Antropic раскрыла ферму с нейронными дейтинг-моделями

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

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

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Разработчик игры слил $220 в Google ads на установки ботами

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

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

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Google расширил Data Manager

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

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

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

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

Xchat удалён из App Store и Google play

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

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

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

В Facebook Ads Manager появилась метрика Creative Diversity

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

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

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Твои переписки с ChatGPT читают люди

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

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

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

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

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

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

Топ 5 spy-сервисов для Facebook

В обзоре сравниваются пять spy-сервисов для Facebook: от бесплатной Library до профессиональных AdSpy и Tyver. Автор оценивает их по глубине аналитики, охвату и цене. Главный вывод: бесплатные решения не показывают профитность креативов, поэтому для работы в плюс необходим платный софт. Лидером рейтинга стал Tyver за баланс стоимости и функций. Инвестиции в спай окупаются за счет быстрого поиска рабочих подходов и экономии бюджета на тестах новы…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/top-5-spy-servisov-dlia-facebook

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Meta добавила платную подписку на свои соцсети

Meta расширяет программу Meta Verified, внедряя подписку Meta One с тремя тарифами стоимостью до 19,99 долларов. Пакеты включают верификацию и доступ к ИИ компании. Несмотря на скепсис по поводу нейросетей, синяя галочка остается важным инструментом для арбитража. В нише УБТ верифицированные аккаунты моделей повышают траст и упрощают залив. Подписка становится техническим расходом, требующим оценки окупаемости в рамках связок.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/meta-dobavila-platnuiu-podpisku-na-svoi-socseti

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

CRM перестал быть системой продаж. Он стал операционным слоем поверх воронки

Последние два квартала мы смотрим на одну и ту же картину у клиентов: маркетинг больше не спорит с продажами за «чей лид», а сидит в одной комнате с customer success (подразделение, отвечающее за удержание и развитие клиентов) и сверяет, что именно привело к повторной покупке. Это уже не маркетинг операционный, это RevOps (Revenue Operations — общая операционная модель выручки, где маркетинг, продажи и клиентский сервис работают на единые метрики).

Что мы видим на практике. У среднего B2B-проекта в нашем периметре атрибуция первого касания стабильно переоценивает перформанс на 30-40%. Когда подключаем инкрементальность (метрика, отвечающая на вопрос «что произошло бы без рекламы») и MMM (Media Mix Modeling — статистическая модель влияния каналов на выручку), оказывается, что вклад контента и бренда значительно выше, чем показывала last-click модель. Но главное не это. Главное — отделу продаж становится всё равно, откуда пришёл лид, если он закрывается и приносит выручку на второй год. Выручка на второй год — это уже зона ответственности customer success, и туда маркетинг исторически не заходил.

**Новая архитектура выглядит так**: единый слой данных, в котором живёт путь клиента от первого касания до третьего апсейла. CRM перестаёт быть «системой сейлзов», CDP (Customer Data Platform — платформа сбора и объединения клиентских данных) перестаёт быть «игрушкой маркетинга», а между ними встаёт RevOps-команда с правами на сквозную воронку. Маркетинг отвечает не за MQL, а за contribution margin (вклад маркетинга в маржу) сегмента. Продажи — за закрытие и onboarding. Customer success — за расширение и удержание. И все трое смотрят в один дашборд.

Что это меняет в подборе инструментов. Лиды уходят на второй план. На первый выходят: (1) системы сбора согласий (consent management) и качество собственных данных, потому что в privacy-first мире 2026 это единственное, что нельзя купить; (2) платформы инкрементального тестирования и MMM — без них атрибуция превращается в театр; (3) CDP, которая умеет отдавать сегменты не только в рекламу, но и в продукт, и в сервис.

Если ваш стек до сих пор построен вокруг «откуда пришёл лид и как быстрее его передать в отдел продаж» — вы оптимизируете ту часть воронки, которая перестала быть узким местом. Узкое место теперь — что происходит с клиентом после сделки. И маркетинг здесь нужен не как «лидогенератор», а как архитектор единого клиентского пути.

Это не тренд, это структурный сдвиг. Команды, которые пересоберут оргмодель вокруг RevOps в этом году, в следующем будут иметь кратно другую экономику привлечения.

— @MarTechStackRuPro

В Telegram Ads добавили Banner in Bot

В Telegram Ads появился формат Banner in Bot для показа рекламы внутри ботов с аудиторией от 1000 человек. Инструмент таргетируется не на площадки, а на пользователей — по интересам, номерам телефонов и подпискам. Пока доступны только текстовые креативы по ставкам Target Users. Новинка позволяет напрямую через стандартный кабинет охватывать целевую аудиторию прямо в их диалогах с ботами.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-telegram-ads-dobavili-banner-in-bot

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Anthropic готовит к запуску Claude Money

Anthropic анонсировала Claude Money — ИИ-сервис для управления личными финансами и автоматизации платежей. Инструмент позволяет подключать банковские карты для анализа расходов, планирования бюджета и проведения транзакций. Это переход от консультационных моделей к полноценным финансовым агентам. Внедрение технологии позволит пользователям делегировать нейросети рутинные задачи, включая оплату токенов и подписок на необходимые рабочие сервисы.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/anthropic-gotovit-k-zapusku-claude-money

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top