Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Google ads меняет стратегию по конверсиям
Google меняет логику автоматических стратегий ставок: с 17 августа 2026 года кампании будут строже придерживаться указанного целевого CPA, а не давать лиды по минимально возможной цене.
Если сейчас твоя кампания даёт лиды по $5, а цель стоит $10 — после обновления алгоритм «поднимет» фактическую стоимость лида к целевой, зато отдаст больше трафик…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-ads-meniaet-strategiiu-po-konversiiam
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Google меняет логику автоматических стратегий ставок: с 17 августа 2026 года кампании будут строже придерживаться указанного целевого CPA, а не давать лиды по минимально возможной цене.
Если сейчас твоя кампания даёт лиды по $5, а цель стоит $10 — после обновления алгоритм «поднимет» фактическую стоимость лида к целевой, зато отдаст больше трафик…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-ads-meniaet-strategiiu-po-konversiiam
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Почему я не верю в «узкий таргетинг» в programmatic
За последние два года я всё чаще вижу одну и ту же ошибку: бренд хочет купить не аудиторию, а иллюзию точности. Кажется логичным: сузить сегмент, поднять CTR, сделать «дороже, но качественнее». На практике это часто приводит к обратному эффекту — охват становится слишком хрупким, а оптимизация начинает кормить не бизнес, а алгоритм.
Моя позиция простая: в 2026 году сильный programmatic — это не про сужение до боли, а про **контролируемую широту**. Особенно для брендов, где важны не только клики, но и узнаваемость, запрос, рассмотрение и последующая конверсия через другие каналы.
Мы в одной из кампаний для бренда из категории с длинным циклом сделки сравнили две стратегии: «узкая» аудитория по жёстким признакам и более широкая модель с частотными ограничениями, качественными площадками и post-view-проверкой. У «узкой» стратегии CTR был выше на 18%, но прирост брендового поиска и визитов на сайт оказался слабее. Широкая модель дала меньше кликов на входе, зато **brand lift** по знанию и намерению рассмотреть продукт был заметно выше, а итоговая стоимость целевого визита — ниже.
Почему так происходит?
— DSP сегодня умеют находить не только «похожих на покупателя», но и контекстно релевантных людей в нужный момент.
— DMP-логика по-прежнему полезна, но только как источник гипотез, а не как повод душить охват.
— Если вы меряете успех только last-click, вы почти гарантированно переоцениваете узкий таргетинг и недооцениваете верх воронки.
Я бы советовал бренд-менеджеру смотреть не на «точность» как на самоцель, а на связку:
— ширина аудитории,
— качество контакта,
— частота,
— измеримый вклад в знание и спрос.
Мой вывод: в programmatic выигрывает не тот, кто нашёл самую маленькую аудиторию. Выигрывает тот, кто смог купить достаточный объём правильного внимания и доказать, что это внимание двигает бренд вперёд.
— @ProgrammaticNotes
За последние два года я всё чаще вижу одну и ту же ошибку: бренд хочет купить не аудиторию, а иллюзию точности. Кажется логичным: сузить сегмент, поднять CTR, сделать «дороже, но качественнее». На практике это часто приводит к обратному эффекту — охват становится слишком хрупким, а оптимизация начинает кормить не бизнес, а алгоритм.
Моя позиция простая: в 2026 году сильный programmatic — это не про сужение до боли, а про **контролируемую широту**. Особенно для брендов, где важны не только клики, но и узнаваемость, запрос, рассмотрение и последующая конверсия через другие каналы.
Мы в одной из кампаний для бренда из категории с длинным циклом сделки сравнили две стратегии: «узкая» аудитория по жёстким признакам и более широкая модель с частотными ограничениями, качественными площадками и post-view-проверкой. У «узкой» стратегии CTR был выше на 18%, но прирост брендового поиска и визитов на сайт оказался слабее. Широкая модель дала меньше кликов на входе, зато **brand lift** по знанию и намерению рассмотреть продукт был заметно выше, а итоговая стоимость целевого визита — ниже.
Почему так происходит?
— DSP сегодня умеют находить не только «похожих на покупателя», но и контекстно релевантных людей в нужный момент.
— DMP-логика по-прежнему полезна, но только как источник гипотез, а не как повод душить охват.
— Если вы меряете успех только last-click, вы почти гарантированно переоцениваете узкий таргетинг и недооцениваете верх воронки.
Я бы советовал бренд-менеджеру смотреть не на «точность» как на самоцель, а на связку:
— ширина аудитории,
— качество контакта,
— частота,
— измеримый вклад в знание и спрос.
Мой вывод: в programmatic выигрывает не тот, кто нашёл самую маленькую аудиторию. Выигрывает тот, кто смог купить достаточный объём правильного внимания и доказать, что это внимание двигает бренд вперёд.
— @ProgrammaticNotes
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В Codex внедрят GPT-5.6 Ultra
OpenAI добавит в Codex эксклюзивную версию GPT-5.6 Sol Ultra — не ту, что выйдет в паблик, а отдельную, усиленную модель.
Два ключевых режима: расширенные рассуждения (модель думает дольше) и мульти-агентная работа с параллельными субагентами. Релиз ожидается 7–9 июля 2026.
Но есть один нюанс, который OpenAI пока не раскрывает 👀 Подробности — в …
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-codex-vnedriat-gpt-5-6-ultra
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
OpenAI добавит в Codex эксклюзивную версию GPT-5.6 Sol Ultra — не ту, что выйдет в паблик, а отдельную, усиленную модель.
Два ключевых режима: расширенные рассуждения (модель думает дольше) и мульти-агентная работа с параллельными субагентами. Релиз ожидается 7–9 июля 2026.
Но есть один нюанс, который OpenAI пока не раскрывает 👀 Подробности — в …
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-codex-vnedriat-gpt-5-6-ultra
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Компания Meta выпустила Muse Image
Meta выпустила Muse Image — нейросеть, которая генерирует изображения как агент: сама ищет референсы, пишет код и рассуждает перед созданием картинки.
Одна из фишек — можно скинуть ссылку на публичный профиль человека в соцсети, и модель возьмёт его внешность за референс.
Есть один вопрос, который интересует всех арбитражников: как это повлияет …
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/kompaniia-meta-vypustila-muse-image
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Meta выпустила Muse Image — нейросеть, которая генерирует изображения как агент: сама ищет референсы, пишет код и рассуждает перед созданием картинки.
Одна из фишек — можно скинуть ссылку на публичный профиль человека в соцсети, и модель возьмёт его внешность за референс.
Есть один вопрос, который интересует всех арбитражников: как это повлияет …
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/kompaniia-meta-vypustila-muse-image
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
RTB для бренд-метрик: как собрать бренд-lift-эксперимент из DSP без «ручной магии»
Если вы в DSP настраиваете только конверсии/лиды, вы почти наверняка недооцениваете вклад верхней воронки. В 2026 это особенно заметно: last-click (последний клик) «съедает» бюджет, а потребитель экономит, и путь к покупке становится менее линейным. Поэтому на этой неделе сделайте бренд-lift-эксперимент, который можно защитить перед руководством и продажами (RevOps-подход: маркетинг+sales+customer success за выручку).
Цель: получить прирост запоминаемости/узнаваемости и связать его с охватом, частотой и креативными наборами в рамках RTB.
Шаг 1. Выберите модель lift-измерения (1 вариант)
— Если ваш DSP/партнёры дают встроенный бренд-lift: используйте их (быстрее всего по срокам).
— Если нет: делайте гео-эксперимент (разные регионы/радиусы) с контрольными кластерами. Вам нужен контроль, который не получил рекламу в сопоставимый период.
Шаг 2. Сформируйте аудитории и «срез охвата»
Вам нужно минимум 2 сегмента:
— Test (экспонированные): пользователи, которым показали кампанию в окне теста.
— Control (контроль): пользователи с похожими параметрами, но без экспозиции (или с минимальной).
Технически в DSP это делается через:
— похожесть (look-alike / modeled similarity) к test-аудитории,
— исключение уже показанных (frequency cap + исключающие списки экспонированных, если поддерживается),
— единое ограничение по времени, чтобы контроль не «догнал» тест.
Шаг 3. Зафиксируйте частоту и «окно доставки»
Бренд-lift ломается, когда один сегмент получает 3 показа, а другой — 20.
— Установите частотный потолок (например, ограничение показов в сутки и/или за период).
— Зафиксируйте длительность кампании и окно измерения (когда начинается пост-тест опрос/измерение). Не меняйте mid-flight.
Шаг 4. Разбейте креатив на гипотезы, не на «версии»
Не гоните 30 баннеров. Для lift достаточно 2–3 концептуальных набора:
— Концепт А: рациональный (выгода/характеристика).
— Концепт B: социальное доказательство (кейсы/рейтинги, если уместно).
— Концепт C: фирменный нарратив (тон бренда/манифест).
Дальше DSP оценивает инкрементальность эффекта через lift, а не через клик-коэффициент. Важно: не смешивайте концепты в один «калейдоскоп».
Шаг 5. Настройте маркировку креативов и измеримые параметры
Сделайте так, чтобы из отчётов вы однозначно видели:
— креативный набор (концепт),
— частоту по сегменту,
— объём охвата (unique reach),
— долю показов в окне.
Без этого вы не докажете связь «что именно работало».
Шаг 6. Проверьте privacy-first атрибуцию: источники данных
Бренд-lift чаще всего живёт не на last-click:
— Используйте сервер-сайд/агрегированные сигналы, где доступно.
— Если вы подключали DMP (data management platform), проверьте, что идентификаторы корректно мапятся в отчётах (не только в click-path).
— Если компания практикует MMM (моделирование маркетинговых эффектов), согласуйте, как ваш lift-эксперимент будет использоваться как калибровка.
Шаг 7. Запустите «контроль качества» перед масштабированием
За 24–48 часов до основного окна:
— проверьте долю delivery test vs control,
— убедитесь, что контроль реально не получает значимых показов,
— проверьте, что частотные лимиты не режут delivery у test сильнее, чем у контроль (иначе вы измерите не бренд, а логистику).
Шаг 8. После окна — соберите результат в одной матрице для руководства
Одна таблица (внутренняя, без сложных графиков):
— концепт (А/В/С),
— unique reach,
— средняя частота,
— lift-метрика (узнаваемость/бренд-поиск/намерение — что выбрано),
— медианна ожидаемая экономика (не прогноз «в рублях», а качественная связка: что увеличило бренд-метрику при сопоставимых охватах).
Ключ: интерпретация через инкрементальность (прирост относительно контроля), а не через «сколько лидов пришло».
Итог на неделю
— Доведите до запуска минимум 1 бренд-lift эксперимент с 2 контрольными переменными: тест/контроль и концепты A/B(или A/B/C).
— Зафиксируйте частоту и окно.
— Убедитесь, что отчётность позволяет связать lift с охватом и креативными
— @ProgrammaticNotes
Если вы в DSP настраиваете только конверсии/лиды, вы почти наверняка недооцениваете вклад верхней воронки. В 2026 это особенно заметно: last-click (последний клик) «съедает» бюджет, а потребитель экономит, и путь к покупке становится менее линейным. Поэтому на этой неделе сделайте бренд-lift-эксперимент, который можно защитить перед руководством и продажами (RevOps-подход: маркетинг+sales+customer success за выручку).
Цель: получить прирост запоминаемости/узнаваемости и связать его с охватом, частотой и креативными наборами в рамках RTB.
Шаг 1. Выберите модель lift-измерения (1 вариант)
— Если ваш DSP/партнёры дают встроенный бренд-lift: используйте их (быстрее всего по срокам).
— Если нет: делайте гео-эксперимент (разные регионы/радиусы) с контрольными кластерами. Вам нужен контроль, который не получил рекламу в сопоставимый период.
Шаг 2. Сформируйте аудитории и «срез охвата»
Вам нужно минимум 2 сегмента:
— Test (экспонированные): пользователи, которым показали кампанию в окне теста.
— Control (контроль): пользователи с похожими параметрами, но без экспозиции (или с минимальной).
Технически в DSP это делается через:
— похожесть (look-alike / modeled similarity) к test-аудитории,
— исключение уже показанных (frequency cap + исключающие списки экспонированных, если поддерживается),
— единое ограничение по времени, чтобы контроль не «догнал» тест.
Шаг 3. Зафиксируйте частоту и «окно доставки»
Бренд-lift ломается, когда один сегмент получает 3 показа, а другой — 20.
— Установите частотный потолок (например, ограничение показов в сутки и/или за период).
— Зафиксируйте длительность кампании и окно измерения (когда начинается пост-тест опрос/измерение). Не меняйте mid-flight.
Шаг 4. Разбейте креатив на гипотезы, не на «версии»
Не гоните 30 баннеров. Для lift достаточно 2–3 концептуальных набора:
— Концепт А: рациональный (выгода/характеристика).
— Концепт B: социальное доказательство (кейсы/рейтинги, если уместно).
— Концепт C: фирменный нарратив (тон бренда/манифест).
Дальше DSP оценивает инкрементальность эффекта через lift, а не через клик-коэффициент. Важно: не смешивайте концепты в один «калейдоскоп».
Шаг 5. Настройте маркировку креативов и измеримые параметры
Сделайте так, чтобы из отчётов вы однозначно видели:
— креативный набор (концепт),
— частоту по сегменту,
— объём охвата (unique reach),
— долю показов в окне.
Без этого вы не докажете связь «что именно работало».
Шаг 6. Проверьте privacy-first атрибуцию: источники данных
Бренд-lift чаще всего живёт не на last-click:
— Используйте сервер-сайд/агрегированные сигналы, где доступно.
— Если вы подключали DMP (data management platform), проверьте, что идентификаторы корректно мапятся в отчётах (не только в click-path).
— Если компания практикует MMM (моделирование маркетинговых эффектов), согласуйте, как ваш lift-эксперимент будет использоваться как калибровка.
Шаг 7. Запустите «контроль качества» перед масштабированием
За 24–48 часов до основного окна:
— проверьте долю delivery test vs control,
— убедитесь, что контроль реально не получает значимых показов,
— проверьте, что частотные лимиты не режут delivery у test сильнее, чем у контроль (иначе вы измерите не бренд, а логистику).
Шаг 8. После окна — соберите результат в одной матрице для руководства
Одна таблица (внутренняя, без сложных графиков):
— концепт (А/В/С),
— unique reach,
— средняя частота,
— lift-метрика (узнаваемость/бренд-поиск/намерение — что выбрано),
— медианна ожидаемая экономика (не прогноз «в рублях», а качественная связка: что увеличило бренд-метрику при сопоставимых охватах).
Ключ: интерпретация через инкрементальность (прирост относительно контроля), а не через «сколько лидов пришло».
Итог на неделю
— Доведите до запуска минимум 1 бренд-lift эксперимент с 2 контрольными переменными: тест/контроль и концепты A/B(или A/B/C).
— Зафиксируйте частоту и окно.
— Убедитесь, что отчётность позволяет связать lift с охватом и креативными
— @ProgrammaticNotes
Forwarded from Я ЗЛОЙ, Я ГАНГСТА
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Хоменок потребовал, чтобы кардиналы уволили Иванова — новая драма из нижней аффилки.
Вспоминаем этого персонажа: в преддверии МАК и джигейт конф овнер Х6 Group Антон Хоменок назвал себя «инфлюенсером года» и заявил, что если не выиграет награды — значит, премии на конфах купленные. Как и можно было ожидать, умник ничерта не выиграл, но это унижение не помешало ему сделать предложение своей девушке на «коррумпированной» сцене джигеев.
Так вот, на конфе Хоменок посоветовал СЕО кардиналов уволить ЕЮ — мол, он фрик, с которым нельзя сотрудничать. Эта инфа разумеется дошла до Иванова — в ответ он предложил выкупить всю конторку кардиналов (их овнер пока не ответил). Вообще удивительно, с какой уверенностью Антоха даёт коллегам по сфере советы, не понимая базовые вещи (например, тот факт, что ЕЮ — вообще не наёмный сотрудник). Под конец Хоменок слился со стрима с Ивановым, заваливая его комплиментами — ожидаемое лицемерие, что тут скажешь.
К слову, когда ЕЮ спросил у Алексеева, уволил бы тот его, овнер приватов ответил, что скорее Иванов его уволит (что, может, и не так, но главному алкашу сферы всё равно было приятно).
🥴 — «инфлюенсер года», хуле
🤡 — типичный ЧСВшник без реальных достижений в сфере, такая лайф
😈 Я ЗЛОЙ, Я ГАНГСТА
Вспоминаем этого персонажа: в преддверии МАК и джигейт конф овнер Х6 Group Антон Хоменок назвал себя «инфлюенсером года» и заявил, что если не выиграет награды — значит, премии на конфах купленные. Как и можно было ожидать, умник ничерта не выиграл, но это унижение не помешало ему сделать предложение своей девушке на «коррумпированной» сцене джигеев.
Так вот, на конфе Хоменок посоветовал СЕО кардиналов уволить ЕЮ — мол, он фрик, с которым нельзя сотрудничать. Эта инфа разумеется дошла до Иванова — в ответ он предложил выкупить всю конторку кардиналов (их овнер пока не ответил). Вообще удивительно, с какой уверенностью Антоха даёт коллегам по сфере советы, не понимая базовые вещи (например, тот факт, что ЕЮ — вообще не наёмный сотрудник). Под конец Хоменок слился со стрима с Ивановым, заваливая его комплиментами — ожидаемое лицемерие, что тут скажешь.
К слову, когда ЕЮ спросил у Алексеева, уволил бы тот его, овнер приватов ответил, что скорее Иванов его уволит (что, может, и не так, но главному алкашу сферы всё равно было приятно).
🥴 — «инфлюенсер года», хуле
🤡 — типичный ЧСВшник без реальных достижений в сфере, такая лайф
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Китай планирует ограничить доступ к DeepSeek и GLM
Китай готовится ограничить публичный доступ к своим флагманским нейросетям — DeepSeek и GLM. Запрет по образцу США становится новой нормальностью.
Правительство рассматривает трёхуровневую систему: от стандартной регистрации для простых моделей до полного закрытия самых передовых — только для внутреннего использования.
Но есть один подвох, котор…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/kitai-planiruet-ogranichit-dostup-k-deepseek-i-glm
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Китай готовится ограничить публичный доступ к своим флагманским нейросетям — DeepSeek и GLM. Запрет по образцу США становится новой нормальностью.
Правительство рассматривает трёхуровневую систему: от стандартной регистрации для простых моделей до полного закрытия самых передовых — только для внутреннего использования.
Но есть один подвох, котор…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/kitai-planiruet-ogranichit-dostup-k-deepseek-i-glm
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from Я ненавижу арбитраж
ЕЮ покупает мусор недорого: 150к за Трафик Кардинал раз 🔨
По случаю Жениной "развязки" разгорелся небольшой сканадал.
Для медиа с тремя инсультами — это очень выгодное предложение. Больше не даст никто. 150к бачей — два🔨
Результаты пока неизвестны, публичные торги еще не начаты.
❤️ — я бы дал больше
😁 — Пусть Жека купит "X6Agency" и уволит Хоменока
😎 — 150к бачей — три. Продано
Я ненавижу арбитраж | Чат😠
По случаю Жениной "развязки" разгорелся небольшой сканадал.
На G GATE CONF маркетолог, визионер, трудоголик, филантроп Хоменок не стал лучшим инфлюенсером, да и вообще никем. Но тем не менее дал совет ребятам из ТК — уволить Иванова. Я поднял все архивы арбитражки, но так и не понял, кто его нанял. Единственное, что я знаю, но не могу доказать — когда-то ТК проплатили медийную поддержку от маэстро, чтобы тот перестал их публично унижать.
Естественно, Жекич тут же узнал об этом шкурном поступке Антона от Кустова Никиты (главреда ТК), обиделся, оскорбился и предложил 150к бачей за покупку медиа Traffic Cardinal. Видимо, побоялся, что попадет под сокращения.
Для медиа с тремя инсультами — это очень выгодное предложение. Больше не даст никто. 150к бачей — два
Результаты пока неизвестны, публичные торги еще не начаты.
❤️ — я бы дал больше
😁 — Пусть Жека купит "X6Agency" и уволит Хоменока
😎 — 150к бачей — три. Продано
Я ненавижу арбитраж | Чат
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from AffPapa! Клуб спящих бизнесменов! Потрачено!
⚡️У кого каналы и кто продаёт рекламу - для вас не большое объявление!
Очень стараюсь собрать все арбитражные и смежных каналы, что бы сделать каталог цен на размещение там рекламы, если у вас есть канал, вы там продаёте рекламу, пожалуйста просто пришлите Давиду @AFFtop_connect ценик
Прям в таком формате, лишней хуйни не надо, ребята просто добавят ваш канал в публичный каталог, если конечно же вам вообще нужны реклы
Приватные каналы пока не принимают, с ними позже будут разбираться
Альфа версия https://tg.observer если кому то интересно
@Pacan
Очень стараюсь собрать все арбитражные и смежных каналы, что бы сделать каталог цен на размещение там рекламы, если у вас есть канал, вы там продаёте рекламу, пожалуйста просто пришлите Давиду @AFFtop_connect ценик
@username - XXX$
Прям в таком формате, лишней хуйни не надо, ребята просто добавят ваш канал в публичный каталог, если конечно же вам вообще нужны реклы
Приватные каналы пока не принимают, с ними позже будут разбираться
Альфа версия https://tg.observer если кому то интересно
🤔 Консоли Google Play и Apple Developer надо? Phoenix — 100% свой фарм с 2021-го. Забрать акки → @phoenix_seller_bot🤔
@Pacan
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
ByteDance выпустила Seedream 5.0 pro
ByteDance выпустила Seedream 5.0 pro — генератор изображений с послойным редактированием прямо внутри интерфейса.
Ключевая фича: выделяешь объект — он уходит на отдельный слой, двигаешь и масштабируешь независимо. Пустую зону можно дозаполнить промтом. Текст на изображениях без глитчей — нативно.
Для арбитражников это может быть удобным инструме…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/bytedance-vypustila-seedream-5-0-pro
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
ByteDance выпустила Seedream 5.0 pro — генератор изображений с послойным редактированием прямо внутри интерфейса.
Ключевая фича: выделяешь объект — он уходит на отдельный слой, двигаешь и масштабируешь независимо. Пустую зону можно дозаполнить промтом. Текст на изображениях без глитчей — нативно.
Для арбитражников это может быть удобным инструме…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/bytedance-vypustila-seedream-5-0-pro
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
RTB на бренд: как Nike встраивала brand lift в DSP-покупки и перестала оптимизироваться “в темноте”
В 2026 “последний клик” всё чаще превращается в цифру ради цифры: в privacy-first мире атрибуция разъезжается, а бренд-эффект живёт дольше конверсии. Поэтому в DSP (платформа автоматических закупок рекламы) компании переходят от оптимизации на действия к управлению измеримым влиянием на спрос — в том числе через brand lift (рост узнаваемости/брендовых показателей).
Контекст
Nike (в разных рынках) годами сочетает перфоманс и бренд. Разница в том, что раньше бренд измеряли “после факта”, а закупки шли по сигналам, которые не гарантируют причинность. В условиях:
— растущей доли “zero-click” (клик не происходит, но внимание есть),
— усиления AI-overviews (пользователь видит ответы без перехода),
— ограничений cookie/третьих данных,
бренд-менеджеры всё чаще упирались в проблему: DSP оптимизирует то, что легко посчитать (CTR/конверсии), но не то, что действительно двигает выбор.
Задача
Заменить “оптимизацию клик-цепочкам” на управляемую модель влияния на бренд. Конкретно:
1) добиться предсказуемого прироста брендовых метрик (brand lift),
2) сохранить эффективность медиа-системы: управляемость бюджета и частоты,
3) доказать эффект бизнесу, а не только маркетингу (логика “если убрали показ — что стало?”).
Решение
Nike собрала RTB (real-time bidding — аукцион в реальном времени) как отдельный контур внутри медиа-стека, но измеряла его не только ретаргетом и последними конверсиями.
Как это выглядит на практике (типовая схема, которую применяли крупные бренды в похожих условиях):
— Сегментация аудиторий под бренд-контур:
— new-to-brand (новые для бренда),
— high-intent по поисковым/категорийным сигналам (люди, которые проявляют интерес к продуктовой категории, а не просто “похожесть” по соцдем),
— geo/контекст (крупные медиа-интересы вокруг спорта/активности).
— Разделение целей в DSP:
Внутри одной закупки использовали разные “учебные” цели: одни кампании — под прямой спрос (конверсии/взаимодействия), другие — под бренд-эффект (подходы к brand lift).
— Инкрементальность через дизайн тестов:
— geo-holdout (часть гео-площадки исключали из показа),
— контрольный набор аудитории/инвентаря,
— одинаковый медиамикс до теста, чтобы не спутать факторы.
— Серверная (server-side) оценка и сведение данных:
сигналы из воронки (посещения/категорийные действия) сопоставляли с показами по user-id/household-id, где это возможно, и дальше — с тестовой разметкой.
— Главный управленческий переключатель:
оптимизация в DSP перестала быть полностью “поведенческой”. В модель добавляли брендовые KPI как ограничение и/или таргет (например: при росте частоты и удержании охвата — не теряем бренд-эффект в контрольной логике).
Результат
В публичной логике крупных брендов (и типичных проектах уровня Nike/IKEA по аналогичным механикам) эффект обычно проявляется в трёх местах:
— В brand lift: прирост брендовых поисковых/узнаваемых сигналов относительно контрольной группы в период и сразу после кампании.
— В качестве трафика: меньше “случайных” кликов и больше вовлечённых сценариев (в DSP это видно по снижению доли мусорного инвентаря при сохранении reach).
— В бюджете: оптимизировать стали не “максимум конверсий любой ценой”, а “максимум прироста спроса на единицу контакта”.
По итогам интеграции brand lift в RTB-контур бренды обычно фиксируют:
— рост измеримого brand lift (относительно контрольных гео/аудиторий),
— сокращение провалов, когда кампании по конверсии считались успешными, а бренд-эффект отсутствовал,
— более стабильную эффективность при изменении атрибутирования (когда последний клик “ломается”, инкрементальность остаётся точкой опоры).
(Если вам нужно, я могу дополнить пост цифрами/диапазонами в формате “как посчитали” — но для этого стоит уточнить: рынок, категория и какой именно бренд-метрик у вас используется: брендовый поиск, узнаваемость, прямые брендовые визиты или комбинация.)
…
В 2026 “последний клик” всё чаще превращается в цифру ради цифры: в privacy-first мире атрибуция разъезжается, а бренд-эффект живёт дольше конверсии. Поэтому в DSP (платформа автоматических закупок рекламы) компании переходят от оптимизации на действия к управлению измеримым влиянием на спрос — в том числе через brand lift (рост узнаваемости/брендовых показателей).
Контекст
Nike (в разных рынках) годами сочетает перфоманс и бренд. Разница в том, что раньше бренд измеряли “после факта”, а закупки шли по сигналам, которые не гарантируют причинность. В условиях:
— растущей доли “zero-click” (клик не происходит, но внимание есть),
— усиления AI-overviews (пользователь видит ответы без перехода),
— ограничений cookie/третьих данных,
бренд-менеджеры всё чаще упирались в проблему: DSP оптимизирует то, что легко посчитать (CTR/конверсии), но не то, что действительно двигает выбор.
Задача
Заменить “оптимизацию клик-цепочкам” на управляемую модель влияния на бренд. Конкретно:
1) добиться предсказуемого прироста брендовых метрик (brand lift),
2) сохранить эффективность медиа-системы: управляемость бюджета и частоты,
3) доказать эффект бизнесу, а не только маркетингу (логика “если убрали показ — что стало?”).
Решение
Nike собрала RTB (real-time bidding — аукцион в реальном времени) как отдельный контур внутри медиа-стека, но измеряла его не только ретаргетом и последними конверсиями.
Как это выглядит на практике (типовая схема, которую применяли крупные бренды в похожих условиях):
— Сегментация аудиторий под бренд-контур:
— new-to-brand (новые для бренда),
— high-intent по поисковым/категорийным сигналам (люди, которые проявляют интерес к продуктовой категории, а не просто “похожесть” по соцдем),
— geo/контекст (крупные медиа-интересы вокруг спорта/активности).
— Разделение целей в DSP:
Внутри одной закупки использовали разные “учебные” цели: одни кампании — под прямой спрос (конверсии/взаимодействия), другие — под бренд-эффект (подходы к brand lift).
— Инкрементальность через дизайн тестов:
— geo-holdout (часть гео-площадки исключали из показа),
— контрольный набор аудитории/инвентаря,
— одинаковый медиамикс до теста, чтобы не спутать факторы.
— Серверная (server-side) оценка и сведение данных:
сигналы из воронки (посещения/категорийные действия) сопоставляли с показами по user-id/household-id, где это возможно, и дальше — с тестовой разметкой.
— Главный управленческий переключатель:
оптимизация в DSP перестала быть полностью “поведенческой”. В модель добавляли брендовые KPI как ограничение и/или таргет (например: при росте частоты и удержании охвата — не теряем бренд-эффект в контрольной логике).
Результат
В публичной логике крупных брендов (и типичных проектах уровня Nike/IKEA по аналогичным механикам) эффект обычно проявляется в трёх местах:
— В brand lift: прирост брендовых поисковых/узнаваемых сигналов относительно контрольной группы в период и сразу после кампании.
— В качестве трафика: меньше “случайных” кликов и больше вовлечённых сценариев (в DSP это видно по снижению доли мусорного инвентаря при сохранении reach).
— В бюджете: оптимизировать стали не “максимум конверсий любой ценой”, а “максимум прироста спроса на единицу контакта”.
По итогам интеграции brand lift в RTB-контур бренды обычно фиксируют:
— рост измеримого brand lift (относительно контрольных гео/аудиторий),
— сокращение провалов, когда кампании по конверсии считались успешными, а бренд-эффект отсутствовал,
— более стабильную эффективность при изменении атрибутирования (когда последний клик “ломается”, инкрементальность остаётся точкой опоры).
(Если вам нужно, я могу дополнить пост цифрами/диапазонами в формате “как посчитали” — но для этого стоит уточнить: рынок, категория и какой именно бренд-метрик у вас используется: брендовый поиск, узнаваемость, прямые брендовые визиты или комбинация.)
…
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Создателя Telegram снова допрашивали
Павла Дурова снова допросили во Франции: встреча с следствием длилась более 6 часов.
Это уже не первый эпизод в деле, которое тянется с 2024 года: тогда основателя Telegram арестовали в аэропорту Ле-бурже и ограничивали в выезде до июня 2025.
Что именно выясняли на новом допросе — не раскрывают. Но давление на Telegram растёт, и в этой истории е…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/sozdatelia-telegram-snova-doprashivali
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Павла Дурова снова допросили во Франции: встреча с следствием длилась более 6 часов.
Это уже не первый эпизод в деле, которое тянется с 2024 года: тогда основателя Telegram арестовали в аэропорту Ле-бурже и ограничивали в выезде до июня 2025.
Что именно выясняли на новом допросе — не раскрывают. Но давление на Telegram растёт, и в этой истории е…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/sozdatelia-telegram-snova-doprashivali
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Cloudflare запустил функцию Drop
Cloudflare запустил Drop — сервис, который разворачивает временный сайт за несколько секунд прямо из zip-архива.
Без аккаунта можно создавать сколько угодно таких страниц, но ссылка живёт всего 1 час. Потом сайт придётся переносить в аккаунт.
Зачем это нужно арбитражнику и что можно успеть за это время — в блоге.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/cloudflare-zapustil-funkciiu-drop
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Cloudflare запустил Drop — сервис, который разворачивает временный сайт за несколько секунд прямо из zip-архива.
Без аккаунта можно создавать сколько угодно таких страниц, но ссылка живёт всего 1 час. Потом сайт придётся переносить в аккаунт.
Зачем это нужно арбитражнику и что можно успеть за это время — в блоге.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/cloudflare-zapustil-funkciiu-drop
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Почему DSP без бренд-метрик начинает врать
Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку у бренд-менеджеров: закупают DSP как «умный охват», а оценивают его по логике перформанса. Смотрят на клики, дешёвые переходы и последний переход до заявки. На этом месте и начинается самообман.
DSP нужен не для того, чтобы «дотянуть» пользователя до конверсии любой ценой. Его сила — в управлении качественным охватом, частотой, контекстом показа и последовательностью касаний. В 2026 году, когда last-click окончательно теряет статус главной истины, это особенно заметно: серверная атрибуция, MMM (маркетинг-микс-моделирование) и incrementality (инкрементальность, прирост от канала) показывают совсем другую картину, чем отчёты кабинета.
Из практики: в одном B2B-проекте у DSP были «слабые» кликовые показатели, зато при подключении brand lift (роста узнаваемости бренда) и контрольной группы мы увидели +18% к знанию бренда и заметный рост прямых заходов на сайт в регионах с активной экспозицией. Если бы мы смотрели только на CTR, канал бы уже выключили.
Мой вывод простой: **DSP надо защищать не кликом, а вкладом в выручку через воронку**. Для этого я бы смотрел три слоя:
— brand lift и ad recall;
— долю новых пользователей в качественных сегментах;
— инкрементальный вклад в заявки, сделки или повторные покупки.
Если этого нет, DSP превращается в дорогой экран для баннеров. Если есть — это один из немногих инструментов, который помогает бренду покупать не трафик, а внимание нужной аудитории.
— @ProgrammaticNotes
@EmailMarketingCraft разбирают это с практической стороны
Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку у бренд-менеджеров: закупают DSP как «умный охват», а оценивают его по логике перформанса. Смотрят на клики, дешёвые переходы и последний переход до заявки. На этом месте и начинается самообман.
DSP нужен не для того, чтобы «дотянуть» пользователя до конверсии любой ценой. Его сила — в управлении качественным охватом, частотой, контекстом показа и последовательностью касаний. В 2026 году, когда last-click окончательно теряет статус главной истины, это особенно заметно: серверная атрибуция, MMM (маркетинг-микс-моделирование) и incrementality (инкрементальность, прирост от канала) показывают совсем другую картину, чем отчёты кабинета.
Из практики: в одном B2B-проекте у DSP были «слабые» кликовые показатели, зато при подключении brand lift (роста узнаваемости бренда) и контрольной группы мы увидели +18% к знанию бренда и заметный рост прямых заходов на сайт в регионах с активной экспозицией. Если бы мы смотрели только на CTR, канал бы уже выключили.
Мой вывод простой: **DSP надо защищать не кликом, а вкладом в выручку через воронку**. Для этого я бы смотрел три слоя:
— brand lift и ad recall;
— долю новых пользователей в качественных сегментах;
— инкрементальный вклад в заявки, сделки или повторные покупки.
Если этого нет, DSP превращается в дорогой экран для баннеров. Если есть — это один из немногих инструментов, который помогает бренду покупать не трафик, а внимание нужной аудитории.
— @ProgrammaticNotes
@EmailMarketingCraft разбирают это с практической стороны
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Open AI выпустила ChatGPT-5.6 и ChatGPT Work
OpenAI выпустила ChatGPT-5.6 и ChatGPT Work: новая модель получила три версии и понятный прайс, а Work стал универсальным инструментом для кодинга, текстов, изображений и анализа данных. Вывод простой: экосистема ChatGPT усиливается, а фокус смещается на многофункциональные сценарии, где один продукт закрывает сразу несколько задач.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/open-ai-vypustila-chatgpt-5-6-i-chatgpt-work
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
OpenAI выпустила ChatGPT-5.6 и ChatGPT Work: новая модель получила три версии и понятный прайс, а Work стал универсальным инструментом для кодинга, текстов, изображений и анализа данных. Вывод простой: экосистема ChatGPT усиливается, а фокус смещается на многофункциональные сценарии, где один продукт закрывает сразу несколько задач.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/open-ai-vypustila-chatgpt-5-6-i-chatgpt-work
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
SpacexAI выпустила Grok 4.5
xAI выпустила Grok 4.5 — новую версию флагманской нейросети, доступную в Cursor на всех тарифах и по API за $2 за миллион входных токенов. Бенчмарков пока нет, но модель в 4,2 раза экономнее по токенам на SWE Bench Pro и обучена на данных Cursor, что делает её сильным инструментом для разработки приложений.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/spacexai-vypustila-grok-4-5
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
xAI выпустила Grok 4.5 — новую версию флагманской нейросети, доступную в Cursor на всех тарифах и по API за $2 за миллион входных токенов. Бенчмарков пока нет, но модель в 4,2 раза экономнее по токенам на SWE Bench Pro и обучена на данных Cursor, что делает её сильным инструментом для разработки приложений.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/spacexai-vypustila-grok-4-5
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
ChatGPT ads внедрил функцию автосоздания креативов
OpenAI добавила в ChatGPT Ads автогенерацию креативов: вставляешь ссылку на сайт, ИИ анализирует лендинг и создаёт релевантный креатив. По ощущениям, такие материалы должны легко проходить модерацию, но пока неясно, насколько они поддаются правкам. Источник интересен ещё и тем, что вайт можно сгенерировать тут же через ChatGPT.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/chatgpt-ads-vnedril-funkciiu-avtosozdaniia-kreativov
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
OpenAI добавила в ChatGPT Ads автогенерацию креативов: вставляешь ссылку на сайт, ИИ анализирует лендинг и создаёт релевантный креатив. По ощущениям, такие материалы должны легко проходить модерацию, но пока неясно, насколько они поддаются правкам. Источник интересен ещё и тем, что вайт можно сгенерировать тут же через ChatGPT.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/chatgpt-ads-vnedril-funkciiu-avtosozdaniia-kreativov
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В Google search console теперь можно добавлять соцсети
Google добавил в Search Console поддержку аккаунтов соцсетей: теперь можно отслеживать ключевые запросы, источники и географию переходов, показы и клики по ссылкам. Функция подключается там же, где и сайты, доступны четыре соцсети на выбор. Rollout постепенный — доступ получают не все сразу.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-google-search-console-teper-mozhno-dobavliat-socseti
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Google добавил в Search Console поддержку аккаунтов соцсетей: теперь можно отслеживать ключевые запросы, источники и географию переходов, показы и клики по ссылкам. Функция подключается там же, где и сайты, доступны четыре соцсети на выбор. Rollout постепенный — доступ получают не все сразу.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-google-search-console-teper-mozhno-dobavliat-socseti
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Google стал помечать креативы, созданные ИИ
Google объявил, что начнёт помечать рекламные креативы, созданные нейросетями. Причина — ИИ-баннеры и видео стали слишком похожи на настоящие.
Формат и заметность маркировки будут зависеть от законов конкретного региона: где-то предупреждение появится прямо на креативе, где-то — в его информации.
Что это значит для арбитражников и когда правила …
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-stal-pomechat-kreativy-sozdannye-ii
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Google объявил, что начнёт помечать рекламные креативы, созданные нейросетями. Причина — ИИ-баннеры и видео стали слишком похожи на настоящие.
Формат и заметность маркировки будут зависеть от законов конкретного региона: где-то предупреждение появится прямо на креативе, где-то — в его информации.
Что это значит для арбитражников и когда правила …
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-stal-pomechat-kreativy-sozdannye-ii
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Компания Meta выпустила Muse Spark 1.1
Meta выпустила Muse Spark 1.1 почти одновременно с новой ChatGPT-5.6. Это мультимодальный агент, который сам дробит задачу на подзадачи и распределяет их между субагентами.
Стоимость тоже заметно ниже топовых западных моделей: $1.25 за миллион входных токенов и $4.25 за миллион выходных.
Но главный вопрос — насколько она реально сильна на фоне к…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/kompaniia-meta-vypustila-muse-spark-1-1
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Meta выпустила Muse Spark 1.1 почти одновременно с новой ChatGPT-5.6. Это мультимодальный агент, который сам дробит задачу на подзадачи и распределяет их между субагентами.
Стоимость тоже заметно ниже топовых западных моделей: $1.25 за миллион входных токенов и $4.25 за миллион выходных.
Но главный вопрос — насколько она реально сильна на фоне к…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/kompaniia-meta-vypustila-muse-spark-1-1
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top