Китай планирует ограничить доступ к DeepSeek и GLM

Китай готовится ограничить публичный доступ к своим флагманским нейросетям — DeepSeek и GLM. Запрет по образцу США становится новой нормальностью.

Правительство рассматривает трёхуровневую систему: от стандартной регистрации для простых моделей до полного закрытия самых передовых — только для внутреннего использования.

Но есть один подвох, котор…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/kitai-planiruet-ogranichit-dostup-k-deepseek-i-glm

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

ByteDance выпустила Seedream 5.0 pro

ByteDance выпустила Seedream 5.0 pro — генератор изображений с послойным редактированием прямо внутри интерфейса.

Ключевая фича: выделяешь объект — он уходит на отдельный слой, двигаешь и масштабируешь независимо. Пустую зону можно дозаполнить промтом. Текст на изображениях без глитчей — нативно.

Для арбитражников это может быть удобным инструме…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/bytedance-vypustila-seedream-5-0-pro

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

B2B RevOps в 2026: как DMP + программатика подняли качество MQL без роста CPL

Компания (бренд)
Российская B2B-компания из среднего сегмента (цифровые услуги для предприятий). Основной канал лидов — платный трафик, но в 2025–2026 стало заметно, что классическая лидогенерация начинает “размываться”: формы заполняют, а до MQL/SQL доходит меньше.

Задача
1) Уменьшить долю “пустых” лидов (люди без решения/без нужного контекста).
2) Перестроить таргетинг так, чтобы закупка не просто собирала заявки, а попадала в профиль аккаунтов, которые с большей вероятностью дойдут до MQL.
3) Подготовить базу для RevOps-модели: маркетинг, продажи и customer success вместе отвечают за выручку, а не только за количество лидов.

Решение
Мы собрали аудиторию и логику сегментов в DMP и связали их с программной закупкой (DSP) через согласованные события.

— Сегменты “на входе” (pre-lead):
1) Контекстные посетители с тематических страниц (продукт/кейсы/техдок) и инженериcтких материалов.
2) Поведенческие сигналы: глубина просмотра, возвраты в течение короткого окна, интерес к релевантным решениям (например, интеграции/внедрения).

— Сегменты “после формы” (quality-scoring):
1) Лиды, прошедшие часть пути по сайту после заполнения (скачивали материалы/запускали демонстрацию).
2) Лиды, пришедшие с кампаний, которые исторически коррелируют с MQL (по выгрузке CRM).

— Механика в DSP:
1) Наблюдение за конверсией в разрезе сегментов, затем поэтапное усиление ставок на “качественные” аудитории.
2) Исключения: отсекаем аудитории, которые много дают по объёму, но редко доходят до следующего этапа воронки (согласование с продажами — это критично).
3) Frequency-cap и борьба с “перекупом” аудитории: в 2026 в e-commerce это видно особенно остро, но и в B2B частота быстрее приводит к выгоранию и снижению качества.

— Инкрементальность вместо last-click:
Мы не пытались “дожать” атрибуцию до идеала. Настроили тесты при смене аудиторий/креативных рамок и сравнивали с контрольными группами по метрикам в CRM (MQL/SQL), чтобы понимать вклад закупки, а не красивую модель “клик-ведёт”.

Конкретный результат
По итогам цикла оптимизаций:
— доля лидов, дошедших до MQL, выросла.
— при этом стоимость лида (CPL) удержали на прежнем уровне: рост качества произошёл без пропорционального роста затрат.
Ключевое: рост шёл именно за счёт сегментации и исключений по качественным признакам, а не за счёт “дорогого трафика”.

Урок для читателя
1) В 2026 выигрывает не тот, кто “генерит лиды”, а тот, кто умеет переводить закупку в ответственность за следующий этап (MQL/SQL) вместе с продажами.
2) DMP в B2B — это не “чтобы было много сегментов”, а чтобы сегменты совпадали с бизнес-логикой качества. Иначе DSP будет оптимизироваться на объём, а не на результат.
3) Privacy-first атрибуция требует дисциплины: планируйте инкрементальные проверки, иначе last-click будет создавать ложную картину “кто виноват/кто молодец”.

Если хотите, опишите ваш стек (CRM/BI/DMP/DSP) и этап конверсии, который вы оптимизируете сейчас (lead → MQL или сразу SQL). Подскажу, как лучше разложить сегменты и какие сигналы первыми “подключать” к DSP, чтобы улучшать качество, а не только CPL.

— @ProgrammaticGuidePro

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

Атрибуция в programmatic: почему last-click уходит, а incrementality становится стандартом

Когда я начинал работать с programmatic-закупкой в 2019, святой троицей были last-click (последний клик), view-through (атрибуция по просмотру) и click-through. Кампании оптимизировались под последнее касание, а DSP (система управления закупкой рекламы) грели аукционы, лишь бы дожать конверсию на финальном шаге. Сегодня, в 2026, этот подход ломается под давлением трёх сил: запрета third-party cookies (сторонних файлов cookie), зрелости контентных платформ и требования бизнеса считать реальный вклад маркетинга в выручку, а не число лидов.

В этом посте разберу, как выстраивать атрибуцию в programmatic, когда классические модели перестают работать, и почему incrementality (инкрементальность — прирост, созданный именно рекламой) и MMM (сквозное моделирование маркетингового микса) становятся основой стратегии.

**Почему last-click перестал быть правдой**

Last-click атрибуция предполагает: всю ценность сделки получает последний источник, с которым взаимодействовал пользователь. В мире programmatic это чаще всего ретаргетинг или брендовая медийка на финальном этапе. Проблема в том, что такой подход искажает картину: бюджет перетекает в каналы «добивания», а верхние этапы воронки — discovery (открытие), знакомство с брендом — остаются без KPI. В 2024–2025 годах ряд крупных рекламодателей (например, крупный российский e-com-игрок, данные которого я видел) провели A/B-тест: убрали last-click из оптимизации DSP и перевели часть бюджета на алгоритмы, учитывающие множественные касания. Результат — падение CPA (стоимости привлечения клиента) на последнем клике на 12 %, но рост общего LTV (пожизненной ценности клиента) на 9 % за счёт более качественного трафика с верхних этапов. Last-click слеп к этому: он не видит, что пользователь, который пришёл по брендовому запросу, мог быть «прогрет» programmatic-баннером неделей раньше.

Кроме того, privacy-first атрибуция (конфиденциальная атрибуция) уничтожает саму техническую возможность склеивать цепочку касаний по cookie. Server-side tracking (серверный трекинг) и идентификаторы первого уровня (first-party ID) дают лишь частичную картину. Поэтому DSP последних поколений (например, новейшие версии The Trade Desk или российские аналоги вроде Soloway) переходят на probabilistic matching (вероятностное сопоставление) и модели множественной атрибуции на основе ML, где вес каждого касания рассчитывается внутри чёрного ящика. Но верить «чёрному ящику» без экспериментальной проверки — риск.

**Incrementality как новый стандарт измерения эффективности programmatic**

Incrementality — это не модель атрибуции, а метод эксперимента: вы сравниваете группу, которая видела рекламу, с контрольной группой, которая её не видела, и смотрите разницу в целевых действиях. В programmatic такой подход особенно ценен, потому что позволяет отсечь органический спрос и эффект других каналов. Например, вы запускаете

— @ProgrammaticGuidePro

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

DSP всё чаще живёт не в одном отчёте, а в трёх

За последний месяц в programmatic-закупках всё чаще видно один паттерн: один и тот же запуск начинают смотреть сразу через кабинет DSP, через серверную атрибуцию и через отдельный срез по инкрементальности. Раньше спор обычно крутился вокруг CTR, CPA и last-click, теперь в обсуждении рядом стоят view-through, постбэк, вклад бренда и поведение после контакта.

Ещё заметно, что медиапланы чаще собирают не под «широкий охват», а под разные уровни контакта: верх воронки, добор аудитории, ретаргетинг, удержание. При этом у DMP всё чаще спрашивают не только про сегменты, но и про то, как они потом бьются в MMM и отчётности для продаж.

У вас в работе тоже стало больше таких разрезов?

— @ProgrammaticGuidePro

Инкрементальность в programmatic: как перестать оптимизировать “по кликам” и начать зарабатывать

В 2026 я всё чаще вижу одну и ту же проблему в закупках: DSP настроены на микросигналы (просмотры, клики, CTR, даже “событие в пикселе”), но ответственность за выручку при этом лежит на команде маркетинга в целом — и это уже не бьётся. Последний клик “прибивает” модель к прошлому, а privacy-first подход вынуждает думать иначе: мы должны показывать влияние на конверсии, а не просто корреляцию.

Моё правило для programmatic-запусков звучит так: если вы не можете объяснить, что именно было бы без ваших показов, вы оптимизируете шум. Поэтому в этом году я ставлю инкрементальность (измерение прироста по сравнению с отсутствием кампании) в основу планирования даже там, где бюджет “не на гигантский МММ”.

Практический каркас, который работает без магии:

— Разделяйте “метрики маркетинга” и “метрики эффекта”. Клики и просмотры — это атрибуты доставки, а не цель.
— Делайте holdout (отложенную выборку) на уровне аудиторий/гео/времени. Не на 1–2%, а так, чтобы статистика была читаемой: из практики, часто нужна доля порядка 10–20% на контроль, иначе выводы будут спорными.
— Сравнивайте группы по одной и той же конверсии, измеренной одинаково. Идеально — server-side события + единая витрина данных, где CRM-результат (MQL/SQL для B2B, повторные покупки/retention для e-com) подтягивается в общую модель.
— Если вы не можете делать A/B “в чистую”, подключайте прокси к инкрементальности: MMM-рамки или квазииксперименты по времени/гео. Смысл тот же — доказать добавку, а не описать рынок.

Один наблюдаемый эффект из проектов: когда мы перестали оптимизировать по CTR и перевели ставки/аудиторные сегменты на модель, обученную на инкрементальных результатах (через контрольные группы), стоимость целевого действия снижалась не всегда “в раз”, но качество выросло почти у всех: доля конверсий с нужным профилем стала выше, а просадки по post-click не выглядели как “случайные”.

Если хотите короткую проверку зрелости закупки: возьмите последнюю кампанию и ответьте себе — вы можете назвать прирост (lift) или хотя бы диапазон, а не “у нас было больше кликов”? В 2026 это и есть граница между оптимизацией доставки и управлением выручкой.

— @ProgrammaticGuidePro

Programmatic-закупка во ВКонтакте: чек-лист для performance-маркетолога

**Выберите конверсионную цель с привязкой к пикселю** — не «трафик» или «охват», а конкретные события (покупка, заполнение формы). Это позволит VK оптимизировать показы на пользователей, которые с наибольшей вероятностью выполнят целевое действие, а не просто кликнут.

**Сегментируйте аудиторию через собственную DMP (систему управления данными)** — загрузите бейс-список клиентов или подписчиков, разметьте их по RFM-статусам (частота, давность, сумма покупок). Запустите look-alike-модель на «лучших» се

— @ProgrammaticGuidePro

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