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

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

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

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

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

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

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

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

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 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

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

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

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