Топ-5 прокси сервисов для УБТ

Статья разбирает выбор прокси для автоматизации УБТ: от массового фарма соцсетей до парсинга. Универсального провайдера нет: для рутинных скриптов подходят дешевые серверные IPv4, для долгого прогрева аккаунтов — трастовые мобильные IP с безлимитным трафиком, а для редких гео — резидентские пулы. Главный вывод: прокси — критически важный расходник, экономия на котором ломает работу связок и многопоточного софта.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/top-5-proksi-servisov-dlia-ubt

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Anthropic обвинила DeepSeek, Moonlight и Alibaba в дистиляции

Статья о том, как китайские компании массово выкачивают ответы западных нейросеток, чтобы дообучать свои модели. Anthropic говорит о 24 000 фейковых аккаунтов и 16 млн запросов к Claude. Вывод простой: рынок ИИ входит в фазу жёсткого копирования, а китайские модели Qwen, Kimi и DeepSeek могут быстро догонять лидеров дешевле.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/anthropic-obvinila-deepseek-moonlight-i-alibaba-v-distiliacii

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

BI tool не спасает, если нет договорённости о метрике

Самая частая ошибка в martech-стеке 2026 года — ждать, что BI сам «соберёт правду» из CRM, рекламных кабинетов и CDP. Не соберёт. Если маркетинг считает лиды, продажи — сделки, а клиентский успех — удержание, то любой красивый дашборд превращается в спор о том, чья цифра правильнее. Для B2B это особенно заметно: на фоне RevOps ценность инструмента не в графиках, а в том, насколько он помогает договориться о единой выручке.

— @MarTechRoundupsPro

Почему я перестал считать «всё-в-одном» лучшим MarTech-выбором

В 2026-м главный соблазн у маркетинга прежний: купить платформу, которая обещает закрыть сразу аналитику, кампании, отчёты и автоматизацию. Я всё чаще вижу, что это работает только на презентации. В реальной операционке «комбайн» начинает проигрывать связке из 2–3 узких инструментов.

Моё наблюдение простое: чем сложнее цикл сделки и чем выше ставка на выручку, тем дороже обходится монолитная система. У одного B2B-клиента после перехода с большого маркетингового пакета на связку CDP + продуктовая аналитика + BI время на подготовку отчётов сократилось почти вдвое, а спорных решений в воронке стало меньше. Не потому, что инструменты стали «умнее», а потому, что каждый из них отвечал за свою задачу.

Я бы сравнивал MarTech не по списку функций, а по трём вещам:

— Насколько быстро команда получает ответ на вопрос, а не красивый дашборд
— Можно ли доверять данным без ручной «переупаковки» в Excel
— Есть ли у платформы реальная польза для RevOps, а не только для маркетинга

Сейчас, когда last-click всё слабее, а server-side, MMM и инкрементальность становятся нормой, особенно важно не путать сбор данных с управлением выручкой. Платформа может красиво считать клики и открытия, но если она не помогает связать канал, сегмент и доход, это уже не MarTech, а дорогой слой отчётности.

Мой вывод такой: **покупать нужно не ширину, а согласованность**. Если инструмент помогает команде быстрее принимать решения и не спорить о цифрах, он окупается. Если он просто экономит строчку в закупке, я бы не спешил.

И да, в эпоху AI-overviews и zero-click-контента выиграют не те, у кого больше функций, а те, у кого точнее роль в системе.

— @MarTechRoundupsPro

Тем временем подстилка коричневых Кардиналов и лично Кустова главред Максим Огненный завёл собственный канал, где, наверное, опять будет писать стихи и анонсировать вьюхи с ме**дроновыми наркоманами.🤡🤡

Чем вообще известен этот персонаж? Собсна, только порцией отборного кринжа, например, не так давно он выебывался на Иванова в "Письмах кардинала", но недожал и тема осталась нераскрытой. ЕЮ заслужил даже высокоинтеллектуальные выпады, которые тот не понял в силу врождённого аутизма:

Высокохудожественная лексика героя, демонстрируемая им не только на своем канале, но и на любой публичной площадке, настолько пленит любого слушателя, что мало кто может стать собеседником жертвы во второй раз.

Нихуя не разбираясь в аффилке, он на серьёзных щах брал интервью у Мефмедова и пытался построить серьёзный диалог с объёбанной ракетой. Из остальных достижений только нытье в чатиках: персонаж настолько невзрачный, что даже хуесосить его не так интересно.¯\_(ツ)_/¯

А теперь Огненный завёл собственный канал, где собрался выебать всех, но, походу, ебать будет лишь подписоту своей графоманией. Похожей хуйнёй занимался и оунер ФБ Киллы, который так любит рассуждать про экономику и политику. Оно и понятно: что у коричневых, что у киллы, что у партнёркина — один инвестор и одна крыша, поэтому подопечные синхронно занимаются бестолковой хуйнёй. Кому не похуй, подписывайтесь, будет интересно (нет): https://t.me/+dr240TeLtPc2Nzdk

В арбитраже деньги есть, но только у тех, кто с LuckyCards 💵

TMS как инструмент MarTech: почему он не заменяет IT, но снимает узкие места

Если вы в 2026-м строите аналитику под Topical Authority, AI-overviews и privacy-first атрибуцию, то Tag Management System (система управления тегами, TMS) становится не “галочкой”, а способ сделать маркетинговые эксперименты быстрее. Но важный нюанс: TMS не делает IT избыточным — он меняет роли.

Чек-лист внедрения TMS под задачи аналитики и performance

— Определите “маркетинговые” теги и разделите их по типам
Разнесите: пиксели (события), скрипты воронки, параметры кампаний, диагностика. Цель — чтобы часть задач была легкой для маркетинга, а часть оставалась в зоне IT.

— Зафиксируйте SLA на внедрение и изменения
Согласуйте время ответа и окна релиза: сколько минут/часов на новый тег, сколько на изменения схемы данных. Без этого TMS быстро превращается в “еще один админ-панель”.

— Настройте библиотеку событий с единым словарём
Сделайте матрицу: событие → параметры → источник. Например, purchase/lead/signup и обязательные поля (канал, кампания, тип лида) должны быть одинаковыми для всех сайтов/поддоменов.

— Сделайте data-layer единственной точкой правды для маркетинга
Маркетинг не должен собирать параметры “на лету” в GTM-логике. Правильнее: данные формируются на уровне витрин/сервисов, а TMS только маршрутизирует и подписывает события.

— Введите режим “безболезненных” релизов и валидации
Перед публикацией — тестовый режим и проверки: корреляция с источниками, отсутствие дублей, корректность consent-логики (согласия), устойчивость к кросс-доменных переходам.

— Отдайте маркетингу скорость, а IT — контроль безопасности и интеграций
Маркетинг управляет добавлением/включением тегов в рамках политики. IT сохраняет роль: права доступа, CSP/безопасность, контроль зависимостей и критичных интеграций.

— Свяжите TMS с measurement-стратегией (а не только с кодом)
Опишите, как эти события участвуют в инкрементальности, серверной обработке и MMM (моделирование маркетинговых миксов). Тогда TMS работает как фундамент доверенных данных.

когда это пригодится: при росте нагрузки на IT и необходимости выпускать тесты быстрее без потери качества измерений.

— @MarTechRoundups

Antropic раскрыла ферму с нейронными дейтинг-моделями

Anthropic раскрыла кейс китайской студии, которая запустила 20 дейтинг-приложений с нейропрофилями для удержания пользователей. Вместо стандартного слива дейтинг-трафика на чужие смартлинки, вебмастерам стоит присмотреться к разработке собственных LLM-сервисов. Затраты на токены и подключение платежных решений окупаются за счет прямого контроля над монетизацией и забора всей маржи рекламодателя.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/antropic-raskryla-fermu-s-neironnymi-deiting-modeliami

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Разработчик игры слил $220 в Google ads на установки ботами

Статья описывает кейс разработчика, потерявшего бюджет в Google Ads из-за фрода и специфики атрибуции. Платформа засчитала конверсии, которые не подтвердились в Google Play Console, так как алгоритм учитывает установки без прямой связи с кликом. Главный вывод: Google Ads может наливать ботов не меньше пуш-сетей. При работе за инсталы важно жестко контролировать качество трафика и сверять аналитику с бэкендом, в то время как Facebook на данный мо…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/razrabotchik-igry-slil-220-v-google-ads-na-ustanovki-botami

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Google расширил Data Manager

Google интегрировал инструмент Data Manager в GA и DV360 для удобной передачи first-party данных, что дает рост ROAS до 26%. Для арбитража трафика прямого применения у офлайн-данных нет, однако инструмент можно использовать для манипуляции алгоритмами: отправка синтетических конверсий через API поможет скорректировать оптимизацию и направить автостратегии на поиск нужной аудитории.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-rasshiril-data-manager

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Атрибуция в эпоху приватности: почему MMM возвращается в B2B и E-com

Последние два года мы наблюдаем закат эпохи last-click (последнего клика) как единственного мерила эффективности. В мире, где privacy-first (приоритизация конфиденциальности) становится стандартом, а браузеры зачищают сторонние файлы cookie, старые способы отслеживания пути клиента превратились в гадание на кофейной гуще.

Когда-то мы стремились к полной прозрачности, пытаясь «приземлить» каждый рубль на конкретный клик. Сегодня этот подход вредит стратегии. В 2026 году бизнес, который продолжает опираться на прямой трекинг, теряет из виду до 40% конверсий, проходящих через «теневые» каналы: мессенджеры, закрытые сообщества и личные рекомендации.

На смену линейной атрибуции возвращается MMM (Marketing Mix Modeling — моделирование маркетингового микса). Это не просто дань моде, а необходимость для тех, кто работает с RevOps (объединенным управлением доходами). Современный MMM, подпитанный машинным обучением, позволяет оценивать вклад каждого канала в общую выручку, учитывая внешние факторы: сезонность, экономическую ситуацию и даже уровень цен конкурентов.

Мое наблюдение из практики: компании, перешедшие от моделирования «клик-в-клик» к статистическому анализу влияния каналов на LTV (пожизненную ценность клиента), показывают на 15% более эффективное распределение бюджета уже через полгода.

— Перестаньте требовать от аналитиков отчетов, где сумма всех «кранов» совпадает с отчетом в CRM до копейки. Это математически невозможно в текущих условиях.
— Инвестируйте в server-side (серверную) интеграцию данных, чтобы получать чистые сигналы, не зависящие от блокировщиков рекламы.
— Используйте эксперименты с incrementality (инкрементальностью), чтобы понять, принес ли бы этот клиент прибыль, если бы он не увидел вашу рекламу.

В условиях, когда каждый потребитель осознанно экономит, а рынок перенасыщен AI-генерируемым контентом, ваша задача — не «догнать» пользователя, а понять, какой из ваших смыслов стал триггером для долгосрочного сотрудничества. Пора признать: мы больше не считаем клики, мы считаем влияние. И в этой новой реальности экспертность в выборе модели атрибуции важнее, чем умение настроить очередной рекламный кабинет.

— @MarTechRoundups

Есть схожая тема в @ReengagementRu, рекомендуем

Xchat удалён из App Store и Google play

Google Play и App Store удалили мессенджер XChat, продвигавшийся Илоном Маском как сервис с шифрованием без рекламы. Несмотря на трафик из X.com, приложение исключили из сторов. Причиной мог стать отказ от трекинга, что мешает монетизации и антифрод-системам площадок. Кейс доказывает: отсутствие рекламных инструментов делает софт уязвимым, а медийная поддержка не спасает продукт, если его политика нарушает правила маркетплейсов.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/xchat-udalen-iz-app-store-i-google-play

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

В Facebook Ads Manager появилась метрика Creative Diversity

Meta представила метрику Creative Diversity для оценки разнообразия креативов. Алгоритм Generative Recommender анализирует стиль, тему, тип хука и формат объявлений. Простое изменение цвета или ракурса теперь не работает: система пессимизирует похожие подходы. Для эффективного залива арбитражникам придется тестировать принципиально разный контент, чтобы алгоритмы лучше находили аудиторию. Инструмент выйдет из беты до конца года.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-facebook-ads-manager-poiavilas-metrika-creative-diversity

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Твои переписки с ChatGPT читают люди

OpenAI привлекает подрядчиков для ручного анализа диалогов с ChatGPT, чтобы повысить качество модели. В ходе проверки конфиденциальная информация пользователей попадает к третьим лицам. Для сферы CPA это несет прямые риски: уникальные связки, креативы и структуры лендингов, созданные нейросетью, перестают быть приватными. Главный вывод — любая информация, переданная ИИ, может быть изучена извне, что ведет к быстрому выгоранию профитных подходов …

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/tvoi-perepiski-s-chatgpt-chitaiut-liudi

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Google тестирует оплату за контент сайта

Google запустил тест программы AI Contribution Pilot, предлагая вебмастерам выплаты через Search Console за контент, повлиявший на ответы ИИ в Gemini и AI Overviews. Алгоритмы оценки вклада и формулы расчетов непрозрачны, а суммы пока скромные. Главный итог: создан важный прецедент прямой компенсации за использование авторских материалов в генеративной выдаче.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-testiruet-oplatu-za-kontent-saita

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

AI-оверлей и top-of-funnel: как B2B-команда подняла качество трафика через исследование запросов и “сырой” мониторинг контента

Бренд/контекст
B2B SaaS (аналитика для продаж) с упором на лидогенерацию: лиды приходили, но доля нерелевантных заявок росла, а цикл доведения до сделки удлинялся. Параллельно в 2026 усилился тренд AI-overviews: пользователи чаще получают ответ прямо в поиске и “доходят” до сайта позже или не доходят вовсе. Поэтому компания пересобрала верх воронки через исследование потребностей и проверку соответствия контента реальным сценариям покупателей.

Задача
1) Определить, какие темы реально “покупают” (пусть и без гарантий конверсии) — и отделить информационные запросы, не ведущие к квалификации.
2) Снизить долю лидов, которые не дотягивают до MQL/SQL (в терминах бизнеса: меньше повторных дисквалификаций, чище база).
3) Зафиксировать, как меняется видимость и качество органического трафика после обновлений поисковой выдачи и роста AI-ответов.

Решение (инструментальная связка)
— Topic research + кластеризация: инструмент для сбора семантики и группировки по намерению (информационное/сравнение/требования/интеграции). Цель — не “набрать ключи”, а разложить на карту сценариев: “как выбрать”, “как внедрить”, “как доказать экономику”.
— Контент-диагностика по запросам: инструмент проверки охвата тем внутри домена и сопоставления с тем, что ищет рынок. На практике это дало список “дыр”: страницы, которые ранжируются, но не закрывают критерии выбора (например, ограничение по интеграциям, требования по данным, безопасность).
— Мониторинг форматов и SERP-изменений: трекинг выдачи по ключевым кластерам с фиксацией, где появляется AI-ответ (а значит, часть кликов уходит из классического поиска).
— RevOps-логика для проверок гипотез: контент связывали с результатом через воронку (не только заявки, но и долю квалифицированных). Там, где метрики “заявка есть, качество падает”, корректировали страницы: добавляли доказательства (кейсовые срезы, требования к данным, типовые роли в внедрении).

Конкретный результат
В течение 6–10 недель доля релевантных заявок выросла за счёт пересборки страниц под сценарии выбора, а общий вал лидов перестал быть самоцелью. По внутренним данным команды:
— уменьшилась доля неквалифицированных обращений (процент дисквалификаций снизился);
— время до SQL сократилось у сегментов, которые пришли на “сравнительно-прикладные” страницы (где описаны критерии и внедрение, а не только определения).
Публичных цифр по абсолютным значениям (например, +X% заявок в штуках) источник не содержал, но ключевой сигнал был именно в улучшении качества и скорости прохождения этапов.

Урок для читателя (как перенести)
— В эпоху AI-overviews выигрывает не тот, кто публикует чаще, а тот, кто умеет давать контент “с собственной экспертизой”: критерии выбора, ограничения, требования, доказательства.
— Делите семантику не по “темам”, а по намерениям и сценариям: если страница закрывает только определение, она будет собирать трафик, который трудно квалифицировать.
— Подключайте RevOps-мышление: исследование запросов должно заканчиваться проверкой на воронке (качество и скорость), а не только на ранжировании.

Если хотите, в следующем посте разберу конкретную схему “кластер → страница → критерии квалификации → тест инкрементальности”, какие метрики смотреть и как связать это с серверсайд-атрибуцией без упора в last-click.

— @MarTechRoundups

В публичный доступ вышли Gemini 3.8 Live и Gemini 3.8 Live Extended Thinking

Google представила Gemini 3.8 Live и Extended Thinking — голосовые ИИ-модели с поддержкой 97 языков и функцией параллельного мышления. Инструмент умеет выполнять фоновые задачи и анализировать видео в реальном времени, не прерывая диалог. Высокое качество распознавания речи и доступ через API позволяют эффективно использовать модели для автоматизации воронки продаж, обработки лидов и создания интерактивных креативов.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-publichnyi-dostup-vyshli-gemini-3-8-live-i-gemini-3-8-live-extended-thinking

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top