Open AI выпустила ChatGPT-5.6 и ChatGPT Work

OpenAI выпустила ChatGPT-5.6 и ChatGPT Work: новая модель получила три версии и понятный прайс, а Work стал универсальным инструментом для кодинга, текстов, изображений и анализа данных. Вывод простой: экосистема ChatGPT усиливается, а фокус смещается на многофункциональные сценарии, где один продукт закрывает сразу несколько задач.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/open-ai-vypustila-chatgpt-5-6-i-chatgpt-work

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

SpacexAI выпустила Grok 4.5

xAI выпустила Grok 4.5 — новую версию флагманской нейросети, доступную в Cursor на всех тарифах и по API за $2 за миллион входных токенов. Бенчмарков пока нет, но модель в 4,2 раза экономнее по токенам на SWE Bench Pro и обучена на данных Cursor, что делает её сильным инструментом для разработки приложений.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/spacexai-vypustila-grok-4-5

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

ChatGPT ads внедрил функцию автосоздания креативов

OpenAI добавила в ChatGPT Ads автогенерацию креативов: вставляешь ссылку на сайт, ИИ анализирует лендинг и создаёт релевантный креатив. По ощущениям, такие материалы должны легко проходить модерацию, но пока неясно, насколько они поддаются правкам. Источник интересен ещё и тем, что вайт можно сгенерировать тут же через ChatGPT.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/chatgpt-ads-vnedril-funkciiu-avtosozdaniia-kreativov

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

В Google search console теперь можно добавлять соцсети

Google добавил в Search Console поддержку аккаунтов соцсетей: теперь можно отслеживать ключевые запросы, источники и географию переходов, показы и клики по ссылкам. Функция подключается там же, где и сайты, доступны четыре соцсети на выбор. Rollout постепенный — доступ получают не все сразу.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-google-search-console-teper-mozhno-dobavliat-socseti

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Google стал помечать креативы, созданные ИИ

Google объявил, что начнёт помечать рекламные креативы, созданные нейросетями. Причина — ИИ-баннеры и видео стали слишком похожи на настоящие.

Формат и заметность маркировки будут зависеть от законов конкретного региона: где-то предупреждение появится прямо на креативе, где-то — в его информации.

Что это значит для арбитражников и когда правила …

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-stal-pomechat-kreativy-sozdannye-ii

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Компания Meta выпустила Muse Spark 1.1

Meta выпустила Muse Spark 1.1 почти одновременно с новой ChatGPT-5.6. Это мультимодальный агент, который сам дробит задачу на подзадачи и распределяет их между субагентами.

Стоимость тоже заметно ниже топовых западных моделей: $1.25 за миллион входных токенов и $4.25 за миллион выходных.

Но главный вопрос — насколько она реально сильна на фоне к…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/kompaniia-meta-vypustila-muse-spark-1-1

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Средний чек падает — сегментация по нему тоже

Когда средний чек в e-com снижается на 5–8%, сегментация «по корзине» или частоте покупок даёт сбои. Потребитель может купить дорогой товар раз в полгода, а в остальное время брать дешёвые позиции раз в две недели — и это один и тот же человек в двух разных сценариях.

Привычка делить аудиторию на «дорогих» и «дешёвых» клиентов уходит. На её место приходят поведенческие паттерны: как именно пользователь экономит, на чём он не готов уступать, в каких категориях он лоялен, а в каких ищет скидки. У одного и того же покупателя могут сосуществовать сценарий «импульсивная премиум-покупка» и «рациональный выбор самого дешёвого».

Ретейлу и маркетплейсам всё чаще нужно сегментировать не людей, а их *покупательские моменты* — отдельные ситуации в жизни клиента. Тогда retention-кампании и LTV-модели перестают натыкаться на противоречия одного профиля.

— @SegmentationCraftPro

Эволюция сегментации в B2B: переход от ролевой модели к потребностям в RevOps

Компания Segment (платформа сбора данных) столкнулась с типичной проблемой зрелого B2B-рынка 2026 года: классическая сегментация по размеру компании (SMB, mid-market, enterprise) перестала коррелировать с реальной ценностью клиента. Когда маркетинг и продажи работают в единой связке управления выручкой (RevOps), старые фильтры начинают искажать воронку.

Задача заключалась в поиске критериев, которые предсказывают готовность компании к внедрению сложного технического стека, независимо от оборота. В эпоху, когда эффективность вложений измеряется не количеством входящих заявок, а скоростью прохождения цикла сделки, компании требовался переход к поведенческой кластеризации.

Решение: отказ от формальных атрибутов в пользу функционально-технической готовности. Команда проанализировала данные системных интеграций (CRM, облачные хранилища, аналитические инструменты) потенциальных клиентов. Выяснилось, что наиболее лояльные и прибыльные заказчики обладают «цифровым профилем» — они уже используют минимум три смежных сервиса для обработки данных до начала общения с менеджером по продажам.

Конкретный результат:
— Исключение «холодных» сегментов из расходования рекламного бюджета сократило стоимость привлечения (CAC) на 22%.
— Конверсия из обращения в сделку выросла на 14%, так как отдел продаж начал работать с компаниями, уже сформировавшими запрос на интеграцию.
— Ожидаемая пожизненная ценность клиента (LTV) для новых сегментов оказалась на 30% выше за счет высокого уровня удержания (retention).

Урок для бренд-стратега:
В условиях снижения среднего чека и перехода к экономике удержания, классическая сегментация по демографии или штату сотрудников становится второстепенной. Сейчас побеждает тот, кто сегментирует аудиторию по готовности к использованию продукта (Product Readiness).

— Изучайте «цифровой след» клиента до момента первого контакта.
— В модели управления выручкой (RevOps) ваш сегмент — это не группа людей, а группа компаний с определенным технологическим контекстом.
— В Zero-click эпоху ваш контент должен сразу отвечать на специфические боли узкого сегмента, а не пытаться охватить рынок целиком.

Фокус на тех, кто уже находится в процессе решения проблемы, позволяет сэкономить бюджет и не тратить ресурсы на тех, кто в 2026 году просто сравнивает цены без намерения внедрять системные изменения.

— @SegmentationCraftPro

Персегмент (Persona Segment)

Персегмент — это сегмент аудитории, который описывается не только набором признаков (демография, поведение, контекст), а через «привязку» к обобщённой роли и задачам человека или группы: их **JTBD (работы, которые человек пытается “сделать”)**, мотивация, критерии выбора, триггеры принятия решения, барьеры. В отличие от классического сегмента «по атрибутам», персегмент сразу задаёт, *какой смысл* несёт предложение и какой формат сообщения должен сработать.

Чем отличается от родственных терминов:
— Сегмент по поведению: фиксирует действия (например, смотрел страницы/запрашивал КП), но не отвечает, *почему* человек действует.
— Персона: описывает роль и жизненный/рабочий контекст, но часто не гарантирует измеримость и управляемость в кампаниях.
— Персегмент объединяет измеримость сегмента и объясняющую силу персоны: можно таргетировать и одновременно понимать логику выбора.

Типичные ошибки применения:
— Делать персегмент слишком широким («все, кто интересовался услугами») без барьеров и критериев.
— Путать роль с каналом (например, «персегмент: читает Telegram») — канал меняется, роль остаётся.
— Использовать один персегмент под разные этапы цикла (первичный интерес и готовность к закупке) без уточнения триггеров.

Пример:
B2B-услуги для e-com. Персегмент “Финансовый рационализатор” (роль: снижать потери, управлять затратами). Признаки: запрашивает аналитику по воронке, сравнивает модели атрибуции, просит расчёт эффекта. JTBD: “понять, за что платим и как удержим LTV при падении среднего чека”. Барьер: недоверие к last-click и обещаниям без методики. Решение в коммуникации: упор на incrementality (оценку прироста), privacy-first измерения и сценарии для RevOps (маркетинг-сейлз-customer success за выручку).

— @SegmentationCraftPro

Российские букмекеры увеличили закуп трафика с мобильных приложений

Российские букмекеры в 1 квартале 2026 года заметно нарастили закупку трафика из мобильных приложений. На фоне ужесточения регулирования они смещают бюджеты в новые каналы, где ещё есть живой трафик.

По данным UMG, доля in-app-рекламы выросла с 3-4% до 5-6% при объёме рынка около 10 млрд рублей. Но это может быть только начало — в блоге разбираем…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/rossiiskie-bukmekery-uvelichili-zakup-trafika-s-mobilnykh-prilozhenii

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Mia Khalifa стала амбпссадором 1win

Mia Khalifa снова засветилась рядом с 1win: в Instagram она показала цепочку с логотипом бренда и статус «VIP 1win».

Параллельно всплыла история с ее ставкой на Испанию на ЧМ — по данным поста, выигрыш мог составить 200к$.

Официального подтверждения амбассадорства пока нет, но для арбитражников это уже повод для новых креативов. Что именно здесь…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/mia-khalifa-stala-ambpssadorom-1win

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

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

Сдвиг фокуса сегментации: от «кто купил» к «кто сформировал намерение»

В последние недели заметен устойчивый паттерн: команды, которые раньше строили сегменты по “профилю покупателя” (отрасль/должность/размер компании, RFM/продуктовые корзины), всё чаще перестраивают витрину вокруг намерения — того, как пользователь ведёт себя до выбора. В B2B это выглядит как объединение сигналов из RevOps-цепочки: не только MQL/SQL-статусы, но и последовательности действий в CS/поддержке (какие вопросы задают, какие материалы возвращают в повторном визите), а также контекст отраслевого интереса в поиске/сравнениях.

В e-com сегменты начинают «взрослеть» в логике экономии: не “кто любит скидки”, а “какие моменты подтверждают готовность платить” (возврат в карточку, просмотр условий доставки/рассрочки, сравнение брендов по атрибутам). При этом zero-click эпоха подталкивает к сегментации по топикам и качеству ответа на странице, потому что часть переходов растворяется в AI-overviews.

Вопрос к вам: вы уже видите у себя смещение от сегментов по истории покупки к сегментам по траектории намерения (до покупки/до лида), или по-прежнему доминируют поведенческие срезы “после” события?

— @SegmentationCraftPro

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

Смена парадигмы в удержании через RevOps

В текущем квартале заметно, как границы между отделами продаж и маркетинга окончательно стираются в крупных компаниях. Вместо того чтобы фокусироваться на генерации маркетинговых квалифицированных лидов (MQL), команды всё чаще переходят к модели RevOps (объединенное управление выручкой). Примечательно, как это меняет подходы к сегментации.

Если раньше мы делили аудиторию по демографии или объему бюджета, то сейчас профилирование строится на данных о жизненном цикле клиента. Маркетологи все чаще запрашивают доступ к отчетам службы поддержки и успеха клиентов (customer success), чтобы встраивать этапы удержания в воронку еще до момента закрытия сделки. В условиях снижения среднего чека на 5-8%, основная работа с сегментом переносится на этап после первой покупки. Сегментация перестает быть инструментом захвата внимания и становится методом прогнозирования того, какой клиент останется в экосистеме на долгосрок, а какой — уйдет после первого контракта.

Наблюдаете ли вы переход от количественного привлечения к управлению ценностью внутри клиентской базы в ваших проектах?

— @SegmentationCraftPro

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

3 инструмента для social listening: где искать упоминания и где есть потолок

Для бренд-стратега social listening — это не только «посчитать упоминания», а способ понять, как меняется язык аудитории, какие темы всплывают раньше спроса и где бренд попадает в чужие контексты. В 2026 году это особенно важно: чистая поисковая выдача беднеет, а собственная экспертиза и работа с сообществами становятся ценнее. Ниже — три инструмента, которые часто сравнивают между собой.

Mention — для команд, которым нужна широкая карта упоминаний в сети — сильная сторона: быстрый мониторинг бренда, тем, конкурентов и источников почти в реальном времени — слабая сторона: при глубокой аналитике и сложной сегментации источников может потребовать ручной донастройки.

Hootsuite — для маркетинговых команд, которые хотят держать listening рядом с публикацией и управлением соцсетями — сильная сторона: удобен, если monitoring-отслеживание встроено в ежедневный операционный процесс и нужен единый интерфейс — слабая сторона: как специализированный исследовательский инструмент обычно уступает более узким платформам в глубине разбора сигналов.

Agorapulse — для небольших и средних команд, которым важны понятные отчёты и контроль коммуникаций — сильная сторона: хорошо подходит для регулярной работы с упоминаниями, ответами и базовой аналитикой — слабая сторона: при росте требований к сегментации, сравнительным срезам и исследовательским сценариям быстро упирается в ограниченную глубину.

Как выбирать: если нужен **операционный контроль**, смотрите на Hootsuite; если важнее **широкий мониторинг и сравнение тем**, удобнее Mention; если нужен **простой рабочий контур без перегруза**, Agorapulse закрывает базовый сценарий, но не заменяет полноценное исследование.

— @SegmentationCraftPro

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