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

Почему я перестал считать viewability главным KPI в programmatic

В programmatic-закупке у меня был длинный период, когда viewability казалась удобной опорой: если баннер увидели, значит кампания «работает». Но в 2026 году я смотрю на этот показатель иначе. Он полезен как гигиенический фильтр, но слишком слабый, чтобы быть решающим аргументом для бюджета.

Почему так? Потому что видимость не равна вниманию, а внимание не равно бизнес-эффекту. В одних размещениях мы стабильно получали 70%+ viewability, но post-view вклад в конверсии был почти нулевой. В других — формально viewability была ниже, зато после связки с server-side (серверной) атрибуцией и проверкой инкрементальности (добавочного эффекта) именно эти площадки давали лучший прирост продаж или лидов.

Мой вывод простой: **viewability надо оставить в отчёте, но убрать из пьедестала**.

Что я ставлю выше:
— инкрементальность: есть ли реальный прирост, а не перераспределение уже существующего спроса;
— качество контакта: был ли шанс на осмысленное взаимодействие с креативом;
— частотная дисциплина: не сжигаем ли мы охват одинаковыми показами;
— post-view и post-click в разрезе сегментов, а не в среднем по кампании;
— вклад в воронку, если у клиента выстроен RevOps-подход и можно смотреть дальше первого лида.

Для меня хорошая programmatic-стратегия сегодня — это не «покупать видимость», а **покупать проверяемое влияние**. Особенно в мире, где last-click теряет вес, а решения всё чаще принимаются на стыке DSP, DMP, CRM и аналитики.

Если упростить до одной мысли: viewability отвечает только на вопрос «могли ли увидеть?». А я в своём канале и в своей работе всё чаще спрашиваю другое: «что изменилось после этого показа?».

— @ProgrammaticGuide

На Anthropic, OpenAI, Google и SpaceXAI подали в суд из-за ИИ

В Калифорнии против ИИ-компаний подали антимонопольный иск: регулятору показалось подозрительным, что игроки синхронно призывают ограничить развитие нейросетей ради безопасности. Смысл спора в том, что инвестиции в ИИ уже обгоняют реальный прогресс, а бизнесу выгодны правила, которые защитят капитал. Вывод: быстрых прорывов ждать не стоит, лучше выжимать максимум из текущих инструментов.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/na-anthropic-openai-google-i-spacexai-podali-v-sud-iz-za-ii

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Google ads начал показывать расходы конкурентов

Google Ads запустил Peer Spending — инструмент, который сравнивает расходы аккаунта с рекламодателями из той же ниши без раскрытия чужих данных. Он показывает, тратите вы больше, меньше или примерно на уровне конкурентов на уровне кампаний и групп объявлений. Для арбитража это скорее ориентир по бенчмаркам, чем инструмент прямого усиления залива.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-ads-nachal-pokazyvat-raskhody-konkurentov

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Минфин РФ планирует выпустить собственный стейблкоин

Власти РФ обсуждают запуск рублёвого стейблкоина: сейчас решают, как его обеспечить, какие операции разрешить и будет ли на него спрос. Основной кейс — международные переводы, а не использование физлицами. Если проект доведут до запуска, он может стать частью новой криптоинфраструктуры и альтернативой токенам, привязанным к дружественным валютам.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/minfin-rf-planiruet-vypustit-sobstvennyi-steiblkoin

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Как поднять ROMI в programmatic без роста бюджета

Даже при тех же расходах на медиазакупку ROMI можно улучшать, если выстроить не «набор инструментов», а рабочую систему: данные, автоматизацию и контроль по всей воронке.

— Сведите источники данных в единый контур.
Сначала проверьте, откуда реально приходят расходы, показы, конверсии и выручка. Если DSP, CRM и веб-аналитика живут отдельно, оптимизация идёт вслепую.

— Настройте server-side сбор событий.
Часть сигналов теряется из-за privacy-first среды и ограничений браузеров. Передавайте ключевые события на сервере, чтобы не проседала атрибуция и не ломались цепочки между кликом и сделкой.

— Определите, какие конверсии влияют на доход.
Не оптимизируйте кампании только по верхним целям. Отберите события, которые ближе к оплате: квалифицированный лид, добавление в корзину, повторный визит, запрос демо, досмотр до нужного этапа.

— Автоматизируйте правила управления ставками и частотой.
Ручное управление в programmatic быстро упирается в объём. Задайте пороги по CPA, частоте, площадкам и аудиториям, чтобы система сама отключала слабые связки и усиливала рабочие.

— Сопоставляйте медиазатраты с маржой, а не только с лидом.
В 2026 году классический MQL/SQL слабее работает как единая цель. Смотрите на вклад канала в выручку, LTV и повторные продажи — особенно в B2B и e-com, где первая конверсия часто обманчива.

— Проверяйте прирост через инкрементальность.
Last-click уже не отвечает на вопрос, что реально добавила реклама. Периодически запускайте holdout-тесты, сравнивайте группы с показом и без него, чтобы не переплачивать за органический спрос.

Когда это пригодится: если бюджет на programmatic уже зафиксирован, а задача — выжать больше ROMI за счёт аналитики, автоматизации и более честной оценки вклада рекламы.

— @ProgrammaticGuidePro

Параллельный взгляд на тему — @PerfNewsDigest

В публичный доступ вышел Grok 4.7

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-publichnyi-dostup-vyshel-grok-4-7

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

X теперь показывает причину теневого бана

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/x-teper-pokazyvaet-prichinu-tenevogo-bana

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Россиян заставят отчитываться перед ФНС за крипту

Крипта в РФ считается имуществом, поэтому доход от продажи или обмена облагается НДФЛ: 13% до 2,4 млн рублей и 15% сверх этого. Декларацию 3-НДФЛ нужно подать самостоятельно до 30 апреля. Отчитываться по кошелькам обязаны только при обороте свыше 600 000 рублей в год, а за нарушение грозят штрафы и пени.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/rossiian-zastaviat-otchityvatsia-pered-fns-za-kriptu

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Сквозная оценка креатива в DSP: от показа к выручке без last-click

Если вы всё ещё оптимизируете кампании “по клику” или “по последнему касанию”, вы теряете управляемость в 2026: в privacy-first мире атрибуция становится вероятностной, а влияние креатива размазывается по всей воронке. Ниже — рабочий план, как за неделю собрать систему измерения именно эффекта креативов (а не “случайно удачного” размещения).

Шаг 1. Привяжите креативы к событиям в вашем трекинге
— В рекламных тегах добавьте единый идентификатор креатива (creative_id) в параметры события: просмотр (view) и конверсию (purchase/lead).
— На стороне сайта (или в серверном трекинге) сохраняйте creative_id вместе с user_id/lead_id (хэш) и временем.
— Проверьте, что для одного creative_id у вас есть минимум 2 типа событий: reach (просмотр) и outcome (лид/покупка).

Шаг 2. Разведите “качество трафика” и “качество креатива”
— Отдельно заведите метрики платформы: CPM/CPC, CTR, viewability.
— И отдельно заведите бизнес-метрики: конверсия в целевое событие, средний чек, доля MQL/SQL (если B2B).
— Внутри каждой креативной группы считайте бизнес-метрики только на аудиториях с сопоставимыми сегментами (например, по списку аккаунтов или по look-alike уровню).

Шаг 3. Соберите модель lift (инкрементальности) через geo/segmented holdout
— Выберите 1–2 кампании с сопоставимым таргетингом и бюджетом.
— На уровне доставки (ad server / DSP / медиаплатформы) сделайте holdout: 5–10% пользователей из того же сегмента получают ограниченный/отсутствующий показ конкретного креатива.
— Сравните исходы в тесте и контрольной группе: лиды/покупки на одного попавшего, выручка на user/аккаунт. Это даст ответ не “кто кликнул последним”, а “что дало размещение”.

Шаг 4. Разметьте креативы по “сообщению”, а не по визуалу
— Введите простую таксономию: оффер (что обещаем), аудитория (кому), формат (видео/статик), стадия (осведомление/рассмотрение).
— На уровне отчёта агрегируйте performance по этим полям. В 2026 креатив побеждает концепцией: так вы быстро увидите, что именно влияет на lift.

Шаг 5. Выберите управляющее правило на следующую неделю
— Если lift подтверждён: масштабируйте не “лучший CTR”, а креативы с положительным инкрементом и приемлемым CPM.
— Если инкремента нет: не увеличивайте бюджет — поменяйте оффер/сообщение и оставьте аудиторию.
— Если CTR высокий, но lift слабый: проблема в релевантности сообщения (несовпадение ожиданий), лечится правкой текста/первого кадра/оффера, а не таргетинга.

Шаг 6. Сдайте результат в формате, который понимает RevOps
— На один лист: creative_id → reach → outcome → инкремент (разница в бизнес-исходах) → вывод “масштаб/пересобрать/заморозить”.
— Зафиксируйте, какие события считаются “валютой” для вашей команды (lead, SQL, purchase) и как учитывается время до конверсии.

Если хотите, напишите ваш тип продукта (B2B SaaS/услуги/е-ком), главное событие и используете ли server-side трекинг — подскажу, как лучше выбрать holdout-схему и какие окна атрибуции оставить минимальными без искажений.

— @ProgrammaticGuide

В публичный доступ вышла ChatGPT-6

OpenAI выпустила линейку GPT-6: модель Sol для кодинга и сложных задач и Luna для рутинных операций. Ключевое преимущество релиза — двукратное снижение цен на API ($2 и $0.10 за 1 млн входных токенов соответственно) и сокращение числа ошибок в два раза. Это позволяет масштабировать автоматизацию и разработку с вдвое меньшими затратами на инфраструктуру.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-publichnyi-dostup-vyshla-chatgpt-6

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Болгария введёт запрет на рекламу интернет-казино

Болгария вводит жёсткий запрет на рекламу казино и гемблинга, оставляя только спонсорство спорта. Для арбитража это ухудшает условия: запуск CPA-кампаний на лицензионных операторов станет сложнее, а дополнительные налоги на онлайн-казино могут снизить конверсию и поток игроков. Сейчас GEO выглядит неудачным для тестов и масштабирования.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/bolgariia-vvedet-zapret-na-reklamu-internet-kazino

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top