Ретаргетинг больше не про "догнать тех, кто ушёл"

Классическая схема — пользователь зашёл на сайт, не купил, показали ему баннер, вернули. Эта воронка умирает. Не потому что ретаргетинг не работает, а потому что у людей выработался иммунитет к баннерам с "ваша корзина ждёт".

Сейчас ретаргетинг интересен в другой точке — **после первой покупки**. Не догонять упущенное, а удерживать полученное.

Средний чек проседает на 5-8%, первая покупка стоит дороже. Значит фокус смещается на retention (удержание) и LTV (пожизненную ценность клиента). А это совсем другие креативы, другие сегменты, другие метрики.

Кто продолжает настраивать ретаргетинг только на "бросил корзину" — тот оптимизирует вчерашнюю воронку.

— @RetargetingGuidePro

X перезапустил прилу на Android

X.com не просто обновила приложение, а фактически пересобрала его вокруг скорости и синхронного запуска фич с iOS. Для арбитража это сигнал снова тестировать X Ads и УБТ-связки: платформа уходит от старого формата коротких постов к видео и стримам, а значит меняются охваты, креативы и точки входа в трафик.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/x-perezapustil-prilu-na-android

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Meta внедряет ИИ-оптимизацию в Ads Manager

Meta постепенно вшивает ИИ-оптимизацию во все уровни Ads Manager: бюджет, аудиторию и креативы. Идея — автоматически перераспределять spend туда, где выше конверт и engagement. Для арбитража вывод простой: функции выглядят полезно, но их реальная эффективность пока не доказана, поэтому тестировать нужно в сравнении с ручными настройками.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/meta-vnedriaet-ii-optimizaciiu-v-ads-manager

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Ретаргетинг на удержание: как Lamoda пересобрала цепочку возврата в эпоху снижения среднего чека

В условиях 2026 года, когда потребители стали внимательнее относиться к тратам, а средний чек в ритейле просел на 6-8%, стратегия привлечения новых клиентов становится крайне дорогой. Рост бизнеса теперь базируется на удержании (retention) и увеличении LTV (пожизненной ценности клиента). Разберем, как крупные игроки fashion-сегмента пересматривают работу с «брошенными» корзинами.

Контекст и задача
Lamoda столкнулась с тем, что классический ретаргетинг по модели last-click (атрибуция по последнему клику) перестал давать прежнюю окупаемость. Пользователи все чаще изучают товары через AI-обзоры (искусственный интеллект) и социальные сети, прежде чем вернуться на сайт. Задача состояла в том, чтобы перейти от агрессивного «дожима» скидками к персонализированной коммуникации, основанной на RevOps (объединенной ответственности маркетинга и продаж за выручку).

Решение
Вместо стандартного показа баннеров с просмотренными товарами, команда внедрила событийный ретаргетинг с использованием server-side (серверной) передачи данных, что позволяет обходить ограничения privacy-first (приоритета приватности) браузеров.

— Сегментация на основе вероятности покупки. Вместо всех «брошенных» корзин алгоритм выделил три группы: «холодные» (нужен контентный подогрев), «готовые» (нужен стимул в виде бонуса) и «лояльные» (нужна информация о новинках).
— Смена креатива. Вместо прямого призыва к покупке стали использовать AI-генерацию образов: пользователю показывают не просто товар, а готовый «лук», собранный нейросетью на основе его истории просмотров.
— Инкрементальность. Для оценки эффективности внедрили MMM (маркетинговое моделирование микса), чтобы понять, сколько заказов принесли бы пользователи без воздействия рекламы.

Результат
Переход на такую модель позволил увеличить конверсию в повторную покупку на 14% в годовом выражении. При этом стоимость привлечения заказа (CAC) снизилась на 11% за счет отказа от охватного ретаргетинга на всю аудиторию. Компания перестала «перекармливать» скидками тех, кто и так готов купить, перераспределив бюджет на удержание тех, кто сомневался.

Урок
В эпоху, когда SEO смещается в сторону ответов нейросетей, ваш ретаргетинг должен перестать быть «баннерной слепотой». Главный актив — это не просто контакт с пользователем, а контекст его поведения. Сегодня выигрывает тот, кто умеет интерпретировать данные о пользователе как часть единого пути к покупке, а не как разрозненные клики. В 2026 году ретаргетинг — это не про преследование, а про помощь в выборе товара, который действительно закроет потребность клиента, а не просто увеличит выручку за счет лишнего SKU (товарной позиции).

— @RetargetingGuidePro

В РФ приняли закон о крипте: что он означает

Закон признал крипту имуществом, но запретил использовать её как платёж внутри России. Хранить можно, оплачивать товары и услуги нельзя, а обмен и обращение допустимы только через лицензированных операторов и в рамках внешнеторговых сделок. Для арбитража вывод простой: серые P2P-схемы под ударом, а легализация дохода возможна лишь через правила ЦБ и ФНС.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-rf-priniali-zakon-o-kripte-chto-on-oznachaet

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Open AI запустила рекламный сервис в ChatGPT

OpenAI запустила рекламу в ChatGPT: спонсорские блоки показываются в бесплатной версии и тарифе Go, а закупка идёт по CPM и CPC с бюджетом на уровне адсетов. Для арбитражников это пока дорогой тест: рекомендованный CPC $3–5, ограниченные гео, есть UTM и базовая статистика, но окупаемость под вопросом.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/open-ai-zapustila-reklamnyi-servis-v-chatgpt

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Ретаргетинг на инфлюенс-каналах (Mах): как запуститься без юридических рисков и собрать данные для ROAS

Если вы тестируете размещения у блогеров/инфлюенсеров (в формате Mах или похожих микс-каналов), ретаргетинг должен начинаться не с креатива, а с дисциплины: каналы → маркировка → аналитика → сегменты → измерение эффекта.

Чек-лист запуска:

— Проверьте юридическую разметку до первого показа
Убедитесь, что реклама у блогеров размечена корректно: маркировка, договорные основания, соблюдение требований к сбору 3% и отсутствию размещений на запрещённых площадках. Так вы не “лечите” последствия ретаргетом.

— Выберите каналы по принципу пригодности к отслеживанию
Для ретаргетинга важны не “охваты”, а то, как вы сможете связать аудиторию с шагами в воронке: трафик должен приходить с прозрачным источником, UTM/идентификаторами и понятной логикой попадания в аудитории.

— Настройте аналитику так, чтобы вернуть пользователей в повторные касания
До запуска подготовьте связку событий (просмотр, добавление, заявка, покупка) и правила построения аудиторий: посетители за N дней, просмотревшие конкретные страницы, начавшие форму, но не завершившие.

— Разведите сегменты ретаргетинга по намерению, а не по “всем подряд”
Создайте отдельные группы для горячих (был в карточке/формах) и для тёплых (просто пришёл из размещения). Для каждого сегмента — свой оффер: напоминание, уточнение ценности, помощь с выбором.

— Пропишите креативы под концепцию, а не под “массовую генерацию”
С учётом 2026 года, когда креативы генерят быстрее, конкурируйте концепциями: разные смыслы для разных сегментов (доказательства, сравнения, сценарии использования). Креатив должен объяснять “почему вернуться”.

— Запустите тесты с учётом privacy-first атрибуции
Откажитесь от слепой ставки на last-click. Планируйте измерение через серверную логику, когорты и инкрементальность (что поменялось именно из-за ретаргетинга). Это защищает выводы, когда идентификаторы ограничены.

— Снимайте кейс-метрики в логике ROAS и бизнес-результата
Соберите не только клики и конверсии, но и качество лидов/дальнейшие шаги: MQL/SQL по B2B, удержание/повторные действия в e-com. Для выручки в 2026 важна связка с RevOps: маркетинг должен объяснять вклад в общий результат.

когда это пригодится — когда вы подключаете новые размещения у блогеров и нужно быстро получить управляемый ретаргетинг с юридической чистотой и измеримым эффектом.

— @RetargetingGuidePro

Google выпустила новую Gemini 3.6 flash

Google выкатил новую линейку Gemini: 3.6 Flash стала основной моделью и выгоднее прошлой, при этом лучше в кодинге. 3.5 Flash-Lite — самая быстрая, подходит для рисёрча и анализа доков. Flash Cyber ориентирована на поиск уязвимостей, но доступна только в пилоте.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-vypustila-novuiu-gemini-3-6-flash

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

IOS 27 будут блокировать за долги

Apple готовит в iOS 27 механизм блокировки iPhone при просрочке по лизингу: часть функций останется доступной, чтобы можно было оплатить долг. Для CPA и партнёрского маркетинга это сигнал, что финтех и рассрочка всё глубже вшиваются в экосистему бренда, а доступ к устройству может зависеть от статуса договора.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/ios-27-budut-blokirovat-za-dolgi

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Meta разрабатывает приложение для сочинения сказок

Meta тестирует AI-приложение для создания детских сказок: пользователь задаёт героя, мир и мораль, а нейросеть сама пишет текст, рисует иллюстрации и добавляет музыку. Это шаг к массовой генерации контента, где качество, персонализация и скорость важнее ручной работы — а для арбитража и CPA это ещё один инструмент, ускоряющий упаковку креативов и кейсов.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/meta-razrabatyvaet-prilozhenie-dlia-sochineniia-skazok

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Ретаргетинг по действиям проигрывает: пора считать намерения

Штатный сценарий: пользователь зашёл на сайт, посмотрел товар, ушёл — и мы его догоняем баннером с тем же товаром три дня подряд. Знакомо? В 2025-2026 это работает всё хуже: доля block-листов растёт, браузеры режут third-party cookies, а пользователи просто перестают замечать статичные креативы. Мы провели серию A/B-тестов в нише B2B-софта и e-com: сравнили классический ретаргетинг по URL-маршрутам (посетил страницу X) с ретаргетингом, построенным на комбинации сигналов глубины взаимодействия (время на странице, скролл, клики по специфичным элементам, повторный заход). Результат: во втором сценарии CPA на повторное возвращение снизился на 22%, а LTV привлечённых через такую кампанию пользователей оказался на 17% выше через 90 дней.

Почему так? Любое действие — это лишь точка, а намерение — это паттерн. Когда человек просто открыл страницу (например, из агрегатора или по ошибке), классический ретаргетинг будет тратить бюджет на «холодного» лида,

— @RetargetingGuidePro

Google добавил вход по видеоселфи

Google тестирует вход по видеоселфи вместо пароля и 2FA: пользователь записывает короткое видео, а потом система сверяет лицо при авторизации. Это упрощает доступ, но вызывает вопросы к антифроду и защите от дипфейков. Функция доступна не всем и не работает для Workspace, детских аккаунтов и Advanced Protection.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-dobavil-vkhod-po-videoselfi

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Alibaba выпустили в паблик Qwen-image-3.0

Qwen-image-3.0 делает упор не на «красивую картинку», а на прикладные задачи: длинные промпты, сложные макеты, текст, формулы и 12 языков. Это удобный инструмент для массовой генерации простых визуалов, но пока без open-source весов и бенчей он не выглядит заменой GPT Image 2 или Nano Banana 2.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/alibaba-vypustili-v-pablik-qwen-image-3-0

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Яндекс тестирует объединение цифровой и наружной рекламы

Яндекс тестирует «Панораму» — единый формат для digital и наружной рекламы с «умным» охватом, который учитывает пересечение аудиторий и снижает частоту показов. Для рекламодателей это шанс расширить reach до 120 млн пользователей и протестировать новые placements, но в паблик-фазе важно смотреть на цену охвата и качество трафика.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/iandeks-testiruet-obedinenie-cifrovoi-i-naruzhnoi-reklamy

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Сегментация ретаргетинга, которая работает в 2026: меньше групп — больше выручки

В середине 2020-х ретаргетинг превратился в фабрику сегментов. Команды нарезали аудиторию по двадцати сигналам, запускали сотни креативов, спорили, какой lookalike точнее, и всё равно получали каннибализацию между группами. Сегодня выигрывают те, кто делает наоборот: собирают меньше сегментов, но каждый из них привязан к конкретному этапу воронки и к конкретному источнику выручки. Ниже — логика такой сегментации и четыре раздела, где она проявляется сильнее всего.

---

**1. Один сигнал поведения — один сегмент, а не сорок**

Главная ошибка последних лет — складывать поведенческие сигналы в один «тёплый» сегмент. Пользователь, который бросил корзину, и пользователь, который смотрел демо три минуты, попадают в общую корзину и получают одинаковый креатив. Конверсия у них разная, мотивация разная, средний чек разной. Когда сегмент собран по одному поведенческому событию, креатив перестаёт спорить сам с собой. Пример: e-com проект в среднем ценовом сегменте разделил «смотрел карточку товара» и «положил в корзину» на два разных сегмента с разными офферами — в первом случае подключили отзывы и UGC (контент пользователей), во втором — ограниченный по времени бонус. Возврат на рекламный рубль в сегменте корзины вырос заметно, потому что оффер перестал конкурировать с образовательным месседжем.

**2. Привязка сегмента к этапу RevOps-воронки**

В B2B маркетинг всё чаще отвечает за выручку вместе с продажами и клиентским успехом — эта модель известна как RevOps. Ретаргетинг в ней — не про «догнать лид до заявки», а про перемещение контакта между стадиями. Сегмент «был на демо, не дошёл до пилотного проекта» — это не задача performance-команды, это совместная задача с sales. И креатив для него должен быть не рекламным, а обучающим: кейс внедрения, разбор типовых возражений, приглашение на закрытый вебинар. Когда ретаргетинг работает на переход между стадиями воронки, а не на «показ рекламы ради показа», стоимость квалифицированного лида снижается, а качество диалога в отделе продаж растёт.

**3. Отказ от last-click-метрик в пользу инкрементности**

Атрибуция последнего клика — на которой долго держался ретаргетинг — в 2026 окончательно уступила место privacy-first подходам: server-side tracking, media mix modelling, инкрементное тестирование. Для практики это значит следующее: сегмент, который при last-click показывал нулевую конверсию, может давать реальный вклад в выручку, потому что работает как сопровождение основного касания. Хороший пример — сегмент «пользователи, взаимодействовавшие с email-рассылкой», который раньше списывали как «пересечение каналов». После корректной инкрементной проверки выяснилось, что он усиливает конверсию direct-трафика в два раза. Сегмент нельзя оценивать только по рекламной платформе — нужно смотреть на его роль в общей экосистеме касаний.

**4. Retention-сегмент как замена сегменту «первая покупка»**

В e-commerce средний чек снижается уже несколько кварталов подряд, и логика «любой ценой получить первую покупку» перестала окупаться. Выигрывает модель, где ретаргетинг работает на вторую, третью и пятую покупку. Сегмент «купил один раз за 90 дней, не покупал 60» важнее, чем «бросил корзину вчера». Для него работают другие месседжи: не скидка, а история продукта, программа лояльности, ранний доступ к новинкам. Такой сегмент дешевле в обслуживании и стабильнее по предсказуемости, потому что опирается на уже состоявшийся опыт, а не на намерение.

---

Сегментация ретаргетинга в 2026 — это не вопрос технологий и не вопрос креатива. Это

— @RetargetingGuidePro