Clickstar прекращает работу

Clickstar закрывается. Легендарная пуш-сеть прекращает закуп трафика с 1 августа, полная остановка — 20 августа.

Сетка работала почти 8 лет и была одним из лучших источников качественного трафика на Россию и СНГ. Сейчас пуш-трафик стал слишком ботовым из-за гугловских банов на скрипты сбора.

Что это означает для арбитражников — разбираемся в ста…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/clickstar-prekraschaet-rabotu

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Как «ВкусВилл» пересобрал стратегию удержания через модель RevOps

Контекст: в условиях 2026 года, когда средний чек в ритейле стагнирует, а стоимость охвата растет, «ВкусВилл» столкнулся с насыщением рынка доставки. Старая модель, ориентированная на привлечение нового трафика через контекстную рекламу, перестала давать ожидаемый возврат инвестиций. Решением стала интеграция принципов RevOps (единое управление доходами) — объединение маркетинга, клиентского сервиса и аналитики продаж в замкнутый цикл.

Задача: увеличить LTV (пожизненную ценность клиента) и долю повторных покупок без увеличения бюджета на привлечение новых пользователей. Основная метрика — рост частоты заказов (frequency) на 15% за год.

Решение: бренд отказался от массовых рассылок в пользу гиперсегментации на основе предсказательных моделей. В системе машинного обучения выделили три кластера: «экономные», «продуктовые экспериментаторы» и «приверженцы ЗОЖ». Вместо стандартных промокодов компания внедрила персонализированные механики через систему лояльности.
— Использование серверной атрибуции позволило отследить путь клиента от первого клика в поиске до офлайн-покупки в магазине, избегая потерь данных из-за политики защиты приватности браузеров.
— Внедрение предиктивных алгоритмов: система сама предлагает товар, который клиент с высокой вероятностью купит, основываясь на интервале потребления предыдущей покупки. Это перевело маркетинг из режима трансляции предложений в режим сервиса.
— Синхронизация данных: отдел по работе с клиентами получил доступ к маркетинговым данным в реальном времени, что позволило оперативно гасить негатив и предлагать компенсации (кешбэк или дополнительные баллы) до того, как клиент уйдет к конкурентам.

Результат: по итогам года частота заказов выросла на 18%, превысив план. Доля выручки от повторных покупок достигла 82%. Затраты на привлечение клиента (CAC) удалось снизить на 12% за счет высвобождения бюджета, ранее уходившего на «холодный» охват, в пользу удержания существующих лояльных покупателей.

Урок: в эпоху, когда поисковые системы все чаще выдают ответы внутри своей среды (Zero-click), ритейлерам бессмысленно пытаться конкурировать только за верхнюю часть воронки. Побеждает тот, кто выстраивает качественную инфраструктуру данных внутри компании. Разрыв между отделами маркетинга и продаж — главное препятствие для роста LTV. В 2026 году маркетинг — это не столько генерация креативов, сколько управление потоками данных, которые превращают разового покупателя в постоянного партнера бренда.

— @RetailBrandCases

Соседняя редакция @AttributionRoom недавно писала об этом под другим углом

Facebook запретил рекламу онлайн-казино Mr Vegas

Британский ASA запретил рекламу казино Mr Vegas из-за «слишком милых» мультяшных животных в креативах — регулятор счёл, что такой стиль привлекает детей, в том числе через Facebook. Рекламодатель запустил кампанию в феврале, бан вышел в июле. Логика регулятора вызывает вопросы: дети неплатёжеспособны, а таргетировать их на гемблинг бессмысленно.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/facebook-zapretil-reklamu-onlain-kazino-mr-vegas

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

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

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

Миграция программ лояльности в сторону предсказательной аналитики потребления

Крупные торговые сети в последние недели пересматривают структуру своих CRM-систем (систем управления взаимоотношениями с клиентами). Вместо классических сегментов по истории покупок ритейлеры переходят к модели прогнозирования вероятности оттока покупателя еще до совершения им последней покупки.

В условиях снижения среднего чека на 5-8% и фокуса на удержании (retention), бренды отказываются от массовых рассылок. Вместо них внедряются алгоритмы, которые оценивают LTV (пожизненную ценность клиента) в динамике и автоматически корректируют размер персональной скидки. Интересно, что при этом компании все чаще отказываются от использования last-click (атрибуции по последнему клику) в пользу анализа инкрементальности — оценки того, совершил бы человек покупку без стимулирующего предложения или нет.

Технически это выглядит как переход от реактивного маркетинга к работе через RevOps (объединенную систему управления выручкой), где отделы маркетинга и продаж совместно работают над сохранением маржинальности в узких коридорах цен.

Замечаете ли вы, что персонализация предложений в ваших любимых сетях стала менее «навязчивой», но при этом более точной в попадании в конкретную потребность?

— @RetailBrandCases

Параллельный взгляд на тему — @PosStatements

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

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

Маркетинг-микс в ритейле в 2026: сравниваем 3 инструмента для управления спросом и выручкой

Пост для маркетологов торговых сетей и e-commerce: когда информационный поиск “размывается” AI-ответами, а первый спрос конкурирует с retention (удержанием) и LTV (ценностью клиента за срок), выигрывает не тот, кто “публикует больше”, а тот, кто управляет воронкой как системой. Ниже — три инструмента одного класса: платформы для планирования/управления маркетинговыми активностями и мерой их влияния на продажи.

1) Improvado / маркетинговая аналитика и склейка данных
— для кого: ритейлеров и e-commerce команд, которым нужно свести источники (сайты, CRM, кабинеты закупок, рекламные площадки) в единые отчёты для управления бюджетами и прогнозной моделью
— сильная сторона: ускоряет консолидацию данных и стандартизирует метрики; полезна, когда команда уходит от “last-click” к более доказательной оценке влияния через склейку каналов, сегментов и периодов
— слабая сторона / минус: без сильной внутренней дисциплины по данным (единые справочники, качество UTM/идентификаторов, согласование определений KPI) отчётность превращается в “красивую витрину”; часть эффекта может остаться на уровне dashboard, если нет процесса инкрементальности и переговоров с финансами/RevOps

2) Mindbox / CRM-маркетинг и управление жизненным циклом
— для кого: сети с развитой базой (карты лояльности/CRM) и задачей растить повторные покупки; обычно — когда e-commerce и офлайн связаны через клиента
— сильная сторона: фокус на lifecycle-механиках (сегментация, триггеры, персонализированные сценарии), что отвечает эпохе снижения конверсии первой покупки на фоне экономии; даёт рычаги для повышения частоты и среднего чека через повторные мотивации
— слабая сторона / минус: ценность зависит от качества данных клиента и готовности бизнеса перестроить процессы под сценарии (контент/условия/частота коммуникаций); при слабой сегментации можно получить “персонализацию ради персонализации”

3) Braze / customer engagement (управление коммуникациями через жизненный цикл)
— для кого: компании, у которых много точек контакта (email, push, web, app) и требуется управлять частотой/релевантностью в разных каналах, не перегружая клиента
— сильная сторона: сильная orchestration (оркестрация) коммуникаций и контроль сценариев; подходит для роста retention, когда важны дисциплина частоты, корректные триггеры и измерение влияния на повторные покупки
— слабая сторона / минус: высокие требования к аналитике и интеграциям (события, статусы, инкрементальные проверки); без чёткой модели ценности сегментов легко уехать в “активации” вместо прироста выручки

как выбирать
Сопоставьте инструмент не с желанием “сделать аналитику/автоматизацию”, а с вашей текущей дырой: если не хватает сквозной картины — начинайте с маркетинговой аналитики и качества данных; если проблема в повторных покупках — берите CRM/lifecycle-платформу; затем обязательно закрепите измерение через инкрементальность или MMM-подход (модели маркетинговой атрибуции на уровне прироста), чтобы решения по бюджету были доказуемыми.

— @RetailBrandCases

Как сети превращают «просто товар» в повод вернуться: 6 шагов по упаковке retail-бренда

— Сначала соберите карту точек контакта: сайт, карточки товаров, витрина, касса, приложение, доставка, поддержка.
Зафиксируйте, где покупатель теряет контекст, а где получает обещание бренда. В retail часто проигрывает не ассортимент, а разрыв между каналами.

— Затем выделите 3–5 повторяющихся сценариев покупки.
Не «кто наш клиент», а «что он делает каждый месяц»: докупает, сравнивает, забирает самовывозом, возвращает, ждет акцию. Именно сценарии дают основу для retention (удержания), а не разовые кампании.

— После этого сформулируйте одно обещание бренда на уровне категории.
Оно должно отвечать не на вопрос «почему мы красивые», а «почему нам доверяют именно в этой покупке». Если обещание не считывается за 3–5 секунд, его надо резать.

— Проверьте, совпадает ли обещание с мерчандайзингом и промо-механикой.
Когда коммуникация говорит про удобство, а полка — про скидку, бренд распадается. В 2026-м это особенно заметно: средний чек падает, и покупатель выбирает не «всё сразу», а понятную пользу.

— Пересоберите контент под экспертность, а не под объём.
В эпоху zero-click и AI-overviews выигрывают не самые частые публикации, а те, где есть собственная логика, сравнение, методика, позиция. Для retail это могут быть подборки, разборы сценариев, объяснение выбора.

— Наконец, измеряйте не только первую покупку, но и вклад в повтор.
Смотрите на долю возвратов, частоту, LTV (пожизненную ценность клиента), инкрементальность. Last-click уже не показывает, что реально удерживает клиента и растит выручку.

Когда это пригодится: при ребрендинге сети, запуске новой категории, просадке повторных покупок или пересборке CRM и контента под рост LTV.

— @RetailBrandCases

AI-ответы съедают воронку: ритейлу пора мерить не “просмотры”, а память бренда

В 2026 поисковая выдача всё чаще отдаёт готовые ответы: у информационных запросов падает доля кликов, а Topical Authority становится важнее “охватов”. И это больно ритейлу с его привычкой считать эффективность контентом и last-click. Моё мнение: пора перестать спорить, какой канал лучше, и признать — выигрывает тот бренд, который удерживает внимание после zero-click: через упаковку смыслов (позиционирование), воспроизводимые офферы и повторяемый опыт в точках контакта. Тогда метрики спроса превращаются в метрики доверия и возврата.

— @RetailBrandCases

@AIinMarketingRu разбирают это с практической стороны

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

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

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

Ревизия ценностного предложения сети в 2026: чек-лист, который чинит и бренд, и продажи

— Соберите карту «путь покупателя → причина выбора»
Разложите маршрут от входа в магазин/сайта до повторной покупки: где человек сомневается, чем оправдывает решение, за что “платит вниманием”. Это основа для точного месседжа, а не для общего слогана.

— Проверьте, что вы продаёте в разных каналах одним смыслом
Для каждой точки контакта (вывеска, карточка товара, витрина, SMS/пуш, письмо) сформулируйте: какая выгода и для кого. Если где-то выгода другая — объяснение “почему у нас” распадается.

— Перепишите УТП в формате «выгода + доказательство + условия»
Не “широкий ассортимент”, а “помогаем выбрать X за Y минут” (или “поставляем Z без потерь качества”) с конкретным подтверждением: срок, гарантия, сервис, проверка товара, реальные процессы.

— Снимите барьеры конверсии через тестирование формулировок
Сравните 3–5 вариантов ключевых блоков: заголовок в выдаче/на лендинге, первый экран, преимущества в карточке. Смотрите не только CTR, а шаги до покупки (в e-com) и факторы возврата (в ритейле).

— Доведите бренд до уровня операционной модели (а не постера)
Опишите, кто отвечает за выполнение обещания: контроль качества, стандарты консультаций, скорость обработки заказа, политика возвратов. В 2026 доверие “появляется” в процессе, а не в креативе.

— Привяжите ценность к метрикам выручки: retention и LTV
Оцените, какие сегменты чаще возвращаются после контактов с вашим смыслом: какие офферы удерживают, какие — уводят в скидочный коридор. Маркетинг отвечает за выручку вместе с продажами и customer success (сервисом), поэтому берите общие показатели.

— Подготовьте контент для Zero-click и AI-overviews: своя экспертиза
Сформируйте “тематические ответы” по реальным возражениям: подбор, сравнение, частые ошибки, как выбрать по бюджету. В эпоху обобщений выигрывает тот, у кого доказательная база и точные формулировки.

когда это пригодится — при падении конверсии/среднего чека и ощущении, что бренд есть, а “почему нас” покупатель не объясняет сам себе.

— @RetailBrandCases

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

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

Как Lamoda переучила покупателей жить на меньший чек и не потеряла выручку

В 2026 это особенно показательно: средний чек в e-commerce проседает на 5–8%, а борьба за первую покупку всё чаще проигрывает борьбе за повторную. На этом фоне Lamoda сделала ставку не на «продать больше здесь и сейчас», а на удержание и рост LTV.

Контекст был непростой: fashion-ритейл чувствителен к цене, а покупатель стал осторожнее. Когда корзина дешевеет, классическая логика «дожать акцией» начинает съедать маржу. Lamoda уперлась в задачу — как сохранить оборот, если клиент покупает меньше за один раз, но чаще сравнивает, откладывает и возвращается только туда, где есть удобство и привычка.

Решение оказалось системным, а не рекламным:
— усилили персонализацию витрины и рекомендаций, чтобы показывать не весь каталог, а релевантные товары под прошлые покупки;
— прокачали механики повторного контакта: напоминания о просмотренных товарах, подборки по стилю, сезонные сценарии возврата;
— сделали акцент на сервисе: удобная доставка, понятный возврат, стабильный пользовательский опыт;
— в performance-подходе стали смотреть не только на стоимость заказа, но и на вклад в повторные покупки и долгосрочную ценность клиента.

По открытым данным компании, в период, когда рынок давил на спрос, Lamoda удерживала масштаб за счёт роста частоты покупок у существующих клиентов и улучшения эффективности маркетинга. И это важный сдвиг: когда CPA растёт, а чек снижается, выигрыш даёт не «ещё один трафиковый канал», а точная работа с базой.

**Результат** — бренд не просто пережил сжатие среднего чека, а сохранил коммерческую устойчивость за счёт retention (удержания) и более умного распределения бюджета.

Урок для retail и e-commerce простой: в эпоху privacy-first атрибуции и слабого last-click нельзя мерить успех только первой конверсией. Если у вас нет модели на LTV, повторные покупки и вклад сервиса, вы оптимизируете красивую, но короткую выручку. Lamoda показала: в fashion побеждает не тот, кто громче привлёк, а тот, кто лучше возвращает.

— @RetailBrandCases

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