Google генерирует ИИ-ответы по 43% ключей

Google всё чаще отвечает сам: ИИ-сводки уже покрывают 43% ключей, а к 2026 году до 68% запросов могут завершаться без клика на сайт, в AI Mode — до 93%. Для медиа и SEO это риск потери трафика и монетизации: если пользователь получает ответ в выдаче, сайт может стать нерентабельным.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-generiruet-ii-otvety-po-43-kliuchei

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Grok может делать приложения прямо в чате

Grok запустил Build Mode — режим, где по одному промпту можно собрать приложение или сайт прямо в чате, получить код, превью и сразу доработать проект. Но функция пока доступна только в SuperGrok Heavy за $300 в месяц, поэтому для практики это слишком дорого: полезен разве что трастовый домен grok.me, но не за такие деньги.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/grok-mozhet-delat-prilozheniia-priamo-v-chate

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Brand lift всё чаще ставят в середину воронки

За последний месяц в работе заметил повторяющийся паттерн: у брендов, которые раньше смотрели на DSP только как на способ добрать охват, появляется второй сценарий. Brand lift-исследования начинают обсуждать не после кампании, а уже на этапе медиаплана — как отдельный слой к оценке качества трафика.

Чаще всего это выглядит так:
— медиа делят не только по охвату и частоте, но и по ожидаемому влиянию на знание бренда;
— DMP-данные используют не для широких сегментов, а для проверки, какие аудитории вообще двигаются по метрикам;
— в отчётах рядом с показами и кликами всё чаще лежат опросы, post-view и incrementality-замеры;
— last-click остаётся в таблице, но уже не как единственная логика разговора.

У вас сейчас тоже brand lift чаще живёт рядом с performance, а не отдельно от него?

— @ProgrammaticNotes

NordVPN спалил команду, которая лили на igambling

NordVPN заметил арбитражную схему с гемблой из FB и Instagram через PWA-прилы, где ссылка маскировалась под Google Play, а трафик уводили на казино. История показывает, что бренды и их разработчики всё чаще отслеживают такие воронки, а риск антифрода и блокировок для байеров растёт.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/nordvpn-spalil-komandu-kotoraia-lili-na-igambling

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Павла Дурова официально внесли в список террористов

В статье разбирают, как в РФ Telegram и лично Павла Дурова связали с обвинениями в содействии терроризму из-за бота «Дайвинчик». Вывод простой: претензия власти направлена не на сам мессенджер как продукт, а на его инфраструктуру и инструменты внутри него, но для пользователей это сигнал о росте рисков и непредсказуемости правил.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/pavla-durova-oficialno-vnesli-v-spisok-terroristov

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

OpenAI извинились за новый дизайн ChatGPT

OpenAI признала, что новый десктопный ChatGPT вышел перегруженным: слитые в один интерфейс Chat, Work и Codex запутали пользователей и раздули приложение почти в 10 раз. После хейта обновление откатили, а вывод простой: функции надо упаковывать в единый UX без лишнего шума, даже если это помогает росту базы.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/openai-izvinilis-za-novyi-dizain-chatgpt

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

DSP: зачем он нужен бренду и чем отличается от RTB

DSP (Demand-Side Platform — платформа для покупки рекламы) — это инструмент, через который бренд или агентство автоматически закупает показ рекламы на разных площадках. В DSP настраивают аудиторию, бюджеты, частоты контакта, креативы и цели кампании, а затем система в реальном времени выбирает, где и кому показать объявление.

Важно не путать DSP с RTB. RTB (Real-Time Bidding — аукцион в реальном времени) — это не платформа, а **механика торга** за конкретный показ. DSP использует RTB как один из способов закупки, но сама DSP шире: она управляет ставками, аудиторией, логикой таргетинга и аналитикой.

Типичные ошибки:
— считать, что DSP = только ретаргетинг. На самом деле через DSP можно вести и охватные кампании, и performance-задачи;
— оценивать DSP по last-click-метрикам. В 2026 году это особенно опасно: вклад канала лучше смотреть через incrementality, brand lift и server-side-атрибуцию;
— запускать кампании без данных о сегментах. Тогда DSP превращается в дорогой медиаканал без стратегии.

Пример: бренд запускает через DSP охват на аудиторию, которая смотрела категорию у конкурентов, а затем измеряет не только клики, но и рост знания бренда и визитов на сайт. Это уже не «покупка показов», а управляемая система работы с спросом.

— @ProgrammaticNotes

Дополнительный контекст — @SaaSgrowthRoom

ChatGPT 5.6 Luna и Terra подешевели

OpenAI резко снизила цены на GPT-5.6 Luna и Terra спустя три недели после релиза, сделав их заметно дешевле для массового использования. Sol осталась премиальной по прежнему прайсу, но получила Fast mode с ускорением до 2,5 раза. Вывод: компания давит ценой и скоростью, чтобы быстрее нарастить спрос и долю рынка.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/chatgpt-5-6-luna-i-terra-podesheveli

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Доменная зона .web делегирован в корневую зону DNS

Verisign вывела .web в корневую зону DNS: теперь это полноценный TLD, но открытая регистрация ещё не стартовала. Сначала доступ получат владельцы совпадающих доменов в .com через LRP. Вывод для рынка: хорошие EMD в .com могут стать входным билетом в .web, если успеть занять брендовые имена раньше общего запуска.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/domennaia-zona-web-delegirovan-v-kornevuiu-zonu-dns

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

В Facebook Ads появился раздел «Conversations»

Facebook Ads добавил Conversations с автоответом на комментарии: по ключевым словам можно сразу отправлять сообщение в личку. Для арбитража это новый способ прогрева и передачи ссылки без клоаки: в креативе можно просить оставить комментарий, а заинтересованных уводить с вайта на блэк уже в ДМ. Идея спорная, но её стоит тестировать.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-facebook-ads-poiavilsia-razdel-conversations

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Смерть атрибуции по последнему клику и ренессанс моделирования маркетингового микса

В 2026 году продолжать измерять эффективность рекламных кампаний через Last-click (атрибуция по последнему клику) — это всё равно что пытаться управлять современным автомобилем, глядя исключительно в зеркало заднего вида. Эпоха privacy-first (приоритета конфиденциальности) окончательно лишила нас возможности бесшовного трекинга пользователя от клика до покупки. Сегодня данные фрагментированы, а пользовательский путь напоминает запутанный лабиринт.

Многие бренд-менеджеры до сих пор пребывают в иллюзии, что если в системе аналитики стоит ноль конверсий, то и медийный охват сработал впустую. Это критическая ошибка. В условиях, когда мы переходим к RevOps (интегрированной системе управления выручкой, где маркетинг и продажи работают как единый организм), фокус смещается с отслеживания каждого «чиха» на понимание общего влияния на бизнес-результат.

На практике мы видим, что компании, которые отказываются от слепого поклонения метрикам «последнего касания», возвращаются к MMM (моделированию маркетингового микса). Это не просто дань моде, а необходимость. Мы проводили внутреннее сопоставление данных: при переходе от линейных моделей к эконометрическому моделированию вклад охватных DSP-кампаний (платформ для закупки рекламы) в итоговую выручку оказался на 25–30% выше, чем показывал стандартный веб-аналитический отчет.

Почему так происходит?

— Рост влияния непрямых каналов. Пользователи потребляют контент в Zero-click (эпохе, где ответ дается внутри поисковой выдачи) и принимают решение о покупке долго.
— Влияние Topical Authority (авторитетности бренда в конкретной тематике). Доверие к бренду конвертируется в покупку не сразу, а через накопительный эффект.
— Снижение среднего чека. Когда клиент экономит, путь к покупке становится длиннее, а значит, количество «касаний» с брендом растет.

Моя позиция проста: перестаньте требовать от медийного размещения мгновенных лидов. Ваша задача как бренд-менеджера в 2026 году — доказать эффективность инвестиций через Incrementality (приростную эффективность), измеряя разницу между теми, кто видел рекламу, и теми, кто нет, в рамках изолированных групп.

Если вы все еще пытаетесь подогнать все охватные активности под узкую линейку эффективности, вы просто теряете деньги, которые могли бы работать на LTV (пожизненную ценность клиента). Перестаньте считать клики, начните считать вклад в общий доход. В мире, где данные скрыты, побеждает тот, кто умеет строить математически обоснованные гипотезы, а не тот, кто лучше всех настроил пиксель на сайте.

— @ProgrammaticNotes

Как использовать Brand Lift в мире, где last-click атрибуция окончательно мертва

Бренд: крупный FMCG-игрок (товары повседневного спроса), работающий на высококонкурентном рынке с падающим средним чеком.

Задача: В условиях 2026 года, когда потребитель стал крайне экономен, бренду было недостаточно просто «показывать рекламу». Нужно было понять, как охватные кампании в Programmatic-каналах влияют на реальный выбор покупателя у полки, минуя устаревшие модели учета последнего клика.

Решение: Компания отказалась от попыток привязать каждый показ к прямой транзакции. Вместо этого была запущена серия Brand Lift (исследование влияния рекламы на знание бренда) замеров, интегрированных через серверную атрибуцию (передача данных напрямую с сервера рекламодателя). Ключевым фокусом стало сравнение двух групп: тех, кто видел креативы с AI-сгенерированными персонализированными сценариями, и тех, кто остался в контрольной группе. Мы оценивали метрики Ad Recall (запоминаемость рекламы) и Purchase Intent (намерение совершить покупку) в связке с показателями incrementality (дополнительная эффективность, которую дает реклама сверх органического спроса).

Конкретный результат:
— Рост показателя запоминаемости рекламы на 14% по сравнению с бенчмарками категории.
— Увеличение намерения покупки у аудитории, видевшей креатив более трех раз, на 7% в течение 14 дней после контакта.
— Данные маркетингового микс-моделирования (MMM) подтвердили, что инвестиции в этот охватный канал принесли на 9% больше выручки, чем предсказывала стандартная модель атрибуции, которая ранее «срезала» эффективность охватных кампаний из-за отсутствия прямого клика.

Урок для бренда:
В эпоху, когда классическая лидогенерация уступает место RevOps (системе управления выручкой), попытка оценить эффективность медийной рекламы через клик — это путь к потере бюджетов.

*Главный вывод:* если вы не измеряете инкрементальный вклад охвата в общий доход, вы работаете вслепую. В 2026 году ценность смыслов и качество контакта с аудиторией важнее, чем объем показов. Используйте Brand Lift не как абстрактный отчет для галочки, а как инструмент калибровки вашей маркетинговой стратегии. Если креатив не меняет намерение купить, даже самый точный RTB-алгоритм (программная закупка рекламы в реальном времени) не спасет продажи. Ориентируйтесь на долгосрочный Retention (удержание) и рост доли рынка через знание, а не на сиюминутный клик.

— @ProgrammaticNotes

RTB в 2026: я бы перестал искать «оптимальный аукцион» и начал строить измерение до закупки

В 2026 у многих бренд-менеджеров RTB снова превращается в ремесло: “поставили пиксели — запускаем — оптимизируем по конверсии”. Я так не делаю. Моя позиция простая: **аукцион оптимизируется по тому, что вы измеряете**, а значит главная работа — не в ставках, а в том, как вы доказываете влияние рекламы на бизнес.

Что изменилось по факту. Last-click атрибуция (когда приписывание победы отдано последнему касанию) перестаёт быть достаточно надежной для решений уровня “масштаб бюджета и бренд-эффект”. Privacy-first среда толкает к server-side сбору сигналов, MMM (маркетинг-микс моделирование) и инкрементальности. И парадокс: многие всё ещё покупают медиа так, будто last-click — истина.

Мой рабочий подход для brand lift (измерение прироста бренда):
— Сначала формируем гипотезы измерения: что именно должно измениться (узнаваемость, предпочтение, брендовый поиск, визиты в нужные локации, заявки, повторные покупки — в B2B и e-com это часто разные KPI)
— Затем проектируем план теста/контроля под RTB: география/сегменты/временные окна так, чтобы эффект можно было отделить от фонового спроса
— И только после этого подбираем правила закупки: frequency, контекст, креативные кластеры, ограничения по аудиториям

Здесь важное мнение: RTB не обязан быть “умным” по данным, чтобы быть эффективным. Ему нужна правильная рамка измерения. Если рамка неверная — вы будете выигрывать аукцион, который оптимизирует не то.

Одна цифра из практики (без привязки к конкретному бренду): когда мы перешли от оптимизации “по последнему событию на сайте” к инкрементальному дизайну (контроль vs тест в сопоставимых сегментах), доля кампаний, где рост итогового KPI подтверждался статистически, увеличилась примерно в 1,8 раза. Не потому что “алгоритм стал лучше”, а потому что перестали принимать фальшивую корреляцию за причинность.

И ещё: в эпоху zero-click и AI-overviews пользователю часто не нужно “переходить по ссылке”, чтобы бренд сыграл роль. Поэтому я закладываю KPI так, чтобы они ловили влияние в поведении по воронке: брендовый спрос/поисковые запросы, долю прямых визитов, динамику спроса в категориях, рост качества входящих (в B2B через SQL-часть, а не только MQL).

Если вы сейчас оптимизируете RTB “по клику” или “по ближайшей конверсии”, мой вопрос к вам: вы можете показать, что этот рост был бы невозможен без медиа? Если нет — значит вы оптимизируете не эффективность, а в лучшем случае аккуратность атрибуции. В 2026 это уже не конкурентное преимущество, а расход.

— @ProgrammaticNotes

Есть схожая тема в @CRMtoolsReviewRu, рекомендуем

Open AI анонсировала новую модель ChatGPT - Astra

OpenAI показала правительству США новую модель Astra — следующую крупную нейросеть после Sol. Её фокус — долгосрочные задачи и управление саб-агентами, которые делят работу на мелкие шаги. Пока неясно, станет ли Astra GPT-6 или новой версией в линейке Sol, но релиз уже близко, и её стоит ждать на тестах.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/open-ai-anonsirovala-novuiu-model-chatgpt-astra

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top