Forwarded from AffPapa! Клуб спящих бизнесменов! Потрачено!
Кустов был @cobaka теперь ещё и @pcina
Кравченко был @istrebil теперь ещё и @otomstil
Миша был @CPA_Farm теперь ещё и @doxera
Но самое важное сейчас подписаться на Макса, который в ближайшее время запускает стримы, а не только телеграм канал, и судя по всему будет ЕБАТЬ! :-)
Кравченко был @istrebil теперь ещё и @otomstil
Миша был @CPA_Farm теперь ещё и @doxera
Но самое важное сейчас подписаться на Макса, который в ближайшее время запускает стримы, а не только телеграм канал, и судя по всему будет ЕБАТЬ! :-)
Phoenix.ink — твои Google и Apple Developer аккаунты🟧 Смотри наличие @phoenixapps_store🟧 Забирай консоли @phoenix_seller_bot
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
How to score engagement quality, not just quantity
Message count is the vanity metric of communities — easy to inflate, weakly tied to health. A server can be loud and dying. Here's a procedure to score the quality underneath the volume.
Step 1: compute conversation depth
For a sample of threads/replies, measure replies-per-conversation and unique-participants-per-conversation. Monologues and '+1' walls score low even at high volume.
Step 2: compute reciprocity
Build a who-replies-to-whom map. Healthy channels show many-to-many edges; unhealthy ones show a hub-and-spoke (one person answers everyone, or nobody answers anyone).
Step 3: track median reply latency
The time between a question and its first answer is a leading indicator. Rising latency precedes visible decline, because people stop bothering before they stop showing up.
What the network shape reveals
Servers with dense reciprocal graphs retain better than equally-active hub-and-spoke ones — distributed answering means the community, not one hero, holds it together.
The caveat
Network metrics need a logging bot and enough volume to be stable; small channels are too noisy to graph meaningfully. Don't over-read a sparse week.
Open question: can you intervene to make a hub-and-spoke graph more reciprocal, or is that structure baked in by who the founding members are?
Message count is the vanity metric of communities — easy to inflate, weakly tied to health. A server can be loud and dying. Here's a procedure to score the quality underneath the volume.
Step 1: compute conversation depth
For a sample of threads/replies, measure replies-per-conversation and unique-participants-per-conversation. Monologues and '+1' walls score low even at high volume.
Step 2: compute reciprocity
Build a who-replies-to-whom map. Healthy channels show many-to-many edges; unhealthy ones show a hub-and-spoke (one person answers everyone, or nobody answers anyone).
Step 3: track median reply latency
The time between a question and its first answer is a leading indicator. Rising latency precedes visible decline, because people stop bothering before they stop showing up.
What the network shape reveals
Servers with dense reciprocal graphs retain better than equally-active hub-and-spoke ones — distributed answering means the community, not one hero, holds it together.
The caveat
Network metrics need a logging bot and enough volume to be stable; small channels are too noisy to graph meaningfully. Don't over-read a sparse week.
Open question: can you intervene to make a hub-and-spoke graph more reciprocal, or is that structure baked in by who the founding members are?
Forwarded from AFF.TOP - про арбитраж трафика и CPA рынок!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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
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
Forwarded from AFF.TOP - про арбитраж трафика и CPA рынок!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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
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
Forwarded from AFF.TOP - про арбитраж трафика и CPA рынок!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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
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
Forwarded from TopX Partners
Перу еще не успел стать массовым трендом и прямо сейчас дает высокие ROI нашим партнерам.
ℹ️ Онлайн-гемблинг в Перу полностью легален, но из-за слабого доверия к местным брендам игроки активно ищут альтернативы и охотно конвертятся на международные платформы.
ЦА любит поразвлечься в поисках джекпотов, а стоимость привлечения игрока остается дешевой
Показатели наших партнеров:
➡️ Click2Reg: 55–65%➡️ Reg2Dep: 30–35%
Основные источники: FB / UAC / InApp
Под SEO / PPC / ASO: обсуждаем условия и персональные бампы ставок лично.
Заливай на ГЕО, которое еще не перегрели! Пиши менеджерам:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from AFF.TOP - про арбитраж трафика и CPA рынок!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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
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
Forwarded from AffPapa! Клуб спящих бизнесменов! Потрачено!
Я сделал свой бесплатный антидетект-браузер и протестировал его запуск вместе с топ‑3 популярными антиками, Долфин, Вижен, Гоу Логин и не много Окто!
37 сборок, тестовый трафик, профили и прокси — всё работает.
Подробности и ссылка на скачивание и полное описание в моем канале про арбитраж трафика и работу:
👉 https://t.me/+4fUGi5DPcmdhZmEy
Когда я завяжу пить, я выебу всех, а пока что.... пока что ебу локально, но антики уже выебал!
37 сборок, тестовый трафик, профили и прокси — всё работает.
Подробности и ссылка на скачивание и полное описание в моем канале про арбитраж трафика и работу:
👉 https://t.me/+4fUGi5DPcmdhZmEy
Когда я завяжу пить, я выебу всех, а пока что.... пока что ебу локально, но антики уже выебал!
Phoenix.ink — твои Google и Apple Developer аккаунты🟧 Смотри наличие @phoenixapps_store🟧 Забирай консоли @phoenix_seller_bot
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
How to map your community's timezone reality and act on it
Global communities quietly run as two or three disconnected servers that never overlap in time — the EU crowd and the US crowd post into the same channels but never to each other. Here's how to see it and fix it.
Step 1: build the activity heatmap
Plot unique active members by hour-of-day (UTC) over a month. Bimodal or trimodal peaks reveal distinct regional clusters.
Step 2: test whether they interact
For cross-peak conversations, check reply latency. If an EU-hours question only gets answered when US-hours wakes up (6+ hour latency), you have two communities, not one.
Step 3: decide deliberately
— Bridge: schedule async-friendly rituals (a daily prompt that lives across the gap)
— Or split: regional channels can raise reply rates by concentrating each cluster's active hours
Both are valid; drifting into accidental fragmentation is the failure.
Step 4: time your announcements per-cluster
One announcement at one time reaches one cluster. Stagger or pin.
The caveat
Heatmaps show when people post, not when they read — lurkers may span timezones invisibly. You're mapping the visible layer only.
Open question: is a single global channel ever better than regional splits, given that overlap creates serendipity that scheduled async rituals can't replicate?
Global communities quietly run as two or three disconnected servers that never overlap in time — the EU crowd and the US crowd post into the same channels but never to each other. Here's how to see it and fix it.
Step 1: build the activity heatmap
Plot unique active members by hour-of-day (UTC) over a month. Bimodal or trimodal peaks reveal distinct regional clusters.
Step 2: test whether they interact
For cross-peak conversations, check reply latency. If an EU-hours question only gets answered when US-hours wakes up (6+ hour latency), you have two communities, not one.
Step 3: decide deliberately
— Bridge: schedule async-friendly rituals (a daily prompt that lives across the gap)
— Or split: regional channels can raise reply rates by concentrating each cluster's active hours
Both are valid; drifting into accidental fragmentation is the failure.
Step 4: time your announcements per-cluster
One announcement at one time reaches one cluster. Stagger or pin.
The caveat
Heatmaps show when people post, not when they read — lurkers may span timezones invisibly. You're mapping the visible layer only.
Open question: is a single global channel ever better than regional splits, given that overlap creates serendipity that scheduled async rituals can't replicate?
How to build an early-warning system for member churn
By the time someone leaves, the decision was made weeks earlier. Leaves are a lagging indicator. Here's how to build a leading one from behavior that precedes the exit.
Step 1: define pre-churn signals
From members who left, look backward: most show declining posting frequency and lengthening gaps for 2-4 weeks before leaving. The signal is the trend, not any single quiet day.
Step 2: build a simple risk flag
Flag members whose weekly activity dropped to a fraction of their personal baseline for two consecutive weeks. Personal baseline matters — a once-a-week poster going silent is different from a daily poster going silent.
Step 3: act proportionally
Don't ping flagged members with 'you ok?' — that's creepy and accelerates exits. Instead, route them content they once engaged with, or surface them in channels they used to frequent.
What the evidence supports
Declining-frequency-before-leaving is a robust pattern across subscription products. The hard part is precision — most people who slow down don't leave, so any flag has high false positives.
The caveat
A churn predictor with 80% false positives is worse than useless if you act intrusively on it. Use it to inform soft, ambient nudges only.
Open question: if intervention risks accelerating exits, is the right move to predict churn at all — or to just build a community good enough that the baseline holds?
By the time someone leaves, the decision was made weeks earlier. Leaves are a lagging indicator. Here's how to build a leading one from behavior that precedes the exit.
Step 1: define pre-churn signals
From members who left, look backward: most show declining posting frequency and lengthening gaps for 2-4 weeks before leaving. The signal is the trend, not any single quiet day.
Step 2: build a simple risk flag
Flag members whose weekly activity dropped to a fraction of their personal baseline for two consecutive weeks. Personal baseline matters — a once-a-week poster going silent is different from a daily poster going silent.
Step 3: act proportionally
Don't ping flagged members with 'you ok?' — that's creepy and accelerates exits. Instead, route them content they once engaged with, or surface them in channels they used to frequent.
What the evidence supports
Declining-frequency-before-leaving is a robust pattern across subscription products. The hard part is precision — most people who slow down don't leave, so any flag has high false positives.
The caveat
A churn predictor with 80% false positives is worse than useless if you act intrusively on it. Use it to inform soft, ambient nudges only.
Open question: if intervention risks accelerating exits, is the right move to predict churn at all — or to just build a community good enough that the baseline holds?
Forwarded from В арбитраже денег нет?
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:
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 💵
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 💵
How to tune automod rules without strangling real conversation
Automod is usually set once and forgotten, drifting toward either uselessness or over-blocking. Both cost you members. Here's an iterative tuning loop.
Step 1: instrument false positives
For a week, log every automod block and manually classify: real violation vs legitimate message caught. If your false-positive rate is above ~5-10%, you're frustrating real members to catch a few bad ones.
Step 2: separate the rule types
— Hard rules (slurs, invite-spam, raid-mentions): keep strict, low false-positive cost is acceptable
— Soft rules (caps, repeated chars, link filters): these generate most false positives — loosen or scope to new accounts only
Step 3: scope by trust
Apply aggressive filters to accounts under a few days old; relax them for established members. New-account targeting catches most spam while sparing your regulars the friction.
Step 4: re-tune monthly
Spam patterns evolve; a rule that was 99% precise last quarter rots.
Discord vs Telegram
Discord's native AutoMod gives you the block-logging you need to measure precision; Telegram's third-party bots vary wildly in observability — pick one that logs, or you're tuning blind.
The caveat
False-positive sampling over one week may miss rare-but-costly rules. Re-sample after any spam-pattern shift.
Open question: is per-member trust scoring the future of automod, and does it just recreate reputation systems we abandoned for being gameable?
Automod is usually set once and forgotten, drifting toward either uselessness or over-blocking. Both cost you members. Here's an iterative tuning loop.
Step 1: instrument false positives
For a week, log every automod block and manually classify: real violation vs legitimate message caught. If your false-positive rate is above ~5-10%, you're frustrating real members to catch a few bad ones.
Step 2: separate the rule types
— Hard rules (slurs, invite-spam, raid-mentions): keep strict, low false-positive cost is acceptable
— Soft rules (caps, repeated chars, link filters): these generate most false positives — loosen or scope to new accounts only
Step 3: scope by trust
Apply aggressive filters to accounts under a few days old; relax them for established members. New-account targeting catches most spam while sparing your regulars the friction.
Step 4: re-tune monthly
Spam patterns evolve; a rule that was 99% precise last quarter rots.
Discord vs Telegram
Discord's native AutoMod gives you the block-logging you need to measure precision; Telegram's third-party bots vary wildly in observability — pick one that logs, or you're tuning blind.
The caveat
False-positive sampling over one week may miss rare-but-costly rules. Re-sample after any spam-pattern shift.
Open question: is per-member trust scoring the future of automod, and does it just recreate reputation systems we abandoned for being gameable?
Forwarded from AFF.TOP - про арбитраж трафика и CPA рынок!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Antropic раскрыла ферму с нейронными дейтинг-моделями
Anthropic раскрыла кейс китайской студии, которая запустила 20 дейтинг-приложений с нейропрофилями для удержания пользователей. Вместо стандартного слива дейтинг-трафика на чужие смартлинки, вебмастерам стоит присмотреться к разработке собственных LLM-сервисов. Затраты на токены и подключение платежных решений окупаются за счет прямого контроля над монетизацией и забора всей маржи рекламодателя.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/antropic-raskryla-fermu-s-neironnymi-deiting-modeliami
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Anthropic раскрыла кейс китайской студии, которая запустила 20 дейтинг-приложений с нейропрофилями для удержания пользователей. Вместо стандартного слива дейтинг-трафика на чужие смартлинки, вебмастерам стоит присмотреться к разработке собственных LLM-сервисов. Затраты на токены и подключение платежных решений окупаются за счет прямого контроля над монетизацией и забора всей маржи рекламодателя.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/antropic-raskryla-fermu-s-neironnymi-deiting-modeliami
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AffPapa! Клуб спящих бизнесменов! Потрачено!
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Едешь на SBC? Приходи на главную андеграунд-afterparty Лиссабона! 🔥
29 сентября — SpinBetter Partners и SLYSE собирают партнёров и аффов, которые знают толк в хорошем хип-хопе, громкой музыке и правильной атмосфере.
🎧 Мощный диджей-сет, фри-бар, бир-понг, игровая зона.
🔥 Секретный гость — легенда, которую ты точно знаешь!
📍 Лиссабон · 🗓 29 сентября · 🕘 21:00
🤌 Регистрируйся прямо сейчас и не опоздай!
29 сентября — SpinBetter Partners и SLYSE собирают партнёров и аффов, которые знают толк в хорошем хип-хопе, громкой музыке и правильной атмосфере.
🎧 Мощный диджей-сет, фри-бар, бир-понг, игровая зона.
🔥 Секретный гость — легенда, которую ты точно знаешь!
📍 Лиссабон · 🗓 29 сентября · 🕘 21:00
🤌 Регистрируйся прямо сейчас и не опоздай!
Forwarded from AFF.TOP - про арбитраж трафика и CPA рынок!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Разработчик игры слил $220 в Google ads на установки ботами
Статья описывает кейс разработчика, потерявшего бюджет в Google Ads из-за фрода и специфики атрибуции. Платформа засчитала конверсии, которые не подтвердились в Google Play Console, так как алгоритм учитывает установки без прямой связи с кликом. Главный вывод: Google Ads может наливать ботов не меньше пуш-сетей. При работе за инсталы важно жестко контролировать качество трафика и сверять аналитику с бэкендом, в то время как Facebook на данный мо…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/razrabotchik-igry-slil-220-v-google-ads-na-ustanovki-botami
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Статья описывает кейс разработчика, потерявшего бюджет в Google Ads из-за фрода и специфики атрибуции. Платформа засчитала конверсии, которые не подтвердились в Google Play Console, так как алгоритм учитывает установки без прямой связи с кликом. Главный вывод: Google Ads может наливать ботов не меньше пуш-сетей. При работе за инсталы важно жестко контролировать качество трафика и сверять аналитику с бэкендом, в то время как Facebook на данный мо…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/razrabotchik-igry-slil-220-v-google-ads-na-ustanovki-botami
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP - про арбитраж трафика и CPA рынок!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Google расширил Data Manager
Google интегрировал инструмент Data Manager в GA и DV360 для удобной передачи first-party данных, что дает рост ROAS до 26%. Для арбитража трафика прямого применения у офлайн-данных нет, однако инструмент можно использовать для манипуляции алгоритмами: отправка синтетических конверсий через API поможет скорректировать оптимизацию и направить автостратегии на поиск нужной аудитории.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-rasshiril-data-manager
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Google интегрировал инструмент Data Manager в GA и DV360 для удобной передачи first-party данных, что дает рост ROAS до 26%. Для арбитража трафика прямого применения у офлайн-данных нет, однако инструмент можно использовать для манипуляции алгоритмами: отправка синтетических конверсий через API поможет скорректировать оптимизацию и направить автостратегии на поиск нужной аудитории.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-rasshiril-data-manager
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AffPapa! Клуб спящих бизнесменов! Потрачено!
Через 30 минут открытие канала CMO Трафик Кардинала Макса Огненого https://t.me/+BWTUr7fxVqoyMWE0
Он обещает нещадно ебать, а мы будем смотреть!
Он обещает нещадно ебать, а мы будем смотреть!
How to attribute which growth sources actually retain
Not all joiners are equal — a member from a targeted niche post behaves nothing like one from a giveaway. Counting joins by source is easy; the playbook is measuring which sources retain.
Step 1: tag the source
Use invite-link tracking (Discord shows per-invite join counts; Telegram supports named invite links). One link per channel, post, or partner.
Step 2: build a retention table by source
For each invite source, compute week-1 and week-4 retention of its cohort, not just raw joins. This is where it gets uncomfortable.
What the data usually reveals
High-volume sources (giveaways, big shoutouts, list placements) tend to retain worst — they attract incentive-seekers and curiosity clicks. Low-volume targeted sources (a relevant niche thread) often retain 2-3x better per joiner. Volume and quality frequently trade off.
Step 3: reallocate
Optimize for retained members per unit of effort, not joins per unit of effort. A source delivering 500 joins at 5% week-4 retention loses to one delivering 100 at 30%.
The caveat
Invite attribution breaks when links get reshared, and sample sizes for small sources are noisy. Treat small-source retention rates as directional.
Open question: should you ever chase vanity growth knowing it dilutes the active ratio, purely for the social proof of a big member count?
Not all joiners are equal — a member from a targeted niche post behaves nothing like one from a giveaway. Counting joins by source is easy; the playbook is measuring which sources retain.
Step 1: tag the source
Use invite-link tracking (Discord shows per-invite join counts; Telegram supports named invite links). One link per channel, post, or partner.
Step 2: build a retention table by source
For each invite source, compute week-1 and week-4 retention of its cohort, not just raw joins. This is where it gets uncomfortable.
What the data usually reveals
High-volume sources (giveaways, big shoutouts, list placements) tend to retain worst — they attract incentive-seekers and curiosity clicks. Low-volume targeted sources (a relevant niche thread) often retain 2-3x better per joiner. Volume and quality frequently trade off.
Step 3: reallocate
Optimize for retained members per unit of effort, not joins per unit of effort. A source delivering 500 joins at 5% week-4 retention loses to one delivering 100 at 30%.
The caveat
Invite attribution breaks when links get reshared, and sample sizes for small sources are noisy. Treat small-source retention rates as directional.
Open question: should you ever chase vanity growth knowing it dilutes the active ratio, purely for the social proof of a big member count?
Forwarded from AFF.TOP - про арбитраж трафика и CPA рынок!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Xchat удалён из App Store и Google play
Google Play и App Store удалили мессенджер XChat, продвигавшийся Илоном Маском как сервис с шифрованием без рекламы. Несмотря на трафик из X.com, приложение исключили из сторов. Причиной мог стать отказ от трекинга, что мешает монетизации и антифрод-системам площадок. Кейс доказывает: отсутствие рекламных инструментов делает софт уязвимым, а медийная поддержка не спасает продукт, если его политика нарушает правила маркетплейсов.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/xchat-udalen-iz-app-store-i-google-play
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Google Play и App Store удалили мессенджер XChat, продвигавшийся Илоном Маском как сервис с шифрованием без рекламы. Несмотря на трафик из X.com, приложение исключили из сторов. Причиной мог стать отказ от трекинга, что мешает монетизации и антифрод-системам площадок. Кейс доказывает: отсутствие рекламных инструментов делает софт уязвимым, а медийная поддержка не спасает продукт, если его политика нарушает правила маркетплейсов.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/xchat-udalen-iz-app-store-i-google-play
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP - про арбитраж трафика и CPA рынок!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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
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
Forwarded from AFF.TOP - про арбитраж трафика и CPA рынок!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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
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