Xchat удалён из App Store и Google play

Google Play и App Store удалили мессенджер XChat, продвигавшийся Илоном Маском как сервис с шифрованием без рекламы. Несмотря на трафик из X.com, приложение исключили из сторов. Причиной мог стать отказ от трекинга, что мешает монетизации и антифрод-системам площадок. Кейс доказывает: отсутствие рекламных инструментов делает софт уязвимым, а медийная поддержка не спасает продукт, если его политика нарушает правила маркетплейсов.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/xchat-udalen-iz-app-store-i-google-play

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

В Facebook Ads Manager появилась метрика Creative Diversity

Meta представила метрику Creative Diversity для оценки разнообразия креативов. Алгоритм Generative Recommender анализирует стиль, тему, тип хука и формат объявлений. Простое изменение цвета или ракурса теперь не работает: система пессимизирует похожие подходы. Для эффективного залива арбитражникам придется тестировать принципиально разный контент, чтобы алгоритмы лучше находили аудиторию. Инструмент выйдет из беты до конца года.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-facebook-ads-manager-poiavilas-metrika-creative-diversity

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Твои переписки с ChatGPT читают люди

OpenAI привлекает подрядчиков для ручного анализа диалогов с ChatGPT, чтобы повысить качество модели. В ходе проверки конфиденциальная информация пользователей попадает к третьим лицам. Для сферы CPA это несет прямые риски: уникальные связки, креативы и структуры лендингов, созданные нейросетью, перестают быть приватными. Главный вывод — любая информация, переданная ИИ, может быть изучена извне, что ведет к быстрому выгоранию профитных подходов …

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/tvoi-perepiski-s-chatgpt-chitaiut-liudi

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Google тестирует оплату за контент сайта

Google запустил тест программы AI Contribution Pilot, предлагая вебмастерам выплаты через Search Console за контент, повлиявший на ответы ИИ в Gemini и AI Overviews. Алгоритмы оценки вклада и формулы расчетов непрозрачны, а суммы пока скромные. Главный итог: создан важный прецедент прямой компенсации за использование авторских материалов в генеративной выдаче.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-testiruet-oplatu-za-kontent-saita

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Nike и «невидимая» атрибуция: как бренд доказал прирост спроса без опоры на last-click

В 2026 реклама снова стала вопросом доверия: как доказать рост спроса, если пользователь мог посмотреть баннер и вернуться через неделю, а в атрибуции всё равно остаётся только «что-то кликнул — вот и молодец». Для Nike это особенно чувствительно: часть покупок — с высокой долей отложенного решения, часть — после офлайн-контактов, плюс постоянно растёт доля zero-click сценариев (человек смотрит/сравнивает, но не кликает).

Контекст
Nike развивал кампании в performance-каналах, но внутри команды маркетинга стоял типовой конфликт: brand-эффект требовал доказательств, а у трекинга было всё меньше «чистых» сигналов. Клиентский путь дробился между платформами и устройствами, cookie-ограничения множились, а last-click начинал системно недооценивать влияние верхней части воронки.

Параллельно усилилась роль data-подходов: DMP (управление сегментами) и DSP (покупка инвентаря в реальном времени) должны были работать не как «машина для кликов», а как система управления аудиторией и вероятностью конверсии. Но данных было много, а связность — не всегда.

Задача
Нужно было ответить на три вопроса, без которых бренд-менеджеру сложно защитить бюджет:
— Какой вклад digital действительно даёт в инкрементальный (дополнительный) спрос, а не просто «перекладывает» конверсии между каналами?
— Можно ли управлять показами и частотой так, чтобы росли бренд-метрики и продажи, а не просто охватывались «всем подряд»?
— Как быстро получить управляемый сигнал для оптимизации креативов и аудиторий, учитывая privacy-first атрибуцию?

Решение
Nike собрал связку измерений и активации в логике privacy-first:

1) Моделирование аудитории поверх DMP-сегментов
Вместо единого «кто видел объявление — тот и конвертнулся» использовали сегменты с разной вероятностью участия в demand-journey:
— «теплые» (поведенческие сигналы интереса к категориям: тренировки, кроссовки, бег)
— «новые» (cold-audience с расширенной тематикой и proximity к спортивным интересам)
— «ретеншн» (пользователи, которые уже взаимодействовали с брендом в прошлом сезоне — для удержания, а не для первой покупки)

Это дало возможность тестировать стратегии частоты и охвата по-разному для сегментов, а не единым правилом.

2) Server-side трекинг и выверка событий
Чтобы снизить потери сигналов, часть событий о действии пользователя переносили на server-side (серверную фиксацию) и согласовывали правила атрибуции на стороне аналитики. Цель была не «дожать точность до 100%», а получить воспроизводимые данные для экспериментов и расчётов.

3) Инкрементальность вместо «после клика»
Ключевой слой — incrementality (инкрементальность): Nike запускал дизайн так, чтобы измерять рост относительно контрольной группы. В практической логике это выглядело так:
— подбирали контроль (похожий по доступности, интересам и медиапотреблению, но не получающий показов в кампании)
— сравнивали outcome (покупки/выручка) между тестом и контролем в сопоставимый период
— оценивали влияние креативов и аудиторий на добавочный спрос, а не на пересечение с уже сформированным намерением

4) MMM (маркетинговый микс-аналитикс) как «верхний контур» к DSP
Чтобы не спорить только на уровне одного канала, Nike использовал MMM как калибровку: модели увязывали активность в разных медиаклассах с продажами и бренд-метриками. DSP и DMP давали микро-управление, MMM — макро-проверку.

5) Brand lift как подтверждение влияния на интерес
Дополнительно бренд тестировал uplift по брендовому спросу: рост поисковых/просмотровых сигналов вокруг названий продуктов и категорий в регионах/периодах, где запускались кампании. Это критично, когда продажи могут прийти позже, а верхняя воронка должна быть измерима уже сейчас.
…

В публичный доступ вышли Gemini 3.8 Live и Gemini 3.8 Live Extended Thinking

Google представила Gemini 3.8 Live и Extended Thinking — голосовые ИИ-модели с поддержкой 97 языков и функцией параллельного мышления. Инструмент умеет выполнять фоновые задачи и анализировать видео в реальном времени, не прерывая диалог. Высокое качество распознавания речи и доступ через API позволяют эффективно использовать модели для автоматизации воронки продаж, обработки лидов и создания интерактивных креативов.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-publichnyi-dostup-vyshli-gemini-3-8-live-i-gemini-3-8-live-extended-thinking

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Топ 5 spy-сервисов для Facebook

В обзоре сравниваются пять spy-сервисов для Facebook: от бесплатной Library до профессиональных AdSpy и Tyver. Автор оценивает их по глубине аналитики, охвату и цене. Главный вывод: бесплатные решения не показывают профитность креативов, поэтому для работы в плюс необходим платный софт. Лидером рейтинга стал Tyver за баланс стоимости и функций. Инвестиции в спай окупаются за счет быстрого поиска рабочих подходов и экономии бюджета на тестах новы…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/top-5-spy-servisov-dlia-facebook

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Meta добавила платную подписку на свои соцсети

Meta расширяет программу Meta Verified, внедряя подписку Meta One с тремя тарифами стоимостью до 19,99 долларов. Пакеты включают верификацию и доступ к ИИ компании. Несмотря на скепсис по поводу нейросетей, синяя галочка остается важным инструментом для арбитража. В нише УБТ верифицированные аккаунты моделей повышают траст и упрощают залив. Подписка становится техническим расходом, требующим оценки окупаемости в рамках связок.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/meta-dobavila-platnuiu-podpisku-na-svoi-socseti

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Brand Lift (измерение влияния бренда) vs Conversion Lift (измерение прироста конверсии)

В эпоху privacy-first (приоритизации приватности данных), когда классическая атрибуция по последнему клику уходит в прошлое, важно не путать методы оценки эффективности рекламных кампаний.

Brand Lift — это метод исследования того, как рекламная активность влияет на восприятие бренда потребителями. С помощью опросов контрольной и тестовой групп мы замеряем рост узнаваемости (awareness), запоминаемость рекламы (ad recall) и готовность к покупке. Это инструмент для оценки имиджевых метрик, которые в 2026 году напрямую влияют на долгосрочный LTV (пожизненную ценность клиента).

Conversion Lift — это способ измерения инкрементальности (дополнительной ценности), то есть количества целевых действий, которые были совершены исключительно благодаря рекламе. Здесь мы сравниваем конверсию тех, кто видел объявление, с контрольной группой, которая его не видела.

Типичная ошибка: требовать от медийной кампании мгновенных продаж, оценивая её только через Brand Lift, или игнорировать влияние медийного охвата на стоимость привлечения в performance-каналах.

Пример: Крупный e-com бренд запускает видеоролики в DSP (платформе спроса). По Brand Lift мы видим рост «знания с подсказкой» на 5%, а по Conversion Lift — увеличение числа брендовых запросов в поиске на 3%. Это доказывает, что кампания работает на формирование спроса, который позже будет конвертирован в сделки в рамках вашего RevOps-цикла.

— @ProgrammaticNotes

В Telegram Ads добавили Banner in Bot

В Telegram Ads появился формат Banner in Bot для показа рекламы внутри ботов с аудиторией от 1000 человек. Инструмент таргетируется не на площадки, а на пользователей — по интересам, номерам телефонов и подпискам. Пока доступны только текстовые креативы по ставкам Target Users. Новинка позволяет напрямую через стандартный кабинет охватывать целевую аудиторию прямо в их диалогах с ботами.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-telegram-ads-dobavili-banner-in-bot

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Anthropic готовит к запуску Claude Money

Anthropic анонсировала Claude Money — ИИ-сервис для управления личными финансами и автоматизации платежей. Инструмент позволяет подключать банковские карты для анализа расходов, планирования бюджета и проведения транзакций. Это переход от консультационных моделей к полноценным финансовым агентам. Внедрение технологии позволит пользователям делегировать нейросети рутинные задачи, включая оплату токенов и подписок на необходимые рабочие сервисы.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/anthropic-gotovit-k-zapusku-claude-money

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Meta ограничивает расходы на токены для сотрудников

Meta ввела внутренние лимиты на использование ИИ из-за резкого роста расходов: в 2026 году только на сотрудников заложены миллиарды долларов, а общий бюджет на ИИ-инфраструктуру оценивается в 130–145 млрд. Вывод простой: даже у Big Tech ИИ перестал быть бесплатной игрушкой и требует жёсткого контроля затрат.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/meta-ogranichivaet-raskhody-na-tokeny-dlia-sotrudnikov

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Claude Cowork, Claude Design объединили в один Claude

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/claude-cowork-claude-design-obedinili-v-odin-claude

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

RTB перестал быть про дешевый показ

Для бренд-менеджера это важный сдвиг: в 2026 году закупка в DSP всё меньше похожа на охоту за кликами и всё больше — на управление вероятностью контакта с нужной аудиторией. Когда last-click уже не объясняет вклад канала, ценность RTB смещается в сторону **инкрементальности** и brand lift — прироста знания и предпочтения, а не просто трафика. Поэтому programmatic сегодня — это не «дешевле купить», а «точнее доказать влияние на бренд».

— @ProgrammaticNotes

Microsoft планирует вставлять рекламу в игры

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/microsoft-planiruet-vstavliat-reklamu-v-igry

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top