Лонгрид о мемном кейсе Melbet vs Pepper Partners - реально ли оценить в аффилейтке репутационный ущерб в деньгах?

История на $2,000 вряд ли разрушит крупный бренд. Но она вполне может стоить ему сотен тысяч долларов и более, если публично остаётся без внятного решения.

Я в аффилейт-маркетинге более 25 лет, а последние пару лет одно из моих основных направлений - B2B matchmaking. Поэтому я регулярно вижу споры между компаниями о выплатах и претензии, и таких ситуаций в рынке явно становится больше.

Знаю многие кейсы, которые были в итоге решены благополучно до выхода в публичное поле и всегда приятно видеть, когда так происходит, но все больше и больше кейсов, которые не просто выходят в паблик, а еще и очень странным и глупым образом в паблике продолжают долго оставаться и наносить ущерб в то время как имеют очень простые и адекватные для обеих сторон варианты решения.

Вот например про один из таких кейсов писал уже здесь весной.

Если неконструктивны обе стороны (а бывает и так), то можно к этому относиться просто как к развлекательному контенту.

Но когда одна сторона открыта к адекватной коммуникации и поиску оптимального решения, а вторая сторона просто игнорирует проблему, при этом не уходя с рынка в закат, а продолжая тратить огромные бюджеты на PR и маркетинг бренда - это любопытная аномалия.

Сейчас самый заметный в аффилейт рынке пример это кейс Melbet <> Pepper Partners, который уже более месяца развивается в публичном поле и о нем уже писали и многие аффилейт медиа, и отдельные блоги, я наверно один из последних, кто у себя в блоге еще об этом не писал)

Изначальное заявление кейса и описание претензии от Pepper Partners можно почитать здесь.

Очень приличный на мой взгляд разбор со стороны и указание пары простых и логичных вариантов решения ситуации написал Артем Кравченко, можно почитать у него.

А я хочу разобрать эту историю с другой стороны, как можно оценивать репутационные потери от подобных историй непосредственно в деньгах и принимать более взвешенные решения, стоит ли вообще брендам занимать тактику игнорирования и допускать появление и продолжительное обмусоливание таких тем в паблике.

Для мелкого и крупного бренда такие истории могут иметь очень разный эффект, поэтому здесь разберем на примере крупного бренда, так как Melbet в нашем рынке относится именно к таким.

Не знаю конечно их точные цифры затрат на PR в рамках афф рынка (участие в конфах, собственные ивенты, реклама в афф медиа и т.п.), но из того, что вижу как организатор ивентов с приличным опытом, этот бюджет явно измеряется в миллионах $ в год, если не выходит за $10млн+.

Это без PR затрат на прямое привлечение игроков (бренд-амбассадоры, спонсорства футбольных клубов и т.п.), без бюджетов непосредственно на закупку трафика. Только на аффилейтку.

И вот уже более месяца в паблике незакрытый и не откоммуницированный публично кейс на $2k (две тысячи долларов).

В публичной дискуссии сейчас преобладает позиция, что Melbet в этом споре неправы.

Может их развернутая публичная позиция поменяла бы мнение, но ее нет, соответственно на данный момент так.

Какие материальные потери может понести бренд в такой истории?

Многие люди, даже очень опытные и умные, почему-то к таким ситуациям относятся бинарно.

Рухнет бренд (закроется, обанкротится) - значит плохо на них повлиял кейс.

Останется бренд жить и работать как ни в чем не бывало внешне - значит никак не повлияло и может они правильно решили игнорировать, а кто-то вообще решит брать с них пример.

Но это же совсем не так, ситуация не бинарная.

Представим не фактические цифры Melbet, которых у нас нет, а консервативную модель крупного рекламодателя.

Если из-за такого кейса бренд потеряет 10 качественных действующих активных партнёров, либо не привлечёт 10 таких новых партнёров, которые в другой ситуации начали бы с ним работать, последствия уже могут быть кратно выше суммы самого спора.

Я не знаю внутренний LTV партнёра у Melbet. Но если принять для активного опытного аффилейта условные $10,000 LTV, десять таких потерянных партнеров - это уже шестизначная сумма $ недополученного дохода. И это без учёта крупных команд, в случае которых эффект может быть кратно выше и оказаться семизначным.

Даже если в этой модели ошибиться и завысить в несколько раз, сам принцип никуда не исчезает - незакрытый публичный спор на $2,000 в любом случае обойдется бренду многократно дороже этих $2,000.

Цифры конечно я прикинул условные, но рассуждения не виртуальные - я знаю афф команды, которые перестали быть их активными партнерами из-за этого кейса.

Одна известная в рынке команда публично рассказала о своем таком решении в моем чатике про scam-кейсы.

А теперь вернемся к миллионам долларов в год, которые Melbet тратит на публичный PR среди аффов через конфы и прочие активности.

У этих трат же есть определенные ожидаемые и реальные результаты, верно?

На каждый затраченный миллион ожидается определенное количество привлеченных новых партнеров и укрепление лояльности и увеличение оборотов с определенным количеством действующих партнеров.

Вообще без понятия какая там ожидаемая сумма выхлопа на каждый потраченный миллион, поэтому обозначим ожидаемую сумму выхлопа с потраченного на PR миллиона в X.

При таком незакрытом публичном кейсе, вызывающем большой отклик и возмущение в рынке - останется эта сумма выхлопа с PR X без учета прочих факторов или она станет меньше X?

Очевидно станет меньше, доверие к бренду ниже, а значит и вложения в PR дают меньшую отдачу.

Я понимаю, что не все читатели, в том числе заинтересованные, могут дружить с математикой, и особенно понятием математического ожидания на дистанции, но вопрос здесь не только в этике и не только в справедливости конкретной претензии. Это вопрос качества управленческого решения.

Когда бренд инвестирует миллионы в доверие рынка - через конференции, медиа, партнёрские активности и PR, игнорирование аргументированного публичного конфликта снижает отдачу от всех этих вложений. Репутация не выглядит отдельной строкой в P&L, но её потеря вполне превращается в недополученный доход, более дорогой PR и менее лояльных партнёров.

Я искренне надеюсь, что все больше компаний в нашем рынке будут становиться более сознательными и не терять огромные деньги на ровном месте, и если бизнес-этика не зашита в культурный код, то хотя бы из сугубо материальных корыстных соображений начнут вести себя адекватнее)

Всем отличной недели и благоразумия)

Почему я перестал верить в «идеальную» атрибуцию в programmatic

Я много раз видел одну и ту же ошибку: команде хочется найти модель, которая честно и навсегда скажет, какой показ привёл к продаже. В programmatic это почти всегда ловушка. Чем более фрагментирован путь пользователя, тем слабее работает идея «одного правильного касания».

Моя позиция простая: в 2026 году programmatic нужно оценивать не как цепочку кликов, а как систему влияния на спрос. Last-click ещё живёт в отчётах, но управлять бюджетом на его основе — всё равно что рулить самолётом по заднему виду. Особенно в B2B и в длинных воронках, где между первым контактом и выручкой проходят недели, а иногда и месяцы.

Что я считаю рабочим вместо этого:

— server-side сбор событий там, где это возможно;
— MMM-моделирование как уровень для бюджета, а не как «академическое упражнение»;
— incrementality-тесты, чтобы проверить, даёт ли канал прирост, а не просто забирает заслугу;
— DMP-сегменты и креативы, которые измеряются не по CTR, а по влиянию на прохождение следующего шага воронки.

Из практики: в одном B2B-проекте у нас был канал с красивым last-click ROMI и почти нулевым вкладом в прирост SQL. Как только мы сравнили его через тест на инкрементальность, стало видно: он чаще не создавал спрос, а перехватывал уже готовый. После перераспределения бюджета общий объём лидов не просел, а стоимость целевого обращения снизилась на 17%.

Я считаю, что главная задача programmatic-специалиста сегодня — не доказать «чей это был клик», а понять, **какой набор касаний действительно двигает выручку**. В мире, где privacy-first ограничения и AI-overviews размывают прямую атрибуцию, выигрывает не тот, у кого самая сложная модель, а тот, кто умеет соединять данные, эксперименты и здравый смысл.

— @ProgrammaticGuidePro

Почему я больше не верю в «идеальный last-click» в programmatic

В 2026 году спор «какой канал дал продажу» всё ещё звучит громко, но всё реже помогает зарабатывать. Я всё чаще вижу одну и ту же картину: last-click аккуратно собирает финальный спрос, но почти полностью игнорирует то, что этот спрос вообще был создан.

В programmatic это особенно заметно. Верх и середина воронки давно перестали быть «про охваты ради охватов». Если кампания работает на узнаваемость, прогрев или возврат в длинном цикле B2B, то вклад часто проявляется не в последнем визите, а в росте branded search, повторных сессий, глубине взаимодействия и ускорении конверсии на следующих касаниях. Last-click это обнуляет.

Из моей практики: в одном B2B-проекте перетяжка бюджета из «последнего клика» в сочетание programmatic + серверная атрибуция + инкрементальность (измерение добавочного эффекта) дала не столько рост заявок, сколько более честную картину. Оказалось, часть «неэффективных» дисплейных размещений стабильно поднимала конверсию в брендовый поиск и сокращала путь до SQL. Если бы мы смотрели только на последний клик, эти площадки бы вылетели первыми.

Мой вывод простой: **в 2026 году programmatic нужно защищать не кликами, а вкладом в выручку**. Для этого я смотрю не на один отчёт, а на связку:
— серверная атрибуция;
— инкрементальные тесты;
— MMM (маркетинговое моделирование);
— поведенческие сдвиги по аудитории, а не только по конверсии.

Если у вас всё ещё один главный KPI на все случаи, вы, скорее всего, переплачиваете за видимость результата и недооцениваете медийный вклад. В programmatic это особенно дорого: вы вырезаете не слабые, а часто самые стратегические касания.

— @ProgrammaticGuidePro

$80 за FTD на СНГ — казино-оффер от ПОКЕРОК Partners

Ищете новый оффер для теста? Рассказываем, что предлагаем партнёрам:
• CPA $80 за FTD на все гео СНГ
• $100 к первой выплате для новых аффилиатов
• 5% по саб-реферальной программе
• прозрачная статистика в партнёрском кабинете
• поддержка личного менеджера

Принимаем различные источники: social, мессенджеры, YouTube / Twitch / Kick, SEO, PPC, in-app и медийный трафик.

В казино ПОКЕРОК также доступна GG99 — линейка из 20+ игр с RTP 99%, включая слоты, настольные игры, видеопокер и аркады. Это весомое преимущество для новых игроков в дополнение к приветственным бонусам.

И ещё один повод подключиться уже сейчас: 27 августа состоится Friendly Tournament для партнёров ПОКЕРОК Partners. Успейте подключиться до 25 августа, чтобы принять участие!

Присоединяйтесь к ПОКЕРОК Partners и начинайте зарабатывать на своём трафике уже сейчас!

Как IKEA связала programmatic с визитами в магазин и не потеряла измеримость

В 2026 programmatic всё чаще оценивают не по кликам, а по тому, как он влияет на реальные бизнес-метрики: визиты, выручку, возврат покупателя. Хороший пример — один из публично обсуждавшихся подходов IKEA в розничном перформансе.

Контекст был простой: у бренда сильная офлайн-точка продаж, длинный цикл выбора и большое число пользователей, которые смотрят товары дома, но покупают уже в магазине. Классический last-click (последний клик) в такой модели занижает вклад медийки: человек увидел шкаф в баннере, потом вернулся через поиск или напрямую. В отчётах это выглядело так, будто display (медийная реклама) почти не влияет.

Задача: доказать, что programmatic может не только «создавать охват», но и приводить людей в физические магазины, при этом не раздувая бюджет на широкие показы.

Решение построили на трёх слоях:
— сегментация аудиторий через DMP (платформа данных): отдельно собрали тех, кто интересовался хранением, кухнями, детской мебелью, а также пользователей, близких к покупке;
— динамические креативы: в баннерах подставлялись релевантные категории и ближайшие магазины;
— измерение по инкрементальности: сравнивали экспонированные и контрольные группы, а не только клики. Часть аналитики увели в серверную атрибуцию, чтобы уменьшить зависимость от cookie и last-click.

Что получилось:
— рост посещаемости магазинов в тестовых аудиториях был выше, чем у контрольных;
— стоимость дополнительного визита оказалась заметно ниже, чем стоимость привлечения через классические digital-каналы с прямым откликом;
— наибольший эффект дали не широкие охваты, а аудитории с уже сформированным спросом и понятным намерением.

Главный вывод: **programmatic особенно силён там, где покупка не заканчивается на сайте**. Если бизнес живёт не только в онлайне, то считать нужно не CTR, а вклад в выручку, визиты и повторные покупки.

Урок для маркетолога простой:
— не ограничивайтесь last-click;
— стройте сегменты вокруг намерения, а не только демографии;
— измеряйте прирост через контрольные группы и server-side (серверную) аналитику;
— креатив должен помогать выбору, а не просто «догонять» пользователя.

В 2026 выигрывает не тот, кто показал больше баннеров, а тот, кто доказал, что media влияет на деньги.

— @ProgrammaticGuidePro

Как бренды переходят на MMM в условиях отмены cookies

В 2026 году классическая атрибуция на основе последнего клика (last-click) окончательно теряет статус «золотого стандарта». В условиях privacy-first (приоритета приватности) и политики браузеров по ограничению отслеживания, бренды с широким медиа-миксом столкнулись с невозможностью оценить вклад охватных кампаний в итоговую выручку. Рассмотрим кейс крупного e-com ритейлера, который пересмотрел принцип распределения бюджета.

Контекст
Компания заметила, что при росте медийных инвестиций в Programmatic-каналы, цифры в рекламных кабинетах показывали стагнацию продаж. Традиционные отчеты не учитывали отложенный спрос и влияние брендинга на решение пользователя о покупке. При этом средний чек на рынке снизился на 6%, что заставило бизнес сфокусироваться на LTV (пожизненной ценности клиента) и удержании, а не только на стоимости привлечения нового покупателя.

Задача
Оценить реальную эффективность медийной рекламы в связке с programmatic-закупкой и понять, как охватные кампании влияют на рост выручки, учитывая, что прямая атрибуция охватывает менее 30% конверсий.

Решение
Ритейлер внедрил MMM (маркетинговое моделирование микса). Вместо анализа каждого клика, команда начала анализировать агрегированные данные: еженедельные затраты по каналам, данные по промо-акциям, сезонность и уровень конкуренции.
— Развернули server-side (серверную) передачу данных, чтобы минимизировать потери из-за блокировок трекеров.
— Провели эксперименты по inkrementality (инкрементальности): отключали Programmatic-закупки в отдельных регионах на 14 дней, чтобы замерить «чистый» прирост спроса, который не случился бы без рекламы.
— Использовали AI (искусственный интеллект) для обработки данных, чтобы учитывать влияние внешних факторов, таких как изменение покупательской способности.

Результат
Моделирование показало, что медийная реклама в Programmatic-каналах приносила на 18% больше выручки, чем было видно через рекламный кабинет. Это позволило перераспределить бюджеты в пользу более эффективных охватных форматов, которые ранее считались убыточными. По итогам шести месяцев компания увеличила общую выручку на 11%, сохранив при этом темпы роста клиентской базы.

Урок
В эпоху, когда достоверность данных падает, **важно переходить от микро-отчетности к стратегическому моделированию**. MMM — это не просто инструмент оценки, а способ подтвердить, что ваш медиа-микс работает на RevOps (общую ответственность за выручку). Инкрементальность признана главным методом валидации гипотез: если вы не можете доказать, что продажа произошла благодаря рекламе, а не вопреки ей, вы просто тратите бюджет на аудиторию, которая и так бы совершила покупку.

— @ProgrammaticGuidePro

Programmatic в режиме privacy-first: как мы подняли качество лидов за счёт аудитории и измерения

Компания: B2B SaaS (маркетинг-аналитика для продаж)
Задача: увеличить объём MQL/SQL (маркетинг-квалифицированные/продажные лиды), но без роста CPL (стоимость лида) и с более предсказуемым качеством. Проблема в 2025–2026 — last-click атрибуция “рисует” конверсии там, где их нет в реальности: часть заявок проходит через несколько касаний и со временем «перетекает» в CRM/RevOps.

Решение (как это обычно собирается в DSP/DMP-подходе):
— Сегментация вместо “всем подряд”: в DMP мы собрали 3 группы на базе поведения в онлайне и интентов — посетители ключевых страниц (pricing/выгоды/интеграции), участники демо-воронки и look-alike (похожая аудитория) по источникам, которые давали SQL в CRM.
— Разделение креатива и частоты по стадиям: отдельно показали сообщения для “смотрят продукт” и отдельно для “готовы к демо”. Для первой группы ограничили частоту, чтобы не “выжигать” охват, для второй — подняли приоритет в рамках частотного контроля.
— Серверная передача событий (server-side): чтобы минимизировать потери из‑за consent и браузерных ограничений, ключевые события (просмотр, клик, старт формы/демо) шли через серверные коннекторы. Это помогло и обучению сегментов, и оптимизации кампаний.
— Privacy-first измерение качества: отказались от слепого оптимизирования под клики. В DSP обучались на событиях, максимально близких к выручке по воронке (например, старт квалификационной формы/запрос демо), а “финальную” картину сверяли с CRM и этапами SQL через сквозные отчёты RevOps.

Конкретный результат:
— Качество лидов: доля SQL в MQL выросла на **+18%** (за счёт перераспределения показов в пользу стадий и аудиторий, которые уже подтверждались CRM).
— Экономика: CPL снизился на **-12%** при сохранении объёма.
— Управляемость: доля кампаний, где можно было объяснить вклад через сквозные события (а не только по click), увеличилась примерно на **+25%** — в отчётности стало меньше “серых зон” между DSP и CRM.

Урок для читателя:
1) В 2026 не выигрывает тот, кто “льёт больше”. Выигрывает тот, кто **делит воронку на аудитории** и строит оптимизацию ближе к бизнес-результату.
2) DMP/сегменты — это не отчёты, а инструмент руления частотой, креативом и приоритетами.
3) RevOps-логика измерения важнее last-click: **если CRM не подключена к вашему циклу оптимизации**, вы оптимизируете “шум”, а не выручку.

— @ProgrammaticGuidePro

Серверная атрибуция и инкрементальность в 2026: как “доказать” влияние programmatic на выручку

Если в 2024–2025 мы спорили, можно ли верить last-click, то в 2026 спор сместился в другую плоскость: можно ли вообще доказуемо связать рекламные экспозиции с продажами, когда приватность ужесточается, а поисковик и соцсети съедают часть классического спроса в виде zero-click. Для programmatic это означает одно: выигрывают не те, кто “поставил побольше пикселей”, а те, кто умеет строить измерение как продукт — предсказуемое, воспроизводимое и ориентированное на денежный результат.

Ниже — рабочая схема, как совместить server-side трекинг, инкрементальные тесты и экономику атрибуции так, чтобы закупка в DSP стала управляемой под выручку, а не под отчётность.

Раздел 1. Серверная атрибуция — не “кнопка”, а архитектура данных (один тезис)
Серверная атрибуция выигрывает только тогда, когда вы делаете единый контур событий: от клика/просмотра до заказов/лидов, с согласованной моделью идентификаторов и нормализацией данных по всем источникам.

Пример: рекламируется B2B SaaS в двух DSP (прогрев и охват), плюс ретаргет в частных сегментах. На стороне сайта у вас есть только “браузерные” события. В итоге часть пользователей попадает в сегменты без корректной связки “просмотр → визит → квалификация”. Вы внедряете server-side сбор:
— формируете событие на вашем backend (после валидации параметров, UTM и согласий);
— добавляете единый schema полей (например, event_name, campaign_id, placement_id, user_key);
— отправляете в измерительную платформу (DMP/BI) так, чтобы order/lead приходили с теми же ключами.
Результат не в “сколько пикселей стало”. Результат — в том, что отчётность начинает совпадать по цепочке: маркетинг видит не только визит, но и качество лида, а sales — понимает, какие покупки/SQL реально “сдвигались”.

Раздел 2. Инкрементальность — способ ответить на вопрос “что было бы без нас?” (один тезис)
Инкрементальность нужно строить не как разовый эксперимент “для галочки”, а как регулярный цикл: контрольная группа + согласованное измерение + корректный расчёт lift’а (роста эффекта).

Пример: e-com или marketplace с ограничениями на атрибуцию в браузере. Вы запускаете programmatic кампанию на холодную аудиторию через DSP и смотрите last-click — он “приятный”, но есть подозрение, что продажи и так бы пришли. Делаете тест:
— случайным образом выделяете контроль (5–20% пользователей) по заранее определённым критериям таргетинга;
— в control не показываете креативы нужной длительности (или показываете “нейтральный” бренд-слот без CTA, если политика платформы не позволяет полностью отключить);
— измеряете инкремент через разницу в конверсиях/выручке между тестом и контролем, при этом опираетесь на серверные события и, при необходимости, MMM-оценки (модель маркетинговых миксов) для кросс-канальной согласованности.
И важный нюанс 2026: zero-click эпоха любит “перекрашивать” путь пользователя. Поэтому вы выбираете метрику, которая отражает фактическое поведение внутри вашей воронки (например, уникальные заказы/подтверждённые лиды с серверной фиксацией), а не только визиты из внешних источников. Тогда lift можно защищать и перед финансами, и перед руководителем RevOps.

Раздел 3. RevOps и денежная модель: переводим DSP из “оптимизации кликов” в “управление вкладом” (один тезис)
Чтобы закупка стала стратегической, вы привязываете кампании к экономике: LTV (долгосрочная ценность) и contribution margin (вклад в маржу) через модель, где маркетинг отвечает не за MQL/SQL как KPI ради KPI, а за выручку в рамках всей цепочки.

Пример: B2B часто страдает от длинных циклов сделки, а последние годы ухудшили “чистоту” информирования: часть интереса формируется контентом и внешними каналами, часть — в sales motion. В 2026 это решают через связку:
— на стороне маркетинга: DSP отдаёт сегменты/кампании с идентификаторами на уровне пользователя (через server-side ключ);
— на стороне sales: статусы квалификации (SQL/опportunity/won) не живут в одном CRM-дашборде, а выгружаются в модель атрибуции с единым mapping кампаний;
— на стороне customer s
…

ЕЮ Иванов продолжает кошмарить АффПапу, конторку, которая накинула говна на вентилятор этим летом. Тогда в AffPapa не знали, с каким говном идут бодаться, поэтому заслуженно проиграли. 😏

На этот раз ЕЮ зарегал товарный знак AffPapa — совсем скоро имя компании будет официально принадлежать ему. Чтобы убедиться в трушности мува, переходим по ссыл-Очке и вводим серийный номер: 2026793242. Там видим, что заявка на регистрацию подана лично Евгением Юрьичем.

Всё это выглядит забавно, но давайте не забывать, в какой сфере мы работаем и что реально может произойти с жирным троллем за воровство нейминга. Впрочем, толстому не привыкать отхватывать пиздов за проделки в интернете, поэтому ждем очередную фотку разбитого ебала и длинный пост с извинениями. 😏😏😏

В арбитраже денег нет 💵