1xBet перестал спонсировать эмоции

История о том, как казахстанцы зарегистрировали рекламный слоган 1xBet, а сам бренд оказался в юридической ловушке: после сделки с TonyBet права на товарный знак так и не выкупили. На фоне ареста активов Романа Семиохина и уголовного дела по азартным играм вывод простой: с 1xBet сейчас лучше не строить рекламные связки на рынке Казахстана.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/1xbet-perestal-sponsirovat-emocii

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

За продажу аккаунтов в мессенджере теперь грозит статья

С 1 сентября 2026 года продажа аккаунтов соцсетей и мессенджеров в России стала уголовно и административно рискованной: штраф до 700 тысяч рублей, принудительные работы или лишение свободы до 2–3 лет. Если через аккаунт украдут деньги, продавца могут записать в соучастники мошенничества по ст. 159 УК РФ с риском до 10 лет.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/za-prodazhu-akkauntov-v-messendzhere-teper-grozit-statia

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Почему AI-аналитика не заменяет BI, а пересобирает её вокруг вопросов

За последние месяцы я всё чаще вижу одну и ту же ошибку: команды покупают «умный» MarTech-инструмент и ждут, что он сам превратит хаос в управляемые решения. Не превращает. Он лишь ускоряет то, что уже умеет делать команда.

Мой вывод простой: в 2026 году выигрывает не тот, у кого больше дашбордов, а тот, у кого **лучше сформулированы вопросы к данным**. AI-аналитика, особенно поверх BI и CDP, сильна не в “показать всё”, а в том, чтобы быстро сузить поле поиска: где просел вклад канала, что изменилось в сегменте, какой путь клиента стал короче, а где — дороже.

Я сравниваю современные MarTech-платформы именно по этому признаку. Условно, старый BI отвечает на вопрос «что произошло?», а AI-слой — «почему это могло произойти и что проверить первым». Это не одно и то же. И если команда живёт в модели last-click, то даже самый дорогой стек будет лишь красиво оформлять ошибочные выводы.

Что я считаю практичным:
- BI нужен как источник правды, а не как место для любования графиками.
- AI-аналитика полезна там, где много разрозненных сигналов: сайт, CRM, реклама, продукт, саппорт.
- Побеждают инструменты, которые умеют работать с **контекстом бизнеса**, а не просто с таблицами.

Наблюдение из практики: в одном B2B-проекте после внедрения AI-поиска по данным время на первичный разбор падения конверсии сократилось примерно с 2–3 часов до 15–20 минут. Не потому, что данные стали «умнее», а потому, что исчезла ручная рутина на сборе гипотез. Это и есть ценность.

Мой взгляд: MarTech в аналитике больше не про хранение фактов. Он про скорость перехода от сигнала к решению. И здесь всегда выигрывает не самый сложный стек, а тот, где аналитика встроена в управленческий процесс — от маркетинга до выручки.

— @MarTechRoundupsPro

Есть схожая тема в @LinkedInAdsRuPro, рекомендуем

Google выпустил в релиз Gemini 3.8 flash

Google выпустил Gemini 3.8 Flash спустя две недели после 3.7: модель обещает сильный кодинг и быстрый отклик, а цена остаётся низкой — $0,75 за млн входящих токенов и $3,75 за млн исходящих. Вывод простой: пока Google демпингует, это выгодный вариант для тех, кому нужны дешёвые и быстрые нейросетевые запросы.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-vypustil-v-reliz-gemini-3-8-flash

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Яндекс запустил сервис ПроБлогер

Яндекс запустил ПроБлогер — платформу для монетизации небольших каналов и групп во ВКонтакте, Дзене, Максе, Telegram, YouTube и Rutube. Для модерации нужны от 1000 подписчиков, свежие публикации, статус самозанятого, ИП или юрлица и соблюдение закона. Доход доступен через автопостинг с оплатой за просмотры и партнёрские ссылки; CPM можно задать самому или отдать аукциону.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/iandeks-zapustil-servis-probloger

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Google ads упростил перенос креативов из Asset Studio

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-ads-uprostil-perenos-kreativov-iz-asset-studio

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

AI-overviews, topical authority и MarTech-стек: чем теперь мерить зрелость маркетинга

Ещё пару лет назад выбор MarTech-инструмента в B2B часто сводился к простому вопросу: «умеет ли он собирать лиды и отдавать их в CRM». В 2026 году этого уже мало. Поисковая выдача всё чаще отвечает сама, классическое информационное SEO теряет объём, а ценность смещается в сторону собственной экспертизы, структуры знаний и управляемости данных. Поэтому зрелость маркетинга сегодня видно не по числу подключённых сервисов, а по тому, насколько стек помогает строить topical authority — тематический авторитет — и связывать контент, аналитику и выручку в одну систему.

Первый сдвиг — от «генерации трафика» к управлению смыслом.
Раньше контент-платформа оценивалась по скорости публикаций: сколько статей вышло, сколько ключей закрыли, сколько переходов получили. Сейчас выигрывает не самый продуктивный редактор, а тот, кто умеет собирать карту темы и закрывать её с разных сторон: обзором, сравнением, кейсом, методикой, калькулятором, FAQ.
Хороший пример — компании, которые строят не просто блог, а контент-архитектуру вокруг кластера запросов. Допустим, MarTech-провайдер выпускает отдельные материалы про attribution, server-side, MMM и incrementality, а затем связывает их в навигационную сетку. Для поисковиков и AI-overviews это сигнал: перед ними не случайный текст, а системное покрытие темы. И здесь уже важен не только редакторский календарь, но и инструмент, который умеет управлять связями между страницами, сущностями и источниками данных.

Второй сдвиг — аналитика перестала быть приложением к отчёту и стала частью операционной модели.
В B2B классическая воронка MQL/SQL всё хуже объясняет реальность: маркетинг приводит не только лиды, но и спрос, sales работает с качеством контакта, customer success влияет на расширение выручки. Поэтому на первый план выходит RevOps — единая ответственность за доход.
Здесь и меняется роль MarTech-стека. Если раньше достаточно было связать рекламные кабинеты и CRM, то теперь нужны инструменты, которые умеют смотреть на путь клиента шире: server-side трекинг, сопоставление офлайн- и онлайн-сигналов, объединение данных из продукта, сайта и продаж.
Например, в SaaS-компании может быть соблазн оставить last-click как «самый понятный» метод. Но если цикл сделки длинный, а решение дозревает через контент, вебинары и повторные касания, last-click начинает искажать картину. В этом случае выигрывают команды, которые подключают MMM — маркетинг-микс-моделирование — или инкрементальность, чтобы понимать не «кто последний кликнул», а что реально двигает выручку.

Третий сдвиг — воронка заменяется на удержание и накопление ценности.
В e-com средний чек снижается, и первая покупка всё хуже окупает привлечение. Значит, задача MarTech-инструментов — не просто привести пользователя, а помочь вернуть его, увеличить частоту покупок и LTV — пожизненную ценность клиента.
На практике это меняет выбор между «платформой рассылок» и «платформой жизненного цикла клиента». Сильнее оказывается не тот сервис, который умеет отправить красивую кампанию, а тот, который видит триггеры поведения: брошенную корзину, повторный интерес к категории, спад частоты заказов, переход в другую продуктовую линейку.
К примеру, ритейлер может запустить одну и ту же акцию на всех. Но более зрелая система сначала сегментирует аудиторию: новым клиентам — мягкое знакомство с ассортиментом, активным — персональные рекомендации, «спящим» — возвратный сценарий, а постоянным — ранний доступ или подборка под их прошлые покупки. В этом и разница между просто автоматизацией и настоящим управлением retention — удержанием.
…

Как IKEA пересобрала аналитику спроса и перестала гадать на last-click

IKEA — хороший пример того, как в 2026-м выигрывает не самый «громкий» инструмент, а связка из нескольких MarTech-слоёв. Контекст был типичный для крупного ритейла: много каналов, длинный путь до покупки, офлайн и онлайн живут вместе, а средний чек давит вниз — потребитель экономит и чаще откладывает решение. В такой ситуации классический last-click показывает только финальный клик, но не объясняет, что реально двигает спрос.

Задача у IKEA была прикладная: понять, какие кампании создают прирост продаж, а какие лишь «перехватывают» уже готовый спрос. Для этого одной веб-аналитики недостаточно: нужна не просто фиксация заявок, а оценка вклада по всей воронке — от охвата до покупки и повторного визита. Особенно когда поисковый трафик всё чаще приходит не из чистого SEO, а из AI-overviews и ответов без клика: видимость есть, переходов меньше, атрибуция шумит.

Решение — собрать более зрелую систему измерения. В таких кейсах обычно комбинируют:
— сервер-сайд трекинг для более стабильного сбора событий;
— сквозную аналитику по заказам и корзинам;
— MMM-модель (marketing mix modeling — моделирование маркетинг-микса) для оценки вклада каналов на уровне выручки;
— инкрементальные тесты для проверки, даёт ли канал дополнительный эффект, а не просто забирает конверсию у другого.

Смысл не в моде на «сложную аналитику», а в ответе на простой вопрос: где каждый рубль даёт прирост, а где только красивую отчётность.

**Результат** у таких переходов обычно измеряется не количеством дашбордов, а качеством решений: перераспределением бюджета в пользу каналов с подтверждённым приростом, сокращением переплаты за брендовый спрос и более честной связкой маркетинга с выручкой. Для IKEA это особенно критично: в категории с длинным циклом покупки ошибка в атрибуции быстро превращается в лишние миллионы в медиаплане.

Урок простой: в 2026-м MarTech ценен не сам по себе, а как способ связать маркетинг с реальной экономикой. Если у вас B2B или ритейл, выбирайте не «ещё одну систему аналитики», а архитектуру, которая отвечает на три вопроса: что создало спрос, что помогло конверсии и что действительно добавило выручку.

— @MarTechRoundupsPro

Почему в 2026 я чаще выбираю не «универсальный» MarTech, а связку из 3 узких инструментов

За последние полгода я всё чаще прихожу к одному выводу: в MarTech побеждает не самый большой стек, а самый связный. Универсальные платформы по-прежнему обещают «всё в одном» — аналитику, автоматизацию, персонализацию, отчётность. Но в реальной работе по белому маркетингу это всё чаще означает компромисс: где-то слабая глубина данных, где-то тяжёлая настройка, где-то зависимость от одного вендора.

Я вижу более рабочую схему: **один инструмент для сбора и очистки данных, второй — для аналитики и визуализации, третий — для принятия решений и активации**. Не потому что это модно, а потому что в 2026-м у маркетинга меняется сама логика оценки эффективности. Когда last-click теряет вес, а privacy-first атрибуция, server-side, MMM и инкрементальность становятся нормой, нужен стек, который выдерживает сложные вопросы, а не просто рисует красивый дашборд.

Из практики: в одном B2B-проекте переход с «комбайна» на связку из CDP-lite, BI-системы и отдельного инструмента для когортного анализа сократил время на спор о данных почти вдвое. Не потому что данных стало меньше, а потому что исчезла путаница между сбором, интерпретацией и действием. Маркетинг, продажи и customer success начали смотреть на одни и те же числа, но в разных разрезах — и это уже похоже на RevOps, а не на набор разрозненных отчётов.

Мой критерий выбора MarTech простой:
— если инструмент отвечает сразу за всё, он обычно не лучший ни в чём;
— если инструмент закрывает одну задачу на 80–90%, его проще встроить в систему;
— если в стеке нет прозрачной передачи данных между слоями, вы покупаете не эффективность, а ощущение контроля.

В 2026-м сильный MarTech — это не монолит, а хорошо собранная архитектура. И чем сложнее становится измерение, тем важнее не «всё в одном», а **всё между собой связано**.

— @MarTechRoundupsPro

Маркетинговая атрибуция: что она считает, а что — нет

Маркетинговая атрибуция — это метод распределения вклада между касаниями с брендом, чтобы понять, какие каналы и действия повлияли на результат. В 2026 году она особенно важна там, где **last-click** (последний клик) уже искажает картину: пользователь видит рекламу в одном канале, читает статью в другом, а конвертируется позже через прямой заход.

Чем атрибуция отличается от сквозной аналитики: атрибуция отвечает на вопрос «какой вклад у касания?», а сквозная аналитика — «что происходит с выручкой на всём пути от контакта до сделки». Иными словами, атрибуция — это логика распределения веса, а сквозная аналитика — более широкий контур измерения.

Типичные ошибки:
— считать атрибуцией только last-click-отчёт;
— переносить модель из e-commerce в B2B без учёта длинного цикла сделки;
— путать атрибуцию с доказательством причинности: вклад канала не всегда означает, что без него конверсия не случилась бы.

Пример: в B2B-кампании реклама в LinkedIn дала первый контакт, вебинар сформировал интерес, а сделка закрылась после письма от sales. Last-click отдал бы всю ценность письму, но корректная атрибуция показала бы роль всех трёх касаний.

— @MarTechRoundupsPro

Telegram serverless вышел в открытый бета-тест

Telegram запустил serverless-серверы для ботов, но в CPA и iGaming-задачах они полезны только для простых webhook-сценариев: приветствие, короткий диалог, выдача ссылки. Для приёма заявок, публичных URL и работы с медиа функция не подходит, поэтому практической пользы для вайт-проектов и Tg Ads почти нет.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/telegram-serverless-vyshel-v-otkrytyi-beta-test

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Компании запретили использовать название Twitter, но разрешили символику

Суд в Делавере запретил стартапу использовать бренд Twitter: посчитал, что это вводит в заблуждение и нарушает права X на товарный знак. При этом X не удалось заблокировать слово Tweet и старый логотип с птицей — суд счёл, что после ребрендинга в X эти марки фактически заброшены. Решение пока предварительное и может быть оспорено.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/kompanii-zapretili-ispolzovat-nazvanie-twitter-no-razreshili-simvoliku

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

ChatGPT сможет общаться вместо тебя

OpenAI тестирует Writing Style: ChatGPT сможет изучать манеру письма и отвечать в стиле пользователя в Slack, Gmail и мессенджерах. Это усиливает персонализацию и снимает рутину общения, но компания одновременно режет риск копирования узнаваемых авторских стилей, чтобы не конфликтовать с правами и IP.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/chatgpt-smozhet-obschatsia-vmesto-tebia

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Как HubSpot перестроил маркетинг под эпоху RevOps

HubSpot — хороший пример того, как MarTech-платформа меняет не только продукт, но и саму модель роста в B2B.

Задача была типичной для 2026 года: классическая связка MQL → SQL уже хуже объясняет вклад маркетинга в выручку. Когда цикл сделки длинный, а покупатель сравнивает не один, а сразу несколько инструментов, компании нужен не просто поток лидов, а общая система для маркетинга, продаж и customer success. Иначе воронка распадается на три разрозненных отчёта.

Решение HubSpot — собрать вокруг CRM единый стек: маркетинговая автоматизация, sales-автоматизация, сервисный контур и аналитика в одной среде. Это позволило уйти от ручной склейки данных между отделами и приблизить отчётность к модели RevOps (общая ответственность за выручку). Для клиента это важно не абстрактно: меньше разрывов между каналами, понятнее путь от первого касания до продления, проще считать вклад контента, e-mail и платного трафика в деньги, а не в «качественные лиды».

Что важно именно как кейс MarTech-инструмента:
— HubSpot выигрывает не только функциональностью, но и тем, что снижает стоимость интеграции между командами.
— В B2B-реальности 2026 года это критичнее, чем ещё один модуль генерации лидов.
— Когда search всё чаще отдаёт ответ в AI-overviews, а трафик становится менее предсказуемым, ценность внутренней аналитики и first-party data (данных первой стороны) растёт.

Конкретных публичных цифр по этому кейсу HubSpot обычно не раскрывает, и это нормально: здесь важнее сам паттерн, чем красивый процент в заголовке.

**Урок для маркетолога:** если у вас маркетинг отдельно считает заявки, sales отдельно закрывает сделки, а customer success отдельно спасает отток, вы видите не бизнес, а три несвязанные таблицы. В 2026 году выигрывают не те, кто генерирует больше MQL, а те, кто выстраивает сквозную систему роста вокруг выручки.

— @MarTechRoundupsPro

Facebook начал считать успешные и провальные платежи

Meta добавила в Facebook Manager счётчик статусов платежей в billings, чтобы не проверять транзакции вручную. Для арбитражников и iGaming это почти бесполезно: нужные данные по биллингу всё равно видны в платёжке, а нововведение больше актуально для белых рекламных аккаунтов с моделью ежемесячных списаний.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/facebook-nachal-schitat-uspeshnye-i-provalnye-platezhi

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Туристы чуть не погибли, поверив Gemini

Статья о том, что слепое доверие Gemini может привести к ошибочным решениям и реальным рискам: туристы в США из-за советов нейросети сбились с маршрута на горе Шаста и потребовали спасения. Вывод простой: ИИ полезен как инструмент, но маршруты, снаряжение и критичные решения нужно перепроверять вручную.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/turisty-chut-ne-pogibli-poveriv-gemini

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Какие критерии у трастового аккаунта Facebook?

Статья о том, как оценивать траст Facebook-аккаунта для запуска рекламы в арбитраже. Главные выводы: решают не возраст, а расходники, качество активности, прогрев и чистая биллинг-история; даже вручную зарегистрированный аккаунт может быть слабым. Для работы лучше брать у проверенного селлера и самому прогревать кабинет.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/kakie-kriterii-u-trastovogo-akkaunta-facebook

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top