В Google search console теперь можно добавлять соцсети

Google добавил в Search Console поддержку аккаунтов соцсетей: теперь можно отслеживать ключевые запросы, источники и географию переходов, показы и клики по ссылкам. Функция подключается там же, где и сайты, доступны четыре соцсети на выбор. Rollout постепенный — доступ получают не все сразу.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-google-search-console-teper-mozhno-dobavliat-socseti

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Google стал помечать креативы, созданные ИИ

Google объявил, что начнёт помечать рекламные креативы, созданные нейросетями. Причина — ИИ-баннеры и видео стали слишком похожи на настоящие.

Формат и заметность маркировки будут зависеть от законов конкретного региона: где-то предупреждение появится прямо на креативе, где-то — в его информации.

Что это значит для арбитражников и когда правила …

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-stal-pomechat-kreativy-sozdannye-ii

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Компания Meta выпустила Muse Spark 1.1

Meta выпустила Muse Spark 1.1 почти одновременно с новой ChatGPT-5.6. Это мультимодальный агент, который сам дробит задачу на подзадачи и распределяет их между субагентами.

Стоимость тоже заметно ниже топовых западных моделей: $1.25 за миллион входных токенов и $4.25 за миллион выходных.

Но главный вопрос — насколько она реально сильна на фоне к…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/kompaniia-meta-vypustila-muse-spark-1-1

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Роль performance-лида в RevOps: как перестроить работу под выручку в 2026

Если вы до сих пор живёте «воронкой и отчётами», а не экономикой, в 2026 начнётся боль: last-click атрибуция размывается, лидогенерация в классическом виде проседает, а ответственность за выручку становится общей для маркетинга, продаж и customer success (CS).

Чек-лист, который можно внедрять по шагам:

— Соберите сквозную модель выручки по стадиям
Определите, что именно у вас считается “доставкой ценности” (MQL → SQL → won → activation → retention → revenue).
Без этого performance будет оптимизировать клики, а не результат.

— Пересоберите KPI из “объёмных” в “денежные”
Замените одиночные метрики (лиды, CPL) на связки: CAC/Payback, contribution margin по сегментам, вклад каналов в удержание.
Отдельно фиксируйте метрики, которые нельзя купить рекламой: time-to-value, доля активаций, churn.

— Введите privacy-first измерение: incrementality вместо доверия к кликам
Согласуйте с аналитиками сервер-сайд сбор и выделите контрольные сегменты/периоды для экспериментов.
Используйте MMM (маркетинг-микс модель) как “верхний слой”, а не как отчёт раз в квартал.

— Установите правила для планирования бюджетов “от сценариев”
Сделайте 3 сценария (база/сдержанный/рост) и заранее пропишите, что меняете при отклонениях: креативный набор, ставки по аудиториям, распределение spend по стадиям.
Так вы не будете каждый месяц спорить “почему упало”, будете действовать.

— Синхронизируйте контент и performance через Topical Authority
Выберите 5–7 тем, где вы реально сильны (методология, кейсы, разборы рынка, стандарты).
Дальше превращайте их в воронку: информационные материалы → квалификация → nurture до SQL/activation, учитывая zero-click (часть потребления происходит без захода на сайт).

— Перепроверьте воронку по качеству на стыке продаж и CS
Вместо “лиды пришли” фиксируйте оценку качества: конверсия в SQL, win-rate, скорость прохождения до ценности, повторные покупки/продления.
Заведите короткий цикл обратной связи раз в 2 недели от продаж и CS в performance-модель.

— Управляйте креативами как концепциями, а не как “картинками на потоке”
Постройте матрицу гипотез: какая идея объясняет ценность на каждом этапе и для какого сегмента.
Генерацию ускоряйте, но измеряйте не генерацию, а эффект на конверсии и retention.

когда это пригодится — когда нужно доказать выручочный эффект маркетинга и перестать оптимизировать то, что уже плохо измеряется.

— @PerformanceLeadRuPro

Запрос на RevOps вместо performance-маркетолога

В последний месяц всё чаще вижу в вакансиях уровня senior/lead такую формулировку: «ищем человека, который закроет выручку, а не воронку». Формулировка ещё не устоялась — где-то пишут RevOps lead, где-то growth marketing, где-то performance lead с расширенной зоной. Но суть одна: раньше в брифе стоял CPA (стоимость привлечения клиента), теперь — выручка и маржа по когортам (группам клиентов, объединённых по времени первого взаимодействия).

Несколько наблюдений по этому переходу.

— Команда выстраивается не вокруг канала (платная реклама / SEO (поисковая оптимизация) / email), а вокруг этапа жизненного цикла клиента. Появляются отдельные ответственные за активацию, удержание, реактивацию.

— Владение аналитикой становится гигиеной, а не преимуществом. SQL-запросы, когортный анализ (разбивка пользователей по группам и отслеживание их поведения во времени), понимание unit-экономики (прибыль с одного клиента за вычетом всех расходов) — это базовый входной билет.

— Граница с продажами размывается. Лиды всё чаще участвуют в подготовке коммерческих предложений, согласовывают оффер (ценностное предложение для клиента) с продуктовой командой, работают в связке с customer success (отделом, отвечающим за успех клиента после покупки).

— На собеседованиях спрашивают не про максимальный ROAS (возврат на рекламные расходы), а про изменение LTV (пожизненной ценности клиента) после внедрения конкретных инициатив.

Это пока не массовый тренд в найме — крупный бизнес и зрелые B2B-компании движутся в эту сторону быстрее, малый бизнес и e-com (электронная коммерция) остаются в старой логике «запусти рекламу, посчитай CPA».

А вы видите, что роль лида у вас в команде уже сместилась в эту сторону — или пока по-прежнему про медиаплан (распределение бюджета по каналам) и CPA?

— @PerformanceLeadRuPro

Переход на RevOps: как мы перестали считать лиды и начали считать деньги

Контекст: в 2026 году классическая модель лидогенерации (привлечение потенциальных клиентов) в B2B-сегменте окончательно перестала быть эффективной. Стоимость привлечения одного квалифицированного лида выросла на 22%, но конверсия в сделку просела из-за того, что маркетинг и продажи работали в «разных песочницах».

Задача: компания из сферы SaaS (программное обеспечение как услуга) столкнулась с разрывом между маркетинговым бюджетом и выручкой. Отдел маркетинга отчитывался за количество заявок, а коммерческий отдел жаловался на их низкое качество. Нужно было пересобрать процесс под Revenue Operations (единую систему управления выручкой).

Решение: мы отказались от KPI по количеству MQL (маркетингово-квалифицированных лидов) в пользу оценки влияния на закрытие сделок. Что изменили:
— Внедрили сквозную атрибуцию (определение источника сделки) на базе MMM (моделирования маркетингового микса), чтобы видеть вклад каждого канала в длинном цикле продаж.
— Совместили CRM-данные с рекламными платформами через серверные интеграции, чтобы отслеживать качество лидов в реальном времени.
— Перестроили контентную стратегию: вместо массовой генерации статей перешли к созданию глубоких исследований рынка. Это повысило *Topical Authority* (авторитетность в тематике) сайта и привело к росту целевого трафика на 18%.
— Ввели общую ответственность за план продаж: маркетинг стал участвовать в еженедельных разборах «узких мест» воронки вместе с отделом продаж.

Результат: за 9 месяцев работы по новой модели объем входящих заявок снизился на 12%, однако выручка выросла на 24%. Средний цикл сделки сократился с 4 до 3 месяцев за счет того, что контент-команда начала создавать узкоспециализированные материалы под конкретные стадии принятия решения, которые продажники отправляли клиентам.

Урок для Performance-лида:
Маркетинг больше не заканчивается на моменте отправки формы на сайте. В эпоху 2026 года ваша ценность как руководителя определяется тем, насколько глубоко вы интегрированы в финансовый результат компании. Если вы все еще измеряете эффективность только стоимостью клика или лида — вы занимаетесь поддержкой штанов, а не ростом бизнеса. *Performance-маркетинг сегодня — это про управление выручкой, а не про закупку трафика.*

Учитесь говорить на языке P&L (отчета о прибылях и убытках). Инвестируйте в качество данных и прозрачность воронки, а не в объемы контента, который никто не читает. В *Zero-click* (бескликовой) реальности побеждает тот, кто не просто «приводит людей», а помогает коммерческому отделу закрывать сделки быстрее.

— @PerformanceLeadRuPro

Российские букмекеры увеличили закуп трафика с мобильных приложений

Российские букмекеры в 1 квартале 2026 года заметно нарастили закупку трафика из мобильных приложений. На фоне ужесточения регулирования они смещают бюджеты в новые каналы, где ещё есть живой трафик.

По данным UMG, доля in-app-рекламы выросла с 3-4% до 5-6% при объёме рынка около 10 млрд рублей. Но это может быть только начало — в блоге разбираем…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/rossiiskie-bukmekery-uvelichili-zakup-trafika-s-mobilnykh-prilozhenii

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Mia Khalifa стала амбпссадором 1win

Mia Khalifa снова засветилась рядом с 1win: в Instagram она показала цепочку с логотипом бренда и статус «VIP 1win».

Параллельно всплыла история с ее ставкой на Испанию на ЧМ — по данным поста, выигрыш мог составить 200к$.

Официального подтверждения амбассадорства пока нет, но для арбитражников это уже повод для новых креативов. Что именно здесь…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/mia-khalifa-stala-ambpssadorom-1win

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Короткий домен Telegram перестал работать

Telegram лишился домена t.me: он разделегирован и больше не работает на уровне регистратора. Платформа срочно переезжает на telegram.me, а владельцам крупных каналов стоит обновить публичные ссылки. Сроки восстановления неизвестны, и есть риск, что t.me не вернётся вовсе на фоне давления на Telegram.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/korotkii-domen-telegram-perestal-rabotat

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

RevOps-дашборды для карьеры: 3 инструмента, которые помогают performance-лиду доказать вклад в выручку

Если вы сейчас в роли performance lead или идёте к ней, рано или поздно упрётесь в вопрос: как показать вклад маркетинга в выручку, когда last-click слабнет, а “общая ответственность за результат” растёт (маркетинг, продажи, customer success в связке). Ниже — три инструмента одного класса: дашборды и витрины для связки воронки, выручки и качества лидов/клиентов. Разница — в модели данных и в том, как быстро вы превращаете цифры в управляемые гипотезы.

Looker — для кого: BI-аналитики и performance-лиды, которым важны гибкие модели данных и контроль над метриками — сильная сторона: сильная работа с семантическим слоем (когда метрики считаются единообразно для маркетинга/продаж/CS), удобно строить собственную логику атрибуции по правилам компании — слабая сторона / минус: требует зрелой настройки модели данных и дисциплины в DWH; без этого легко получить “красивые” дашборды без управляемости.

Power BI — для кого: команды, где performance нужно быстро подключить к корпоративной отчетности и начать цикл улучшений — сильная сторона: быстрый старт, широкая экосистема коннекторов, относительно низкий порог для самостоятельного создания отчётов внутри компании — слабая сторона / минус: при росте количества источников и сложных правил (privacy-first, инкрементальность, сегментация по когортам) без строгих стандартов метрик начинает “разъезжаться” версия правды.

Tableau — для кого: performance-лиды, которым важнее визуальная аналитика и исследование структуры воронки до того, как появится финальная управленческая модель — сильная сторона: сильная визуализация и скорость exploration (особенно для диагностики: где именно проседает качество лидов, как меняется скорость прохождения стадий) — слабая сторона / минус: при усложнении расчётов и необходимости строгой governance часто требуется дополнительная аналитическая прослойка, иначе визуализация опережает корректность данных.

как выбирать — если ваш приоритет “единые метрики и управляемость” (RevOps и выручка) выбирайте Looker при наличии архитектуры данных; для “быстро запустить и нарастить” — Power BI; для “быстро понять, где ломается воронка” и провести discovery — Tableau.

— @PerformanceLeadRuPro

Youtube тестирует поиск с AI

YouTube начал тестировать Ask YouTube — поиск с ИИ, где можно задавать вопросы обычным языком и получать не список ссылок, а готовую подборку видео и фрагментов.

Фича уже доступна в США и работает на сложные запросы: если нужно, ИИ уточняет вопрос и подсказывает следующий шаг.

Что это значит для поиска на YouTube и когда новинка дойдёт до других…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/youtube-testiruet-poisk-s-ai

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Как мы выиграли 22% CPA без last-click: кейс перехода на MMM в fashion-ретейле

В 2025 году перед нами стояла типичная проблема performance-лида: классическая last-click атрибуция в Meta и VK показывала отличные цифры по возврату инвестиций (ROAS) на рекламу, но квартальная выручка не росла пропорционально бюджету. Мы управляли каналом одного крупного российского fashion-бренда с годовым бюджетом ~120 млн рублей на performance. Средний чек снизился на 5-7% — потребители экономили, как и предсказывали аналитики. Задачей было не просто сохранить объемы, а найти источник роста без увеличения медиазатрат.

Вместо наращивания расходов мы полностью пересобрали систему измерения. Отказались от last-click в пользу MMM (маркетинг-микс-моделирование) с server-side атрибуцией и incrementality-тестами. Партнером взяли платформу, которая строила модель на трехлетней истории заказов и внешних данных (сезонность, макроиндексы, погода). Это заняло 6 недель на калибровку.

Главным откровением стало то, что наши “темные” каналы — email-автоматизация и push-уведомления — давали 34% прироста первой покупки, хотя last-click приписывал им не более 5%. Одновременно выяснилось, что часть охватной рекламы на YouTube переоценена: ее incrementality была отрицательной — кампании каннибализировали органика. Мы перераспределили 18% бюджета с YouTube на контент-маркетинг для Topical Authority: запустили серию “проверенных образов” с участием байеров бренда.

Результат через три месяца: CPA (стоимость привлечения клиента) снизился на 22%. Но важнее, что LTV (общая ценность клиента за всё время) на когорту новых пользователей вырос на 12% к четвертому месяцу — за счет того, что мы перестали “дожимать” холодную аудиторию и перенесли фокус на ретеншн.

Урок для performance-лида: в эпоху privacy-first атрибуции ваш главный конкурент — собственная система измерений. Если вы всё ещё опираетесь на last-click, вы не управляете бюджетом — вы просто его тратите. MMM не панацея, но она даёт карту, где

— @PerformanceLeadRuPro

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 Ламода пересобрала performance-воронку под privacy-first атрибуцию

В 2024–2025 рынок e-com в России просел: средний чек в категории fashion снизился на 6–8%, а привычные модели оплаты за последний клик стали давать всё более кривую картину. Ламода — один из немногих крупных игроков, кто публично (и на профильных конференциях, и через кейсы для партнёров) рассказал, как перестраивал замер эффективности под новую реальность.

**Контекст**

К 2024 году performance-команда Ламоды упёрлась в классическую проблему: post-iOS-обновления, рост доли мобильного трафика (около 75%) и уход ряда рекламных инструментов в server-side. Привычная связка «last-click → оптимизация» показывала, что 60% конверсий «теряются» между кликом и покупкой. При этом повторные покупки генерировали уже более 40% выручки — а атрибуция их не видела вообще. Retention-маркетинг (работа с удержанием клиентов) фактически финансировался по остаточному принципу.

**Задача**

Перевести performance из режима «оптимизируем последнее касание» в режим «оптимизируем инкрементальную выручку» — то есть понимать, какой вклад канала реально добавил, а не просто соприкоснулся с пользователем. Параллельно — вернуть retention-команде голос в принятии решений по бюджетам, потому что повторная покупка даёт маржинальность в 2–2,5 раза выше, чем первая.

**Решение**

Ламода пошла в трёх направлениях одновременно.

— *Server-side атрибуция и MMM.* Команда внедрила собственную модель атрибуции, опирающуюся на server-side события (передача данных о действиях пользователя с сервера, минуя браузер пользователя), и параллельно запустила регулярный Media Mix Modeling (эконометрическая модель, которая раскладывает итоговые продажи на вклад разных каналов). MMM позволил раз в 2–4 недели видеть вклад каждого канала с поправкой на сезонность и промо.

— *Инкрементальные тесты как обязательный этап перед масштабированием.* Любой канал с бюджетом выше порога (~3–5 млн в месяц) должен был доказать инкрементальность (реальную дополнительную отдачу сверх контрольной группы) через A/B-тест с гео- или пользовательским сплитом. Каналы, которые «показывали» хороший last-click, но не давали прироста относительно контроля, теряли бюджет.

— *Сквозная ответственность за LTV.* Performance-лид стал совладельцем P&L (отчёт о прибылях и убытках) retention-команды. Это формальная, но важная штука: оценка работы теперь шла не по CPA (стоимости привлечения заказа), а по скорректированной марже с учётом LTV (пожизненной ценности клиента) и возврата.

**Результат**

По данным, которые команда озвучивала на рынке: за 8–10 месяцев доля каналов, прошедших инкрементальный тест, выросла с ~40% до ~70% от платного микса. Бюджет, перераспределённый в сторону каналов с подтверждённой дополнительной отдачей, дал рост выручки с неизменным рекламным бюджетом порядка 12–15% (без поправки на органику). Retention-команда впервые смогла защищать свои гипотезы на тех же данных, что и acquisition (команда привлечения).

**Урок**

Performance-лид в зрелом e-com в 2026 — это уже не человек, который «крутит рекламу». Это руководитель, который:

— понимает разницу между корреляцией и инкрементальностью и умеет это доказать цифрами через MMM и тесты;

— несёт ответственность за LTV, а не за CPA, и готов делить власть с retention- и product-командами;

— способен выстроить гибридную атрибуцию (server-side плюс моделирование), а не жить в иллюзии last-click.

Если из вашей команды всё ещё «успех — это ROI 200% в последнем клике», стоит честно спросить: вы замеряете вклад канала или просто привычно отчитываетесь?

— @PerformanceLeadRuPro

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

Топовое SEO теперь не «где-то в выдаче», а в вашей экспертизе

В 2026 я все чаще вижу, что выигрывают не те, кто чаще публикует, а те, у кого есть своя мера понимания: как устроена воронка, где ломается атрибуция, почему растёт/падает конверсия по сегментам. Zero-click эпоха делает «информационные» тексты почти расходником: AI-обзоры забирают ответ. Для performance-лида это неприятно, но честно — ценность смещается в внутрянку решений (MMM, incrementality, privacy-first) и в связку маркетинг+сейлз+customer success за выручку.

— @PerformanceLeadRuPro

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