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 event-based воронку в SaaS за 1 неделю

Если вы смотрите только на регистрации и заявки, вы не видите, где теряется выручка. Для SaaS-маркетолога полезнее собрать воронку на событиях: не «человек пришёл», а «дошёл до ценности». Это особенно важно в 2026 году, когда last-click уже не объясняет путь клиента, а RevOps ждёт от маркетинга вклад в выручку, а не в лиды.

Что сделать за неделю:

— День 1. Опишите 1 ключевой сценарий пользователя: регистрация → первый полезный шаг → активация → оплата/заявка на демо. Не берите больше одного сценария, иначе данные расплывутся.

— День 2. Для каждого шага зафиксируйте событие в продукте и в аналитике: signup, completed_onboarding, created_first_value, viewed_pricing, requested_demo. У каждого события должны быть единые названия и чёткие условия срабатывания.

— День 3. Проверьте, что события реально отправляются: с нужным user_id, временем, источником трафика и типом аккаунта. Если есть server-side-сбор, дублируйте критичные события на сервере, чтобы не терять данные из-за приватности и блокировок.

— День 4. Соберите воронку по шагам и посмотрите, где самый большой провал. Не усредняйте по всем каналам: разбейте хотя бы на paid, organic и direct.

— День 5. Добавьте к воронке 1–2 когортных среза: по дате регистрации и по каналу привлечения. Так вы увидите, какой трафик не просто даёт лиды, а доводит людей до активации и оплаты.

— День 6–7. Сформулируйте 2 гипотезы улучшения и проверьте их через следующий цикл: упростить первый шаг, сократить время до value, изменить onboarding, усилить страницу pricing.

**Главное правило:** если событие не влияет на решение о бюджете, продукте или канале — его не надо тащить в дашборд.

Именно такая воронка помогает маркетингу говорить с продуктом и продажами на одном языке: не про количество заявок, а про движение к выручке.

— @ProductAnalyticsMK

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

Сначала смотрят на когорту, потом на воронку

За последний месяц в SaaS-аналитике часто вижу один и тот же сдвиг: в разборе результатов всё реже начинают с общего объёма лидов или заявок, а всё чаще — с поведения когорт после первого события. Смотрят, как ведут себя группы по каналу привлечения, по версии продукта, по первому использованию ключевой функции.

На встречах это выглядит так:
— сначала event-цепочка первого визита;
— затем переход в активацию;
— потом удержание по когортам на 7/14/30 день;
— и уже после этого — классическая воронка.

Отдельно заметно, что в отчётах чаще появляются не просто конверсии, а разрезы по времени до события и по повторяемости действий. Для маркетолога это меняет привычный порядок вопросов: не только «сколько пришло», но и «какие события происходят после первого касания» и «на каком шаге когорта начинает расходиться».

У вас сейчас тоже чаще смотрят на когорты, чем на верх воронки?

— @ProductAnalyticsMK

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

Почему cohort-аналитика снова важнее «красивая» воронка

Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку у SaaS-маркетологов: в отчётах живёт идеальная воронка, а в реальности — разъехавшиеся когорты. На слайде всё выглядит ровно: лиды пришли, MQL дошли, сделки закрылись. Но если смотреть по когортам, картина меняется радикально: одни каналы дают быстрый старт и слабое удержание, другие — медленнее конвертируют, зато приносят клиентов с лучшим LTV и большим апсейлом.

По моему опыту, именно когорты лучше всего показывают, что маркетинг в B2B уже нельзя мерить только верхом воронки. Когда RevOps становится общей зоной ответственности маркетинга, продаж и customer success, вопрос звучит иначе: не «сколько лидов мы собрали?», а «какие сегменты пользователей доживают до ценности и возвращают деньги компании в горизонте 3–6 месяцев?».

Я бы советовал смотреть на три слоя одновременно:
— event-аналитику: что человек сделал до и после первого касания;
— funnel-аналитику: где именно он отвалился;
— cohort-аналитику: как меняется поведение по времени, а не только по этапу.

Одна практическая цифра: в SaaS-проектах, где мы перестраивали отчётность с MQL-логики на когорты по каналу привлечения и первому ключевому действию, разница в ретеншене между «похожими» источниками доходила до 20–35% уже к третьему месяцу. И это ломало привычные оценки эффективности: самый дешёвый лид часто оказывался самым дорогим клиентом.

Мой вывод простой: **воронка отвечает за движение, когорты — за качество движения**. Если у вас нет когорт, вы видите только вход в систему. А для маркетолога в SaaS важен не вход сам по себе, а то, как этот вход превращается в выручку, удержание и повторную покупку.

— @ProductAnalyticsMK

@PaidSocialCraft разбирают это с практической стороны

Событие важнее канала, когда нужно понять спрос

В B2B-маркетинге до сих пор слишком много доверия к «открытиям» и кликам, будто они сами по себе объясняют спрос. На практике самый честный сигнал часто дают events — действия внутри продукта, на вебинаре, в демо, в калькуляторе, в trial. Именно там видно не только интерес, но и намерение. В эпоху, когда last-click всё хуже отражает реальность, я бы смотрел не на охват, а на последовательность событий: они лучше показывают, где у пользователя возникло решение.

— @ProductAnalyticsMK

Смерть MQL-метрик: почему пора переходить на Revenue Operations

Классическая модель маркетинга, где мы измеряем успех количеством собранных контактов (MQL — квалифицированные маркетинговые лиды), окончательно перестала отражать реальность в SaaS-сегменте 2026 года. В эпоху, когда цикл сделки удлинился, а принятие решений сместилось в сторону коллективных комитетов, погоня за «лидами» превратилась в гонку за призраками.

Проблема не в самих лидах, а в разрыве между маркетингом и выручкой. Сейчас мы наблюдаем закат эпохи, когда маркетолог отвечает за «вход» в воронку, а отдел продаж — за «выход». В текущих условиях, когда эффективность SEO падает из-за преобладания ответов нейросетей, а стоимость привлечения клиента стабильно растет, фокус неизбежно смещается в сторону RevOps (объединенное управление выручкой).

Мое наблюдение из текущей практики: те команды, которые продолжают сегментировать воронку на *marketing-qualified* и *sales-qualified*, теряют до 30% потенциальных сделок из-за отсутствия единого контекста. В B2B-секторе сегодня побеждает не тот, кто нагнал больше трафика, а тот, кто выстроил непрерывную аналитическую цепочку от первого касания до продления подписки.

Что это меняет для нас, аналитиков:
— Мы перестаем считать конверсию в «заявку» ключевой метрикой. Вместо этого вводим сквозную конверсию в *Pipeline* (воронку активных сделок) с учетом качества данных от *Customer Success* (отдела сопровождения клиентов).
— Мы переходим от атрибуции последнего клика к *MMM* (моделированию маркетингового микса), чтобы понимать, какие каналы реально влияют на выбор в условиях *Zero-click* (бескликового) потребления контента.
— Ценность команды маркетинга теперь оценивается по *Net Revenue Retention* (чистому удержанию выручки). Если ваш контент не помогает клиенту пользоваться продуктом дольше и эффективнее, то никакой объем трафика не спасет юнит-экономику.

Маркетинг больше не может быть «генератором лидов». Он становится частью единого механизма по управлению выручкой. Если вы до сих пор отчитываетесь количеством регистраций в CRM, вы работаете в парадигме пятилетней давности. Пора пересобирать дашборды вокруг того, как растет выручка с когорт, а не вокруг того, сколько человек скачали ваш последний технический обзор.

— @ProductAnalyticsMK

Глубже разбирают этот метод в @MarketingLeadershipRoom