OpenAI извинились за новый дизайн ChatGPT

OpenAI признала, что новый десктопный ChatGPT вышел перегруженным: слитые в один интерфейс Chat, Work и Codex запутали пользователей и раздули приложение почти в 10 раз. После хейта обновление откатили, а вывод простой: функции надо упаковывать в единый UX без лишнего шума, даже если это помогает росту базы.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/openai-izvinilis-za-novyi-dizain-chatgpt

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Ремаркетинг в эпоху, когда атрибуция перестала быть last-click

Классическая механика ремаркетинга за последние два года изменилась сильнее, чем за предыдущие десять. Если вы всё ещё строите стратегию возврата пользователей вокруг пикселя Meta и списков «30 дней не заходил» — пора откалибровать ожидания. Платформы по-разному считают конверсии, браузеры режут файлы cookie (небольшие текстовые файлы, которые сайты сохраняют в браузере пользователя, чтобы запоминать его между визитами), а модели атрибуции (правила, по которым система решает, какой рекламный контакт «виноват» в покупке) ушли в server-side (когда данные о событиях передаются с вашего сервера, а не из браузера пользователя — это и точнее, и устойчивее к блокировщикам). В этом разборе — четыре направления, которые реально работают в 2026 году: от смены единицы сегмента до отказа от «покажи рекламу снова» в пользу «сделай предложение, ради которого стоит вернуться».

**1. Сегмент — это не временное окно, а состояние пользователя**

Старая логика «показывали 7 дней, потом пауза» держится на привычке, а не на данных. В 2026 году выигрывают те команды, которые описывают аудиторию через поведенческие состояния: «изучил карточку, но не добавил в корзину», «положил в корзину, ушёл со страницы доставки», «купил, не открыл письмо с онбордингом». Время здесь вторично — первично намерение и место, на котором человек остановился.

Пример из практики: команда бренда одежды среднего ценового сегмента (средний чек 7–9 тысяч рублей) разделила «бросивших корзину» на два сегмента — тех, кто ушёл с этапа доставки, и тех, кто ушёл с этапа оплаты. Первым показали креативы с калькулятором стоимости и срока, вторым — с кнопкой «заказ готов, оплатите в один клик». Возврат во втором сегменте вырос в 2,4 раза относительно общего пула «брошенных корзин», хотя размер сегмента был втрое меньше. Потому что состояние разное — и предложение тоже должно быть разным.

**2. Канал ремаркетинга — это не место, где показывают рекламу, а способ передать контекст**

Самая частая ошибка 2025–2026 годов — воспринимать ремаркетинг как «ещё одну рекламную кампанию в ещё одной рекламной системе». На самом деле, после изменений в атрибуции и роста стоимости внимания, ремаркетинг — это в первую очередь способ вернуть пользователю контекст, который он потерял. А контекст удобнее доставлять там, где человек уже находится, а не там, где вам дешевле показать баннер.

Поэтому сильные команды перераспределяют бюджет между каналами по принципу «где я могу продолжить разговор, а не где я могу прервать скроллинг». Email и мессенджеры получают приоритет у e-commerce (электронная коммерция) проектов с базой от 30 тысяч контактов. Push (короткие уведомления, которые сайт или приложение отправляет на устройство пользователя) — у медиа и edtech (онлайн-образование). Платная реклама — только там, где у вас уже есть креатив, адаптированный под конкретное состояние пользователя, иначе это слив.

Пример: сервис доставки еды в городе-миллионнике вместо того, чтобы раздувать рекламный бюджет в период спада заказов, собрал push-кампанию на «тех, кто не открывал приложение 21 день» с персональным предложением на основе последней категории. Стоимость повторного заказа оказалась в 6 раз ниже, чем у «холодного» (обращение к человеку, который никогда не взаимодействовал с брендом) клиента, пришедшего через performance-кампании (кампании с оплатой за конкретное действие: клик, заявку, покупку).

**3. Креатив ремаркетинга — это не «напомни, что ты у нас был», а «объясни, почему вернуться выгодно»**

Когда аукцион (механизм торгов за показ рекламы, где победит рекламода

— @RetargetingGuidePro

ChatGPT 5.6 Luna и Terra подешевели

OpenAI резко снизила цены на GPT-5.6 Luna и Terra спустя три недели после релиза, сделав их заметно дешевле для массового использования. Sol осталась премиальной по прежнему прайсу, но получила Fast mode с ускорением до 2,5 раза. Вывод: компания давит ценой и скоростью, чтобы быстрее нарастить спрос и долю рынка.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/chatgpt-5-6-luna-i-terra-podesheveli

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Доменная зона .web делегирован в корневую зону DNS

Verisign вывела .web в корневую зону DNS: теперь это полноценный TLD, но открытая регистрация ещё не стартовала. Сначала доступ получат владельцы совпадающих доменов в .com через LRP. Вывод для рынка: хорошие EMD в .com могут стать входным билетом в .web, если успеть занять брендовые имена раньше общего запуска.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/domennaia-zona-web-delegirovan-v-kornevuiu-zonu-dns

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

В Facebook Ads появился раздел «Conversations»

Facebook Ads добавил Conversations с автоответом на комментарии: по ключевым словам можно сразу отправлять сообщение в личку. Для арбитража это новый способ прогрева и передачи ссылки без клоаки: в креативе можно просить оставить комментарий, а заинтересованных уводить с вайта на блэк уже в ДМ. Идея спорная, но её стоит тестировать.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-facebook-ads-poiavilsia-razdel-conversations

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Стратегия реактивации базы: кейс B2B-платформы и переход от лидов к доходу

Компания SaaS-сегмента (программное обеспечение как услуга) столкнулась с типичной для 2026 года проблемой: классическая воронка лидогенерации (привлечения потенциальных клиентов) перестала приносить кратный рост. Стоимость привлечения нового пользователя выросла на 22%, а цикл сделки увеличился. Вместо бесконечной закупки трафика команда сфокусировалась на RevOps (объединенной системе управления выручкой) и работе с «заснувшей» базой через ретаргетинг.

Задача: вернуть в воронку пользователей, которые зарегистрировались в демо-версии, но не совершили покупку в течение последних 90 дней, и перевести их в стадию SQL (квалифицированного для продаж лида).

Решение:
Команда отказалась от стандартных догоняющих баннеров с призывом «Купи сейчас». Вместо этого внедрили стратегию персонализированного контента, основанную на Server-Side (серверной) атрибуции.
— Сегментация на основе Topical Authority (тематического авторитета): пользователям показывали контент, отвечающий на их конкретные запросы, которые они ранее искали в поисковых системах.
— Отказ от модели Last-Click (последнего клика) в пользу MMM (маркетингового моделирования на основе данных): оценка эффективности шла по вкладу каждого касания в итоговую выручку.
— Использование AI-генерации (искусственного интеллекта) для создания 40+ вариантов креативов, адаптированных под отраслевые боли каждого сегмента.

Результат:
— Конверсия из «неактивного» в SQL выросла на 14%.
— Стоимость привлечения одного платящего клиента (CAC) снизилась на 18% за счет отказа от неэффективных каналов, которые не давали инкрементального (дополнительного) прироста.
— Увеличение LTV (пожизненной ценности клиента) на 11% благодаря качественной проработке цепочки касаний.

Урок для маркетолога:
В 2026 году ретаргетинг перестал быть инструментом «преследования» пользователя. Сейчас это инструмент выстраивания долгосрочного диалога. Если вы продолжаете использовать стандартные механики прошлого десятилетия, вы просто сжигаете бюджет. Переход к RevOps требует от маркетолога понимания не только кликов, но и реальных финансовых показателей компании. Фокусируйтесь на полезности контента, который вы транслируете в ретаргетинге: в эпоху Zero-click (нулевых переходов) пользователь должен получать ценность прямо в рекламном объявлении, не покидая платформу.

— @RetargetingGuidePro

**Когда ретаргетинг «ослеп»: как Lamoda пересобрал возврат клиента без cookie**

В 2025-2026 году классический ретаргетинг на корзину и категорию через third-party cookie превратился в лотерею. Приватность ужесточилась, атрибуция стала опираться на твои серверные данные, а клиенты увидели одну и ту же рекламу вишнёвых кроссовок 8 раз подряд. На примере Lamoda (кейс из публичных выступлений команды) разберём, как перестраивают стратегию recontact, когда старые механики теряют эффективность.

**Задача**

Lamoda (сегмент fashion e-commerce) столкнулась со снижением ROAS (окупаемость рекламы) в классическом ретаргетинге. Средний чек и так сократился на 5-7% (тренд эпохи), а repeat rate (повторная покупка) у «брошенных» сессий падал. Основная причина — не отказ аудитории от покупки, а перегруз однотипными баннерами «вы забыли товар». Частота показов на одного пользователя достигала 12-14 за неделю, кликабельность упала ниже 0,3%.

**Решение**

Команда перешла от схемы «один пиксель — одно объявление» к сценарному ретаргетингу с динамическим креативом на основе AI-парсинга поведения. Вместо того чтобы показывать один и тот же товар, ретаргетинг адаптировался под этап:

— *Брошенная корзина без просмотра альтернатив* — показывали тот же товар, но с таймером «осталось 2 шт.» (через live inventory API).
— *Пользователь посмотрел 3+ похожих модели, но не добавил в корзину* — вместо флага «купи сейчас» выдавался пуш-контент: «как носить эту модель с базовым гардеробом» (lifestyle-креатив без ценового давления).
— *Покупка была 30+ дней назад* — не повторять товар, а предложить cross-sell с персональной подборкой на основе прошлых заказов через server-side кластеризацию.

Креативы генерировались на потоке — AI собирал макет из реального фото товара + текстовой плашки, написанной отдельно для каждого сценария. Концепция стала важнее исполнения: иллюстрация «специальная подборка для вас» работала лучше, чем «скидка 10%».

**Результат (публичные данные Lamoda за 2 квартал 2025)**

— ROAS ретаргетинга вырос на 34% в сегменте «корзина +30 минут».
— Частота показов снизилась с 14 до 5 на пользователя в неделю, при этом return rate (возврат на сайт) вырос на 17%.
— LTV клиентов, вовлечённых через сценарий «life-style рекомендация», оказался на 22% выше, чем у «классического» ретаргетинга со

— @RetargetingGuidePro