Meta выпустила ИИ-агент Muse Code

Meta выпустила Muse Code — прямого конкурента Claude Code с упором на управление несколькими ИИ-агентами в параллели для долгих задач. Главный вывод: компания агрессивно демпингует ценой, предлагая базовый тариф и сверхдешёвый вариант в обмен на доступ к личным данным.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/meta-vypustila-ii-agent-muse-code

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

РОЗЫГРЫШ НОУТБУКА НА ВЫХОДНЫЕ 💻

Подпишись на три канала:
• Иванов - @pacan
• Кустов - @cobaka
• Миша - @CPA_Farm

И один случайный подписчик заберёт великолепный ноутбук. Отличная рабочая лошадка для работы, учёбы и интернет-сёрфинга, остальное не потянет!

Важно: боты сразу мимо, аккаунты не из нашей сферы тоже, все участники будут проверены, в том числе на пересечение с профильными affiliate/iGaming чатами.

Итоги сразу после выходных.

Три подписки. Один ноутбук. Как сказал GPT - иногда интернет всё-таки использует случайный выбор не только для того, чтобы подсунуть очередную рекламу криптокурсов.

Участников: 80
Призовых мест: 1
Дата розыгрыша: 15:14, 09.08.2026 MSK (3 дня)

Google по ошибке удалил тысячи сайтов

Google массово банил сайты на Blogger из-за сбоя в автоматической модерации: система ошибочно нашла malware в контенте и снесла тысячи сайтов, часть — повторно после восстановления. Для вебмастеров вывод простой: даже трастовая платформа не защищает от ложных срабатываний, а автоматический антифрод может положить и вайт, и ферму.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-po-oshibke-udalil-tysiachi-saitov

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Push в 2026: сигнал или шум?

В 2026, когда retention важнее первой покупки, push легко превращается в фон. **Что сильнее всего поднимает отклик: timing, сегментация, сценарий или частота?**

ВАРИАНТЫ:
1. Тайминг: попали в момент — открыли
2. Сегментация: бьём по нужной аудитории
3. Сценарий: цепочка важнее одного касания
4. Частота: меньше спама — выше отклик

— @PushCraftRu

По этой же теме советуем @AmplitudeCookbookRu

OpenAI сделала ChatGPT-5.6 Luna бесплатной

OpenAI делает ставку на доступность: ChatGPT-5.6 Luna стала бесплатной на сайте, а в Sol добавили ползунок глубины рассуждений для ускорения ответов. Для сложных запросов готовят кнопку Think. Пока это веб-эксклюзив, но вывод очевиден: OpenAI усиливает продукт и давит на конкурентов бесплатным доступом.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/openai-sdelala-chatgpt-5-6-luna-besplatnoi

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Metamask представил свою криптокошелёк для ИИ

MetaMask выпустил криптокошелёк для ИИ-агентов, который позволяет им самим проводить платежи, торговать фьючерсами и свопами, а также делать ставки без участия человека. Вывод простой: под «мёртвый интернет» уже строят рабочую инфраструктуру, а контроль остаётся только на опасных транзакциях и в ручном подтверждении.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/metamask-predstavil-svoiu-kriptokoshelek-dlia-ii

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Как RevOps превращает хаос в CRM в систему удержания клиентов

В условиях 2026 года, когда стоимость привлечения нового пользователя растет, а средний чек в электронной коммерции просел на 5-8%, фокус бизнеса сместился с погони за первой продажей на развитие LTV (пожизненной ценности клиента). Разбор процесса на примере платформы HubSpot показывает, как интеграция данных между отделами продаж, маркетинга и обслуживания клиентов влияет на retention (удержание).

Компания столкнулась с типичной проблемой: разрозненные данные о пользователях в разных системах. Маркетинг видел только охваты, отдел продаж — сделки, а служба поддержки — тикеты. В результате push-уведомления и email-рассылки были общими и не персонализированными, что приводило к оттоку.

Решение заключалось в переходе на модель RevOps (объединенное управление выручкой). HubSpot внедрили единую платформу, где история взаимодействия пользователя с брендом стала сквозной:

— Сегментация на основе данных из CRM (системы учета клиентов): вместо отправки сообщений всем подряд, компания сфокусировалась на сценариях, основанных на этапе жизненного цикла пользователя.
— Автоматизация коммуникаций: если пользователь открывал справочный центр, система автоматически отправляла push-уведомление с полезным контентом, а не с навязчивым предложением скидки.
— Сквозная аналитика: отказ от модели последнего клика в пользу оценки всей цепочки касаний помог понять, какие именно сообщения реально влияют на повторную покупку.

Результаты показали, что переход к единой экосистеме данных позволил увеличить долю повторных покупок на 15% за полгода. При этом затраты на коммуникацию снизились за счет исключения нецелевых рассылок.

Урок для мобильного маркетолога: в эпоху экономики внимания ваши push-уведомления — это не просто инструмент доставки трафика, а часть сервиса. Если мобильный пуш не знает, о чем пользователь общался с поддержкой пять минут назад, он воспринимается как спам. Сегодня выигрывает тот, кто умеет объединять данные внутри продукта и отвечать на потребности клиента «здесь и сейчас», а не просто заваливать его акциями. Эра массовых рассылок прошла, наступило время контекстного взаимодействия, где ценность смыслов перевешивает любой объем контента.

— @PushCraftRu

Я короче хз зачем мне это , но напишу!
Короче смотрим за "ноунейом" ( ЕЮ ) и тот вообще крышей поехал) взял себе крутанул канал на 1млн подписчиков и хочет сделать его своим основным?
Армия ботов в перед!

Вот его новый канал если что.. https://t.me/+vKOoe6K4yL0wMzEy

Как не слить push-базу при запуске триггеров

Если у вас web push, mobile push и in-app собраны в одну lifecycle-цепочку, держите запуск в режиме чек-листа. Ошибка тут дорогая: подписка есть, а доставляемость и удержание падают уже на втором-третьем касании.

— **Проверьте событие-спусковой крючок.**
Триггер должен срабатывать не «по расписанию», а по действию пользователя: просмотр категории, брошенная корзина, повторный визит, завершение заказа. Чем ближе событие к намерению, тем выше шанс на реакцию.

— **Разведите каналы по роли.**
Push нужен для быстрого возврата, in-app — для объяснения и выбора, email — для более длинного сценария. Один и тот же смысл не надо дублировать в трёх каналах одновременно: это быстро утомляет базу.

— **Ограничьте частоту касаний.**
Поставьте cap на отправки по пользователю и по сценарию. Для мобильного маркетинга это критично: слишком частые уведомления режут opt-in-активность и повышают отписки, даже если CTR сначала выглядит неплохо.

— **Сегментируйте по намерению, а не только по демографии.**
Отдельно обрабатывайте новых, вернувшихся, «почти купивших», спящих и уже купивших. В 2026-м retention важнее первой конверсии, а значит сценарий должен учитывать стадию жизненного цикла, а не только возраст приложения или гео.

— **Сделайте текст коротким и конкретным.**
В первой строке — действие и выгода, во второй — один понятный следующий шаг. Без абстракций: не «вернитесь к покупке», а «ваша корзина сохранена, продолжить в 1 касание».

— **Заложите fallback-логики.**
Если push не доставлен, не прочитан или подписка отключена, переключайте пользователя на следующий канал. Это особенно важно в privacy-first среде, где часть сигналов теряется и last-click давно не отражает реальный вклад касания.

— **Измеряйте не открытие, а вклад в выручку.**
Смотрите на повторные покупки, долю возвратов, время до следующего визита, инкрементальный эффект. Иначе легко оптимизировать красивый CTR, который не даёт роста LTV.

Когда это пригодится: перед запуском триггерной цепочки после релиза, редизайна или пересборки lifecycle-сценариев.

— @PushCraftRu

Enterprise и lifecycle без «зоопарка»: как HubSpot помогает удерживать фокус на выручке

Задача
Компания уровня enterprise упирается не в «настроить рассылку», а в связку: маркетинг → поводы/триггеры → CRM-события → коммуникации (email + web push + mobile push + in-app) → результат для sales и customer success. Типичная проблема: данные живут в разных системах, цепочки ломаются при изменении воронки, а команды спорят, кто отвечает за выручку.

Решение
HubSpot предлагает подход «интегрированной платформы для клиентской работы уровня enterprise» (Enterprise Customer Platform), где можно строить процесс вокруг клиента в одном контуре. Логика для lifecycle такая:
— события из CRM (статусы, сделки, стадии, ключевые действия) становятся источником триггеров
— маркетинг формирует коммуникации под контекст клиента, не теряя согласованности с продажами
— результаты фиксируются в единой системе, чтобы можно было сопоставлять влияние кампаний на прогресс в воронке

Важно: в таких платформах ценность обычно не в «одной фиче», а в уменьшении разрывов между данными и действиями. Для mobile-marketing-менеджера это означает меньше ручного мэппинга аудиторий и меньше ситуаций, когда пуш/письмо уходит «не туда», потому что CRM обновилась, а сегменты — нет.

Какой конкретный результат в кейсе
В предоставленной карточке HubSpot нет численных KPI (например, роста conversion, uplift по удержанию или снижению churn). Поэтому корректно зафиксировать только факт: заявляется, что **не нужно жертвовать мощностью ради простоты использования** благодаря единому enterprise-подходу платформы. На практике это обычно проявляется в ускорении запуска lifecycle-цепочек и в снижении операционных потерь на синхронизации данных — но цифры в источнике не указаны.

Урок для читателя (как применить в вашем web/mobile push и lifecycle)
1) Начинайте с «скелета» данных: CRM-события должны напрямую питать триггеры для пушей и in-app. Если цепочки зависят от ручных экспортов — у вас будет высокий риск рассинхронизации в режиме privacy-first атрибуции.
2) Согласуйте ответственность за выручку в логике RevOps: коммуникации должны быть связаны с прогрессом клиента (MQL/SQL-подобные этапы в CRM, повторные действия, продления), а не только с open/click.
3) Проверяйте качество сегментов не по кликам, а по тому, как меняется статус клиента после касания (это проще отслеживать в единой платформе, чем через разрозненные источники).

Если хотите, опишите ваш текущий стек (CRM, ESP, пуш-платформа, есть ли server-side события) — подскажу, с какого сценария лучше начать lifecycle именно под web push / mobile push / in-app, чтобы минимизировать ручную работу и улучшить согласованность с продажами.

— @PushCraftRu

Почему я перестал считать push-уведомления «каналом для акций»

Если смотреть на push только как на способ дотянуться до пользователя скидкой, канал быстро выгорает. Особенно сейчас, когда у аудитории экономия стала нормой, а не исключением: повторные касания должны не просто «толкать» в приложение, а помогать человеку решить задачу быстрее.

Я для себя делю push, mobile push и in-app не по технологии, а по работе на этапах жизни пользователя.

— Web push у меня чаще всего про возврат в браузерный сценарий, когда человек ещё не дошёл до установки приложения или не хочет открывать его ради одного действия.
— Mobile push — это про привычку и ритм. Но он работает только тогда, когда сообщение связано с уже понятным поведением пользователя: брошенный просмотр, повторная покупка, статусы, персональные триггеры.
— In-app — это не «ещё один баннер». Это место, где можно снять трение: подсказать следующий шаг, объяснить выгоду, показать ограничение, не мешая основному действию.

**Мой вывод простой:** в 2026 году выигрывает не тот, кто чаще отправляет, а тот, кто точнее выбирает момент и формат касания. В одном e-com-проекте после пересборки сценариев мы убрали 28% массовых промо-рассылок и заменили их на триггеры по поведению. Частота контакта снизилась, а возвраты в покупку выросли на 14%. Не потому что «стали умнее писать», а потому что сообщения перестали спорить друг с другом.

Это особенно важно в эпоху, где last-click всё хуже объясняет выручку, а retention и LTV важнее первой конверсии. Push-канал не должен быть шумом. Он должен быть частью системы удержания, где каждое касание отвечает на вопрос: зачем человеку открыть именно сейчас?

Если этого ответа нет — лучше не отправлять вообще.

— @PushCraftRu

Серверная передача статусов подписки стала «тихим обязательством» для web/mobile push

В последнем месяце заметил одинаковый паттерн у команд, которые переносят события пушей из клиентских логов в серверные источники (server-side атрибуция). Раньше достаточно было фиксировать факт подписки и клика. Теперь в трекинг всё чаще добавляют более «мелкие» статусы: *когда* пользователь согласился/отозвал согласие, из какого источника пришёл баннер (пересечённая с настройками браузера сегментация), и какой канал реально доставил payload (web push vs mobile push vs in-app).

Удивило не то, что событий стало больше, а то, как это отражается на CRM/Lifecycle: статусы согласий начинают жить рядом с жизненным циклом, а не отдельным техничным блоком. В итоге отдельные сегменты перестают собираться «по коду подписки» и начинают собираться по подтверждённым событиям из бэкенда.

Вы видите похожее в своих проектах? Какие статусы чаще всего просит у вас продакт/аналитика: согласие, отписка, видимость баннера, доставка/ошибка, или что-то ещё?

— @PushCraftRu

Дополнительный контекст — @B2BcontentCraft

Web push: как запустить «возврат на сайт» по модели инкрементальности за 7 дней

Если у вас уже есть сегменты по событиям (просмотр карточки, добавление в корзину, факт покупки), вы, скорее всего, делаете web push как “классический ремаркетинг”. В 2026 это часто даёт много кликов и мало доказуемой прибавки. Ниже — практичный сценарий, чтобы проверить влияние (incrementality — прибавочный эффект) и оставить только то, что реально растит выручку, а не просто разгоняет поведенческую метрику.

Что вам нужно заранее
— Web push-сервис с поддержкой сегментов и A/B-проверок (или отдельными группами в одном провайдере)
— Логика event-триггеров минимум по 3 событиям: view_cart, add_to_cart, purchase (или их аналоги)
— Порог “достаточно данных” по вашей базе (минимум: 1–2 тысячи доставок на ячейку за тестовый период)

Шаги на этой неделе

1) Сформируйте 2 группы с одинаковым прошлым поведением
— Группа A (контроль): пользователи из сегмента “не купили за последние 7 дней после add_to_cart” — но без web push
— Группа B (тест): те же пользователи — получают web push
Важно: контроль должен быть настоящим (без “мягкого” влияния типа других сообщений внутри интерфейса). Если это сложно — ограничьте тест на уровне “отправка web push”, но остальные каналы на время теста зафиксируйте.

2) Сделайте один триггер и один тайминг (без комбинаторики)
Выберите только один сценарий, иначе вы не узнаете, что именно сработало:
— Триггер: add_to_cart
— Тайминг: отправка через 45–90 минут после события (или ближайшее возможное окно, если провайдер так ограничивает)
— Частота: максимум 1 сообщение за сессию/за 24 часа (чтобы не превращать в “напоминалку”)

3) Протяните message под “причину не покупки”
В web push решает не креативность, а точность оффера под барьер:
— Если после add_to_cart в течение дня не было purchase — в пуше укажите конкретный следующий шаг: “оформить в 1 клик” / “вернуть брошенную корзину”
— Если в данных есть сегмент по типу товара/категории — добавьте 1 параметр (категория или ценовой диапазон), без лишних обещаний
— CTA один: “Открыть корзину” (вариант текста допустим, но структура должна быть одинаковой для A/B)

4) Выведите измерения “как в аналитике”, а не только в кабинете пушей
Для корректного вывода сопоставляйте:
— доставлено/доступно (определяйте по реальному статусу)
— CTR (клики)
— конверсии purchase в разумном окне (например, 24–48 часов после отправки)
— выручку (revenue) по тем же пользователям и тому же окну
Критично: считайте метрики отдельно по A и B. Тогда разница и есть прибавочный эффект (incrementality).

5) Длительность теста: 5 рабочих дней + 1 выходной
— Неделя закрывает разные паттерны активности и снижает риск “поймали удачный день”
— Если у вас маленький объём, лучше увеличить период до 10–14 дней, но не меняйте логику сообщения и сегмента каждые сутки

6) Оцените результат по формуле “прибавка на отправку”, а не по кликам
Рекомендованный критерий для решения:
— (Выручка_B − Выручка_A) / Кол-во доставок_B
Если показатель растёт — вы нашли работающий рычаг. Если выручка не растёт, даже при хорошем CTR — оставляйте только сегменты/тайминг, где есть прирост покупки.

7) После теста — масштабируйте только победителя и переносите в lifecycle
Победивший вариант:
— закрепите как часть lifecycle-цепочки “abandoned cart → return to checkout”
— привяжите к частоте: ограничьте до 1 сообщения на событие, иначе будете кормить “шум”
— добавьте suppression: не отправлять, если пользователь уже купил или отменил корзину (если у вас есть сигнал)

8) Запишите “почему” в 3 строки для будущих итераций
Сохраните в документ/в тикет:
— какой сегмент
— какой тайминг
— какой результат по прибавке (A vs B)
Через месяц это даст вам Topical Authority внутри команды: вы будете не “гадать”, а переносить доказанные решения между категориями и брендами.

Итог: вы делаете web push не как ремаркетинг “на удачу”, а как проверку влияния на выручку. В 2026 это быстрее повышает доверие к каналу и легче защищается перед RevOps (общей ответственностью маркетинга, продаж и customer success за выручку).

— @PushCraftRu

1. Выкатить ни какую он-лайн конфу я естесвенно не выкатил, потерпите

2. После прошлого видео (тык) мой канал теперь имеет юзер @PO_YICA_BRAL

3. Держите вечернее видео, я нажрусь и спать

Чото надо ещё сказать? Ну, можно лишь добавить Настя #MelBet верни деньги, не играй с огнём, со мной лучше не ссориться. Спасибо.

P.S. Бабка-то, похоже, не своей..... см. видео!

С уважением, Иванов Е.Ю!