Я короче хз зачем мне это , но напишу!
Короче смотрим за "ноунейом" ( ЕЮ ) и тот вообще крышей поехал) взял себе крутанул канал на 1млн подписчиков и хочет сделать его своим основным?
Армия ботов в перед!

Вот его новый канал если что.. https://t.me/+vKOoe6K4yL0wMzEy

Как собрать карту маркетингового стека за 90 минут

Если вы отвечаете за marketing operations, начните не с «какие сервисы купить», а с карты процессов. В 2026 году стек выигрывает не количеством инструментов, а тем, насколько быстро он превращает данные в решение для RevOps и performance.

Сделайте так:

— Выпишите 5 цепочек, которые влияют на выручку: привлечение, захват лида, квалификация, передача в sales, удержание.
— Для каждой цепочки отметьте 3 вещи: где возникает событие, где хранится данные, где принимается решение.
— Разделите инструменты по ролям: источник данных, слой обработки, слой активации, слой отчётности. Один сервис может закрывать только одну роль, не пытайтесь заставить его делать всё.
— Отдельно отметьте, где сейчас живут «ручные мосты»: выгрузки, пересылка файлов, таблицы, ручная сегментация. Это первые кандидаты на автоматизацию.
— Проверьте, какие события теряются между системами: UTM, статус лида, повторная покупка, возврат, отказ от коммуникации.
— Для каждого разрыва задайте правило: передаём через API, через серверные события или через пакетную загрузку. Если событие влияет на деньги — приоритет у серверной передачи.
— Сверьте стек с отчётностью: если один и тот же показатель считается по-разному в CRM, аналитике и BI, у вас не проблема отчёта, а проблема схемы данных.
— Уберите дублирующие инструменты в зонах, где нет отдельной бизнес-задачи. Два сервиса ради одной функции = лишняя интеграция и больше точек отказа.

Финальный артефакт недели: одна таблица из 4 колонок — процесс, система, владелец, разрыв. По ней уже можно собирать backlog для интеграций и не тратить бюджет на «красивый, но лишний» MarTech.

— @MarTechStackRu

Переведи e-commerce-данные в формат GA4 без ручной ломки

— Проверь, какие массивы уже есть на стороне сайта или dataLayer: products, impressions, promotions.
Если данные собираются в старом enhanced e-commerce (расширенной электронной коммерции), не дублируй логику в нескольких местах — сначала опиши единый источник.

— Сопоставь поля старой схемы с объектом items.
Для GA4 важны не названия в отчёте, а консистентная структура: идентификатор товара, название, цена, количество, позиция, категория.

— Настрой шаблон-переменную как слой преобразования.
Её задача — не собирать данные заново, а аккуратно конвертировать массивы в новый формат для событий purchase, view_item, select_item и промо-экспозиций.

— Проверь, что промо и список товаров не теряют контекст.
При переносе часто «съезжают» индекс позиции, список, креатив промо и привязка к событию. Это ломает анализ воронки и сравнений.

— Протестируй несколько сценариев до публикации.
Отдельно прогоняй карточку товара, корзину, покупку и показы промо. Смотри не только в Tag Assistant, но и в DebugView GA4.

— Зафиксируй правило для команды.
Если источник данных меняется на сайте, обновление должно идти через тот же шаблон, иначе метрики начнут расходиться между продуктом, аналитикой и отчётами.

Когда это пригодится: при миграции с enhanced e-commerce на GA4, при донастройке e-commerce-аналитики и когда нужно быстро стандартизировать передачу товарных данных без переписывания всей разметки.

— @MarTechStackRu

Почему «купить ещё один сервис» чаще ломает MarTech-стек, чем усиливает его

Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку у маркетинг-операций: проблему в процессах пытаются закрыть новой лицензией. Не хватает аналитики — ставят ещё один дашборд. Падает качество лидов — добавляют скоринг. Растёт хаос в каналах — покупают CDP или automation-платформу. На бумаге стек становится богаче, а на практике — медленнее и дороже.

Моя позиция простая: **MarTech нужно собирать не по функции, а по маршруту данных и ответственности**. Пока не определено, где рождается событие, кто владелец источника, как проходит идентификация, в какой момент данные становятся пригодными для действий, любой новый инструмент будет не решением, а ещё одним узлом риска.

В 2026 это особенно заметно. Last-click атрибуция ещё держится по инерции, но решения всё чаще принимаются на смеси server-side, MMM и инкрементальности. Значит, стек должен выдерживать не только сбор, но и доказательство вклада канала в выручку. Если этого нет, инструменты начинают спорить друг с другом, а не помогать бизнесу.

Из практики: в одном B2B-проекте после ревизии стека мы убрали всего два «лишних» сервиса и переподключили события через единый слой событий. Количество ручных сверок у команды маркетинга сократилось почти на треть, а цикл от кампании до отчёта стал короче на несколько дней. Не потому что мы «ускорили маркетинг», а потому что убрали дублирование истины.

Я бы проверял любой MarTech-стек тремя вопросами:
— Где у нас единственный источник правды по клиенту и событию?
— Кто отвечает за качество данных на каждом переходе?
— Какой бизнес-решение этот инструмент делает быстрее или точнее?

Если на эти вопросы нет чёткого ответа, интеграция почти наверняка дороже самой платформы.

— @MarTechStackRu

Как Linkgraph перестроил SEO-стек под эпоху AI-overviews

Linkgraph — софтверная компания, которая работает с SEO-аналитикой и контентом. В 2026 логика «написали статью под запрос — получили трафик» уже проседает: информационные страницы чаще закрываются AI-overviews, а ценность смещается в topical authority — тематическую глубину и связность экспертизы.

**Задача** была не просто собирать больше трафика, а удержать видимость в поиске и снизить зависимость от отдельных запросов. Для маркетинг-ops это всегда вопрос архитектуры: как связать исследования спроса, контент-план, внутреннюю перелинковку и аналитику так, чтобы система работала как единый контур.

**Решение** у Linkgraph строилось вокруг SEO-стека, где данные идут от намерения пользователя, а не от списка ключей:
— группировка запросов по темам и подтемам;
— контроль покрытия кластера, а не отдельных страниц;
— регулярная сверка контента с тем, что уже забирают AI-overviews;
— перераспределение усилий в пользу страниц, которые сильнее влияют на экспертность домена;
— связка аналитики и редакции, чтобы обновления шли по приоритету, а не по календарю публикаций.

**Конкретный результат** в открытом кейсе описан без точных цифр, но сам эффект понятен: вместо распыления на «много статей ради объёма» команда получила более управляемую контентную систему, которая лучше подходит к эпохе zero-click, когда пользователь часто не переходит на сайт из выдачи.

**Урок для маркетинг-ops** простой: в 2026 SEO-стек нужно собирать не вокруг производства текста, а вокруг управления тематической авторитетностью. Если у вас B2B, это особенно важно: лиды всё слабее конвертятся в старой логике MQL/SQL, а выигрывают те, кто строит связку контент → доверие → revenue-метрики через общую аналитику маркетинга, продаж и customer success.

Если хотите, я могу следующим сообщением сделать такой же разбор уже не про SEO, а про CRM/CDP, атрибуцию или BI-стек.

— @MarTechStackRu

Как собрать контент-стратегию от аудитории, а не от тем

Если в 2026 году вы всё ещё строите контент только вокруг ключевых слов, вы теряете и поисковый спрос, и шансы на AI-overviews. Для Marketing operations рабочая схема начинается не с плана публикаций, а с карты аудитории.

— **Определите, кто принимает решение.**
Не ограничивайтесь «наш клиент — маркетолог». Разведите роли: инициатор, пользователь, согласующий, финальный подписант.
Для каждой роли зафиксируйте боли, триггеры выбора и критерии доверия.

— **Соберите вопросы, а не темы.**
Ищите не «о чём писать», а «что человек пытается решить».
Берите вопросы из продаж, поддержки, звонков, комментариев, запросов в поиске и CRM.

— **Сгруппируйте запросы по задачам.**
Объединяйте вопросы в кластеры: выбор инструмента, интеграция, внедрение, отчётность, масштабирование.
Так проще строить topical authority — тематическую глубину, а не набор случайных статей.

— **Свяжите контент с этапом сделки.**
На раннем этапе нужны объяснения и рамки выбора, ближе к покупке — сравнения, чек-листы, схемы внедрения.
Один и тот же продукт должен быть показан через разные задачи аудитории.

— **Проверьте, где контент должен жить.**
Часть материалов должна идти на сайт, часть — в рассылку, часть — в базу знаний для sales и customer success.
Не всё обязано быть «постом»: иногда лучший актив — шаблон, калькулятор или инструкция.

— **Заранее задайте метрики полезности.**
Смотрите не только на трафик, но и на дочитывания, переходы к демо, сохранения, возвраты и влияние на выручку.
В эпоху privacy-first атрибуции важнее видеть вклад контента в pipeline, а не только last-click.

Когда это пригодится: если нужно перестроить контент-план под B2B, повысить отдачу от SEO и связать материалы с RevOps, а не с календарём публикаций.

— @MarTechStackRu

@CreatorEconomyRu разбирают это с практической стороны

1. Выкатить ни какую он-лайн конфу я естесвенно не выкатил, потерпите

2. После прошлого видео (тык) мой канал теперь имеет юзер @PO_YICA_BRAL

3. Держите вечернее видео, я нажрусь и спать

Чото надо ещё сказать? Ну, можно лишь добавить Настя #MelBet верни деньги, не играй с огнём, со мной лучше не ссориться. Спасибо.

P.S. Бабка-то, похоже, не своей..... см. видео!

С уважением, Иванов Е.Ю!

🎁 РОЗЫГРЫШ $2000 ОТ SERG ACCS

🥇 1 место — $1000
🥈 2 место — $700
🥉 3 место — $300

Как участвовать:
1️⃣ Подпишитесь на канал
2️⃣ Нажмите «✅ Участвую»
3️⃣ Получите 1 стартовый билет

Больше билетов:
🛒 Покупки — минимум 1 билет, далее +1 за каждые полные $50 реальной оплаты. Максимум — 50.
👥 Рефералы — +5 за первую подходящую покупку друга и +1 за каждые накопленные $100 его покупок. Максимум — 50.

Общий максимум — 100 билетов.
Чем больше билетов, тем выше шанс. Даже 1 билет участвует.

Призы начислим на баланс в боте SERG ACCS.

Итоги 15.09. Всем удачи! 🔥

Как Aviasales снизил CPA на 30% без last-click: разбор перехода на MMM

В 2022 году команда Aviasales столкнулась с проблемой, которая к 2026 стала системной для всего e-com: классическая last-click-атрибуция переставала работать. С вводом ограничений third-party cookies и ужесточением политик конфиденциальности доля «прямых» визитов росла, а брендовые каналы (ТВ, наружка, подкасты) в last-click получали ноль. При этом средний чек на рынке авиабилетов не изменился, но конкуренция за удержание пользователя усилилась.

Задача — построить модель, которая объективно оценивает вклад каждого канала в конверсии, не опираясь на кликовую цепочку. Требовалось понять, сколько реально приносит контентный маркетинг, работа с инфлюенсерами и офлайн-активности.

Решение: Aviasales внедрили Media Mix Modeling (MMM) на базе open-source-инструмента Robyn от Meta. Модель использовала внутренние данные по транзакциям, GRP-показатели ТВ-кампаний, сезонность, макроэкономические индикаторы (курс валют, динамику запросов). Данные агрегировались понедельно, а прогноз строился на 52 недели

— @MarTechStackRuPro

Как Bonduelle снизила CPO на 32% без потери LTV — за счёт data-аудита и ребалансировки каналов

В сегменте FMCG-продуктов питания performance-маркетинг давно работает в режиме жёсткой экономии: ставка за клик растёт, средний чек падает, privacy-first атрибуция ломает привычные отчёты. Кейс Bonduelle 2025 года — хороший пример того, как бренд выбрался из ловушки «оптимизации ради оптимизации» и перешёл к честным unit-экономическим метрикам.

**Задача.** Команда Bonduelle в DACH-регионе (Германия, Австрия, Швейцария) столкнулась с типичной картиной: CPO (стоимость заказа) рос третий квартал подряд, а рекламный микс оставался прежним. Бюджет по большей части уходил в Google Performance Max и Meta Advantage+, без отдельной оценки медиа-каналов. Внутренний LTV-анализ показал, что 60% выручки дают лишь 22% клиентов — в основном те, кто покупает регулярно и подписывается на доставку. Но таргетинг эти сигналы игнорировал.

**Решение.** В Bonduelle не стали менять платформы — это дорого и часто бесполезно. Вместо этого провели двухмесячный data-аудит, выделив три действия:

— Перешли с last-click атрибуции на гибридную модель: MMM (маркетинг-микс моделирование) для верхнего уровня + server-side события для нижнего. Это дало увидеть реальный вклад органики и email, которые раньше «съедались» платным трафиком.
— Перебалансировали каналы: 35% бюджета перераспределили из Performance Max в прямые кампании по сегментам подписчиков (CRM-based) и в YouTube с brand-укрепляющим креативом, а не только с конверсионным.
— Пересобрали креативный процесс: вместо потока AI-генерации сделали ставку на 4 рукописных концепта в месяц, каждый проверяется через pre-test на запоминаемость.

**Результат.** За два квартала CPO снизился на 32%, но важнее другое — повторные покупки выросли на 18%, а LTV когорты, привлечённой в новых кампаниях, оказался на 41% выше, чем у когорты до изменений. Совокупный ROAS (окупаемость рекламных расходов) вырос на 27%.

**Урок для команды.** Когда unit-экономика (юнит-экономика — расчёт прибыли на единицу привлечённого клиента) худеет, не обязательно искать новые платформы или урезать бюджет. Часто выгоднее пересобрать три слоя: модель атрибуции, баланс между performance (конверсионным) и brand (имиджевым) продвижением, и подход к креативу. В 2026 году побеждает тот, кто умеет считать вклад каналов честно, а не тот, кто быстрее жмёт кнопку «оптимизировать».

— @MarTechStackRuPro