Создателя Telegram снова допрашивали

Павла Дурова снова допросили во Франции: встреча с следствием длилась более 6 часов.

Это уже не первый эпизод в деле, которое тянется с 2024 года: тогда основателя Telegram арестовали в аэропорту Ле-бурже и ограничивали в выезде до июня 2025.

Что именно выясняли на новом допросе — не раскрывают. Но давление на Telegram растёт, и в этой истории е…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/sozdatelia-telegram-snova-doprashivali

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Cloudflare запустил функцию Drop

Cloudflare запустил Drop — сервис, который разворачивает временный сайт за несколько секунд прямо из zip-архива.

Без аккаунта можно создавать сколько угодно таких страниц, но ссылка живёт всего 1 час. Потом сайт придётся переносить в аккаунт.

Зачем это нужно арбитражнику и что можно успеть за это время — в блоге.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/cloudflare-zapustil-funkciiu-drop

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Фаннел больше не объясняет выручку сам по себе

В SaaS я всё чаще смотрю не на «красивую» воронку, а на связку событий после первого касания: активация, повторное использование, переход в оплату, расширение. Когда маркетинг живёт только в MQL и SQL, он теряет связь с деньгами. А в 2026 году, где RevOps важнее разрозненных метрик, ценность не в количестве шагов, а в том, какие события реально двигают cohort (когорту) к LTV (пожизненной ценности).

— @ProductAnalyticsMK

Open AI выпустила ChatGPT-5.6 и ChatGPT Work

OpenAI выпустила ChatGPT-5.6 и ChatGPT Work: новая модель получила три версии и понятный прайс, а Work стал универсальным инструментом для кодинга, текстов, изображений и анализа данных. Вывод простой: экосистема ChatGPT усиливается, а фокус смещается на многофункциональные сценарии, где один продукт закрывает сразу несколько задач.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/open-ai-vypustila-chatgpt-5-6-i-chatgpt-work

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

SpacexAI выпустила Grok 4.5

xAI выпустила Grok 4.5 — новую версию флагманской нейросети, доступную в Cursor на всех тарифах и по API за $2 за миллион входных токенов. Бенчмарков пока нет, но модель в 4,2 раза экономнее по токенам на SWE Bench Pro и обучена на данных Cursor, что делает её сильным инструментом для разработки приложений.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/spacexai-vypustila-grok-4-5

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

ChatGPT ads внедрил функцию автосоздания креативов

OpenAI добавила в ChatGPT Ads автогенерацию креативов: вставляешь ссылку на сайт, ИИ анализирует лендинг и создаёт релевантный креатив. По ощущениям, такие материалы должны легко проходить модерацию, но пока неясно, насколько они поддаются правкам. Источник интересен ещё и тем, что вайт можно сгенерировать тут же через ChatGPT.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/chatgpt-ads-vnedril-funkciiu-avtosozdaniia-kreativov

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

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

Почему я больше не верю в «идеальный» воронковый отчёт

В B2B-маркетинге до сих пор любят рисовать воронку как аккуратную лестницу: визит → лид → MQL → SQL → сделка. На слайде это выглядит убедительно. В жизни — почти всегда врет.

Я всё чаще вижу одну и ту же проблему: маркетинг оптимизируют под событие, которое удобно считать, а не под событие, которое двигает выручку. Лидов много, а продаж нет. Регистраций достаточно, а активация слабая. Демо-броней становится больше, но pipeline не растёт. Воронка при этом «здоровая» — если смотреть только на верхние слои.

Моё мнение простое: в 2026 году полезнее строить не линейную воронку, а связку из **событий, когорт и времени до ценности**.

Что это меняет на практике:
— Сначала я смотрю не на MQL, а на первый продуктовый или поведенческий сигнал, после которого у пользователя реально повышается шанс стать платящим.
— Потом проверяю когорты: какие источники приводят людей, которые возвращаются, донастраивают профиль, приглашают команду, доходят до второго касания с продуктом.
— И только затем соединяю это с продажами и RevOps — чтобы видеть, где маркетинг создаёт не объём, а качество спроса.

У меня был показательный кейс: канал с меньшим числом регистраций давал в 1,8 раза больше пользователей, дошедших до ключевого события в продукте, чем «эффективный» источник с дешёвым лидом. Если бы мы смотрели только на стоимость лида, это решение выглядело бы как ошибка. Если смотреть на когорты — как очевидный выбор.

Именно поэтому я всё меньше доверяю отчётам, где успех измеряется одним переходом между стадиями. В мире, где last-click и линейные модели всё хуже объясняют вклад каналов, выигрывает тот, кто умеет связывать **поведение, качество и выручку**.

Воронка нужна. Но как черновик. Не как истина.

— @ProductAnalyticsMK

Почему маркетологу в SaaS пора перестать смотреть только на воронку

Когда маркетолог в SaaS открывает дашборд, почти всегда первым делом смотрит на воронку: визиты, регистрации, демо, сделки. Это удобно, потому что воронка даёт ощущение контроля. Но в 2026 году этого уже недостаточно.

Причина простая: путь клиента стал длиннее, шумнее и менее линейным. Человек может увидеть ваш пост в телеграме, вернуться через AI-обзор в поиске, скачать отчёт через неделю, а решение принять только после двух касаний с sales и одного письма от customer success. Если считать только шаги до регистрации, вы видите не бизнес, а его тень.

**Воронка отвечает на вопрос “сколько”, но не объясняет “почему”.**
Регистраций стало меньше — и что дальше? Это проблема трафика, оффера, качества лида или смены сегмента? Воронка этого не покажет. Нужны события, которые раскрывают поведение: просмотр ключевой страницы, повторный визит, начало настройки, приглашение коллеги, возврат после письма.

Пример: у SaaS-продукта для финансовых команд конверсия из demo request в оплату упала на 18%. По классической воронке выглядело так, будто «лиды хуже». Но события показали другое: люди чаще доходили до демо, однако стали реже открывать страницу с интеграциями. Оказалось, на рынке выросла чувствительность к совместимости с ERP, а не к цене. Без событий эта причина осталась бы невидимой.

**События — это не трекинг ради трекинга, а способ увидеть намерение.**
Маркетологу важно не просто знать, что пользователь был на сайте, а понимать, в какой логике он двигался. Для этого полезно строить не сотни метрик, а несколько смысловых событийных слоёв:
— вход в интерес;
— появление намерения;
— подтверждение ценности;
— готовность к разговору;
— ранний сигнал удержания.

Пример: если человек трижды смотрит страницу «кейсы», затем возвращается на тарифы и открывает калькулятор, это уже не случайный посетитель. Это ранний сигнал спроса. В RevOps-модели такой сигнал должен уходить не только в маркетинг, но и в sales, чтобы диалог начинался не с общего скрипта, а с конкретного сценария применения.

**Когорты важнее среднего показателя, когда рынок меняется.**
Средние значения любят скрывать правду. На первом экране дашборда может быть красивый рост retention, но если разложить пользователей по когортам, окажется, что новые клиенты держатся хуже старых, а общий рост вытянут старой базой.

Пример: у B2B-сервиса после запуска нового позиционирования выросла регистрация на вебинары, но падал переход в активное использование. Когортный анализ показал, что аудитория стала шире, но менее зрелой: много маркетологов-универсалов, мало специалистов с уже сформированной болью. Значит, проблема была не в продукте, а в таргетинге и обещании. Это типичная история 2026 года: AI помогает масштабировать охват, но без когорт легко масштабировать и ошибку.

**Хорошая аналитика в SaaS начинается не с отчёта, а с вопроса о решении.**
События, воронки и когорты должны отвечать не на вопрос «что произошло», а на вопрос «какое решение мы теперь примем». Если после анализа ничего не меняется в бюджете, каналах, контенте или работе с лидом — значит, аналитика была декоративной.

Пример: команда видит, что лиды из статей с informational SEO дают дешёвый трафик, но почти не доходят до активации. В эпоху AI-overviews это уже ожидаемо: чистое информационное SEO слабеет, а выигрывает topical authority — авторитет по теме. Значит, нужно не наращивать объём статей, а строить контент вокруг сценариев применения, сравнения и расчётов, где пользователь ближе к решению.

В SaaS выигрывает не тот, кто быстрее считает верх воронки, а тот, кто точнее понимает путь к выручке. События показывают движение, воронка — этапы, когорты — качество времени. Вместе они дают не просто отчёт, а рабочую карту роста. И в 2026 году это уже не «продвинутая аналитика», а базовая гигиена маркетинга.

— @ProductAnalyticsMK

Почему в SaaS я больше не верю в «идеальную воронку»

Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку у маркетологов в SaaS: они пытаются описать рост как аккуратную воронку из учебника — визит, лид, MQL, SQL, сделка. Проблема в том, что в 2026 году такой рисунок чаще мешает, чем помогает.

Я бы смотрел не на «воронку вообще», а на **связку событий, когорт и возвратов**. Потому что реальный рост почти всегда рождается не в первом касании, а в повторяемом поведении: пользователь вернулся, пригласил коллегу, дошёл до ключевого действия, начал использовать продукт в команде, а затем расширился. Именно это и есть аналитика, которая полезна маркетингу, а не просто красива в дашборде.

Один практический пример: в одном B2B SaaS мы сравнили два отчёта. В первом — классическая воронка по лидам. Во втором — когортный анализ по дате первого визита и по достижению «активационного события» в первые 7 дней. На уровне лидов картина выглядела стабильной. А вот когорты показали, что пользователи, которые за первую неделю совершали 2 и более целевых действий, давали в 3,4 раза выше шанс дойти до платной команды в течение 60 дней. Маркетинг этого раньше не видел, потому что мерил вход, а не прогресс.

Поэтому мой тезис простой: **в SaaS надо измерять не путь к форме, а путь к ценности**. Формы и заявки — это лишь прокси. Ценность — это повторяемое событие, которое сдвигает пользователя ближе к удержанию и выручке.

Отсюда и меняется роль аналитики:
— события важнее страниц;
— когорты важнее средних;
— возвраты важнее разовых конверсий;
— вклад маркетинга важнее последнего клика.

Когда маркетинг и продукт начинают смотреть на одни и те же события, разговор о «какой канал лучше» быстро становится взрослее. Вопрос уже не в том, кто привёл лид, а в том, кто привёл пользователя с высоким шансом остаться и расшириться.

И это, по-моему, главная зрелость аналитики для маркетолога в SaaS.

— @ProductAnalyticsMK

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

Когортный анализ не заменяет воронку

Миф в продуктовой аналитике живёт давно: если мы видим когорты, то воронка уже не нужна. Якобы когорты лучше отвечают на «кто остаётся», а значит можно строить решения только на них.

Откуда это берётся? Часто из усталости от «линейной» отчётности. Маркетолог в SaaS видит, что last-click (последний клик) врёт, MQL/SQL цепочка распадается, и хочется найти один «умный» график, который объяснит всё. Когорты действительно полезны: они показывают удержание, поведение по времени, качество привлечения. Но они не показывают, где именно теряется поток.

Почему это неправда? Потому что когортный анализ отвечает на вопрос «что стало с пришедшими», а воронка — «на каком шаге сломался переход». Это разные задачи. Если у вас вырос retention, но упал конверсионный поток из демо в оплату, когорты могут это замаскировать. Если наоборот просел верх воронки, хорошие когорты просто не успеют это компенсировать.

**Что вместо этого?** Связка, а не выбор:
— воронка показывает потери по шагам;
— когорты показывают качество и эффект изменений во времени;
— events (события) соединяют оба слоя в одну логику.

В 2026-м, когда last-click всё хуже работает, а privacy-first атрибуция требует server-side, MMM и incrementality, это особенно важно. Не ищите «один главный отчёт». Стройте систему: воронка — для диагностики, когорты — для проверки качества, события — для доказательства причинности.

— @ProductAnalyticsMK

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

Лид, событие и сессия: три разных уровня одной воронки

В аналитике маркетинга эти термины часто смешивают, хотя они отвечают на разные вопросы.

**Событие (event)** — это любое зафиксированное действие пользователя: просмотр страницы, клик по кнопке, отправка формы, добавление в корзину, звонок. Событие — самый низкий уровень данных: «что именно произошло».

**Сессия** — это набор событий в рамках одного визита. Она помогает понять поведение в коротком отрезке времени: сколько шагов сделал пользователь до конверсии, где вышел из пути, как менялась активность внутри визита.

**Лид** — это уже не поведение, а сущность в CRM: контакт или компания, с которой маркетинг и продажи могут работать дальше. Лид появляется не из клика, а из бизнес-правила: например, после заполнения формы, запроса демо или квалификации.

Типичная ошибка — считать лидом каждое событие с намерением. Клик по прайс-листу или просмотр кейса могут быть сильным сигналом, но сами по себе это ещё не лид. Если смешать уровни, в отчётах растут «лиды», а выручка — нет.

Пример: пользователь зашёл на лендинг, посмотрел 4 страницы, скачал PDF и отправил форму.
— события: page_view, file_download, form_submit
— сессия: один визит с цепочкой действий
— лид: запись в CRM после form_submit

Для маркетолога в SaaS это важно ещё и в 2026 году: когда last-click слабеет, именно точная иерархия событий, сессий и лидов помогает строить нормальную атрибуцию, а не спорить о цифрах.

— @ProductAnalyticsMK

По этой же теме советуем @BeautyMarketingRu

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