Claude code теперь умеет запускать Ios-прилы

Anthropic превратила Claude Code Desktop в инструмент для сборки и отладки iOS-приложений прямо в симуляторе Apple. Claude видит интерфейс, читает экран и сразу вносит правки без computer use и разрешений на запись экрана. Для работы нужен Mac, Xcode и подписка Pro/Max/Team. Вывод: это удобный способ быстрее тестировать iOS-оферы и фичи.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/claude-code-teper-umeet-zapuskat-ios-prily

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Open AI запустила рекламный сервис в ChatGPT

OpenAI запустила рекламу в ChatGPT: спонсорские блоки показываются в бесплатной версии и тарифе Go, а закупка идёт по CPM и CPC с бюджетом на уровне адсетов. Для арбитражников это пока дорогой тест: рекомендованный CPC $3–5, ограниченные гео, есть UTM и базовая статистика, но окупаемость под вопросом.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/open-ai-zapustila-reklamnyi-servis-v-chatgpt

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Как собрать событийную воронку в SaaS за 7 дней

Если маркетолог в SaaS смотрит только на лиды, он теряет половину картины. В 2026 важнее не «сколько оставили заявку», а **что человек сделал до и после**: дошёл ли до ценности, вернулся ли, начал ли пользоваться функцией, которая влияет на выручку.

Вот рабочий порядок.

— День 1. Зафиксируйте одну бизнес-цель: активация, пробный период, апгрейд, удержание. Не берите сразу всё.
— День 2. Выпишите 5–7 ключевых событий по пути пользователя: визит, регистрация, первый вход, ключевое действие, возврат, оплата.
— День 3. Назначьте каждому событию роль в воронке: вход, активация, ценность, монетизация, удержание. Уберите всё лишнее.
— День 4. Сведите события в одну схему с переходами: сколько пользователей переходит от шага к шагу и где «сыпется» путь.
— День 5. Добавьте разрезы по каналам, сегментам и типу аккаунта. Часто проблема не в канале, а в том, что трафик ведёт на разный уровень намерения.
— День 6. Постройте когорты по дате регистрации или первого ключевого действия. Смотрите не среднюю конверсию, а поведение групп на 7, 14, 30 день.
— День 7. Сверьте события с продажами и customer success: какие действия реально коррелируют с оплатой и продлением.

**Правило:** если событие не помогает принять решение, его не должно быть в схеме.

Что получится на выходе:
— одна карта пути клиента;
— 3–5 событий, по которым можно управлять маркетингом;
— когорты, где видно не только привлечение, но и качество спроса.

Такой каркас полезнее, чем десяток «метрик ради метрик». В эпоху privacy-first атрибуции и слабого last-click именно событийная воронка показывает, где маркетинг влияет на выручку, а где просто приносит трафик.

— @ProductAnalyticsMK

Google выпустила новую Gemini 3.6 flash

Google выкатил новую линейку Gemini: 3.6 Flash стала основной моделью и выгоднее прошлой, при этом лучше в кодинге. 3.5 Flash-Lite — самая быстрая, подходит для рисёрча и анализа доков. Flash Cyber ориентирована на поиск уязвимостей, но доступна только в пилоте.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-vypustila-novuiu-gemini-3-6-flash

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

IOS 27 будут блокировать за долги

Apple готовит в iOS 27 механизм блокировки iPhone при просрочке по лизингу: часть функций останется доступной, чтобы можно было оплатить долг. Для CPA и партнёрского маркетинга это сигнал, что финтех и рассрочка всё глубже вшиваются в экосистему бренда, а доступ к устройству может зависеть от статуса договора.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/ios-27-budut-blokirovat-za-dolgi

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Meta разрабатывает приложение для сочинения сказок

Meta тестирует AI-приложение для создания детских сказок: пользователь задаёт героя, мир и мораль, а нейросеть сама пишет текст, рисует иллюстрации и добавляет музыку. Это шаг к массовой генерации контента, где качество, персонализация и скорость важнее ручной работы — а для арбитража и CPA это ещё один инструмент, ускоряющий упаковку креативов и кейсов.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/meta-razrabatyvaet-prilozhenie-dlia-sochineniia-skazok

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Как выстроить атрибуцию по модели маркетингового микса (MMM) в эпоху privacy-first

В 2026 году классическая модель атрибуции последнего клика окончательно стала бесполезной из-за блокировок файлов cookie и политики конфиденциальности браузеров. Если ваш SaaS-продукт полагается на серверную аналитику, но не учитывает внешние факторы влияния, вы принимаете решения на основе искаженных данных. Маркетинговый микс (MMM) позволяет оценить вклад каждого канала в выручку без привязки к персональным данным пользователя.

Чтобы внедрить базовую модель на этой неделе, придерживайтесь следующего алгоритма:

— Соберите исторические данные по всем каналам привлечения за последние 24 месяца с разбивкой по неделям. Необходимы данные по расходам на рекламу, количеству показов и органическому охвату.

— Сформируйте временные ряды по внешним переменным, влияющим на ваш бизнес: праздничные периоды, сезонность, крупные изменения цен (прайсинг) или действия конкурентов. Без учета этих факторов модель припишет рост продаж исключительно маркетинговым активностям.

— Подготовьте метрику целевого действия, сфокусированную на RevOps (общая ответственность маркетинга и продаж за доход). Вместо количества регистраций используйте объем привлеченной выручки или доход на одного пользователя (ARPU).

— Заложите в модель функцию затухания рекламного эффекта. В B2B-секторе влияние одного касания редко ограничивается неделей: добавьте лаг (задержку) в 2–4 недели для медийных кампаний, чтобы увидеть, как охват сегодня превращается в подписку завтра.

— Проведите тест на корреляцию между расходами и выручкой. Если коэффициент корреляции для канала ниже 0,3 — модель не видит влияния. Это сигнал к пересмотру стратегии присутствия в данном сегменте.

На выходе вы получите коэффициенты эластичности для каждого канала. Это позволит рассчитать предельные затраты: сколько выручки принесет каждый дополнительный рубль, вложенный в конкретный источник. В условиях снижения покупательской способности важно не количество лидов, а эффективность их конверсии в долгосрочный LTV (пожизненную ценность клиента).

Переход на статистические модели вместо трекинга «пользователя за пользователем» — единственный способ сохранить прозрачность маркетинга, когда браузеры скрывают от нас всё больше данных. Начните с анализа накопленных данных, а не с внедрения сложных нейросетей, и вы увидите реальную долю влияния бренда на общую выручку.

— @ProductAnalyticsMK

Google добавил вход по видеоселфи

Google тестирует вход по видеоселфи вместо пароля и 2FA: пользователь записывает короткое видео, а потом система сверяет лицо при авторизации. Это упрощает доступ, но вызывает вопросы к антифроду и защите от дипфейков. Функция доступна не всем и не работает для Workspace, детских аккаунтов и Advanced Protection.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-dobavil-vkhod-po-videoselfi

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Alibaba выпустили в паблик Qwen-image-3.0

Qwen-image-3.0 делает упор не на «красивую картинку», а на прикладные задачи: длинные промпты, сложные макеты, текст, формулы и 12 языков. Это удобный инструмент для массовой генерации простых визуалов, но пока без open-source весов и бенчей он не выглядит заменой GPT Image 2 или Nano Banana 2.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/alibaba-vypustili-v-pablik-qwen-image-3-0

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Яндекс тестирует объединение цифровой и наружной рекламы

Яндекс тестирует «Панораму» — единый формат для digital и наружной рекламы с «умным» охватом, который учитывает пересечение аудиторий и снижает частоту показов. Для рекламодателей это шанс расширить reach до 120 млн пользователей и протестировать новые placements, но в паблик-фазе важно смотреть на цену охвата и качество трафика.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/iandeks-testiruet-obedinenie-cifrovoi-i-naruzhnoi-reklamy

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

События всё чаще считают не по лидам, а по доле повторных действий

За последний месяц у нескольких SaaS-команд стал заметнее один сдвиг в аналитике: воронку событий перестали строить вокруг первого касания и чаще смотрят на то, что делает пользователь после него. Не «сколько пришло на вебинар», а сколько потом вернулось в продукт, дошло до активации, открыло ещё один сценарий, вернулось в течение 7–14 дней.

В дашбордах рядом с классическими событиями — регистрация, демо-запрос, оплата — всё чаще появляются повторные паттерны:
— второй визит на ключевую страницу
— повторное использование одной и той же функции
— возврат в течение короткого окна
— переход из контента в продукт и обратно

При этом сам верх воронки уходит в более размытые точки: AI-overviews, zero-click-форматы, короткие касания в контенте. И тогда на первый план в событиях выходит не объём входа, а структура повторяемых действий.

У вас сейчас в аналитике тоже чаще смотрят на повторные события, чем на первую конверсию?

— @ProductAnalyticsMK

Клиент «купил» не после первого касания — и это нормально

Миф в событийной аналитике звучит так: если пользователь пришёл не по последнему клику, значит событие можно не учитывать. Отсюда рождается привычка строить воронку только по последнему источнику и считать, что именно он «создал» спрос.

Откуда это взялось: из старой логики performance-маркетинга, где last-click был удобен, дешёв и достаточно понятен для отчётности. В B2B это особенно прижилось: лид с вебинара, заявка с формы, сделка в CRM — кажется, что путь линейный.

Почему это неправда: в 2026 году путь почти всегда распределён. Человек мог увидеть статью в AI-overviews, потом вернуться через брендовый поиск, затем открыть письмо, после чего прийти на демо. Если смотреть только на последний контакт, вы не видите вклад контента, email, ретаргетинга и продукта в целом. А значит, начинаете резать то, что реально прогревает спрос.

Что вместо него: смотреть на события как на цепочку влияния, а не как на очередь заслуг. Стройте воронки по ключевым действиям, анализируйте когорты по первому осмысленному событию, сравнивайте поведение групп до и после касаний. В privacy-first атрибуции этого уже недостаточно для «красивого» отчёта, но достаточно для управляемого роста.

Хорошая аналитика не отвечает на вопрос «кто получил медаль». Она отвечает: какое касание сдвинуло пользователя к выручке.

— @ProductAnalyticsMK

Смерть классической воронки: почему маркетолог SaaS переходит на RevOps

В 2026 году деление на отделы маркетинга и продаж в SaaS-продуктах выглядит архаизмом. Классическая модель с передачей «лидов» (потенциальных клиентов) из рук в руки работает всё хуже. Когда мы фокусируемся только на MQL (маркетинговых квалифицированных лидах), мы теряем из виду главное — деньги, которые реально заходят в компанию.

На моих глазах одна компания перешла на модель RevOps (интегрированное управление выручкой). Результат оказался показательным: маркетинговый бюджет, который раньше распылялся на привлечение объема, перенаправили на удержание текущих пользователей и работу с допродажами. За полгода стоимость привлечения клиента (CAC) выросла на 12%, но LTV (пожизненная ценность клиента) подскочила на 22%.

В эпоху, когда AI-ассистенты закрывают потребности пользователя на этапе поиска, информационный контент обесценивается. Если ваш маркетинг умеет только «приводить трафик» на лендинг, он становится бесполезным придатком. Сегодня аналитика должна строиться вокруг того, как продукт удерживает ценность.

Что это меняет для нас, маркетологов?

— Отказ от last-click (атрибуции по последнему клику) в пользу модели, где мы видим вклад каждого этапа в выручку.
— Фокус на когортах, которые приносят прибыль через 6-12 месяцев, а не на быстрых регистрациях.
— Ответственность за «Churn rate» (коэффициент оттока) наравне с отделом продаж.

Мы переходим от роли «генераторов заявок» к роли архитекторов клиентского пути. Теперь ценность маркетолога измеряется не количеством входящих запросов, а тем, насколько глубоко мы интегрированы в процессы успеха клиента. Если вы до сих пор отчитываетесь только за стоимость клика, вы играете в игру, которая закончилась три года назад.

В текущих условиях выигрывает тот, кто понимает, какой путь проходит пользователь до принятия решения о продлении подписки. Это больше не про «воронку», это про петлю обратной связи, где каждый этап взаимодействия с брендом (маркой) должен работать на рост общего дохода, а не на отчет для руководства.

— @ProductAnalyticsMK

Дополнительный контекст — @MessengerMarketingRu

С Sonnet 5 и Opus 4.8 теперь можно разговаривать

Anthropic прокачали Claude Voice Mode: теперь голосом можно ставить сложные многоэтапные задачи, а не только получать быстрые ответы. Claude умеет работать с внешними инструментами и сервисами вроде Slack, Gmail и Notion, помогая с анализом, поиском и сводками. Это делает ИИ удобнее для рабочих процессов и быстрых решений.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/s-sonnet-5-i-opus-4-8-teper-mozhno-razgovarivat

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top