This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В Zennoposter добавили ИИ-помощник
Zennolab добавил в Zennoposter встроенный ИИ-кубик с доступом к четырём моделям (Gemini, DeepSeek, Claude, ChatGPT) — 50 бесплатных запросов в сутки. Есть режимы Assistant (чтение) и Agent (автоматическое создание скриптов), плюс новый GET-запрос по API. Нейросети хорошо справляются с регистрацией, постингом, фармингом аккаунтов и простым кодированием, но требуют проверки при парсинге динамических сайтов и диагностике ошибок. В связке с Zennoobr…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-zennoposter-dobavili-ii-pomoschnik
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Zennolab добавил в Zennoposter встроенный ИИ-кубик с доступом к четырём моделям (Gemini, DeepSeek, Claude, ChatGPT) — 50 бесплатных запросов в сутки. Есть режимы Assistant (чтение) и Agent (автоматическое создание скриптов), плюс новый GET-запрос по API. Нейросети хорошо справляются с регистрацией, постингом, фармингом аккаунтов и простым кодированием, но требуют проверки при парсинге динамических сайтов и диагностике ошибок. В связке с Zennoobr…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-zennoposter-dobavili-ii-pomoschnik
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Персонификация сегмента (segment-personalization) vs сегментирование
Персонификация сегмента — это способ подстроить коммуникацию и/или оффер под признаки, которые характерны не для одного человека, а для группы внутри сегмента. Иными словами: сегментирование отвечает на вопрос «кого группируем?», а персонификация — «как меняем сообщение для этой группы?». В 2026-м, когда поиск уходит в zero-click, а AI-обзоры забирают часть внимания, выигрывает не просто точность группировки, а релевантность формулировок и каналов внутри каждой группы.
Чем отличается от родственных терминов:
— Сегментация — выделение групп по критериям (поведенческим, ценностным, контекстным).
— Персонализация (personalization) — настройка на уровень индивида (часто по истории пользователя).
— Персонификация сегмента — компромисс: масштабируемо и управляемо, так как основано на параметрах группы (например, “роль в принятии решения”, “этап внедрения”, “уровень зрелости процессов”).
Типичные ошибки:
— Считать, что сегментирование само по себе является персонификацией: нет, это только «разметка аудитории».
— Персонифицировать слишком рано: если сегмент собран по одному признаку (например, отрасль), сообщение не станет релевантным “по сути”.
— Путать признаки сегмента с причиной выбора: меняют таргет, но не устраняют барьер, который приводит к покупке/принятию решения.
Пример:
В B2B-команде RevOps выделили сегменты “финансовый контролёр” и “владелец процесса”. Персонификация сегмента: для контролёра в посадочной странице и письме акцент на риски, экономический эффект и управляемость внедрения; для владельца процесса — на удобство эксплуатации, интеграции и контроль качества данных. Сегмент одинаков по признаку “роль”, различается содержание, структура аргументов и ожидаемая проверка гипотез.
— @SegmentationCraftPro
Персонификация сегмента — это способ подстроить коммуникацию и/или оффер под признаки, которые характерны не для одного человека, а для группы внутри сегмента. Иными словами: сегментирование отвечает на вопрос «кого группируем?», а персонификация — «как меняем сообщение для этой группы?». В 2026-м, когда поиск уходит в zero-click, а AI-обзоры забирают часть внимания, выигрывает не просто точность группировки, а релевантность формулировок и каналов внутри каждой группы.
Чем отличается от родственных терминов:
— Сегментация — выделение групп по критериям (поведенческим, ценностным, контекстным).
— Персонализация (personalization) — настройка на уровень индивида (часто по истории пользователя).
— Персонификация сегмента — компромисс: масштабируемо и управляемо, так как основано на параметрах группы (например, “роль в принятии решения”, “этап внедрения”, “уровень зрелости процессов”).
Типичные ошибки:
— Считать, что сегментирование само по себе является персонификацией: нет, это только «разметка аудитории».
— Персонифицировать слишком рано: если сегмент собран по одному признаку (например, отрасль), сообщение не станет релевантным “по сути”.
— Путать признаки сегмента с причиной выбора: меняют таргет, но не устраняют барьер, который приводит к покупке/принятию решения.
Пример:
В B2B-команде RevOps выделили сегменты “финансовый контролёр” и “владелец процесса”. Персонификация сегмента: для контролёра в посадочной странице и письме акцент на риски, экономический эффект и управляемость внедрения; для владельца процесса — на удобство эксплуатации, интеграции и контроль качества данных. Сегмент одинаков по признаку “роль”, различается содержание, структура аргументов и ожидаемая проверка гипотез.
— @SegmentationCraftPro
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Новую Google reCapcha прошли статичной картинкой
Google выпустил обновленную reCAPTCHA, требующую движений рук для прохождения, но система оказалась уязвима к обходу. Достаточно транслировать статичное изображение с нужным жестом через виртуальную камеру с помощью простого Python-скрипта, чтобы нейросеть пропустила пользователя. Это создает серьёзный риск для сайтов: защита от ботов, позиционировавшаяся как прорыв, на деле не работает. Баг остается актуальным и позволяет спамерам легко автомат…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/novuiu-google-recapcha-proshli-statichnoi-kartinkoi
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Google выпустил обновленную reCAPTCHA, требующую движений рук для прохождения, но система оказалась уязвима к обходу. Достаточно транслировать статичное изображение с нужным жестом через виртуальную камеру с помощью простого Python-скрипта, чтобы нейросеть пропустила пользователя. Это создает серьёзный риск для сайтов: защита от ботов, позиционировавшаяся как прорыв, на деле не работает. Баг остается актуальным и позволяет спамерам легко автомат…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/novuiu-google-recapcha-proshli-statichnoi-kartinkoi
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
DeepSeek представит последнюю версию v4
DeepSeek выпустит v4 в середине июля с новой моделью ценообразования API: токены подорожают в 2 раза в часы пиковой нагрузки (09:00–12:00 и 14:00–18:00 по пекинскому времени). Компания планирует уведомлять пользователей по почте за 24 часа до изменения тарифов. Проблема с ошибками «server busy» останется, но обойдётся дороже — это может существенно повлиять на экономику проектов, которые активно используют API DeepSeek для автоматизации и масшта…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/deepseek-predstavit-posledniuiu-versiiu-v4
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
DeepSeek выпустит v4 в середине июля с новой моделью ценообразования API: токены подорожают в 2 раза в часы пиковой нагрузки (09:00–12:00 и 14:00–18:00 по пекинскому времени). Компания планирует уведомлять пользователей по почте за 24 часа до изменения тарифов. Проблема с ошибками «server busy» останется, но обойдётся дороже — это может существенно повлиять на экономику проектов, которые активно используют API DeepSeek для автоматизации и масшта…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/deepseek-predstavit-posledniuiu-versiiu-v4
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Anthropic выпустили Sonnet 5
30 июня вышла Claude Sonnet 5 — новая версия позиционируется как самая агентная в линейке и приближается к флагманской Opus 4.8. Модель лучше справляется со сложными многоуровневыми задачами, устойчива к вредоносным запросам и не генерирует эксплойты. Sonnet 5 доступна на Free-тарифе, но тестирование показало скромные улучшения: хотя работает лучше Sonnet 4.6, её обгоняют конкуренты, включая китайские модели, которые дешевле через API при лучшей…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/anthropic-vypustili-sonnet-5
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
30 июня вышла Claude Sonnet 5 — новая версия позиционируется как самая агентная в линейке и приближается к флагманской Opus 4.8. Модель лучше справляется со сложными многоуровневыми задачами, устойчива к вредоносным запросам и не генерирует эксплойты. Sonnet 5 доступна на Free-тарифе, но тестирование показало скромные улучшения: хотя работает лучше Sonnet 4.6, её обгоняют конкуренты, включая китайские модели, которые дешевле через API при лучшей…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/anthropic-vypustili-sonnet-5
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Сегментация, которая работает: не по людям, а по моменту выбора
Я всё меньше верю в сегментацию «по возрасту, полу и доходу» как в инструмент стратегии. Для бренд-стратега это слишком грубая сетка: она описывает, кто перед нами, но почти не объясняет, почему человек сейчас готов выбрать именно вас.
В 2026 году это особенно заметно. Когда ценность смысла важнее объёма контента, а воронка продаж всё чаще распадается между маркетингом, sales и customer success, выигрывает не тот, кто знает демографию, а тот, кто понимает **контекст принятия решения**.
Я бы строил сегментацию вокруг трёх осей:
— какой у человека сценарий выбора: срочный, сравнительный или отложенный;
— какую работу он пытается «нанять» продукту или бренду;
— что для него риск: цена, ошибка, время, репутация.
В одном B2B-проекте мы сравнили классическую сегментацию по индустриям и сегментацию по триггеру покупки. По индустриям кампания выглядела «логичной», но давала слабую конверсию в следующий шаг. Когда мы пересобрали коммуникацию под сценарии выбора — «нужно быстро закрыть задачу», «нужно согласовать с руководством», «нужно снизить риск внедрения» — отклик вырос примерно на 27%, а качество лидов стало заметно ровнее уже на стороне продаж. Не потому, что аудитория изменилась. Потому что мы перестали говорить с ней в абстрактной роли и начали говорить в моменте её конкретного напряжения.
Мой вывод простой: сегментация нужна не ради красивой карты рынка. Она нужна, чтобы **собрать более точное обещание**.
Если сегмент описан верно, бренд не объясняет себя заново каждому. Он сразу попадает в ту точку, где у человека уже есть задача, сомнение и критерий выбора. А в этом и есть практическая ценность сегментации: не делить рынок, а сокращать дистанцию до решения.
— @SegmentationCraftPro
Я всё меньше верю в сегментацию «по возрасту, полу и доходу» как в инструмент стратегии. Для бренд-стратега это слишком грубая сетка: она описывает, кто перед нами, но почти не объясняет, почему человек сейчас готов выбрать именно вас.
В 2026 году это особенно заметно. Когда ценность смысла важнее объёма контента, а воронка продаж всё чаще распадается между маркетингом, sales и customer success, выигрывает не тот, кто знает демографию, а тот, кто понимает **контекст принятия решения**.
Я бы строил сегментацию вокруг трёх осей:
— какой у человека сценарий выбора: срочный, сравнительный или отложенный;
— какую работу он пытается «нанять» продукту или бренду;
— что для него риск: цена, ошибка, время, репутация.
В одном B2B-проекте мы сравнили классическую сегментацию по индустриям и сегментацию по триггеру покупки. По индустриям кампания выглядела «логичной», но давала слабую конверсию в следующий шаг. Когда мы пересобрали коммуникацию под сценарии выбора — «нужно быстро закрыть задачу», «нужно согласовать с руководством», «нужно снизить риск внедрения» — отклик вырос примерно на 27%, а качество лидов стало заметно ровнее уже на стороне продаж. Не потому, что аудитория изменилась. Потому что мы перестали говорить с ней в абстрактной роли и начали говорить в моменте её конкретного напряжения.
Мой вывод простой: сегментация нужна не ради красивой карты рынка. Она нужна, чтобы **собрать более точное обещание**.
Если сегмент описан верно, бренд не объясняет себя заново каждому. Он сразу попадает в ту точку, где у человека уже есть задача, сомнение и критерий выбора. А в этом и есть практическая ценность сегментации: не делить рынок, а сокращать дистанцию до решения.
— @SegmentationCraftPro
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Clickstar прекращает работу
Clickstar закрывается. Легендарная пуш-сеть прекращает закуп трафика с 1 августа, полная остановка — 20 августа.
Сетка работала почти 8 лет и была одним из лучших источников качественного трафика на Россию и СНГ. Сейчас пуш-трафик стал слишком ботовым из-за гугловских банов на скрипты сбора.
Что это означает для арбитражников — разбираемся в ста…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/clickstar-prekraschaet-rabotu
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Clickstar закрывается. Легендарная пуш-сеть прекращает закуп трафика с 1 августа, полная остановка — 20 августа.
Сетка работала почти 8 лет и была одним из лучших источников качественного трафика на Россию и СНГ. Сейчас пуш-трафик стал слишком ботовым из-за гугловских банов на скрипты сбора.
Что это означает для арбитражников — разбираемся в ста…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/clickstar-prekraschaet-rabotu
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Инструменты мониторинга социальных медиа как база для сегментации аудитории
В эпоху, когда классические методы сбора данных становятся менее эффективными из-за ограничений приватности, мониторинг социальных упоминаний переходит из разряда PR-инструментов в область прикладной исследовательской аналитики. Для бренд-стратега важно не просто отслеживать объем сообщений, а фиксировать смысловые паттерны (устойчивые модели поведения), которые помогают уточнить сегментацию аудитории и выявить реальные боли потребителей в условиях снижения среднего чека.
— Brand24 — для малого и среднего бизнеса. Сильная сторона: интуитивно понятный интерфейс и качественная визуализация данных, позволяющая быстро оценить тональность упоминаний бренда. Слабая сторона: ограниченные возможности для глубокой сегментации по узким психографическим (описывающим черты личности и ценности) признакам в сравнении со сложными корпоративными системами.
— Mention — для команд, работающих в международной среде. Сильная сторона: качественная работа с мультиязычными потоками данных и возможность оперативного отслеживания упоминаний конкурентов, что критично для формирования актуальных моделей Topical Authority (авторитетности в тематике). Слабая сторона: высокая стоимость при масштабировании количества отслеживаемых ключевых слов.
— Brandwatch — для крупных корпораций и агентств. Сильная сторона: мощный аналитический блок с использованием машинного обучения для автоматической классификации потребительских запросов и построения сложных семантических карт. Слабая сторона: высокий порог входа, требующий выделенных ресурсов на настройку и интерпретацию данных, что не всегда оправдано для небольших исследовательских проектов.
Выбор платформы зависит от того, является ли приоритетом широта охвата или глубина смысловой обработки данных для построения моделей удержания (retention).
— @SegmentationCraftPro
В эпоху, когда классические методы сбора данных становятся менее эффективными из-за ограничений приватности, мониторинг социальных упоминаний переходит из разряда PR-инструментов в область прикладной исследовательской аналитики. Для бренд-стратега важно не просто отслеживать объем сообщений, а фиксировать смысловые паттерны (устойчивые модели поведения), которые помогают уточнить сегментацию аудитории и выявить реальные боли потребителей в условиях снижения среднего чека.
— Brand24 — для малого и среднего бизнеса. Сильная сторона: интуитивно понятный интерфейс и качественная визуализация данных, позволяющая быстро оценить тональность упоминаний бренда. Слабая сторона: ограниченные возможности для глубокой сегментации по узким психографическим (описывающим черты личности и ценности) признакам в сравнении со сложными корпоративными системами.
— Mention — для команд, работающих в международной среде. Сильная сторона: качественная работа с мультиязычными потоками данных и возможность оперативного отслеживания упоминаний конкурентов, что критично для формирования актуальных моделей Topical Authority (авторитетности в тематике). Слабая сторона: высокая стоимость при масштабировании количества отслеживаемых ключевых слов.
— Brandwatch — для крупных корпораций и агентств. Сильная сторона: мощный аналитический блок с использованием машинного обучения для автоматической классификации потребительских запросов и построения сложных семантических карт. Слабая сторона: высокий порог входа, требующий выделенных ресурсов на настройку и интерпретацию данных, что не всегда оправдано для небольших исследовательских проектов.
Выбор платформы зависит от того, является ли приоритетом широта охвата или глубина смысловой обработки данных для построения моделей удержания (retention).
— @SegmentationCraftPro
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Facebook запретил рекламу онлайн-казино Mr Vegas
Британский ASA запретил рекламу казино Mr Vegas из-за «слишком милых» мультяшных животных в креативах — регулятор счёл, что такой стиль привлекает детей, в том числе через Facebook. Рекламодатель запустил кампанию в феврале, бан вышел в июле. Логика регулятора вызывает вопросы: дети неплатёжеспособны, а таргетировать их на гемблинг бессмысленно.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/facebook-zapretil-reklamu-onlain-kazino-mr-vegas
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Британский ASA запретил рекламу казино Mr Vegas из-за «слишком милых» мультяшных животных в креативах — регулятор счёл, что такой стиль привлекает детей, в том числе через Facebook. Рекламодатель запустил кампанию в феврале, бан вышел в июле. Логика регулятора вызывает вопросы: дети неплатёжеспособны, а таргетировать их на гемблинг бессмысленно.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/facebook-zapretil-reklamu-onlain-kazino-mr-vegas
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В Whatsapp скамят пользователей с помощью поддельных никнеймов
WhatsApp запустил никнеймы — и почти сразу начался скам. Мошенники регистрируют имена, похожие на бренды, звёзд и политиков, с минимальными опечатками.
Индия, где 500 млн пользователей WhatsApp, потребовала от Meta объяснений за 3 дня. Meta говорит, что точные совпадения заблокированы — но одна буква в другом месте защиту не триггерит.
Похоже, п…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-whatsapp-skamiat-polzovatelei-s-pomoschiu-poddelnykh-nikneimov
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
WhatsApp запустил никнеймы — и почти сразу начался скам. Мошенники регистрируют имена, похожие на бренды, звёзд и политиков, с минимальными опечатками.
Индия, где 500 млн пользователей WhatsApp, потребовала от Meta объяснений за 3 дня. Meta говорит, что точные совпадения заблокированы — но одна буква в другом месте защиту не триггерит.
Похоже, п…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-whatsapp-skamiat-polzovatelei-s-pomoschiu-poddelnykh-nikneimov
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Вышел ZCode - аналог Claude code
Вышел ZCode — десктопный аналог Claude Code от разработчиков GLM-5.2. Работает с API от Anthropic, поддерживает SSH-деплой на сервер, в том числе Linux.
Вместо пошаговых скриптов — система целеполагания Goal: закидываешь сложный промт, агент сам разбивает задачу и выполняет. Плюс управление через Telegram-бота.
Но главная фича — мультиагентность…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/vyshel-zcode-analog-claude-code
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Вышел ZCode — десктопный аналог Claude Code от разработчиков GLM-5.2. Работает с API от Anthropic, поддерживает SSH-деплой на сервер, в том числе Linux.
Вместо пошаговых скриптов — система целеполагания Goal: закидываешь сложный промт, агент сам разбивает задачу и выполняет. Плюс управление через Telegram-бота.
Но главная фича — мультиагентность…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/vyshel-zcode-analog-claude-code
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Инструменты социального прослушивания: Brand24, Brandwatch, Mention
Социальное прослушивание (social listening) перестало быть опцией — в 2026 оно необходимо для сегментации аудитории по реальному поведению, а не по заявленным демографическим данным. Ниже — сравнение трёх платформ, которые покрывают разные сценарии: от быстрого мониторинга нишевых площадок до глубинной аналитики для бренд-стратегов.
**Brand24 — для маркетологов, которым нужен мониторинг TikTok и оперативные сводки.**
Сильная сторона — акцент на видеоплатформы: ловит упоминания в TikTok, Reels, а также токены и мемы раньше других инструментов. Слабая сторона — неглубокий анализ тональности и ограниченная сегментация по демографии; подходит для первичного сканирования, но не для построения портретов потребителей.
**Brandwatch — для исследовательских команд и бренд-стратегов, работающих с крупными массивами данных.**
Сильная сторона — продвинутая NLP-модель, которая выделяет не только тональность, но и темы, контекст, намерение. Позволяет строить кластеры аудитории на основе пересечения тем (например, «экологичная упаковка + цена выше среднего»). Слабая сторона — высокая стоимость и сложность настройки; для быстрого «взгляда сверху» лучше взять другой инструмент.
**Mention — для среднего бизнеса, которому нужен баланс между ценой и возможностями.**
Сильная сторона — встроенный контент-календарь и интеграция с CRM, что удобно для перехода от мониторинга к действиям (реагирование на отзывы, сегментация по триггерам). Слабая сторона — ограниченные исторические данные (глубина архива до 3 лет
— @SegmentationCraftPro
Социальное прослушивание (social listening) перестало быть опцией — в 2026 оно необходимо для сегментации аудитории по реальному поведению, а не по заявленным демографическим данным. Ниже — сравнение трёх платформ, которые покрывают разные сценарии: от быстрого мониторинга нишевых площадок до глубинной аналитики для бренд-стратегов.
**Brand24 — для маркетологов, которым нужен мониторинг TikTok и оперативные сводки.**
Сильная сторона — акцент на видеоплатформы: ловит упоминания в TikTok, Reels, а также токены и мемы раньше других инструментов. Слабая сторона — неглубокий анализ тональности и ограниченная сегментация по демографии; подходит для первичного сканирования, но не для построения портретов потребителей.
**Brandwatch — для исследовательских команд и бренд-стратегов, работающих с крупными массивами данных.**
Сильная сторона — продвинутая NLP-модель, которая выделяет не только тональность, но и темы, контекст, намерение. Позволяет строить кластеры аудитории на основе пересечения тем (например, «экологичная упаковка + цена выше среднего»). Слабая сторона — высокая стоимость и сложность настройки; для быстрого «взгляда сверху» лучше взять другой инструмент.
**Mention — для среднего бизнеса, которому нужен баланс между ценой и возможностями.**
Сильная сторона — встроенный контент-календарь и интеграция с CRM, что удобно для перехода от мониторинга к действиям (реагирование на отзывы, сегментация по триггерам). Слабая сторона — ограниченные исторические данные (глубина архива до 3 лет
— @SegmentationCraftPro
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Cloudeflare грозит Google блокировкой трафика
Cloudflare объявил: с 15 сентября 2026 года ИИ-краулеры будут заблокированы по умолчанию на всех сайтах с рекламой — включая Googlebot, Applebot и Bingbot.
Главная претензия — к Google: один и тот же бот индексирует страницы и собирает данные для обучения нейросетей, что даёт поисковику нечестное преимущество.
Но есть нюанс, который меняет всю к…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/cloudeflare-grozit-google-blokirovkoi-trafika
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Cloudflare объявил: с 15 сентября 2026 года ИИ-краулеры будут заблокированы по умолчанию на всех сайтах с рекламой — включая Googlebot, Applebot и Bingbot.
Главная претензия — к Google: один и тот же бот индексирует страницы и собирает данные для обучения нейросетей, что даёт поисковику нечестное преимущество.
Но есть нюанс, который меняет всю к…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/cloudeflare-grozit-google-blokirovkoi-trafika
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Гайд: как заработать первые деньги на Pornhub
Pornhub — самый посещаемый адалт-сайт в мире, и на нём действительно можно зарабатывать. Но схема устроена иначе, чем кажется.
Автор залил ролики, набрал 16 000 просмотров — и получил 47 центов встроенной монетизации. Реальные деньги были в другом.
Есть нюансы с верификацией, голосом в роликах и законодательством РФ, которые ломают большинство с…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/gaid-kak-zarabotat-pervye-dengi-na-pornhub
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Pornhub — самый посещаемый адалт-сайт в мире, и на нём действительно можно зарабатывать. Но схема устроена иначе, чем кажется.
Автор залил ролики, набрал 16 000 просмотров — и получил 47 центов встроенной монетизации. Реальные деньги были в другом.
Есть нюансы с верификацией, голосом в роликах и законодательством РФ, которые ломают большинство с…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/gaid-kak-zarabotat-pervye-dengi-na-pornhub
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Сегментация в 2026: меньше “персон”, больше причин покупки. Когда атрибуция privacy-first ломает last-click, на что вы опираетесь, чтобы собрать устойчивые когорты?
Вопрос: какая логика сегментации сейчас главнее для вас?
ВАРИАНТЫ:
1. По задачам клиента (Jobs-to-be-Done) и мотивации
2. По стадиям воронки и триггерам (RevOps-сквозь цикл)
3. По сигналам поведения: контент, намерение, частота касаний
4. По ценности/экономике: LTV-профили и удержание
— @SegmentationCraftPro
Вопрос: какая логика сегментации сейчас главнее для вас?
ВАРИАНТЫ:
1. По задачам клиента (Jobs-to-be-Done) и мотивации
2. По стадиям воронки и триггерам (RevOps-сквозь цикл)
3. По сигналам поведения: контент, намерение, частота касаний
4. По ценности/экономике: LTV-профили и удержание
— @SegmentationCraftPro
Сегментация по «моменту ценности», а не по демографии: почему в 2026 это снова работает
Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку в проектах сегментации: мы пытаемся разложить аудиторию по привычным признакам (отрасль, размер компании, должность, поведенческие “лайки”), будто спрос — это стабильная величина. В 2026 спрос всё больше ведёт себя как функция контекста: люди экономят (снижается средний чек на 5–8%), поиск и SEO уходят в режим Topical Authority и AI-overviews, а значит «первый контакт» становится менее контролируемым. В таких условиях классическая сегментация по “кто они” теряет точность. Я предлагаю сдвиг: сегментировать по «моменту ценности» — то есть по тому, в какой точке пути человек (или компания) готов получить измеримую отдачу.
Как это выглядит в реальности.
1) Вместо «сегменты по профилю» я строю сегменты по триггеру ценности
Триггер ценности — это событие или осознание проблемы, после которого аудитория начинает сопоставлять варианты и принимает решение. Примеры для B2B: смена руководителя продаж, рост доли “ручных” операций, просадка удержания на конкретном этапе, запуск нового продукта без пересмотра коммерческой модели. Примеры для e-com: появление “узких мест” в логистике, рост стоимости привлечения, необходимость удержать клиентов в период скидочных перегревов.
Важно: триггер не равен “намерению купить”. Он равен “намерению получить выгоду, которую можно посчитать”.
2) Определяем не каналы, а критерии решения
Дальше я спрашиваю команду не “где они нас нашли”, а “как они выбирают”. В 2026 это критично из‑за privacy-first атрибуции: last-click всё чаще превращается в косметику. Поэтому нам нужны критерии выбора, по которым аудитория отличает “подходит/не подходит”. Обычно в данных и интервью повторяется ограниченный набор критериев: скорость внедрения, предсказуемость эффекта, снижение рисков, прозрачность метрик, совместимость с текущими процессами.
Если вы это фиксируете, вы можете персонализировать не баннеры, а обещания и доказательства.
3) Привязываем сегмент к ожидаемой экономике (а не к контенту)
Для каждого сегмента “момент ценности” я закрепляю гипотезу по экономике: что именно они стремятся улучшить и какую метрику внутри себя считают главной. В B2B это может быть: сокращение цикла согласования, рост конверсии из квалификации в сделку, уменьшение оттока в первые 90 дней. В e-com: повторные покупки, доля заказов из базы, снижение отмен. Тогда контент и офферы перестают быть “темами” и становятся инструментами достижения результата.
Один наблюдаемый эффект из практики
Когда мы перешли от сегментации “по отрасли/должности” к сегментации “по моменту ценности” в одном из RevOps-проектов, мы увидели закономерность: у сегмента с триггером “рост ручного труда в процессах” лучшие результаты показывала не самая “продающая” коммуникация, а коммуникация с доказательствами по внедрению и регламентами обмена данными. То есть люди покупали не “продукт”, а снижение организационной неопределённости. Это проявлялось и в аналитике по воронке, и в качестве ответов на этапе discovery.
Почему это особенно важно сейчас
— Search/SEO становится менее линейным: AI-overviews может “закрыть” информационный запрос до перехода на сайт. Значит сегмент по намерению “почитать про X” всё труднее превратить в лид.
— В B2B MQL/SQL слабеет: бизнес ждёт выручку, а не отчёт по конверсиям. Сегментация по моменту ценности помогает связать маркетинг-сообщение с Sales/Customer Success логикой эффекта.
— В e-com падение среднего чека подталкивает к retention: сегмент “когда клиенту снова нужна причина остаться” часто важнее сегмента “кто он”.
…
Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку в проектах сегментации: мы пытаемся разложить аудиторию по привычным признакам (отрасль, размер компании, должность, поведенческие “лайки”), будто спрос — это стабильная величина. В 2026 спрос всё больше ведёт себя как функция контекста: люди экономят (снижается средний чек на 5–8%), поиск и SEO уходят в режим Topical Authority и AI-overviews, а значит «первый контакт» становится менее контролируемым. В таких условиях классическая сегментация по “кто они” теряет точность. Я предлагаю сдвиг: сегментировать по «моменту ценности» — то есть по тому, в какой точке пути человек (или компания) готов получить измеримую отдачу.
Как это выглядит в реальности.
1) Вместо «сегменты по профилю» я строю сегменты по триггеру ценности
Триггер ценности — это событие или осознание проблемы, после которого аудитория начинает сопоставлять варианты и принимает решение. Примеры для B2B: смена руководителя продаж, рост доли “ручных” операций, просадка удержания на конкретном этапе, запуск нового продукта без пересмотра коммерческой модели. Примеры для e-com: появление “узких мест” в логистике, рост стоимости привлечения, необходимость удержать клиентов в период скидочных перегревов.
Важно: триггер не равен “намерению купить”. Он равен “намерению получить выгоду, которую можно посчитать”.
2) Определяем не каналы, а критерии решения
Дальше я спрашиваю команду не “где они нас нашли”, а “как они выбирают”. В 2026 это критично из‑за privacy-first атрибуции: last-click всё чаще превращается в косметику. Поэтому нам нужны критерии выбора, по которым аудитория отличает “подходит/не подходит”. Обычно в данных и интервью повторяется ограниченный набор критериев: скорость внедрения, предсказуемость эффекта, снижение рисков, прозрачность метрик, совместимость с текущими процессами.
Если вы это фиксируете, вы можете персонализировать не баннеры, а обещания и доказательства.
3) Привязываем сегмент к ожидаемой экономике (а не к контенту)
Для каждого сегмента “момент ценности” я закрепляю гипотезу по экономике: что именно они стремятся улучшить и какую метрику внутри себя считают главной. В B2B это может быть: сокращение цикла согласования, рост конверсии из квалификации в сделку, уменьшение оттока в первые 90 дней. В e-com: повторные покупки, доля заказов из базы, снижение отмен. Тогда контент и офферы перестают быть “темами” и становятся инструментами достижения результата.
Один наблюдаемый эффект из практики
Когда мы перешли от сегментации “по отрасли/должности” к сегментации “по моменту ценности” в одном из RevOps-проектов, мы увидели закономерность: у сегмента с триггером “рост ручного труда в процессах” лучшие результаты показывала не самая “продающая” коммуникация, а коммуникация с доказательствами по внедрению и регламентами обмена данными. То есть люди покупали не “продукт”, а снижение организационной неопределённости. Это проявлялось и в аналитике по воронке, и в качестве ответов на этапе discovery.
Почему это особенно важно сейчас
— Search/SEO становится менее линейным: AI-overviews может “закрыть” информационный запрос до перехода на сайт. Значит сегмент по намерению “почитать про X” всё труднее превратить в лид.
— В B2B MQL/SQL слабеет: бизнес ждёт выручку, а не отчёт по конверсиям. Сегментация по моменту ценности помогает связать маркетинг-сообщение с Sales/Customer Success логикой эффекта.
— В e-com падение среднего чека подталкивает к retention: сегмент “когда клиенту снова нужна причина остаться” часто важнее сегмента “кто он”.
…