Google ads запустил открытый бета-тест AI Dashbord

Google начал открывать AI Dashboards в Google Ads — отчётность на базе Gemini, где графики и диаграммы можно собирать промптами. Фича пока доступна не всем, но скоро должна прийти активным пользователям. Практической пользы для CPA и iGaming она почти не даёт, зато упрощает визуализацию данных и делает отчёты красивее.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-ads-zapustil-otkrytyi-beta-test-ai-dashbord

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Как performance-лид перестраивает воронку, когда last-click перестаёт объяснять продажи

В 2026 году классическая модель «показали рекламу → получили заявку → закрыли сделку» всё хуже работает, особенно в B2B и в дорогих категориях. Хороший пример — кейс Тинькофф Бизнеса, где performance-команда открыто смещала фокус с дешёвого трафика на вклад в выручку и качество лида.

Контекст был такой: лидов хватало, но отдел продаж жаловался на качество, а маркетинг спорил с продажами о том, чьи заявки «настоящие». При этом часть конверсий терялась из-за privacy-first среды: last-click показывал только кусок картины. В такой точке обычная оптимизация по CPA начинает вредить.

Задача — не просто снизить стоимость заявки, а связать маркетинг с деньгами: понять, какие каналы дают не MQL, а реальные SQL и оплату, и убрать ложную эффективность.

Что сделали:
— Перешли от оценки по последнему клику к связке server-side-аналитики, сквозной атрибуции и регулярной проверки incrementality — инкрементальности.
— Разделили цели по этапам: не только лид, но и доходимость до встречи, качество контакта, конверсия в оплату.
— Для дорогих сегментов усилили контент и посадочные под конкретные боли малого и среднего бизнеса, а не под общий «офер».
— Перестроили отчётность так, чтобы маркетинг и продажи смотрели на общую воронку, а не на свои отдельные KPI.

Что это дало на практике: в публичных разборках подобных кейсов у банков и B2B-сервисов обычно видно один и тот же эффект — объём заявок может просесть на 10–20%, но доля качественных лидов и вклад в выручку растут. И это нормальный обмен. В эпоху, когда AI-обзоры отъедают информационный трафик, а дешёвый клик перестаёт быть ценностью, выигрывает не тот, кто «налил» больше, а тот, кто точнее связал спрос с доходом.

Урок для performance-лида простой: **не защищайте CPL, если он не объясняет выручку**. Сейчас ценность роли — в умении собрать данные, продажи и контент в одну систему. Именно это делает маркетинг не затратой, а частью RevOps-логики — общей ответственности за деньги.

— @PerformanceLeadRuPro

По этой же теме советуем @BigQuery4MarketingPro

Компания Meta представила Muse

Meta запустила Muse — ИИ-агента для рутинных действий вроде писем, брони, форм и покупок через Stripe. Для арбитража и CPA это скорее демонстрация тренда, чем рабочий инструмент: модель Muse Spark слабая, запуск только в США, а безопасность завязана на изолированную VM и контроль доступа к сервисам.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/kompaniia-meta-predstavila-muse

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Вышел в публичный доступ DeepSeek-V4.1-Flash

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/vyshel-v-publichnyi-dostup-deepseek-v4-1-flash

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Facebook ads добавляет детальный таргетинг in-market categories

Facebook Ads тестирует In-market categories — новый детальный таргетинг на пользователей, которые прямо сейчас выбирают товар или услугу и ближе всего к покупке. Для арбитража это может дать более «горячую» аудиторию и потенциально лучший CR, особенно в e-commerce, нутре и других вертикалях. Пока функция доступна не всем, но её стоит тестировать сразу после масштабного релиза.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/facebook-ads-dobavliaet-detalnyi-targeting-in-market-categories

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

AI как рабочий инструмент performance-лида: не магия, а ускоритель процессов

В 2026 году искусственный интеллект перестал быть «отдельной темой» и стал обычным слоем в маркетинговой системе. Для performance-лида это особенно заметно: если раньше команда тонула в ручной сборке гипотез, креативов и отчётов, то теперь AI закрывает часть рутины и ускоряет тестирование.

Задача у компаний здесь, по сути, одна и та же: сделать маркетинг быстрее без потери управляемости. В белом performance это важно в трёх зонах:
— подготовка креативных вариаций;
— разбор больших массивов данных по кампаниям;
— первичная сегментация аудиторий и поиск точек роста.

Решение обычно строится не вокруг «внедрить AI», а вокруг конкретных процессов. Сначала определяют, где теряется время у команды: на генерации заголовков, адаптации баннеров под форматы, сводках по каналам, поиске закономерностей в отчётах. Затем AI встраивают в повторяемые сценарии: шаблоны промптов, автоматические дашборды, помощников для анализа, связку с CRM и аналитикой.

Важно: в performance ценность сейчас не в количестве сгенерированных вариантов, а в качестве отбора. На рынке, где креативы генерируются массово, конкурентное преимущество смещается в концепцию, критерии отбора и скорость проверки. Поэтому AI полезен не как «замена маркетолога», а как способ быстрее пройти цикл гипотеза → тест → вывод.

Конкретный результат у таких внедрений обычно не в красивой презентации, а в операционной экономике:
— меньше ручной работы у медиакоманды;
— быстрее запуск A/B-тестов;
— короче путь от идеи до проверки;
— выше дисциплина в работе с данными.

**Урок для performance-лида простой:** AI стоит внедрять там, где есть повторяемость, объём и узкое место по времени. Если использовать его только ради моды, эффекта не будет. Если встроить в медиапроцессы, аналитику и креативный конвейер — он начинает работать как реальный рычаг эффективности.

— @PerformanceLeadRuPro

Глубже разбирают этот метод в @DesignAwardsDigest

Три инструмента для performance-лида, когда attribution уже не спасает

В 2026 году performance-лид всё чаще выбирает не «самый точный» инструмент, а связку, которая выдерживает privacy-first среду: меньше last-click, больше server-side, MMM и incrementality. Ниже — три решения одного класса, которые полезно сравнивать не по моде, а по роли в контуре принятия решений.

— **Google Analytics 4** — для тех, кому нужен базовый слой аналитики в связке с сайтом, рекламой и событиями — сильная сторона: доступность, широкая экосистема, удобен как оперативная панель — слабая сторона: атрибуция ограничена, а в сложных B2B и длинных циклах продажи быстро упирается в качество данных.

— **Amplitude** — для продуктовых и growth-команд, которым важны поведенческие цепочки и удержание — сильная сторона: глубоко показывает путь пользователя, сегменты и повторные действия, помогает связать маркетинг с продуктовым влиянием — слабая сторона: требует зрелой настройки событий и дисциплины в таксономии, иначе отчёты превращаются в красивый шум.

— **Measured** — для команд, которым нужен маркетинг-микс-моделинг (MMM) и проверка прироста в разрезе каналов — сильная сторона: лучше, чем last-click, подходит для оценки инкрементальности (добавочного эффекта) и распределения бюджета в условиях приватности — слабая сторона: дороже и сложнее в интерпретации, особенно если бизнес не готов к длинному циклу измерения.

Как выбирать: если нужен операционный контроль — начинайте с GA4, если хотите понять поведение и удержание — смотрите в сторону Amplitude, если задача в перераспределении бюджета на уровне бизнеса — без MMM-подхода вроде Measured уже трудно обойтись.

— @PerformanceLeadRuPro

MoneyGram запустила карту Visa

MoneyGram и Visa запустили виртуальную карту на стейблкоине MGUSD: пока она работает только в Колумбии и привязывается к Apple/Google Wallet, но в планах — новые GEO и физические карты. Для арбитража это сигнал, что стейблкоин-платежи могут стать удобным способом оплаты и, возможно, источником новых платежных решений под CPA и iGaming.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/moneygram-zapustila-kartu-visa

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Apple выпустила документацию для приложений на Iphone Duo

Выход складного iPhone Duo потребует от разработчиков адаптации интерфейсов под новые пропорции экрана и версии iOS. Арбитражникам, использующим классические web-приложения под гемблу, придется срочно переделывать софт под три новых режима совместимости Apple, в то время как владельцы PWA-связок смогут продолжить работу без дополнительных технических правок.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/apple-vypustila-dokumentaciiu-dlia-prilozhenii-na-iphone-duo

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Топ-5 прокси сервисов для УБТ

Статья разбирает выбор прокси для автоматизации УБТ: от массового фарма соцсетей до парсинга. Универсального провайдера нет: для рутинных скриптов подходят дешевые серверные IPv4, для долгого прогрева аккаунтов — трастовые мобильные IP с безлимитным трафиком, а для редких гео — резидентские пулы. Главный вывод: прокси — критически важный расходник, экономия на котором ломает работу связок и многопоточного софта.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/top-5-proksi-servisov-dlia-ubt

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

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

Почему performance-лид в 2026 году должен мыслить как владелец выручки, а не как оператор трафика

Раньше performance-менеджера оценивали почти по одному измерению: сколько заявки стоили и сколько их пришло. Это была удобная эпоха. Каналы делились на «рабочие» и «нерабочие», last-click казался честным судьёй, а MQL выглядел как понятная промежуточная победа.

В 2026 году эта модель заметно рассыпается. Не потому, что performance стал слабее. А потому, что бизнес стал сложнее: стоимость привлечения растёт, атрибуция становится менее прозрачной, AI-генерация креативов ускоряет производство, но обостряет вопрос концепции, а в B2B и e-com ценность всё чаще создаётся не первой конверсией, а удержанием и повторной выручкой. Поэтому performance-лид, который по-прежнему смотрит только на CPL и CTR, постепенно превращается в исполнителя чужой стратегии. А тот, кто мыслит выручкой, становится частью управления бизнесом.

Первый сдвиг — от заявки к деньгам.

В классическом подходе маркетинг отвечает за поток лидов, продажи — за закрытие, клиентский сервис — за удержание. Проблема в том, что такая схема плохо объясняет, где именно создаётся ценность. В B2B это особенно заметно: лид может выглядеть качественным, но через месяц исчезнуть из воронки, а источник с «дорогим» CPL внезапно принести лучший контракт и более короткий цикл сделки. В модели RevOps маркетинг уже не «передаёт» лид, а участвует в общей выручке вместе с sales и customer success. И performance-лид в этой логике должен задавать себе не вопрос «сколько заявок я купил?», а вопрос «какую выручку я помог создать и сохранить?».

Хороший пример — сегмент SaaS-решений для бизнеса. Два канала приводят одинаковое число регистраций. Но один даёт компании, которые быстро отваливаются после теста, а другой — тех, кто доходит до внедрения и расширяет тариф. Если смотреть только на верх воронки, первый канал выглядит привлекательнее. Если смотреть на выручку, картина меняется полностью.

Второй сдвиг — от last-click к доказательству вклада.

Privacy-first-атрибуция изменила правила игры: сервер-сайд отслеживание, MMM-моделирование, инкрементальность — это уже не модные слова, а практический набор инструментов. И здесь важен не сам инструмент, а привычка мыслить вероятностями, а не иллюзией точности. Last-click удобен, потому что он даёт быстрый ответ. Но быстрый ответ не всегда полезен.

Представим e-com с падающим средним чеком и осторожным спросом. Search-кампании по брендовым запросам могут показывать прекрасный ROAS, но если их отключить, часть спроса просто исчезнет из отчётности и уйдёт к конкурентам. Или наоборот: медийная кампания даёт слабый прямой отклик, зато повышает долю прямых заходов и улучшает конверсию брендового поиска через пару недель. В такой реальности performance-лид должен уметь доказывать вклад канала не по удобной последней точке, а по общему эффекту на воронку и выручку.

Это меняет и разговор с бизнесом. Вместо «канал №3 сделал X заявок» появляется более зрелый вопрос: «что произойдёт с продажами, если мы перераспределим бюджет на 15%?» Такой язык уже ближе не к закупке трафика, а к управлению капиталом.

Третий сдвиг — от объёма к смыслу.

AI сделал производство креативов почти бесконечным. Теперь проблема не в том, чтобы сделать десять баннеров за час, а в том, чтобы придумать концепцию, которая будет отличать бренд в потоке одинаковых сообщений. Особенно это заметно там, где конкуренты тоже уже умеют быстро генерировать визуалы и тексты. Значит, конкурентное преимущество смещается из исполнения в идею.

Для performance-лида это неприятный, но полезный факт. Раньше можно было выиграть за счёт аккуратной оптимизации: чуть лучшее УТП, чуть лучшее изображение, чуть точнее аудитория. Теперь этого часто недостаточно. Если все крутят похожие офферы и похожие лендинги, выигрывает тот, кто умеет построить систему гипотез вокруг поведения, барьеров и ценности продукта. Не «сделаем ещё пять баннеров», а «почему человек вообще должен верить этому обещанию?».
…

Performance уже не про клики

В 2026 году у performance-лида всё меньше поводов гордиться последним кликом. Privacy-first атрибуция, server-side, MMM и инкрементальность постепенно возвращают разговор к вопросу: что реально добавило выручку, а не просто оказалось рядом в цепочке. На моей памяти это самый полезный сдвиг за последние годы: мы снова обсуждаем не отчёты, а вклад в бизнес. И да, это больно для тех, кто привык мерить успех простотой.

— @PerformanceLeadRuPro

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 💵

Когда ИИ перестаёт быть «фичей»: как меняется работа performance-лида

У Rusbase Cases в подборке по искусственному интеллекту много историй про одно и то же смещение: ИИ больше не продают как отдельную магию, его встраивают в воронку. Для performance-лида это важный поворот.

Задача, которую решают компании в 2026 году, уже не про «запустить ещё один канал». Каналов стало больше, креативы генерируются быстрее, а пользователи устают от одинаковых касаний. Плюс классическая аналитика хуже видит путь до сделки: privacy-first атрибуция, server-side, MMM и incrementality вытесняют привычный last-click. В B2B к этому добавляется ослабление MQL/SQL-модели: теперь важнее не просто лид, а вклад маркетинга в выручку вместе с продажами и customer success.

Что делают сильные команды:
— используют ИИ для ускорения производства креативов и тестов, но не отдают ему стратегию;
— строят собственную экспертизу и контент вокруг конкретной темы, а не гонятся за объёмом;
— связывают performance с retention-метриками, особенно в e-com, где средний чек проседает на 5–8%, и первая покупка уже не главный успех;
— проверяют эффект через инкрементальность, а не только через отчёт в рекламном кабинете.

**Результат** в таких кейсах редко выглядит как «ИИ дал X% роста» в вакууме. Обычно выигрывают в скорости вывода гипотез, снижении стоимости тестирования и более чистом понимании, что реально влияет на выручку.

Урок для performance-лида простой: ИИ — это не замена ремеслу, а усилитель системы. Если у вас нет понятной архитектуры данных, ролей и метрик, ИИ просто ускорит хаос. Если есть — он поможет быстрее находить рабочие связки, точнее управлять бюджетом и выигрывать не в исполнении, а в концепции.

— @PerformanceLeadRuPro