Z.ai анонсировала новую GLM-5.5

Z.ai готовит релиз флагманской GLM-5.5: модель обещают показать в августе 2026 года.

Главная интрига — рост до 1 трлн параметров при том же контекстном окне в 1 млн токенов. Новинка снова будет заточена под код и агентные задачи.

Почему версия сразу 5.5, без 5.3 и 5.4, и что это может означать для рынка — в блоге.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/z-ai-anonsirovala-novuiu-glm-5-5

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Telegram запустил собственный сервер для ботов

Telegram запустил собственный сервер для ботов и мани-приложений: теперь backend можно размещать прямо внутри инфраструктуры мессенджера.

Сервер работает на JavaScript/TypeScript, через вебхуки, и позволяет подключать SQL-базу для сбора контактов без посредников.

Пока неясны цена и ограничения — что именно уже можно тестировать, а где скрыт подв…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/telegram-zapustil-sobstvennyi-server-dlia-botov

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Как Lamoda использовала рекламные сети маркетплейсов, чтобы поднять повторные покупки

Lamoda — хороший пример того, как в 2026 году retail media перестаёт быть просто каналом «на первую покупку» и начинает работать на **retention (удержание)**.

Контекст был понятный: в e-com средний чек проседает, пользователи экономят, а конкуренция за новый трафик дорожает. Для fashion-ритейлера это особенно болезненно: покупка не всегда повторяется быстро, а маржа съедается дорогим перформансом. При этом Lamoda уже имела сильную базу клиентов, которых важно было возвращать в категорию без лишних расходов на широкий охват.

Задача — не просто показать рекламу, а вернуть в воронку тех, кто уже покупал одежду, обувь или аксессуары и с высокой вероятностью готов снова зайти в категорию. То есть работать не по холодной аудитории, а по поведенческим сегментам внутри экосистемы маркетплейса.

Решение — запуск через рекламные сети маркетплейсов с акцентом на сегменты:
— покупатели fashion-категорий за последние 30–90 дней;
— пользователи, смотревшие похожие товары, но не завершившие покупку;
— аудитории с высоким LTV, у которых уже была история повторных заказов.

Ставка была сделана не на «красивый баннер», а на **точное попадание в контекст**: персональные предложения, подборки по сезону, акцент на допродажу и возврат в категорию. Важный момент — измерение строилось не только на last-click (последний клик), но и на инкрементальности: смотрели, какой прирост дают показы внутри сети относительно контрольной группы.

Результат оказался практичным: рост повторных визитов в карточки товаров, более короткий путь до заказа и заметное снижение стоимости возврата пользователя по сравнению с холодным привлечением. В подобных сценариях маркетплейсная сеть часто выигрывает у классического ретаргетинга за счёт более «тёплой» среды и готовых поведенческих данных.

**Урок простой:** retail media сильнее всего работает там, где бренд уже знает своего покупателя. Если у вас есть база, сегменты и понятная экономика повторной покупки, рекламные сети маркетплейсов могут стать не каналом охвата, а каналом роста LTV.

— @RetailMediaRu

Google картинки станут конкурентом Pinterest

Google Картинки начали превращать в полноценную платформу с персональной лентой по прошлым запросам — по сути, в аналог Pinterest.

Во вкладке For you уже тестируют подборки, а ещё обещают коллекции и генерацию изображений во встроенной Nano Banana.

Как это будет работать и когда новинка дойдёт до других стран — в блоге.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-kartinki-stanut-konkurentom-pinterest

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Рекламные сети маркетплейсов всё чаще забирают нижнюю часть воронки

За последний месяц в кампаниях по e-commerce и D2C заметно чаще встречается один и тот же паттерн: рекламные сети маркетплейсов начинают получать больше показов не только по брендовым запросам, но и в соседних категориях спроса. В отчётах это выглядит как более плотное присутствие на финальных касаниях — там, где пользователь уже сравнивает карточки, цену, доставку и наличие.

Параллельно меняется и структура оптимизации: меньше опоры на первую покупку, больше внимания к повторным заказам и к товарам с коротким циклом потребления. Внутри кабинетов всё чаще тестируют связки «поиск + сеть + ретеншн (удержание)», а оценка эффективности всё чаще уходит из last-click в сторону серверной атрибуции и инкрементальности.

У вас за последний месяц в retail media тоже стало больше такого распределения спроса?

— @RetailMediaRu

Россияне не смогут покупать стейблкоины

Россиянам могут закрыть доступ к покупке стейблкоинов: в новой версии закона их приравняли к иностранным активам.

Купить такие токены смогут только квалифицированные инвесторы — например, с активами от 24 млн рублей или доходом от 12 млн в год.

Что это значит для обычных пользователей и когда правило заработает — в блоге.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/rossiiane-ne-smogut-pokupat-steiblkoiny

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Реклама маркетплейсов стала умнее, а не чище

Сейчас в рекламных сетях маркетплейсов побеждает не тот, кто громче ставит ставки, а тот, кто точнее понимает экономику полки. При среднем чеке под давлением и росте цены ошибки на первом касании быстро съедают маржу. Поэтому я бы смотрел на эти сети не как на «добавочный трафик», а как на слой спроса, где важнее **удержание и LTV**, чем разовая продажа. Логика last-click здесь всё хуже объясняет реальную выручку.

— @RetailMediaRu

Соседняя редакция @InfluencerResearchRu недавно писала об этом под другим углом

Server-side атрибуция — это хорошо, но в рекламных сетях маркетплейсов она часто “лечит симптомы”. Когда правила показа и ранжирования завязаны на спрос внутри площадки, last-click просто не отвечает за реальную причинность. Я все чаще вижу, что маркетологи считают бренд и перформанс отдельными лифтовыми системами, хотя на маркетплейсе они ездят в одной кабине: рост поисковых запросов, карточки и модификации ассортимента смешивают эффект. Поэтому вывод для меня один: без инкрементальности (или MMM) цифры будут красивыми, но не управленческими.

— @RetailMediaRu

Эпоха атрибуции по последнему клику на маркетплейсах официально завершена

Мы привыкли оценивать эффективность Retail media (рекламы на площадках розничной торговли) через прямую отдачу от клика. Но в 2026 году такой подход стал опасным заблуждением. Когда рынок e-commerce (электронной коммерции) переживает снижение среднего чека, борьба за первую покупку перестает быть главной целью бизнеса. Сегодня выигрывает тот, кто научился измерять не клики, а долгосрочную ценность клиента (LTV — Lifetime Value).

Наблюдение из практики: кампании, которые по классическим моделям атрибуции выглядят убыточными из-за высокого показателя стоимости привлечения, часто показывают кратный рост выручки через 3–4 месяца. Причина в том, что мы перестали учитывать «эффект ореола» от присутствия бренда в выдаче. В условиях, когда алгоритмы маркетплейсов отдают предпочтение тематическому авторитету (Topical Authority), ваше рекламное присутствие влияет на органическую видимость всего ассортимента, а не только конкретной карточки товара.

Что это меняет для performance-маркетолога:

— Смещение фокуса с ROAS (окупаемости расходов на рекламу) на маркетинговое влияние в масштабах всей экосистемы. Мы больше не смотрим на отдельное объявление как на изолированный источник лидов.
— Рост значимости моделей маркетингового микса (MMM). Вместо того чтобы пытаться отследить путь каждого пользователя, мы анализируем корреляцию между объемом рекламных инвестиций и общими продажами в категории.
— Приоритет удержания (retention) над агрессивным захватом новой аудитории. Стоимость привлечения нового покупателя растет быстрее, чем конверсия, поэтому Retail media превращается в инструмент коммуникации с текущей базой.

Сейчас время RevOps (системы управления выручкой), где маркетинг несет общую ответственность за финансовый результат вместе с продажами. Это значит, что ваша задача — не «выжать» максимум кликов из рекламного кабинета, а построить систему, где реклама на маркетплейсе подпитывает общий цикл жизни покупателя.

*Ваш главный актив — не рекламный бюджет, а накопленные данные о поведении пользователя*, которые позволяют предсказать следующую покупку. Если вы до сих пор оцениваете эффективность только по последнему клику, вы просто доплачиваете маркетплейсу за то, что пользователь и так купил бы у вас завтра.

— @RetailMediaRu