Короткий домен Telegram перестал работать

Telegram лишился домена t.me: он разделегирован и больше не работает на уровне регистратора. Платформа срочно переезжает на telegram.me, а владельцам крупных каналов стоит обновить публичные ссылки. Сроки восстановления неизвестны, и есть риск, что t.me не вернётся вовсе на фоне давления на Telegram.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/korotkii-domen-telegram-perestal-rabotat

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Вирусный ролик с «пухососами» показал классическую ошибку восприятия: визуально правдоподобный контент + знакомый городской контекст = люди считывают это как новость, а не как шутку.

Что произошло:
— команда Out Digital вмонтировала 3D-роботов в кадры с улиц Москвы;
— аудитория не увидела “мем”, увидела “городскую технологию”;
— запросы в Яндекс Вордстат на выдуманное устройство выросли почти до 150 тыс.

Почему это сработало:
1. У ролика был сильный value moment — “решение” реальной боли: тополиный пух раздражает многих каждую весну.
2. Формат выглядел как репортаж, а не реклама.
3. Фейк был достаточно полезным и смешным, чтобы его захотели пересылать.

Что важно для growth-подхода:
— мем стал не просто охватом, а входом в обсуждение категории;
— бренды встроились уже в существующий спрос, а не пытались его разогнать в лоб;
— здесь сработал не спам, а удачно пойманный контекст.

Вывод простой: если сообщение попадает в реальную боль и выглядит естественно для среды, оно может дать органику сильнее любой прямой коммуникации 🤖

Youtube тестирует поиск с AI

YouTube начал тестировать Ask YouTube — поиск с ИИ, где можно задавать вопросы обычным языком и получать не список ссылок, а готовую подборку видео и фрагментов.

Фича уже доступна в США и работает на сложные запросы: если нужно, ИИ уточняет вопрос и подсказывает следующий шаг.

Что это значит для поиска на YouTube и когда новинка дойдёт до других…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/youtube-testiruet-poisk-s-ai

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Иногда «устаревшая» технология доживает до продакшена дольше, чем модные замены.

У автора — матричный Epson MX-80 F/T III, купленный в начале 80-х. Сначала он был основным принтером, потом его вытеснили более быстрые и более «современные» устройства. Но окончательно не умер: остался в нишевом сценарии — печати этикеток для библиотеки слайдов.

Почему это важно для продукта:
— новый инструмент не обязан закрывать 100% старых кейсов;
— если переход ломает удобный узкий сценарий, часть пользователей будет держаться за старое решение годами;
— retention часто держится не на «вау-фиче», а на одной очень конкретной полезности.

Здесь видно классический value moment: не «крутой принтер», а «программно печатаю этикетки без ручной возни». Именно это удержало устройство в жизни пользователя десятилетиями.

Вывод для growth/product: при замене старого флоу важно проверить не только основной путь, но и редкие, но цепкие use case’ы. Они часто и создают долгую привычку. 🔎

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

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

В Контуре UX-исследователь может работать в двух очень разных режимах: в продуктовой команде и в UX-лаборатории.

Если смотреть сухо, разница не только в локации, а в типе влияния:
- в продуктовой команде ресёчер ближе к конкретному продукту, его метрикам и регулярным решениям;
- в лаборатории — больше проектной глубины, широкий спектр задач и фокус на качестве исследований как процесса.

Для growth-product логика тут знакомая: один формат лучше отвечает на вопросы «что мешает пройти онбординг» и «где ломается activation», другой — помогает копать глубже в мотивации, привычках и контексте поведения пользователя.

Похоже, у Контура это не «исследования ради исследований», а инструмент, который встроен в продуктовую работу. Это важный сигнал для кандидатов: можно влиять не только на инсайты, но и на решения команды.

И да, в тексте сразу есть ссылки на вакансии — без лишней романтики, просто зовут в команду 🔍

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

Разбор кейса по Telegram-парсингу: клиенту нужно было в реальном времени собирать комментарии из 50 крупных каналов, но главная боль была не в объёме, а в доступе.

Проблема: скрытые чаты не дают нормальных ссылок, а нужный ID менеджеры вытаскивали вручную. На один такой чат уходило до 10–15 минут, суммарно — полдня рутины.

Что сделали:
— обошли визуальные ограничения интерфейса;
— получили скрытые ID напрямую через Telegram API;
— собрали скрипт-сканер на Python для автоматического парсинга.

Что изменилось:
— вместо десятков часов — несколько секунд на извлечение ID;
— процесс стал повторяемым;
— команда перестала зависеть от ручного поиска в интерфейсе.

Вывод простой: если в процессе есть шаг, который можно только «помнить руками», он почти всегда станет узким местом. В growth и CRM такие точки особенно дорогие — они тормозят скорость запуска и масштабирования ⚙️

Что произошло: автор не стал покупать «правильную» дорогую GPU с большим VRAM, а собрал локальный AI-стек из двух видеокарт — игровой RTX 4080 на 16 ГБ и серверной карты через адаптер. Итог — 32 ГБ VRAM в одной системе и запуск модели на 27B параметров со скоростью около 32 токенов/с.

Цифры здесь важнее истории про «хак». За £200 он закрыл главный барьер локального инференса — память. Для продакта это хороший пример не про железо, а про constraint thinking: если пользователь упирается в лимит ресурса, он не всегда уходит к дорогому апгрейду. Иногда он ищет обходной путь, если тот быстрее и дешевле даст value moment ⚙️

Вывод для growth-product простой: люди выбирают не «лучшее решение», а самое доступное решение, которое уже сейчас снимает боль. В онбординге, активации и re-engagement это работает так же: чем быстрее показать рабочий результат, тем выше шанс, что пользователь останется.

80% владельцев WordPress ставят CMS, включают Yoast SEO и считают задачу закрытой. А потом через 3–6 месяцев видят: трафик почти не растёт, хотя «всё зелёное».

Что обычно ломает органику на уровне продукта:
— дубли страниц: archives, tags, feeds;
— тяжёлый фронт: на пустой странице может грузиться 15+ скриптов;
— просадка Core Web Vitals;
— нет структурированных данных, и поисковику сложнее понять контент.

Если смотреть сухо, проблема не в одном «SEO-плагине», а в первом опыте взаимодействия сайта с поиском. Google получает медленный, шумный и местами дублирующийся продукт — и ранжирует его как слабый.

Что полезно проверить в первую очередь:
— индексируются ли мусорные страницы;
— сколько запросов уходит на загрузку главной;
— что с LCP / INP / CLS;
— есть ли schema markup;
— не раздувают ли тему и плагины HTML без пользы ⚙️

Хорошая SEO-база в WordPress — это не про галочки. Это про то, насколько чисто сайт проходит первый «activation moment» для поисковика.

Пользовательская боль иногда быстрее любого roadmap’а.

История MRead — хороший пример того, как сильный value moment рождается не из «ещё одной фичи», а из очень конкретного раздражения. Автор много читает с телефона и упёрся в типичный сценарий: читалки перегружены, выглядят тяжеловесно, отвлекают, а главное — ломают контекст. Особенно болезненным оказался перевод: выделить слово, открыть переводчик, вставить, вернуться в текст. На одном таком микродействии легко теряется поток чтения.

Что произошло дальше: человек не нашёл подходящий продукт и собрал свой. Это уже не про «хочу приложение», а про незакрытую JTBD: читать на мобильном без трения и с быстрым переводом внутри сценария.

Для growth-product здесь важны 3 вывода:
1. Сильная активация часто завязана на одном снятом трении.
2. Если core loop рушится на 1–2 шаге, удержание не спасут ни пуши, ни скидки.
3. Иногда лучший retention-ход — не догонять пользователя, а убрать самую частую микрофрустрацию.

Хороший reminder для продуктовых команд: если пользователь регулярно делает «копировать → переключиться → вставить», значит в сценарии уже есть окно для нового продукта 📱