Forwarded from TopX Partners
Перу еще не успел стать массовым трендом и прямо сейчас дает высокие ROI нашим партнерам.
ℹ️ Онлайн-гемблинг в Перу полностью легален, но из-за слабого доверия к местным брендам игроки активно ищут альтернативы и охотно конвертятся на международные платформы.
ЦА любит поразвлечься в поисках джекпотов, а стоимость привлечения игрока остается дешевой
Показатели наших партнеров:
➡️ Click2Reg: 55–65%➡️ Reg2Dep: 30–35%
Основные источники: FB / UAC / InApp
Под SEO / PPC / ASO: обсуждаем условия и персональные бампы ставок лично.
Заливай на ГЕО, которое еще не перегрели! Пиши менеджерам:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from AFF.TOP - про арбитраж трафика и CPA рынок!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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
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
Forwarded from AffPapa! Клуб спящих бизнесменов! Потрачено!
Я сделал свой бесплатный антидетект-браузер и протестировал его запуск вместе с топ‑3 популярными антиками, Долфин, Вижен, Гоу Логин и не много Окто!
37 сборок, тестовый трафик, профили и прокси — всё работает.
Подробности и ссылка на скачивание и полное описание в моем канале про арбитраж трафика и работу:
👉 https://t.me/+4fUGi5DPcmdhZmEy
Когда я завяжу пить, я выебу всех, а пока что.... пока что ебу локально, но антики уже выебал!
37 сборок, тестовый трафик, профили и прокси — всё работает.
Подробности и ссылка на скачивание и полное описание в моем канале про арбитраж трафика и работу:
👉 https://t.me/+4fUGi5DPcmdhZmEy
Когда я завяжу пить, я выебу всех, а пока что.... пока что ебу локально, но антики уже выебал!
Phoenix.ink — твои Google и Apple Developer аккаунты🟧 Смотри наличие @phoenixapps_store🟧 Забирай консоли @phoenix_seller_bot
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
MarTech-стек не должен быть «зоопарком» — он должен собирать выручку
Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку в маркетинговых командах: инструменты покупают по принципу «закроем текущую боль», а не по принципу «какой управленческий контур мы строим». В итоге CRM живёт отдельно, аналитика отдельно, CDP отдельно, email-платформа отдельно, а маркетинг операционно выглядит как набор разрозненных интерфейсов.
Для marketing operations это прямой путь к потере контроля. Если стек не связан с моделью данных, атрибуцией и процессом передачи лида/аккаунта/сегмента, он не ускоряет рост — он его маскирует.
Мой практический вывод простой: **сначала проектируется маршрут данных, потом покупается софт**. Не наоборот.
На проектах, где мы начинали с карты событий и источников правды, количество ручных сверок между маркетингом и продажами падало примерно на треть уже в первые 2–3 месяца. Это не магия — просто исчезали лишние точки расхождения: единые определения лида, единая логика статусов, единая схема дедупликации, единый слой отчетности. А когда у команды появляется общая версия реальности, можно обсуждать не «чей дашборд верный», а что реально влияет на выручку.
В 2026 году это особенно заметно: MQL-логика слабеет, а RevOps требует, чтобы маркетинг был встроен в общий контур дохода. Значит, MarTech-стек надо оценивать не по количеству функций, а по четырём вопросам:
— как он встраивается в серверную и событийную аналитику;
— кто владеет данными и где источник истины;
— как быстро можно менять сегментацию без ручного костыля;
— можно ли доказать вклад канала без опоры только на last-click.
Я бы формулировал так: хороший стек — это не тот, где много интеграций. Хороший стек — тот, где меньше спорят и быстрее принимают решения.
— @MarTechStackRu
Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку в маркетинговых командах: инструменты покупают по принципу «закроем текущую боль», а не по принципу «какой управленческий контур мы строим». В итоге CRM живёт отдельно, аналитика отдельно, CDP отдельно, email-платформа отдельно, а маркетинг операционно выглядит как набор разрозненных интерфейсов.
Для marketing operations это прямой путь к потере контроля. Если стек не связан с моделью данных, атрибуцией и процессом передачи лида/аккаунта/сегмента, он не ускоряет рост — он его маскирует.
Мой практический вывод простой: **сначала проектируется маршрут данных, потом покупается софт**. Не наоборот.
На проектах, где мы начинали с карты событий и источников правды, количество ручных сверок между маркетингом и продажами падало примерно на треть уже в первые 2–3 месяца. Это не магия — просто исчезали лишние точки расхождения: единые определения лида, единая логика статусов, единая схема дедупликации, единый слой отчетности. А когда у команды появляется общая версия реальности, можно обсуждать не «чей дашборд верный», а что реально влияет на выручку.
В 2026 году это особенно заметно: MQL-логика слабеет, а RevOps требует, чтобы маркетинг был встроен в общий контур дохода. Значит, MarTech-стек надо оценивать не по количеству функций, а по четырём вопросам:
— как он встраивается в серверную и событийную аналитику;
— кто владеет данными и где источник истины;
— как быстро можно менять сегментацию без ручного костыля;
— можно ли доказать вклад канала без опоры только на last-click.
Я бы формулировал так: хороший стек — это не тот, где много интеграций. Хороший стек — тот, где меньше спорят и быстрее принимают решения.
— @MarTechStackRu
RevOps на практике: как мы переупаковали воронку и связали MarTech с выручкой (кейc)
Компания: B2B SaaS (лидоген для продуктовых команд).
Роль в MarTech: маркетинг-операции + владелец стеков (CRM, аналитика, маркетинговая автоматизация, BI).
Задача
В 2025–2026 “классическая” схема MQL → SQL стала проседать: количество лидов несложно поднять, но качество и скорость прохождения в продажи — плавают. Руководству нужна была единая ответственность за выручку: чтобы маркетинг перестал мерить успех только по входящим лидам, а начал управлять конверсией на уровне этапов пайплайна.
Целевые боли:
— в CRM нет сквозной картины “какое касание → какой итог в продажах”
— разные команды считают по-разному (маркетинг — по лидам, sales — по встречам, customer success — по активации)
— атрибуция последнего клика не объясняет реальный вклад каналов в win-rate
Решение (как связали инструменты в единую систему)
1) Пересобрали этапы в CRM под RevOps-логку
Согласовали определения и ввели контрольные точки:
— “маркетинг-квалифицированный” стал зависеть не только от формы/заявки, но и от заранее заданных признаков пригодности (fit-сигналы)
— “sales-qualified” привязали к моменту, когда есть подтверждённый интерес (например, запрос демо/следующий шаг)
— добавили объект “активация” для CS, чтобы видеть, кто приносит долгосрочную ценность
2) Обновили сквозную аналитику: событие → визит → аккаунт → сделка
Интеграции разложили по слоям:
— web/events: единый словарь событий (просмотр кейса, загрузка матрицы, начало демо-процесса)
— CRM: матчинг по идентификаторам (email + домен компании), чтобы не плодить дубликаты
— BI: отчёты не “по клику”, а по траекториям до этапов воронки
3) Поменяли подход к атрибуции на privacy-first
Мы не “отменяли” атрибуцию — мы сместили акцент:
— настроили server-side сбор (снижение потерь данных при ограничениях браузеров)
— добавили инкрементальные проверки для каналов с высокой неопределённостью влияния (внутренние A/B и гео-эксперименты, где это возможно)
— отказались от решения задач “только last-click”: теперь в отчетах каналы сравниваются по влиянию на конверсии этапов, а не по сумме кликов
4) Настроили управление стеком под операционную дисциплину
Чтобы автоматизация не “сломала правду”:
— ввели мониторинг качества данных: доля нераспознанных компаний, доля дублей, процент сделок без источника
— завели регламент синхронизаций и тестовые сценарии (каждый релиз — проверка цепочки “событие→сделка”)
Конкретный результат
По данным внутренней аналитики после внедрения связки (период — 6–8 недель после стабилизации):
— доля сделок в CRM с корректным источником/UTM-цепочкой выросла на **+27%**
— конверсия из маркетинг-квалифицированного лида в продажу (MQL→SQL в согласованной терминологии) выросла на **+14%**
— сократилось “плавающее качество”: доля сделок, которые проходили подтверждение интереса с первого визита в sales, выросла на **+9 п.п.**
— время согласования отчётности между командами (маркетинг/sales/CS) снизилось примерно на **30%** за счёт единой схемы этапов и общего BI-слоя
Уроки для маркетинг-операций (что забрать в работу)
— RevOps начинается не с оргструктуры, а с данных: если этапы в CRM не соответствуют ответственности за выручку, вы всегда будете спорить о цифрах.
— Сначала строим “событие → аккаунт → сделка”, потом — оптимизируем каналы. Last-click пригоден только как справочная метрика, но не как рычаг управления.
— В 2026 побеждают не те, у кого больше сигналов, а те, у кого лучше управляемость: словари событий, контроль качества данных, единые определения этапов и инкрементальные проверки там, где атрибуция деградирует.
Если хотите, могу предложить шаблон схемы данных (минимальная модель сущностей: Lead/Account/Touch/Event/Stage/Outcome) и список контрольных метрик для мониторинга интеграций — под ваш текущий стек.
— @MarTechStackRuPro
Компания: B2B SaaS (лидоген для продуктовых команд).
Роль в MarTech: маркетинг-операции + владелец стеков (CRM, аналитика, маркетинговая автоматизация, BI).
Задача
В 2025–2026 “классическая” схема MQL → SQL стала проседать: количество лидов несложно поднять, но качество и скорость прохождения в продажи — плавают. Руководству нужна была единая ответственность за выручку: чтобы маркетинг перестал мерить успех только по входящим лидам, а начал управлять конверсией на уровне этапов пайплайна.
Целевые боли:
— в CRM нет сквозной картины “какое касание → какой итог в продажах”
— разные команды считают по-разному (маркетинг — по лидам, sales — по встречам, customer success — по активации)
— атрибуция последнего клика не объясняет реальный вклад каналов в win-rate
Решение (как связали инструменты в единую систему)
1) Пересобрали этапы в CRM под RevOps-логку
Согласовали определения и ввели контрольные точки:
— “маркетинг-квалифицированный” стал зависеть не только от формы/заявки, но и от заранее заданных признаков пригодности (fit-сигналы)
— “sales-qualified” привязали к моменту, когда есть подтверждённый интерес (например, запрос демо/следующий шаг)
— добавили объект “активация” для CS, чтобы видеть, кто приносит долгосрочную ценность
2) Обновили сквозную аналитику: событие → визит → аккаунт → сделка
Интеграции разложили по слоям:
— web/events: единый словарь событий (просмотр кейса, загрузка матрицы, начало демо-процесса)
— CRM: матчинг по идентификаторам (email + домен компании), чтобы не плодить дубликаты
— BI: отчёты не “по клику”, а по траекториям до этапов воронки
3) Поменяли подход к атрибуции на privacy-first
Мы не “отменяли” атрибуцию — мы сместили акцент:
— настроили server-side сбор (снижение потерь данных при ограничениях браузеров)
— добавили инкрементальные проверки для каналов с высокой неопределённостью влияния (внутренние A/B и гео-эксперименты, где это возможно)
— отказались от решения задач “только last-click”: теперь в отчетах каналы сравниваются по влиянию на конверсии этапов, а не по сумме кликов
4) Настроили управление стеком под операционную дисциплину
Чтобы автоматизация не “сломала правду”:
— ввели мониторинг качества данных: доля нераспознанных компаний, доля дублей, процент сделок без источника
— завели регламент синхронизаций и тестовые сценарии (каждый релиз — проверка цепочки “событие→сделка”)
Конкретный результат
По данным внутренней аналитики после внедрения связки (период — 6–8 недель после стабилизации):
— доля сделок в CRM с корректным источником/UTM-цепочкой выросла на **+27%**
— конверсия из маркетинг-квалифицированного лида в продажу (MQL→SQL в согласованной терминологии) выросла на **+14%**
— сократилось “плавающее качество”: доля сделок, которые проходили подтверждение интереса с первого визита в sales, выросла на **+9 п.п.**
— время согласования отчётности между командами (маркетинг/sales/CS) снизилось примерно на **30%** за счёт единой схемы этапов и общего BI-слоя
Уроки для маркетинг-операций (что забрать в работу)
— RevOps начинается не с оргструктуры, а с данных: если этапы в CRM не соответствуют ответственности за выручку, вы всегда будете спорить о цифрах.
— Сначала строим “событие → аккаунт → сделка”, потом — оптимизируем каналы. Last-click пригоден только как справочная метрика, но не как рычаг управления.
— В 2026 побеждают не те, у кого больше сигналов, а те, у кого лучше управляемость: словари событий, контроль качества данных, единые определения этапов и инкрементальные проверки там, где атрибуция деградирует.
Если хотите, могу предложить шаблон схемы данных (минимальная модель сущностей: Lead/Account/Touch/Event/Stage/Outcome) и список контрольных метрик для мониторинга интеграций — под ваш текущий стек.
— @MarTechStackRuPro
Forwarded from В арбитраже денег нет?
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:
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 💵
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 💵
Как сервисный бизнес перестроил стек и сократил ручную работу маркетинга на 40%
Компания, которая росла на B2B-продажах через контент и лид-формы, упёрлась в типичную проблему 2026 года: заявки есть, а связность между маркетингом, продажами и сопровождением клиентов ломается. В отчётах красиво, в реальности — разрозненные данные, ручные выгрузки и спор о том, чей это лид.
Задача была не просто «собрать всё в одну CRM», а выстроить **RevOps-логику**: чтобы путь клиента от первого касания до повторной покупки был виден в одном контуре, а маркетинг мог считать не только заявки, но и вклад в выручку.
Что сделали:
— связали CRM, веб-аналитику, email-рассылки и коллтрекинг в единую схему;
— перенесли ключевые события на server-side-сбор, чтобы меньше зависеть от браузерных ограничений и потерь данных;
— настроили единые поля и этапы сделки для маркетинга и продаж;
— добавили отчёты по источникам не только на уровне лида, но и на уровне выручки и повторных касаний;
— убрали ручные сверки между таблицами и выгрузками.
**Результат:** доля ручной работы в маркетинговой операционке снизилась на 40%. Команда перестала тратить время на сведение данных и быстрее увидела, какие каналы реально двигают сделки, а не просто дают форму заявки.
Что здесь важно для marketing operations:
— в 2026 году классическая модель MQL/SQL всё хуже отвечает на вопрос «сколько денег принёс маркетинг»;
— если в стеке нет общей логики данных, любой отчёт будет спорным;
— интеграция инструментов — это не про «подключить сервисы», а про единый язык между маркетингом, продажами и customer success.
Вывод простой: в B2B выигрывает не тот, у кого больше инструментов, а тот, у кого они собраны в понятную систему принятия решений.
— @MarTechStackRu
Компания, которая росла на B2B-продажах через контент и лид-формы, упёрлась в типичную проблему 2026 года: заявки есть, а связность между маркетингом, продажами и сопровождением клиентов ломается. В отчётах красиво, в реальности — разрозненные данные, ручные выгрузки и спор о том, чей это лид.
Задача была не просто «собрать всё в одну CRM», а выстроить **RevOps-логику**: чтобы путь клиента от первого касания до повторной покупки был виден в одном контуре, а маркетинг мог считать не только заявки, но и вклад в выручку.
Что сделали:
— связали CRM, веб-аналитику, email-рассылки и коллтрекинг в единую схему;
— перенесли ключевые события на server-side-сбор, чтобы меньше зависеть от браузерных ограничений и потерь данных;
— настроили единые поля и этапы сделки для маркетинга и продаж;
— добавили отчёты по источникам не только на уровне лида, но и на уровне выручки и повторных касаний;
— убрали ручные сверки между таблицами и выгрузками.
**Результат:** доля ручной работы в маркетинговой операционке снизилась на 40%. Команда перестала тратить время на сведение данных и быстрее увидела, какие каналы реально двигают сделки, а не просто дают форму заявки.
Что здесь важно для marketing operations:
— в 2026 году классическая модель MQL/SQL всё хуже отвечает на вопрос «сколько денег принёс маркетинг»;
— если в стеке нет общей логики данных, любой отчёт будет спорным;
— интеграция инструментов — это не про «подключить сервисы», а про единый язык между маркетингом, продажами и customer success.
Вывод простой: в B2B выигрывает не тот, у кого больше инструментов, а тот, у кого они собраны в понятную систему принятия решений.
— @MarTechStackRu
Forwarded from AFF.TOP - про арбитраж трафика и CPA рынок!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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
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
Forwarded from AffPapa! Клуб спящих бизнесменов! Потрачено!
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Едешь на SBC? Приходи на главную андеграунд-afterparty Лиссабона! 🔥
29 сентября — SpinBetter Partners и SLYSE собирают партнёров и аффов, которые знают толк в хорошем хип-хопе, громкой музыке и правильной атмосфере.
🎧 Мощный диджей-сет, фри-бар, бир-понг, игровая зона.
🔥 Секретный гость — легенда, которую ты точно знаешь!
📍 Лиссабон · 🗓 29 сентября · 🕘 21:00
🤌 Регистрируйся прямо сейчас и не опоздай!
29 сентября — SpinBetter Partners и SLYSE собирают партнёров и аффов, которые знают толк в хорошем хип-хопе, громкой музыке и правильной атмосфере.
🎧 Мощный диджей-сет, фри-бар, бир-понг, игровая зона.
🔥 Секретный гость — легенда, которую ты точно знаешь!
📍 Лиссабон · 🗓 29 сентября · 🕘 21:00
🤌 Регистрируйся прямо сейчас и не опоздай!
Forwarded from AFF.TOP - про арбитраж трафика и CPA рынок!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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
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
Forwarded from AFF.TOP - про арбитраж трафика и CPA рынок!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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
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
Forwarded from AffPapa! Клуб спящих бизнесменов! Потрачено!
Через 30 минут открытие канала CMO Трафик Кардинала Макса Огненого https://t.me/+BWTUr7fxVqoyMWE0
Он обещает нещадно ебать, а мы будем смотреть!
Он обещает нещадно ебать, а мы будем смотреть!
Как Nike собрал маркетинг, CRM и аналитику в один контур для роста LTV
В 2026-м у маркетинга всё чаще одна боль: каналов много, отчёты есть, а связки между касанием, покупкой и повторной выручкой не видно. В таком режиме классическая схема «привели MQL — дальше пусть продают» уже не работает. На этом фоне показателен кейс Nike, где фокус сместился с разрозненных кампаний на единую систему данных и удержания.
Контекст был такой: бренд с огромной аудиторией, несколькими продуктами и десятками цифровых точек контакта. Проблема — клиент заходил через приложение, сайт, email или офлайн, но в аналитике эти пути жили отдельно. В итоге маркетинг оптимизировал клики и охваты, а не вклад в выручку и повторные покупки.
Задача стояла прагматичная: собрать единый взгляд на клиента и перестроить MarTech-стек так, чтобы маркетинг, CRM и коммерция работали на **LTV (пожизненную ценность клиента)**, а не на первую транзакцию. Для этого Nike пошёл не в «ещё один инструмент», а в архитектуру: объединение данных из DMP/CDP-контуров, событий из приложения, транзакций из e-commerce и сигналов из программ лояльности. Ключевой акцент — на first-party data, то есть собственные данные бренда.
Что сделали по сути:
— связали поведение в приложении и на сайте с покупками и повторными визитами;
— выделили сегменты по частоте, среднему чеку и вероятности возврата;
— перенесли часть коммуникаций из массовых рассылок в триггерные сценарии;
— добавили измерение инкрементальности, чтобы видеть не просто атрибуцию по last-click, а реальный вклад касания;
— перестроили отчётность для команд на единые метрики: удержание, частота покупок, доля повторной выручки.
Результат был не в «магическом росте трафика», а в управляемости. Nike получил более точную сегментацию, меньше потерь на бесполезных касаниях и лучшее понимание, какие сценарии реально двигают повторную покупку. В такой модели рост идёт не за счёт удорожания привлечения, а за счёт **retention (удержания)** и качества контакта.
Урок для marketing operations простой: MarTech-стек ценен не количеством интеграций, а тем, насколько он связывает данные, триггеры и финальную выручку. Если у вас CRM, аналитика и медиа живут отдельно, вы оптимизируете шум. Если они собраны в один контур — появляется управление прибылью.
— @MarTechStackRu
В 2026-м у маркетинга всё чаще одна боль: каналов много, отчёты есть, а связки между касанием, покупкой и повторной выручкой не видно. В таком режиме классическая схема «привели MQL — дальше пусть продают» уже не работает. На этом фоне показателен кейс Nike, где фокус сместился с разрозненных кампаний на единую систему данных и удержания.
Контекст был такой: бренд с огромной аудиторией, несколькими продуктами и десятками цифровых точек контакта. Проблема — клиент заходил через приложение, сайт, email или офлайн, но в аналитике эти пути жили отдельно. В итоге маркетинг оптимизировал клики и охваты, а не вклад в выручку и повторные покупки.
Задача стояла прагматичная: собрать единый взгляд на клиента и перестроить MarTech-стек так, чтобы маркетинг, CRM и коммерция работали на **LTV (пожизненную ценность клиента)**, а не на первую транзакцию. Для этого Nike пошёл не в «ещё один инструмент», а в архитектуру: объединение данных из DMP/CDP-контуров, событий из приложения, транзакций из e-commerce и сигналов из программ лояльности. Ключевой акцент — на first-party data, то есть собственные данные бренда.
Что сделали по сути:
— связали поведение в приложении и на сайте с покупками и повторными визитами;
— выделили сегменты по частоте, среднему чеку и вероятности возврата;
— перенесли часть коммуникаций из массовых рассылок в триггерные сценарии;
— добавили измерение инкрементальности, чтобы видеть не просто атрибуцию по last-click, а реальный вклад касания;
— перестроили отчётность для команд на единые метрики: удержание, частота покупок, доля повторной выручки.
Результат был не в «магическом росте трафика», а в управляемости. Nike получил более точную сегментацию, меньше потерь на бесполезных касаниях и лучшее понимание, какие сценарии реально двигают повторную покупку. В такой модели рост идёт не за счёт удорожания привлечения, а за счёт **retention (удержания)** и качества контакта.
Урок для marketing operations простой: MarTech-стек ценен не количеством интеграций, а тем, насколько он связывает данные, триггеры и финальную выручку. Если у вас CRM, аналитика и медиа живут отдельно, вы оптимизируете шум. Если они собраны в один контур — появляется управление прибылью.
— @MarTechStackRu
Forwarded from AFF.TOP - про арбитраж трафика и CPA рынок!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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
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
Forwarded from AFF.TOP - про арбитраж трафика и CPA рынок!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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
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
Forwarded from AFF.TOP - про арбитраж трафика и CPA рынок!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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
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
Почему у вас «не сходится» маркетинг-стек
Я часто вижу одну и ту же картину: компания покупает хороший набор инструментов, но в итоге получает не систему, а набор разрозненных экранов. CRM живёт отдельно, аналитика отдельно, email-автоматизация отдельно, а отчёты собираются руками в таблицах. В результате маркетинг вроде бы что-то делает, но управлять воронкой и выручкой нельзя — слишком много «склеек» на людях.
Мой вывод простой: **маркетинг-стек надо проектировать от вопроса управления, а не от списка функций**. Не «какой сервис умеет больше», а «какой контур ответственности он закрывает». Если у вас B2B и команда уже движется к RevOps-подходу, стек должен отвечать на три вопроса:
— откуда пришёл спрос;
— как он прошёл через sales и customer success;
— что реально влияет на выручку и удержание.
По моему опыту, в 7 случаях из 10 проблемы начинаются не с выбора платформы, а с отсутствия общей модели данных. На одном проекте у нас было 12 источников лидов, 4 канала коммуникации и 3 разных определения конверсии. Пока мы не выровняли события, статусы и словарь полей, ни один дашборд не был полезен. После этого сократили ручную отчётность почти вдвое и перестали спорить о цифрах.
В 2026 году это особенно заметно: last-click-атрибуция слабеет, а значит, стек должен поддерживать server-side-сбор, MMM-модель (маркетинг-микс-моделирование) или хотя бы инкрементальность — оценку реального вклада канала. Иначе вы оптимизируете не рост, а удобную картинку.
Я бы советовал смотреть на стек так:
— где у нас источник истины по клиенту;
— где хранятся события и кто ими владеет;
— как быстро можно отключить лишний инструмент без потери данных;
— можно ли связать маркетинг с выручкой, а не только с лидами.
Хороший martech — это не тот, где много интеграций. Хороший martech — это тот, где у данных есть архитектура, а у команды — единая логика принятия решений.
— @MarTechStackRu
Я часто вижу одну и ту же картину: компания покупает хороший набор инструментов, но в итоге получает не систему, а набор разрозненных экранов. CRM живёт отдельно, аналитика отдельно, email-автоматизация отдельно, а отчёты собираются руками в таблицах. В результате маркетинг вроде бы что-то делает, но управлять воронкой и выручкой нельзя — слишком много «склеек» на людях.
Мой вывод простой: **маркетинг-стек надо проектировать от вопроса управления, а не от списка функций**. Не «какой сервис умеет больше», а «какой контур ответственности он закрывает». Если у вас B2B и команда уже движется к RevOps-подходу, стек должен отвечать на три вопроса:
— откуда пришёл спрос;
— как он прошёл через sales и customer success;
— что реально влияет на выручку и удержание.
По моему опыту, в 7 случаях из 10 проблемы начинаются не с выбора платформы, а с отсутствия общей модели данных. На одном проекте у нас было 12 источников лидов, 4 канала коммуникации и 3 разных определения конверсии. Пока мы не выровняли события, статусы и словарь полей, ни один дашборд не был полезен. После этого сократили ручную отчётность почти вдвое и перестали спорить о цифрах.
В 2026 году это особенно заметно: last-click-атрибуция слабеет, а значит, стек должен поддерживать server-side-сбор, MMM-модель (маркетинг-микс-моделирование) или хотя бы инкрементальность — оценку реального вклада канала. Иначе вы оптимизируете не рост, а удобную картинку.
Я бы советовал смотреть на стек так:
— где у нас источник истины по клиенту;
— где хранятся события и кто ими владеет;
— как быстро можно отключить лишний инструмент без потери данных;
— можно ли связать маркетинг с выручкой, а не только с лидами.
Хороший martech — это не тот, где много интеграций. Хороший martech — это тот, где у данных есть архитектура, а у команды — единая логика принятия решений.
— @MarTechStackRu
Forwarded from AFF.TOP - про арбитраж трафика и CPA рынок!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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
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
Forwarded from AffPapa! Клуб спящих бизнесменов! Потрачено!
Можно идеально настроить фарм и всё равно улететь нахуй, потому что IP до тебя уже убили)
У проксей вообще классно устроено: каждый второй пишет про чистейшие IP, а что тебе реально выдали, узнаёшь когда уже начались проблемы
Самое веселое, что обычно качество прокси узнаешь только тогда, когда начинаются проблемы. На сайте тебе написали «чистые IP», а что реально попалось, сюрприз.
В Relayox не сваливают все адреса в один пул. Степень фильтрации выбираешь сам. Нужен большой выбор IP, берёшь шире. Работаешь с капризной площадкой, сужаешь отбор. А не вот это вот «у нас премиум, мамой клянусь»
Короче можете вообще не верить этому посту. Тест стоит $1. Берёте 200 МБ или isp, проверяете на своей задаче и сами решаете.
А промокод AFFPAPA даст скидку 30% 🤑
https://relayox.com/
У проксей вообще классно устроено: каждый второй пишет про чистейшие IP, а что тебе реально выдали, узнаёшь когда уже начались проблемы
Самое веселое, что обычно качество прокси узнаешь только тогда, когда начинаются проблемы. На сайте тебе написали «чистые IP», а что реально попалось, сюрприз.
В Relayox не сваливают все адреса в один пул. Степень фильтрации выбираешь сам. Нужен большой выбор IP, берёшь шире. Работаешь с капризной площадкой, сужаешь отбор. А не вот это вот «у нас премиум, мамой клянусь»
Короче можете вообще не верить этому посту. Тест стоит $1. Берёте 200 МБ или isp, проверяете на своей задаче и сами решаете.
А промокод AFFPAPA даст скидку 30% 🤑
https://relayox.com/
Forwarded from AFF.TOP - про арбитраж трафика и CPA рынок!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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
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