Forwarded from Потрачено! Клуб спящих бизнесменов!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚀 aff.top — вся индустрия арбитража в одном месте
🧠 Блог про арбитраж и ИИ — как нейросети меняют залив и антифрод
🚨 База спамеров — ежедневно собираем спамеров и ведём рейтинг
🛠 70+ инструментов — от клоаки до антифрод-чека
🎬 1000+ видео — весь YouTube про трафик в одной ленте
👤 2400+ персон — байеры и фаундеры с контактами напрямую
Без регистрации, без платных «премиумов».
👇 Подписывайся на канал
🧠 Блог про арбитраж и ИИ — как нейросети меняют залив и антифрод
🚨 База спамеров — ежедневно собираем спамеров и ведём рейтинг
🛠 70+ инструментов — от клоаки до антифрод-чека
🎬 1000+ видео — весь YouTube про трафик в одной ленте
👤 2400+ персон — байеры и фаундеры с контактами напрямую
Без регистрации, без платных «премиумов».
👇 Подписывайся на канал
**Атрибуция без иллюзий**
Last-click в 2026 — это как считать выручку по чеку последнего покупателя у двери, игнорируя всех, кто стоял в очереди. Всё ещё работает для отчёта перед финансами, но к реальности имеет мало отношения.
Мы у себя ушли в связку server-side + MMM (маркетинг-микс-моделирование — статистическая модель, которая раскладывает вклад каждого канала в продажи) и инкрементальность. Спорим, сколько месяцев пройдёт, прежде чем CMO (директор по маркетингу) начнёт защищать бюджет не цифрами из дашборда, а ответом на вопрос «а без этого канала что было бы».
Пока выглядит так: в b2b-воронке MQL (маркетинг-квалифицированный лид) больше не метрика, а артефакт ушедшей эпохи. На смену приходит RevOps (Revenue Operations — общая операционная модель маркетинга, продаж и клиентского сервиса вокруг выручки), где маркетинг отвечает не за количество лидов, а за их качество и путь до закрытой сделки. А это значит — медиаплан строится не от каналов, а от гипотез про выручку.
Жду момента, когда «у нас нет атрибуции» перестанет быть оправданием и станет управленческой проблемой.
— @MediaPlanningRoomPro
Last-click в 2026 — это как считать выручку по чеку последнего покупателя у двери, игнорируя всех, кто стоял в очереди. Всё ещё работает для отчёта перед финансами, но к реальности имеет мало отношения.
Мы у себя ушли в связку server-side + MMM (маркетинг-микс-моделирование — статистическая модель, которая раскладывает вклад каждого канала в продажи) и инкрементальность. Спорим, сколько месяцев пройдёт, прежде чем CMO (директор по маркетингу) начнёт защищать бюджет не цифрами из дашборда, а ответом на вопрос «а без этого канала что было бы».
Пока выглядит так: в b2b-воронке MQL (маркетинг-квалифицированный лид) больше не метрика, а артефакт ушедшей эпохи. На смену приходит RevOps (Revenue Operations — общая операционная модель маркетинга, продаж и клиентского сервиса вокруг выручки), где маркетинг отвечает не за количество лидов, а за их качество и путь до закрытой сделки. А это значит — медиаплан строится не от каналов, а от гипотез про выручку.
Жду момента, когда «у нас нет атрибуции» перестанет быть оправданием и станет управленческой проблемой.
— @MediaPlanningRoomPro
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Алиса AI будет конкурировать с Google AI Studio
Яндекс разворачивает экосистему AI-агентов на базе Алисы с доступом сначала для компаний, затем для всех. Агенты уже работают в Яндекс Такси и Лавке, скоро появятся в браузере и студии разработки. Платформа интегрирует стандартные функции — заказ такси, покупки, анализ данных. Алиса AI показывает неплохие результаты: менее известна, чем конкуренты, поэтому предлагает щедрые лимиты на видеогенерацию и работу с контентом. Яндекс планирует внедрить…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/alisa-ai-budet-konkurirovat-s-google-ai-studio
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Яндекс разворачивает экосистему AI-агентов на базе Алисы с доступом сначала для компаний, затем для всех. Агенты уже работают в Яндекс Такси и Лавке, скоро появятся в браузере и студии разработки. Платформа интегрирует стандартные функции — заказ такси, покупки, анализ данных. Алиса AI показывает неплохие результаты: менее известна, чем конкуренты, поэтому предлагает щедрые лимиты на видеогенерацию и работу с контентом. Яндекс планирует внедрить…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/alisa-ai-budet-konkurirovat-s-google-ai-studio
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В Zennoposter добавили ИИ-помощник
Zennolab добавил в Zennoposter встроенный ИИ-кубик с доступом к четырём моделям (Gemini, DeepSeek, Claude, ChatGPT) — 50 бесплатных запросов в сутки. Есть режимы Assistant (чтение) и Agent (автоматическое создание скриптов), плюс новый GET-запрос по API. Нейросети хорошо справляются с регистрацией, постингом, фармингом аккаунтов и простым кодированием, но требуют проверки при парсинге динамических сайтов и диагностике ошибок. В связке с Zennoobr…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-zennoposter-dobavili-ii-pomoschnik
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Zennolab добавил в Zennoposter встроенный ИИ-кубик с доступом к четырём моделям (Gemini, DeepSeek, Claude, ChatGPT) — 50 бесплатных запросов в сутки. Есть режимы Assistant (чтение) и Agent (автоматическое создание скриптов), плюс новый GET-запрос по API. Нейросети хорошо справляются с регистрацией, постингом, фармингом аккаунтов и простым кодированием, но требуют проверки при парсинге динамических сайтов и диагностике ошибок. В связке с Zennoobr…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-zennoposter-dobavili-ii-pomoschnik
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Распределяем бюджет в 2026: от “плана медиавыкупа” к управлению вкладом в выручку
Маркетинговый медиаплан сегодня — это не таблица с наименованиями площадок и GRP/CPM. Это управленческий документ, который отвечает на вопрос “что именно меняется в выручке, когда мы добавляем рубль в канал X?”. И чем ближе мы к privacy-first атрибуции, incrementality-оценкам и роли RevOps (выручка как общая зона ответственности маркетинга, sales и customer success), тем сильнее медиаплан обязан быть про причинность, а не про охват.
Ниже разберу практический каркас, который помогает самим строить медиапланы “белого” типа: бренд + B2B + performance вне запрещённых сфер, где решения держатся на измеримости, а не на ощущениях.
1) Начните не с каналов, а с целей в терминах метрик вклада
Один тезис: сначала переводим бизнес-цели в операционные метрики, которые можно “пощупать” в моделях влияния, а уже потом выбираем каналы.
Пример: у B2B-компании обычно “цель” формулируют как “лиды” или “MQL”. В 2026 это часто ловушка: лидогенерация становится шумной, потому что часть воронки живёт в отложенном спросе, часть в контентной навигации, часть в работе продаж и customer success. Поэтому медиаплан должен опираться на метрики, которые соответствуют реальному процессу продаж и выручки — например:
— SQL (sales qualified) и стоимость SQL (или cost per revenue-qualified lead)
— доля “контактов, которые дошли до разговора” (если sales ведёт это как событие)
— скорость прохождения этапов (time-to-SQL, time-to-close)
— вклад в pipeline (pipeline contribution в модели)
Как это применить прямо в медиапланировании:
— вы задаёте “дерево” метрик: выручка → pipeline → SQL/meeting → MQL/lead → касания
— и для каждого уровня определяете, какая часть может быть измерена вашими данными (CRM, веб-события, коллтрекинг, формы, ретеншн-метрики)
— только после этого вы распределяете бюджет по “рычагам” (awareness/доверие/активация/повторные касания)
Почему это важно: при росте AI-overviews и снижении доли кликов в Search/SEO (эпоха zero-click) вы всё равно сможете связать контент и медиа с конечными событиями, если заранее описали путь в метриках, а не в кликах.
2) Разбейте бюджет на блоки “охват-доверие-активация” и запланируйте их как систему
Один тезис: бюджет не “делится по площадкам”, он “собирается по функциям”, потому что каждый канал выполняет разные роли в цепочке влияния.
Пример из практики e-com/среднего чека: когда чек снижается на 5–8% из‑за экономии покупателей, маркетингу уже недостаточно “привести первую покупку”. Работают возвратные механики (retention — удержание), персональные повторы и поддержание предпочтения бренда. Поэтому медиаплан рациональнее строить не на “аккаунты/кампании”, а на задачах:
— доверие и предпочтение: брендовые касания, контент с экспертностью, PR-поводы, видеореклама с длительным охватом
— активация спроса: search-like привязки к намерению (но измерение через CRM/события, а не только через клики)
— повторные продажи: ремаркетинг по сегментам (не только “смотрел/ушёл”, но и “уже покупал, но не вернулся”)
Что меняется в расчётах:
— вы задаёте доли бюджета по функциям, например: 40% доверие, 35% активация, 25% повтор (цифры условные, логика — обязательна)
— к каждой функции прикрепляете, какие креативы и какие измерения обязательны
— планируете “переходы” между функциями: например, часть бюджета на активацию усиливает сегменты, сформированные через доверие (lookalike/похожие аудитории на базе CRM и посетителей, но обязательно с корректной инкрементальной проверкой)
Да, это кажется грубым. Но в 2026 грубость полезна: она заставляет принимать решения по системе, а не по отдельным рекламным кабинетам. А детализация уже появляется на этапе оптимизации.
3) Добавьте к плану “инкрементальный скелет”: что вы проверяете и как
Один тезис: медиаплан без гипотезы про инкрементальность (насколько действие “добавило” к базовому уровню) превращается в бюджетную бухгалтерию.
…
Маркетинговый медиаплан сегодня — это не таблица с наименованиями площадок и GRP/CPM. Это управленческий документ, который отвечает на вопрос “что именно меняется в выручке, когда мы добавляем рубль в канал X?”. И чем ближе мы к privacy-first атрибуции, incrementality-оценкам и роли RevOps (выручка как общая зона ответственности маркетинга, sales и customer success), тем сильнее медиаплан обязан быть про причинность, а не про охват.
Ниже разберу практический каркас, который помогает самим строить медиапланы “белого” типа: бренд + B2B + performance вне запрещённых сфер, где решения держатся на измеримости, а не на ощущениях.
1) Начните не с каналов, а с целей в терминах метрик вклада
Один тезис: сначала переводим бизнес-цели в операционные метрики, которые можно “пощупать” в моделях влияния, а уже потом выбираем каналы.
Пример: у B2B-компании обычно “цель” формулируют как “лиды” или “MQL”. В 2026 это часто ловушка: лидогенерация становится шумной, потому что часть воронки живёт в отложенном спросе, часть в контентной навигации, часть в работе продаж и customer success. Поэтому медиаплан должен опираться на метрики, которые соответствуют реальному процессу продаж и выручки — например:
— SQL (sales qualified) и стоимость SQL (или cost per revenue-qualified lead)
— доля “контактов, которые дошли до разговора” (если sales ведёт это как событие)
— скорость прохождения этапов (time-to-SQL, time-to-close)
— вклад в pipeline (pipeline contribution в модели)
Как это применить прямо в медиапланировании:
— вы задаёте “дерево” метрик: выручка → pipeline → SQL/meeting → MQL/lead → касания
— и для каждого уровня определяете, какая часть может быть измерена вашими данными (CRM, веб-события, коллтрекинг, формы, ретеншн-метрики)
— только после этого вы распределяете бюджет по “рычагам” (awareness/доверие/активация/повторные касания)
Почему это важно: при росте AI-overviews и снижении доли кликов в Search/SEO (эпоха zero-click) вы всё равно сможете связать контент и медиа с конечными событиями, если заранее описали путь в метриках, а не в кликах.
2) Разбейте бюджет на блоки “охват-доверие-активация” и запланируйте их как систему
Один тезис: бюджет не “делится по площадкам”, он “собирается по функциям”, потому что каждый канал выполняет разные роли в цепочке влияния.
Пример из практики e-com/среднего чека: когда чек снижается на 5–8% из‑за экономии покупателей, маркетингу уже недостаточно “привести первую покупку”. Работают возвратные механики (retention — удержание), персональные повторы и поддержание предпочтения бренда. Поэтому медиаплан рациональнее строить не на “аккаунты/кампании”, а на задачах:
— доверие и предпочтение: брендовые касания, контент с экспертностью, PR-поводы, видеореклама с длительным охватом
— активация спроса: search-like привязки к намерению (но измерение через CRM/события, а не только через клики)
— повторные продажи: ремаркетинг по сегментам (не только “смотрел/ушёл”, но и “уже покупал, но не вернулся”)
Что меняется в расчётах:
— вы задаёте доли бюджета по функциям, например: 40% доверие, 35% активация, 25% повтор (цифры условные, логика — обязательна)
— к каждой функции прикрепляете, какие креативы и какие измерения обязательны
— планируете “переходы” между функциями: например, часть бюджета на активацию усиливает сегменты, сформированные через доверие (lookalike/похожие аудитории на базе CRM и посетителей, но обязательно с корректной инкрементальной проверкой)
Да, это кажется грубым. Но в 2026 грубость полезна: она заставляет принимать решения по системе, а не по отдельным рекламным кабинетам. А детализация уже появляется на этапе оптимизации.
3) Добавьте к плану “инкрементальный скелет”: что вы проверяете и как
Один тезис: медиаплан без гипотезы про инкрементальность (насколько действие “добавило” к базовому уровню) превращается в бюджетную бухгалтерию.
…
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Новую Google reCapcha прошли статичной картинкой
Google выпустил обновленную reCAPTCHA, требующую движений рук для прохождения, но система оказалась уязвима к обходу. Достаточно транслировать статичное изображение с нужным жестом через виртуальную камеру с помощью простого Python-скрипта, чтобы нейросеть пропустила пользователя. Это создает серьёзный риск для сайтов: защита от ботов, позиционировавшаяся как прорыв, на деле не работает. Баг остается актуальным и позволяет спамерам легко автомат…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/novuiu-google-recapcha-proshli-statichnoi-kartinkoi
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Google выпустил обновленную reCAPTCHA, требующую движений рук для прохождения, но система оказалась уязвима к обходу. Достаточно транслировать статичное изображение с нужным жестом через виртуальную камеру с помощью простого Python-скрипта, чтобы нейросеть пропустила пользователя. Это создает серьёзный риск для сайтов: защита от ботов, позиционировавшаяся как прорыв, на деле не работает. Баг остается актуальным и позволяет спамерам легко автомат…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/novuiu-google-recapcha-proshli-statichnoi-kartinkoi
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
DeepSeek представит последнюю версию v4
DeepSeek выпустит v4 в середине июля с новой моделью ценообразования API: токены подорожают в 2 раза в часы пиковой нагрузки (09:00–12:00 и 14:00–18:00 по пекинскому времени). Компания планирует уведомлять пользователей по почте за 24 часа до изменения тарифов. Проблема с ошибками «server busy» останется, но обойдётся дороже — это может существенно повлиять на экономику проектов, которые активно используют API DeepSeek для автоматизации и масшта…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/deepseek-predstavit-posledniuiu-versiiu-v4
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
DeepSeek выпустит v4 в середине июля с новой моделью ценообразования API: токены подорожают в 2 раза в часы пиковой нагрузки (09:00–12:00 и 14:00–18:00 по пекинскому времени). Компания планирует уведомлять пользователей по почте за 24 часа до изменения тарифов. Проблема с ошибками «server busy» останется, но обойдётся дороже — это может существенно повлиять на экономику проектов, которые активно используют API DeepSeek для автоматизации и масшта…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/deepseek-predstavit-posledniuiu-versiiu-v4
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Anthropic выпустили Sonnet 5
30 июня вышла Claude Sonnet 5 — новая версия позиционируется как самая агентная в линейке и приближается к флагманской Opus 4.8. Модель лучше справляется со сложными многоуровневыми задачами, устойчива к вредоносным запросам и не генерирует эксплойты. Sonnet 5 доступна на Free-тарифе, но тестирование показало скромные улучшения: хотя работает лучше Sonnet 4.6, её обгоняют конкуренты, включая китайские модели, которые дешевле через API при лучшей…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/anthropic-vypustili-sonnet-5
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
30 июня вышла Claude Sonnet 5 — новая версия позиционируется как самая агентная в линейке и приближается к флагманской Opus 4.8. Модель лучше справляется со сложными многоуровневыми задачами, устойчива к вредоносным запросам и не генерирует эксплойты. Sonnet 5 доступна на Free-тарифе, но тестирование показало скромные улучшения: хотя работает лучше Sonnet 4.6, её обгоняют конкуренты, включая китайские модели, которые дешевле через API при лучшей…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/anthropic-vypustili-sonnet-5
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Почему я перестал строить медиаплан от CPC
Если вы в 2026 году всё ещё начинаете медиаплан с «давайте найдём самый дешёвый CPC», вы почти наверняка строите не систему роста, а таблицу самоуспокоения. Я это вижу постоянно: дешевый клик выглядит красиво в отчёте, но потом выясняется, что он не даёт ни нормального вклада в выручку, ни понятной роли в воронке, ни запаса на масштаб.
Мой подход другой: медиаплан надо собирать от **экономики спроса**, а не от цены трафика. Сначала я отвечаю на три вопроса:
— какой вклад канал должен дать в выручку;
— где именно он влияет: первое касание, прогрев, возврат, удержание;
— какой у нас допустимый потолок по стоимости целевого действия с учётом маржи и LTV.
Это особенно важно сейчас, когда last-click всё хуже объясняет реальность. В B2B, например, лид перестал быть конечной ценностью: маркетинг всё чаще отвечает не за MQL, а за выручку вместе с продажами и customer success. В e-com похожая история: при падающем среднем чеке выигрывает не тот, кто привёл больше первых покупок, а тот, кто умеет считать повторные продажи и вклад в LTV.
Из практики: в одном из медиапланов мы убрали 18% бюджета из каналов с «дешёвым трафиком» и добавили его в связку, которая выглядела дороже по клику, но давала выше инкрементальность. Итог — одинаковый расход, но прирост выручки был выше примерно на 11% за квартал. Не потому что канал стал «лучше», а потому что его роль в системе была честно посчитана.
**Хороший медиаплан — это не список закупок. Это модель того, как деньги превращаются в спрос и выручку.**
Если строить его от CPC, вы оптимизируете закупку. Если строить от экономики — управляете ростом.
— @MediaPlanningRoomPro
Если вы в 2026 году всё ещё начинаете медиаплан с «давайте найдём самый дешёвый CPC», вы почти наверняка строите не систему роста, а таблицу самоуспокоения. Я это вижу постоянно: дешевый клик выглядит красиво в отчёте, но потом выясняется, что он не даёт ни нормального вклада в выручку, ни понятной роли в воронке, ни запаса на масштаб.
Мой подход другой: медиаплан надо собирать от **экономики спроса**, а не от цены трафика. Сначала я отвечаю на три вопроса:
— какой вклад канал должен дать в выручку;
— где именно он влияет: первое касание, прогрев, возврат, удержание;
— какой у нас допустимый потолок по стоимости целевого действия с учётом маржи и LTV.
Это особенно важно сейчас, когда last-click всё хуже объясняет реальность. В B2B, например, лид перестал быть конечной ценностью: маркетинг всё чаще отвечает не за MQL, а за выручку вместе с продажами и customer success. В e-com похожая история: при падающем среднем чеке выигрывает не тот, кто привёл больше первых покупок, а тот, кто умеет считать повторные продажи и вклад в LTV.
Из практики: в одном из медиапланов мы убрали 18% бюджета из каналов с «дешёвым трафиком» и добавили его в связку, которая выглядела дороже по клику, но давала выше инкрементальность. Итог — одинаковый расход, но прирост выручки был выше примерно на 11% за квартал. Не потому что канал стал «лучше», а потому что его роль в системе была честно посчитана.
**Хороший медиаплан — это не список закупок. Это модель того, как деньги превращаются в спрос и выручку.**
Если строить его от CPC, вы оптимизируете закупку. Если строить от экономики — управляете ростом.
— @MediaPlanningRoomPro
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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
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
Как масштабировать performance в эпоху privacy-first: опыт Lamoda
В 2026 году классическая модель «последнего клика» окончательно перестала отражать реальность. Маркетинговые команды, которые продолжают оценивать каналы привлечения по отчету из кабинета рекламной системы, теряют до 30% эффективности бюджета из-за слепых зон в атрибуции. Разберем, как Lamoda перестроила медиапланирование, сместив фокус с простых лидов на оценку инкрементальности — реального прироста продаж от рекламы.
Контекст: На фоне снижения среднего чека в E-com на 6% потребители стали дольше принимать решение о покупке. Путь клиента растянулся, а доля «прямого» трафика, который сложно отследить стандартными методами, выросла.
Задача: Оптимизировать медиамикс в условиях, когда традиционные системы учета фиксируют падение эффективности каналов, хотя общая выручка компании растет.
Решение: Команда отказалась от слепого доверия к данным рекламных систем и перешла к модели MMM (маркетинговое моделирование микса).
— Внедрили server-side (серверную) передачу данных, чтобы обойти ограничения браузеров на использование сторонних файлов cookie.
— Запустили серию тестов на инкрементальность: отключали показы рекламы в отдельных регионах на 2-4 недели, чтобы замерить «чистый» спрос, который был бы и без платных касаний.
— Сместили KPI (ключевые показатели эффективности) с привлечения первой покупки на LTV (пожизненную ценность клиента) и доход от повторных заказов в течение полугода.
Результат:
Масштабирование каналов стало осознанным. Выяснилось, что ряд площадок, которые казались «дорогими» по стоимости привлечения, на самом деле обеспечивали самый высокий Retention (удержание). Отказ от неэффективных сегментов и перераспределение бюджета в пользу «длинных» касаний позволили снизить стоимость удержания на 12% при сохранении объема выручки.
Урок для in-house команд:
В 2026 году медиапланирование — это не таблица с прогнозом кликов, а управление вероятностями. Если вы все еще планируете бюджет, опираясь только на отчеты площадок, вы играете в лотерею.
— Перестаньте требовать от performance-каналов мгновенной окупаемости каждой копейки. Это ведет к деградации бренда.
— Используйте тесты на инкрементальность как базовый инструмент. Даже если вы небольшой бренд, проводите «гео-тесты»: запускайте рекламу в одном регионе и сравнивайте динамику продаж с аналогичным регионом, где рекламы нет.
— Помните, что данные — это не истина, а лишь модель. Умение интерпретировать их в связке с выручкой (RevOps) отличает сильного директора по маркетингу от простого закупщика трафика.
Инвестируйте в собственную аналитическую экспертизу, а не в покупку очередного «волшебного» инструмента автоматизации. В эпоху, когда AI генерирует креативы за секунды, единственным конкурентным преимуществом становится понимание того, как именно ваша реклама влияет на итоговый финансовый результат компании.
— @MediaPlanningRoomPro
В 2026 году классическая модель «последнего клика» окончательно перестала отражать реальность. Маркетинговые команды, которые продолжают оценивать каналы привлечения по отчету из кабинета рекламной системы, теряют до 30% эффективности бюджета из-за слепых зон в атрибуции. Разберем, как Lamoda перестроила медиапланирование, сместив фокус с простых лидов на оценку инкрементальности — реального прироста продаж от рекламы.
Контекст: На фоне снижения среднего чека в E-com на 6% потребители стали дольше принимать решение о покупке. Путь клиента растянулся, а доля «прямого» трафика, который сложно отследить стандартными методами, выросла.
Задача: Оптимизировать медиамикс в условиях, когда традиционные системы учета фиксируют падение эффективности каналов, хотя общая выручка компании растет.
Решение: Команда отказалась от слепого доверия к данным рекламных систем и перешла к модели MMM (маркетинговое моделирование микса).
— Внедрили server-side (серверную) передачу данных, чтобы обойти ограничения браузеров на использование сторонних файлов cookie.
— Запустили серию тестов на инкрементальность: отключали показы рекламы в отдельных регионах на 2-4 недели, чтобы замерить «чистый» спрос, который был бы и без платных касаний.
— Сместили KPI (ключевые показатели эффективности) с привлечения первой покупки на LTV (пожизненную ценность клиента) и доход от повторных заказов в течение полугода.
Результат:
Масштабирование каналов стало осознанным. Выяснилось, что ряд площадок, которые казались «дорогими» по стоимости привлечения, на самом деле обеспечивали самый высокий Retention (удержание). Отказ от неэффективных сегментов и перераспределение бюджета в пользу «длинных» касаний позволили снизить стоимость удержания на 12% при сохранении объема выручки.
Урок для in-house команд:
В 2026 году медиапланирование — это не таблица с прогнозом кликов, а управление вероятностями. Если вы все еще планируете бюджет, опираясь только на отчеты площадок, вы играете в лотерею.
— Перестаньте требовать от performance-каналов мгновенной окупаемости каждой копейки. Это ведет к деградации бренда.
— Используйте тесты на инкрементальность как базовый инструмент. Даже если вы небольшой бренд, проводите «гео-тесты»: запускайте рекламу в одном регионе и сравнивайте динамику продаж с аналогичным регионом, где рекламы нет.
— Помните, что данные — это не истина, а лишь модель. Умение интерпретировать их в связке с выручкой (RevOps) отличает сильного директора по маркетингу от простого закупщика трафика.
Инвестируйте в собственную аналитическую экспертизу, а не в покупку очередного «волшебного» инструмента автоматизации. В эпоху, когда AI генерирует креативы за секунды, единственным конкурентным преимуществом становится понимание того, как именно ваша реклама влияет на итоговый финансовый результат компании.
— @MediaPlanningRoomPro
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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
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
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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
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