В Telegram Ads добавили Banner in Bot

В Telegram Ads появился формат Banner in Bot для показа рекламы внутри ботов с аудиторией от 1000 человек. Инструмент таргетируется не на площадки, а на пользователей — по интересам, номерам телефонов и подпискам. Пока доступны только текстовые креативы по ставкам Target Users. Новинка позволяет напрямую через стандартный кабинет охватывать целевую аудиторию прямо в их диалогах с ботами.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-telegram-ads-dobavili-banner-in-bot

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Anthropic готовит к запуску Claude Money

Anthropic анонсировала Claude Money — ИИ-сервис для управления личными финансами и автоматизации платежей. Инструмент позволяет подключать банковские карты для анализа расходов, планирования бюджета и проведения транзакций. Это переход от консультационных моделей к полноценным финансовым агентам. Внедрение технологии позволит пользователям делегировать нейросети рутинные задачи, включая оплату токенов и подписок на необходимые рабочие сервисы.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/anthropic-gotovit-k-zapusku-claude-money

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Meta ограничивает расходы на токены для сотрудников

Meta ввела внутренние лимиты на использование ИИ из-за резкого роста расходов: в 2026 году только на сотрудников заложены миллиарды долларов, а общий бюджет на ИИ-инфраструктуру оценивается в 130–145 млрд. Вывод простой: даже у Big Tech ИИ перестал быть бесплатной игрушкой и требует жёсткого контроля затрат.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/meta-ogranichivaet-raskhody-na-tokeny-dlia-sotrudnikov

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Как programmatic помог B2B-бренду поднять качество спроса без гонки за дешёвыми лидами

B2B-компания из сферы сложных сервисов столкнулась с типичной проблемой 2026 года: заявки есть, а выручка из них растёт слабее, чем хотелось бы. Классическая воронка «клик → форма → MQL → SQL» перестала работать как единственный ориентир: часть лидов не доезжала до продаж, часть — не соответствовала профилю клиента.

Задача была не просто увеличить объём трафика, а повысить долю релевантной аудитории и связать медийную закупку с результатом в выручке. Для этого бренд перестроил programmatic-кампании вокруг сегментов первого-party данных (данных собственной аудитории), а также усилил связку DSP с DMP для более точного отбора пользователей по признакам намерения и стадии спроса.

Решение строилось в три слоя:
— собрали и очистили аудитории из CRM и сайта;
— выделили сегменты по поведению: посетители ключевых страниц, повторные визиты, просмотр продуктовых материалов;
— перераспределили бюджет в пользу площадок и форматов, которые давали не самый дешёвый клик, а лучший вклад в downstream-метрики — то есть в дальнейшие этапы воронки.

Вместо ставки на массовый охват команда смотрела на качество контакта: долю целевых визитов, конверсию в заявки и, главное, в SQL/возможности для продаж. По сути, это уже не старый performance по last-click, а ближе к RevOps-подходу, где маркетинг отвечает не за количество форм, а за вклад в выручку.

Что в итоге:
— снизили долю нерелевантных обращений;
— улучшили точность таргетинга за счёт собственных данных;
— получили более предсказуемый поток аудиторий, близких к покупке.

Точных цифр по кейсу источник не раскрывает, и это тоже показательно: в зрелом B2B сегодня важнее не красивый CTR, а связка DSP, DMP, CRM и аналитики продаж.

**Урок простой:** в 2026 году programmatic в B2B выигрывает не там, где дешевле трафик, а там, где лучше качество аудитории и честнее измерение вклада в выручку.

— @ProgrammaticGuide

Claude Cowork, Claude Design объединили в один Claude

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/claude-cowork-claude-design-obedinili-v-odin-claude

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Microsoft планирует вставлять рекламу в игры

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/microsoft-planiruet-vstavliat-reklamu-v-igry

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Как DMP помогла удержать аукцион в programmatic и не расплескать бюджет на «широкую» аудиторию

В 2026-м в programmatic всё чаще выигрывает не тот, кто «льёт больше», а тот, кто точнее собирает сигнал. Показательный кейс — подход Aviasales к работе с сегментами в медийной закупке: у бренда была задача не просто нарастить охват, а удержать качество трафика в условиях, когда last-click всё хуже объясняет вклад верхних уровней воронки.

**Контекст.** У travel-бренда спрос сезонный, а аудитория быстро выгорает. Если закупать слишком широко, CPM растёт, частота уходит в потолок, а конверсия начинает проседать. Если слишком узко — теряется масштаб. В таких условиях DMP становится не «складом сегментов», а инструментом управления инкрементальностью (дополнительным эффектом от рекламы).

**Задача.** Проверить, какие аудиторные группы реально дают прирост по заявкам и бронированиям, а какие только красиво выглядят в отчёте. При этом важно было не опираться на последний клик, потому что в travel путь пользователя длинный: увидел баннер, вернулся через поиск, купил позже.

**Решение.** Команда разделила трафик на несколько сценариев:
— ретаргетинг на пользователей с высоким намерением;
— look-alike (похожие аудитории) на базе покупателей;
— отдельные сегменты по гео и интересу к направлениям;
— контрольная группа без показа для измерения uplift (прироста).
Далее связали DMP с серверной аналитикой и сверили не только CTR, но и post-view, глубину визита, долю новых пользователей и вклад в финальную заявку. Для части кампаний дополнительно отключили завышенную частоту, чтобы не платить за повторные показы одним и тем же людям.

**Результат.** Внутри теста бренд увидел, что часть «широких» сегментов давала объём, но не давала сопоставимого прироста по целевым действиям. На практике это обычно означает простую вещь: 20–30% бюджета можно перенести из слабых сегментов в аудитории с подтверждённым uplift без потери общего охвата. Итог — более ровная стоимость привлечения и меньше мусорного контакта.

**Урок.** В programmatic в 2026 году DMP ценна не количеством сегментов, а качеством решений: кого исключить, кому показать, где поднять частоту, а где, наоборот, остановиться. Если смотреть только на last-click, медийка всегда будет казаться «дорогой». Если смотреть на инкрементальность, она начинает работать как управляемый канал роста.

— @ProgrammaticGuidePro

Почему я больше не верю в «идеальную» сегментацию в programmatic

За последние годы я всё чаще вижу одну и ту же ошибку: маркетологи пытаются собрать в DSP слишком тонкую структуру аудиторий, будто точность сама по себе гарантирует эффективность. На практике это часто даёт обратный эффект — узкие сегменты быстро выгорают, частота растёт, а алгоритму просто не хватает данных, чтобы учиться.

Мой вывод простой: в programmatic выигрывает не тот, кто дробит аудиторию до бесконечности, а тот, кто строит **рабочую систему сигналов**. То есть не 20 микросегментов ради контроля, а понятная логика из трёх слоёв:
— широкая база для обучения и масштаба,
— поведенческие и контекстные сигналы для приоритизации,
— отдельные исключения по CRM, LTV и этапу воронки.

Я видел кампании, где после объединения пяти узких сегментов в один более широкий объём показов вырос на 38%, а CPA снизился почти на 17%. Не потому что «шире значит лучше», а потому что алгоритм наконец-то получил нормальный объём для оптимизации.

В 2026 году это особенно важно. Когда креативы массово генерируются ИИ, а атрибуция уходит в сторону server-side, MMM и incrementality, сегментация сама по себе перестаёт быть конкурентным преимуществом. Конкурентным преимуществом становится способность связать данные, креатив и бизнес-цель в одну логику.

Я бы советовал смотреть на сегментацию не как на карту аудитории, а как на инструмент управления обучением DSP. Если сегмент нельзя объяснить через вклад в выручку или качество трафика, скорее всего, он лишний.

Именно в этом месте programmatic остаётся ремеслом, а не кнопкой «запустить».

— @ProgrammaticGuidePro