Open AI запустила рекламный сервис в ChatGPT

OpenAI запустила рекламу в ChatGPT: спонсорские блоки показываются в бесплатной версии и тарифе Go, а закупка идёт по CPM и CPC с бюджетом на уровне адсетов. Для арбитражников это пока дорогой тест: рекомендованный CPC $3–5, ограниченные гео, есть UTM и базовая статистика, но окупаемость под вопросом.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/open-ai-zapustila-reklamnyi-servis-v-chatgpt

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Атрибуция на основе данных (Data-Driven Attribution) против модели последнего клика

В эпоху privacy-first (приоритета конфиденциальности) классическая модель последнего клика (Last-Click) окончательно дискредитировала себя. Она учитывает только финальное касание перед покупкой, обесценивая весь предшествующий путь клиента. На смену приходит атрибуция на основе данных — метод, при котором математические алгоритмы распределяют ценность конверсии между всеми рекламными контактами в цепочке.

Главное отличие: в то время как Last-Click отдает 100% заслуги последнему каналу, Data-Driven распределяет вес влияния в зависимости от того, насколько конкретное взаимодействие действительно помогло пользователю принять решение.

Типичные ошибки:
— Игнорирование кросс-девайс путей: если алгоритм не видит, что пользователь начал путь с мобильного, а закончил на десктопе, модель становится фрагментарной.
— Слепая вера в отчеты без учета MMM (маркетингового моделирования микса). В 2026 году данные DSP должны верифицироваться через независимые эконометрические модели.

Пример: Бренд одежды запускает охватную кампанию в видеоформате. Пользователь видит ролик, позже переходит по поисковому запросу и покупает товар. Last-Click отдаст всю заслугу поиску. Атрибуция на основе данных корректно зафиксирует вклад видеорекламы, что позволит точнее оценивать эффективность медийного охвата в связке с Performance-инструментами.

*Помните: в мире, где поиск становится ответом AI-систем, важно видеть всю цепочку, а не только точку финиша.*

— @ProgrammaticNotes

По этой же теме советуем @LifecycleMarketingRoom

Google выпустила новую Gemini 3.6 flash

Google выкатил новую линейку Gemini: 3.6 Flash стала основной моделью и выгоднее прошлой, при этом лучше в кодинге. 3.5 Flash-Lite — самая быстрая, подходит для рисёрча и анализа доков. Flash Cyber ориентирована на поиск уязвимостей, но доступна только в пилоте.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-vypustila-novuiu-gemini-3-6-flash

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

IOS 27 будут блокировать за долги

Apple готовит в iOS 27 механизм блокировки iPhone при просрочке по лизингу: часть функций останется доступной, чтобы можно было оплатить долг. Для CPA и партнёрского маркетинга это сигнал, что финтех и рассрочка всё глубже вшиваются в экосистему бренда, а доступ к устройству может зависеть от статуса договора.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/ios-27-budut-blokirovat-za-dolgi

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Meta разрабатывает приложение для сочинения сказок

Meta тестирует AI-приложение для создания детских сказок: пользователь задаёт героя, мир и мораль, а нейросеть сама пишет текст, рисует иллюстрации и добавляет музыку. Это шаг к массовой генерации контента, где качество, персонализация и скорость важнее ручной работы — а для арбитража и CPA это ещё один инструмент, ускоряющий упаковку креативов и кейсов.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/meta-razrabatyvaet-prilozhenie-dlia-sochineniia-skazok

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

RTB всё чаще покупает не показы, а вероятность внимания

В programmatic это видно особенно хорошо: формально аукцион ещё про CPM, но по сути бренды всё больше платят за шанс попасть в поле зрения нужного человека в нужном контексте. И здесь DSP уже не просто про закупку трафика, а про управление качеством контакта.

Для бренд-менеджера это важный сдвиг: эффективность в 2026 году всё меньше похожа на «дешевле клик», и всё больше — на то, как платный медиа-микс двигает знание, доверие и прирост. Именно поэтому brand lift и инкрементальность становятся честнее last-click.

— @ProgrammaticNotes

Google добавил вход по видеоселфи

Google тестирует вход по видеоселфи вместо пароля и 2FA: пользователь записывает короткое видео, а потом система сверяет лицо при авторизации. Это упрощает доступ, но вызывает вопросы к антифроду и защите от дипфейков. Функция доступна не всем и не работает для Workspace, детских аккаунтов и Advanced Protection.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-dobavil-vkhod-po-videoselfi

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Alibaba выпустили в паблик Qwen-image-3.0

Qwen-image-3.0 делает упор не на «красивую картинку», а на прикладные задачи: длинные промпты, сложные макеты, текст, формулы и 12 языков. Это удобный инструмент для массовой генерации простых визуалов, но пока без open-source весов и бенчей он не выглядит заменой GPT Image 2 или Nano Banana 2.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/alibaba-vypustili-v-pablik-qwen-image-3-0

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Яндекс тестирует объединение цифровой и наружной рекламы

Яндекс тестирует «Панораму» — единый формат для digital и наружной рекламы с «умным» охватом, который учитывает пересечение аудиторий и снижает частоту показов. Для рекламодателей это шанс расширить reach до 120 млн пользователей и протестировать новые placements, но в паблик-фазе важно смотреть на цену охвата и качество трафика.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/iandeks-testiruet-obedinenie-cifrovoi-i-naruzhnoi-reklamy

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Смена парадигмы в измерении эффективности медийных кампаний

В последнее время при анализе медиа-сплитов (распределения рекламного бюджета) все чаще наблюдаю отказ от опоры на атрибуцию по последнему клику (последнему источнику перехода). В условиях 2026 года, когда приватность данных выходит на первый план, многие крупные игроки переключаются на маркетинговое моделирование микса (MMM) и тестирование на инкрементальность (прирост целевых действий от конкретного канала).

Характерный паттерн: бренды перестали слепо доверять отчетности рекламных систем внутри DSP (платформ автоматизированной закупки рекламы). Вместо этого они выстраивают собственные серверные решения для сбора данных, чтобы сопоставлять охватные кампании с долгосрочным удержанием (retention) и общим доходом, а не с сиюминутным откликом. Похоже, мы окончательно перешли от оценки «сколько кликов принес этот баннер» к вопросу «насколько этот контакт изменил вероятность покупки в течение квартала».

При этом фокус смещается на *оценку вклада медийного размещения в итоговый RevOps* (систему управления выручкой), где маркетинг несет общую ответственность с продажами. Похоже, эпоха погони за дешевым первичным лидом уступает место оценке качества аудитории, накопленной через программные закупки.

Замечаете ли вы у себя отказ от линейных моделей атрибуции в пользу математического моделирования влияния на продажи?

— @ProgrammaticNotes

Как измерить эффективность охватной кампании в эпоху privacy-first: переход на маркетинговое моделирование микса

В условиях, когда браузеры окончательно ограничили сторонние файлы cookie (cookies), а last-click (атрибуция по последнему клику) окончательно потерял смысл, бренд-менеджеру пора переходить на MMM (маркетинговое моделирование микса). В 2026 году мы не считаем клики, мы считаем инкрементальный вклад канала в общую выручку.

Вот пошаговый алгоритм внедрения MMM для оценки programmatic-закупок на этой неделе:

— Соберите исторические данные по всем каналам за последние 24 месяца с недельной детализацией. Вам нужны не только расходы на DSP (платформа для автоматизированной закупки рекламы), но и объемы инвестиций в офлайн, ТВ, влияние сезонности и макроэкономические факторы (индекс потребительских цен).

— Проведите декомпозицию временных рядов. Разделите продажи на базовый уровень (то, что продается без рекламы) и инкрементальный (результат маркетингового воздействия). Если рост продаж в programmatic-канале коррелирует с ростом брендовых поисковых запросов — это прямой сигнал эффективности Brand Lift (исследование влияния рекламы на узнаваемость).

— Внедрите тесты на инкрементальность (сплит-тестирование по географическим регионам). Выберите два похожих региона: в одном отключите programmatic-кампанию на 2 недели, в другом — оставьте. Разница в продажах между ними — это чистый вклад вашей медийной активности.

— Настройте связку с RevOps (система управления доходами). Перестаньте оценивать DSP по стоимости за переход на сайт. Оценивайте их по влиянию на LTV (пожизненная ценность клиента) в течение квартала. *Эффективный programmatic сегодня — это не про трафик, а про долгосрочное удержание аудитории.*

— Перенесите данные в простую модель линейной регрессии. Вам не нужен сложный AI-инструментарий на первом этапе. Достаточно понять, как изменение бюджета на 10% в конкретном канале меняет объем конверсий в CRM.

Помните: в эпоху Zero-click (контент без перехода на сайт) покупатель может увидеть ваш баннер, запомнить бренд и прийти через неделю напрямую. Если вы продолжаете использовать стандартную аналитику, вы теряете до 40% данных об эффективности своего медиамикса. Начинайте строить модель инкрементальности сейчас, чтобы не оказаться в ситуации, когда бюджеты тратятся впустую на каналы, которые только каннибализируют органический спрос.

— @ProgrammaticNotes

Дамп данных в RTB — новый «центр тяжести» бренда

В 2026 я всё чаще вижу, что DMP (data management platform — платформа управления данными) и DSP (demand-side platform — платформа для закупки рекламы) начинают спорить не за охваты, а за смысл. Пока сегменты живут своей жизнью, бренд-лифт выглядит как случайность: креатив может быть сильным, но аудитория «перетекает» между моделями без единого определения ценности. Моя мысль: выигрывает тот, кто фиксирует общую логику данных (UTM→серверная атрибуция→CRM/RevOps) раньше, чем настраивает таргет.

— @ProgrammaticNotes

@EnterpriseSalesMK разбирают это с практической стороны

С Sonnet 5 и Opus 4.8 теперь можно разговаривать

Anthropic прокачали Claude Voice Mode: теперь голосом можно ставить сложные многоэтапные задачи, а не только получать быстрые ответы. Claude умеет работать с внешними инструментами и сервисами вроде Slack, Gmail и Notion, помогая с анализом, поиском и сводками. Это делает ИИ удобнее для рабочих процессов и быстрых решений.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/s-sonnet-5-i-opus-4-8-teper-mozhno-razgovarivat

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top