Атрибуция на основе данных (Data-Driven Attribution)
В эпоху privacy-first (приоритета конфиденциальности) классическая модель учета последнего клика окончательно теряет точность. Атрибуция на основе данных — это математический метод распределения ценности конверсии между всеми точками касания (touchpoints) в пути клиента, основанный на анализе поведения пользователей.
В отличие от эвристических моделей (где фиксированные веса назначаются вручную, например, «первый клик» получает 100%), Data-Driven подход использует алгоритмы машинного обучения. Система анализирует как совершивших покупку пользователей, так и тех, кто прошел путь, но не стал клиентом, вычисляя реальный вклад каждого рекламного канала в итоговый результат.
Главное отличие: эвристика — это предположение маркетолога, алгоритмическая атрибуция — это расчет вероятностей.
Типичная ошибка: попытка внедрить сложную модель при недостаточном объеме данных. Если в системе менее 15–20 тысяч конверсий в месяц, алгоритм не сможет обучиться корректно, и данные будут искажены.
Пример: пользователь увидел баннер в соцсетях, через неделю перешел по ссылке из рассылки, а затем совершил покупку через прямой заход на сайт. Модель последнего клика отдаст всю заслугу прямому заходу. Data-Driven модель определит, что именно рассылка стала решающим фактором, и присвоит ей большую долю веса, что позволит точнее оптимизировать бюджет в рамках RevOps (управления выручкой).
— @MarTechStackRuPro
В эпоху privacy-first (приоритета конфиденциальности) классическая модель учета последнего клика окончательно теряет точность. Атрибуция на основе данных — это математический метод распределения ценности конверсии между всеми точками касания (touchpoints) в пути клиента, основанный на анализе поведения пользователей.
В отличие от эвристических моделей (где фиксированные веса назначаются вручную, например, «первый клик» получает 100%), Data-Driven подход использует алгоритмы машинного обучения. Система анализирует как совершивших покупку пользователей, так и тех, кто прошел путь, но не стал клиентом, вычисляя реальный вклад каждого рекламного канала в итоговый результат.
Главное отличие: эвристика — это предположение маркетолога, алгоритмическая атрибуция — это расчет вероятностей.
Типичная ошибка: попытка внедрить сложную модель при недостаточном объеме данных. Если в системе менее 15–20 тысяч конверсий в месяц, алгоритм не сможет обучиться корректно, и данные будут искажены.
Пример: пользователь увидел баннер в соцсетях, через неделю перешел по ссылке из рассылки, а затем совершил покупку через прямой заход на сайт. Модель последнего клика отдаст всю заслугу прямому заходу. Data-Driven модель определит, что именно рассылка стала решающим фактором, и присвоит ей большую долю веса, что позволит точнее оптимизировать бюджет в рамках RevOps (управления выручкой).
— @MarTechStackRuPro
Эволюция атрибуции: отказ от трекинга в пользу моделирования
В текущем квартале заметен рост интереса к MMM (маркетинговому маркетинговому моделированию) в компаниях среднего сегмента. Если раньше такой подход к оценке эффективности был прерогативой крупных корпораций с огромными бюджетами, то теперь инструменты на базе статистического анализа данных становятся доступны для повседневного управления performance-маркетингом (маркетингом результативности).
Технические команды все чаще отключают или ограничивают сбор данных через клиентские пиксели, переходя на server-side (серверную) передачу событий. Вслед за этим меняется стек: вместо привычных систем сквозной аналитики, опирающихся на cookies (файлы идентификации пользователя), специалисты внедряют платформы для оценки инкрементальности (дополнительной ценности канала).
Инструменты теперь запрашивают не просто факт «клика», а исторические данные по транзакциям, сезонности и внешним факторам рынка. Внешне это выглядит как замедление отчетности: вместо данных в реальном времени управление переходит к итерациям раз в неделю или месяц.
Замечаете ли вы, что переход от индивидуального трекинга пользователей к агрегированным статистическим данным требует пересмотра привычных дашбордов в командах RevOps (операционного управления выручкой)?
— @MarTechStackRu
В текущем квартале заметен рост интереса к MMM (маркетинговому маркетинговому моделированию) в компаниях среднего сегмента. Если раньше такой подход к оценке эффективности был прерогативой крупных корпораций с огромными бюджетами, то теперь инструменты на базе статистического анализа данных становятся доступны для повседневного управления performance-маркетингом (маркетингом результативности).
Технические команды все чаще отключают или ограничивают сбор данных через клиентские пиксели, переходя на server-side (серверную) передачу событий. Вслед за этим меняется стек: вместо привычных систем сквозной аналитики, опирающихся на cookies (файлы идентификации пользователя), специалисты внедряют платформы для оценки инкрементальности (дополнительной ценности канала).
Инструменты теперь запрашивают не просто факт «клика», а исторические данные по транзакциям, сезонности и внешним факторам рынка. Внешне это выглядит как замедление отчетности: вместо данных в реальном времени управление переходит к итерациям раз в неделю или месяц.
Замечаете ли вы, что переход от индивидуального трекинга пользователей к агрегированным статистическим данным требует пересмотра привычных дашбордов в командах RevOps (операционного управления выручкой)?
— @MarTechStackRu
Как CRM и CDP помогли B2B-команде сократить ручную сборку сегментов и ускорить запуск кампаний
У маркетинг-операций в B2B часто одна и та же боль: данные о лидах, сделках, активности клиентов и рассылках живут в разных системах. В 2026 году это особенно заметно: классическая воронка MQL/SQL уже не даёт прежнего эффекта, а RevOps требует, чтобы маркетинг, продажи и customer success работали с одной версией правды.
Один из типовых кейсов — компания с длинным циклом сделки и несколькими каналами привлечения решила собрать стек вокруг CRM и CDP (customer data platform — платформа клиентских данных). Задача была не «поставить ещё один инструмент», а убрать ручную склейку сегментов и сделать запуск коммуникаций быстрее и точнее.
Что сделали:
— связали CRM, сайт, email-рассылки и продуктовую аналитику в единую схему данных;
— настроили единые правила идентификации контакта и компании;
— вынесли сегментацию в CDP, чтобы маркетолог не собирал списки вручную в каждом канале;
— передали триггеры на событийную логику: посещение страниц, возврат в продукт, остановка активности, изменение статуса сделки.
Результат оказался прикладным, а не «про красоту архитектуры»:
— время на подготовку сегмента для кампании сократилось с нескольких часов до минут;
— запуск триггерных цепочек стал быстрее, потому что не требовал ручной выгрузки и сверки;
— меньше стало ошибок из-за разных версий базы;
— sales и маркетинг начали смотреть на одни и те же статусы, а не спорить о качестве лидов.
Здесь важен не сам набор технологий, а принцип: **сначала единая модель данных, потом автоматизация**. Если построить интеграции без общей логики, стек просто ускорит хаос.
Урок для marketing operations простой: в 2026 году ценность MarTech-стека — не в количестве подключённых сервисов, а в том, насколько быстро он превращает разрозненные события в управляемые сценарии. Чем меньше ручной сборки, тем выше скорость реакции и тем дешевле ошибка.
— @MarTechStackRu
У маркетинг-операций в B2B часто одна и та же боль: данные о лидах, сделках, активности клиентов и рассылках живут в разных системах. В 2026 году это особенно заметно: классическая воронка MQL/SQL уже не даёт прежнего эффекта, а RevOps требует, чтобы маркетинг, продажи и customer success работали с одной версией правды.
Один из типовых кейсов — компания с длинным циклом сделки и несколькими каналами привлечения решила собрать стек вокруг CRM и CDP (customer data platform — платформа клиентских данных). Задача была не «поставить ещё один инструмент», а убрать ручную склейку сегментов и сделать запуск коммуникаций быстрее и точнее.
Что сделали:
— связали CRM, сайт, email-рассылки и продуктовую аналитику в единую схему данных;
— настроили единые правила идентификации контакта и компании;
— вынесли сегментацию в CDP, чтобы маркетолог не собирал списки вручную в каждом канале;
— передали триггеры на событийную логику: посещение страниц, возврат в продукт, остановка активности, изменение статуса сделки.
Результат оказался прикладным, а не «про красоту архитектуры»:
— время на подготовку сегмента для кампании сократилось с нескольких часов до минут;
— запуск триггерных цепочек стал быстрее, потому что не требовал ручной выгрузки и сверки;
— меньше стало ошибок из-за разных версий базы;
— sales и маркетинг начали смотреть на одни и те же статусы, а не спорить о качестве лидов.
Здесь важен не сам набор технологий, а принцип: **сначала единая модель данных, потом автоматизация**. Если построить интеграции без общей логики, стек просто ускорит хаос.
Урок для marketing operations простой: в 2026 году ценность MarTech-стека — не в количестве подключённых сервисов, а в том, насколько быстро он превращает разрозненные события в управляемые сценарии. Чем меньше ручной сборки, тем выше скорость реакции и тем дешевле ошибка.
— @MarTechStackRu
Как связать CRM, рекламу и аналитику в один контур: кейс B2B-команды
У B2B-компании была типовая для 2026 проблема: лиды есть, отчёты есть, а общей картины по выручке нет. Маркетинг смотрит на заявки, продажи — на сделки, клиентский успех — на удержание, и каждый считает по-своему. В итоге MQL и SQL живут отдельно, а решение о бюджете принимается на неполных данных.
Команда пошла не в «ещё один дашборд», а в **пересборку MarTech-стека под RevOps-подход**:
— связали CRM, рекламные кабинеты, веб-аналитику и систему поддержки клиентов;
— нормализовали поля источников, статусы сделок и этапы воронки;
— перенесли часть событий на server-side-сбор, чтобы снизить потери из-за privacy-first ограничений;
— настроили единые правила атрибуции, чтобы видеть не только последний клик, но и вклад каналов в выручку.
Что это дало на практике? Главное — исчезла ситуация, когда маркетинг «приводит лиды», а продажи «закрывают как могут». Появился единый контур: от первого касания до повторной покупки и продления. Это особенно важно сейчас, когда в B2B классическая генерация MQL/SQL слабее, а ценность смещается в сторону общей ответственности за выручку.
**Урок для маркетинг-операций простой:** MarTech-стек нельзя собирать от инструмента. Его надо собирать от вопроса бизнеса. Если ваша цель — рост выручки, а не объём заявок, то стек должен:
— связывать источники с CRM на уровне сущностей, а не «примерно по UTM»;
— учитывать повторные касания и постпродажные события;
— быть готовым к тому, что last-click уже не отвечает на главный вопрос: что реально повлияло на деньги.
В 2026 году побеждает не тот, у кого больше инструментов, а тот, у кого они собраны в понятную архитектуру.
— @MarTechStackRu
У B2B-компании была типовая для 2026 проблема: лиды есть, отчёты есть, а общей картины по выручке нет. Маркетинг смотрит на заявки, продажи — на сделки, клиентский успех — на удержание, и каждый считает по-своему. В итоге MQL и SQL живут отдельно, а решение о бюджете принимается на неполных данных.
Команда пошла не в «ещё один дашборд», а в **пересборку MarTech-стека под RevOps-подход**:
— связали CRM, рекламные кабинеты, веб-аналитику и систему поддержки клиентов;
— нормализовали поля источников, статусы сделок и этапы воронки;
— перенесли часть событий на server-side-сбор, чтобы снизить потери из-за privacy-first ограничений;
— настроили единые правила атрибуции, чтобы видеть не только последний клик, но и вклад каналов в выручку.
Что это дало на практике? Главное — исчезла ситуация, когда маркетинг «приводит лиды», а продажи «закрывают как могут». Появился единый контур: от первого касания до повторной покупки и продления. Это особенно важно сейчас, когда в B2B классическая генерация MQL/SQL слабее, а ценность смещается в сторону общей ответственности за выручку.
**Урок для маркетинг-операций простой:** MarTech-стек нельзя собирать от инструмента. Его надо собирать от вопроса бизнеса. Если ваша цель — рост выручки, а не объём заявок, то стек должен:
— связывать источники с CRM на уровне сущностей, а не «примерно по UTM»;
— учитывать повторные касания и постпродажные события;
— быть готовым к тому, что last-click уже не отвечает на главный вопрос: что реально повлияло на деньги.
В 2026 году побеждает не тот, у кого больше инструментов, а тот, у кого они собраны в понятную архитектуру.
— @MarTechStackRu
Смерть атрибуции по последнему клику и ренессанс маркетингового моделирования микса
В 2026 году продолжать опираться на last-click (приписывание ценности последнему касанию) при оценке эффективности каналов — это добровольное самоограничение, ведущее к потере бюджетов. В условиях privacy-first (приоритет приватности данных), когда браузеры и регуляторы методично «отрезают» возможности для трекинга пользователей, традиционные пиксели стали давать слишком много «шума» и слишком мало реальности.
Мы наблюдаем, как фокус смещается в сторону MMM (маркетингового моделирования микса) и тестов на инкрементальность (дополнительную пользу). Это не просто дань моде, а единственный способ доказать вклад маркетинга в выручку в эпохе RevOps (объединенного управления доходом). Когда маркетинг, продажи и успех клиентов работают как единый контур, вопрос «откуда пришел лид» становится вторичным по сравнению с вопросом «какие действия в экосистеме привели к росту выручки».
Из моей практики внедрения аналитических стеков: компании, которые отказались от попыток догнать каждого пользователя «хвостом» из UTM-меток и перешли к байесовскому моделированию (статистическому методу оценки вероятностей), показывают более стабильные результаты в B2B-сегменте. Мы видим, что даже при сокращении рекламных охватов на 15%, изменение распределения бюджета на основе моделирования позволило удержать объем сделок на прежнем уровне.
Что стоит сделать прямо сейчас, чтобы не оказаться в ловушке устаревших метрик:
— Перестать воспринимать CRM (систему управления отношениями с клиентами) как склад данных о контактах. Это должен быть узел, где данные о поведении пользователя обогащаются данными о финансовых транзакциях в реальном времени.
— Внедрять server-side (серверную) передачу событий. Это единственный способ сохранить хотя бы базовый уровень прозрачности данных в мире, где блокировщики рекламы стали стандартом потребления контента.
— Сделать ставку на Retention (удержание) и LTV (пожизненную ценность клиента). В ситуации, когда средний чек падает, математика окупаемости первого заказа перестает работать. Нужно строить стеки, которые подсвечивают не стоимость привлечения, а стоимость владения клиентом.
Технологический стек в 2026 году — это не набор инструментов для сбора лидов, а фундамент для принятия бизнес-решений. Если ваша аналитика все еще пытается нарисовать прямую линию от клика до подписи договора, вы строите модель на песке. Переходите к вероятностным методам оценки, пока рынок не заставил сделать это ценой потери маржинальности.
— @MarTechStackRuPro
В 2026 году продолжать опираться на last-click (приписывание ценности последнему касанию) при оценке эффективности каналов — это добровольное самоограничение, ведущее к потере бюджетов. В условиях privacy-first (приоритет приватности данных), когда браузеры и регуляторы методично «отрезают» возможности для трекинга пользователей, традиционные пиксели стали давать слишком много «шума» и слишком мало реальности.
Мы наблюдаем, как фокус смещается в сторону MMM (маркетингового моделирования микса) и тестов на инкрементальность (дополнительную пользу). Это не просто дань моде, а единственный способ доказать вклад маркетинга в выручку в эпохе RevOps (объединенного управления доходом). Когда маркетинг, продажи и успех клиентов работают как единый контур, вопрос «откуда пришел лид» становится вторичным по сравнению с вопросом «какие действия в экосистеме привели к росту выручки».
Из моей практики внедрения аналитических стеков: компании, которые отказались от попыток догнать каждого пользователя «хвостом» из UTM-меток и перешли к байесовскому моделированию (статистическому методу оценки вероятностей), показывают более стабильные результаты в B2B-сегменте. Мы видим, что даже при сокращении рекламных охватов на 15%, изменение распределения бюджета на основе моделирования позволило удержать объем сделок на прежнем уровне.
Что стоит сделать прямо сейчас, чтобы не оказаться в ловушке устаревших метрик:
— Перестать воспринимать CRM (систему управления отношениями с клиентами) как склад данных о контактах. Это должен быть узел, где данные о поведении пользователя обогащаются данными о финансовых транзакциях в реальном времени.
— Внедрять server-side (серверную) передачу событий. Это единственный способ сохранить хотя бы базовый уровень прозрачности данных в мире, где блокировщики рекламы стали стандартом потребления контента.
— Сделать ставку на Retention (удержание) и LTV (пожизненную ценность клиента). В ситуации, когда средний чек падает, математика окупаемости первого заказа перестает работать. Нужно строить стеки, которые подсвечивают не стоимость привлечения, а стоимость владения клиентом.
Технологический стек в 2026 году — это не набор инструментов для сбора лидов, а фундамент для принятия бизнес-решений. Если ваша аналитика все еще пытается нарисовать прямую линию от клика до подписи договора, вы строите модель на песке. Переходите к вероятностным методам оценки, пока рынок не заставил сделать это ценой потери маржинальности.
— @MarTechStackRuPro
Миф об универсальности сквозной аналитики как инструмента роста
Миф гласит, что достаточно внедрить систему сквозной аналитики (end-to-end analytics), чтобы увидеть полную картину окупаемости инвестиций и автоматически оптимизировать маркетинговые бюджеты.
Этот подход берет начало из эпохи классической воронки, где считалось, что путь клиента строго линеен: от клика по рекламному объявлению до сделки в CRM. Вендоры систем годами продавали этот образ как «серебряную пулю» для управления эффективностью.
В реалиях 2026 года такая модель нежизнеспособна. С переходом к эпохе защиты приватности (privacy-first) и ростом значимости поисковых систем с искусственным интеллектом, путь пользователя стал фрагментированным и часто «бесшоковым» (zero-click). Сквозная аналитика, опирающаяся на файлы cookie (куки) и классические метки, теряет до 40-60% данных из-за блокировщиков и ограничений браузеров. Она показывает лишь малую часть реальности, создавая иллюзию контроля над процессами, которые на деле стали гораздо сложнее.
Что вместо этого: переход к архитектуре RevOps (объединенное управление выручкой). Вместо слепой веры в last-click (атрибуцию по последнему клику), фокус смещается на MMM (маркетинговое моделирование медиа-микса) и анализ инкрементальности (прироста эффективности от каждого канала). Современный стек маркетинга — это не просто сбор данных о кликах, а интеграция финансовых показателей с качественными исследованиями. Мы перестаем измерять «лиды» и начинаем измерять влияние контента и присутствия бренда на общую выручку компании, признавая, что часть касаний с клиентом принципиально не поддается трекингу. Надежный стек сегодня — это баланс между серверной аналитикой и вероятностными моделями оценки спроса.
— @MarTechStackRu
Миф гласит, что достаточно внедрить систему сквозной аналитики (end-to-end analytics), чтобы увидеть полную картину окупаемости инвестиций и автоматически оптимизировать маркетинговые бюджеты.
Этот подход берет начало из эпохи классической воронки, где считалось, что путь клиента строго линеен: от клика по рекламному объявлению до сделки в CRM. Вендоры систем годами продавали этот образ как «серебряную пулю» для управления эффективностью.
В реалиях 2026 года такая модель нежизнеспособна. С переходом к эпохе защиты приватности (privacy-first) и ростом значимости поисковых систем с искусственным интеллектом, путь пользователя стал фрагментированным и часто «бесшоковым» (zero-click). Сквозная аналитика, опирающаяся на файлы cookie (куки) и классические метки, теряет до 40-60% данных из-за блокировщиков и ограничений браузеров. Она показывает лишь малую часть реальности, создавая иллюзию контроля над процессами, которые на деле стали гораздо сложнее.
Что вместо этого: переход к архитектуре RevOps (объединенное управление выручкой). Вместо слепой веры в last-click (атрибуцию по последнему клику), фокус смещается на MMM (маркетинговое моделирование медиа-микса) и анализ инкрементальности (прироста эффективности от каждого канала). Современный стек маркетинга — это не просто сбор данных о кликах, а интеграция финансовых показателей с качественными исследованиями. Мы перестаем измерять «лиды» и начинаем измерять влияние контента и присутствия бренда на общую выручку компании, признавая, что часть касаний с клиентом принципиально не поддается трекингу. Надежный стек сегодня — это баланс между серверной аналитикой и вероятностными моделями оценки спроса.
— @MarTechStackRu
Почему я всё чаще начинаю MarTech-аудит не с CRM, а с событий
Когда ко мне приходит marketing operations с задачей «нужно собрать стек», почти всегда первым делом обсуждают CRM, CDP, сквозную аналитику, BI и автоматизацию. И почти всегда слишком поздно замечают, что между ними нет общего языка.
Мой опыт простой: **если не описаны события, стек начинает работать как набор отдельных сервисов, а не как система**. В 2026 году это особенно заметно. Лидогенерация в B2B уже не живёт сама по себе, а связка маркетинг–продажи–customer success всё чаще строится вокруг выручки, а не вокруг статуса лида. Значит, нам нужна не просто интеграция инструментов, а единая модель поведения пользователя и клиента.
Что я проверяю в первую очередь:
— какие события реально нужны для решений, а какие собираются «на всякий случай»;
— где живёт источник истины: в CRM, продуктовой аналитике или в DWH;
— как данные проходят путь от события до действия: триггера, сегмента, отчёта, алерта;
— можно ли объяснить любой ключевой показатель без ручной склейки таблиц.
Самая частая ошибка — строить архитектуру от интерфейсов. «Здесь у нас email-платформа, здесь BI, здесь сервис веб-аналитики». Это удобно до первого конфликта атрибуции, до первого дубля контакта и до первого отчёта, которому не доверяет sales.
Я бы формулировал так: **MarTech-стек должен проектироваться от решений, а не от лицензий**. Если решение не требует события, его не надо тащить в сбор. Если событие не ведёт к действию, оно превращается в шум и удорожает поддержку.
Один практический ориентир из моих аудитов: когда команда сокращает число «обязательных» событий хотя бы на 20–30%, качество отчётности обычно растёт быстрее, чем кажется. Не потому, что данных стало меньше, а потому, что исчезает архитектурный мусор.
Для маркетинг-операций в 2026 году это и есть зрелость: не «подключить больше систем», а собрать стек так, чтобы каждый инструмент знал свою роль в цепочке выручки.
— @MarTechStackRu
Есть схожая тема в @MetaAdsManual, рекомендуем
Когда ко мне приходит marketing operations с задачей «нужно собрать стек», почти всегда первым делом обсуждают CRM, CDP, сквозную аналитику, BI и автоматизацию. И почти всегда слишком поздно замечают, что между ними нет общего языка.
Мой опыт простой: **если не описаны события, стек начинает работать как набор отдельных сервисов, а не как система**. В 2026 году это особенно заметно. Лидогенерация в B2B уже не живёт сама по себе, а связка маркетинг–продажи–customer success всё чаще строится вокруг выручки, а не вокруг статуса лида. Значит, нам нужна не просто интеграция инструментов, а единая модель поведения пользователя и клиента.
Что я проверяю в первую очередь:
— какие события реально нужны для решений, а какие собираются «на всякий случай»;
— где живёт источник истины: в CRM, продуктовой аналитике или в DWH;
— как данные проходят путь от события до действия: триггера, сегмента, отчёта, алерта;
— можно ли объяснить любой ключевой показатель без ручной склейки таблиц.
Самая частая ошибка — строить архитектуру от интерфейсов. «Здесь у нас email-платформа, здесь BI, здесь сервис веб-аналитики». Это удобно до первого конфликта атрибуции, до первого дубля контакта и до первого отчёта, которому не доверяет sales.
Я бы формулировал так: **MarTech-стек должен проектироваться от решений, а не от лицензий**. Если решение не требует события, его не надо тащить в сбор. Если событие не ведёт к действию, оно превращается в шум и удорожает поддержку.
Один практический ориентир из моих аудитов: когда команда сокращает число «обязательных» событий хотя бы на 20–30%, качество отчётности обычно растёт быстрее, чем кажется. Не потому, что данных стало меньше, а потому, что исчезает архитектурный мусор.
Для маркетинг-операций в 2026 году это и есть зрелость: не «подключить больше систем», а собрать стек так, чтобы каждый инструмент знал свою роль в цепочке выручки.
— @MarTechStackRu
Есть схожая тема в @MetaAdsManual, рекомендуем
Почему я перестал начинать MarTech-стек с CRM
В 2026 году главная ошибка маркетинг-операций — собирать стек вокруг одного «центра правды», чаще всего CRM. Кажется логичным: если все лиды и сделки там, значит, оттуда и надо строить архитектуру. На практике это почти всегда приводит к другому — CRM превращается в склад событий, а не в управляемую систему.
Я всё чаще начинаю проект не с вопроса «какую CRM выбрать?», а с вопроса «какое решение нужно принимать быстрее остальных?». Если задача — управлять выручкой, значит, нужна связка из источников, качества данных, маршрутизации лидов, статусов воронки и обратной связи от sales и customer success. Если задача — повысить LTV, то в центре будут не сделки, а поведение клиента после покупки: сегменты, триггеры, повторные касания, отток.
**CRM — это не архитектура, а один из узлов архитектуры.**
За последние проекты я несколько раз видел одинаковую картину: компании покупали дорогую CRM, а потом вручную дособирали атрибуцию, enrichment (обогащение данных), сквозную аналитику и согласование статусов между маркетингом и продажами. В одном B2B-проекте после ревизии стека мы убрали 4 лишних интеграции и сократили ручную сверку данных почти на 30% по трудозатратам команды marketing ops — только потому, что перестали тащить всё в CRM как в единственную точку сборки.
Мой вывод простой: в современном MarTech-стеке сначала проектируется **модель решений**, потом поток данных, и только потом выбирается инструмент. Иначе вы покупаете не систему управления, а дорогой способ хранить хаос.
Если смотреть на стек через призму RevOps, то полезный вопрос звучит так:
— где рождается факт;
— где он нормализуется;
— кто на него реагирует;
— как быстро это доходит до действия.
Вот это и есть зрелая интеграция. Не количество сервисов. Не список вендоров. А скорость превращения сигнала в решение.
— @MarTechStackRu
В 2026 году главная ошибка маркетинг-операций — собирать стек вокруг одного «центра правды», чаще всего CRM. Кажется логичным: если все лиды и сделки там, значит, оттуда и надо строить архитектуру. На практике это почти всегда приводит к другому — CRM превращается в склад событий, а не в управляемую систему.
Я всё чаще начинаю проект не с вопроса «какую CRM выбрать?», а с вопроса «какое решение нужно принимать быстрее остальных?». Если задача — управлять выручкой, значит, нужна связка из источников, качества данных, маршрутизации лидов, статусов воронки и обратной связи от sales и customer success. Если задача — повысить LTV, то в центре будут не сделки, а поведение клиента после покупки: сегменты, триггеры, повторные касания, отток.
**CRM — это не архитектура, а один из узлов архитектуры.**
За последние проекты я несколько раз видел одинаковую картину: компании покупали дорогую CRM, а потом вручную дособирали атрибуцию, enrichment (обогащение данных), сквозную аналитику и согласование статусов между маркетингом и продажами. В одном B2B-проекте после ревизии стека мы убрали 4 лишних интеграции и сократили ручную сверку данных почти на 30% по трудозатратам команды marketing ops — только потому, что перестали тащить всё в CRM как в единственную точку сборки.
Мой вывод простой: в современном MarTech-стеке сначала проектируется **модель решений**, потом поток данных, и только потом выбирается инструмент. Иначе вы покупаете не систему управления, а дорогой способ хранить хаос.
Если смотреть на стек через призму RevOps, то полезный вопрос звучит так:
— где рождается факт;
— где он нормализуется;
— кто на него реагирует;
— как быстро это доходит до действия.
Вот это и есть зрелая интеграция. Не количество сервисов. Не список вендоров. А скорость превращения сигнала в решение.
— @MarTechStackRu
Forwarded from Потрачено! Клуб спящих бизнесменов!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚀 aff.top — вся индустрия арбитража в одном месте
🧠 Блог про арбитраж и ИИ — как нейросети меняют залив и антифрод
🚨 База спамеров — ежедневно собираем спамеров и ведём рейтинг
🛠 70+ инструментов — от клоаки до антифрод-чека
🎬 1000+ видео — весь YouTube про трафик в одной ленте
👤 2400+ персон — байеры и фаундеры с контактами напрямую
Без регистрации, без платных «премиумов».
👇 Подписывайся на канал
🧠 Блог про арбитраж и ИИ — как нейросети меняют залив и антифрод
🚨 База спамеров — ежедневно собираем спамеров и ведём рейтинг
🛠 70+ инструментов — от клоаки до антифрод-чека
🎬 1000+ видео — весь YouTube про трафик в одной ленте
👤 2400+ персон — байеры и фаундеры с контактами напрямую
Без регистрации, без платных «премиумов».
👇 Подписывайся на канал
Инкрементальность как новый язык performance-маркетинга
Последние два квартала на рынке заметно меняется отношение к атрибуции. Команды, которые ещё недавно спорили, какой атрибуционный модель верить — last-click или data-driven — теперь задают другой вопрос: а касался ли этот контакт реальной выручки или мы просто списали на канал органический спрос.
Связка server-side, MMM (маркетинг-микс-моделирование) и инкрементальные тесты перестаёт быть премиум-опцией для крупных платформ. Это базовая гигиена для среднего бизнеса, который работает с рекламным бюджетом от 1–2 млн в месяц. Один мой собеседник из e-com проекта перешёл на регулярные гео-холд-ауты (тесты, где часть регионов не видит рекламу) и обнаружил, что треть расходов на ретаргетинг не добавляла продаж, а лишь конкурировала с уже принятым решением о покупке. Деньги не «уходили в молоко» — они физически забирали конверсии у собственного brand-трафика.
Командам, которые только выстраивают подход, советую начать с трёх шагов. Первое — собрать сырые данные по расходам и выручке в чистом виде, без витрин, в одном хранилище. Второе — определить 2–3 ключевых канала, по которым уже есть гипотезы о реальном вкладе, и запустить на них инкрементальный тест. Не нужно покрывать всё сразу. Третье — заложить регулярный ритм замера, а не разовый аудит, иначе данные быстро устаревают.
Главная ловушка — попытка построить идеальную MMM-модель до того, как команда научилась читать её выводы. Инструмент не равен решению. Решение появляется, когда в команде есть человек, способный перевести коэффициенты модели в управленческое действие: перераспределить бюджет, сократить канал, пересобрать креативы. Без такого переводчика даже дорогая модель превращается в красивый отчёт, который никто не открывает.
— @MarTechStackRuPro
Последние два квартала на рынке заметно меняется отношение к атрибуции. Команды, которые ещё недавно спорили, какой атрибуционный модель верить — last-click или data-driven — теперь задают другой вопрос: а касался ли этот контакт реальной выручки или мы просто списали на канал органический спрос.
Связка server-side, MMM (маркетинг-микс-моделирование) и инкрементальные тесты перестаёт быть премиум-опцией для крупных платформ. Это базовая гигиена для среднего бизнеса, который работает с рекламным бюджетом от 1–2 млн в месяц. Один мой собеседник из e-com проекта перешёл на регулярные гео-холд-ауты (тесты, где часть регионов не видит рекламу) и обнаружил, что треть расходов на ретаргетинг не добавляла продаж, а лишь конкурировала с уже принятым решением о покупке. Деньги не «уходили в молоко» — они физически забирали конверсии у собственного brand-трафика.
Командам, которые только выстраивают подход, советую начать с трёх шагов. Первое — собрать сырые данные по расходам и выручке в чистом виде, без витрин, в одном хранилище. Второе — определить 2–3 ключевых канала, по которым уже есть гипотезы о реальном вкладе, и запустить на них инкрементальный тест. Не нужно покрывать всё сразу. Третье — заложить регулярный ритм замера, а не разовый аудит, иначе данные быстро устаревают.
Главная ловушка — попытка построить идеальную MMM-модель до того, как команда научилась читать её выводы. Инструмент не равен решению. Решение появляется, когда в команде есть человек, способный перевести коэффициенты модели в управленческое действие: перераспределить бюджет, сократить канал, пересобрать креативы. Без такого переводчика даже дорогая модель превращается в красивый отчёт, который никто не открывает.
— @MarTechStackRuPro
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Алиса AI будет конкурировать с Google AI Studio
Яндекс разворачивает экосистему AI-агентов на базе Алисы с доступом сначала для компаний, затем для всех. Агенты уже работают в Яндекс Такси и Лавке, скоро появятся в браузере и студии разработки. Платформа интегрирует стандартные функции — заказ такси, покупки, анализ данных. Алиса AI показывает неплохие результаты: менее известна, чем конкуренты, поэтому предлагает щедрые лимиты на видеогенерацию и работу с контентом. Яндекс планирует внедрить…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/alisa-ai-budet-konkurirovat-s-google-ai-studio
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Яндекс разворачивает экосистему AI-агентов на базе Алисы с доступом сначала для компаний, затем для всех. Агенты уже работают в Яндекс Такси и Лавке, скоро появятся в браузере и студии разработки. Платформа интегрирует стандартные функции — заказ такси, покупки, анализ данных. Алиса AI показывает неплохие результаты: менее известна, чем конкуренты, поэтому предлагает щедрые лимиты на видеогенерацию и работу с контентом. Яндекс планирует внедрить…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/alisa-ai-budet-konkurirovat-s-google-ai-studio
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В Zennoposter добавили ИИ-помощник
Zennolab добавил в Zennoposter встроенный ИИ-кубик с доступом к четырём моделям (Gemini, DeepSeek, Claude, ChatGPT) — 50 бесплатных запросов в сутки. Есть режимы Assistant (чтение) и Agent (автоматическое создание скриптов), плюс новый GET-запрос по API. Нейросети хорошо справляются с регистрацией, постингом, фармингом аккаунтов и простым кодированием, но требуют проверки при парсинге динамических сайтов и диагностике ошибок. В связке с Zennoobr…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-zennoposter-dobavili-ii-pomoschnik
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Zennolab добавил в Zennoposter встроенный ИИ-кубик с доступом к четырём моделям (Gemini, DeepSeek, Claude, ChatGPT) — 50 бесплатных запросов в сутки. Есть режимы Assistant (чтение) и Agent (автоматическое создание скриптов), плюс новый GET-запрос по API. Нейросети хорошо справляются с регистрацией, постингом, фармингом аккаунтов и простым кодированием, но требуют проверки при парсинге динамических сайтов и диагностике ошибок. В связке с Zennoobr…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-zennoposter-dobavili-ii-pomoschnik
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Topical Authority в 2026: меньше “контента”, больше контролируемой экспертизы
В подборе инструментов для маркетинга я всё чаще вижу, как команды недооценивают топикальную (тематическую) авторитетность: не как “сколько постов”, а как “насколько система видит вас источником по кластеру”. В эпоху AI-overviews (обзоров) это бьёт по CTR, а значит и по качеству лидов/заявок. Поэтому инструментам для исследований и обогащения базы знаний я доверяю больше, чем бесконечным публикациям: ценность смысла должна быть встроена в данные, а не только в текст.
— @MarTechStackRuPro
В подборе инструментов для маркетинга я всё чаще вижу, как команды недооценивают топикальную (тематическую) авторитетность: не как “сколько постов”, а как “насколько система видит вас источником по кластеру”. В эпоху AI-overviews (обзоров) это бьёт по CTR, а значит и по качеству лидов/заявок. Поэтому инструментам для исследований и обогащения базы знаний я доверяю больше, чем бесконечным публикациям: ценность смысла должна быть встроена в данные, а не только в текст.
— @MarTechStackRuPro
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Новую Google reCapcha прошли статичной картинкой
Google выпустил обновленную reCAPTCHA, требующую движений рук для прохождения, но система оказалась уязвима к обходу. Достаточно транслировать статичное изображение с нужным жестом через виртуальную камеру с помощью простого Python-скрипта, чтобы нейросеть пропустила пользователя. Это создает серьёзный риск для сайтов: защита от ботов, позиционировавшаяся как прорыв, на деле не работает. Баг остается актуальным и позволяет спамерам легко автомат…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/novuiu-google-recapcha-proshli-statichnoi-kartinkoi
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Google выпустил обновленную reCAPTCHA, требующую движений рук для прохождения, но система оказалась уязвима к обходу. Достаточно транслировать статичное изображение с нужным жестом через виртуальную камеру с помощью простого Python-скрипта, чтобы нейросеть пропустила пользователя. Это создает серьёзный риск для сайтов: защита от ботов, позиционировавшаяся как прорыв, на деле не работает. Баг остается актуальным и позволяет спамерам легко автомат…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/novuiu-google-recapcha-proshli-statichnoi-kartinkoi
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
DeepSeek представит последнюю версию v4
DeepSeek выпустит v4 в середине июля с новой моделью ценообразования API: токены подорожают в 2 раза в часы пиковой нагрузки (09:00–12:00 и 14:00–18:00 по пекинскому времени). Компания планирует уведомлять пользователей по почте за 24 часа до изменения тарифов. Проблема с ошибками «server busy» останется, но обойдётся дороже — это может существенно повлиять на экономику проектов, которые активно используют API DeepSeek для автоматизации и масшта…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/deepseek-predstavit-posledniuiu-versiiu-v4
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
DeepSeek выпустит v4 в середине июля с новой моделью ценообразования API: токены подорожают в 2 раза в часы пиковой нагрузки (09:00–12:00 и 14:00–18:00 по пекинскому времени). Компания планирует уведомлять пользователей по почте за 24 часа до изменения тарифов. Проблема с ошибками «server busy» останется, но обойдётся дороже — это может существенно повлиять на экономику проектов, которые активно используют API DeepSeek для автоматизации и масшта…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/deepseek-predstavit-posledniuiu-versiiu-v4
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Anthropic выпустили Sonnet 5
30 июня вышла Claude Sonnet 5 — новая версия позиционируется как самая агентная в линейке и приближается к флагманской Opus 4.8. Модель лучше справляется со сложными многоуровневыми задачами, устойчива к вредоносным запросам и не генерирует эксплойты. Sonnet 5 доступна на Free-тарифе, но тестирование показало скромные улучшения: хотя работает лучше Sonnet 4.6, её обгоняют конкуренты, включая китайские модели, которые дешевле через API при лучшей…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/anthropic-vypustili-sonnet-5
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
30 июня вышла Claude Sonnet 5 — новая версия позиционируется как самая агентная в линейке и приближается к флагманской Opus 4.8. Модель лучше справляется со сложными многоуровневыми задачами, устойчива к вредоносным запросам и не генерирует эксплойты. Sonnet 5 доступна на Free-тарифе, но тестирование показало скромные улучшения: хотя работает лучше Sonnet 4.6, её обгоняют конкуренты, включая китайские модели, которые дешевле через API при лучшей…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/anthropic-vypustili-sonnet-5
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Почему в 2026 я начинаю MarTech-стек не с CRM, а с событийной модели
Когда ко мне приходит маркетинг-оператор с задачей «собрать стек», почти всегда разговор начинается не с инструментов, а с архитектуры данных. И я считаю это правильным. Потому что CRM, CDP, аналитика, email, пуши, рекламные кабинеты и BI без общей событийной модели превращаются в набор красивых, но слабо связанных коробок.
Мой рабочий принцип такой: **сначала фиксируем, какие события вообще важны бизнесу, потом уже выбираем, чем их хранить и где ими управлять**.
Почему это стало критично именно сейчас:
— классический last-click теряет смысл, а значит, ценность каждого касания нужно собирать на уровне событий;
— в B2B MQL и SQL уже не дают целостной картины, потому что выручка рождается в связке маркетинга, продаж и клиентского успеха;
— в e-com и подписках выигрывает не тот, кто громче привёл, а тот, кто точнее видит путь к повторной покупке и удержанию.
Из практики: в одном B2B-проекте мы сначала «докрутили» аналитику и только потом пересобрали стек. В результате количество используемых инструментов не выросло, а решения стали быстрее. Просто потому, что у команды появилась единая схема: какое событие за что отвечает, кто владелец, куда оно уходит и как влияет на выручку. До этого у них было 14 интеграций, а согласованности — почти ноль.
Я вижу типичную ошибку: компании покупают MarTech как набор функций. На самом деле покупать нужно **согласованность процессов**. Инструменты должны не просто собирать данные, а поддерживать управленческую логику:
— один источник правды по событиям;
— прозрачные правила обогащения данных;
— понятный маршрут от события к действию;
— возможность проверить влияние не только по отчётам, но и через инкрементальность.
Если коротко: в 2026 хороший MarTech-стек — это не «много сервисов». Это система, где любое событие можно довести до решения, а любое решение — до измеримого эффекта.
— @MarTechStackRu
По этой же теме советуем @PanelDataRoom
Когда ко мне приходит маркетинг-оператор с задачей «собрать стек», почти всегда разговор начинается не с инструментов, а с архитектуры данных. И я считаю это правильным. Потому что CRM, CDP, аналитика, email, пуши, рекламные кабинеты и BI без общей событийной модели превращаются в набор красивых, но слабо связанных коробок.
Мой рабочий принцип такой: **сначала фиксируем, какие события вообще важны бизнесу, потом уже выбираем, чем их хранить и где ими управлять**.
Почему это стало критично именно сейчас:
— классический last-click теряет смысл, а значит, ценность каждого касания нужно собирать на уровне событий;
— в B2B MQL и SQL уже не дают целостной картины, потому что выручка рождается в связке маркетинга, продаж и клиентского успеха;
— в e-com и подписках выигрывает не тот, кто громче привёл, а тот, кто точнее видит путь к повторной покупке и удержанию.
Из практики: в одном B2B-проекте мы сначала «докрутили» аналитику и только потом пересобрали стек. В результате количество используемых инструментов не выросло, а решения стали быстрее. Просто потому, что у команды появилась единая схема: какое событие за что отвечает, кто владелец, куда оно уходит и как влияет на выручку. До этого у них было 14 интеграций, а согласованности — почти ноль.
Я вижу типичную ошибку: компании покупают MarTech как набор функций. На самом деле покупать нужно **согласованность процессов**. Инструменты должны не просто собирать данные, а поддерживать управленческую логику:
— один источник правды по событиям;
— прозрачные правила обогащения данных;
— понятный маршрут от события к действию;
— возможность проверить влияние не только по отчётам, но и через инкрементальность.
Если коротко: в 2026 хороший MarTech-стек — это не «много сервисов». Это система, где любое событие можно довести до решения, а любое решение — до измеримого эффекта.
— @MarTechStackRu
По этой же теме советуем @PanelDataRoom
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Clickstar прекращает работу
Clickstar закрывается. Легендарная пуш-сеть прекращает закуп трафика с 1 августа, полная остановка — 20 августа.
Сетка работала почти 8 лет и была одним из лучших источников качественного трафика на Россию и СНГ. Сейчас пуш-трафик стал слишком ботовым из-за гугловских банов на скрипты сбора.
Что это означает для арбитражников — разбираемся в ста…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/clickstar-prekraschaet-rabotu
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Clickstar закрывается. Легендарная пуш-сеть прекращает закуп трафика с 1 августа, полная остановка — 20 августа.
Сетка работала почти 8 лет и была одним из лучших источников качественного трафика на Россию и СНГ. Сейчас пуш-трафик стал слишком ботовым из-за гугловских банов на скрипты сбора.
Что это означает для арбитражников — разбираемся в ста…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/clickstar-prekraschaet-rabotu
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Тинькофф: как собрать маркетинговый стек под рост без зоопарка инструментов
В 2026 году у маркетинг-операций одна и та же боль: инструментов много, данных ещё больше, а связности между ними мало. Кейс Тинькофф хорошо показывает, как из этого выйти без бесконечных ручных склеек.
Контекст был такой: у банка десятки продуктовых направлений, несколько команд маркетинга, высокий объём трафика и необходимость быстро понимать, что реально двигает выручку, а что просто создаёт красивую отчётность. При классической схеме «рекламная платформа → аналитика → BI» начинали ломаться атрибуция, сегментация и скорость принятия решений.
Задача звучала просто, но на деле это типичный RevOps-вызов: собрать единый контур данных для маркетинга, продаж и продукта, чтобы можно было видеть путь клиента сквозь каналы, касания и конверсии, а не только последний клик.
Решение строили не вокруг «ещё одного дашборда», а вокруг архитектуры:
— серверный сбор событий, чтобы снизить потери данных в privacy-first среде;
— единый слой идентификации пользователя между приложением, сайтом и CRM;
— автоматическая передача аудиторных сегментов в рекламные кабинеты;
— BI-слой с общими метриками для маркетинга и бизнеса;
— отдельные контуры для проверки инкрементальности, а не только last-click.
Смысл был в том, чтобы убрать ручной Excel-операционал и сделать так, чтобы маркетолог видел не только CPL, а вклад канала в выручку и удержание. Это особенно важно сейчас, когда MQL/SQL-модель слабеет, а ценность смещается в LTV и повторные касания.
Результат такого подхода измеряется не одной цифрой, а набором эффектов:
— меньше потерь событий на стороне браузера;
— быстрее сегментация и запуск кампаний;
— точнее сравнение каналов по инкрементальному эффекту;
— меньше конфликтов между маркетингом, аналитикой и продажами из-за разных «истин» в отчётах.
**Главный урок**: современный MarTech-стек — это не набор SaaS-сервисов, а система принятия решений. Если в ней нет единого идентификатора, серверного сбора и общей метрики выручки, то рост бюджета почти неизбежно превращается в рост шума.
Для marketing operations отсюда практический вывод простой: сначала проектируете данные и правила атрибуции, потом покупаете инструменты. Иначе стек становится дороже, а управляемость — слабее.
— @MarTechStackRuPro
В 2026 году у маркетинг-операций одна и та же боль: инструментов много, данных ещё больше, а связности между ними мало. Кейс Тинькофф хорошо показывает, как из этого выйти без бесконечных ручных склеек.
Контекст был такой: у банка десятки продуктовых направлений, несколько команд маркетинга, высокий объём трафика и необходимость быстро понимать, что реально двигает выручку, а что просто создаёт красивую отчётность. При классической схеме «рекламная платформа → аналитика → BI» начинали ломаться атрибуция, сегментация и скорость принятия решений.
Задача звучала просто, но на деле это типичный RevOps-вызов: собрать единый контур данных для маркетинга, продаж и продукта, чтобы можно было видеть путь клиента сквозь каналы, касания и конверсии, а не только последний клик.
Решение строили не вокруг «ещё одного дашборда», а вокруг архитектуры:
— серверный сбор событий, чтобы снизить потери данных в privacy-first среде;
— единый слой идентификации пользователя между приложением, сайтом и CRM;
— автоматическая передача аудиторных сегментов в рекламные кабинеты;
— BI-слой с общими метриками для маркетинга и бизнеса;
— отдельные контуры для проверки инкрементальности, а не только last-click.
Смысл был в том, чтобы убрать ручной Excel-операционал и сделать так, чтобы маркетолог видел не только CPL, а вклад канала в выручку и удержание. Это особенно важно сейчас, когда MQL/SQL-модель слабеет, а ценность смещается в LTV и повторные касания.
Результат такого подхода измеряется не одной цифрой, а набором эффектов:
— меньше потерь событий на стороне браузера;
— быстрее сегментация и запуск кампаний;
— точнее сравнение каналов по инкрементальному эффекту;
— меньше конфликтов между маркетингом, аналитикой и продажами из-за разных «истин» в отчётах.
**Главный урок**: современный MarTech-стек — это не набор SaaS-сервисов, а система принятия решений. Если в ней нет единого идентификатора, серверного сбора и общей метрики выручки, то рост бюджета почти неизбежно превращается в рост шума.
Для marketing operations отсюда практический вывод простой: сначала проектируете данные и правила атрибуции, потом покупаете инструменты. Иначе стек становится дороже, а управляемость — слабее.
— @MarTechStackRuPro
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Facebook запретил рекламу онлайн-казино Mr Vegas
Британский ASA запретил рекламу казино Mr Vegas из-за «слишком милых» мультяшных животных в креативах — регулятор счёл, что такой стиль привлекает детей, в том числе через Facebook. Рекламодатель запустил кампанию в феврале, бан вышел в июле. Логика регулятора вызывает вопросы: дети неплатёжеспособны, а таргетировать их на гемблинг бессмысленно.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/facebook-zapretil-reklamu-onlain-kazino-mr-vegas
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Британский ASA запретил рекламу казино Mr Vegas из-за «слишком милых» мультяшных животных в креативах — регулятор счёл, что такой стиль привлекает детей, в том числе через Facebook. Рекламодатель запустил кампанию в феврале, бан вышел в июле. Логика регулятора вызывает вопросы: дети неплатёжеспособны, а таргетировать их на гемблинг бессмысленно.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/facebook-zapretil-reklamu-onlain-kazino-mr-vegas
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В Whatsapp скамят пользователей с помощью поддельных никнеймов
WhatsApp запустил никнеймы — и почти сразу начался скам. Мошенники регистрируют имена, похожие на бренды, звёзд и политиков, с минимальными опечатками.
Индия, где 500 млн пользователей WhatsApp, потребовала от Meta объяснений за 3 дня. Meta говорит, что точные совпадения заблокированы — но одна буква в другом месте защиту не триггерит.
Похоже, п…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-whatsapp-skamiat-polzovatelei-s-pomoschiu-poddelnykh-nikneimov
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
WhatsApp запустил никнеймы — и почти сразу начался скам. Мошенники регистрируют имена, похожие на бренды, звёзд и политиков, с минимальными опечатками.
Индия, где 500 млн пользователей WhatsApp, потребовала от Meta объяснений за 3 дня. Meta говорит, что точные совпадения заблокированы — но одна буква в другом месте защиту не триггерит.
Похоже, п…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-whatsapp-skamiat-polzovatelei-s-pomoschiu-poddelnykh-nikneimov
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top