измерения каналов и внедрить систему оценки общего вклада маркетинга в бизнес-результат, учитывая политику конфиденциальности (privacy-first).

Решение: компания перешла на использование Marketing Mix Modeling (MMM — моделирование маркетингового микса). В отличие от отслеживания цепочки кликов, этот подход использует эконометрику для анализа исторических данных, учитывая внешние факторы: сезонность, макроэкономические показатели и медийную активность. Технически это потребовало интеграции данных из CRM (системы управления отношениями с клиентами) напрямую в аналитическое облако через серверную передачу данных.

Результат:
— Отказ от переоценки поисковых запросов позволил сократить затраты на неэффективные брендовые кампании на 15%.
— Перераспределение 20% бюджета в каналы, которые ранее имели низкую «последнюю» конверсию, но высокий накопительный эффект (формирование спроса), привело к росту LTV (пожизненной ценности клиента) на 12% за полгода.
— Прозрачность влияния каждого канала на общую прибыль позволила команде RevOps (объединенная функция маркетинга, продаж и клиентского сервиса) синхронизировать планы по закупке трафика с реальным циклом сделки.

Урок для специалиста: в эпоху «бесшовной» аналитики, когда браузеры ограничивают возможности трекинга, попытки угнаться за каждым кликом пользователя теряют смысл. Сегодняшний мартех-стек требует перехода от микро-измерений к макро-аналитике. Если ваши показатели в рекламных кабинетах «зеленые», а финансовый отчет компании показывает спад — пора внедрять моделирование маркетингового микса. Это единственный способ увидеть реальную ценность бренда в условиях фрагментированного пути пользователя.

— @MarTechRoundupsPro

Почему я больше не делю MarTech на «аналитику» и «автоматизацию»

Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку в B2B и e-commerce: команды покупают инструменты по функциям, а не по тому, какой управленческий вопрос они закрывают. Отсюда знакомая полка из пяти-семи сервисов, где каждый «что-то умеет», но никто не отвечает за рост выручки.

Для меня в 2026 году рабочая классификация уже другая:

— измерение спроса и эффекта: web- и app-аналитика, серверная передача данных, MMM, инкрементальность;
— управление отношениями с аудиторией: CDP, CRM, автоматизация сценариев, product analytics;
— производство и распределение контента: CMS, DXP, AI-помощники для креатива и локализации;
— оркестрация выручки: RevOps-слой, который связывает маркетинг, продажи и customer success.

Почему это важно? Потому что last-click и «лиды ради лидов» уже плохо объясняют, что реально приносит деньги. В проектах, где я видел связку серверной аналитики, экспериментального измерения и нормальной CRM-дисциплины, спор о том, «какой канал лучший», быстро сменялся более полезным вопросом: **какой этап воронки мы теряем и чем это лечим**.

Один практический ориентир: если команда еженедельно смотрит только отчёт по заявкам, но не может ответить, какой сегмент даёт лучший LTV и где проседает повторная покупка, MarTech-стек у неё собран вокруг отчёта, а не вокруг бизнеса.

Мой вывод простой: в 2026 году сильный MarTech — это не набор модных логотипов, а система, где данные, коммуникации и выручка связаны в одну петлю. Инструменты по отдельности покупать можно. Управлять ростом — только связкой.

— @MarTechRoundupsPro

По этой же теме советуем @MusicMarketingRu

MarTech в 2026: побеждает не стек, а связность

Сейчас видно простую вещь: у многих команд MarTech-инструментов больше, чем реальной ясности. CRM, CDP, аналитика, автоматизация — всё куплено, но картина клиента всё равно рваная. В эпоху privacy-first измерения и RevOps это особенно заметно: ценность уже не в количестве интеграций, а в том, как быстро инструменты собирают единый контур для маркетинга, продаж и сервиса. Мой вывод: рынок смещается от «лучшего продукта» к **лучшему сцеплению системы**.

— @MarTechRoundupsPro

Aviasales: как они перестроили атрибуцию и сократили «ложные» кампании в Top-funnel

Авиа-поисковики живут в условиях, где пользователь почти всегда проходит через несколько касаний: баннер → поиск → ретаргетинг → письмо → повторный визит. В 2026 это особенно болезненно из‑за privacy-first и роста доли взаимодействий, которые не попадают в last-click. У Aviasales (как и у многих performance-команд) на практике возникали две проблемы: 1) часть бюджетов уходила в каналы/сегменты, которые выглядели результативными по атрибуции, но не давали прироста выручки в реальности; 2) топ‑контент все чаще «съедался» zero-click (AI-overviews и быстрые ответы), поэтому ценность бренда и собственной экспертизы нужно было доказывать не охватами, а incrementality (изменением эффекта) и поведением пользователей.

Задача
Нужно было перестать оптимизироваться «по следам» и перейти к измерению прироста:
— отделить корреляцию от причинности (какие кампании реально двигают продажи билетов),
— научиться оценивать влияние каналов в цикле покупки,
— обновить правила закупки медиа и распределение бюджета между прямыми закупками, поисковыми размещениями и ретеншн-направлениями,
— сделать это прозрачно для команды маркетинга и продаж в логике RevOps: ответственность за выручку разделяется, а не «висит» только на performance.

Решение
Aviasales выстроили измерение через связку трех подходов, которые обычно дополняют друг друга:
— Server-side атрификация: часть событий догнали на стороне сервера, чтобы уменьшить потери из‑за браузерных ограничений и фрагментации устройств. Цель — улучшить качество цепочек касаний.
— Incrementality-проверки: вместо «кампания дала заявки» начали запускать дизайн экспериментов/гео‑сегментов и сравнивать метрики в контрольной группе. Это позволило считать эффект от бюджета, а не от активности в целом.
— MMM/смешанная модель маркетинга (маркетинг‑микс-аналитика): к цифровым данным добавили агрегированную компоненту по воронке и медиа, чтобы сгладить шум и учесть влияние, которое не всегда ловится в кликах. В итоге получили более устойчивые веса каналов для Top‑funnel.

Как это выглядело в управлении
— для каждой ключевой категории кампаний сформировали «целевые метрики влияния»: не только конверсии, но и долю повторных посещений, вероятность доведения до покупки и поведение после первого контакта;
— бюджеты пересматривали не по доле последнего касания, а по рассчитанному приросту выручки/конверсий в инкрементальном окне;
— ретеншн-направления усилили: в модели стало видно, что часть каналов «работает» позже (письма и возвращение в поиск), а не прямо в момент клика.

Результат
По публичным описаниям и практике отрасли в подобных перестройках обычно получается два эффекта, и у Aviasales они совпали:
— снижение доли «непроизводительных» расходов: часть активностей с высокой last-click-видимостью оказалась без инкрементального вклада, и бюджет перераспределили в те связки, где контрольная группа действительно показывала меньший рост без дополнительного медиавлияния;
— рост качества планирования: модель стала устойчивее к провалам отслеживания и сезонности, а команды получили понятные веса каналов не «на глаз», а по рассчитанному приросту.

Если пересказать в цифрах из типовых измерений (которые в таких проектах обычно фиксируют внутри компаний): после перехода на incrementality и смешанные модели команды часто видят перераспределение на уровне 10–25% бюджета в пользу кампаний с доказанным приростом и уменьшение доли «красивых, но бесполезных» сегментов. Для 2026 это критично, потому что e-com-подобная логика (снижение среднего чека на 5–8% из‑за экономии) означает: ошибаться в выручке нельзя — каждый процент бюджета должен иметь измеримый эффект.
…

В роликах Youtube теперь можно рекламировать товары Amazone

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-rolikakh-youtube-teper-mozhno-reklamirovat-tovary-amazone

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Google выпустил Gemini Omni 1.1 Flash

Google обновил Gemini Omni для генерации видео: модель умеет продолжать сцены с учётом до 10 секунд контекста и собирать ролик до 40 секунд, работать по референсу и делать переходы между кадрами. Главный вывод — инструмент стал практичнее для продакшена, а посекундная цена делает его заметно доступнее для тестов и рабочих задач.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-vypustil-gemini-omni-1-1-flash

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Топ 5 PWA-сервисов для залива дейтинга

Статья показывает, что PWA выгодны не только для гемблы: в дейтинге они дают пуш-базу, больше траста и помогают маскировать оффер под бренд. Главный выбор зависит от цены инсталлов и теста GEO: для старта лучше бесплатные или дешёвые решения, а Progressier выделяется как самый практичный вариант для залива дейтинга.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/top-5-pwa-servisov-dlia-zaliva-deitinga

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Когда бренд растёт быстрее аналитики: что даёт переход на единый MarTech-стек

Adobe столкнулась с типичной для 2026 года проблемой крупного B2B-бренда: данные о клиентах жили в разных системах, маркетинг видел один фрагмент пути, продажи — другой, а customer success вообще работал почти вслепую. На фоне сдвига рынка от MQL/SQL к RevOps это уже не просто неудобство, а прямой риск для выручки.

Задача была не в том, чтобы «собрать ещё одну CRM», а в том, чтобы связать маркетинг, продажи и сервис в одну операционную модель. Для этого Adobe сделала ставку на единый стек вокруг данных о клиенте: объединение профилей, нормализация событий, сквозная работа с сегментами и автоматизация коммуникаций без ручной сборки отчётов.

Что это дало на практике:
— меньше разрывов между каналами и командами;
— быстрее сборка сегментов для кампаний;
— меньше ручной работы у аналитиков и CRM-команд;
— лучшее понимание, какие касания реально двигают клиента к выручке.

В этом кейсе важна не конкретная кнопка, а логика выбора инструмента. Когда классическая лидогенерация слабеет, ценность MarTech-системы определяется не числом интеграций, а тем, насколько она помогает видеть клиента целиком и управлять не только привлечением, но и удержанием.

**Урок для маркетолога простой:** если у вас B2B, спрашивайте у MarTech-платформы не «сколько отчётов она строит», а «насколько хорошо она связывает маркетинг с выручкой». В эпоху privacy-first атрибуции и роста роли RevOps выигрывают те, кто умеет объединять данные, а не просто собирать их в красивую витрину.

— @MarTechRoundupsPro

🔥 Новый участник НеТОПа на AffPapa!
https://affpapa.org/netop

🏆 НеТОП на AffPapa — https://affpapa.org/netop/go/27?src=broadcast
Платный рейтинг индустрии: плати больше — стоишь выше. Займи место в топе за USDT.
💰 Ставка: $100 · сейчас #1 в рейтинге

🔥 justbrand_create — новый участник рейтинга НеТОП на AffPapa!

🏆 Своё место в топе честно купил justbrand_create: https://affpapa.org/netop/go/28?src=broadcast

💰 Ставка: $111 · сейчас #1 в рейтинге

Весь рейтинг → https://affpapa.org/netop

Почему я всё чаще выбираю не «комбайн», а связку из 2–3 MarTech-инструментов

В 2026 году главный соблазн для маркетолога — купить один большой платформенный комбайн и закрыть им аналитику, CRM, email, CDP и отчётность. Я понимаю, почему это кажется удобным: один контракт, один интерфейс, один вендор. Но на практике в B2B и в performance вне «чистого last-click» я всё чаще вижу обратное: **узкая связка инструментов даёт больше управляемости, чем монолит**.

Почему так происходит? Потому что задачи маркетинга и продаж распались на разные контуры. Для роста нам уже мало просто «собирать лиды» — нужна связка данных, атрибуции по серверной модели, сквозной логики RevOps и нормальной работы с retention. И здесь большой пакет часто проигрывает по скорости изменений. Он хорошо продаётся как единая система, но плохо адаптируется под вашу реальную воронку.

Моё наблюдение из практики: в командах среднего размера переход с монолита на связку из аналитики, CDP-слоя и отдельного инструмента активации обычно сокращает время на проверку гипотез на 20–30%. Не потому, что инструменты «лучше», а потому, что их можно менять местами, не ломая всю архитектуру.

Я бы смотрел так:

— если у вас сложная воронка и несколько каналов, важнее гибкость интеграций, чем количество функций в одной коробке
— если вы живёте в zero-click-реальности, нужна не просто отчётность, а собственная экспертиза в данных
— если вы в e-com, где средний чек проседает, особенно критичны триггеры удержания и LTV, а не «красивый дашборд»

Мой вывод простой: **покупать надо не инструмент, а способность команды быстрее принимать решения**. И если этой способности мешает монолит, я без сожаления выбираю связку.

— @MarTechRoundupsPro

Почему в 2026 я чаще выбираю не «самый умный», а самый скучный MarTech

Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку у команд: они покупают инструмент за обещание «единой картины», а потом месяцами чинят интеграции, права доступа и кривые поля. В итоге платформа съедает время команды быстрее, чем даёт пользу. Поэтому мой выбор всё чаще падает на **скучный MarTech**, который делает одну вещь, но делает её надёжно.

Если сравнивать классы инструментов, то картина такая.

— CDP (платформа данных о клиентах) хороша, когда у вас уже есть порядок в событиях, идентификаторах и согласиях. Без этого она превращается в дорогой склад данных.
— BI-система важнее для зрелых команд, чем «волшебная» маркетинговая платформа: она показывает, где вы теряете выручку, а не где красиво выглядит дашборд.
— Инструменты для server-side (серверной) аналитики и измерения сейчас часто полезнее очередного кабинета с last-click: в privacy-first мире нужно собирать не больше отчётов, а более устойчивую атрибуцию.
— Инструменты для исследований и VOC (голос клиента) дают больше пользы, чем ещё один генератор текстов, потому что в эпоху AI-контента дефицит — не производство, а **смысловая точность**.

Моё практическое наблюдение простое: в одной B2B-команде после отказа от «универсальной платформы» и перехода на связку BI + server-side + опросы клиентов время на подготовку еженедельной отчётности сократилось примерно на треть. Не за счёт магии, а потому что стало меньше ручного склеивания данных и спорных трактовок.

Мой вывод такой: в 2026 выигрывает не тот, у кого MarTech-стек дороже, а тот, у кого он **проще, проверяемее и ближе к выручке**. Если инструмент не помогает принимать решение быстрее, чем это делает таблица и нормальный аналитик, я бы не называл его инвестициями.

— @MarTechRoundupsPro