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

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

Почему LTV важнее первой продажи в 2026

Снижение среднего чека в ритейле вынуждает нас окончательно забыть про погоню за дешевой первой покупкой. Раньше мы заливали бюджет в охват, надеясь на масштабирование, но сейчас юнит-экономика беспощадна: стоимость привлечения клиента (CAC) при текущих ставках аукциона съедает всю маржу на старте.

В эпоху экономии покупателя единственным способом выжить становится удержание (retention) и работа с базой через точечный ретаргетинг. Если вы до сих пор оцениваете эффективность только по последнему клику (last-click), вы теряете деньги. Переход к модели маркетингового микса (MMM) и анализ инкрементальности — это уже не прихоть, а способ понять, не просто ли мы платим за тех, кто и так купил бы через поиск. Выигрывает тот, кто превращает разового клиента в постоянный поток выручки.

— @RetentionPaid

В публичный доступ вышли Gemini 3.8 Live и Gemini 3.8 Live Extended Thinking

Google представила Gemini 3.8 Live и Extended Thinking — голосовые ИИ-модели с поддержкой 97 языков и функцией параллельного мышления. Инструмент умеет выполнять фоновые задачи и анализировать видео в реальном времени, не прерывая диалог. Высокое качество распознавания речи и доступ через API позволяют эффективно использовать модели для автоматизации воронки продаж, обработки лидов и создания интерактивных креативов.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-publichnyi-dostup-vyshli-gemini-3-8-live-i-gemini-3-8-live-extended-thinking

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Топ 5 spy-сервисов для Facebook

В обзоре сравниваются пять spy-сервисов для Facebook: от бесплатной Library до профессиональных AdSpy и Tyver. Автор оценивает их по глубине аналитики, охвату и цене. Главный вывод: бесплатные решения не показывают профитность креативов, поэтому для работы в плюс необходим платный софт. Лидером рейтинга стал Tyver за баланс стоимости и функций. Инвестиции в спай окупаются за счет быстрого поиска рабочих подходов и экономии бюджета на тестах новы…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/top-5-spy-servisov-dlia-facebook

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Meta добавила платную подписку на свои соцсети

Meta расширяет программу Meta Verified, внедряя подписку Meta One с тремя тарифами стоимостью до 19,99 долларов. Пакеты включают верификацию и доступ к ИИ компании. Несмотря на скепсис по поводу нейросетей, синяя галочка остается важным инструментом для арбитража. В нише УБТ верифицированные аккаунты моделей повышают траст и упрощают залив. Подписка становится техническим расходом, требующим оценки окупаемости в рамках связок.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/meta-dobavila-platnuiu-podpisku-na-svoi-socseti

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Когда lookalike перестаёт работать, а вы продолжаете его лить

Месяц назад разобрал три кейса подряд: у всех одинаковая картина — lookalike-сегмент по 1% покупателей стабильно деградирует третий месяц подряд. Стоимость привлечения растёт на 15-20%, при этом аудитория визуально «та же самая» в рекламном кабинете. Знакомо?

Проблема не в качестве самой похожей аудитории. Проблема в том, что источник для обучения модели перестал отражать ваших лучших клиентов. Вы продолжаете скормить алгоритму аудиторию покупателей, среди которых 70% — это разовые заказы по акции в три месяца назад. А ваша экономика сейчас держится на повторных покупках и тех, кто пришёл через блогеров полгода назад. Lookalike технически работает корректно — он ищет похожих на тех, кого вы ему дали. Просто «тех» уже не существует в вашей воронке в прежнем качестве.

Что мы делаем в таких случаях вместо бесконечной смены процентов LAL.

Первое — пересобираем сид (seed). Не просто «покупатели за 180 дней», а сегмент с фильтром по LTV, давности последней покупки и средней маржинальности. Платформа умеет загружать такие сегменты, вопрос в дисциплине аналитики до этого шага.

Второе — комбинируем с собственными данными. Если у вас есть качественная база email + поведение на сайте, делаем гибрид: выгружаем её в платформу как custom audience, строим похожих на неё, отдельно строим похожих на покупателей из CRM (система управления клиентскими отношениями), а затем в рекламной кампании миксуем креативы под каждый сегмент. Звучит банально, но в половине проектов этот шаг пропускают годами.

Третье — перестаём измерять эффективность lookalike в отрыве от верхней воронки. Privacy-first атрибуция (server-side — серверная передача данных, MMM — маркетинг-микс моделирование, incrementality — оценка прироста от рекламы) теснит last-click, и это хорошо: вы наконец-то видите, что LAL даёт не прямые последние клики, а прогретый спрос, который конвертируется через email и прямые заходы через 7-14 дней.

Четвёртое — тестируем lookalike от подписчиков и лидов, а не только от покупателей. Парадокс: в проектах с длинным циклом сделки сегмент «похожие на тех, кто смотрел 3 страницы кейсов и скачал гайд» стабильно дешевле в CAC (стоимость привлечения клиента) и качественнее по удержанию, чем классический LAL по покупкам.

Главный вывод, к которому мы пришли: lookalike — это не «волшебная кнопка масштабирования», а один из способов валидации того, насколько хорошо вы понимаете собственный продуктовый fit (соответствие продукта потребностям рынка). Если модель деградирует — проблема почти всегда в вашей обучающей выборке, а не в платформе.

Проверьте, что именно вы отдаёте алгоритму как образец своего идеального клиента. Часто ответ неприятный.

— @RetentionPaid

В Telegram Ads добавили Banner in Bot

В Telegram Ads появился формат Banner in Bot для показа рекламы внутри ботов с аудиторией от 1000 человек. Инструмент таргетируется не на площадки, а на пользователей — по интересам, номерам телефонов и подпискам. Пока доступны только текстовые креативы по ставкам Target Users. Новинка позволяет напрямую через стандартный кабинет охватывать целевую аудиторию прямо в их диалогах с ботами.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-telegram-ads-dobavili-banner-in-bot

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Anthropic готовит к запуску Claude Money

Anthropic анонсировала Claude Money — ИИ-сервис для управления личными финансами и автоматизации платежей. Инструмент позволяет подключать банковские карты для анализа расходов, планирования бюджета и проведения транзакций. Это переход от консультационных моделей к полноценным финансовым агентам. Внедрение технологии позволит пользователям делегировать нейросети рутинные задачи, включая оплату токенов и подписок на необходимые рабочие сервисы.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/anthropic-gotovit-k-zapusku-claude-money

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Meta ограничивает расходы на токены для сотрудников

Meta ввела внутренние лимиты на использование ИИ из-за резкого роста расходов: в 2026 году только на сотрудников заложены миллиарды долларов, а общий бюджет на ИИ-инфраструктуру оценивается в 130–145 млрд. Вывод простой: даже у Big Tech ИИ перестал быть бесплатной игрушкой и требует жёсткого контроля затрат.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/meta-ogranichivaet-raskhody-na-tokeny-dlia-sotrudnikov

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Ретаргетинг перестал быть «догонялкой» — он стал отдельной unit-экономикой

Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку: ретаргетинг считают как дешевый источник конверсий, а не как инструмент управления маржой. В 2026-м это уже устаревший подход. Когда средний чек в e-com проседает, а last-click всё хуже отражает вклад канала, выигрывает тот, кто строит ретаргетинг как слой с разной экономикой по сегментам.

У меня рабочее правило простое: **не бывает одного ретаргетинга на все аудитории**. Есть минимум три разные задачи:
— добрать тех, кто был близко к покупке;
— вернуть тех, кто уже покупал, но ушёл в паузу;
— дожать тех, у кого высока вероятность повторного заказа, но низкий шанс на реактивацию без скидки.

И у каждого слоя — свой допустимый CPA, своя частота, свой креатив и свой оффер. Если этого не разделять, кампании быстро «съедают» выручку: доталкивают и так горячих, но не возвращают тех, кто реально влияет на LTV.

В одном проекте я видел показательный эффект: после разнесения ретаргетинга по трем сегментам и отсечения лишней частоты доля повторных покупок выросла заметнее, чем общий объём трафика. Без масштабного роста бюджета. Просто потому, что мы перестали платить за показ тем, кто и так купил бы, и начали платить за вероятность следующей покупки.

Мой вывод такой: в privacy-first среде ретаргетинг надо мерить не по CTR и даже не по «конверсиям в кабинете», а по инкрементальной выручке и влиянию на LTV. Иначе это не performance-канал, а дорогая привычка.

Если у вас ретаргетинг всё ещё сводится к одному пулу «все посетители за 30 дней», вы, скорее всего, недозарабатываете на самой понятной аудитории.

— @RetentionPaid

Claude Cowork, Claude Design объединили в один Claude

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/claude-cowork-claude-design-obedinili-v-odin-claude

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Microsoft планирует вставлять рекламу в игры

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/microsoft-planiruet-vstavliat-reklamu-v-igry

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Ретаргет у блогеров в 2026: как не переплатить за «тёплую» аудиторию

Рынок интеграций у блогеров до сих пор живёт без единой прайс-логики: цену назначает автор, а вы покупаете не охват, а шанс на конверсию внимания в деньги. Для ретаргета это особенно важно — дорогой пост не обязан давать дешёвый клик или высокий LTV.

— **Оценивайте блогера как источник сегмента, а не как медиа-носитель.**
Смотрите не на подписчиков, а на то, какую аудиторию вы потом сможете догнать ретаргетом: вовлечённые, досмотревшие видео, перешедшие по ссылке, сохранившие пост.

— **Считайте стоимость не размещения, а квалифицированного контакта.**
Если после интеграции можно собрать 1 000–5 000 пользователей в ретаргет-сегмент, сравнивайте цену с CPA повторной конверсии, а не с CPM в лоб.

— **Проверяйте, где теряется маржа.**
Высокий чек блогера часто съедает экономику на этапе догрева: креатив, посадка, окно атрибуции, частота касаний. Если цепочка не бьётся, «дорогой трафик» становится убыточным.

— **Ставьте измерение до сделки.**
Договоритесь о ссылках, UTM-метках, промокодах, пикселях, server-side событиях и раздельных сегментах. Без этого вы увидите красивый охват, но не поймёте вклад в выручку.

— **Тестируйте маленькими пакетами, а не ставкой на один крупный выход.**
В 2026 году, когда креативы легко генерируются массово, разница чаще в концепции и составе аудитории. Лучше проверить 3–5 авторов с разным CPM, чем купить один «премиальный» слот.

— **Сравнивайте блогера с альтернативой в paid social.**
Если у вас уже есть ретаргет по видео, CRM-база или lookalike, считайте, не дешевле ли усилить эти сегменты через привычные кабинеты вместо дорогой интеграции.

Когда это пригодится: когда нужно купить у блогера не «имидж», а управляемый поток тёплой аудитории в ретаргет и понять, сходится ли юнит-экономика.

— @RetentionPaid