Z.ai анонсировала новую GLM-5.5

Z.ai готовит релиз флагманской GLM-5.5: модель обещают показать в августе 2026 года.

Главная интрига — рост до 1 трлн параметров при том же контекстном окне в 1 млн токенов. Новинка снова будет заточена под код и агентные задачи.

Почему версия сразу 5.5, без 5.3 и 5.4, и что это может означать для рынка — в блоге.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/z-ai-anonsirovala-novuiu-glm-5-5

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Telegram запустил собственный сервер для ботов

Telegram запустил собственный сервер для ботов и мани-приложений: теперь backend можно размещать прямо внутри инфраструктуры мессенджера.

Сервер работает на JavaScript/TypeScript, через вебхуки, и позволяет подключать SQL-базу для сбора контактов без посредников.

Пока неясны цена и ограничения — что именно уже можно тестировать, а где скрыт подв…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/telegram-zapustil-sobstvennyi-server-dlia-botov

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Как собрать ручной аудит Meta Ads за 60 минут и найти 3 точки роста

Если у вас Meta Ads уже крутится, но CPA не падает, начните не с новых креативов, а с ручного аудита. Это быстрее и полезнее для маркетолога, чем бесконечно менять ставки. Цель — за час понять, где теряются деньги: в структуре, креативах, аудитории или трекинге.

**1. Сначала проверьте воронку по уровням**
— Сверьте показы, клики, лиды/покупки и выручку за 14–30 дней.
— Ищите разрывы: высокий CTR при слабой конверсии обычно значит проблему на посадочной странице; нормальная конверсия при дорогом клике — проблема в аукционе или сегменте.

**2. Откройте кампании и отметьте перекосы**
— Если в одной кампании больше 5–7 адсетов, упростите структуру.
— Оставьте только те адсеты, где есть статистически заметный объём: иначе алгоритм учится на шуме.
— Проверьте, нет ли дублирования аудиторий между адсетами.

**3. Разберите креативы**
— Выпишите 3 лучших и 3 худших объявления по цене целевого действия.
— Сравните не только визуал, но и концепцию: обещание, формат доказательства, первый экран.
— Если проигрывают почти все креативы одного типа, меняйте не дизайн, а гипотезу сообщения.

**4. Проверьте аудитории**
— Отдельно оцените broad (широкую), lookalike (похожую) и ретаргетинг.
— В 2026 году чаще выигрывает широкая аудитория при сильной креативной концепции и нормальной атрибуции.
— Если ретаргетинг слишком дорогой, сократите окно и исключите уже конвертировавших.

**5. Посмотрите атрибуцию и качество данных**
— Сравните данные Meta с CRM или серверной передачей событий.
— Если расхождение большое, не оптимизируйте бюджет по last-click (последнему клику) вслепую.
— Отметьте, какие события реально подтверждают выручку, а не просто лид.

**6. Зафиксируйте 3 действия на неделю**
— Отключить 1–2 слабых адсета.
— Запустить 2 новых креатива с другой концепцией.
— Упростить структуру кампаний или расширить аудиторию.

Такой аудит не заменяет полноценный анализ, но быстро показывает, где лежит следующий прирост. Եթե хотите, в следующий пост могу дать шаблон аудита именно для B2B или e-com.

— @MetaAdsManual

Параллельный взгляд на тему — @BigQuery4Marketing

Google картинки станут конкурентом Pinterest

Google Картинки начали превращать в полноценную платформу с персональной лентой по прошлым запросам — по сути, в аналог Pinterest.

Во вкладке For you уже тестируют подборки, а ещё обещают коллекции и генерацию изображений во встроенной Nano Banana.

Как это будет работать и когда новинка дойдёт до других стран — в блоге.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-kartinki-stanut-konkurentom-pinterest

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

n8n для маркетинга: как убрать ручную рутину из Meta Ads-операций

Если в день у вас повторяются одни и те же действия — это не «нормальная нагрузка», а кандидат на автоматизацию. n8n — платформа, которая помогает связать CRM, таблицы, мессенджеры и таск-трекеры без постоянного участия человека.

— Определите повторяющиеся операции.
Проверьте, что именно вы делаете вручную каждый день: выгрузки из CRM, перенос лидов в таблицы, отправка отчётов в Telegram, смена статусов в Notion.
Автоматизировать стоит не всё подряд, а только то, что отнимает время и не требует креатива.

— Составьте карту процесса.
Опишите цепочку: событие → действие → результат. Например: новый лид в CRM → запись в Google Таблицу → уведомление в чат → задача в отдел продаж.
Так вы увидите, где у процесса есть узкие места и где можно встроить автоматический шаг.

— Подключите сервисы без разработчика.
n8n подходит, когда нужен гибкий сценарий, но писать код дорого или долго.
Для performance-команды это удобно, если нужно быстро связать рекламные данные, отчётность и внутренние рабочие инструменты.

— Настройте триггеры и проверки.
Запускайте сценарий не вручную, а по событию: новая заявка, обновление статуса, появление строки в таблице.
Добавьте простую проверку данных, чтобы не отправлять в продажи пустые или дублирующиеся лиды.

— Начните с одного процесса и доведите до конца.
Не стройте «систему автоматизации» сразу на всё.
Возьмите один рутинный сценарий — например, ежедневный отчёт по лидам и расходам — и проверьте, что он стабильно работает без сбоев.

— Оцените экономию времени и ошибок.
После запуска сравните, сколько минут уходит на ручную операцию до и после.
Хорошая автоматизация в performance — это не только скорость, но и меньше потерь в данных, статусах и коммуникации.

Когда это пригодится: когда команда тратит часы на копирование данных между Meta Ads, CRM, таблицами и мессенджерами, а нужен более быстрый и аккуратный операционный контур.

— @MetaAdsManual

Россияне не смогут покупать стейблкоины

Россиянам могут закрыть доступ к покупке стейблкоинов: в новой версии закона их приравняли к иностранным активам.

Купить такие токены смогут только квалифицированные инвесторы — например, с активами от 24 млн рублей или доходом от 12 млн в год.

Что это значит для обычных пользователей и когда правило заработает — в блоге.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/rossiiane-ne-smogut-pokupat-steiblkoiny

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Что проверить до запуска рекламы в Meta: 6 шагов, которые экономят бюджет

Большинство провалов в Meta Ads начинается не в кабинете, а до него. Если не собрать базу, алгоритм быстро найдёт клики, но не обязательно найдёт продажи. Чек-лист перед стартом:

— **Определите, кому вы продаёте.**
Соберите 1–2 ключевых сегмента: кто принимает решение, какие у него задачи, что его останавливает.
Без этого креативы и тексты будут «для всех», а значит — ни для кого.

— **Сформулируйте оффер.**
Зафиксируйте одно главное обещание: что человек получит, в какие сроки и почему вам можно верить.
Для B2B важно не «лиды», а понятная ценность для бизнеса: экономия времени, рост выручки, снижение риска.

— **Проверьте посадочную страницу.**
Страница должна совпадать с рекламным сообщением, быстро грузиться и вести к одному действию.
Если на лендинге нет ясного сценария, Meta будет удорожать трафик уже на первом касании.

— **Настройте измерение до запуска.**
Проверьте Pixel, Conversions API, события и передачу параметров.
В 2026 году без server-side-атрибуции и чистых событий вы не поймёте, что реально работает, а что просто получает последний клик.

— **Подготовьте креативную матрицу.**
Соберите 3–5 углов подачи: проблема, выгода, кейс, сравнение, снятие возражений.
Когда AI генерирует много вариантов, выигрывает не исполнение, а концепция и точность сообщения.

— **Согласуйте воронку и ответственность.**
Если цель — заявки, заранее определите, кто и как обрабатывает лид, какие сроки ответа и что считается качественным обращением.
Для B2B это уже не просто MQL, а связка маркетинга, продаж и customer success вокруг выручки.

Когда это пригодится: перед первым запуском, при масштабировании кампаний и после любого резкого проседания эффективности.

— @MetaAdsManual

Атрибуция на основе моделирования (Marketing Mix Modeling) против атрибуции по последнему клику

В условиях эпохи Privacy-first (приоритет приватности данных), когда браузеры ограничивают работу файлов cookie, классическая модель атрибуции по последнему клику (Last-click attribution) теряет точность. Она отдает всю ценность конверсии последнему рекламному касанию, игнорируя вклад предыдущих этапов воронки. В B2B-сегменте, где путь клиента стал длиннее, такая методика искажает реальную эффективность каналов.

На смену ей приходит моделирование маркетингового микса (MMM). Это статистический метод анализа, который оценивает влияние маркетинговых активностей на продажи, используя исторические данные о затратах, сезонности, ценах и макроэкономических факторах.

Главное отличие:
— Атрибуция по последнему клику — это анализ конкретных действий пользователя внутри рекламного кабинета здесь и сейчас.
— Моделирование маркетингового микса — это оценка общего влияния маркетинга на выручку, которая не требует слежки за каждым пользователем.

Типичная ошибка — пытаться заменить MMM микро-трекингом. Попытки «докрутить» серверную аналитику до 100% точности в 2026 году приводят к раздутому штату и игнорированию контекста рынка.

Пример: Бренд одежды видит падение продаж на 5%. Атрибуция по последнему клику показывает, что реклама в Instagram работает отлично. Моделирование маркетингового микса при этом выявляет, что реальная причина — снижение общего спроса из-за макроэкономики, а расходы на охватную рекламу сейчас дают нулевой прирост маржинальности. Оптимальное решение — перераспределение бюджета на удержание (retention) существующих клиентов.

— @MetaAdsManual

Персонализация в Meta Ads: как поднять отклик без удорожания креативов

— Сегментируйте аудиторию по намерению, а не только по демографии.
Разделите трафик на холодный, тёплый и вернувшийся, а внутри — по роли, стадии сделки и типу боли. Для B2B это часто сильнее влияет на CTR и CPL, чем «пол, возраст, город».

— Соберите разные офферы под каждый сегмент.
Не гоните один и тот же лид-магнит всем. Для холодной аудитории — объяснение ценности, для тёплой — кейс, для прогретой — демо, расчёт, консультация. Персонализация в 2026 году — это прежде всего релевантный следующий шаг.

— Меняйте первый экран креатива под контекст пользователя.
Один и тот же продукт можно подать через разные углы: экономия времени, снижение риска, рост выручки, контроль качества. AI-генерация помогает делать вариации быстро, но выигрывает не объём, а точность формулировки.

— Используйте динамические подстановки осторожно.
Подставляйте название отрасли, продукта или города только там, где это реально добавляет смысла. Слишком «умная» персонализация часто выглядит механически и снижает доверие.

— Связывайте рекламу с лендингом и письмами.
Если в объявлении обещан расчёт, на посадочной странице он должен быть сразу. Если человек получил кейс в рекламе, дальше ему нужен кейс в email-цепочке, а не общий оффер. Важна цельная траектория, а не отдельный клик.

— Проверяйте эффект через инкрементальность.
Сравнивайте сегменты не только по last-click, а по реальному приросту заявок и выручки. В privacy-first среде личная персонализация может улучшать конверсию, но её вклад нужно отделять от общего роста спроса.

— Обновляйте персонализацию по данным CRM.
Возвращайте в Meta сигналы о повторных покупках, статусе лида, маржинальности, LTV. Это помогает не просто ловить заявки, а оптимизировать рекламу под более ценных клиентов.

Когда это пригодится: когда у вас один продукт, но разные роли, боли и стадии готовности к покупке, а рост через «ещё больше креативов» уже перестал давать заметный прирост.

— @MetaAdsManual