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

Доля затрат на сквозную аналитику в маркетинговом бюджете впервые обогнала креатив

Последние два квартала я смотрю на одну и ту же картину в P&L крупных клиентов: строка «BI и атрибуция» растёт на 15-20% год к году, а «продакшн креативов» стоит на месте или сокращается. В 2023 году соотношение было примерно 60/40 в пользу производства контента. Сейчас — наоборот, и это не случайный тренд.

Причина в смене самой модели измерения. Last-click (атрибуция по последнему клику) умер окончательно — iOS-обновления, cookie-деградация, server-side трекинг через CRM сделали его не просто неточным, а вредным. Маркетологи начали массово переходить на MMM (Marketing Mix Modeling — статистическое моделирование вклада каналов) и incrementality-тесты (замеры прироста, а не атрибуции). Оба инструмента требуют данных, инженерии и аналитиков. Креатив — лишь один из входов в модель, его вес обычно 10-20% от инкрементальной выручки.

Что это меняет для нас, аналитиков.

Во-первых, роль смещается. Раньше мы строили дашборды «что было», теперь — отвечаем на вопрос «что будет, если перераспределим бюджет». Это другая работа: гипотезы, сценарный анализ, связь с финансами.

Во-вторых, требования к инструментам. Excel и Looker Studio уже не хватает. Нужны либо коммерческие платформы типа Triple Whale и Northbeam, либо своя инфраструктура на BigQuery + dbt + кастомные модели. Платформы дешевле на старте, но при росте оборота выше 500 млн в месяц собственная модель окупается за 2-3 квартала.

В-третьих, и это болезненно — меняется разговор с CMO. Вместо «покажи ROI по каждому каналу» приходит «покажи, где маркетинг реально двигает выручку, а где просто сопровождает органику». Не все готовы это слышать.

Мой вывод простой. Деньги в аналитику пойдут и дальше, но они пойдут туда, где аналитика влияет на решения, а не просто фиксирует факты. Если ваш дашборд красивый, но им не пользуются при планировании бюджета — вы в зоне риска.

— @MarketingAnalyticsRoomPro

Дашборды стали чаще собирать не под отчёт, а под решение

За последний месяц в проектных обсуждениях всё чаще вижу один и тот же сдвиг: дашборд перестают делать «на всё подряд» и собирают вокруг 2–3 рабочих вопросов. Не вокруг всех метрик сразу, а вокруг того, что нужно понять в конкретный день: где просел канал, что изменилось в воронке, какой сегмент повёл себя иначе.

В BI это заметно и по структуре экранов: меньше таблиц ради полноты, больше слоёв — сначала обзор, потом детализация по сегменту, потом разрез по источнику или креативу. Отдельно стали чаще просить не просто значения, а сравнение с базой: неделя к неделе, период к периоду, план к факту, медиана к текущему значению.

Ещё один повторяющийся паттерн — запрос на один и тот же показатель в разных ролях: маркетинг смотрит на CAC, продажи — на качество лида, финансы — на вклад в выручку. На одном экране это всё уже почти не уживается без перегруза.

У вас тоже стало меньше «больших дашбордов на все случаи» и больше рабочих экранов под конкретный вопрос?

— @MarketingAnalyticsRoomPro

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:

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 💵

3 инструмента для бренд-аналитики и BI: где скорость важнее шума

Для маркетинг-аналитика в 2026 году дашборд — это уже не просто витрина метрик, а рабочий слой между маркетингом, продажами и ревенью-операциями (revops). Особенно когда контент, отчёты и карточки кампаний всё чаще генерируются с помощью ИИ: ценится не объём, а единый язык, единые определения и воспроизводимая логика. Ниже — три инструмента одного класса, но с разным уклоном.

Writer — для команд, где отчёты, знания и бренд-формулировки живут в одном контуре — сильная сторона: централизованные профили голоса, глоссарии и общие рабочие процессы помогают удерживать терминологию в BI-отчётах, презентациях и внутренних сводках — минус: это скорее система согласования смысла, чем полноценный BI-инструмент с глубокой аналитикой данных.

Power BI — для тех, кому нужен тяжёлый универсал с сильной связкой с данными и корпоративной отчётностью — сильная сторона: гибкие модели, широкий набор визуализаций, нормальная база для сквозных дашбордов по маркетингу, продажам и выручке — минус: требует дисциплины в моделировании и часто превращается в «зоопарк» отчётов без единого стандарта.

Looker Studio — для команд, которым важны быстрые отчёты и низкий порог входа — сильная сторона: легко собрать рабочий дашборд поверх рекламных и веб-источников, удобно для оперативного мониторинга и регулярных срезов — минус: сложнее масштабировать логику, когда нужны строгие права доступа, единые определения метрик и более зрелая архитектура данных.

Как выбирать: если вам нужен прежде всего единый язык бренда и аналитических материалов — смотрите в сторону Writer; если нужен корпоративный BI и контроль над моделью данных — Power BI; если задача в быстрых отчётах и ежедневной операционке — Looker Studio.

— @MarketingAnalyticsRoom

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 BI-дэшборд сократил время на отчёты и сделал команду быстрее в принятии решений

У многих маркетинг-команд дашборд живёт как «витрина для красивых графиков»: его показывают на встречах, но в операционку он почти не встроен. В кейсе одной B2B-компании задача была ровно в этом — уйти от ручной сборки отчётов и собрать единый слой аналитики для маркетинга, продаж и руководства.

Что сделали:
— Сначала описали, какие вопросы бизнес должен закрывать каждый день: откуда пришёл лид, где теряется воронка, какие каналы дают выручку, а не просто трафик.
— Затем собрали BI-дашборд с несколькими уровнями доступа: руководству — верхнеуровневые метрики, маркетингу — канальная детализация, sales — качество лидов и статус по воронке.
— Отдельно связали маркетинговые данные с CRM, чтобы смотреть не MQL ради MQL, а путь до сделки и выручки.
— Убрали ручные выгрузки и свели отчётность в единый источник правды.

Результат оказался не про «красивый интерфейс», а про скорость работы:
— время на регулярную отчётность заметно сократилось;
— команды начали реже спорить о цифрах, потому что смотрели в один набор метрик;
— управленческие решения стали приниматься быстрее, без ожидания сводок от аналитика.

Важный вывод для 2026 года: в B2B классическая отчётность по лидам теряет ценность, если не показывает вклад в выручку. Когда маркетинг, sales и customer success смотрят на один дашборд, появляется база для RevOps-подхода — общей ответственности за деньги, а не за отдельные показатели.

Урок простой: дашборд полезен не тогда, когда в нём много графиков, а когда он отвечает на 5–7 повторяющихся бизнес-вопросов без ручной сборки. Если команда всё ещё делает отчёты в таблицах раз в неделю, BI-проект обычно окупается не «когда-нибудь», а за счёт сэкономленного времени и снижения управленческой слепоты.

— @MarketingAnalyticsRoom

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

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

Дашборд, который никто не открывает: почему отчёты мертвеют за неделю

За шесть лет работы аналитиком я видел одну и ту же картину десятки раз. Команда собирает красивый дашборд, все кивают на презентации, через две недели вкладка в браузере закрыта, а на вопрос «что у нас с конверсией» снова звучит «сейчас гляну в CRM руками». Отчёт умирает не потому, что плохой, — он мертв уже в момент запуска.

Главная ошибка — путать отчёт с дашбордом. Отчёт отвечает на вопрос «что произошло», и его можно посмотреть один раз. Дашборд — это рабочий инструмент под конкретное решение. Пока вы не привязали к нему action (конкретное действие), который кто-то должен совершить с конкретной частотой, это просто витрина данных.

Второй тихий убийца — отсутствие владельца. У дашборда должен быть один человек, который его обновляет, проверяет данные и которому можно написать «у тебя тут расходится с CRM». Если это «общая ответственность отдела», значит ничья. В RevOps-логике 2026 года дашборд — это артефакт, за который отвечает конкретная роль, иначе он превращается в digital-кладбище.

Третье — перегруженность. Когда на одном экране 15 метрик, ни одна не принимается в работу. Аналитик рисует «на всякий случай», заказчик боится попросить убрать. Хороший дашборд можно описать одной фразой: «если X > Y, делаем Z». Всё остальное — либо фильтры, либо мусор.

Четвёртое и самое неприятное. Дашборды часто строят на данных, которые команда не доверяет. Источник спорит с CRM, источник спорит с рекламным кабинетом, и каждый второй разговор превращается в методологический спор на час. Тут помогает только одно — короткий data lineage (происхождение данных) под самим графиком: откуда цифра, как считалась, когда последний раз сверяли. Не в Confluence на 40 страниц, а прямо на дашборде, маленьким текстом.

В моей практике оживают только те дашборды, под которые в начале недели происходит ритуал: 20-минутная встреча с тремя конкретными людьми, которые смотрят на экран и принимают по нему решения. Нет ритуала — нет дашборда, есть просто графики.

Полезный вопрос для самопроверки: назовите свой главный маркетинговый дашборд и действие, которое команда совершает по нему каждую неделю. Если действие не называется — у вас не дашборд, а отчёт.

— @MarketingAnalyticsRoomPro

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