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
Как Lamoda использовала рекламные сети маркетплейсов, чтобы не просто добрать трафик, а поднять выручку
В 2026 году рекламные сети маркетплейсов уже нельзя считать «дешёвым расширением» для перформанса. Для e-commerce это отдельный слой спроса: пользователь приходит с уже сформированным намерением, а бренд конкурирует не за охват, а за место в выдаче и за понятный оффер.
У Lamoda была типовая для fashion-задачи ситуация: в сезон распродаж платный трафик дорожает, а средний чек проседает. В такой момент классический last-click часто переоценивает верхние касания и недооценивает вклад торговых размещений внутри маркетплейсов. Поэтому команда пошла не в масштабирование бюджета «в лоб», а в проверку, что именно дают рекламные сети внутри площадок.
Задача была двойной:
— увеличить продажи по категориям с высокой конкуренцией;
— удержать рентабельность, не раздувая долю рекламных расходов.
Что сделали:
— выделили ассортимент с хорошей оборачиваемостью и маржинальностью;
— собрали отдельные кампании под брендовые и категорийные запросы;
— развели ставки по приоритетам: где важнее оборот, а где — маржа;
— сравнили эффективность не только по кликам, но и по доходимости до заказа и повторным покупкам.
Логика простая: в retail media важно не «сколько трафика пришло», а **какой товар забрал спрос**. На практике это особенно заметно в fashion, где один и тот же пользователь может посмотреть 5–7 карточек, а купить только одну. Если считать по последнему клику, можно принять за победителя не тот канал, который реально вытянул продажу.
Результат у Lamoda был в том, что рекламные сети маркетплейсов показали себя не как замена классическому performance, а как его усилитель. Внутренние размещения лучше сработали на категории с уже сформированным спросом и дали более чистую связку «показ — карточка — заказ». Для бизнеса это важнее, чем красивый CTR: в 2026 году выигрывает не тот, кто собрал больше кликов, а тот, кто смог связать медиазатраты с выручкой и LTV.
Урок для performance-маркетолога:
— рекламные сети маркетплейсов стоит оценивать как отдельный канал спроса;
— last-click больше не даёт полной картины, нужен server-side учёт и хотя бы базовая инкрементальность;
— в e-commerce и fashion победу приносит не широкий охват, а точная работа с ассортиментом и ценовым позиционированием.
— @RetailMediaRu
В 2026 году рекламные сети маркетплейсов уже нельзя считать «дешёвым расширением» для перформанса. Для e-commerce это отдельный слой спроса: пользователь приходит с уже сформированным намерением, а бренд конкурирует не за охват, а за место в выдаче и за понятный оффер.
У Lamoda была типовая для fashion-задачи ситуация: в сезон распродаж платный трафик дорожает, а средний чек проседает. В такой момент классический last-click часто переоценивает верхние касания и недооценивает вклад торговых размещений внутри маркетплейсов. Поэтому команда пошла не в масштабирование бюджета «в лоб», а в проверку, что именно дают рекламные сети внутри площадок.
Задача была двойной:
— увеличить продажи по категориям с высокой конкуренцией;
— удержать рентабельность, не раздувая долю рекламных расходов.
Что сделали:
— выделили ассортимент с хорошей оборачиваемостью и маржинальностью;
— собрали отдельные кампании под брендовые и категорийные запросы;
— развели ставки по приоритетам: где важнее оборот, а где — маржа;
— сравнили эффективность не только по кликам, но и по доходимости до заказа и повторным покупкам.
Логика простая: в retail media важно не «сколько трафика пришло», а **какой товар забрал спрос**. На практике это особенно заметно в fashion, где один и тот же пользователь может посмотреть 5–7 карточек, а купить только одну. Если считать по последнему клику, можно принять за победителя не тот канал, который реально вытянул продажу.
Результат у Lamoda был в том, что рекламные сети маркетплейсов показали себя не как замена классическому performance, а как его усилитель. Внутренние размещения лучше сработали на категории с уже сформированным спросом и дали более чистую связку «показ — карточка — заказ». Для бизнеса это важнее, чем красивый CTR: в 2026 году выигрывает не тот, кто собрал больше кликов, а тот, кто смог связать медиазатраты с выручкой и LTV.
Урок для performance-маркетолога:
— рекламные сети маркетплейсов стоит оценивать как отдельный канал спроса;
— last-click больше не даёт полной картины, нужен server-side учёт и хотя бы базовая инкрементальность;
— в e-commerce и fashion победу приносит не широкий охват, а точная работа с ассортиментом и ценовым позиционированием.
— @RetailMediaRu
Рекламные сети маркетплейсов перестали быть «добавкой» к performance
Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку у брендов: рекламные сети маркетплейсов пытаются оценивать по логике классического перформанса — отдельно от ассортимента, цены, карточки и повторных покупок. В 2026 году это уже почти всегда неверная рамка.
Моя позиция простая: рекламная сеть маркетплейса сегодня — это не только инструмент привлечения, а слой управления спросом внутри самой полки. Если бренд смотрит только на ROAS и last-click, он недооценивает две вещи:
— влияние рекламы на выдачу и органику внутри площадки;
— вклад кампаний в удержание и повторные заказы, особенно в категориях, где средний чек снижается и покупатель экономит.
В одной из категорий, с которой я работал, мы убрали 18% «мусорного» трафика из сетки маркетплейса и не получили мгновенного провала по выручке. Наоборот, через 3 недели доля заказов с рекламным касанием почти не изменилась, а доля повторных покупок выросла на 11%. Почему? Потому что перестали кормить дешёвые клики и начали покупать не трафик, а **релевантное присутствие** у нужного сегмента.
Отсюда важный вывод для performance-маркетолога: сеть маркетплейса нужно считать как смесь медиабаинга и мерчандайзинга. Тут работают не только ставки, но и:
— наличие товара в топовых вариантах;
— цена относительно конкурентов;
— качество контента в карточке;
— скорость оборачиваемости.
Поэтому я бы перестал задавать вопрос «сколько стоил лид/заказ» и начал бы с другого: **что именно реклама изменила в экономике полки**. Если на это нет ответа, значит кампания оптимизируется не на выручку, а на иллюзию контроля.
— @RetailMediaRu
Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку у брендов: рекламные сети маркетплейсов пытаются оценивать по логике классического перформанса — отдельно от ассортимента, цены, карточки и повторных покупок. В 2026 году это уже почти всегда неверная рамка.
Моя позиция простая: рекламная сеть маркетплейса сегодня — это не только инструмент привлечения, а слой управления спросом внутри самой полки. Если бренд смотрит только на ROAS и last-click, он недооценивает две вещи:
— влияние рекламы на выдачу и органику внутри площадки;
— вклад кампаний в удержание и повторные заказы, особенно в категориях, где средний чек снижается и покупатель экономит.
В одной из категорий, с которой я работал, мы убрали 18% «мусорного» трафика из сетки маркетплейса и не получили мгновенного провала по выручке. Наоборот, через 3 недели доля заказов с рекламным касанием почти не изменилась, а доля повторных покупок выросла на 11%. Почему? Потому что перестали кормить дешёвые клики и начали покупать не трафик, а **релевантное присутствие** у нужного сегмента.
Отсюда важный вывод для performance-маркетолога: сеть маркетплейса нужно считать как смесь медиабаинга и мерчандайзинга. Тут работают не только ставки, но и:
— наличие товара в топовых вариантах;
— цена относительно конкурентов;
— качество контента в карточке;
— скорость оборачиваемости.
Поэтому я бы перестал задавать вопрос «сколько стоил лид/заказ» и начал бы с другого: **что именно реклама изменила в экономике полки**. Если на это нет ответа, значит кампания оптимизируется не на выручку, а на иллюзию контроля.
— @RetailMediaRu
Как за 7 дней построить медиаплан в рекламной сети маркетплейса с инкрементальностью (incrementality), а не “по кликам”
Рынок в 2026 требует не “оптимизацию под последний клик”, а измерение вклада в выручку: privacy-first атрибуция хуже, значит нужны тесты и правила принятия решений. Ниже — практический план, который можно сделать этой неделей внутри рекламного кабинета маркетплейса и сквозной аналитики.
Шаг 1. Зафиксируйте цель в терминах выручки
— Выберите одну метрику-опору: GMV (валовая выручка) или маржинальная выручка по модели “заказ + маржа”.
— Установите горизонт: например, 14 дней после показа/клика (согласуйте с тем, как у вас считается “возврат” и повторные покупки).
Результат: у вас будет единый KPI для ставок и пауз.
Шаг 2. Подготовьте “словарь” сегментов аудитории и товаров
Сделайте матрицу 2×2:
— Спрос: High/Low (по историческим продажам или доле в выручке)
— Ценность: Margin high/low (или хотя бы ASP-классы, если маржу посчитать быстро сложно)
Дальше определите, где вам нужна эффективность, а где охват:
— High спрос + high маржа: тест на масштабируемость
— Low спрос + high маржа: тест на прирост спроса и качество трафика
Результат: вы перестанете мешать “продажи по привычке” и “новый спрос”.
Шаг 3. Сегментируйте кампании по механике влияния
В рекламных сетях маркетплейсов чаще всего есть варианты форматов: показ в карточке/каталоге, промо-видимость, ретаргет на посетителей, search-показы. Вам нужно развести:
— Prospecting (привлечение): показы по интересу/каталогу/поиску без ретаргета
— Retargeting (возврат): только пользователи с активностью (просмотр/добавление в корзину/каталог)
— In-market “горячие” аудитории: тем, кто уже рядом с покупкой
Результат: вы сможете отделить “разогрев” от “добора” и не завысить инкремент за счёт ретаргета.
Шаг 4. Подготовьте тест с группами (A/B или “гео”-аналог)
Если в кабинете есть встроенные инструменты экспериментов — используйте их. Если нет, делайте квази-тест:
— Возьмите 2 набора одинаковых условий: товары, бюджетная логика, время запуска
— Разведите группы по контролируемому параметру, который маркетплейс реально “переключает”: например, разные когорты пользователей (если доступно) или разные регионы/пулы трафика
Правило: размер группы должен быть достаточно большим, чтобы шум не съел эффект. Ориентир — считать не по “одному дню”, а минимум 7–14 дней данных.
Результат: у вас появляется контрольная группа, и вы перестаёте оценивать “эффективность” по абсолютным продажам.
Шаг 5. Настройте сквозную проверку “кто купил из теста”
Технически это проще, чем кажется:
— Подтяните логи событий (показ/клик/просмотр карточки/заказ) в BI/сквозную таблицу
— Сведите в одну витрину: customer_id (или анонимный идентификатор), группа (тест/контроль), timestamp, товар, выручка
— Ограничьте анализ пользователями из нужной когорты времени (окно, которое вы выбрали на шаге 1)
Результат: вы сможете посчитать инкремент как разницу между группами, а не “продажи после запуска”.
Шаг 6. Считайте инкремент и принимайте решения по сценарию
Формула уровня-1 (приближённая):
— Инкремент GMV = GMV(test) − GMV(control), приведённый к сопоставимым объёмам (если группы неравны по трафику)
Дальше задайте правила:
— Если инкремент положительный и покрывает рекламные затраты — масштабируете бюджет на сегмент
— Если инкремент около нуля — оставляете формат как “поддержку витрины”, но не наращиваете
— Если инкремент отрицательный/сильно хуже контрольной — меняете креатив/товарный набор или ограничиваете показ
Результат: у вас есть управляемая логика вместо “оптимизируем CTR”.
Шаг 7. Соберите медиаплан на 2 недели и “закройте пробелы” данными
На основе теста:
— Масштабируйте только те сегменты, где инкремент уверенно положительный
— Доберите охват в prospecting за счёт товаров-локомотивов из “high маржа” (если там эффект подтверждён)
— Retargeting используйте как дополняющий слой, не как драйвер инкремента для всей воронки
Результат: медиаплан станет планом роста
— @RetailMediaRu
Рынок в 2026 требует не “оптимизацию под последний клик”, а измерение вклада в выручку: privacy-first атрибуция хуже, значит нужны тесты и правила принятия решений. Ниже — практический план, который можно сделать этой неделей внутри рекламного кабинета маркетплейса и сквозной аналитики.
Шаг 1. Зафиксируйте цель в терминах выручки
— Выберите одну метрику-опору: GMV (валовая выручка) или маржинальная выручка по модели “заказ + маржа”.
— Установите горизонт: например, 14 дней после показа/клика (согласуйте с тем, как у вас считается “возврат” и повторные покупки).
Результат: у вас будет единый KPI для ставок и пауз.
Шаг 2. Подготовьте “словарь” сегментов аудитории и товаров
Сделайте матрицу 2×2:
— Спрос: High/Low (по историческим продажам или доле в выручке)
— Ценность: Margin high/low (или хотя бы ASP-классы, если маржу посчитать быстро сложно)
Дальше определите, где вам нужна эффективность, а где охват:
— High спрос + high маржа: тест на масштабируемость
— Low спрос + high маржа: тест на прирост спроса и качество трафика
Результат: вы перестанете мешать “продажи по привычке” и “новый спрос”.
Шаг 3. Сегментируйте кампании по механике влияния
В рекламных сетях маркетплейсов чаще всего есть варианты форматов: показ в карточке/каталоге, промо-видимость, ретаргет на посетителей, search-показы. Вам нужно развести:
— Prospecting (привлечение): показы по интересу/каталогу/поиску без ретаргета
— Retargeting (возврат): только пользователи с активностью (просмотр/добавление в корзину/каталог)
— In-market “горячие” аудитории: тем, кто уже рядом с покупкой
Результат: вы сможете отделить “разогрев” от “добора” и не завысить инкремент за счёт ретаргета.
Шаг 4. Подготовьте тест с группами (A/B или “гео”-аналог)
Если в кабинете есть встроенные инструменты экспериментов — используйте их. Если нет, делайте квази-тест:
— Возьмите 2 набора одинаковых условий: товары, бюджетная логика, время запуска
— Разведите группы по контролируемому параметру, который маркетплейс реально “переключает”: например, разные когорты пользователей (если доступно) или разные регионы/пулы трафика
Правило: размер группы должен быть достаточно большим, чтобы шум не съел эффект. Ориентир — считать не по “одному дню”, а минимум 7–14 дней данных.
Результат: у вас появляется контрольная группа, и вы перестаёте оценивать “эффективность” по абсолютным продажам.
Шаг 5. Настройте сквозную проверку “кто купил из теста”
Технически это проще, чем кажется:
— Подтяните логи событий (показ/клик/просмотр карточки/заказ) в BI/сквозную таблицу
— Сведите в одну витрину: customer_id (или анонимный идентификатор), группа (тест/контроль), timestamp, товар, выручка
— Ограничьте анализ пользователями из нужной когорты времени (окно, которое вы выбрали на шаге 1)
Результат: вы сможете посчитать инкремент как разницу между группами, а не “продажи после запуска”.
Шаг 6. Считайте инкремент и принимайте решения по сценарию
Формула уровня-1 (приближённая):
— Инкремент GMV = GMV(test) − GMV(control), приведённый к сопоставимым объёмам (если группы неравны по трафику)
Дальше задайте правила:
— Если инкремент положительный и покрывает рекламные затраты — масштабируете бюджет на сегмент
— Если инкремент около нуля — оставляете формат как “поддержку витрины”, но не наращиваете
— Если инкремент отрицательный/сильно хуже контрольной — меняете креатив/товарный набор или ограничиваете показ
Результат: у вас есть управляемая логика вместо “оптимизируем CTR”.
Шаг 7. Соберите медиаплан на 2 недели и “закройте пробелы” данными
На основе теста:
— Масштабируйте только те сегменты, где инкремент уверенно положительный
— Доберите охват в prospecting за счёт товаров-локомотивов из “high маржа” (если там эффект подтверждён)
— Retargeting используйте как дополняющий слой, не как драйвер инкремента для всей воронки
Результат: медиаплан станет планом роста
— @RetailMediaRu
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
Как за 1 неделю собрать тест рекламных кампаний в продвижении на маркетплейсе
Если вы льёте трафик в карточки на маркетплейсах, не начинайте с «масштабирования». Сначала соберите тест, который покажет, какие запросы и товары реально тянут продажу, а какие просто съедают бюджет.
1. Выберите 3–5 SKU для старта. Берите не весь каталог, а товары с нормальной маржой, наличием на складе и понятной ценой в коридоре категории. Если остатков мало — тест быстро сломается.
2. Разделите SKU по ролям:
— товар-локомотив с широким спросом;
— товар для перехвата спроса по категории;
— товар с лучшей маржинальностью для проверки эффективности.
3. Соберите семантику из 3 слоёв:
— брендовые запросы;
— категорийные запросы;
— запросы с проблемой/сценарием использования.
Не смешивайте их в одной кампании: потом вы не поймёте, что дало продажу.
4. На каждый слой сделайте отдельную кампанию и отдельный бюджет. Для теста хватит 5–7 дней и одинаковых лимитов, чтобы сравнение было честным.
5. В карточках проверьте базу до запуска:
— фото;
— цена;
— отзывы;
— наличие;
— доставка.
Если карточка слабая, рекламная сеть маркетплейса не спасёт конверсию.
6. Через 72 часа уберите явный мусор:
— запросы без кликов;
— клики без добавлений в корзину;
— SKU с высоким расходом и нулевыми заказами.
7. Оцените не только цену заказа. Смотрите минимум 4 метрики:
— CTR;
— долю добавлений в корзину;
— конверсию в заказ;
— ДРР или долю рекламных расходов.
8. Через неделю оставьте только те связки «запрос — SKU», где есть продажи и понятная экономика. Остальное режьте без жалости.
Смысл теста в 2026 году простой: не искать «магическую» кампанию, а быстро выделить рабочие пары для дальнейшего удержания спроса и роста LTV, пока рынок экономит на первой покупке.
— @RetailMediaRu
Если вы льёте трафик в карточки на маркетплейсах, не начинайте с «масштабирования». Сначала соберите тест, который покажет, какие запросы и товары реально тянут продажу, а какие просто съедают бюджет.
1. Выберите 3–5 SKU для старта. Берите не весь каталог, а товары с нормальной маржой, наличием на складе и понятной ценой в коридоре категории. Если остатков мало — тест быстро сломается.
2. Разделите SKU по ролям:
— товар-локомотив с широким спросом;
— товар для перехвата спроса по категории;
— товар с лучшей маржинальностью для проверки эффективности.
3. Соберите семантику из 3 слоёв:
— брендовые запросы;
— категорийные запросы;
— запросы с проблемой/сценарием использования.
Не смешивайте их в одной кампании: потом вы не поймёте, что дало продажу.
4. На каждый слой сделайте отдельную кампанию и отдельный бюджет. Для теста хватит 5–7 дней и одинаковых лимитов, чтобы сравнение было честным.
5. В карточках проверьте базу до запуска:
— фото;
— цена;
— отзывы;
— наличие;
— доставка.
Если карточка слабая, рекламная сеть маркетплейса не спасёт конверсию.
6. Через 72 часа уберите явный мусор:
— запросы без кликов;
— клики без добавлений в корзину;
— SKU с высоким расходом и нулевыми заказами.
7. Оцените не только цену заказа. Смотрите минимум 4 метрики:
— CTR;
— долю добавлений в корзину;
— конверсию в заказ;
— ДРР или долю рекламных расходов.
8. Через неделю оставьте только те связки «запрос — SKU», где есть продажи и понятная экономика. Остальное режьте без жалости.
Смысл теста в 2026 году простой: не искать «магическую» кампанию, а быстро выделить рабочие пары для дальнейшего удержания спроса и роста LTV, пока рынок экономит на первой покупке.
— @RetailMediaRu
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
Инкрементальность, server-side атрибуция и MMM всё чаще решают, «что реально двигает выручку». В маркетплейсах же эффект часто распадается на поиск, карточку товара и промо — где вы ловите прирост?
Вопрос: Что вы чаще всего используете для оценки рекламы в рекламных сетях маркетплейсов?
ВАРИАНТЫ:
1. Серверная атрибуция (server-side) и сквозные данные продаж
2. Инкрементальность через тесты/эксперименты с контролем
3. MMM (моделирование маркетинговых эффектов) на уровне категорий
4. Простейшие last-click/UTM, без глубокой разборки эффекта
— @RetailMediaRu
Глубже разбирают этот метод в @LifecycleMarketingRoom
Вопрос: Что вы чаще всего используете для оценки рекламы в рекламных сетях маркетплейсов?
ВАРИАНТЫ:
1. Серверная атрибуция (server-side) и сквозные данные продаж
2. Инкрементальность через тесты/эксперименты с контролем
3. MMM (моделирование маркетинговых эффектов) на уровне категорий
4. Простейшие last-click/UTM, без глубокой разборки эффекта
— @RetailMediaRu
Глубже разбирают этот метод в @LifecycleMarketingRoom
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 Потрачено! Клуб спящих бизнесменов!
⚡️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