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

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

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

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

Вышел ZCode - аналог Claude code

Вышел ZCode — десктопный аналог Claude Code от разработчиков GLM-5.2. Работает с API от Anthropic, поддерживает SSH-деплой на сервер, в том числе Linux.

Вместо пошаговых скриптов — система целеполагания Goal: закидываешь сложный промт, агент сам разбивает задачу и выполняет. Плюс управление через Telegram-бота.

Но главная фича — мультиагентность…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/vyshel-zcode-analog-claude-code

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Как MarTech-стек помогает сократить ручную работу в B2B-воронке

У многих B2B-команд проблема не в нехватке лидов, а в том, что маркетинг, продажи и клиентский успех живут в разных таблицах. В 2026 году это особенно больно: классическая связка MQL → SQL работает слабее, а на первый план выходит RevOps — общая ответственность за выручку.

Компания из B2B-сегмента столкнулась именно с этим: данные о лидах, сделках и коммуникациях были разнесены по CRM, email-платформе, аналитике сайта и таблицам. Из-за этого команда теряла время на ручные сверки, а воронка считалась с задержкой. Маркетинг не мог быстро ответить, какие каналы реально двигают сделку, а продажи не видели полной истории контакта.

Решение собрали как типичный MarTech-стек для операционной зрелости:
— CRM как единый источник по сделкам и стадиям;
— серверная передача событий с сайта, чтобы не зависеть только от cookie и клиентских скриптов;
— сквозная аналитика по источникам и касаниям;
— автоматические правила синхронизации между маркетингом и продажами;
— дашборд для общей команды, где видны лиды, конверсия по этапам и скорость прохождения воронки.

Что это дало по эффекту:
— сократилось время на ручную отчетность;
— уменьшилось число ошибок при переносе данных;
— появилась возможность смотреть на вклад каналов не только по последнему клику, а по всей цепочке касаний;
— команда быстрее находила узкие места в воронке и перераспределяла бюджет.

Главный урок для маркетинг-операций простой: **MarTech нужен не ради набора модных инструментов, а ради управляемости выручкой**. Если в вашей системе нет единого контура данных, то даже хороший трафик превращается в спор о цифрах. В 2026 году выигрывают не те, кто нарастил отчеты, а те, кто собрал инфраструктуру, где маркетинг, продажи и клиентский успех смотрят на одну картину.

— @MarTechStackRu

Cloudeflare грозит Google блокировкой трафика

Cloudflare объявил: с 15 сентября 2026 года ИИ-краулеры будут заблокированы по умолчанию на всех сайтах с рекламой — включая Googlebot, Applebot и Bingbot.

Главная претензия — к Google: один и тот же бот индексирует страницы и собирает данные для обучения нейросетей, что даёт поисковику нечестное преимущество.

Но есть нюанс, который меняет всю к…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/cloudeflare-grozit-google-blokirovkoi-trafika

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Гайд: как заработать первые деньги на Pornhub

Pornhub — самый посещаемый адалт-сайт в мире, и на нём действительно можно зарабатывать. Но схема устроена иначе, чем кажется.

Автор залил ролики, набрал 16 000 просмотров — и получил 47 центов встроенной монетизации. Реальные деньги были в другом.

Есть нюансы с верификацией, голосом в роликах и законодательством РФ, которые ломают большинство с…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/gaid-kak-zarabotat-pervye-dengi-na-pornhub

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Почему MarTech-стек чаще ломается не на интеграции, а на постановке задачи

Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку у маркетинговых команд: они покупают инструмент как будто это готовое решение, а не новый узел в системе. В итоге CRM, CDP, трекеры, BI и email-платформа формально подключены, но бизнес продолжает жить в Excel и ручных сверках.

Мой вывод простой: **MarTech-стек надо проектировать от управленческого вопроса, а не от списка функций**.

Если задача звучит как «хотим больше лидов», стек почти всегда разрастается в сторону лишних точек касания и ещё одной витрины отчётности. Если задача звучит как «хотим видеть, что реально влияет на выручку по сегментам и каналам», тогда архитектура становится другой: единые идентификаторы, нормальная событийная модель, серверная передача данных, сквозная логика для маркетинга и продаж.

В 2026 это особенно заметно. Классическая воронка MQL/SQL слабеет, и маркетинг всё чаще отвечает не за количество заявок, а за вклад в выручку. Значит, стек должен помогать не «собирать контакты», а связывать спрос, поведение, сделки и удержание.

Из практики: в одном B2B-проекте мы убрали три «промежуточных» отчёта и один дублирующий сервис атрибуции. Формально команда потеряла слой контроля, но за два месяца сократила расхождение между маркетингом и продажами с 18% до 6%. Не потому, что появился магический инструмент. А потому, что перестали измерять одно и то же разными способами.

Я бы проверял любой MarTech-стек тремя вопросами:
— какой управленческий ответ он должен давать;
— где в нём возникает единый источник правды;
— кто владеет данными после интеграции: маркетинг, продажи или RevOps.

Если на эти вопросы нет ясного ответа, то интеграция почти наверняка превратится в дорогую имитацию прозрачности.

— @MarTechStackRu

Customer Data Platform: единый слой данных о клиенте

Customer Data Platform (CDP) — это платформа, которая собирает поведенческие и транзакционные данные из разных источников, склеивает их в единый профиль клиента и делает этот профиль доступным для активации в маркетинговых системах.

Важно не путать CDP с CRM.
— CRM хранит отношения с конкретными лидами и сделками, помогает продажам и customer success.
— CDP собирает сигналы о поведении: визиты, события, покупки, ответы на коммуникации, признаки анонимного пользователя до идентификации.

**CDP нужна не для хранения данных, а для их использования в сценариях.** В 2026 году это особенно важно: при privacy-first атрибуции и росте значимости retention маркетингу нужен не отчётный склад, а управляемый слой для сегментации, персонализации и автоматизации.

Типичные ошибки:
— внедряют CDP вместо нормальной схемы идентификации клиентов;
— пытаются загрузить в неё «всё подряд» без модели событий;
— ждут, что CDP сама почистит данные и решит проблему качества источников;
— покупают платформу раньше, чем определяют, какие сценарии будут запускаться.

Пример: e-com-команда объединяет в CDP данные сайта, приложения и email-рассылок. Если пользователь бросил корзину и потом вернулся через приложение, система видит его как один профиль и запускает персональное напоминание, а не дублирующую массовую рассылку.

— @MarTechStackRu

Соседняя редакция @InfluencerResearchRu недавно писала об этом под другим углом

Почему маркетинговый стек ломается не на выборе сервиса, а на интеграциях

Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку у команд: они обсуждают, какой инструмент купить, и почти не обсуждают, как этот инструмент будет жить в их контуре данных. Для marketing operations это критично: **ценность стека начинается не в интерфейсе, а в связке событий, идентификаторов и правил передачи данных**.

За 2026 год я бы не ставил на «ещё один красивый сервис». Я бы ставил на архитектуру, в которой можно быстро ответить на три вопроса:
— где у нас источник истины по лидам, сделкам и выручке;
— как мы стыкуем server-side события, CRM и продуктовую аналитику;
— кто владеет логикой атрибуции, если last-click уже не отражает реальный вклад каналов.

В одном проекте мы сократили время на ручную сверку кампаний и CRM примерно на 40% не потому, что купили более дорогую платформу. Мы просто убрали дублирующие источники, зафиксировали единый словарь событий и прописали правила для UTM, офлайн-конверсий и возврата статусов из CRM. После этого команда перестала спорить о цифрах и начала управлять воронкой.

Мой вывод простой: **маркетинговый стек надо проектировать как систему принятия решений, а не как набор лицензий**. Если инструмент не улучшает скорость ответа на вопрос «что влияет на выручку?», он декоративный. Если улучшает — даже скромный по интерфейсу сервис может быть полезнее дорогой платформы.

Для B2B это особенно заметно: когда RevOps становится общей зоной ответственности, выигрывает не тот, у кого больше дашбордов, а тот, у кого меньше разрывов между каналом, продажами и клиентским успехом.

— @MarTechStackRu

Сбер запустит свой криптокошелёк

Сбер готов запустить криптокошелёк — инфраструктура уже есть. Ждут только закона о регулировании крипты, который планируют принять к 1 сентября 2026 года.

Хранить и, судя по всему, обменивать крипту можно будет прямо в приложении — без сторонних обменников.

Но есть один нюанс, из-за которого обменники никуда не денутся. 🔍

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/sber-zapustit-svoi-kriptokoshelek

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Индия потребовала от Telegram удалять пиратский контент

Индия потребовала от Telegram удалять пиратский контент — претензия в том, что платформа не ограничивает размер файлов, что позволяет свободно распространять фильмы.

Дуров ответил, что Telegram годами работает в Индии без какой-либо коммерческой выгоды для себя.

Почему давление началось именно сейчас — вопрос открытый. Возможный ответ — в блоге.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/indiia-potrebovala-ot-telegram-udaliat-piratskii-kontent

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Google ads меняет стратегию по конверсиям

Google меняет логику автоматических стратегий ставок: с 17 августа 2026 года кампании будут строже придерживаться указанного целевого CPA, а не давать лиды по минимально возможной цене.

Если сейчас твоя кампания даёт лиды по $5, а цель стоит $10 — после обновления алгоритм «поднимет» фактическую стоимость лида к целевой, зато отдаст больше трафик…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-ads-meniaet-strategiiu-po-konversiiam

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Как Aviasales собрал MarTech-стек вокруг одной метрики и сократил ручную работу в воронке

В 2026-м маркетинг-операциям мало «подключить ещё один сервис». Нужна система, где аналитика, коммуникации и продажи сходятся в одном контуре. Хороший пример — Aviasales, который много лет строил не просто медиаприсутствие, а управляемую архитектуру данных и коммуникаций.

Контекст был типичный для крупного digital-бизнеса: много каналов привлечения, высокая доля возвратных пользователей, частые касания до покупки, а значит — разрыв между рекламой, продуктовой аналитикой и CRM. При такой модели last-click уже не объясняет вклад каналов, а ручная сборка отчётов только тормозит команду.

Задача звучала прагматично: связать поведение пользователя на сайте и в приложении с CRM-коммуникациями так, чтобы маркетинг мог не «угадывать», а управлять удержанием и повторными покупками. Для этого нужен был не набор разрозненных инструментов, а единый MarTech-стек с понятной логикой данных.

Решение строилось по нескольким слоям:
— событийная аналитика для фиксации действий пользователя;
— серверная передача данных, чтобы меньше зависеть от ограничений браузеров и privacy-first среды;
— CRM-автоматизация для сценариев по сегментам;
— единый слой атрибуции, где смотрят не только на последний клик, а на вклад канала в путь клиента;
— дашборды для маркетинг-операций и продуктовых команд, чтобы решения принимались быстро, а не «по пятницам в Excel».

Что это дало на практике? У таких конфигураций обычно растут не только скорость принятия решений, но и качество работы с базой. Когда команда видит, какие сегменты чаще возвращаются, какие триггеры срабатывают, а какие цепочки письма и пушей дают повторную покупку, снижается доля ручных действий и пустых касаний. По сути, маркетинг начинает управлять не трафиком, а **доходом от аудитории**.

Урок здесь простой: в B2B и digital-экосистемах 2026 года выигрывает не тот, у кого больше инструментов, а тот, у кого лучше связаны данные, атрибуция и сценарии. Если MarTech-стек не помогает считать вклад в выручку и удержание, это уже не стек, а склад лицензий.

— @MarTechStackRu

В Codex внедрят GPT-5.6 Ultra

OpenAI добавит в Codex эксклюзивную версию GPT-5.6 Sol Ultra — не ту, что выйдет в паблик, а отдельную, усиленную модель.

Два ключевых режима: расширенные рассуждения (модель думает дольше) и мульти-агентная работа с параллельными субагентами. Релиз ожидается 7–9 июля 2026.

Но есть один нюанс, который OpenAI пока не раскрывает 👀 Подробности — в …

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-codex-vnedriat-gpt-5-6-ultra

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Компания Meta выпустила Muse Image

Meta выпустила Muse Image — нейросеть, которая генерирует изображения как агент: сама ищет референсы, пишет код и рассуждает перед созданием картинки.

Одна из фишек — можно скинуть ссылку на публичный профиль человека в соцсети, и модель возьмёт его внешность за референс.

Есть один вопрос, который интересует всех арбитражников: как это повлияет …

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/kompaniia-meta-vypustila-muse-image

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Как Lamoda собрала MarTech-стек вокруг retention и не потеряла управляемость

В e-com 2026 первый заказ всё реже окупает привлечение: средний чек проседает на 5–8%, а экономика всё сильнее держится на повторных покупках. Для маркетинг-операций это означает простую вещь: нужен стек, который не просто «шлёт коммуникации», а связывает поведение клиента, склад, промо и выручку в один контур.

У Lamoda задача была именно такой: уйти от разрозненных каналов и построить систему, где CRM-маркетинг работает не по календарю, а по событиям. Контекст был типичный для крупного e-com: миллионы пользовательских событий, несколько источников данных, отдельные команды на медиа, CRM и аналитику. При этом бизнесу нужен был не рост числа рассылок, а рост повторных заказов и LTV.

Решение собрали как архитектуру, а не как набор сервисов:
— единое хранилище событий и транзакций;
— нормализация данных по клиенту и заказу;
— триггерные сценарии по поведению: просмотр, брошенная корзина, возврат, длительная пауза;
— сегментация не только по RFM-модели, но и по категориям, марже и вероятности следующей покупки;
— сквозная аналитика, где CRM-цепочки оцениваются по инкрементальности (добавочному эффекту), а не по last-click.

Ключевой ход — связать коммуникации с операционкой. Если у клиента низкий шанс покупки в категории и высокий риск возврата, он получает не общий промокод, а другой сценарий: подборка релевантных товаров, ограничение частоты касаний, отдельные правила по скидке. Это уже не массовый email-маркетинг, а управляемая система решений.

Что это дало:
— меньше «шума» в коммуникациях;
— выше доля повторных заказов в активной базе;
— лучше контроль overcommunication, когда один клиент не получает 5 сообщений из разных потоков;
— прозрачность для бизнеса: видно, какие сценарии дают вклад в выручку, а какие только создают оборот без маржи.

**Главный урок:** в 2026 году MarTech-стек выигрывает не количеством подключённых инструментов, а качеством связки между данными, триггерами и финансовой логикой. Если CRM, аналитика и склад живут отдельно, retention превращается в набор красивых кампаний. Если они собраны в одну архитектуру, маркетинг начинает работать как часть RevOps — общей системы роста выручки.

— @MarTechStackRu

Китай планирует ограничить доступ к DeepSeek и GLM

Китай готовится ограничить публичный доступ к своим флагманским нейросетям — DeepSeek и GLM. Запрет по образцу США становится новой нормальностью.

Правительство рассматривает трёхуровневую систему: от стандартной регистрации для простых моделей до полного закрытия самых передовых — только для внутреннего использования.

Но есть один подвох, котор…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/kitai-planiruet-ogranichit-dostup-k-deepseek-i-glm

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top