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
Как запустить brand lift-исследование в DSP и не выбросить бюджет
Если бренд-кампания идёт через DSP, оценивать её по last-click бессмысленно: там почти всегда недоучтён верх воронки. На этой неделе можно собрать рабочее brand lift-исследование и получить ответ на один вопрос: реклама реально сдвигает знание бренда или только создаёт показы.
Что делать по шагам:
— Сформулируйте одну бизнес-гипотезу. Не «узнать всё», а конкретно: выросла ли узнаваемость, рассмотрение или намерение купить после контакта с кампанией.
— Выберите 1–2 метрики. Для бренда это обычно аd recall (вспоминаемость рекламы), awareness (знание бренда), consideration (рассмотрение). Не смешивайте всё в один опрос.
— Задайте контрольную и тестовую группы. В DSP это делается через исключение части аудитории из показа. Главное условие — группы должны быть сопоставимы по полу, возрасту, гео, устройствам и частоте контакта.
— Зафиксируйте объём контакта. Минимально нужна стабильная частота и заметный охват. Если частота «гуляет», вы не поймёте, что именно повлияло: креатив, частота или сезонность.
— Подготовьте короткую анкету. 3–5 вопросов максимум: знание категории, знание бренда, запомнили ли рекламу, готовы ли рассматривать, где видели сообщение. Длинные опросы режут качество данных.
— Запустите креативы в одной логике. Для brand lift нельзя одновременно тестировать пять разных сообщений. Иначе вы измерите не эффект бренда, а путаницу в коммуникации.
— Согласуйте окно измерения. Опрос должен идти во время и сразу после кампании, а не через месяц, когда эффект уже смешался с внешними факторами.
— Сравните тест и контроль. Смотрите не только на абсолютный рост, но и на разницу между группами. Если uplift есть, но статистически слабый — масштабировать рано.
— После кампании свяжите brand lift с медиа-метриками: охват, частота, видимые показы, досмотры. Это поможет понять, какой формат реально двигает бренд.
**Практический итог:** за 5–7 дней вы можете получить не «красивый отчёт», а управляемый сигнал: какой креатив, какая частота и какой сегмент аудитории дают прирост по брендовым метрикам. Это уже достаточно, чтобы перераспределить бюджет в следующем сплите.
— @ProgrammaticNotes
Если бренд-кампания идёт через DSP, оценивать её по last-click бессмысленно: там почти всегда недоучтён верх воронки. На этой неделе можно собрать рабочее brand lift-исследование и получить ответ на один вопрос: реклама реально сдвигает знание бренда или только создаёт показы.
Что делать по шагам:
— Сформулируйте одну бизнес-гипотезу. Не «узнать всё», а конкретно: выросла ли узнаваемость, рассмотрение или намерение купить после контакта с кампанией.
— Выберите 1–2 метрики. Для бренда это обычно аd recall (вспоминаемость рекламы), awareness (знание бренда), consideration (рассмотрение). Не смешивайте всё в один опрос.
— Задайте контрольную и тестовую группы. В DSP это делается через исключение части аудитории из показа. Главное условие — группы должны быть сопоставимы по полу, возрасту, гео, устройствам и частоте контакта.
— Зафиксируйте объём контакта. Минимально нужна стабильная частота и заметный охват. Если частота «гуляет», вы не поймёте, что именно повлияло: креатив, частота или сезонность.
— Подготовьте короткую анкету. 3–5 вопросов максимум: знание категории, знание бренда, запомнили ли рекламу, готовы ли рассматривать, где видели сообщение. Длинные опросы режут качество данных.
— Запустите креативы в одной логике. Для brand lift нельзя одновременно тестировать пять разных сообщений. Иначе вы измерите не эффект бренда, а путаницу в коммуникации.
— Согласуйте окно измерения. Опрос должен идти во время и сразу после кампании, а не через месяц, когда эффект уже смешался с внешними факторами.
— Сравните тест и контроль. Смотрите не только на абсолютный рост, но и на разницу между группами. Если uplift есть, но статистически слабый — масштабировать рано.
— После кампании свяжите brand lift с медиа-метриками: охват, частота, видимые показы, досмотры. Это поможет понять, какой формат реально двигает бренд.
**Практический итог:** за 5–7 дней вы можете получить не «красивый отчёт», а управляемый сигнал: какой креатив, какая частота и какой сегмент аудитории дают прирост по брендовым метрикам. Это уже достаточно, чтобы перераспределить бюджет в следующем сплите.
— @ProgrammaticNotes
Локальный бренд-лифт в e-commerce: как IKEA собрала доказательства без “последнего клика” через DSP + incrementality
Контекст
IKEA — бренд, который живёт не только в онлайне и не только в performance-каналах. В реальной матрице маркетинга есть два вызова:
— часть выручки приходит “после” просмотра, но last-click (последнее касание) почти всегда рисует слишком оптимистичную картину для конкретной покупки;
— аудитория в 2026 сильнее подвержена Zero-click: пользователь читает обзор/сравнение, видит бренд в AI-overviews и дальше может не оставлять явных маркеров в истории сессий.
На стороне рынка ещё и давление privacy-first: платформа ограничивает передачу идентификаторов, а браузерные сигналы деградируют. Поэтому вопрос звучал не “какой баннер лучше”, а “какой эффект мы доказали”.
Задача
Команде IKEA нужно было ответить на три вопроса для руководства и медиабюджета на сезон:
1) Был ли вклад DSP (demand-side platform — платформа закупки рекламы) в бренд-метрики, а не только в клики и транзакции?
2) Сколько прироста связано именно с показами, а сколько было бы “и так” из-за общерыночного спроса?
3) Можно ли управлять креативной стратегией по аудиториям (DMP — data management platform, платформа управления данными), не превращая кампании в ручную работу на сегменты?
Решение
Схема была построена как связка “охват → релевантность → измеримость” с опорой на incrementality (измерение прироста).
1) Данные и сегментация
— В DMP собрали аудитории из собственных данных (site/app), CRM-активность и look-alike на интересы: домашняя организация, интерьерные категории, ремонт/обновление.
— Важно: сегменты не “жили” только на ретаргете. Делали два слоя:
— *верхняя воронка* (охват релевантного спроса);
— *средняя* (люди, которые уже демонстрировали намерение: просмотр категорий, подбор решений по комнатам, сохранения).
2) Когнитивный уровень измерения
Чтобы не свалиться в спор “это было из-за баннера или из-за поиска”, IKEA разделила план на:
— тестовые регионы/инвентарь с повышенной долей DSP;
— контрольные регионы без усиления (или с меньшей частотой/другим алгоритмом).
3) Brand lift поверх privacy-first
Для бренд-лифта (роста брендовых метрик) использовали методики, которые не требуют прежнего уровня персональных идентификаторов:
— в отчётах “до/после” и сравнение с контролем по целевым индикаторам брендового интереса (например, доля брендовых запросов в поиске, рост прямых посещений, брендовая запоминаемость в панельных измерениях, где это доступно).
— отдельно смотрели “насколько изменение превышает естественную динамику” в контрольной группе.
4) Отказ от последнего клика в отчётности
В качестве ключевой управленческой метрики приняли не ROAS-таблицу, а инкрементальный прирост (incrementality):
— какая часть прироста транзакций/заявок объясняется воздействием кампании в тесте;
— каков вклад по сегментам: верхний слой давал “запуск внимания”, средний слой — конверсию в действие.
Результат
По итогам пилота (период кампании + окна после показа) IKEA зафиксировала:
— прирост брендового интереса в тестовых регионах относительно контроля (brand lift), при этом эффект сохранялся не только в день показа, но и в последующих окнах;
— инкрементальность по “денежным” метрикам: часть заказов не была бы совершена без усиления DSP-наблюдения, особенно в среднесрочном окне после взаимодействий;
— различия по аудиториям: верхний слой сильнее поднимал брендовые сигналы, а средний — быстрее конвертировал в покупку/добавление к корзине.
Ключевой управленческий вывод: бюджет можно перераспределять не “по клику”, а по роли аудитории в пути клиента. Это особенно важно в 2026, когда пользователь может сначала “потребить смысл” (обзоры, AI-overviews), а затем вернуться без явных маркеров последнего касания.
…
Контекст
IKEA — бренд, который живёт не только в онлайне и не только в performance-каналах. В реальной матрице маркетинга есть два вызова:
— часть выручки приходит “после” просмотра, но last-click (последнее касание) почти всегда рисует слишком оптимистичную картину для конкретной покупки;
— аудитория в 2026 сильнее подвержена Zero-click: пользователь читает обзор/сравнение, видит бренд в AI-overviews и дальше может не оставлять явных маркеров в истории сессий.
На стороне рынка ещё и давление privacy-first: платформа ограничивает передачу идентификаторов, а браузерные сигналы деградируют. Поэтому вопрос звучал не “какой баннер лучше”, а “какой эффект мы доказали”.
Задача
Команде IKEA нужно было ответить на три вопроса для руководства и медиабюджета на сезон:
1) Был ли вклад DSP (demand-side platform — платформа закупки рекламы) в бренд-метрики, а не только в клики и транзакции?
2) Сколько прироста связано именно с показами, а сколько было бы “и так” из-за общерыночного спроса?
3) Можно ли управлять креативной стратегией по аудиториям (DMP — data management platform, платформа управления данными), не превращая кампании в ручную работу на сегменты?
Решение
Схема была построена как связка “охват → релевантность → измеримость” с опорой на incrementality (измерение прироста).
1) Данные и сегментация
— В DMP собрали аудитории из собственных данных (site/app), CRM-активность и look-alike на интересы: домашняя организация, интерьерные категории, ремонт/обновление.
— Важно: сегменты не “жили” только на ретаргете. Делали два слоя:
— *верхняя воронка* (охват релевантного спроса);
— *средняя* (люди, которые уже демонстрировали намерение: просмотр категорий, подбор решений по комнатам, сохранения).
2) Когнитивный уровень измерения
Чтобы не свалиться в спор “это было из-за баннера или из-за поиска”, IKEA разделила план на:
— тестовые регионы/инвентарь с повышенной долей DSP;
— контрольные регионы без усиления (или с меньшей частотой/другим алгоритмом).
3) Brand lift поверх privacy-first
Для бренд-лифта (роста брендовых метрик) использовали методики, которые не требуют прежнего уровня персональных идентификаторов:
— в отчётах “до/после” и сравнение с контролем по целевым индикаторам брендового интереса (например, доля брендовых запросов в поиске, рост прямых посещений, брендовая запоминаемость в панельных измерениях, где это доступно).
— отдельно смотрели “насколько изменение превышает естественную динамику” в контрольной группе.
4) Отказ от последнего клика в отчётности
В качестве ключевой управленческой метрики приняли не ROAS-таблицу, а инкрементальный прирост (incrementality):
— какая часть прироста транзакций/заявок объясняется воздействием кампании в тесте;
— каков вклад по сегментам: верхний слой давал “запуск внимания”, средний слой — конверсию в действие.
Результат
По итогам пилота (период кампании + окна после показа) IKEA зафиксировала:
— прирост брендового интереса в тестовых регионах относительно контроля (brand lift), при этом эффект сохранялся не только в день показа, но и в последующих окнах;
— инкрементальность по “денежным” метрикам: часть заказов не была бы совершена без усиления DSP-наблюдения, особенно в среднесрочном окне после взаимодействий;
— различия по аудиториям: верхний слой сильнее поднимал брендовые сигналы, а средний — быстрее конвертировал в покупку/добавление к корзине.
Ключевой управленческий вывод: бюджет можно перераспределять не “по клику”, а по роли аудитории в пути клиента. Это особенно важно в 2026, когда пользователь может сначала “потребить смысл” (обзоры, AI-overviews), а затем вернуться без явных маркеров последнего касания.
…
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Сбер запустит свой криптокошелёк
Сбер готов запустить криптокошелёк — инфраструктура уже есть. Ждут только закона о регулировании крипты, который планируют принять к 1 сентября 2026 года.
Хранить и, судя по всему, обменивать крипту можно будет прямо в приложении — без сторонних обменников.
Но есть один нюанс, из-за которого обменники никуда не денутся. 🔍
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/sber-zapustit-svoi-kriptokoshelek
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Сбер готов запустить криптокошелёк — инфраструктура уже есть. Ждут только закона о регулировании крипты, который планируют принять к 1 сентября 2026 года.
Хранить и, судя по всему, обменивать крипту можно будет прямо в приложении — без сторонних обменников.
Но есть один нюанс, из-за которого обменники никуда не денутся. 🔍
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/sber-zapustit-svoi-kriptokoshelek
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Индия потребовала от Telegram удалять пиратский контент
Индия потребовала от Telegram удалять пиратский контент — претензия в том, что платформа не ограничивает размер файлов, что позволяет свободно распространять фильмы.
Дуров ответил, что Telegram годами работает в Индии без какой-либо коммерческой выгоды для себя.
Почему давление началось именно сейчас — вопрос открытый. Возможный ответ — в блоге.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/indiia-potrebovala-ot-telegram-udaliat-piratskii-kontent
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Индия потребовала от Telegram удалять пиратский контент — претензия в том, что платформа не ограничивает размер файлов, что позволяет свободно распространять фильмы.
Дуров ответил, что Telegram годами работает в Индии без какой-либо коммерческой выгоды для себя.
Почему давление началось именно сейчас — вопрос открытый. Возможный ответ — в блоге.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/indiia-potrebovala-ot-telegram-udaliat-piratskii-kontent
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
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