Смена фокуса в атрибуции: от клика к ценности
За последний месяц в брифах на запуск programmatic-кампаний (автоматизированных закупок рекламы) заметно изменился акцент в требованиях к аналитике. Если раньше ключевым KPI (ключевым показателем эффективности) было выполнение плана по кликам или первым визитам, то сейчас всё чаще звучит требование интеграции данных о маржинальности транзакций прямо в систему закупки.
Бренды начали отказываться от оценки эффективности по модели последнего клика в пользу маркетингового моделирования (MMM — Marketing Mix Modeling). Команды всё чаще требуют учитывать данные о долгосрочном удержании клиентов (retention) еще на этапе планирования охватных кампаний.
Наблюдается любопытный паттерн: при покупке инвентаря через DSP (платформу для закупки рекламы) рекламодатели стремятся отдавать приоритет площадкам, которые позволяют передавать данные о глубине вовлечения пользователя внутри сайта, а не просто фиксировать факт перехода. Это прямое следствие общего тренда на RevOps (объединение усилий маркетинга и продаж для роста выручки), когда медийные бюджеты начинают увязываться с реальной прибылью, а не с промежуточными метриками трафика.
Заметили ли вы, что клиенты стали реже спрашивать про стоимость клика, переключаясь на вопросы о влиянии охвата на LTV (пожизненную ценность клиента) в разрезе конкретных сегментов аудитории?
— @ProgrammaticNotes
Соседняя редакция @CommunityCraftRu недавно писала об этом под другим углом
За последний месяц в брифах на запуск programmatic-кампаний (автоматизированных закупок рекламы) заметно изменился акцент в требованиях к аналитике. Если раньше ключевым KPI (ключевым показателем эффективности) было выполнение плана по кликам или первым визитам, то сейчас всё чаще звучит требование интеграции данных о маржинальности транзакций прямо в систему закупки.
Бренды начали отказываться от оценки эффективности по модели последнего клика в пользу маркетингового моделирования (MMM — Marketing Mix Modeling). Команды всё чаще требуют учитывать данные о долгосрочном удержании клиентов (retention) еще на этапе планирования охватных кампаний.
Наблюдается любопытный паттерн: при покупке инвентаря через DSP (платформу для закупки рекламы) рекламодатели стремятся отдавать приоритет площадкам, которые позволяют передавать данные о глубине вовлечения пользователя внутри сайта, а не просто фиксировать факт перехода. Это прямое следствие общего тренда на RevOps (объединение усилий маркетинга и продаж для роста выручки), когда медийные бюджеты начинают увязываться с реальной прибылью, а не с промежуточными метриками трафика.
Заметили ли вы, что клиенты стали реже спрашивать про стоимость клика, переключаясь на вопросы о влиянии охвата на LTV (пожизненную ценность клиента) в разрезе конкретных сегментов аудитории?
— @ProgrammaticNotes
Соседняя редакция @CommunityCraftRu недавно писала об этом под другим углом
Почему DSP перестаёт быть «про закупку» и становится про управление спросом
Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку у брендов: DSP покупают как канал медийного охвата, а оценивают как перфоманс-инструмент по последнему клику. В 2026 году это почти гарантированно приводит к недооценке канала.
Мой взгляд простой: DSP сегодня — это не место, где «дешевле всего добрать показы». Это слой управления спросом на верхе и середине воронки, где мы соединяем аудитории, креатив и частоту касаний с реальной деловой целью — будущей выручкой, а не просто трафиком.
Что меня особенно убеждает в этом на практике:
— когда бренд запускает DSP-кампанию только на дешёвый reach (охват), она быстро выгорает и даёт иллюзию эффективности;
— когда в контур добавляют brand lift (измерение влияния на бренд-показатели), пост-клики и инкрементальность (добавочный эффект), картина меняется: становится видно, где реклама действительно двигает знание, намерение и последующие конверсии;
— в B2B это ещё заметнее: один контакт редко продаёт сам по себе, зато последовательная программа контактов через DSP помогает «прогреть» рынок до продаж и сократить путь до заявки уже в связке с RevOps (общей ответственностью маркетинга и продаж за выручку).
Я бы формулировал так: хорошая DSP-стратегия не «догоняет» спрос, а создаёт его с нужной частотой и в нужном окружении. И это особенно важно сейчас, когда last-click (последний клик) всё хуже объясняет вклад медийных касаний, а креативы всё чаще генерируются массово, значит, выигрывает не исполнение, а логика построения контакта.
У меня был показательный кейс: после пересборки DSP-кампаний с фокуса на дешёвый CPM (стоимость тысячи показов) на связку «аудитория + последовательность сообщений + brand lift» бренд получил не только рост узнаваемости, но и более стабильный вклад в нижнюю часть воронки без дополнительного давления на бюджет.
Мой вывод: если ваш DSP живёт отдельно от brand lift, аналитики инкрементальности и сценариев прогрева, вы покупаете шум. Если живёт вместе с ними — вы управляете спросом.
— @ProgrammaticNotes
Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку у брендов: DSP покупают как канал медийного охвата, а оценивают как перфоманс-инструмент по последнему клику. В 2026 году это почти гарантированно приводит к недооценке канала.
Мой взгляд простой: DSP сегодня — это не место, где «дешевле всего добрать показы». Это слой управления спросом на верхе и середине воронки, где мы соединяем аудитории, креатив и частоту касаний с реальной деловой целью — будущей выручкой, а не просто трафиком.
Что меня особенно убеждает в этом на практике:
— когда бренд запускает DSP-кампанию только на дешёвый reach (охват), она быстро выгорает и даёт иллюзию эффективности;
— когда в контур добавляют brand lift (измерение влияния на бренд-показатели), пост-клики и инкрементальность (добавочный эффект), картина меняется: становится видно, где реклама действительно двигает знание, намерение и последующие конверсии;
— в B2B это ещё заметнее: один контакт редко продаёт сам по себе, зато последовательная программа контактов через DSP помогает «прогреть» рынок до продаж и сократить путь до заявки уже в связке с RevOps (общей ответственностью маркетинга и продаж за выручку).
Я бы формулировал так: хорошая DSP-стратегия не «догоняет» спрос, а создаёт его с нужной частотой и в нужном окружении. И это особенно важно сейчас, когда last-click (последний клик) всё хуже объясняет вклад медийных касаний, а креативы всё чаще генерируются массово, значит, выигрывает не исполнение, а логика построения контакта.
У меня был показательный кейс: после пересборки DSP-кампаний с фокуса на дешёвый CPM (стоимость тысячи показов) на связку «аудитория + последовательность сообщений + brand lift» бренд получил не только рост узнаваемости, но и более стабильный вклад в нижнюю часть воронки без дополнительного давления на бюджет.
Мой вывод: если ваш DSP живёт отдельно от brand lift, аналитики инкрементальности и сценариев прогрева, вы покупаете шум. Если живёт вместе с ними — вы управляете спросом.
— @ProgrammaticNotes
Смерть атрибуции по последнему клику как новая реальность маркетинга
В профессиональной среде долгое время доминировала иллюзия, что мы можем точно отследить путь клиента — от первого касания до покупки. Сегодня, в эпоху privacy-first (приоритета приватности) и жесткого регулирования данных, модель last-click (последнего клика) окончательно перестала быть надежным компасом. Если ваш отчет по эффективности рекламных кампаний до сих пор строится только на данных из систем аналитики, вы смотрите в зеркало заднего вида, пока машина несется по встречной полосе.
В 2026 году performance-маркетинг (маркетинг, ориентированный на результат) окончательно переходит от попыток «поймать» пользователя за руку к математическому моделированию влияния. Мы видим, как бренды, которые продолжают слепо верить в прямую атрибуцию, теряют до 30% эффективности, так как алгоритмы DSP (платформ для закупки рекламы) оптимизируются на «горячий» спрос, игнорируя формирование знания.
Моя практика показывает, что будущее — за MMM (маркетинговым моделированием микса). Это не просто дань моде, а единственный способ связать инвестиции в brand lift (рост знания о бренде) с реальными бизнес-показателями. *Истинная эффективность сегодня измеряется не кликами, а инкрементальностью* — тем самым приростом, который мы получаем именно благодаря нашему присутствию в медиа, а не за счет естественного трафика.
Вот три принципа, на которых строится современная работа с данными:
— Отказ от погони за «чистотой» данных в пользу вероятностных моделей. Мы принимаем тот факт, что часть пути пользователя останется в «слепой зоне», и учимся управлять этим разрывом.
— Интеграция RevOps (объединенного процесса управления выручкой). Маркетинг больше не заканчивается на этапе передачи лида в отдел продаж. Мы несем общую ответственность за LTV (пожизненную ценность клиента), так как именно удержание становится главным драйвером прибыльности на фоне снижения среднего чека в e-com (электронной коммерции).
— Фокус на серверных интеграциях. В условиях, когда браузеры блокируют cookies (файлы, отслеживающие активность), передача данных напрямую с сервера на сервер становится единственным способом сохранить целостность аналитики.
Бренд-менеджерам пора перестать требовать от performance-команд отчеты, где каждый рубль «привязан» к заказу. Это создает ложное ощущение контроля, которое ведет к стагнации. Ваша задача — строить систему, где медийные охваты и точечный programmatic (автоматизированная закупка рекламы) работают в связке, а эффективность оценивается через общую динамику выручки и долю рынка, а не через клики в рекламном кабинете.
Пора признать: когда мы перестаем пытаться измерить неизмеримое, у нас появляется время на работу с самой стратегией.
— @ProgrammaticNotes
Параллельный взгляд на тему — @MarTechNewsDigest
В профессиональной среде долгое время доминировала иллюзия, что мы можем точно отследить путь клиента — от первого касания до покупки. Сегодня, в эпоху privacy-first (приоритета приватности) и жесткого регулирования данных, модель last-click (последнего клика) окончательно перестала быть надежным компасом. Если ваш отчет по эффективности рекламных кампаний до сих пор строится только на данных из систем аналитики, вы смотрите в зеркало заднего вида, пока машина несется по встречной полосе.
В 2026 году performance-маркетинг (маркетинг, ориентированный на результат) окончательно переходит от попыток «поймать» пользователя за руку к математическому моделированию влияния. Мы видим, как бренды, которые продолжают слепо верить в прямую атрибуцию, теряют до 30% эффективности, так как алгоритмы DSP (платформ для закупки рекламы) оптимизируются на «горячий» спрос, игнорируя формирование знания.
Моя практика показывает, что будущее — за MMM (маркетинговым моделированием микса). Это не просто дань моде, а единственный способ связать инвестиции в brand lift (рост знания о бренде) с реальными бизнес-показателями. *Истинная эффективность сегодня измеряется не кликами, а инкрементальностью* — тем самым приростом, который мы получаем именно благодаря нашему присутствию в медиа, а не за счет естественного трафика.
Вот три принципа, на которых строится современная работа с данными:
— Отказ от погони за «чистотой» данных в пользу вероятностных моделей. Мы принимаем тот факт, что часть пути пользователя останется в «слепой зоне», и учимся управлять этим разрывом.
— Интеграция RevOps (объединенного процесса управления выручкой). Маркетинг больше не заканчивается на этапе передачи лида в отдел продаж. Мы несем общую ответственность за LTV (пожизненную ценность клиента), так как именно удержание становится главным драйвером прибыльности на фоне снижения среднего чека в e-com (электронной коммерции).
— Фокус на серверных интеграциях. В условиях, когда браузеры блокируют cookies (файлы, отслеживающие активность), передача данных напрямую с сервера на сервер становится единственным способом сохранить целостность аналитики.
Бренд-менеджерам пора перестать требовать от performance-команд отчеты, где каждый рубль «привязан» к заказу. Это создает ложное ощущение контроля, которое ведет к стагнации. Ваша задача — строить систему, где медийные охваты и точечный programmatic (автоматизированная закупка рекламы) работают в связке, а эффективность оценивается через общую динамику выручки и долю рынка, а не через клики в рекламном кабинете.
Пора признать: когда мы перестаем пытаться измерить неизмеримое, у нас появляется время на работу с самой стратегией.
— @ProgrammaticNotes
Параллельный взгляд на тему — @MarTechNewsDigest
Forwarded from Потрачено! Клуб спящих бизнесменов!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚀 aff.top — вся индустрия арбитража в одном месте
🧠 Блог про арбитраж и ИИ — как нейросети меняют залив и антифрод
🚨 База спамеров — ежедневно собираем спамеров и ведём рейтинг
🛠 70+ инструментов — от клоаки до антифрод-чека
🎬 1000+ видео — весь YouTube про трафик в одной ленте
👤 2400+ персон — байеры и фаундеры с контактами напрямую
Без регистрации, без платных «премиумов».
👇 Подписывайся на канал
🧠 Блог про арбитраж и ИИ — как нейросети меняют залив и антифрод
🚨 База спамеров — ежедневно собираем спамеров и ведём рейтинг
🛠 70+ инструментов — от клоаки до антифрод-чека
🎬 1000+ видео — весь YouTube про трафик в одной ленте
👤 2400+ персон — байеры и фаундеры с контактами напрямую
Без регистрации, без платных «премиумов».
👇 Подписывайся на канал
Смена парадигмы в атрибуции: почему охват перестает быть «черным ящиком»
Последний месяц в работе с крупными брендами прослеживается четкий паттерн: команды постепенно отказываются от попыток доказать эффективность каждой рекламной кампании через модель последнего клика (last-click attribution). Вместо этого растет интерес к маркетинговому моделированию микса (marketing mix modeling, MMM) и экспериментам по оценке инкрементальности (дополнительной ценности трафика).
Ситуация выглядит следующим образом:
— Бренды всё чаще соглашаются на отсутствие прямой связи между просмотром баннера и мгновенной транзакцией, признавая, что в эпоху экономики удержания (retention) важнее долгосрочный контакт.
— Вместо борьбы за каждый клик, фокус смещается на то, как именно медийный охват влияет на органический поисковый спрос и рост узнаваемости.
— Данные передаются на сервер (server-side) напрямую, минуя посредников, чтобы минимизировать влияние ограничений приватности браузеров.
Кажется, что эпоха, когда performance-маркетинг (маркетинг с оплатой за конкретное целевое действие) существовал в вакууме, окончательно завершена. Сейчас мы наблюдаем попытки свести воедино медийную активность и реальные показатели выручки через RevOps (объединенное управление выручкой).
Замечаете ли вы похожую перестройку в отчетности ваших текущих кампаний или всё еще приходится доказывать эффективность через классические кликовые метрики?
— @ProgrammaticNotes
Последний месяц в работе с крупными брендами прослеживается четкий паттерн: команды постепенно отказываются от попыток доказать эффективность каждой рекламной кампании через модель последнего клика (last-click attribution). Вместо этого растет интерес к маркетинговому моделированию микса (marketing mix modeling, MMM) и экспериментам по оценке инкрементальности (дополнительной ценности трафика).
Ситуация выглядит следующим образом:
— Бренды всё чаще соглашаются на отсутствие прямой связи между просмотром баннера и мгновенной транзакцией, признавая, что в эпоху экономики удержания (retention) важнее долгосрочный контакт.
— Вместо борьбы за каждый клик, фокус смещается на то, как именно медийный охват влияет на органический поисковый спрос и рост узнаваемости.
— Данные передаются на сервер (server-side) напрямую, минуя посредников, чтобы минимизировать влияние ограничений приватности браузеров.
Кажется, что эпоха, когда performance-маркетинг (маркетинг с оплатой за конкретное целевое действие) существовал в вакууме, окончательно завершена. Сейчас мы наблюдаем попытки свести воедино медийную активность и реальные показатели выручки через RevOps (объединенное управление выручкой).
Замечаете ли вы похожую перестройку в отчетности ваших текущих кампаний или всё еще приходится доказывать эффективность через классические кликовые метрики?
— @ProgrammaticNotes
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Алиса AI будет конкурировать с Google AI Studio
Яндекс разворачивает экосистему AI-агентов на базе Алисы с доступом сначала для компаний, затем для всех. Агенты уже работают в Яндекс Такси и Лавке, скоро появятся в браузере и студии разработки. Платформа интегрирует стандартные функции — заказ такси, покупки, анализ данных. Алиса AI показывает неплохие результаты: менее известна, чем конкуренты, поэтому предлагает щедрые лимиты на видеогенерацию и работу с контентом. Яндекс планирует внедрить…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/alisa-ai-budet-konkurirovat-s-google-ai-studio
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Яндекс разворачивает экосистему AI-агентов на базе Алисы с доступом сначала для компаний, затем для всех. Агенты уже работают в Яндекс Такси и Лавке, скоро появятся в браузере и студии разработки. Платформа интегрирует стандартные функции — заказ такси, покупки, анализ данных. Алиса AI показывает неплохие результаты: менее известна, чем конкуренты, поэтому предлагает щедрые лимиты на видеогенерацию и работу с контентом. Яндекс планирует внедрить…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/alisa-ai-budet-konkurirovat-s-google-ai-studio
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В Zennoposter добавили ИИ-помощник
Zennolab добавил в Zennoposter встроенный ИИ-кубик с доступом к четырём моделям (Gemini, DeepSeek, Claude, ChatGPT) — 50 бесплатных запросов в сутки. Есть режимы Assistant (чтение) и Agent (автоматическое создание скриптов), плюс новый GET-запрос по API. Нейросети хорошо справляются с регистрацией, постингом, фармингом аккаунтов и простым кодированием, но требуют проверки при парсинге динамических сайтов и диагностике ошибок. В связке с Zennoobr…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-zennoposter-dobavili-ii-pomoschnik
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Zennolab добавил в Zennoposter встроенный ИИ-кубик с доступом к четырём моделям (Gemini, DeepSeek, Claude, ChatGPT) — 50 бесплатных запросов в сутки. Есть режимы Assistant (чтение) и Agent (автоматическое создание скриптов), плюс новый GET-запрос по API. Нейросети хорошо справляются с регистрацией, постингом, фармингом аккаунтов и простым кодированием, но требуют проверки при парсинге динамических сайтов и диагностике ошибок. В связке с Zennoobr…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-zennoposter-dobavili-ii-pomoschnik
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Как считать эффективность медийной рекламы в эпоху экономики внимания: кейс X5 Group
Контекст: в 2026 году классическая модель атрибуции последнего клика (last-click) окончательно утратила доверие. Потребители, привыкшие к экономии, совершают длинный путь от первого знакомства до покупки, проходя через множество точек касания. В ритейле это особенно заметно: покупатель может увидеть баннер, затем получить пуш-уведомление, зайти в приложение и оформить доставку через неделю.
Задача: X5 Group требовалось оценить реальное влияние охватных кампаний в программных закупках (Programmatic) на продажи в продуктовом ритейле. Проблема заключалась в том, что стандартные показатели вроде CTR (кликабельность) перестали коррелировать с ростом чека, а прямая связь между просмотром баннера и покупкой в офлайне была разорвана приватностью данных.
Решение: компания перешла к модели MMM (маркетинговое моделирование микса) в связке с замерами Brand Lift (исследование узнаваемости бренда). Вместо погони за кликами, команда сфокусировалась на инкрементальности — оценке того, сколько дополнительных покупок было совершено именно благодаря воздействию рекламы, а не в результате естественного спроса. В programmatic-инструментарий внедрили server-side (серверную) передачу данных, что позволило связать показы рекламы с ID пользователя внутри защищенного периметра экосистемы, не нарушая конфиденциальность.
Результат: по итогам квартала выяснилось, что 12% покупок, которые ранее приписывались «прямому трафику», на самом деле были следствием охватных кампаний. Стоимость привлечения покупателя (CAC) при пересчете с учетом инкрементального эффекта снизилась на 14%. Важно, что фокус сместился с первой покупки на удержание (retention) — система стала показывать креативы тем, кто уже знаком с брендом, но снизил частоту покупок, что увеличило LTV (пожизненную ценность клиента) на 5% в пилотных сегментах.
Урок: эпоха «нулевого клика» (Zero-click) диктует новые правила игры. Охватные охваты (reach) больше не должны быть самоцелью. Если ваш бренд работает в B2C или B2B, пора перестать спрашивать «куда нажал клиент» и начать спрашивать «стало ли клиентов больше благодаря этому показу».
**Ключевой вывод:** в 2026 году успех измеряется не кликами, а влиянием на RevOps (общую доходность бизнеса). Если вы не можете доказать прирост продаж через эконометрику или тесты на инкрементальность, бюджеты на «медийку» стоит пересматривать в пользу инструментов, которые интегрированы в вашу систему управления данными. В мире, где внимание — главный дефицит, побеждает тот, кто умеет измерять след, а не шум.
— @ProgrammaticNotes
Контекст: в 2026 году классическая модель атрибуции последнего клика (last-click) окончательно утратила доверие. Потребители, привыкшие к экономии, совершают длинный путь от первого знакомства до покупки, проходя через множество точек касания. В ритейле это особенно заметно: покупатель может увидеть баннер, затем получить пуш-уведомление, зайти в приложение и оформить доставку через неделю.
Задача: X5 Group требовалось оценить реальное влияние охватных кампаний в программных закупках (Programmatic) на продажи в продуктовом ритейле. Проблема заключалась в том, что стандартные показатели вроде CTR (кликабельность) перестали коррелировать с ростом чека, а прямая связь между просмотром баннера и покупкой в офлайне была разорвана приватностью данных.
Решение: компания перешла к модели MMM (маркетинговое моделирование микса) в связке с замерами Brand Lift (исследование узнаваемости бренда). Вместо погони за кликами, команда сфокусировалась на инкрементальности — оценке того, сколько дополнительных покупок было совершено именно благодаря воздействию рекламы, а не в результате естественного спроса. В programmatic-инструментарий внедрили server-side (серверную) передачу данных, что позволило связать показы рекламы с ID пользователя внутри защищенного периметра экосистемы, не нарушая конфиденциальность.
Результат: по итогам квартала выяснилось, что 12% покупок, которые ранее приписывались «прямому трафику», на самом деле были следствием охватных кампаний. Стоимость привлечения покупателя (CAC) при пересчете с учетом инкрементального эффекта снизилась на 14%. Важно, что фокус сместился с первой покупки на удержание (retention) — система стала показывать креативы тем, кто уже знаком с брендом, но снизил частоту покупок, что увеличило LTV (пожизненную ценность клиента) на 5% в пилотных сегментах.
Урок: эпоха «нулевого клика» (Zero-click) диктует новые правила игры. Охватные охваты (reach) больше не должны быть самоцелью. Если ваш бренд работает в B2C или B2B, пора перестать спрашивать «куда нажал клиент» и начать спрашивать «стало ли клиентов больше благодаря этому показу».
**Ключевой вывод:** в 2026 году успех измеряется не кликами, а влиянием на RevOps (общую доходность бизнеса). Если вы не можете доказать прирост продаж через эконометрику или тесты на инкрементальность, бюджеты на «медийку» стоит пересматривать в пользу инструментов, которые интегрированы в вашу систему управления данными. В мире, где внимание — главный дефицит, побеждает тот, кто умеет измерять след, а не шум.
— @ProgrammaticNotes
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Новую Google reCapcha прошли статичной картинкой
Google выпустил обновленную reCAPTCHA, требующую движений рук для прохождения, но система оказалась уязвима к обходу. Достаточно транслировать статичное изображение с нужным жестом через виртуальную камеру с помощью простого Python-скрипта, чтобы нейросеть пропустила пользователя. Это создает серьёзный риск для сайтов: защита от ботов, позиционировавшаяся как прорыв, на деле не работает. Баг остается актуальным и позволяет спамерам легко автомат…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/novuiu-google-recapcha-proshli-statichnoi-kartinkoi
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Google выпустил обновленную reCAPTCHA, требующую движений рук для прохождения, но система оказалась уязвима к обходу. Достаточно транслировать статичное изображение с нужным жестом через виртуальную камеру с помощью простого Python-скрипта, чтобы нейросеть пропустила пользователя. Это создает серьёзный риск для сайтов: защита от ботов, позиционировавшаяся как прорыв, на деле не работает. Баг остается актуальным и позволяет спамерам легко автомат…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/novuiu-google-recapcha-proshli-statichnoi-kartinkoi
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
DeepSeek представит последнюю версию v4
DeepSeek выпустит v4 в середине июля с новой моделью ценообразования API: токены подорожают в 2 раза в часы пиковой нагрузки (09:00–12:00 и 14:00–18:00 по пекинскому времени). Компания планирует уведомлять пользователей по почте за 24 часа до изменения тарифов. Проблема с ошибками «server busy» останется, но обойдётся дороже — это может существенно повлиять на экономику проектов, которые активно используют API DeepSeek для автоматизации и масшта…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/deepseek-predstavit-posledniuiu-versiiu-v4
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
DeepSeek выпустит v4 в середине июля с новой моделью ценообразования API: токены подорожают в 2 раза в часы пиковой нагрузки (09:00–12:00 и 14:00–18:00 по пекинскому времени). Компания планирует уведомлять пользователей по почте за 24 часа до изменения тарифов. Проблема с ошибками «server busy» останется, но обойдётся дороже — это может существенно повлиять на экономику проектов, которые активно используют API DeepSeek для автоматизации и масшта…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/deepseek-predstavit-posledniuiu-versiiu-v4
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Anthropic выпустили Sonnet 5
30 июня вышла Claude Sonnet 5 — новая версия позиционируется как самая агентная в линейке и приближается к флагманской Opus 4.8. Модель лучше справляется со сложными многоуровневыми задачами, устойчива к вредоносным запросам и не генерирует эксплойты. Sonnet 5 доступна на Free-тарифе, но тестирование показало скромные улучшения: хотя работает лучше Sonnet 4.6, её обгоняют конкуренты, включая китайские модели, которые дешевле через API при лучшей…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/anthropic-vypustili-sonnet-5
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
30 июня вышла Claude Sonnet 5 — новая версия позиционируется как самая агентная в линейке и приближается к флагманской Opus 4.8. Модель лучше справляется со сложными многоуровневыми задачами, устойчива к вредоносным запросам и не генерирует эксплойты. Sonnet 5 доступна на Free-тарифе, но тестирование показало скромные улучшения: хотя работает лучше Sonnet 4.6, её обгоняют конкуренты, включая китайские модели, которые дешевле через API при лучшей…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/anthropic-vypustili-sonnet-5
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Почему DSP в 2026 работает не «шире», а точнее
За последние месяцы я всё чаще вижу одну и ту же ошибку у брендов: DSP покупают как «ещё один источник охвата». В 2026 это уже слабая логика. Когда чистый informational SEO уходит в сторону topical authority, а в платном трафике last-click теряет доверие, ценность DSP смещается не в объём, а в **качество контроля над аудиторией и частотой касаний**.
Я бы формулировал так: DSP сегодня — это не про «купить показ», а про управляемое присутствие бренда в нужном контексте. Особенно если у вас длинный цикл сделки или неочевидный спрос. В таких категориях выиграет не тот, кто зальёт больше денег, а тот, кто выстроит связку:
— корректные сегменты DMP или CDP;
— частотные ограничения по воронке;
— последовательность сообщений;
— измерение не только клика, но и прироста.
По моему опыту, когда бренд перестаёт оценивать programmatic только по CTR и CPA, картина резко меняется. В одном B2B-проекте мы убрали 27% бесполезного охвата из широких open auction размещений и перераспределили бюджет в более узкие сегменты с brand lift-измерением. Итог был не в «дешевле лид», а в том, что выросла доля брендового поиска и конверсия на поздних этапах пути. И это важнее красивого отчёта по кликам.
В 2026 я бы советовал смотреть на DSP через три вопроса:
— Помогает ли канал строить знание о бренде, а не просто догонять пользователя?
— Есть ли у нас измерение инкрементальности, а не только пост-клик?
— Можем ли мы управлять не только аудиторией, но и частотой смысла, который она видит?
Если на эти вопросы нет ясного ответа, DSP превращается в дорогую витрину. Если ответ есть — это один из немногих инструментов, который действительно связывает media, данные и брендовый эффект.
— @ProgrammaticNotes
За последние месяцы я всё чаще вижу одну и ту же ошибку у брендов: DSP покупают как «ещё один источник охвата». В 2026 это уже слабая логика. Когда чистый informational SEO уходит в сторону topical authority, а в платном трафике last-click теряет доверие, ценность DSP смещается не в объём, а в **качество контроля над аудиторией и частотой касаний**.
Я бы формулировал так: DSP сегодня — это не про «купить показ», а про управляемое присутствие бренда в нужном контексте. Особенно если у вас длинный цикл сделки или неочевидный спрос. В таких категориях выиграет не тот, кто зальёт больше денег, а тот, кто выстроит связку:
— корректные сегменты DMP или CDP;
— частотные ограничения по воронке;
— последовательность сообщений;
— измерение не только клика, но и прироста.
По моему опыту, когда бренд перестаёт оценивать programmatic только по CTR и CPA, картина резко меняется. В одном B2B-проекте мы убрали 27% бесполезного охвата из широких open auction размещений и перераспределили бюджет в более узкие сегменты с brand lift-измерением. Итог был не в «дешевле лид», а в том, что выросла доля брендового поиска и конверсия на поздних этапах пути. И это важнее красивого отчёта по кликам.
В 2026 я бы советовал смотреть на DSP через три вопроса:
— Помогает ли канал строить знание о бренде, а не просто догонять пользователя?
— Есть ли у нас измерение инкрементальности, а не только пост-клик?
— Можем ли мы управлять не только аудиторией, но и частотой смысла, который она видит?
Если на эти вопросы нет ясного ответа, DSP превращается в дорогую витрину. Если ответ есть — это один из немногих инструментов, который действительно связывает media, данные и брендовый эффект.
— @ProgrammaticNotes
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Clickstar прекращает работу
Clickstar закрывается. Легендарная пуш-сеть прекращает закуп трафика с 1 августа, полная остановка — 20 августа.
Сетка работала почти 8 лет и была одним из лучших источников качественного трафика на Россию и СНГ. Сейчас пуш-трафик стал слишком ботовым из-за гугловских банов на скрипты сбора.
Что это означает для арбитражников — разбираемся в ста…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/clickstar-prekraschaet-rabotu
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Clickstar закрывается. Легендарная пуш-сеть прекращает закуп трафика с 1 августа, полная остановка — 20 августа.
Сетка работала почти 8 лет и была одним из лучших источников качественного трафика на Россию и СНГ. Сейчас пуш-трафик стал слишком ботовым из-за гугловских банов на скрипты сбора.
Что это означает для арбитражников — разбираемся в ста…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/clickstar-prekraschaet-rabotu
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Как автоматизация охватных кампаний влияет на LTV в условиях снижения среднего чека
Контекст: Крупный e-commerce (электронная коммерция) ритейлер столкнулся с классической проблемой 2026 года. На фоне стагнации покупательской способности средний чек снизился на 6%, а стоимость привлечения нового пользователя (CAC) выросла из-за ограничений в сборе сторонних данных. Бренд принял решение сместить фокус с агрессивной лидогенерации на развитие жизненного цикла клиента (LTV).
Задача: Увеличить частоту повторных покупок среди сегмента «спящих» пользователей, не увеличивая бюджет на медийную рекламу. Основной вызов заключался в необходимости интеграции данных из CRM (системы управления отношениями с клиентами) в DSP (платформу для закупки рекламы) для точного таргетинга без использования cookies (файлов, отслеживающих поведение).
Решение: Команда внедрила стратегию на базе Marketing Mix Modeling (моделирования маркетингового микса) с переходом на серверную атрибуцию. Вместо классического поиска по ключевым словам, который в эпоху ИИ-обзоров стал приносить меньше трафика, был выбран Programmatic-канал с использованием First-party data (собственных данных бренда).
— Настройка сегментов: данные о покупках из CRM были переданы в DMP (платформу управления данными) для формирования «луки-элайк» (похожих аудиторий) на основе самых маржинальных покупателей.
— Контентная стратегия: вместо стандартных баннеров с ценами, через AI-инструменты были сгенерированы сотни персонализированных креативов, закрывающих конкретные потребности пользователей: от подборок товаров для дома до узких нишевых категорий.
— Автоматизация: закупка велась по модели CPM (оплаты за тысячу показов) с оптимизацией под Brand Lift (рост узнаваемости и лояльности), чтобы напоминать о бренде в нужный момент, когда пользователь наиболее склонен к покупке.
Результат: По итогам квартала доля повторных покупок выросла на 14%. Благодаря переходу на server-side (серверную) атрибуцию, удалось увидеть реальную эффективность охватных кампаний, которую раньше «съедал» last-click (последний клик). Конверсия в повторную покупку из медийного канала увеличилась на 9%, а общая стоимость удержания клиента снизилась на 11%.
Урок: Эпоха быстрых продаж через «горячий» поиск уходит. В 2026 году побеждает тот, кто умеет использовать собственные данные для управления вниманием аудитории. Если вы до сих пор оцениваете эффективность только по последнему клику, вы теряете до 30% данных об истинном влиянии медийной рекламы на общий доход (RevOps).
*Ключевой вывод*: когда средний чек падает, единственным драйвером роста остается частота покупок. Программатик здесь не инструмент для «слива» бюджета, а точный скальпель для работы с лояльностью, где креатив — это не картинка, а адаптация ценностного предложения под запрос конкретного сегмента в режиме реального времени.
— @ProgrammaticNotes
Контекст: Крупный e-commerce (электронная коммерция) ритейлер столкнулся с классической проблемой 2026 года. На фоне стагнации покупательской способности средний чек снизился на 6%, а стоимость привлечения нового пользователя (CAC) выросла из-за ограничений в сборе сторонних данных. Бренд принял решение сместить фокус с агрессивной лидогенерации на развитие жизненного цикла клиента (LTV).
Задача: Увеличить частоту повторных покупок среди сегмента «спящих» пользователей, не увеличивая бюджет на медийную рекламу. Основной вызов заключался в необходимости интеграции данных из CRM (системы управления отношениями с клиентами) в DSP (платформу для закупки рекламы) для точного таргетинга без использования cookies (файлов, отслеживающих поведение).
Решение: Команда внедрила стратегию на базе Marketing Mix Modeling (моделирования маркетингового микса) с переходом на серверную атрибуцию. Вместо классического поиска по ключевым словам, который в эпоху ИИ-обзоров стал приносить меньше трафика, был выбран Programmatic-канал с использованием First-party data (собственных данных бренда).
— Настройка сегментов: данные о покупках из CRM были переданы в DMP (платформу управления данными) для формирования «луки-элайк» (похожих аудиторий) на основе самых маржинальных покупателей.
— Контентная стратегия: вместо стандартных баннеров с ценами, через AI-инструменты были сгенерированы сотни персонализированных креативов, закрывающих конкретные потребности пользователей: от подборок товаров для дома до узких нишевых категорий.
— Автоматизация: закупка велась по модели CPM (оплаты за тысячу показов) с оптимизацией под Brand Lift (рост узнаваемости и лояльности), чтобы напоминать о бренде в нужный момент, когда пользователь наиболее склонен к покупке.
Результат: По итогам квартала доля повторных покупок выросла на 14%. Благодаря переходу на server-side (серверную) атрибуцию, удалось увидеть реальную эффективность охватных кампаний, которую раньше «съедал» last-click (последний клик). Конверсия в повторную покупку из медийного канала увеличилась на 9%, а общая стоимость удержания клиента снизилась на 11%.
Урок: Эпоха быстрых продаж через «горячий» поиск уходит. В 2026 году побеждает тот, кто умеет использовать собственные данные для управления вниманием аудитории. Если вы до сих пор оцениваете эффективность только по последнему клику, вы теряете до 30% данных об истинном влиянии медийной рекламы на общий доход (RevOps).
*Ключевой вывод*: когда средний чек падает, единственным драйвером роста остается частота покупок. Программатик здесь не инструмент для «слива» бюджета, а точный скальпель для работы с лояльностью, где креатив — это не картинка, а адаптация ценностного предложения под запрос конкретного сегмента в режиме реального времени.
— @ProgrammaticNotes
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Facebook запретил рекламу онлайн-казино Mr Vegas
Британский ASA запретил рекламу казино Mr Vegas из-за «слишком милых» мультяшных животных в креативах — регулятор счёл, что такой стиль привлекает детей, в том числе через Facebook. Рекламодатель запустил кампанию в феврале, бан вышел в июле. Логика регулятора вызывает вопросы: дети неплатёжеспособны, а таргетировать их на гемблинг бессмысленно.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/facebook-zapretil-reklamu-onlain-kazino-mr-vegas
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Британский ASA запретил рекламу казино Mr Vegas из-за «слишком милых» мультяшных животных в креативах — регулятор счёл, что такой стиль привлекает детей, в том числе через Facebook. Рекламодатель запустил кампанию в феврале, бан вышел в июле. Логика регулятора вызывает вопросы: дети неплатёжеспособны, а таргетировать их на гемблинг бессмысленно.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/facebook-zapretil-reklamu-onlain-kazino-mr-vegas
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В Whatsapp скамят пользователей с помощью поддельных никнеймов
WhatsApp запустил никнеймы — и почти сразу начался скам. Мошенники регистрируют имена, похожие на бренды, звёзд и политиков, с минимальными опечатками.
Индия, где 500 млн пользователей WhatsApp, потребовала от Meta объяснений за 3 дня. Meta говорит, что точные совпадения заблокированы — но одна буква в другом месте защиту не триггерит.
Похоже, п…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-whatsapp-skamiat-polzovatelei-s-pomoschiu-poddelnykh-nikneimov
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
WhatsApp запустил никнеймы — и почти сразу начался скам. Мошенники регистрируют имена, похожие на бренды, звёзд и политиков, с минимальными опечатками.
Индия, где 500 млн пользователей WhatsApp, потребовала от Meta объяснений за 3 дня. Meta говорит, что точные совпадения заблокированы — но одна буква в другом месте защиту не триггерит.
Похоже, п…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-whatsapp-skamiat-polzovatelei-s-pomoschiu-poddelnykh-nikneimov
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Вышел ZCode - аналог Claude code
Вышел ZCode — десктопный аналог Claude Code от разработчиков GLM-5.2. Работает с API от Anthropic, поддерживает SSH-деплой на сервер, в том числе Linux.
Вместо пошаговых скриптов — система целеполагания Goal: закидываешь сложный промт, агент сам разбивает задачу и выполняет. Плюс управление через Telegram-бота.
Но главная фича — мультиагентность…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/vyshel-zcode-analog-claude-code
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Вышел ZCode — десктопный аналог Claude Code от разработчиков GLM-5.2. Работает с API от Anthropic, поддерживает SSH-деплой на сервер, в том числе Linux.
Вместо пошаговых скриптов — система целеполагания Goal: закидываешь сложный промт, агент сам разбивает задачу и выполняет. Плюс управление через Telegram-бота.
Но главная фича — мультиагентность…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/vyshel-zcode-analog-claude-code
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
RTB без «дыр» в данных: как собрать пригодный для brand lift трекинг в DSP за 5 шагов
Если вы хотите измерять бренд-эффект (brand lift) в RTB, главная проблема не в креативах и не в CPM. Главная проблема — несоблюдение требований к данным: люди попадают в экспозицию, но не могут корректно попасть в опрос/моделирование, а атрибуция “съедает” инкрементальность.
Как сделать рабочую схему на этой неделе в DSP/DMP (privacy-first, без опоры на last-click):
1) Заведите “слой экспозиции” отдельно от “слоя конверсий”
— В DSP разделите аудитории на: exposure (кто видел) и outcome (кто выполнил).
— Для exposure используйте только сигналы показа/частоты, а не cookie-триггеры постфактум.
— Цель: чтобы при моделировании lift вы могли однозначно ответить “кого мы реально показали”.
2) Согласуйте матчинг с опросом (или панелью) по одному ключу
— Выберите ключ соответствия заранее: e-mail/ID (если есть консент), device ID (если доступно), или агрегированный сегмент по DMP.
— Сделайте так, чтобы один и тот же ключ использовался и для target-набора, и для контроля.
— Если DSP предлагает “exposure to survey” — используйте его как контракт: не делайте ручные подмены сегментов “в последний момент”.
3) Постройте структуру эксперимента: holdout + частотные ограничения
— Разделите reach на тест и контроль (holdout) с одинаковыми критериями, кроме факта показа.
— Введите частотный лимит (например, cap по сессиям/дням), чтобы не превратить lift в эффект “перекрутки”.
— Проверьте, что контроль не получает сопоставимые показы через другие кампании (минимум — исключите пересечения аудитории в DSP).
4) Привяжите DMP-выгрузку к измерению через “план данных”, а не через надежду
— Сформируйте список событий/плейбук-сигналов, которые вы будете логировать: exposure_qualified (показ засчитан), exposure_frequency, segment_membership_version (версия сегмента).
— Установите правило “какая версия сегмента считается истинной” (например, только текущая витрина DMP на момент запуска).
— Это критично в 2026: AI-оптимизация креативов на потоке усиливает дрейф, а brand lift ломается именно из‑за расхождений версий данных.
5) Сделайте быстрый “санити-чек” качества перед масштабом
— Проверьте 3 метрики по сегментам:
— доля засчитанных exposure-ивентов (coverage),
— доля уникальных пользователей в тесте/контроле (balance),
— согласованность сегмента по времени (в пределах окна кампании).
— Если хотя бы один показатель “плывёт” — исправляйте до расширения бюджета, иначе вы получите красивый отчёт, но нечитаемый результат lift.
Итог: на этой неделе ваша задача — не “запустить кампанию”, а собрать контур данных, где exposure измерим, контроль реальный, а матчинг для brand lift непротиворечив. Тогда DSP сможет дать инкрементальность, а RevOps-цикл (маркетинг + продажи + customer success) получит сигнал, на который можно опереться в планировании бюджета.
— @ProgrammaticNotes
По этой же теме советуем @DTCeconomicsRu
Если вы хотите измерять бренд-эффект (brand lift) в RTB, главная проблема не в креативах и не в CPM. Главная проблема — несоблюдение требований к данным: люди попадают в экспозицию, но не могут корректно попасть в опрос/моделирование, а атрибуция “съедает” инкрементальность.
Как сделать рабочую схему на этой неделе в DSP/DMP (privacy-first, без опоры на last-click):
1) Заведите “слой экспозиции” отдельно от “слоя конверсий”
— В DSP разделите аудитории на: exposure (кто видел) и outcome (кто выполнил).
— Для exposure используйте только сигналы показа/частоты, а не cookie-триггеры постфактум.
— Цель: чтобы при моделировании lift вы могли однозначно ответить “кого мы реально показали”.
2) Согласуйте матчинг с опросом (или панелью) по одному ключу
— Выберите ключ соответствия заранее: e-mail/ID (если есть консент), device ID (если доступно), или агрегированный сегмент по DMP.
— Сделайте так, чтобы один и тот же ключ использовался и для target-набора, и для контроля.
— Если DSP предлагает “exposure to survey” — используйте его как контракт: не делайте ручные подмены сегментов “в последний момент”.
3) Постройте структуру эксперимента: holdout + частотные ограничения
— Разделите reach на тест и контроль (holdout) с одинаковыми критериями, кроме факта показа.
— Введите частотный лимит (например, cap по сессиям/дням), чтобы не превратить lift в эффект “перекрутки”.
— Проверьте, что контроль не получает сопоставимые показы через другие кампании (минимум — исключите пересечения аудитории в DSP).
4) Привяжите DMP-выгрузку к измерению через “план данных”, а не через надежду
— Сформируйте список событий/плейбук-сигналов, которые вы будете логировать: exposure_qualified (показ засчитан), exposure_frequency, segment_membership_version (версия сегмента).
— Установите правило “какая версия сегмента считается истинной” (например, только текущая витрина DMP на момент запуска).
— Это критично в 2026: AI-оптимизация креативов на потоке усиливает дрейф, а brand lift ломается именно из‑за расхождений версий данных.
5) Сделайте быстрый “санити-чек” качества перед масштабом
— Проверьте 3 метрики по сегментам:
— доля засчитанных exposure-ивентов (coverage),
— доля уникальных пользователей в тесте/контроле (balance),
— согласованность сегмента по времени (в пределах окна кампании).
— Если хотя бы один показатель “плывёт” — исправляйте до расширения бюджета, иначе вы получите красивый отчёт, но нечитаемый результат lift.
Итог: на этой неделе ваша задача — не “запустить кампанию”, а собрать контур данных, где exposure измерим, контроль реальный, а матчинг для brand lift непротиворечив. Тогда DSP сможет дать инкрементальность, а RevOps-цикл (маркетинг + продажи + customer success) получит сигнал, на который можно опереться в планировании бюджета.
— @ProgrammaticNotes
По этой же теме советуем @DTCeconomicsRu
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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
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
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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
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
Эпоха пост-атрибуции: фокус на инкрементальность
В последние недели на встречах по медиапланированию всё чаще звучит отказ от привычных моделей атрибуции (способов распределения ценности между каналами взаимодействия), основанных на последнем клике. В условиях privacy-first (приоритета конфиденциальности) и повсеместного перехода на серверную передачу данных, performance-команды крупных брендов начали массово внедрять MMM (моделирование маркетингового микса) как основной инструмент оценки эффективности.
Интересно наблюдать, как меняется подход к programmatic-закупкам:
— Уход от прямой зависимости «показ-клик-конверсия» в сторону измерения инкрементальности (дополнительного прироста показателей, который был бы невозможен без конкретной кампании).
— Интеграция данных по LTV (пожизненной ценности клиента) напрямую в DSP-платформы (системы закупки рекламы в реальном времени) для корректировки стратегий ставок.
— Снижение значимости охватных метрик в пользу Brand Lift (исследований узнаваемости бренда), которые теперь интегрируются в общие дашборды RevOps (системы управления выручкой).
Складывается ощущение, что маркетинг окончательно переходит от борьбы за «последний клик» к анализу совокупного влияния на бизнес-результат. Заметили ли вы похожий сдвиг в отчетности ваших команд за этот квартал?
— @ProgrammaticNotes
В последние недели на встречах по медиапланированию всё чаще звучит отказ от привычных моделей атрибуции (способов распределения ценности между каналами взаимодействия), основанных на последнем клике. В условиях privacy-first (приоритета конфиденциальности) и повсеместного перехода на серверную передачу данных, performance-команды крупных брендов начали массово внедрять MMM (моделирование маркетингового микса) как основной инструмент оценки эффективности.
Интересно наблюдать, как меняется подход к programmatic-закупкам:
— Уход от прямой зависимости «показ-клик-конверсия» в сторону измерения инкрементальности (дополнительного прироста показателей, который был бы невозможен без конкретной кампании).
— Интеграция данных по LTV (пожизненной ценности клиента) напрямую в DSP-платформы (системы закупки рекламы в реальном времени) для корректировки стратегий ставок.
— Снижение значимости охватных метрик в пользу Brand Lift (исследований узнаваемости бренда), которые теперь интегрируются в общие дашборды RevOps (системы управления выручкой).
Складывается ощущение, что маркетинг окончательно переходит от борьбы за «последний клик» к анализу совокупного влияния на бизнес-результат. Заметили ли вы похожий сдвиг в отчетности ваших команд за этот квартал?
— @ProgrammaticNotes