Инфлюенсерские связки в 2026: как выбрать площадку под programmatic-подход (MAX, VK, YouTube, TikTok)
— Сформируйте цель в терминах воронки и измерения
Определите: нужен спрос (лиды/MQL), активация (события на сайте) или удержание (retention/LTV). От цели зависит, какие площадки тестировать первыми и какие события считать KPI.
— Делайте подбор инфлюенсера по “контексту” площадки, а не по охвату
В 2026 выигрывают не самые крупные, а те, чья аудитория совпадает с вашей тематикой и намерением. Смотрите на пересечение интересов и на качество входящего трафика (поведенческие сигналы), а не только на ER.
— Соберите карту тестов: MAX / VK / YouTube / TikTok как набор гипотез
Разбейте бюджет на короткие спринты по площадкам: MAX — для креатива и охватных форматов, VK — для B2B-сообществ и прогрева, YouTube — для “длинного” интереса и повторяемости касаний, TikTok — для быстрых креативных гипотез. В каждом спринте заранее задайте, что считаем “успехом”.
— Привяжите инфлюенсеров к связкам формата и оффера
Уточните, какой тип подачи нужен: “обучение/разбор” (информационный спрос растёт), “кейсы пользователя” (для доверия), “демо продукта” (для снижения трения). Оффер должен быть согласован с намерением аудитории платформы.
— Настройте измерение через privacy-first атрибуцию
Планируйте сбор данных с учётом ограничений: используйте server-side события, дополняйте аналитику методами инкрементальности (incrementality) и/или MMM (маркетинговый микс-моделинг), чтобы уходить от “последнего клика” к влиянию кампании на выручку.
— Выстроите поток креативов как конкурентное преимущество концепций
Не пытайтесь “переплюнуть” конкурентов исполнением — тестируйте варианты сообщений, структур ролика/поста, визуальные зацепки и CTA. AI-генерация ускоряет производство, но выигрывает тот, кто системно меняет концепции и быстро учится.
— Упакуйте “стабильный поток заявок” в процесс RevOps
Согласуйте с sales и customer success, какие лиды конвертируются в SQL и далее в выручку. Тогда обучение по инфлюенсерским тестам будет корректироваться по реальным стадиям, а не по кликам или регистрациям.
когда это пригодится — при запуске тестового контура инфлюенсерских кампаний, где нужно быстро понять, какие площадки и связки дают измеримый вклад в заявки и выручку.
— @ProgrammaticGuidePro
— Сформируйте цель в терминах воронки и измерения
Определите: нужен спрос (лиды/MQL), активация (события на сайте) или удержание (retention/LTV). От цели зависит, какие площадки тестировать первыми и какие события считать KPI.
— Делайте подбор инфлюенсера по “контексту” площадки, а не по охвату
В 2026 выигрывают не самые крупные, а те, чья аудитория совпадает с вашей тематикой и намерением. Смотрите на пересечение интересов и на качество входящего трафика (поведенческие сигналы), а не только на ER.
— Соберите карту тестов: MAX / VK / YouTube / TikTok как набор гипотез
Разбейте бюджет на короткие спринты по площадкам: MAX — для креатива и охватных форматов, VK — для B2B-сообществ и прогрева, YouTube — для “длинного” интереса и повторяемости касаний, TikTok — для быстрых креативных гипотез. В каждом спринте заранее задайте, что считаем “успехом”.
— Привяжите инфлюенсеров к связкам формата и оффера
Уточните, какой тип подачи нужен: “обучение/разбор” (информационный спрос растёт), “кейсы пользователя” (для доверия), “демо продукта” (для снижения трения). Оффер должен быть согласован с намерением аудитории платформы.
— Настройте измерение через privacy-first атрибуцию
Планируйте сбор данных с учётом ограничений: используйте server-side события, дополняйте аналитику методами инкрементальности (incrementality) и/или MMM (маркетинговый микс-моделинг), чтобы уходить от “последнего клика” к влиянию кампании на выручку.
— Выстроите поток креативов как конкурентное преимущество концепций
Не пытайтесь “переплюнуть” конкурентов исполнением — тестируйте варианты сообщений, структур ролика/поста, визуальные зацепки и CTA. AI-генерация ускоряет производство, но выигрывает тот, кто системно меняет концепции и быстро учится.
— Упакуйте “стабильный поток заявок” в процесс RevOps
Согласуйте с sales и customer success, какие лиды конвертируются в SQL и далее в выручку. Тогда обучение по инфлюенсерским тестам будет корректироваться по реальным стадиям, а не по кликам или регистрациям.
когда это пригодится — при запуске тестового контура инфлюенсерских кампаний, где нужно быстро понять, какие площадки и связки дают измеримый вклад в заявки и выручку.
— @ProgrammaticGuidePro
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Facebook запретил рекламу онлайн-казино Mr Vegas
Британский ASA запретил рекламу казино Mr Vegas из-за «слишком милых» мультяшных животных в креативах — регулятор счёл, что такой стиль привлекает детей, в том числе через Facebook. Рекламодатель запустил кампанию в феврале, бан вышел в июле. Логика регулятора вызывает вопросы: дети неплатёжеспособны, а таргетировать их на гемблинг бессмысленно.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/facebook-zapretil-reklamu-onlain-kazino-mr-vegas
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Британский ASA запретил рекламу казино Mr Vegas из-за «слишком милых» мультяшных животных в креативах — регулятор счёл, что такой стиль привлекает детей, в том числе через Facebook. Рекламодатель запустил кампанию в феврале, бан вышел в июле. Логика регулятора вызывает вопросы: дети неплатёжеспособны, а таргетировать их на гемблинг бессмысленно.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/facebook-zapretil-reklamu-onlain-kazino-mr-vegas
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В Whatsapp скамят пользователей с помощью поддельных никнеймов
WhatsApp запустил никнеймы — и почти сразу начался скам. Мошенники регистрируют имена, похожие на бренды, звёзд и политиков, с минимальными опечатками.
Индия, где 500 млн пользователей WhatsApp, потребовала от Meta объяснений за 3 дня. Meta говорит, что точные совпадения заблокированы — но одна буква в другом месте защиту не триггерит.
Похоже, п…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-whatsapp-skamiat-polzovatelei-s-pomoschiu-poddelnykh-nikneimov
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
WhatsApp запустил никнеймы — и почти сразу начался скам. Мошенники регистрируют имена, похожие на бренды, звёзд и политиков, с минимальными опечатками.
Индия, где 500 млн пользователей WhatsApp, потребовала от Meta объяснений за 3 дня. Meta говорит, что точные совпадения заблокированы — но одна буква в другом месте защиту не триггерит.
Похоже, п…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-whatsapp-skamiat-polzovatelei-s-pomoschiu-poddelnykh-nikneimov
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Вышел ZCode - аналог Claude code
Вышел ZCode — десктопный аналог Claude Code от разработчиков GLM-5.2. Работает с API от Anthropic, поддерживает SSH-деплой на сервер, в том числе Linux.
Вместо пошаговых скриптов — система целеполагания Goal: закидываешь сложный промт, агент сам разбивает задачу и выполняет. Плюс управление через Telegram-бота.
Но главная фича — мультиагентность…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/vyshel-zcode-analog-claude-code
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Вышел ZCode — десктопный аналог Claude Code от разработчиков GLM-5.2. Работает с API от Anthropic, поддерживает SSH-деплой на сервер, в том числе Linux.
Вместо пошаговых скриптов — система целеполагания Goal: закидываешь сложный промт, агент сам разбивает задачу и выполняет. Плюс управление через Telegram-бота.
Но главная фича — мультиагентность…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/vyshel-zcode-analog-claude-code
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Cookie-loss и server-side сегменты: кто успел перестроить цепочки
В нескольких свежих кейсах от DMP-платформ за последний месяц заметил одну и ту же динамику: доля аудиторных сегментов, собранных через client-side пиксель, в кампаниях на ведущих DSP просела на 15-20% по охвату. При этом server-side сегменты, загруженные через API и CDP (платформы клиентских данных) напрямую, эти же охваты сохранили или даже нарастили.
Параллельно выросло число запросов от брендов к агентствам не «дайте нам look-alike по третьему cookie-файлу», а «покажите сегмент с историей покупок за 24 месяца, подгруженный из CRM». Атрибуция уходит в сторону server-side, MMM (моделирование маркетингового микса) и инкрементальности — и это тянет за собой всю верхнеуровневую логику: таргетинг, аудиторные пакеты, подход к DCO (динамическая оптимизация креатива).
Что вижу по итогам:
— Команды, у которых CDP и DSP связаны через server-to-server, уже спокойно проходят аудит аудиторий.
— Там, где цепочка всё ещё «тег — пиксель — сегмент в интерфейсе», возникают расхождения между отчётом DSP и фактическим числом показов.
— Брокеров, которые перепродают готовые сегменты на открытом рынке, становится меньше — спрос смещается к first-party данным (собственным данным бренда).
А у вас: server-side сегменты уже заменили client-side в основных кампаниях, или пока идёт параллельная работа двух схем? Интересно, насколько это равномерно по рынку.
— @ProgrammaticGuidePro
В нескольких свежих кейсах от DMP-платформ за последний месяц заметил одну и ту же динамику: доля аудиторных сегментов, собранных через client-side пиксель, в кампаниях на ведущих DSP просела на 15-20% по охвату. При этом server-side сегменты, загруженные через API и CDP (платформы клиентских данных) напрямую, эти же охваты сохранили или даже нарастили.
Параллельно выросло число запросов от брендов к агентствам не «дайте нам look-alike по третьему cookie-файлу», а «покажите сегмент с историей покупок за 24 месяца, подгруженный из CRM». Атрибуция уходит в сторону server-side, MMM (моделирование маркетингового микса) и инкрементальности — и это тянет за собой всю верхнеуровневую логику: таргетинг, аудиторные пакеты, подход к DCO (динамическая оптимизация креатива).
Что вижу по итогам:
— Команды, у которых CDP и DSP связаны через server-to-server, уже спокойно проходят аудит аудиторий.
— Там, где цепочка всё ещё «тег — пиксель — сегмент в интерфейсе», возникают расхождения между отчётом DSP и фактическим числом показов.
— Брокеров, которые перепродают готовые сегменты на открытом рынке, становится меньше — спрос смещается к first-party данным (собственным данным бренда).
А у вас: server-side сегменты уже заменили client-side в основных кампаниях, или пока идёт параллельная работа двух схем? Интересно, насколько это равномерно по рынку.
— @ProgrammaticGuidePro
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Cloudeflare грозит Google блокировкой трафика
Cloudflare объявил: с 15 сентября 2026 года ИИ-краулеры будут заблокированы по умолчанию на всех сайтах с рекламой — включая Googlebot, Applebot и Bingbot.
Главная претензия — к Google: один и тот же бот индексирует страницы и собирает данные для обучения нейросетей, что даёт поисковику нечестное преимущество.
Но есть нюанс, который меняет всю к…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/cloudeflare-grozit-google-blokirovkoi-trafika
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Cloudflare объявил: с 15 сентября 2026 года ИИ-краулеры будут заблокированы по умолчанию на всех сайтах с рекламой — включая Googlebot, Applebot и Bingbot.
Главная претензия — к Google: один и тот же бот индексирует страницы и собирает данные для обучения нейросетей, что даёт поисковику нечестное преимущество.
Но есть нюанс, который меняет всю к…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/cloudeflare-grozit-google-blokirovkoi-trafika
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Гайд: как заработать первые деньги на Pornhub
Pornhub — самый посещаемый адалт-сайт в мире, и на нём действительно можно зарабатывать. Но схема устроена иначе, чем кажется.
Автор залил ролики, набрал 16 000 просмотров — и получил 47 центов встроенной монетизации. Реальные деньги были в другом.
Есть нюансы с верификацией, голосом в роликах и законодательством РФ, которые ломают большинство с…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/gaid-kak-zarabotat-pervye-dengi-na-pornhub
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Pornhub — самый посещаемый адалт-сайт в мире, и на нём действительно можно зарабатывать. Но схема устроена иначе, чем кажется.
Автор залил ролики, набрал 16 000 просмотров — и получил 47 центов встроенной монетизации. Реальные деньги были в другом.
Есть нюансы с верификацией, голосом в роликах и законодательством РФ, которые ломают большинство с…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/gaid-kak-zarabotat-pervye-dengi-na-pornhub
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Разбор: как бренд косметики перевёл programmatic на прогноз LTV и обогнал last-click
Контекст рынка 2026
Средний чек в e-com просел на 5–8%, рынок живёт в zero-click-эпохе (пользователь всё чаще получает ответ, не переходя на сайт), а last-click-атрибуция окончательно сдаёт позиции. Бренды перестраивают закупку под долгосрочную ценность клиента, а не под первую транзакцию. Разберём, как это выглядит на практике.
Задача
Сетевой бренд уходовой косметики столкнулся с типичной картиной: programmatic давал стабильный объём заказов, но реальный вклад канала в выручку был непрозрачен. Last-click завышал роль ретаргетинга и обнулял эффективность верхних этапов воронки. Закупка велась по CPL (стоимости лида) и ROAS (возврату расходов на рекламу) первой покупки, что толкало оптимизацию в дешёвые сегменты с низким LTV (пожизненной ценностью клиента).
Решение
Команда перевела кампании в DSP на value-based bidding — ставку по прогнозу LTV, а не по первой конверсии. Схема состояла из трёх слоёв.
— Сбор и объединение данных в DMP. CRM (система управления клиентами), исторические покупки, поведение на сайте, офлайн-чеки. Цель — единый профиль клиента с привязкой к выручке, а не только к заказу.
— Обучение предиктивной модели. Скоринг пользователей по вероятности повторной покупки в течение 90 дней и по среднему чеку следующего заказа. Вес признаков откалиброван по 24 месяцам истории.
— Загрузка сегментов в DSP. Банды (диапазоны ставок) по LTV-сегментам, отдельные кампании для look-alike (похожих) аудиторий по верхнему квартилю LTV, контекстуальный таргетинг (таргетинг по смыслу окружения, а не по cookie) для привлечения новых пользователей.
Результат
— CPA (стоимость привлечения клиента) на первый заказ вырос на 18%, но LTV когорты за 6 месяцев — на 41%.
— Доля ретаргетинга в общем расходе снизилась с 46% до 29%, доля верхневоронных кампаний выросла с 19% до 38%.
— При сопоставимом бюджете шестимесячная выручка с programmatic-канала выросла на 27%.
— Благодаря server-side атрибуции и MMM (моделирование маркетингового микса) команда смогла валидировать вклад канала в инкремент (дополнительную) выручку, а не только в атрибутированную.
Урок для читателя
Оптимизация по first-purchase ROAS (возврату с первой покупки) в зрелом e-com — ловушка. Она съедает бюджет на удержание и верх воронки. Если ваш DSP и DMP умеют работать с value-based bidding и прогнозом LTV, переходите на эту модель, даже если на первом отчёте метрика «просядет». Долгосрочная выручка важнее красивой строки в дашборде.
— @ProgrammaticGuidePro
Контекст рынка 2026
Средний чек в e-com просел на 5–8%, рынок живёт в zero-click-эпохе (пользователь всё чаще получает ответ, не переходя на сайт), а last-click-атрибуция окончательно сдаёт позиции. Бренды перестраивают закупку под долгосрочную ценность клиента, а не под первую транзакцию. Разберём, как это выглядит на практике.
Задача
Сетевой бренд уходовой косметики столкнулся с типичной картиной: programmatic давал стабильный объём заказов, но реальный вклад канала в выручку был непрозрачен. Last-click завышал роль ретаргетинга и обнулял эффективность верхних этапов воронки. Закупка велась по CPL (стоимости лида) и ROAS (возврату расходов на рекламу) первой покупки, что толкало оптимизацию в дешёвые сегменты с низким LTV (пожизненной ценностью клиента).
Решение
Команда перевела кампании в DSP на value-based bidding — ставку по прогнозу LTV, а не по первой конверсии. Схема состояла из трёх слоёв.
— Сбор и объединение данных в DMP. CRM (система управления клиентами), исторические покупки, поведение на сайте, офлайн-чеки. Цель — единый профиль клиента с привязкой к выручке, а не только к заказу.
— Обучение предиктивной модели. Скоринг пользователей по вероятности повторной покупки в течение 90 дней и по среднему чеку следующего заказа. Вес признаков откалиброван по 24 месяцам истории.
— Загрузка сегментов в DSP. Банды (диапазоны ставок) по LTV-сегментам, отдельные кампании для look-alike (похожих) аудиторий по верхнему квартилю LTV, контекстуальный таргетинг (таргетинг по смыслу окружения, а не по cookie) для привлечения новых пользователей.
Результат
— CPA (стоимость привлечения клиента) на первый заказ вырос на 18%, но LTV когорты за 6 месяцев — на 41%.
— Доля ретаргетинга в общем расходе снизилась с 46% до 29%, доля верхневоронных кампаний выросла с 19% до 38%.
— При сопоставимом бюджете шестимесячная выручка с programmatic-канала выросла на 27%.
— Благодаря server-side атрибуции и MMM (моделирование маркетингового микса) команда смогла валидировать вклад канала в инкремент (дополнительную) выручку, а не только в атрибутированную.
Урок для читателя
Оптимизация по first-purchase ROAS (возврату с первой покупки) в зрелом e-com — ловушка. Она съедает бюджет на удержание и верх воронки. Если ваш DSP и DMP умеют работать с value-based bidding и прогнозом LTV, переходите на эту модель, даже если на первом отчёте метрика «просядет». Долгосрочная выручка важнее красивой строки в дашборде.
— @ProgrammaticGuidePro
Автоматизация выбора победителей в конкурсных механиках
Использование сторонних инструментов для определения победителей — это не только вопрос экономии времени, но и способ подтверждения прозрачности маркетинговой активности. В эпоху доверительного маркетинга аудитория чувствительна к честности розыгрышей, а автоматизированный выбор исключает человеческий фактор и обвинения в предвзятости.
— Выбирайте сервисы с функцией проверки подписки. Инструмент должен в автоматическом режиме верифицировать наличие пользователя в числе подписчиков сообщества и факт репоста публикации.
— Применяйте облачные решения с генерацией публичной ссылки на результат. Публикация протокола розыгрыша в открытом доступе снимает вопросы у участников и повышает авторитет бренда.
— Настраивайте фильтрацию по стоп-словам. Исключайте из участия аккаунты, созданные исключительно для участия в конкурсах, чтобы повысить качество аудитории, вовлеченной в активность.
— Учитывайте лимиты обработки данных. Если в конкурсе участвуют десятки тысяч человек, выбирайте платформы, поддерживающие стабильную выгрузку участников по API (программному интерфейсу приложения) без сбоев.
— Сохраняйте логи (историю действий) для отчетности. Наличие технического подтверждения того, как именно система выбрала победителя, является критически важным для юридической чистоты процесса согласно правилам площадок.
— Тестируйте корректность работы на малых выборках. Перед запуском основного процесса проведите тестовый запуск на 5–10 аккаунтах, чтобы убедиться в отсутствии ошибок в доступе к истории публикаций.
Пригодится при проведении охватных промо-акций для повышения лояльности аудитории и удержания текущих пользователей в рамках стратегии долгосрочного взаимодействия.
— @ProgrammaticGuidePro
Использование сторонних инструментов для определения победителей — это не только вопрос экономии времени, но и способ подтверждения прозрачности маркетинговой активности. В эпоху доверительного маркетинга аудитория чувствительна к честности розыгрышей, а автоматизированный выбор исключает человеческий фактор и обвинения в предвзятости.
— Выбирайте сервисы с функцией проверки подписки. Инструмент должен в автоматическом режиме верифицировать наличие пользователя в числе подписчиков сообщества и факт репоста публикации.
— Применяйте облачные решения с генерацией публичной ссылки на результат. Публикация протокола розыгрыша в открытом доступе снимает вопросы у участников и повышает авторитет бренда.
— Настраивайте фильтрацию по стоп-словам. Исключайте из участия аккаунты, созданные исключительно для участия в конкурсах, чтобы повысить качество аудитории, вовлеченной в активность.
— Учитывайте лимиты обработки данных. Если в конкурсе участвуют десятки тысяч человек, выбирайте платформы, поддерживающие стабильную выгрузку участников по API (программному интерфейсу приложения) без сбоев.
— Сохраняйте логи (историю действий) для отчетности. Наличие технического подтверждения того, как именно система выбрала победителя, является критически важным для юридической чистоты процесса согласно правилам площадок.
— Тестируйте корректность работы на малых выборках. Перед запуском основного процесса проведите тестовый запуск на 5–10 аккаунтах, чтобы убедиться в отсутствии ошибок в доступе к истории публикаций.
Пригодится при проведении охватных промо-акций для повышения лояльности аудитории и удержания текущих пользователей в рамках стратегии долгосрочного взаимодействия.
— @ProgrammaticGuidePro
Три инструмента для call tracking: что выбрать маркетингу и продажам
Если у вас есть платный трафик, лиды с сайта и часть конверсий уходит в звонки, без коллтрекинга легко переоценить одни каналы и недооценить другие. В 2026 году это особенно заметно: last-click теряет смысл, а в B2B и недвижимости всё чаще нужен не просто счётчик обращений, а связка с CRM, качеством лидов и выручкой. Ниже — три решения одного класса, но с разным фокусом.
Ringostat — для тех, кому нужен коллтрекинг как часть более широкой аналитики — сильная сторона: удобная связка звонков, динамического подменного номера, записи разговоров и интеграций с CRM. Хорошо подходит для агентств и команд, которым важно объяснять ценность рекламы через понятные цифры. Минус: для базовой задачи может показаться избыточным, если нужен только простой учёт звонков.
Calltouch — для performance-команд и in-house-маркетинга с упором на измерение заявок и звонков — сильная сторона: сильная аналитическая база, работа с многоканальными сценариями и удобство для оптимизации бюджетов. Полезен там, где нужно быстро увидеть вклад каналов в конверсии и не потеряться в источниках трафика. Слабая сторона: при сложной структуре воронки без зрелого CRM-процесса данные по-прежнему придётся аккуратно интерпретировать.
CoMagic — для b2b, услуг и проектов с длинным циклом сделки — сильная сторона: сочетание коллтрекинга, аналитики обращений и инструментов для контроля качества лидов. Удобен, если продажи завязаны не только на первом касании, но и на обработке заявки менеджером. Минус: чтобы получить максимум, нужно дисциплинированно настроить воронку и не ограничиваться просмотром отчётов по звонкам.
Как выбирать: смотрите не на список функций, а на то, где у вас «теряются» деньги — на уровне источника трафика, в обработке лида или уже в CRM и продажах.
— @ProgrammaticGuidePro
Если у вас есть платный трафик, лиды с сайта и часть конверсий уходит в звонки, без коллтрекинга легко переоценить одни каналы и недооценить другие. В 2026 году это особенно заметно: last-click теряет смысл, а в B2B и недвижимости всё чаще нужен не просто счётчик обращений, а связка с CRM, качеством лидов и выручкой. Ниже — три решения одного класса, но с разным фокусом.
Ringostat — для тех, кому нужен коллтрекинг как часть более широкой аналитики — сильная сторона: удобная связка звонков, динамического подменного номера, записи разговоров и интеграций с CRM. Хорошо подходит для агентств и команд, которым важно объяснять ценность рекламы через понятные цифры. Минус: для базовой задачи может показаться избыточным, если нужен только простой учёт звонков.
Calltouch — для performance-команд и in-house-маркетинга с упором на измерение заявок и звонков — сильная сторона: сильная аналитическая база, работа с многоканальными сценариями и удобство для оптимизации бюджетов. Полезен там, где нужно быстро увидеть вклад каналов в конверсии и не потеряться в источниках трафика. Слабая сторона: при сложной структуре воронки без зрелого CRM-процесса данные по-прежнему придётся аккуратно интерпретировать.
CoMagic — для b2b, услуг и проектов с длинным циклом сделки — сильная сторона: сочетание коллтрекинга, аналитики обращений и инструментов для контроля качества лидов. Удобен, если продажи завязаны не только на первом касании, но и на обработке заявки менеджером. Минус: чтобы получить максимум, нужно дисциплинированно настроить воронку и не ограничиваться просмотром отчётов по звонкам.
Как выбирать: смотрите не на список функций, а на то, где у вас «теряются» деньги — на уровне источника трафика, в обработке лида или уже в CRM и продажах.
— @ProgrammaticGuidePro
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Сбер запустит свой криптокошелёк
Сбер готов запустить криптокошелёк — инфраструктура уже есть. Ждут только закона о регулировании крипты, который планируют принять к 1 сентября 2026 года.
Хранить и, судя по всему, обменивать крипту можно будет прямо в приложении — без сторонних обменников.
Но есть один нюанс, из-за которого обменники никуда не денутся. 🔍
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/sber-zapustit-svoi-kriptokoshelek
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Сбер готов запустить криптокошелёк — инфраструктура уже есть. Ждут только закона о регулировании крипты, который планируют принять к 1 сентября 2026 года.
Хранить и, судя по всему, обменивать крипту можно будет прямо в приложении — без сторонних обменников.
Но есть один нюанс, из-за которого обменники никуда не денутся. 🔍
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/sber-zapustit-svoi-kriptokoshelek
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Индия потребовала от Telegram удалять пиратский контент
Индия потребовала от Telegram удалять пиратский контент — претензия в том, что платформа не ограничивает размер файлов, что позволяет свободно распространять фильмы.
Дуров ответил, что Telegram годами работает в Индии без какой-либо коммерческой выгоды для себя.
Почему давление началось именно сейчас — вопрос открытый. Возможный ответ — в блоге.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/indiia-potrebovala-ot-telegram-udaliat-piratskii-kontent
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Индия потребовала от Telegram удалять пиратский контент — претензия в том, что платформа не ограничивает размер файлов, что позволяет свободно распространять фильмы.
Дуров ответил, что Telegram годами работает в Индии без какой-либо коммерческой выгоды для себя.
Почему давление началось именно сейчас — вопрос открытый. Возможный ответ — в блоге.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/indiia-potrebovala-ot-telegram-udaliat-piratskii-kontent
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Google ads меняет стратегию по конверсиям
Google меняет логику автоматических стратегий ставок: с 17 августа 2026 года кампании будут строже придерживаться указанного целевого CPA, а не давать лиды по минимально возможной цене.
Если сейчас твоя кампания даёт лиды по $5, а цель стоит $10 — после обновления алгоритм «поднимет» фактическую стоимость лида к целевой, зато отдаст больше трафик…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-ads-meniaet-strategiiu-po-konversiiam
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Google меняет логику автоматических стратегий ставок: с 17 августа 2026 года кампании будут строже придерживаться указанного целевого CPA, а не давать лиды по минимально возможной цене.
Если сейчас твоя кампания даёт лиды по $5, а цель стоит $10 — после обновления алгоритм «поднимет» фактическую стоимость лида к целевой, зато отдаст больше трафик…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-ads-meniaet-strategiiu-po-konversiiam
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Почему «оптимизация ставок» в DSP уже не главное
В performance-отчётах я всё чаще вижу одну и ту же картину: байер меняет 12 параметров в стратегии назначения ставок, выжимает ещё 3% к CPA (стоимости привлечения клиента), а итоговый вклад в выручку — в пределах погрешности. При этом юнит-экономика (соотношение расходов на маркетинг и дохода с одного клиента) у проекта хромает на обе ноги.
Смещать фокус с тактики на архитектуру — не новая мысль, но в programmatic её регулярно откладывают «на потом». Сначала — ещё одна интеграция, ещё один look-alike (похожая аудитория), ещё одна корректировка креатива. А потом оказывается, что в DMP (платформа управления данными) лежат сегменты, которые никто не активировал, событийная аналитика (event-based) собирается через раз, а сервер-сайд атрибуция внедрена только на половине кампаний.
Мой чек-лист перед тем, как трогать bid-логику (логику назначения ставок):
— Сверка событийной модели с реальной воронкой. Если у вас нет единого источника правды о поведении пользователя, любые корректировки ставок — это стрельба вслепую.
— Качество аудиторий в DMP. Свежесть, размер когорт, пересечения. Лучше 3 чистых сегмента, чем 15 «вроде рабочих».
— Связка креатив—оффер—плейсмент (место размещения). Без согласованности на этих трёх уровнях даже идеальная ставка не вытянет.
— Модель атрибуции. В privacy-first реальности (server-side, MMM — маркетинг-микс-моделирование, incrementality — прирост от рекламы) last-click всё меньше отражает реальный вклад кампаний.
Оптимизация ставок — это гигиена, а не стратегия. Стратегия — это то, какую ценность ваш data-стек (система сбора и обработки данных) умеет извлекать и доносить до DSP. Без этого вы просто точнее торгуетесь за не тех пользователей.
**Если из четырёх пунктов выше у вас в порядке только первый — начните с четвёртого. Парадоксально, но именно модель атрибуции чаще всего показывает, где ставки вообще не при чём.**
— @ProgrammaticGuidePro
В performance-отчётах я всё чаще вижу одну и ту же картину: байер меняет 12 параметров в стратегии назначения ставок, выжимает ещё 3% к CPA (стоимости привлечения клиента), а итоговый вклад в выручку — в пределах погрешности. При этом юнит-экономика (соотношение расходов на маркетинг и дохода с одного клиента) у проекта хромает на обе ноги.
Смещать фокус с тактики на архитектуру — не новая мысль, но в programmatic её регулярно откладывают «на потом». Сначала — ещё одна интеграция, ещё один look-alike (похожая аудитория), ещё одна корректировка креатива. А потом оказывается, что в DMP (платформа управления данными) лежат сегменты, которые никто не активировал, событийная аналитика (event-based) собирается через раз, а сервер-сайд атрибуция внедрена только на половине кампаний.
Мой чек-лист перед тем, как трогать bid-логику (логику назначения ставок):
— Сверка событийной модели с реальной воронкой. Если у вас нет единого источника правды о поведении пользователя, любые корректировки ставок — это стрельба вслепую.
— Качество аудиторий в DMP. Свежесть, размер когорт, пересечения. Лучше 3 чистых сегмента, чем 15 «вроде рабочих».
— Связка креатив—оффер—плейсмент (место размещения). Без согласованности на этих трёх уровнях даже идеальная ставка не вытянет.
— Модель атрибуции. В privacy-first реальности (server-side, MMM — маркетинг-микс-моделирование, incrementality — прирост от рекламы) last-click всё меньше отражает реальный вклад кампаний.
Оптимизация ставок — это гигиена, а не стратегия. Стратегия — это то, какую ценность ваш data-стек (система сбора и обработки данных) умеет извлекать и доносить до DSP. Без этого вы просто точнее торгуетесь за не тех пользователей.
**Если из четырёх пунктов выше у вас в порядке только первый — начните с четвёртого. Парадоксально, но именно модель атрибуции чаще всего показывает, где ставки вообще не при чём.**
— @ProgrammaticGuidePro
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В Codex внедрят GPT-5.6 Ultra
OpenAI добавит в Codex эксклюзивную версию GPT-5.6 Sol Ultra — не ту, что выйдет в паблик, а отдельную, усиленную модель.
Два ключевых режима: расширенные рассуждения (модель думает дольше) и мульти-агентная работа с параллельными субагентами. Релиз ожидается 7–9 июля 2026.
Но есть один нюанс, который OpenAI пока не раскрывает 👀 Подробности — в …
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-codex-vnedriat-gpt-5-6-ultra
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
OpenAI добавит в Codex эксклюзивную версию GPT-5.6 Sol Ultra — не ту, что выйдет в паблик, а отдельную, усиленную модель.
Два ключевых режима: расширенные рассуждения (модель думает дольше) и мульти-агентная работа с параллельными субагентами. Релиз ожидается 7–9 июля 2026.
Но есть один нюанс, который OpenAI пока не раскрывает 👀 Подробности — в …
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-codex-vnedriat-gpt-5-6-ultra
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Компания Meta выпустила Muse Image
Meta выпустила Muse Image — нейросеть, которая генерирует изображения как агент: сама ищет референсы, пишет код и рассуждает перед созданием картинки.
Одна из фишек — можно скинуть ссылку на публичный профиль человека в соцсети, и модель возьмёт его внешность за референс.
Есть один вопрос, который интересует всех арбитражников: как это повлияет …
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/kompaniia-meta-vypustila-muse-image
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Meta выпустила Muse Image — нейросеть, которая генерирует изображения как агент: сама ищет референсы, пишет код и рассуждает перед созданием картинки.
Одна из фишек — можно скинуть ссылку на публичный профиль человека в соцсети, и модель возьмёт его внешность за референс.
Есть один вопрос, который интересует всех арбитражников: как это повлияет …
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/kompaniia-meta-vypustila-muse-image
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Как Lamoda перевела programmatic из «дотянуть охват» в канал с измеримым вкладом в продажи
Lamoda — хороший пример для 2026 года: когда у e-com падает средний чек на 5–8%, а первая покупка всё хуже объясняет экономику, выигрывает не тот, кто просто льёт трафик, а тот, кто умеет удерживать и возвращать аудиторию. Для fashion это особенно заметно: решение о покупке длинное, окно выбора растянуто, а пользователи легко уходят сравнивать цены и ассортимент.
**Контекст.** У Lamoda была типичная для крупного e-com задача: масштабировать digital-охват, не превращая programmatic в «баннерный шум». При этом классический last-click показывал слишком узкую картину: он забирал на себя финальное касание, но не объяснял, какой вклад внесли верхние и средние уровни воронки.
**Задача.** Найти связку, которая одновременно:
— расширяет качественный охват;
— возвращает пользователей в корзину и в просмотренные категории;
— даёт измеримый вклад в выручку, а не только в показы и клики.
**Решение.** Lamoda выстроила programmatic как performance-инструмент с сегментацией на базе DMP:
— аудитории делили по поведению: просмотр категорий, брошенная корзина, повторные визиты, интерес к акциям;
— для каждого сегмента подбирали отдельные сообщения и частоту контакта;
— ремаркетинг не ограничивали последним визитом: вцеплялись в окно принятия решения, которое в fashion часто растянуто на несколько дней;
— оценку эффективности уводили от чистого last-click к более честной схеме: смотрели вклад размещений в инкрементальность (добавочный эффект), а не только в последний переход.
**Результат.** В публичных разборках подобных кейсов у Lamoda обычно фигурирует рост эффективности ретаргетинга и более высокий возврат пользователей в покупку при меньшем пересечении аудиторий. Для бизнеса это важнее красивого CTR: programmatic начинает работать как слой управления спросом, а не как «дешёвый охват». В e-com-логике 2026 это критично: retention (удержание) и LTV (пожизненная ценность клиента) уже важнее первой конверсии.
**Урок.** Programmatic в 2026 году — это не про то, чтобы показать баннер всем подряд. Это про три вещи:
— точную сегментацию;
— контроль частоты и уместности сообщения;
— измерение через server-side-атрибуцию, MMM (маркетинговое моделирование) и тесты на инкрементальность.
Если у канала есть DMP и нормальная аналитика, он перестаёт быть «медийкой» и становится полноценным performance-слоем.
— @ProgrammaticGuidePro
Lamoda — хороший пример для 2026 года: когда у e-com падает средний чек на 5–8%, а первая покупка всё хуже объясняет экономику, выигрывает не тот, кто просто льёт трафик, а тот, кто умеет удерживать и возвращать аудиторию. Для fashion это особенно заметно: решение о покупке длинное, окно выбора растянуто, а пользователи легко уходят сравнивать цены и ассортимент.
**Контекст.** У Lamoda была типичная для крупного e-com задача: масштабировать digital-охват, не превращая programmatic в «баннерный шум». При этом классический last-click показывал слишком узкую картину: он забирал на себя финальное касание, но не объяснял, какой вклад внесли верхние и средние уровни воронки.
**Задача.** Найти связку, которая одновременно:
— расширяет качественный охват;
— возвращает пользователей в корзину и в просмотренные категории;
— даёт измеримый вклад в выручку, а не только в показы и клики.
**Решение.** Lamoda выстроила programmatic как performance-инструмент с сегментацией на базе DMP:
— аудитории делили по поведению: просмотр категорий, брошенная корзина, повторные визиты, интерес к акциям;
— для каждого сегмента подбирали отдельные сообщения и частоту контакта;
— ремаркетинг не ограничивали последним визитом: вцеплялись в окно принятия решения, которое в fashion часто растянуто на несколько дней;
— оценку эффективности уводили от чистого last-click к более честной схеме: смотрели вклад размещений в инкрементальность (добавочный эффект), а не только в последний переход.
**Результат.** В публичных разборках подобных кейсов у Lamoda обычно фигурирует рост эффективности ретаргетинга и более высокий возврат пользователей в покупку при меньшем пересечении аудиторий. Для бизнеса это важнее красивого CTR: programmatic начинает работать как слой управления спросом, а не как «дешёвый охват». В e-com-логике 2026 это критично: retention (удержание) и LTV (пожизненная ценность клиента) уже важнее первой конверсии.
**Урок.** Programmatic в 2026 году — это не про то, чтобы показать баннер всем подряд. Это про три вещи:
— точную сегментацию;
— контроль частоты и уместности сообщения;
— измерение через server-side-атрибуцию, MMM (маркетинговое моделирование) и тесты на инкрементальность.
Если у канала есть DMP и нормальная аналитика, он перестаёт быть «медийкой» и становится полноценным performance-слоем.
— @ProgrammaticGuidePro
Forwarded from Я ЗЛОЙ, Я ГАНГСТА
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Хоменок потребовал, чтобы кардиналы уволили Иванова — новая драма из нижней аффилки.
Вспоминаем этого персонажа: в преддверии МАК и джигейт конф овнер Х6 Group Антон Хоменок назвал себя «инфлюенсером года» и заявил, что если не выиграет награды — значит, премии на конфах купленные. Как и можно было ожидать, умник ничерта не выиграл, но это унижение не помешало ему сделать предложение своей девушке на «коррумпированной» сцене джигеев.
Так вот, на конфе Хоменок посоветовал СЕО кардиналов уволить ЕЮ — мол, он фрик, с которым нельзя сотрудничать. Эта инфа разумеется дошла до Иванова — в ответ он предложил выкупить всю конторку кардиналов (их овнер пока не ответил). Вообще удивительно, с какой уверенностью Антоха даёт коллегам по сфере советы, не понимая базовые вещи (например, тот факт, что ЕЮ — вообще не наёмный сотрудник). Под конец Хоменок слился со стрима с Ивановым, заваливая его комплиментами — ожидаемое лицемерие, что тут скажешь.
К слову, когда ЕЮ спросил у Алексеева, уволил бы тот его, овнер приватов ответил, что скорее Иванов его уволит (что, может, и не так, но главному алкашу сферы всё равно было приятно).
🥴 — «инфлюенсер года», хуле
🤡 — типичный ЧСВшник без реальных достижений в сфере, такая лайф
😈 Я ЗЛОЙ, Я ГАНГСТА
Вспоминаем этого персонажа: в преддверии МАК и джигейт конф овнер Х6 Group Антон Хоменок назвал себя «инфлюенсером года» и заявил, что если не выиграет награды — значит, премии на конфах купленные. Как и можно было ожидать, умник ничерта не выиграл, но это унижение не помешало ему сделать предложение своей девушке на «коррумпированной» сцене джигеев.
Так вот, на конфе Хоменок посоветовал СЕО кардиналов уволить ЕЮ — мол, он фрик, с которым нельзя сотрудничать. Эта инфа разумеется дошла до Иванова — в ответ он предложил выкупить всю конторку кардиналов (их овнер пока не ответил). Вообще удивительно, с какой уверенностью Антоха даёт коллегам по сфере советы, не понимая базовые вещи (например, тот факт, что ЕЮ — вообще не наёмный сотрудник). Под конец Хоменок слился со стрима с Ивановым, заваливая его комплиментами — ожидаемое лицемерие, что тут скажешь.
К слову, когда ЕЮ спросил у Алексеева, уволил бы тот его, овнер приватов ответил, что скорее Иванов его уволит (что, может, и не так, но главному алкашу сферы всё равно было приятно).
🥴 — «инфлюенсер года», хуле
🤡 — типичный ЧСВшник без реальных достижений в сфере, такая лайф
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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
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
Forwarded from Я ненавижу арбитраж
ЕЮ покупает мусор недорого: 150к за Трафик Кардинал раз 🔨
По случаю Жениной "развязки" разгорелся небольшой сканадал.
Для медиа с тремя инсультами — это очень выгодное предложение. Больше не даст никто. 150к бачей — два🔨
Результаты пока неизвестны, публичные торги еще не начаты.
❤️ — я бы дал больше
😁 — Пусть Жека купит "X6Agency" и уволит Хоменока
😎 — 150к бачей — три. Продано
Я ненавижу арбитраж | Чат😠
По случаю Жениной "развязки" разгорелся небольшой сканадал.
На G GATE CONF маркетолог, визионер, трудоголик, филантроп Хоменок не стал лучшим инфлюенсером, да и вообще никем. Но тем не менее дал совет ребятам из ТК — уволить Иванова. Я поднял все архивы арбитражки, но так и не понял, кто его нанял. Единственное, что я знаю, но не могу доказать — когда-то ТК проплатили медийную поддержку от маэстро, чтобы тот перестал их публично унижать.
Естественно, Жекич тут же узнал об этом шкурном поступке Антона от Кустова Никиты (главреда ТК), обиделся, оскорбился и предложил 150к бачей за покупку медиа Traffic Cardinal. Видимо, побоялся, что попадет под сокращения.
Для медиа с тремя инсультами — это очень выгодное предложение. Больше не даст никто. 150к бачей — два
Результаты пока неизвестны, публичные торги еще не начаты.
❤️ — я бы дал больше
😁 — Пусть Жека купит "X6Agency" и уволит Хоменока
😎 — 150к бачей — три. Продано
Я ненавижу арбитраж | Чат
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM