X теперь показывает причину теневого бана

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

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Россиян заставят отчитываться перед ФНС за крипту

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

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

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

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

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

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

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

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

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

— @ProgrammaticNotes

В публичный доступ вышла ChatGPT-6

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

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

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Болгария введёт запрет на рекламу интернет-казино

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

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

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Google тестирует бесконечную ИИ-ленту в Discover

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

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

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

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

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

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

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

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

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

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

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

— @ProgrammaticNotes

Pinterest запустил Visual Search Ads

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

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

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

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