MoneyGram запустила карту Visa

MoneyGram и Visa запустили виртуальную карту на стейблкоине MGUSD: пока она работает только в Колумбии и привязывается к Apple/Google Wallet, но в планах — новые GEO и физические карты. Для арбитража это сигнал, что стейблкоин-платежи могут стать удобным способом оплаты и, возможно, источником новых платежных решений под CPA и iGaming.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/moneygram-zapustila-kartu-visa

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Apple выпустила документацию для приложений на Iphone Duo

Выход складного iPhone Duo потребует от разработчиков адаптации интерфейсов под новые пропорции экрана и версии iOS. Арбитражникам, использующим классические web-приложения под гемблу, придется срочно переделывать софт под три новых режима совместимости Apple, в то время как владельцы PWA-связок смогут продолжить работу без дополнительных технических правок.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/apple-vypustila-dokumentaciiu-dlia-prilozhenii-na-iphone-duo

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Топ-5 прокси сервисов для УБТ

Статья разбирает выбор прокси для автоматизации УБТ: от массового фарма соцсетей до парсинга. Универсального провайдера нет: для рутинных скриптов подходят дешевые серверные IPv4, для долгого прогрева аккаунтов — трастовые мобильные IP с безлимитным трафиком, а для редких гео — резидентские пулы. Главный вывод: прокси — критически важный расходник, экономия на котором ломает работу связок и многопоточного софта.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/top-5-proksi-servisov-dlia-ubt

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Anthropic обвинила DeepSeek, Moonlight и Alibaba в дистиляции

Статья о том, как китайские компании массово выкачивают ответы западных нейросеток, чтобы дообучать свои модели. Anthropic говорит о 24 000 фейковых аккаунтов и 16 млн запросов к Claude. Вывод простой: рынок ИИ входит в фазу жёсткого копирования, а китайские модели Qwen, Kimi и DeepSeek могут быстро догонять лидеров дешевле.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/anthropic-obvinila-deepseek-moonlight-i-alibaba-v-distiliacii

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Геймификация чекаута: как превратить оплату в ритуал

Telfar, бренд одноимённого дизайнера из Нью-Йорка, известного сумками-шопперами, давно сделал из покупки событие. Ограниченные дропы, прозрачные правила, очередь как клуб — всё это давно изучается маркетологами как «Telfar-эффект». Но в подкасте Future Commerce Филлип и Брайан пошли дальше: разобрали, как элементы геймификации и поп-культурного мок-апа (визуальных прототипов) переезжают в саму корзину и страницу оплаты.

Задача для ритейлера простая и больная одновременно: средний чек падает, привлечение дорожает, last-click атрибуция всё хуже ловит реальное влияние бренда. Решение, которое описывается в выпуске, — перестать относиться к чекауту как к утилитарной форме и начать проектировать его как мини-событие. Не громкими словами «геймификация», а через конкретные приёмы: ограниченные по времени бандлы, прогресс-бар до бесплатной доставки, прозрачное «осталось 3 штуки», рандомные апсейлы при выборе способа доставки, мини-квест для подписчиков лояльности.

Важный нюанс: речь не про наклейку «играй и выигрывай скидку 5%». Это дешёвая механика, которая выжигает маржу. В источнике делается акцент на эстетике и культурной рамке — те самые «Wes Anderson Star Wars» и лукбуки Gucci, сгенерированные в Midjourney. Бренд сначала создаёт визуальный язык, и только потом встраивает его в коммерческий флоу. У Telfar это выражается в фирменной системе «Bag Security» — правила дропов понятны, коммуникация ведётся от первого лица, покупатель чувствует себя частью решения, а не получателем скидки.

Конкретные цифры в подкасте не приводятся — формат разговорный, а не кейс-стади. Но по открытым отчётам бренда и сторонним разборам видно: Telfar за три года вырос из нишевого проекта в бренд, который цитируют Off-White и другие гиганты стритвира. Доля повторных покупателей у подобных DTC-проектов в категории «люкс по цене стритвира» стабильно выше, чем у классического масс-маркета — это и есть индикатор того, что «покупка как ритуал» работает на retention (удержание) и LTV (пожизненную ценность клиента).

Что из этого забрать маркетологу, который работает с маркетплейсами и e-com в 2026 году. Во-первых, чекаут — это не последний шаг воронки, а самостоятельная медийная поверхность. Во-вторых, геймификация без визуальной идентичности превращается в акцию «купи два по цене трёх» и не даёт эффекта на повторные визиты. В-третьих, в эпоху privacy-first атрибуции (server-side, MMM, incrementality — серверные теги, маркетинг-микс-модели и тесты приращения вместо last-click) именно эмоциональная привязанность к бренду становится тем, что атрибутировать почти невозможно, но что держит LTV.

Урок конкретный: прежде чем добавлять в карточку товара «спин-to-win» колесо, задайте вопрос — а есть ли у бренда свой визуальный язык, ради которого покупатель готов возвращаться. Если ответа нет, начните не с чекаута, а с мок-апа будущего опыта. Это дешевле и быстрее, чем переделывать платёжный флоу.

— @RetailMediaRu

Retail Media Network (RMN): не реклама на маркетплейсе, а инфраструктура данных

**Retail Media Network** — это не просто «место для баннера на Ozon». Это технологическая и коммерческая платформа ритейлера, которая монетизирует его аудиторные данные (first-party data) и собственный инвентарь (сайт, приложение, офлайн-экраны, e-mail, поиск внутри площадки) для размещения рекламы брендов. Основное отличие от классической медийной рекламы — доступ к транзакционным данным: RMN знает, что пользователь купил, когда, сколько и с какой вероятностью купит снова.

Частая путаница — с DSP (системой управления спросом) или обычной контекстной рекламой на маркетплейсе. Ключевое различие: DSP управляет закупкой инвентаря у множества площадок, а RMN — это **собственная инфраструктура ритейлера**, которая может отдавать данные в DSP, но не равна ей. Ещё одна ошибка — считать RMN только рекламой внутри маркетплейса. Современная сеть (как, например, Amazon Ads или российские аналоги) работает и *off-site*: таргетирует покупателей на сторонних сайтах и в приложениях на основе данных о покупках, а потом измеряет прирост продаж через closed-loop атрибуцию (замкнутый цикл данных).

Типичная ошибка применения: ставить KPI по охвату или СРМ в отрыве от incrementality (приростного эффекта). На практике это означает, что кампания в RMN может «каннибализировать» органические продажи — реклама показывается тем, кто и так купил бы. Правильный подход — сравнивать тестовую группу с контрольной и считать ROMI только на *дополнительные* покупки, которые не случились бы без рекламы.

**Пример.** Бренд бытовой химии запускает кампанию в RMN крупного продовольственного маркетплейса. Вместо охвата всех категорий «уборка» он сегментируется на покупателей, которые за последние 30 дней брали только одно средство из линейки — и через динамический креатив предлагает апсейл к полному набору. Атрибуция — сквозная, по серверному идентификатору пользователя. После кампании смотрят: прирост продаж среди показанных на 14% выше, чем в контрольной группе, значит, RMN отработала эффективно, а не просто «съела» органику.

— @RetailMediaRu

Соседняя редакция @CXjourneyRoomPro недавно писала об этом под другим углом

Тем временем подстилка коричневых Кардиналов и лично Кустова главред Максим Огненный завёл собственный канал, где, наверное, опять будет писать стихи и анонсировать вьюхи с ме**дроновыми наркоманами.🤡🤡

Чем вообще известен этот персонаж? Собсна, только порцией отборного кринжа, например, не так давно он выебывался на Иванова в "Письмах кардинала", но недожал и тема осталась нераскрытой. ЕЮ заслужил даже высокоинтеллектуальные выпады, которые тот не понял в силу врождённого аутизма:

Высокохудожественная лексика героя, демонстрируемая им не только на своем канале, но и на любой публичной площадке, настолько пленит любого слушателя, что мало кто может стать собеседником жертвы во второй раз.

Нихуя не разбираясь в аффилке, он на серьёзных щах брал интервью у Мефмедова и пытался построить серьёзный диалог с объёбанной ракетой. Из остальных достижений только нытье в чатиках: персонаж настолько невзрачный, что даже хуесосить его не так интересно.¯\_(ツ)_/¯

А теперь Огненный завёл собственный канал, где собрался выебать всех, но, походу, ебать будет лишь подписоту своей графоманией. Похожей хуйнёй занимался и оунер ФБ Киллы, который так любит рассуждать про экономику и политику. Оно и понятно: что у коричневых, что у киллы, что у партнёркина — один инвестор и одна крыша, поэтому подопечные синхронно занимаются бестолковой хуйнёй. Кому не похуй, подписывайтесь, будет интересно (нет): https://t.me/+dr240TeLtPc2Nzdk

В арбитраже деньги есть, но только у тех, кто с LuckyCards 💵

Ретро-аналитика для маркетплейсов: как проверить, что вы покупаете именно incremental-продажи, а не переупакованный спрос

В 2026 “последний клик” перестал быть рабочей опорой: приватность режет трекинг, у аудитории всё больше нулевых кликов (zero-click), а креативы генерятся быстрее, чем меняются реальные спросовые паттерны. Поэтому в performance на маркетплейсах нужна проверка через инкрементальность (доп. продажи поверх базового спроса).

Как сделать ретро-аналитику на этой неделе (без сложного data science):

Шаг 1. Соберите “baseline-окно”
— Возьмите 8–12 недель до запуска/масштабирования ваших кампаний на маркетплейсе (или до изменения ставки/креатива).
— Разбейте по неделям и сохраните: GMV по вашему бренду/категории, заказы, выручку, средний чек, долю промо-активности (если она есть в кабинете).
Задача: получить стабилизированный уровень спроса до эффекта рекламы.

Шаг 2. Определите тестируемое воздействие
Выберите одно конкретное изменение, которое можно “привязать” к периоду:
— запуск новой рекламной кампании/пакета
или
— рост бюджета на X% в конкретных товарных группах
или
— смена стратегии (например, больше в поиске/витрине, меньше в рекомендациях).
Важно: тест должен быть “один главный рычаг”, иначе вы не поймёте, что сработало.

Шаг 3. Сформируйте контрольные группы внутри площадки
Если у вас нет брендового “контроля”, делайте контроль товарами:
— Товары/карточки, которые почти не участвовали в кампании (минимальная доля показов/расходов).
— Или близкие по маржинальности и сезонности, но исключённые из целевого продвижения.
Идея: на одной площадке базовая среда (алгоритмы, трафик, сезонность) общая, а рекламное воздействие — разное.

Шаг 4. Сделайте разницу разниц (difference-in-differences) в таблице
Формула логики (всё вручную, но строго):
— Для тестовой группы: (выручка после) – (выручка до)
— Для контрольной группы: (выручка после) – (выручка до)
— Инкремент: (изменение теста) – (изменение контроля)
Что считать выручкой:
— лучше общий брендовый GMV/выручку по вашим SKU
— можно дополнительно по заказам, чтобы проверить “сдвиг количества”, а не только цены/промо.

Шаг 5. Учтите промо и цену (минимальная корректировка)
Убедитесь, что рост выручки не объясняется промо, скидками или разными ценовыми “качелями”.
Сделайте две проверки:
— сравните средний чек до/после в тесте и в контроле
— если промо были неодинаковыми, нормализуйте: анализируйте отдельно заказы и отдельно средний чек (или добавьте контроль за долей дней с промо).
Цель: выделить рекламный эффект, а не ценовой.

Шаг 6. Переведите инкремент в деньги и CPA “на прирост”
Дальше нужен показатель, понятный performance-маркетологу:
— Инкрементальная выручка = инкремент (из шага 4)
— Вычтите затраты на рекламу за период (и при наличии — логистику/комиссии, если вы их учитываете в P&L).
Оцените:
— ROAS на прирост (инкрементальная выручка / рекламный расход)
— или “эффект на 1 рубль затрат”.

Шаг 7. Зафиксируйте вывод в виде решения для кампаний
Решение должно быть “управленческим”, не отчётным:
— если инкремент положительный и устойчивый (минимум 2–3 недели подряд): масштабируйте товарные группы с максимальным инкрементом
— если инкремент нулевой: снижайте долю бюджета туда, где вы покупаете в основном “переходы внутри брендового спроса”
— если инкремент отрицательный/неубедительный: возвращайтесь к креативной гипотезе, структуре ставок и ассортиментному охвату.

Шаг 8. Проверьте “задержку” (lag) 3–7 дней
На маркетплейсах эффект может приходить с лагом из-за рассмотрения/отложенной покупки.
Повторите расчёт для:
— периода T+0…T+3
— и T+4…T+7
Если инкремент появляется только позже — вы иначе оцениваете планирование бюджета и ошибаетесь с выводами.

Зачем это именно сейчас
В 2026 алгоритмы и контент ускорились: конкуренция в концепциях, а исполнение всё чаще делает AI-генерация. Поэтому выживает тот, кто проверяет эффект не “по кликам”, а по приросту спроса. Ретро-аналитика внутри площадки — самый быстрый

— @RetailMediaRu

Antropic раскрыла ферму с нейронными дейтинг-моделями

Anthropic раскрыла кейс китайской студии, которая запустила 20 дейтинг-приложений с нейропрофилями для удержания пользователей. Вместо стандартного слива дейтинг-трафика на чужие смартлинки, вебмастерам стоит присмотреться к разработке собственных LLM-сервисов. Затраты на токены и подключение платежных решений окупаются за счет прямого контроля над монетизацией и забора всей маржи рекламодателя.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/antropic-raskryla-fermu-s-neironnymi-deiting-modeliami

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Разработчик игры слил $220 в Google ads на установки ботами

Статья описывает кейс разработчика, потерявшего бюджет в Google Ads из-за фрода и специфики атрибуции. Платформа засчитала конверсии, которые не подтвердились в Google Play Console, так как алгоритм учитывает установки без прямой связи с кликом. Главный вывод: Google Ads может наливать ботов не меньше пуш-сетей. При работе за инсталы важно жестко контролировать качество трафика и сверять аналитику с бэкендом, в то время как Facebook на данный мо…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/razrabotchik-igry-slil-220-v-google-ads-na-ustanovki-botami

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Google расширил Data Manager

Google интегрировал инструмент Data Manager в GA и DV360 для удобной передачи first-party данных, что дает рост ROAS до 26%. Для арбитража трафика прямого применения у офлайн-данных нет, однако инструмент можно использовать для манипуляции алгоритмами: отправка синтетических конверсий через API поможет скорректировать оптимизацию и направить автостратегии на поиск нужной аудитории.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-rasshiril-data-manager

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

3 инструмента для анализа рекламы маркетплейсов: что выбрать performance-маркетологу

Для тех, кто ведёт продажи на маркетплейсах и считает не только клики, но и вклад рекламы в выручку. В 2026-м одной кнопки «показать последний клик» уже мало: средний чек проседает, растёт роль удержания, а решения всё чаще принимаются по данным из нескольких источников. Поэтому у маркетолога в e-commerce обычно нужны разные инструменты: для видимости, для оптимизации и для проверки инкрементальности.

MPStats — для кого: продавцы и инхаус-команды, которым важны видимость категории, позиции и динамика спроса. Сильная сторона — широкий набор аналитики по карточкам, нишам и конкурентам, удобно искать точки роста. Минус — это скорее инструмент рыночной разведки и контроля присутствия, чем полноценная система атрибуции рекламы.

Moneyplace — для кого: бренды и агентства, которым нужен быстрый срез по товарной категории и конкурентной среде. Сильная сторона — понятные отчёты, удобно смотреть, где есть запас по обороту и как меняется полка. Минус — в глубокой performance-логике может не хватать детализации по эффективности рекламных связок.

AdRiver — для кого: команды, которым нужна более строгая оценка медийного и перформанс-вклада на уровне кампаний. Сильная сторона — контроль показов, посткликов и пост-вью, полезен там, где важно сверять эффективность не только по внутренней статистике площадки. Минус — требует зрелой настройки и не закрывает задачку аналитики карточек и ассортимента на самом маркетплейсе.

Как выбирать: если задача — понять рынок и найти точки роста, начинайте с MPStats или Moneyplace; если нужно проверить вклад рекламы в продажи и не зависеть от last-click, смотрите в сторону AdRiver и сопоставляйте его данные с внутренней аналитикой маркетплейса.

— @RetailMediaRu

Xchat удалён из App Store и Google play

Google Play и App Store удалили мессенджер XChat, продвигавшийся Илоном Маском как сервис с шифрованием без рекламы. Несмотря на трафик из X.com, приложение исключили из сторов. Причиной мог стать отказ от трекинга, что мешает монетизации и антифрод-системам площадок. Кейс доказывает: отсутствие рекламных инструментов делает софт уязвимым, а медийная поддержка не спасает продукт, если его политика нарушает правила маркетплейсов.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/xchat-udalen-iz-app-store-i-google-play

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

В Facebook Ads Manager появилась метрика Creative Diversity

Meta представила метрику Creative Diversity для оценки разнообразия креативов. Алгоритм Generative Recommender анализирует стиль, тему, тип хука и формат объявлений. Простое изменение цвета или ракурса теперь не работает: система пессимизирует похожие подходы. Для эффективного залива арбитражникам придется тестировать принципиально разный контент, чтобы алгоритмы лучше находили аудиторию. Инструмент выйдет из беты до конца года.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-facebook-ads-manager-poiavilas-metrika-creative-diversity

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Твои переписки с ChatGPT читают люди

OpenAI привлекает подрядчиков для ручного анализа диалогов с ChatGPT, чтобы повысить качество модели. В ходе проверки конфиденциальная информация пользователей попадает к третьим лицам. Для сферы CPA это несет прямые риски: уникальные связки, креативы и структуры лендингов, созданные нейросетью, перестают быть приватными. Главный вывод — любая информация, переданная ИИ, может быть изучена извне, что ведет к быстрому выгоранию профитных подходов …

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/tvoi-perepiski-s-chatgpt-chitaiut-liudi

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Атрибуция на маркетплейсах: от первой покупки к удержанию

За последний месяц в кабинетах рекламных сетей Ozon и Wildberries заметил одно изменение в поведении рекламодателей. Селлеры всё реже спрашивают про CPA (стоимость привлечения) первой покупки и всё чаще — про долю повторных заказов и LTV (пожизненная ценность клиента) в разрезе источника трафика.

Раньше основным метрическим якорем была стоимость привлечения нового покупателя. Сейчас в обсуждениях всплывают данные по retention (удержание) на 30-й и 60-й день с разбивкой по каналам. Ряд крупных продавцов уже переключил часть бюджета с «холодного» поиска на ретаргетинговые механики внутри рекламного кабинета — кампании на покупателей, которые ранее заказывали, но не вернулись.

Судя по цифрам в личных кабинетах, это даёт рост repeat rate (доля повторных покупок) на 5-8% при сопоставимом CIO (cost per incremental order — стоимость дополнительного заказа). На фоне снижения среднего чека (контекст 2026) такая стратегия выглядит логичной: проще удержать существующего клиента, чем искать нового в условиях растущей конкуренции за first-party data (собственные данные).

Кто тоже замечает, что запрос на атрибуцию по удержанию от клиентов стал звучать чаще, чем вопрос «сколько стоит первый заказ»?

— @RetailMediaRu

Google тестирует оплату за контент сайта

Google запустил тест программы AI Contribution Pilot, предлагая вебмастерам выплаты через Search Console за контент, повлиявший на ответы ИИ в Gemini и AI Overviews. Алгоритмы оценки вклада и формулы расчетов непрозрачны, а суммы пока скромные. Главный итог: создан важный прецедент прямой компенсации за использование авторских материалов в генеративной выдаче.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-testiruet-oplatu-za-kontent-saita

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top