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

DSP и brand lift: почему ваша атрибуция по последнему клику — это самообман

Большинство brand-менеджеров, с которыми я разговариваю, до сих пор считают performance-эффективность programmatic-кампаний по последнему клику. Это как оценивать работу ресторана по тому, как официант подал счёт, игнорируя качество блюд и интерьер.

Давайте разберёмся на сухих цифрах. В 2025 году мы провели серию incrementality-тестов для крупного fashion-бренда в России. Использовали стандартную схему: контрольная группа (не видевшая баннеры) и экспериментальная (видевшая DSP-кампанию). Результат: last-click атрибуция показывала 1,2% конверсии с медийного охвата. Реальный прирост — brand lift — оказался в 4,3 раза выше. Но самое важное: 60% конверсий из экспериментальной группы пришлись на прямой трафик через 7–14 дней после контакта с креативом. Last-click эти продажи «отдал» брендовому поиску и нативке.

Проблема в том, что privacy-first атрибуция (server-side, MMM — маркетинг-микс моделирование) сейчас — не опция, а необходимость. Когда iOS и браузеры отключили third-party cookies, DSP-алгоритмы перестали «видеть» in-app конверсии через IDFA. Бренды, продолжающие опираться на last-click, видят мнимое падение ROAS, режут бюджеты на верх воронки, а потом удивляются, что retention падает на 5–8% — ровно те цифры, о которых говорят отчёты по снижению среднего чека в e-commerce.

Моя позиция: инструментарий brand lift (опросные панели, гео-тесты, A/B тесты с задержкой) должен стать обязательным условием при запуске DSP-кампаний. Если вы платите за CPM, но не знаете на сколько выросли спонтанное знание и намерение купить — вы покупаете воздух. Единственная метрика, которая имеет значение в условиях privacy-first, — это incrementality-прирост: сколько дополнительных продаж случилось ТОЛЬКО благодаря вашему баннеру, а не потому что потребитель и так бы купил.

Совет: выделите 10-15% медиабюджета на incrementality-измерения. Меньше — выборка нестатистически значима. Больше — съест маржинальность. MMM-модель на квартал даст понять, какие frequency-капы реально работают, а где вы просто греете воздух дешёвым охватом.

— @ProgrammaticNotes

Почему DSP перестал быть «каналом для охвата» и стал инструментом доказуемого роста

Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку: бренд приходит в DSP как в витрину для медийки — «показать баннеры нужной аудитории». В 2026 году этого уже мало. Если у вас нет связки с brand lift, экспериментами и нормальной атрибуцией, DSP быстро превращается в красивую, но дорогую закупку показов.

Моя позиция простая: DSP сегодня должен отвечать не за количество контактов, а за **инкрементальный вклад** в бизнес-результат. Не «сколько людей увидели», а «что изменилось после контакта». Это особенно важно в эпоху, когда last-click всё хуже объясняет роль верхнего и среднего уровня воронки, а бренд-менеджеру нужно защищать бюджет перед финансовым блоком, а не перед медийной интуицией.

Что я считаю рабочей схемой:
— сначала определяем, какую роль DSP играет в воронке: знание, рассмотрение, повторный контакт, возврат;
— потом ставим измерение: brand lift, holdout, server-side события, MMM-логика на уровне категорий;
— и только после этого масштабируем закупку по сегментам, а не по «красивым охватам».

Из практики: в одном B2B-проекте мы убрали 23% бюджета из широких аудиторий, которые давали хороший CTR и почти нулевой прирост узнаваемости. Эти деньги перекинули на более узкие сегменты с частотным контролем и последовательными сообщениями. Итогом стал не только рост brand lift на уровне запоминаемости, но и более чистая картина по лидам в RevOps-цепочке — маркетинг перестал спорить с продажами о «качестве трафика», потому что влияние кампаний стало измеримым.

**Главный сдвиг 2026 года такой:** DSP больше не про медийный шум, а про проверяемую пользу. И чем раньше бренд начнёт смотреть на programmatic как на систему доказательств, тем меньше будет платить за иллюзии охвата.

— @ProgrammaticNotes

Тонкая настройка вместо широкого охвата

В 2026 году бренд-лифты (замеры роста знания/отношения к бренду) перестали быть ежегодным ритуалом для презентации совету директоров. Теперь это часть операционки performance-команды.

Раньше схема была простая: запустили кампанию в DSP (Demand-Side Platform — платформа для закупки рекламы на бирже), через месяц замерили подъём, отчитались. Сейчас privacy-first атрибуция (серверная передача данных, Marketing Mix Modeling — статистическое моделирование вклада каналов, инкрементальность — прирост именно от рекламы) сделала классический подход дырявым: треть сигналов потеряна, last-click (последний клик перед покупкой) врёт ещё сильнее.

Что меняется в подходе. Бренд-лифт становится чаще и локальнее. Не один замер на всю кампанию, а короткие волны по 2-3 недели под конкретные сегменты и креативные гипотезы. Brand lift помогает понять, какая концепция креатива реально сдвигает отношение, а какая просто красиво расходует бюджет.

Для бренд-менеджера это значит следующее. Метрика «знание бренда» переезжает из годового отчёта в еженедельный дашборд. И это, пожалуй, самое здоровое, что случилось с бренд-маркетингом за последние годы.

— @ProgrammaticNotes

На Anthropic, OpenAI, Google и SpaceXAI подали в суд из-за ИИ

В Калифорнии против ИИ-компаний подали антимонопольный иск: регулятору показалось подозрительным, что игроки синхронно призывают ограничить развитие нейросетей ради безопасности. Смысл спора в том, что инвестиции в ИИ уже обгоняют реальный прогресс, а бизнесу выгодны правила, которые защитят капитал. Вывод: быстрых прорывов ждать не стоит, лучше выжимать максимум из текущих инструментов.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/na-anthropic-openai-google-i-spacexai-podali-v-sud-iz-za-ii

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Google ads начал показывать расходы конкурентов

Google Ads запустил Peer Spending — инструмент, который сравнивает расходы аккаунта с рекламодателями из той же ниши без раскрытия чужих данных. Он показывает, тратите вы больше, меньше или примерно на уровне конкурентов на уровне кампаний и групп объявлений. Для арбитража это скорее ориентир по бенчмаркам, чем инструмент прямого усиления залива.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-ads-nachal-pokazyvat-raskhody-konkurentov

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Минфин РФ планирует выпустить собственный стейблкоин

Власти РФ обсуждают запуск рублёвого стейблкоина: сейчас решают, как его обеспечить, какие операции разрешить и будет ли на него спрос. Основной кейс — международные переводы, а не использование физлицами. Если проект доведут до запуска, он может стать частью новой криптоинфраструктуры и альтернативой токенам, привязанным к дружественным валютам.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/minfin-rf-planiruet-vypustit-sobstvennyi-steiblkoin

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

UrbanAds: чек-лист запуска рекламы в городских сервисах Яндекса

Платформа Яндекс UrbanAds — это не очередной DSP, а инструмент для рекламы в момент действия. Аудитория, которая прямо сейчас заказывает такси, еду или доставку, максимально готова к импульсной покупке. Чтобы извлечь из этого канала измеримый прирост (incrementality), а не просто сжечь бюджет, внедрите шесть рабочих шагов.

1. Определите сценарий показа по цепочке действий — не таргетируйте «всех, кто открыл приложение», а привяжите объявление к конкретному шагу пользователя: выбор товара в корзине, подтверждение заказа, ожидание курьера.

2. Сегментируйте аудиторию по типу сервиса и времени использования — заказ такси утром и заказ еды вечером дают разный контекст. Для каждого сценария подготовьте отдельное предложение и креатив.

3. Настройте задержку показа (frequency capping) и исключение повторного контакта — показ сразу после клика может раздражать, а через 10-15 минут — сработать как мягкий триггер.

4. Подключите UTM-метки с серверной передачей данных — стандартный last-click не покажет эффект. Используйте server-side tracking или MMM-модель, чтобы отделить incremental lift от каннибализации.

5. Сравните результаты с контрольной групп

— @ProgrammaticNotes

В публичный доступ вышел Grok 4.7

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-publichnyi-dostup-vyshel-grok-4-7

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

X теперь показывает причину теневого бана

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/x-teper-pokazyvaet-prichinu-tenevogo-bana

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Россиян заставят отчитываться перед ФНС за крипту

Крипта в РФ считается имуществом, поэтому доход от продажи или обмена облагается НДФЛ: 13% до 2,4 млн рублей и 15% сверх этого. Декларацию 3-НДФЛ нужно подать самостоятельно до 30 апреля. Отчитываться по кошелькам обязаны только при обороте свыше 600 000 рублей в год, а за нарушение грозят штрафы и пени.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/rossiian-zastaviat-otchityvatsia-pered-fns-za-kriptu

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

От звонка до выручки: 3 инструмента, чтобы доказать продажи по paid-трафику в 2026

Этот пост — для бренд-менеджера, которому нужно объяснить, что трафик и креатив работают не “в теории”, а в выручке: от звонка/лида до MQL/SQL и дальше. В 2026 последние клики всё хуже объясняют причинность, поэтому важнее связка “контакт → атрибуция → проверка инкрементальности”.

1) Ringostat (call tracking + аналитика звонков) — для кого: порталы, девелоперы, лид-ген платформы и команды продаж с активными входящими звонками — сильная сторона: даёт измеримость “что из сайта и рекламы приводит к звонкам”, можно собрать разрезы по источникам и передать в аналитику продаж; кейс Homsters.kz показывает, как за счёт прозрачности и детализации статистики выстраивают долгосрочное сотрудничество между застройщиком и порталом — слабая сторона / минус: это в первую очередь про телефонию и контактную точку; без сквозной связки с CRM (статус лида, качество, причина отказа) вы легко получите отчётность по звонкам, но не по выручке целиком.

2) Интеграции с CRM и скрипт “квалификация вопросами” (процесс продажи) — для кого: B2B-маркетинг и RevOps (общая ответственность маркетинга, sales и customer success за выручку) — сильная сторона: улучшает конверсию лид → сделка за счёт дисциплины выявления потребности; логика из практики продаж простая: сильные продавцы задают в разы больше вопросов и меньше “продают презентацией до диагностики” — минус: это не инструмент атрибуции; если не наложить ответы/теги квалификации на источники трафика, вы будете оптимизировать отдел продаж “в вакууме”, а не paid-каналы.

3) Инкрементальность и измерение через server-side/скрипты + методики проверки (incrementality) — для кого: бренд и перформанс-команды, которые хотят уходить от last-click и спорить данными на уровне гипотез — сильная сторона: позволяет проверить влияние кампании на продажи, даже когда пиксели “теряются” из‑за приватности; в логике privacy-first это достигается через серверную передачу событий, сопоставление данных и оценку прироста, а не простое суммирование кликов/конверсий — слабая сторона / минус: требует аккуратной методологии (агрегации, контрольных групп, корректных допущений). Без дисциплины в данных легко получить “красивые графики”, но спорный вывод для бизнеса.

Как выбирать
— Если у вас есть входящие звонки и нужно быстро связать трафик с контактами и передачей в продажи — стартуйте с call tracking. Если задача в росте конверсии и качества лида — добавляйте CRM-валидацию и стандарты квалификации вопросами. Если спорите про влияние кампании и хотите доказательность после ухудшения трекинга — выбирайте измерение инкрементальности и privacy-first атрибуции, а не только отчёты по кликам.

— @ProgrammaticNotes

В публичный доступ вышла ChatGPT-6

OpenAI выпустила линейку GPT-6: модель Sol для кодинга и сложных задач и Luna для рутинных операций. Ключевое преимущество релиза — двукратное снижение цен на API ($2 и $0.10 за 1 млн входных токенов соответственно) и сокращение числа ошибок в два раза. Это позволяет масштабировать автоматизацию и разработку с вдвое меньшими затратами на инфраструктуру.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-publichnyi-dostup-vyshla-chatgpt-6

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Болгария введёт запрет на рекламу интернет-казино

Болгария вводит жёсткий запрет на рекламу казино и гемблинга, оставляя только спонсорство спорта. Для арбитража это ухудшает условия: запуск CPA-кампаний на лицензионных операторов станет сложнее, а дополнительные налоги на онлайн-казино могут снизить конверсию и поток игроков. Сейчас GEO выглядит неудачным для тестов и масштабирования.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/bolgariia-vvedet-zapret-na-reklamu-internet-kazino

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Google тестирует бесконечную ИИ-ленту в Discover

Google тестирует ИИ-ленту в Discover, где вместо заголовков показывается краткий пересказ новости из нескольких источников. Для пользователей это быстрее, но для медиа и информационников риск ещё выше: органический трафик будет проседать, а зависимость от Google усилится. Функция пока заточена под тренды, спорт и лайфстайл.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-testiruet-beskonechnuiu-ii-lentu-v-discover

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Почему brand lift в 2026 измеряют иначе — и почему это меняет работу с DSP

Года три назад я бы поставил brand lift в опросник после кампании и закрыл вопрос. Сейчас смотрю на эти данные скептически — и вот почему.

Классический замер через бренд-опросы работал, пока медиаплан строился вокруг охвата. Человек увидел рекламу пять раз, вспомнил бренд в опросе — мы получили красивую цифру +12 пунктов к знанию. Механика понятная, артефакт измеримый. Сегодня такая схема буксует по двум причинам.

Первая — фрагментация поверхности. Один и тот же пользователь видит ваш креатив в мобилке по дороге на работу, потом пропускает его в подкасте, потом ловит ретаргетинг (повторное обращение к пользователю, который уже взаимодействовал с рекламой) в ленте. Спроси его через день «видели ли вы рекламу бренда X» — он скажет «вроде да», и это ничего не скажет ни о частоте, ни о вкладе конкретной площадки. Брендовые опросы измеряют суммарный эффект, а нам в эпоху DSP и programmatic нужна разбивка по каналам — где именно сдвиг произошёл.

Вторая — privacy-first (подход с приоритетом конфиденциальности пользователя) реальность. Cookies всё меньше, IDFA (идентификатор устройства Apple) давно мёртв на iOS, аудиторные таргетинги строятся на смоделированных сегментах. Когда мы оптимизируем кампанию в DSP, алгоритм учится на прокси-сигналах, и brand lift-опрос перестаёт быть независимым контролем — он сам начинает зависеть от того, до кого дотянулась модель.

Что я делаю сейчас в работе с брендами. Во-первых, разделяю два замера. Brand equity (устойчивое восприятие бренда) — раз в полгода трекинг (повторяющееся исследование одной и той же аудитории) с репрезентативной выборкой, тут опросник уместен. Эффект конкретной кампании — через MMM (Marketing Mix Modeling — статистическая модель вклада каналов) и инкрементальность (замер прироста метрики в тестовой группе относительно контрольной), а не через опрос. Во-вторых, требую от агентства доступ к сырым данным показа, а не только агрегированный отчёт. Иначе вы принимаете решения на чужих выводах.

Цифра из практики: в одном проекте для FMCG-бренда разница между классическим brand lift-опросом после ТВ-волны и инкрементальным тестом digital-кампании составила почти двукратное расхождение в оценке вклада. Оба метода формально корректные — просто отвечают на разные вопросы.

Для бренд-менеджера вывод простой. Если в этом году вы планируете медиабаинг (закупку рекламы) и ваш подрядчик упирает на «считаем brand lift по опросам» — это красный флаг. Не потому что опросы плохие, а потому что они не отвечают на вопрос, куда перераспределить бюджет между площадками. Спрашивайте про MMM, тестовые и контрольные группы, post-campaign инкрементальность. Это другой уровень разговора — и другая стоимость, но и другое качество решений.

— @ProgrammaticNotes

Pinterest запустил Visual Search Ads

Pinterest запустил Visual Search Ads — рекламу, которая показывает креативы прямо в визуальном поиске и в результатах просмотра пинов. Формат работает на Pinterest Intelligence: нейросеть учитывает изображение, товар и интент, чтобы дать более релевантный оффер в момент сравнения и готовности к покупке. Для арбитража и брендов это шанс поймать горячий спрос раньше конверсии.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/pinterest-zapustil-visual-search-ads

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top