Youtube внедряет новую функцию A/B тестирования роликов

YouTube запускает A/B-тестирование не только превью, но и шортсов, заголовков и первых секунд видео, чтобы алгоритм сам выбрал вариант с большей органикой и вовлечённостью. Для креаторов и арбитражников это шанс поднять CTR без ручных угадываний, но слабый контент тесты не спасут: если ролик не заходит, победителя там не будет.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/youtube-vnedriaet-novuiu-funkciiu-a-b-testirovaniia-rolikov

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Как DSP помог бренду обойти «слепоту» last-click и увидеть реальный вклад медийки

Один из типичных кейсов 2026 года для бренд-менеджера: каналов много, отчёт по последнему клику красивый, а на выручку он объясняет всё хуже. В таком режиме медийка часто выглядит «дорогой», хотя на деле подогревает спрос, который потом забирают поиск и прямые заходы.

В этом кейсе бренд работал через DSP-платформу с programmatic-размещениями и хотел понять не просто охваты, а реальный вклад в продажи. Задача была практичная: убрать иллюзию, что конвертит только самый нижний слой воронки, и проверить, где реклама даёт инкрементальный эффект — то есть добавляет продажи, а не присваивает уже готовые.

Что сделали:
— собрали аудитории и закупали показы через DSP по разным сегментам;
— отдельно посмотрели воздействие на группы с рекламой и без неё;
— использовали brand lift-измерение и дополнительную проверку инкрементальности, чтобы сравнить изменение знания бренда и поведения;
— не ограничились last-click, а связали медийные контакты с последующей активностью.

Результат оказался полезнее, чем стандартный отчёт по кликам: выяснилось, что часть контактов не даёт немедленной конверсии, но заметно поднимает узнаваемость и усиливает последующие продажи в других каналах. В таких сценариях как раз и видно, почему в 2026 году privacy-first атрибуция, server-side-сбор и MMM-модели постепенно вытесняют простую логику «кто последним коснулся — тот и герой».

Урок для бренд-менеджера простой: если вы оцениваете programmatic только по финальному клику, вы почти наверняка недооцениваете его вклад. Для брендов с длинным циклом сделки или с дорогим привлечением важно смотреть на связку DSP + brand lift + incrementality, а не на один отчёт. Иначе медийка всегда будет проигрывать тому, что просто лучше умеет забирать уже сформированный спрос.

— @ProgrammaticNotes

У Bitget украли $352 миллиона в криптовалюте

Bitget подтвердила кражу криптоактивов на $352 млн и временно остановила вывод средств. Под ударом оказались только горячие и тёплые кошельки, холодные не затронуты. Инцидент снова показывает, что хранить капитал нужно по разным кошелькам и площадкам, чтобы не остаться без ликвидности в критический момент.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/u-bitget-ukrali-352-milliona-v-kriptovaliute

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

К релизу готовится подписка ChatGPT Pro Max

OpenAI готовит подписку за $500 в месяц — вдвое дороже текущего топ-тарифа. Идея в том, чтобы дать крупным компаниям больше лимитов на нейросеть, но спрос неочевиден: бизнес уже режет бюджеты на AI. Если тариф не даст заметного прироста возможностей, он рискует стать дорогим промахом.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/k-relizu-gotovitsia-podpiska-chatgpt-pro-max

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Топ 5 трекеров для залива с тизерных сетей

Статья о том, что в тизерных сетях трекер обязателен: без него невозможно быстро отсекать ботов, мусорные площадки и держать CPA в плюсе. Лучший выбор для серьёзных объёмов — Keitaro, дальше Binom и OctoTracker; облачные решения вроде BeMob и Vollume годятся лишь для тестов или дорогих офферов.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/top-5-trekerov-dlia-zaliva-s-tizernykh-setei

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Google тестирует звонки с помощью Gemini

Google добавила в Gemini функцию «Позвони за меня»: ИИ сам проходит голосовые меню, ждёт оператора и решает бытовые задачи вроде брони или записи. Пока фича доступна только на Pixel 11 в США, но это шаг к более массовой автоматизации звонков и сокращению рутины для пользователей и сервисов.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-testiruet-zvonki-s-pomoschiu-gemini

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Создал 7000 телеграм каналов и рассказал как https://t.me/+f_h1PsXaNCc5MTZk

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 присваивает всю ценность конверсии последнему взаимодействию, игнорируя весь путь пользователя, что губительно для долгосрочного планирования.

Атрибуция на основе данных — это математический метод, который распределяет вклад в конверсию между всеми рекламными касаниями пользователя на основе вероятностных моделей. В отличие от Last-Click, она учитывает даже те показы, которые не привели к немедленному переходу, но сформировали знание о бренде.

Главное отличие: Last-Click видит только «верхушку» воронки, а Data-Driven учитывает накопленный эффект (инкрементальность) каждого показа.

Типичная ошибка — пытаться использовать автоматические алгоритмы при недостаточном объеме данных. Если у вашего бренда мало конверсий, алгоритм не наберет выборку для обучения и будет выдавать искаженные результаты. В таких случаях лучше использовать MMM (маркетинговое моделирование микса), оценивающее эффективность каналов на агрегированных данных.

Пример: Пользователь увидел охватный баннер в programmatic-сети, затем через неделю кликнул на поисковое объявление, а через месяц вернулся напрямую и совершил покупку. Модель Data-Driven распределит ценность между всеми тремя точками, позволяя бренду понять реальную стоимость привлечения, а не слепо отключать медийные кампании.

— @ProgrammaticNotes

Как Lamoda связала DSP и brand lift, чтобы доказать эффект медийки на выручку

В 2026 бренды всё чаще считают не клики, а вклад в выручку: last-click слабеет, а privacy-first атрибуция заставляет смотреть на инкрементальность и брендовый эффект. На этом фоне кейс Lamoda показателен.

Контекст был привычный для e-commerce: сильный performance-поток, но дорогой трафик и давление на средний чек. При этом первая покупка всё хуже объясняла бизнес-эффект — покупатель сравнивал цены, возвращался позже, а часть спроса забирали другие каналы. Lamoda нужно было не просто «добавить охват», а понять, как медийка влияет на спрос и помогает ли она performance-воронке.

Задача звучала просто, но измерять её было сложно: увеличить знание бренда и проверить, даёт ли DSP (платформа для автоматизированной покупки рекламы) измеримый вклад в продажи, а не только показы. Для этого кампания строилась не вокруг абстрактного reach, а вокруг связки: премиальный видеокреатив + частотный контроль + отдельное бренд-исследование.

Решение собрано по полочкам:
— закупка через DSP с сегментацией аудитории по интересу к fashion и по поведенческим паттернам;
— DMP (платформа управления данными) использовали для объединения first-party данных и внешних сегментов;
— частоту ограничили, чтобы не «съесть» бюджет в пересечениях;
— бренд-lift исследование запустили параллельно, чтобы замерить сдвиг в узнаваемости, рассмотрении и намерении купить;
— эффективность проверяли не только по post-click, но и через инкрементальность.

Результат важен именно цифрами: по публичным данным кейса, бренд-lift показал заметный рост ключевых метрик восприятия, а в тестовой группе медийка дала дополнительный вклад в конверсию сверх базового performance-трафика. Иначе говоря, DSP работала не как «охват ради охвата», а как верх воронки, который подогревал нижний слой и улучшал экономику привлечения.

Урок для бренд-менеджера здесь такой: в 2026 медийка перестала быть историей про «узнаваемость вообще». Если вы строите кампанию через DSP, связывайте её с DMP, brand lift и инкрементальностью. Тогда вопрос «зачем нам это?» превращается в нормальный ответ для бизнеса: чтобы растить спрос, а не просто отчёт по показам.

— @ProgrammaticNotes

Едешь на SBC? Твой ключевой поинт — стенд SpinBetter Partners F133🔥

Приходи и получи:
💎 Эксклюзивный оффер — тестируй без убытков благодаря программе компенсации
🎁 Кастомный мерч — забери диковинку, которую рынок ещё не видел
⭐️ Инвайт на afterparty — узнай детали на стенде и получи возможность попасть на одну из самых громких пати
🌍 Монетизируем трафик от Западной Европы до Центральной Азии — не трать время на случайные встречи: букай слот с affiliate-менеджером заранее и обсуди лучшие условия под свой трафик.

💬 Забронировать встречу

До встречи в Лиссабоне на стенде F133!

#партнёрский_пост

Когда бренд-метрики в DSP рисуют картину, которой не было

Запускали в начале квартала охватную кампанию через DSP (demand-side platform — система автоматизированной закупки рекламы) на крупный бренд-канал, фокус — узнаваемость и brand lift (прирост знания бренда после рекламного контакта). Поставщик трафика отчитался красиво: миллионы показов, CTR выше бенчмарка, фокус-группы в опроснике «точно вспомнили рекламу».

Решили перепроверить через собственный замер — обычный бренд-трекер до и после, без наценок за «продвинутую методологию». Результаты разошлись. Не катастрофически, но заметно: всплывающее знание выросло слабее, чем обещал подрядчик, а у части аудитории, которая по отчёту DSP «точно контактировала с креативом», бренд вообще не зафиксирован в спонтанном ответе.

Паттерн, который вижу всё чаще: провайдеры programmatic-платформ охотно делятся метриками, которые им выгодны, — показы, viewability (видимость рекламы на экране), клики, post-click опросы. Сквозная связь с реальным знанием бренда — гораздо реже. При privacy-first подходе (server-side, MMM — marketing mix modeling, incrementality — инкрементальность) платформе просто нечем подтвердить, что её показ привёл именно к запоминанию.

Дублируется ли у вас разрыв между отчётом DSP и независимым замером бренда? Или уже выстроили процесс, где programmatic-отчёт — только одна из трёх-четырёх линий доказательства?

— @ProgrammaticNotes

Tiktok введёт лимит на 2-х часовой непрерывный просмотр

Алабама через суд вынудила TikTok ограничить подросткам просмотр ленты до 2 часов в день и ввести ночную блокировку, а также штраф в $100 млн. Для рынка это сигнал: регулирование детского контента и digital-активов будет ужесточаться, а аудитория может уйти в другие соцсети. Тренд способен быстро прийти в другие GEO.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/tiktok-vvedet-limit-na-2-kh-chasovoi-nepreryvnyi-prosmotr

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Криптовалюту хотят разрешить использовать как залог

TL;DR** В Совете Федерации рекомендовал включить криптовалюту в перечень залоговых активов Минюсту РФ, в том числе привязанные к рублю стейблкоины, а также добавить ограниченную конвертацию в фиат для покрытия требований. Это позволит выдавать кредиты под залог крипты через CPA-кампании для брендов и офферов по ипотеке и займам. Если инициативу поддержат, арбит

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/kriptovaliutu-khotiat-razreshit-ispolzovat-kak-zalog

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Meta будет делать за тебя лендинги

В статье рассматривается стратегию Meta по интеграции ИИ в креативы и лендинги в рамках рекламного кабинета: нейросеть генерирует тексты, изображения и оптимальные страницы с выделением ключевых услуг и сильными CTA. Если функция будет расширена, это может значительно сократить путь пользователя от рекламы к покупке в CPA-кампаниях по гемблингу и беттингу. Такой

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/meta-budet-delat-za-tebia-lendingi

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top