Один стикер в Telegram может выбить аккаунт

В Telegram нашли уязвимость: искажённый анимированный стикер Lottie может обрушить приложение без нажатия — достаточно открыть чат. Если файл остаётся в истории, группа становится недоступной при каждом входе. Пока Telegram не выпустил решение, отключите автозагрузку стикеров и не открывайте подозрительные сообщения.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/odin-stiker-v-telegram-mozhet-vybit-akkaunt

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Google ads запустил открытый бета-тест AI Dashbord

Google начал открывать AI Dashboards в Google Ads — отчётность на базе Gemini, где графики и диаграммы можно собирать промптами. Фича пока доступна не всем, но скоро должна прийти активным пользователям. Практической пользы для CPA и iGaming она почти не даёт, зато упрощает визуализацию данных и делает отчёты красивее.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-ads-zapustil-otkrytyi-beta-test-ai-dashbord

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Компания Meta представила Muse

Meta запустила Muse — ИИ-агента для рутинных действий вроде писем, брони, форм и покупок через Stripe. Для арбитража и CPA это скорее демонстрация тренда, чем рабочий инструмент: модель Muse Spark слабая, запуск только в США, а безопасность завязана на изолированную VM и контроль доступа к сервисам.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/kompaniia-meta-predstavila-muse

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Почему сегментация по демографии окончательно стала атавизмом

Мы годами учили заказчиков, что разделение аудитории на «мужчин 25–45 лет» — это отправная точка. В 2026 году этот подход не просто устарел, он стал экономически вредным. В условиях, когда средний чек в электронной коммерции проседает на 6-8%, а стоимость привлечения клиента (CAC) растет из-за повсеместного внедрения алгоритмов защиты приватности, попытки таргетироваться на возраст — это стрельба из пушки по воробьям.

Сегодня бренд-стратегу важно переходить от описания того, «кто» наш клиент, к пониманию того, «какую задачу» он решает в конкретный момент. В эпоху, когда поисковые системы перешли на полнотекстовые ответы искусственного интеллекта, пользователь не ищет бренды, он ищет решение боли. Если вы сегментируете базу только по полу и возрасту, вы упускаете контекст, который критически важен для удержания (retention).

На практике это выглядит так: мой недавний аудит клиентской базы e-com бренда показал, что люди с идентичным социально-демографическим профилем демонстрируют диаметрально противоположное поведение в зависимости от того, как они пришли в систему: через глубокий экспертный контент (Topical Authority — тематический авторитет) или через импульсивный запрос по акции. Первая группа имеет LTV (пожизненную ценность клиента) в 3,5 раза выше.

Сегментация должна строиться вокруг «состояния готовности» и «роли задачи»:

— Потребитель-исследователь: изучает AI-сводки, сравнивает экспертизу бренда, чувствителен к смысловому наполнению, а не к скидкам.
— Потребитель-оптимизатор: пришел за решением конкретной утилитарной задачи, ищет кратчайший путь к покупке.
— Потребитель-лоялист: находится в рамках RevOps-цикла (общая ответственность за выручку), его поведение предсказуемо через историю взаимодействия с продуктом.

*Конкуренция сместилась из плоскости исполнения в плоскость концепций.* Если вы все еще пытаетесь угадать возраст пользователя, вы проигрываете тем, кто сегментирует аудиторию по поведенческим паттернам и ценности, которую они приносят компании.

В 2026 году данные о возрасте — это шум. Данные о том, как человек взаимодействует с вашим контентом и какую задачу он пытается закрыть — это капитал. Перестаньте искать «целевую группу», начните выстраивать «целевые сценарии». Это единственный способ сохранить рентабельность, когда рынок перестал прощать небрежное отношение к маркетинговому бюджету.

— @SegmentationCraftPro

Вышел в публичный доступ DeepSeek-V4.1-Flash

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/vyshel-v-publichnyi-dostup-deepseek-v4-1-flash

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Facebook ads добавляет детальный таргетинг in-market categories

Facebook Ads тестирует In-market categories — новый детальный таргетинг на пользователей, которые прямо сейчас выбирают товар или услугу и ближе всего к покупке. Для арбитража это может дать более «горячую» аудиторию и потенциально лучший CR, особенно в e-commerce, нутре и других вертикалях. Пока функция доступна не всем, но её стоит тестировать сразу после масштабного релиза.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/facebook-ads-dobavliaet-detalnyi-targeting-in-market-categories

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Психографическая сегментация: когда поведение ещё не объясняет выбор

**Психографическая сегментация** — это деление аудитории по ценностям, мотивам, установкам, образу жизни и критериям выбора. В отличие от демографической сегментации, которая отвечает на вопрос «кто это», психографика отвечает на вопрос «почему человек выбирает именно так».

Её часто путают с поведенческой сегментацией. Разница простая: поведение фиксирует действие — купил, сравнивал, вернулся, отказался. Психографика объясняет внутреннюю логику за действием — стремление к статусу, экономии времени, снижению риска, контролю или удобству.

Типичная ошибка — собирать «портреты» на уровне общих фраз вроде «ценит качество и сервис». Это не сегмент, а описание почти любой аудитории. Ещё одна ошибка — строить сегментацию только на опросах, не проверяя её на фактическом выборе продукта, канала и сценария покупки.

**Практический пример:** в B2B один и тот же ИТ-продукт могут покупать по разным психографическим основаниям: один сегмент ищет снижение операционного риска, другой — скорость внедрения, третий — предсказуемость отчётности для руководства. В 2026 году такая логика особенно важна: когда классическая лидогенерация слабеет, маркетингу нужно точнее понимать не только «кто пришёл», но и **какая мотивация приводит человека в воронку**.

— @SegmentationCraft

Глубже разбирают этот метод в @PremiumCasesRu

Сегментация в эпоху RevOps: как перестроить профиль клиента под общую выручку

В условиях, когда классическая модель передачи маркетинговых лидов в продажи уступает место RevOps (единому управлению доходом), сегментация перестает быть задачей «привлечения». Теперь это инструмент удержания и максимизации долгосрочной ценности клиента (LTV). Чтобы ваш профиль потребителя соответствовал экономике 2026 года, используйте этот алгоритм:

— Определите маржинальность сегмента. Откажитесь от оценки по объему сделки в пользу анализа чистой прибыли с учетом затрат на обслуживание клиента (cost-to-serve).

— Внедрите поведенческие маркеры зрелости. Вместо социально-демографических характеристик описывайте сегменты через их готовность к внедрению автоматизированных решений и продуктов, интегрированных в их цепочки поставок.

— Синхронизируйте метрики с отделом продаж. Убедитесь, что критерии вашего идеального портрета клиента (ICP) совпадают с данными CRM о тех, кто совершает повторные закупки и продлевает подписки.

— Оцените склонность к экономии. Разделите базу на группы по чувствительности к снижению среднего чека — выделите тех, кто готов платить за премиальный сервис, и тех, кому нужно предложить оптимизированный тариф.

— Учтите экспертность в контенте. Сегментируйте аудиторию по их запросу на глубокую экспертизу, чтобы формировать Topical Authority (авторитетность в теме), которая конвертирует лучше, чем массовая реклама.

— Настройте атрибуцию на уровне данных. Привяжите сегментацию к методам маркетингового моделирования (MMM), чтобы видеть вклад каждого типа клиентов в общую выручку без опоры на сторонние куки.

Это пригодится при переходе от борьбы за первичные лиды к стратегии выстраивания долгосрочных финансовых отношений с B2B-клиентами.

— @SegmentationCraftPro

MoneyGram запустила карту Visa

MoneyGram и Visa запустили виртуальную карту на стейблкоине MGUSD: пока она работает только в Колумбии и привязывается к Apple/Google Wallet, но в планах — новые GEO и физические карты. Для арбитража это сигнал, что стейблкоин-платежи могут стать удобным способом оплаты и, возможно, источником новых платежных решений под CPA и iGaming.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/moneygram-zapustila-kartu-visa

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Apple выпустила документацию для приложений на Iphone Duo

Выход складного iPhone Duo потребует от разработчиков адаптации интерфейсов под новые пропорции экрана и версии iOS. Арбитражникам, использующим классические web-приложения под гемблу, придется срочно переделывать софт под три новых режима совместимости Apple, в то время как владельцы PWA-связок смогут продолжить работу без дополнительных технических правок.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/apple-vypustila-dokumentaciiu-dlia-prilozhenii-na-iphone-duo

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Топ-5 прокси сервисов для УБТ

Статья разбирает выбор прокси для автоматизации УБТ: от массового фарма соцсетей до парсинга. Универсального провайдера нет: для рутинных скриптов подходят дешевые серверные IPv4, для долгого прогрева аккаунтов — трастовые мобильные IP с безлимитным трафиком, а для редких гео — резидентские пулы. Главный вывод: прокси — критически важный расходник, экономия на котором ломает работу связок и многопоточного софта.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/top-5-proksi-servisov-dlia-ubt

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Anthropic обвинила DeepSeek, Moonlight и Alibaba в дистиляции

Статья о том, как китайские компании массово выкачивают ответы западных нейросеток, чтобы дообучать свои модели. Anthropic говорит о 24 000 фейковых аккаунтов и 16 млн запросов к Claude. Вывод простой: рынок ИИ входит в фазу жёсткого копирования, а китайские модели Qwen, Kimi и DeepSeek могут быстро догонять лидеров дешевле.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/anthropic-obvinila-deepseek-moonlight-i-alibaba-v-distiliacii

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Смена фокуса в сегментации: от демографии к сценариям использования

Последний месяц в работе с клиентскими данными заметен любопытный паттерн. Компании, нацеленные на долгосрочное удержание (retention), практически перестали использовать социально-демографические профили как основу для стратегии. Традиционное деление «мужчины, 25-35 лет, доход средний» заменяется кластеризацией по контексту принятия решения.

В эпоху, когда алгоритмы поисковых систем отдают предпочтение авторитетности тематики (topical authority), бренды начали группировать аудиторию вокруг конкретных профессиональных задач или жизненных ситуаций. Например, в секторе инструментов для бизнеса маркетологи больше не сегментируют пользователей по должности, а выделяют группы по тому, на каком этапе внедрения операционных процессов находится компания.

Похоже, что развитие технологий измерения эффективности, основанных на моделировании маркетингового микса (MMM), делает бессмысленным поиск «типового потребителя». Теперь важно понимать не «кто» купил, а в какой последовательности смыслов нуждается пользователь, чтобы принять решение в условиях сокращения среднего чека.

Замечаете ли вы, что стандартные портреты аудитории стали бесполезны для настройки коммуникации, или в вашем сегменте они все еще приносят практическую пользу?

— @SegmentationCraftPro

Сегментация по поведению: когда смотреть не на людей, а на их действия

**Поведенческая сегментация** — это группировка аудитории по наблюдаемым действиям: как часто покупают, как используют продукт, какие каналы выбирают, на каком этапе отваливаются. В отличие от демографической сегментации, она отвечает не на вопрос «кто это?», а на вопрос «что человек делает?».

Родственный термин — **сегментация по потребностям**. Там основой служит мотив: экономия времени, снижение риска, статус, удобство. Поведение часто является следствием потребности, но не заменяет её. Например, два клиента могут одинаково часто открывать письма, но один ищет скидку, а другой — подтверждение надёжности бренда.

Типичная ошибка — путать поведение с лояльностью. Частые покупки не всегда означают привязанность: иногда это просто отсутствие альтернативы или привычка. Ещё одна ошибка — строить сегменты только по цифровым следам, игнорируя контекст покупки и жизненный цикл клиента.

Пример: у банка можно выделить сегмент «зарплатные клиенты, активно использующие переводы и кешбэк». Для них важны не абстрактные преимущества, а сценарии повседневного использования. Такой сегмент уже пригоден для отдельного предложения, коммуникации и оценки удержания — что особенно важно в эпоху, когда ценность клиента растёт не на первой покупке, а на повторном использовании.

— @SegmentationCraftPro

Тем временем подстилка коричневых Кардиналов и лично Кустова главред Максим Огненный завёл собственный канал, где, наверное, опять будет писать стихи и анонсировать вьюхи с ме**дроновыми наркоманами.🤡🤡

Чем вообще известен этот персонаж? Собсна, только порцией отборного кринжа, например, не так давно он выебывался на Иванова в "Письмах кардинала", но недожал и тема осталась нераскрытой. ЕЮ заслужил даже высокоинтеллектуальные выпады, которые тот не понял в силу врождённого аутизма:

Высокохудожественная лексика героя, демонстрируемая им не только на своем канале, но и на любой публичной площадке, настолько пленит любого слушателя, что мало кто может стать собеседником жертвы во второй раз.

Нихуя не разбираясь в аффилке, он на серьёзных щах брал интервью у Мефмедова и пытался построить серьёзный диалог с объёбанной ракетой. Из остальных достижений только нытье в чатиках: персонаж настолько невзрачный, что даже хуесосить его не так интересно.¯\_(ツ)_/¯

А теперь Огненный завёл собственный канал, где собрался выебать всех, но, походу, ебать будет лишь подписоту своей графоманией. Похожей хуйнёй занимался и оунер ФБ Киллы, который так любит рассуждать про экономику и политику. Оно и понятно: что у коричневых, что у киллы, что у партнёркина — один инвестор и одна крыша, поэтому подопечные синхронно занимаются бестолковой хуйнёй. Кому не похуй, подписывайтесь, будет интересно (нет): https://t.me/+dr240TeLtPc2Nzdk

В арбитраже деньги есть, но только у тех, кто с LuckyCards 💵

Сегментация по модели жизненного цикла: как Lamoda пересмотрела удержание клиентов

Контекст: В условиях 2026 года e-com (электронная коммерция) столкнулся с новой реальностью: покупательская способность снизилась, а средний чек в fashion-ритейле просел на 6% по сравнению с прошлым годом. В эпоху, когда стоимость привлечения нового пользователя (CAC) превышает маржинальность первой покупки, фокус сместился на удержание (retention) и максимизацию пожизненной ценности клиента (LTV).

Задача: Перед командой аналитики стояла задача уйти от сегментации по социально-демографическим признакам (пол, возраст, география), которые перестали эффективно предсказывать поведение. Необходимо было создать модель, позволяющую персонализировать коммуникацию в рамках RevOps (системы управления выручкой), где маркетинг и продажи работают как единый механизм удержания.

Решение: Компания внедрила сегментацию на основе жизненного цикла клиента (Lifecycle Marketing). Вместо статичных групп пользователей была создана динамическая модель, состоящая из пяти кластеров: «Новички», «Активные», «Спящие», «Уходящие» и «Лояльные».

В основу легла метрика RFM (давность, частота, сумма покупок), обогащенная данными о глубине просмотра категорий. В эпоху Zero-click контента, где пользователи всё реже переходят на сайт ради простого ознакомления, Lamoda начала использовать предиктивные модели. Если алгоритм фиксировал снижение частоты визитов в определенных категориях, система автоматически переключала стратегию с «продажи в лоб» на предложение контента с экспертными рекомендациями по стилю, формируя Topical Authority (авторитетность в тематике).

Результат:
— Конверсия из коммуникации в повторную покупку в сегменте «Активные» выросла на 12%.
— Доля выручки от существующих клиентов увеличилась на 9% за счет перехода от массовых рассылок к триггерным сценариям.
— Снижение оттока в сегменте «Уходящие» составило 4%, благодаря переходу на персонализированные предложения, основанные не на скидках, а на стилевых предпочтениях пользователя.

Урок: В 2026 году данные о покупках теряют ценность без понимания контекста потребления. *Сегментация — это не разделение людей на группы, а понимание их текущего состояния в цикле отношений с брендом.* Когда чек снижается, выигрывает не тот, кто дает самую большую скидку, а тот, кто встраивается в потребность покупателя до момента совершения им осознанного выбора. Для бренд-стратега это сигнал: инвестируйте в глубокую аналитику поведения, а не в охватные кампании, которые всё сложнее атрибутировать в условиях privacy-first (приоритета приватности) ограничений.

— @SegmentationCraftPro