Google по ошибке удалил тысячи сайтов

Google массово банил сайты на Blogger из-за сбоя в автоматической модерации: система ошибочно нашла malware в контенте и снесла тысячи сайтов, часть — повторно после восстановления. Для вебмастеров вывод простой: даже трастовая платформа не защищает от ложных срабатываний, а автоматический антифрод может положить и вайт, и ферму.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-po-oshibke-udalil-tysiachi-saitov

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

3 инструмента для social listening: что брать SMM-лиду в 2026

Если задача не просто «считать упоминания», а собирать картину по бренду, конкурентам и темам в режиме почти реального времени, social listening остаётся одним из самых полезных классов SMM-дашбордов. Ниже — три инструмента, которые чаще всего сравнивают между собой, если нужен баланс между мониторингом, отчётностью и управлением репутацией.

Brand24 — для команд, которым важны упоминания в соцсетях, медиа и на площадках вокруг них — сильная сторона: быстрый запуск, понятные отчёты, удобен для ежедневного мониторинга и алертов — минус: глубина аналитики и кастомизации может быть недостаточной, если нужен сложный корпоративный контур с несколькими ролями и источниками данных.

MentionLytics — для тех, кто хочет собрать более узкий набор задач по social listening без перегруза лишними функциями — сильная сторона: акцент на отслеживании упоминаний, конкурентов и тем по ключевым словам — минус: как и у многих нишевых решений, при росте требований к интеграциям, правам доступа и командной отчётности может быстро упереться в потолок.

Meltwater — для крупных брендов и B2B-команд, которым нужен не только social listening, но и медийный мониторинг в широком смысле — сильная сторона: мощная аналитика, широкий охват источников, подходит для регулярной отчётности на уровне руководства — минус: высокая сложность внедрения и обычно более тяжёлый бюджет; для малого SMM это часто избыточно.

Как выбирать: сначала определите, что для вас важнее — скорость мониторинга, глубина аналитики или ширина охвата; затем проверьте, умеет ли инструмент собирать именно те источники, по которым вы защищаете бренд и считаете вклад SMM в выручку, а не просто красивый поток упоминаний.

— @SMMreportingRu

OpenAI сделала ChatGPT-5.6 Luna бесплатной

OpenAI делает ставку на доступность: ChatGPT-5.6 Luna стала бесплатной на сайте, а в Sol добавили ползунок глубины рассуждений для ускорения ответов. Для сложных запросов готовят кнопку Think. Пока это веб-эксклюзив, но вывод очевиден: OpenAI усиливает продукт и давит на конкурентов бесплатным доступом.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/openai-sdelala-chatgpt-5-6-luna-besplatnoi

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Metamask представил свою криптокошелёк для ИИ

MetaMask выпустил криптокошелёк для ИИ-агентов, который позволяет им самим проводить платежи, торговать фьючерсами и свопами, а также делать ставки без участия человека. Вывод простой: под «мёртвый интернет» уже строят рабочую инфраструктуру, а контроль остаётся только на опасных транзакциях и в ручном подтверждении.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/metamask-predstavil-svoiu-kriptokoshelek-dlia-ii

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Переход от охватов к Revenue Operations в B2B-секторе: опыт SaaS-платформы

Компания: поставщик корпоративного программного обеспечения для автоматизации складских процессов.

Задача: оценить эффективность SMM-стратегии в условиях, когда классическая цепочка «клик — регистрация — продажа» перестала давать прозрачные данные из-за ограничений политики конфиденциальности (privacy-first атрибуция). Маркетинговый отдел столкнулся с тем, что контент-маркетинг в социальных сетях генерирует охваты, но привязка к закрытым сделкам стала статистически невозможной через стандартные инструменты аналитики.

Решение: компания перешла на методологию Revenue Operations (общее управление доходами). Вместо отслеживания линейных показателей, SMM-команда сфокусировалась на создании Topical Authority (тематического авторитета). В профильных сетях начали публиковать глубокие технические кейсы, которые отвечают на сложные запросы в рамках экосистем AI-поиска. Контент перестал быть «лидогенерящим» в лоб, он стал экспертной базой для отдела продаж. Интеграция данных с CRM позволила отслеживать, как количество касаний с экспертным контентом коррелирует с сокращением цикла сделки.

Результат:
— Снижение стоимости привлечения клиента на 14%, несмотря на рост затрат на производство контента.
— Увеличение среднего чека на 11% за счет того, что клиенты, прогретые контентом, изначально осознавали ценность продукта, что минимизировало запрос на скидки.
— Использование модели MMM (моделирование маркетингового микса) показало, что вклад SMM в итоговую выручку недооценивался на 25%, так как ранее учитывались только прямые переходы, без учета «ассоциированных конверсий» на этапе принятия решений.

Урок для SMM-лида: в 2026 году влияние социальных сетей на B2B-сегмент измеряется не кликами, а тем, насколько контент сокращает путь клиента до покупки и повышает его осведомленность. Если ваша стратегия всё еще завязана на количестве переходов, вы теряете возможность доказать влияние маркетинга на общую прибыль компании. Переходите от оценки инструментов к оценке вклада в выручку через комплексный анализ данных, где SMM — это лишь один из этапов формирования доверия, а не финальный конверсионный рычаг.

— @SMMreportingRu

Я короче хз зачем мне это , но напишу!
Короче смотрим за "ноунейом" ( ЕЮ ) и тот вообще крышей поехал) взял себе крутанул канал на 1млн подписчиков и хочет сделать его своим основным?
Армия ботов в перед!

Вот его новый канал если что.. https://t.me/+vKOoe6K4yL0wMzEy

Почему метрика охвата стала бесполезной для стратегии роста

В 2026 году мы наблюдаем окончательную смерть охвата как ключевого показателя эффективности (KPI) в SMM. Еще три года назад мы гнались за широким охватом, полагая, что чем больше людей увидели логотип, тем выше шансы на конверсию. Сегодня в эпоху нулевых кликов (zero-click), когда алгоритмы социальных сетей стремятся удержать пользователя внутри платформы, а поисковые системы выдают готовые ответы через искусственный интеллект, охват перестал быть прокси-метрикой для бизнеса.

Основная проблема в том, что охват в социальных медиа сейчас максимально размыт. Благодаря тому, что AI-алгоритмы генерируют бесконечные потоки контента, системы ранжирования показывают посты случайным пользователям, которые не имеют никакого отношения к целевой аудитории бренда. Мы видим отчеты, где охват растет на 40%, но показатели удержания клиентов (retention) и доходы на одного пользователя остаются статичными. Это ловушка «пустых просмотров».

Для SMM-лида сегодня критически важно переключаться на метрики, которые показывают глубину взаимодействия с брендом. Я предлагаю сфокусироваться на трех показателях, которые реально влияют на выручку:

— Авторский авторитет (Topical Authority). Мы оцениваем, как часто наш бренд упоминается в контексте конкретных экспертных тем, по которым нас ищут в сети. Это отражает готовность аудитории доверять нам как источнику смыслов.
— Прирост целевой базы в закрытых каналах. Глубина взаимодействия с брендом в мессенджерах или сообществах, где мы владеем контактом, важнее, чем лента соцсети, которую пользователь скроллит бездумно.
— Инкрементальность (incrementality). В условиях, когда автоматизированные системы атрибуции (отслеживания источников) работают с трудом из-за защиты данных, мы обязаны проводить тесты: как изменится поведение группы, если мы отключим конкретный канал коммуникации.

На практике одного крупного B2B-проекта мы увидели, что сокращение медийного охвата на 60% при одновременном увеличении плотности полезного контента для текущих клиентов привело к росту LTV (пожизненной ценности клиента) на 12%. Выяснилось, что «шумные» охваты только размывали наш фокус.

В эпоху RevOps (общей ответственности за выручку) SMM-лид должен уметь обосновать, почему отсутствие роста охвата — это осознанное решение в пользу качества аудитории. Если ваш контент не помогает клиенту принять решение о покупке или не укрепляет лояльность, то размер аудитории теряет всякий смысл. Переходите от количества просмотров к измерению того, насколько глубоко бренд стал частью системы принятия решений вашего покупателя.

— @SMMreportingRu

Атрибуция на основе данных (MMM) против инкрементальности

В условиях эпохи privacy-first (приоритета конфиденциальности) и усложнения путей пользователя, маркетологи всё чаще обращаются к методам, не зависящим от передачи индивидуальных данных.

Маркетинговое моделирование микса (MMM) — это статистический анализ исторических данных, который оценивает влияние маркетинговых каналов на продажи. Оно позволяет увидеть общую картину, учитывая внешние факторы: сезонность, макроэкономику и действия конкурентов.

Инкрементальность (прирост) — это метод измерения, отвечающий на вопрос: «Совершил бы клиент покупку, если бы не увидел конкретную рекламу?». Это проверка на «чистоту» результата через A/B-тесты или контрольные группы, где одной части аудитории показывают рекламу, а другой — нет.

Главное отличие: MMM дает стратегический обзор эффективности всех каналов в комплексе, тогда как инкрементальность фокусируется на проверке гипотезы о том, приносит ли конкретный канал дополнительную ценность.

Типичная ошибка — пытаться использовать MMM для оптимизации кампаний в реальном времени. Это инструмент для долгосрочного планирования. Использование инкрементальности как единственного метода оценки всей стратегии ведет к недооценке охватных кампаний, которые работают на узнаваемость, а не на мгновенный отклик.

Пример: B2B-компания внедряет эксперимент по остановке рекламы в узком сегменте поиска для проверки инкрементальности. Выясняется, что 70% кликов были «каннибализированы» органическим поиском. В итоге компания перераспределяет бюджет из этого канала в контент-маркетинг для укрепления тематического авторитета (Topical Authority).

— @SMMreportingRu

Параллельный взгляд на тему — @AutoBrandCases

Почему я перестал смотреть на ER как на главный показатель SMM

В 2026 году я всё чаще вижу одну и ту же ошибку: SMM-лид открывает дашборд, смотрит на ER (engagement rate — показатель вовлечённости) и делает вывод, что контент «работает» или «не работает». Для меня это уже слишком грубая оптика.

ER полезен, но только как сигнал внутри воронки, а не как итоговый KPI. Он не отличает любопытство от ценности. Пост может собрать много реакций и при этом не сдвинуть ни узнаваемость, ни переходы на сайт, ни заявки, ни удержание аудитории. Особенно сейчас, когда zero-click (безкликовая) среда забирает всё больше внимания: люди читают, сохраняют, обсуждают — и не всегда кликают.

В моих проектах самый частый перекос выглядит так: команда оптимизирует публикации под охват и реакцию, а потом удивляется, что канал растёт «вширь», но не даёт бизнес-эффекта. Я считаю, что SMM-дэшборд должен отвечать не на вопрос «понравилось ли?», а на вопрос «что изменилось после контакта с контентом?».

Я бы строил отчётность так:
— верхний уровень: охват, досмотры, удержание внимания, доля новых подписчиков;
— средний уровень: сохранения, переходы, ответы, повторные визиты;
— нижний уровень: вклад в лиды, в повторные покупки, в выручку или хотя бы в качественные микроконверсии;
— отдельным слоем: сравнение контента по типам — экспертный, продуктовый, репутационный, комьюнити.

**Мой вывод простой:** в сильном SMM ER не главный судья, а лишь один из свидетелей. Если дашборд не показывает связь между контентом и поведением аудитории, он красивый, но бесполезный. И чем выше конкуренция за внимание, тем важнее считать не реакцию, а эффект.

— @SMMreportingRu

Глубже разбирают этот метод в @HeatmapToolsRu

Дашборд SMM за 7 дней: от метрик до управленческих решений

Маркетинг в 2026 упирается не в «охват любой ценой», а в управляемую связку: контент → спрос → выручка (или её прокси). Ваша задача — за неделю собрать дашборд, который отвечает на 3 вопроса: что работает, где теряем, что меняем в следующем цикле.

Шаг 1. Зафиксируйте одну рамку результата на квартал (1 лист)
Выберите один целевой результат под ваш контур:
— B2B: MQL/SQL (или pipeline creation — создание возможностей) и стоимость за неё
— E-com: повторные покупки/удержание, LTV, вклад в выручку через повторные заказы
— Общий: рост доли брендового поиска и доли «позже-конвертирующих» сессий (если last-click часто врёт)
Смысл: дашборд должен поддерживать ревенью-связку (выручка/маржинальность), а не только «посты».

Шаг 2. Разведите метрики на 4 слоя (сразу в таблице)
Сделайте 4 вкладки/блока:
1) Производство: публикации, форматы, длительность контента (сколько и как)
2) Охват и интерес: показы, ER (вовлечённость), CTR на материалы/лендинги
3) Поведение и спрос: клики в профили/сообщения, визиты на ключевые страницы, подписки, возвраты
4) Бизнес-эффект: лиды, MQL/SQL, выручка/заказы, повторные покупки, LTV, брендовый поиск
Правило: не пытайтесь сразу мерить «выручку» на уровне каждого поста — вы измеряете вклад слоями и цепочками.

Шаг 3. Подключите единый ключ для склейки данных (иначе дашборд будет красивым, но бесполезным)
Выберите способ атрибуции под вашу зрелость:
— Минимум: UTM-метки + единый справочник кампаний (названия одинаковые везде)
— Лучше: серверная атрибуция (server-side) или интеграция с CRM/сквозной аналитикой
— Если доступно: инкрементальность/серии тестов (хотя бы микро-тесты для контента)
Важно: в отчёте держите переменную «кампания/тематика», а не только «канал».

Шаг 4. Соберите матрицу “тематика × формат” и привяжите к ней бизнес-метрики
Сегментируйте контент хотя бы на 5–8 тематик (проблема/кейсы/обучение/продукт/соцдоказательство).
Для каждого сочетания «тематика × формат» посчитайте:
— средний ER и CTR (как индикаторы качества)
— долю переходов на ключевые страницы (поведенческий слой)
— стоимость результата бизнес-слоя (CPL/MQL/SQL или стоимость привлечения к повторной покупке)
Если бизнеса пока мало: используйте промежуточный прокси — например, создание возможностей в B2B или регистрация/заявка на демо. Это допустимо, если прозрачно.

Шаг 5. Добавьте “потери” как отдельные метрики (иначе вы не поймёте, что чинить)
В дашборд положите воронку с 3–4 шагами:
— Контент → клики/действия (визиты на ключевые страницы)
— Визиты → лид/заявка/сообщение
— Лид → MQL/SQL (или квалификация)
— Для e-com: визит → покупка → повторная покупка в периоде
Дальше — 1 строка на каждую ступень: конверсия и объём. Так вы увидите, где проблема: в интересе или в квалификации/продажах.

Шаг 6. Сделайте “операционный” блок: что менять на следующей неделе
Добавьте таблицу «топ-5 тем/форматов» и «анти-топ-5» по комбинированной эффективности:
— эффективность = нормализованный показатель интереса (CTR/ER) × конверсия в ключевое действие
Никакой магии: если топ по ER, но провал на конверсии — значит, контент цепляет, но не ведёт к смыслу/офферу.

Шаг 7. Введите ритм обновления и правило интерпретации (чтобы отчёт не умер через неделю)
— Обновление: ежедневно сбор сырых данных, финальные итоги — раз в неделю
— Сравнение: неделя к неделе + к скользящему среднему за 4 недели
— Интерпретация: если менялся продукт/цена/оффер/рекламная поддержка — отмечайте это в комментарии к дашборду

Если хотите, пришлите: ваш канал(ы) (TG/Instagram/YouTube/VK/LinkedIn), тип бизнеса (B2B или e-com) и какие системы стоят (CRM, сквозная аналитика, таблицы). Я предложу конкретный набор полей и пример структуры дашборда под ваш стек.

— @SMMreportingRu

Дашборд для SMM-лида: «Контент → Ценность → Выручка» без last-click

Если у вас уже есть отчётность по охватам и ER, дальше неизбежно встаёт вопрос: что из SMM реально двигает выручку, а что просто красиво выглядит. В 2026 last-click атрибуция слабнет (приватность, server-side, MMM и incrementality становятся нормой), поэтому дашборд должен фиксировать цепочку: контент формирует спрос/доверие, а продажи и удержание уже отвечают за деньги.

Ниже — как сделать дашборд за неделю, чтобы он был управляемым, а не “витриной”.

Шаг 1. Определите 3 «узла» воронки SMM (без попытки угадать один KPI на всё)
— Узел 1: спрос/видимость (Topical Authority)
— Узел 2: квалификация интереса (переход к диалогу/контакту)
— Узел 3: бизнес-результат (выручка, LTV-процессы, retention)

Минимально достаточно связать узлы через общие идентификаторы: бренд/продукт + временное окно (неделя/месяц). Не пытайтесь строить атрибуцию “пост номер 17 → сделка”.

Шаг 2. Установите матрицу метрик на каждый узел (по 3 показателя)
Для Узла 1 (видимость):
— доля брендовых упоминаний (или запросов с брендом) в рамках вашей тематики
— доля контента, который отвечает интенту (инфо-материалы “как выбрать/сравнить/понять критерии”, а не просто “новости бренда”)
— индекс качества публикаций: % материалов, которые получили собственные цитаты/ссылки от отрасли (reposts, упоминания в экспертной среде)

Для Узла 2 (квалификация):
— CTR из соцсетей в “следующий шаг” (не в подписку, а в целевое действие: демо/встреча/материал для b2b-решения)
— доля лидов, которые прошли первичную квалификацию (MQL/SQL или их русская версия — “лид, который соответствует требованиям”)
— стоимость квалифицированного лида (CPLq): затраты SMM/инфлюенсеров, делённые на лиды “дальше по воронке”, а не на все переходы

Для Узла 3 (деньги):
— выручка на квалифицированный лид (Revenue per SQL) или эквивалент в вашей CRM
— конверсия “контакт → сделка” по когортам источника “соцсети/контент”
— вклад в retention-цикл (например, доля клиентов, которые дошли до N-й стадии после контакта в период, когда контент был активен)

Шаг 3. Постройте связь “контент → события” через категории, а не через ID публикаций
Создайте справочник “Категории контента” (5–8 штук), чтобы каждое видео/пост относилось к категории:
— “обучение/гайд”
— “кейсы и разборы”
— “сравнения и критерии выбора”
— “продуктовые объяснения (как работает)”
— “индустриальные исследования/данные”
— “инфлюенсеры: экспертные форматы”
Важно: воронка строится на категории, потому что AI-overviews и zero-click уменьшают роль точного клика и растягивают эффект.

Шаг 4. Сделайте “скользящие когорты” по времени (это заменяет last-click)
Возьмите окно 4–8 недель:
— Когорта 1: контент активировался в период W1–W4
— Когорта 2: W5–W8
Дальше смотрите, как в CRM меняются показатели конверсий/выручки по этим когортам источника “соцсети/контент-категории”. Даже простая когорта лучше, чем “пост в день подписки”.

Шаг 5. Включите incrementality-логику без сложной науки
На этой неделе не нужен полноценный MMM. Достаточно:
— Разделите кампании/публикации на тест/контроль по времени или по категориям (например, часть бюджета ушла в “сравнения/критерии”, остальная — в “кейсы”).
— Сравните изменение целевых KPI Узла 2 и Узла 3 в когортном разрезе.
Если есть ресурсы — используйте “гео/аудитория” в платном продвижении (только белые сегменты и корректные настройки).

Шаг 6. Архитектура дашборда (1 страница = 6 блоков)
Блоки:
— 1) Динамика Узла 1: бренд/тематика + качество контента по категориям
— 2) Динамика Узла 2: CTR в целевое действие + CPLq + доля квалифицированных
— 3) Лидеры категорий: где лучший CPLq и качественная конверсия
— 4) Когорты: выручка

— @SMMreportingRu

1. Выкатить ни какую он-лайн конфу я естесвенно не выкатил, потерпите

2. После прошлого видео (тык) мой канал теперь имеет юзер @PO_YICA_BRAL

3. Держите вечернее видео, я нажрусь и спать

Чото надо ещё сказать? Ну, можно лишь добавить Настя #MelBet верни деньги, не играй с огнём, со мной лучше не ссориться. Спасибо.

P.S. Бабка-то, похоже, не своей..... см. видео!

С уважением, Иванов Е.Ю!

🎁 РОЗЫГРЫШ $2000 ОТ SERG ACCS

🥇 1 место — $1000
🥈 2 место — $700
🥉 3 место — $300

Как участвовать:
1️⃣ Подпишитесь на канал
2️⃣ Нажмите «✅ Участвую»
3️⃣ Получите 1 стартовый билет

Больше билетов:
🛒 Покупки — минимум 1 билет, далее +1 за каждые полные $50 реальной оплаты. Максимум — 50.
👥 Рефералы — +5 за первую подходящую покупку друга и +1 за каждые накопленные $100 его покупок. Максимум — 50.

Общий максимум — 100 билетов.
Чем больше билетов, тем выше шанс. Даже 1 билет участвует.

Призы начислим на баланс в боте SERG ACCS.

Итоги 15.09. Всем удачи! 🔥