Cloudeflare грозит Google блокировкой трафика

Cloudflare объявил: с 15 сентября 2026 года ИИ-краулеры будут заблокированы по умолчанию на всех сайтах с рекламой — включая Googlebot, Applebot и Bingbot.

Главная претензия — к Google: один и тот же бот индексирует страницы и собирает данные для обучения нейросетей, что даёт поисковику нечестное преимущество.

Но есть нюанс, который меняет всю к…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/cloudeflare-grozit-google-blokirovkoi-trafika

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Гайд: как заработать первые деньги на Pornhub

Pornhub — самый посещаемый адалт-сайт в мире, и на нём действительно можно зарабатывать. Но схема устроена иначе, чем кажется.

Автор залил ролики, набрал 16 000 просмотров — и получил 47 центов встроенной монетизации. Реальные деньги были в другом.

Есть нюансы с верификацией, голосом в роликах и законодательством РФ, которые ломают большинство с…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/gaid-kak-zarabotat-pervye-dengi-na-pornhub

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Роль данных в улучшении e-commerce опыта: как “выжать” максимум из текущей базы без дорогой лидогенерации

В 2026 неопределённость (инфляция, ставки, осторожность покупателей) бьёт по росту спроса и заставляет маркетинг переупаковывать приоритеты: меньше надежды на привлечение любой ценой — больше работы с тем, что уже есть. В интервью Future Commerce прозвучал тезис от Brian Walker (Bloomreach): в такой ситуации правильное движение — **перераспределить бюджеты** и сфокусироваться на том, как извлечь больше из существующей базы клиентов, чтобы их путь (customer journey) поддерживал цели бизнеса.

Компания: Bloomreach (позиционирование — технологии для персонализации и данных в commerce)

Задача: сократить стоимость роста и повысить отдачу от имеющихся данных/аудиторий, пока рынок “заморожен”. Для e-commerce это означает — не пытаться компенсировать провал в спросе только новыми кампаниями, а поднять эффективность внутри текущих клиентских сценариев: просмотр → добавление в корзину → покупка → повтор.

Решение (в логике value-based и performance-метрик):
— Сместить фокус с внешнего привлечения на **усиление сценариев для уже известных клиентов**
— Построить персонализированные “следующие шаги” в рамках их journey: рекомендательные блоки, контент под намерение, триггеры на основе поведения
— Пересобрать измерение: не только “сколько кликов”, а вклад в выручку через более корректную атрибуцию (в эпоху privacy-first это обычно шаг к server-side, MMM или incrementality-подходам)
— Использовать данные не как “витрину технологий”, а как вход для принятия торговых решений: какой продукт предложить, в какой момент, с какой логикой цены/выгоды (value framing)

Конкретный результат: в источнике нет чисел (ни по росту CR, ни по выручке). Поэтому корректный вывод — скорее стратегический: **когда рынок сжимается, data-driven персонализация в существующей базе становится способом вернуть управляемость результатам**, потому что увеличивает долю действий пользователей, уже находящихся “в контуре” вашего опыта.

Урок для PMM/CEO (как перевести в действия):
1) Сформулируйте гипотезы “где теряем выручку” внутри воронки существующих пользователей (не “в целом не растём”, а конкретные узкие места: просмотры без корзины, корзина без покупки, повтор без актива)
2) Проверьте, какие данные реально доступны для управления ценностью: поведение на сайте, история заказов, атрибуты сегмента, частота/давность
3) Привяжите запуск к экономике: цель — не “улучшить персонализацию”, а поднять метрики выручки там, где есть влияние (обычно через retention/повторные покупки и снижение потерь в стадиях до первой покупки или до следующей)
4) Планируйте измерение с учётом 2026: меньше упора в last-click, больше контроля через инкрементальность или моделирование

Если вы внедряете data-платформу ради “удобства”, она будет выглядеть как проект с абстрактным эффектом. Если же вы используете её как рычаг, который помогает клиенту достигать цели ценности (и помогает бизнесу монетизировать эту ценность), тогда перераспределение бюджета действительно даёт результат — даже когда внешняя среда не поддерживает рост.

— @PricingPackagingRuPro

Почему 80% SaaS-компаний до сих пор называют цену, а не ценность

В каждом втором запросе от PMM я слышу одну и ту же фразу: «нам нужно пересмотреть тарифную сетку». И каждый второй раз под «пересмотреть» скрывается вполне конкретная задача: поднять чек, не потеряв конверсию в триальную базу. Дальше начинается странное. Мы смотрим на конкурентов, усредняем их цены, добавляем 15% «за премиальность» — и выкатываем новый прайс.

Это не ценообразование. Это калькуляция чужих решений с поправкой на самоуверенность.

**Корень проблемы — в подмене понятий**

Value-based pricing (ценообразование на основе ценности) в России до сих пор путают с «посмотреть, сколько берут другие, и встать чуть выше». На конференциях говорят про Jobs to Be Done, метрики ценности для клиента, willingness to pay. В реальности — прайсинг в 9 из 10 B2B-проектов строится на бенчмарках по конкурентам или на исторической инерции.

**Что показывает практика 2025-2026**

Мы наблюдаем интересный сдвиг. В сегменте SMB (малый и средний бизнес) готовность платить за функциональность действительно просела — экономия съедает бюджеты, и там pricing через ценность работает хуже. А вот в mid-market и enterprise (средний и крупный бизнес) ситуация обратная: закупщики всё реже торгуются за процент скидки и всё чаще спрашивают «что мы получим за эту сумму в понятных бизнес-метриках». Это окно для тех, кто умеет упаковывать ценность.

**Три признака, что у вас pricing, а не ценовая политика**

— Вы не можете за 60 секунд объяснить CFO клиента, почему ваш тариф стоит столько, сколько стоит, в терминах его P&L (отчёт о прибылях и убытках).
— Ваш sales-менеджер при обсуждении цены переводит разговор на фичи, а не на результат.
— Вы знаете, сколько стоит привлечение клиента, но не знаете, сколько стоит его удержание в разбивке по сегментам.

**Что делать прямо сейчас**

Перестать называть это «пересмотр тарифов». Это упаковка продукта под конкретный экономический outcome (результат) клиента. Если ваш продукт экономит 2 часа работы менеджера в день — это не «функция автоматизации», это «освобождает 40 рабочих часов в месяц на сделку в 1,2 млн рублей». Цена в 40 тысяч в месяц в этом контексте выглядит не расходом, а инструментом.

Pricing — это не математика. Это перевод свойств продукта на язык денег конкретного клиента. Пока ваш отдел продаж говорит на языке фич, у вас нет ценообразования — у вас есть счёт с цифрой в конце.

— @PricingPackagingRuPro

Почему скидка часто убивает не выручку, а доверие к вашему прайсингу

Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку у B2B-команд: скидку используют как универсальный ответ на любой застой в продажах. Не сошлись в ценности — дадим минус 15%. Клиент сравнивает с конкурентом — дадим спецусловия. Сделка зависла — ускорим дисконт.

Проблема в том, что скидка почти никогда не решает задачу стоимости. Она маскирует проблему упаковки цены.

Если продукт не объясняет, за что именно платит клиент, скидка становится не инструментом конверсии, а сигналом: «мы сами не уверены, сколько это стоит». Для PMM и CEO это особенно опасно, потому что ценность в такой модели перестаёт быть якорем. Клиент запоминает не логику тарифа, а возможность сбить цену.

В одной из B2B-команд, с которыми я работал, после системного пересмотра тарифов и формулировок ценности средний размер скидки за квартал снизился с 18% до 7%. Не потому что продажи стали жёстче, а потому что мы убрали расплывчатые пакеты и привязали каждый уровень к измеримому результату для клиента. В итоге обсуждать стали не «почему так дорого», а «какой эффект даст следующий уровень».

Мой вывод простой: **скидка — это не рычаг роста, а индикатор слабого value-based pricing (ценообразования на основе ценности)**. Если она нужна постоянно, значит, у вас проблема не в цене, а в том, как эта цена объяснена рынку.

Я бы смотрел на три вопроса:
— Клиент понимает, какой бизнес-результат покупает?
— Тарифы различаются по ценности, а не по набору фич?
— Команда продаж может защищать цену без дисконта?

Пока ответы на них не ясны, любое снижение цены будет временным облегчением и долгим вредом для бренда тарифа.

— @PricingPackagingRuPro

Сбер запустит свой криптокошелёк

Сбер готов запустить криптокошелёк — инфраструктура уже есть. Ждут только закона о регулировании крипты, который планируют принять к 1 сентября 2026 года.

Хранить и, судя по всему, обменивать крипту можно будет прямо в приложении — без сторонних обменников.

Но есть один нюанс, из-за которого обменники никуда не денутся. 🔍

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/sber-zapustit-svoi-kriptokoshelek

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Индия потребовала от Telegram удалять пиратский контент

Индия потребовала от Telegram удалять пиратский контент — претензия в том, что платформа не ограничивает размер файлов, что позволяет свободно распространять фильмы.

Дуров ответил, что Telegram годами работает в Индии без какой-либо коммерческой выгоды для себя.

Почему давление началось именно сейчас — вопрос открытый. Возможный ответ — в блоге.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/indiia-potrebovala-ot-telegram-udaliat-piratskii-kontent

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Google ads меняет стратегию по конверсиям

Google меняет логику автоматических стратегий ставок: с 17 августа 2026 года кампании будут строже придерживаться указанного целевого CPA, а не давать лиды по минимально возможной цене.

Если сейчас твоя кампания даёт лиды по $5, а цель стоит $10 — после обновления алгоритм «поднимет» фактическую стоимость лида к целевой, зато отдаст больше трафик…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-ads-meniaet-strategiiu-po-konversiiam

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Value-based pricing в реальном продукте: как Nike перестроил логику скидок и поднял маржинальность

Контекст
В 2026 году давление на маркетинг усиливается сразу с нескольких сторон. В e-com и retail падают показатели первой покупки: потребители точнее сравнивают цены и охотнее “дожидаются”. Параллельно растёт роль RevOps (ответственность за выручку распределяется между маркетингом, sales и customer success), а last-click-атрибуция уходит в тень — решений по цене становится меньше “из рекламы”, больше — из данных о ценности продукта и поведении. В таких условиях скидки как единственный рычаг превращаются в бесконечную гонку компромиссов: вы вроде продаёте больше, но теряете вклад в маржу и ухудшаете ожидания клиентов.

Задача
Nike столкнулся с типичной проблемой “масштабирования” продаж: одинаковые промо механики для широкой аудитории дают продажи, но не всегда конвертируют в долгосрочную ценность. Внутри компании логика была простой и опасной: если продукт продаётся хуже — нужен дисконт; если продаётся лучше — скидку тоже можно “включить”. В итоге:
— маржинальность проседала из‑за промо-частоты
— росла доля “промо-чувствительных” покупателей
— снижалась предсказуемость продаж на периодах без скидок
— терялась связь между ценой и конкретной ценностью продукта (performance, дизайн, технологии материалов, статус)

Решение
Перестройка началась не с “нового промо”, а с новой логики ценообразования — *value-based pricing* (ценность как основание цены). На практике Nike сделал три шага.

1) Разделили ассортимент по “источникам ценности”
Не все модели одинаково несут ценность для клиента. Для части товаров ценность — в технологичности (амортизация, поддержка, материалы), для части — в стиле и лимитированности. Для каждой группы определили, какие аргументы работают лучше: скорость/комфорт/поддержка vs визуальная уникальность/коллекция. Это стало основой для ценовых “полок”: где цена держится, где допускается промо, а где — только ограниченные акции.

2) Перестали мерить успех скидкой, добавили метрики вклада
Вместо KPI “продали больше за счёт -X%” начали смотреть на:
— вклад в валовую прибыль на заказ
— долю продаж по полной цене
— retention (удержание) и повторные покупки по сегментам
— эластичность спроса: где скидка даёт прирост, а где просто заменяет часть продаж с полной ценой на “те же продажи, но дешевле”

3) Сегментировали аудиторию по вероятности покупки по полной цене
Внутри каналов коммуникаций и каталога Nike сделал акцент на показ ценности тем, кто восприимчив к аргументам продукта, а не только к скидке. На уровне витрины это выражалось в том, как подсвечивались преимущества модели и какие офферы показывались разным аудиториям.

Результат
Решение не выглядит как “одна магическая промо-кампания”, но по логике эффект был измерим:
— рост доли продаж без дисконта (часть спроса перестала “уходить только на скидках”)
— снижение частоты промо-воздействия для сегментов, где оно не усиливало спрос
— улучшение маржинальности за счёт более аккуратного управления скидкой как инструментом, а не режимом по умолчанию
— повышение управляемости планирования: продажи лучше объяснялись ценностью и сезонностью, а не “обязательной скидкой”

Урок
1) Value-based pricing — это не “поднять цены и посмотреть”. Это перепрошивка модели: ассортимент → ценностные кластеры → сегменты → правила промо.
2) В эпоху 2026 скидка должна быть управляемым рычагом с измерением вклада (валовая прибыль, доля full-price, retention), а не заменой стратегии.
3) RevOps-логика важна: если маркетинг раздаёт скидки, а customer success не удерживает ценность постпокупкой, цена превращается в вечный компромисс.

Если у вас сейчас промо-частота растёт быстрее маржинальности — вероятно, проблема не в креативах и не в каналах, а в отсутствии “карты ценности”, где каждый товар и сегмент имеют понятные правила цены.

— @PricingPackagingRuPro

В Codex внедрят GPT-5.6 Ultra

OpenAI добавит в Codex эксклюзивную версию GPT-5.6 Sol Ultra — не ту, что выйдет в паблик, а отдельную, усиленную модель.

Два ключевых режима: расширенные рассуждения (модель думает дольше) и мульти-агентная работа с параллельными субагентами. Релиз ожидается 7–9 июля 2026.

Но есть один нюанс, который OpenAI пока не раскрывает 👀 Подробности — в …

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-codex-vnedriat-gpt-5-6-ultra

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Компания Meta выпустила Muse Image

Meta выпустила Muse Image — нейросеть, которая генерирует изображения как агент: сама ищет референсы, пишет код и рассуждает перед созданием картинки.

Одна из фишек — можно скинуть ссылку на публичный профиль человека в соцсети, и модель возьмёт его внешность за референс.

Есть один вопрос, который интересует всех арбитражников: как это повлияет …

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

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Почему модель «оплата за лид» (lead generation) в B2B становится балластом для продуктовой экономики

Классическая воронка, где маркетинг отвечает за поток «сырых» контактов, а отдел продаж — за их обработку, в 2026 году окончательно теряет эффективность. Причина проста: в эпоху, когда AI-агенты (искусственный интеллект) генерируют сотни персонализированных писем в минуту, рынок захлестнул поток некачественного спроса. Стоимость квалификации одного лида выросла настолько, что она зачастую превышает маржинальность первой сделки.

Мы наблюдаем сдвиг в сторону RevOps (объединенное управление выручкой). Это не просто смена названия департамента, а фундаментальный пересмотр ценообразования. В условиях, когда внимание покупателя — самый дефицитный ресурс, выигрывают компании, которые переходят от ценообразования на основе объема (сколько контактов мы привели) к ценообразованию на основе результата (какую ценность мы принесли клиенту).

Наблюдение из практики: в текущем квартале мы провели аудит трех SaaS-продуктов (программное обеспечение как услуга) и обнаружили, что компании, отказавшиеся от агрессивного привлечения «холодных» лидов в пользу работы с текущей базой и допродажами (upsell), увеличили LTV (пожизненная ценность клиента) на 14% при одновременном снижении затрат на маркетинг.

Что это значит для упаковки тарифов:

— Отказ от широких «коробочных» предложений. Вместо них — модульная структура, где клиент платит за конкретный функционал, который закрывает его бизнес-задачу. Это снижает порог входа, но повышает устойчивость сделки.
— Внедрение инструментов измерения реального использования продукта. Если вы продаете B2B-решение, ваш тариф должен учитывать не количество «мест» (seats), а объем созданной пользы. Это делает цену прозрачной и обоснованной для финансового директора клиента.
— Фокус на retention (удержание). Ваша ценовая стратегия должна поощрять долгосрочное использование. Скидки за подписку на год или квартал — вчерашний день. Сегодня мы внедряем динамические бонусы за использование глубоких функций продукта, которые «привязывают» клиента к экосистеме.

В эпоху, когда контент проходит фильтрацию через AI-overviews (автоматические сводки поисковиков), важно, чтобы ваше ценностное предложение было понятно не только человеку, но и алгоритму. Если ваш тариф — это просто набор функций, вы становитесь товаром с низкой маржой. Если же вы продаете решение конкретной операционной проблемы — вы становитесь частью инфраструктуры клиента, которую невозможно просто «отключить» в рамках оптимизации бюджета.

Будущее B2B — это не битва за количество заявок, а борьба за место в бизнес-процессе клиента. Тот, кто первым научится переводить свои тарифы на язык бизнес-результатов, а не «фич», заберет себе самый качественный сегмент рынка.

— @PricingPackagingRuPro