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

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

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

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

**Почему last-click перестал быть правдой**

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

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

**Incrementality как новый стандарт измерения эффективности programmatic**

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

— @ProgrammaticGuidePro

Open AI выпустила ChatGPT-5.6 и ChatGPT Work

OpenAI выпустила ChatGPT-5.6 и ChatGPT Work: новая модель получила три версии и понятный прайс, а Work стал универсальным инструментом для кодинга, текстов, изображений и анализа данных. Вывод простой: экосистема ChatGPT усиливается, а фокус смещается на многофункциональные сценарии, где один продукт закрывает сразу несколько задач.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/open-ai-vypustila-chatgpt-5-6-i-chatgpt-work

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

SpacexAI выпустила Grok 4.5

xAI выпустила Grok 4.5 — новую версию флагманской нейросети, доступную в Cursor на всех тарифах и по API за $2 за миллион входных токенов. Бенчмарков пока нет, но модель в 4,2 раза экономнее по токенам на SWE Bench Pro и обучена на данных Cursor, что делает её сильным инструментом для разработки приложений.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/spacexai-vypustila-grok-4-5

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

ChatGPT ads внедрил функцию автосоздания креативов

OpenAI добавила в ChatGPT Ads автогенерацию креативов: вставляешь ссылку на сайт, ИИ анализирует лендинг и создаёт релевантный креатив. По ощущениям, такие материалы должны легко проходить модерацию, но пока неясно, насколько они поддаются правкам. Источник интересен ещё и тем, что вайт можно сгенерировать тут же через ChatGPT.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/chatgpt-ads-vnedril-funkciiu-avtosozdaniia-kreativov

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

В Google search console теперь можно добавлять соцсети

Google добавил в Search Console поддержку аккаунтов соцсетей: теперь можно отслеживать ключевые запросы, источники и географию переходов, показы и клики по ссылкам. Функция подключается там же, где и сайты, доступны четыре соцсети на выбор. Rollout постепенный — доступ получают не все сразу.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-google-search-console-teper-mozhno-dobavliat-socseti

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top