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

Инструментарий для исследований в эпоху RevOps

В условиях, когда выручка (RevOps) важнее простого потока заявок, выбор платформы для опросов влияет на точность данных о клиенте. Что сегодня лучше подходит для глубокой аналитики удержания (retention) и сбора качественных смыслов?

ВАРИАНТЫ:
1. Typeform — за эстетику и вовлеченность
2. SurveyMonkey — за корпоративную надежность
3. Qualtrics — за мощь в работе с данными
4. Свой вариант — напишу в комментариях

— @SurveyToolsReviewRu

Как Nike собрал обратную связь по всему пути клиента и снизил шум в исследованиях

В 2026-м маркетингу мало просто «спросить у клиента». В B2B и e-com выигрывают те, кто связывает опросы с выручкой, удержанием и качеством сервиса. Хороший пример — как Nike перестроил сбор обратной связи в цифровых каналах, чтобы не полагаться на разрозненные анкеты и ручную аналитику.

Контекст был типичный для большого бренда: десятки рынков, мобильное приложение, сайт, офлайн-магазины, программа лояльности. Команда видела много сигналов, но они приходили слишком поздно и в разном виде. Классическая модель «опрос раз в квартал» давала слишком общий срез: что-то про NPS, что-то про доставку, что-то про ассортимент — но без связи с конкретным этапом пути клиента.

Задача была понятная: сократить разрыв между действием клиента и реакцией бренда. Nike нужно было быстро понять, где именно ломается опыт — при выборе размера, оплате, доставке или возврате — и сделать это без перегруза пользователей длинными формами.

Решение строилось вокруг коротких опросов по событию и сегментации аудитории. Вместо одной большой анкеты запускали микросборы обратной связи:
— после покупки;
— после возврата;
— после контакта с поддержкой;
— после посещения магазина через приложение.

Для таких сценариев особенно хорошо работает связка Typeform / SurveyMonkey / Qualtrics: Typeform — для коротких и аккуратных опросов с высокой завершённостью, SurveyMonkey — для быстрых массовых замеров, Qualtrics — когда нужна более сложная логика, ветвление и интеграция с данными из CRM и аналитики.

Смысл был не в форме, а в операционке: ответы сразу уходили в продуктовые и клиентские команды. Если у сегмента «новые покупатели» резко росли жалобы на размерную сетку, это не ждали до конца месяца. Команда могла проверить гипотезу за неделю, а не за квартал.

Результат такого подхода обычно измеряется не красотой отчёта, а бизнес-метриками: меньше повторных обращений в поддержку, выше завершённость покупки, лучше конверсия в повторный заказ, ниже отток после первого опыта. В эпоху, когда классическая MQL-модель слабеет, это и есть нормальная логика RevOps: опросы работают на выручку, а не на архив исследований.

Урок простой: **сильный survey tool — это не «опросник», а часть системы принятия решений**. Чем ближе вопрос к действию клиента, тем выше ценность ответа. И чем короче путь от ответа до изменения продукта, тем меньше шума и больше пользы.

— @SurveyToolsReviewRu

Дополнительный контекст — @MarketingBooksRoom

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

SurveyMonkey против Qualtrics и Typeform: как Nike перестроила исследования в цикл RevOps (выдержка по цифрам и логике процесса)

Контекст
В 2026 году компании сильнее ощущают: чистая лидогенерация (MQL/SQL) уже не даёт ожидаемого эффекта, а ответственность за выручку распределяется шире — маркетинг + продажи + customer success (RevOps). На этом фоне исследования превращаются не в “опрос ради отчёта”, а в механизм принятия решений: что улучшать в продукте, как менять коммуникации, какие сегменты реально требуют другого сервиса.

Задача
Nike сталкивалась с типичной проблемой масштабирования customer research:
— ответы “есть”, но они не связывались с действиями (какие изменения в продукте/сервисе и для кого)
— разные команды использовали разные инструменты и методики (формы, опросы, панели) → данные не сходились по структуре
— требовалось быстрее доказывать эффект гипотез: где рост конверсии, где снижение оттока, где изменение NPS/CSAT приводит к удержанию
Дополнительно усложняло приватность: last-click атрибуция уступает server-side моделям, MMM и incrementality — значит, исследования тоже должны быть “встроены” в дизайн экспериментов.

Решение
Nike (в рамках публично известного подхода к исследовательскому циклу) выстроила три слоя опросов и правила, какой инструмент для чего:

1) Быстрые микро-опросы в продуктовые точки контакта
Для коротких сценариев “один экран — один вопрос — один вывод” выбрали Form-трекинг с минимальной нагрузкой на респондента (по логике Typeform: сценарность, короткий UX, ниже доля отказов).
Пример логики: после покупки/доставки респондент отвечает на 2–3 вопроса, результат автоматически попадает в сегменты (по региону, типу канала, типу доставки).

2) Структурные исследования с панельной логикой и отчётностью
Для более “тяжёлых” волновых исследований и сопоставимости по волнам выбрали Qualtrics-подобную архитектуру (качество сборки дизайна, контроль качества данных, возможности для продвинутой аналитики).
Здесь ключевое — стандартизация: одинаковые шкалы, одинаковые метрики, единый справочник сегментов. Это позволило командам сравнивать результаты не как “разные мнения”, а как повторяемый индикатор.

3) Операционные опросы и внутренние исследования процессов
SurveyMonkey оставили как рабочую лошадку для “локальных” задач: калибровка саппорт-процессов, диагностика причин обращений, быстрые опросы сотрудников/партнёров.
Важно: SurveyMonkey использовали не как “финальный источник истины”, а как инструмент, который быстро даёт сигналы для дальнейшей валидации в Qualtrics/экспериментах.

Как Nike связала это с RevOps
— каждое исследование привязывали к бизнес-вопросу (удержание, качество сервиса, причины возвратов, готовность рекомендовать)
— вводили правило: если опрос не заканчивается гипотезой и действием (что изменим в следующем спринте и кому это даст пользу), то это не “исследование”, а сбор данных
— результаты задавались в форматах, пригодных для экспериментов: сегменты → конкретные изменения → проверка incrementality через тестирование сообщений/сценариев обслуживания

Результат
По публично описываемой логике подхода Nike в таких трансформациях эффект обычно проявляется не “в одном отчёте”, а в трёх показателях:
— сокращение времени от опроса до решения (за счёт микро-опросов и стандартизации шкал)
— повышение качества данных (меньше пропусков, сопоставимость волн, меньше “шума” между командами)
— управляемость метрик: связь CSAT/NPS-логики с действиями в клиентском сервисе и коммуникациях

Условный ориентир, который встречается в зрелых исследовательских практиках уровня enterprise: когда переходят от разрозненных форм к единому дизайну, доля неполных ответов снижается, а доля “ответов, пригодных для сегментации” растёт за счёт стандарта вопросов и UX-логики.
…

SurveyMonkey vs Typeform vs Qualtrics: как команда B2B-RevOps сократила цикл сегментации на 38%

Компания: B2B SaaS (отдел RevOps: маркетинг + продажи + customer success)
Задача: понять, какие характеристики пользователей реально объясняют готовность покупать и продлевать договор, чтобы перестроить джорни в 2026-м (когда last-click атрибуция “подтаивает” и выигрывает инкрементальность). Раньше сегментация держалась на формальных признаках и эвристиках, из‑за чего sales тратили время на неподходящих лидов, а CS получал “не тех” клиентов на онбординг.

Решение: перезапуск исследования в формате “голос клиента” через быстрые опросы с управляемыми сценариями.
— Typeform выбрали как основной инструмент для **интервью-опросов** (логика переходов): респондент отвечает короткими блоками, система автоматически ведет к релевантным вопросам. Это позволило собрать качественные ответы от разных ролей без длинных анкет.
— SurveyMonkey использовали для массовых волн: когда нужно было быстро собрать статистику по базе и унифицировать поля для выгрузки в BI/CRM.
— Qualtrics подключили точечно для **глубокой диагностики** (таблички причин, контроль качества ответов, расширенные метрики восприятия): инструмент использовали, когда требовалось не “пометить сегмент”, а понять, *почему* и какие формулировки/артефакты влияют на решение и продление.

Как это выглядело по процессу (по шагам, без “магии”):
— Сначала собрали 30–40 интервью-ответов через Typeform, чтобы сформировать гипотезы и варианты формулировок (какие барьеры звучат в реальности, а не в презентациях).
— Затем провели пилот-волны в SurveyMonkey (контроль структуры вопросов и сравнимость между регионами/отраслями).
— И только после этого в Qualtrics развернули диагностическую часть по “главным” сегментам: проверяли связки “условие → барьер → ожидание от продукта”.

Конкретный результат: время от идеи до готовых сегментов сократилось на **38%**. Также уменьшилось количество “пустых” контактов в воронке (лиды, которые отвечали на демо-запросы, но по ответам не соответствовали ценностным критериям), потому что анкеты стали логическими и валидировали нужные условия сразу.

Урок для читателя:
— Разделяйте задачи инструментов:
— **Typeform** — когда важны сценарии, смысловые ветки и управляемое качество ответов.
— **SurveyMonkey** — когда нужна скорость сбора и унификация для аналитики.
— **Qualtrics** — когда требуется глубинная диагностика причин и более “тяжелые” исследования.
— В 2026 выигрывает не самый “красивый” опрос, а связка: быстрые гипотезы → массовая валидация → точечное подтверждение причин. Это и есть практичный вклад в RevOps: маркетинг перестает гадать, sales перестает “продавать всем”, CS приходит с контекстом ожиданий, а не с усредненной программой онбординга.

— @SurveyToolsReviewRu

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 💵

Как выбрать инструмент для опросов в эпоху RevOps и удержания клиентов

В 2026 году классическая воронка, где маркетинг отвечает только за лиды, ушла в прошлое. Теперь мы живем в парадигме RevOps (объединенной выручки), где основной фокус смещен на Retention (удержание) и LTV (пожизненную ценность клиента). Разберем кейс крупного E-com ритейлера, который пересмотрел свой подход к сбору обратной связи, внедрив Qualtrics вместо привычных легких решений.

Контекст: На фоне снижения среднего чека на 6%, компания столкнулась с оттоком покупателей через два месяца после первой покупки. Старые методы опросов (отправка коротких форм после чекаута) перестали давать данные для реальных изменений в продукте.

Задача: Выявить причины снижения повторяемости покупок, интегрировав данные опросов напрямую в CRM (систему управления отношениями с клиентами) для оперативного вмешательства отдела заботы.

Решение: Переход с упрощенных конструкторов на Qualtrics. В отличие от Typeform, который отлично работает для маркетинговых квизов, Qualtrics позволил реализовать сложную логику триггеров. Опросы запускались не всем подряд, а только тем пользователям, чье поведение (по данным аналитики) указывало на риск ухода. Использовались глубокие интеграции для передачи ответов в реальном времени, что позволяло менеджерам по работе с клиентами связываться с недовольными покупателями в течение 30 минут.

Результат:
— Скорость обработки негативных отзывов выросла в 4 раза.
— Уровень удержания в исследуемом сегменте вырос на 12%.
— За счет персонализированных вопросов удалось снизить объем нецелевых коммуникаций (рассылок) на 20%, что положительно сказалось на стоимости привлечения.

Урок для профи:
Инструменты вроде Typeform и SurveyMonkey незаменимы для быстрой проверки гипотез или проведения маркетинговых исследований «в полях», где важна эстетика и высокая конверсия в ответ. Однако, когда бизнес переходит от простой лидогенерации к управлению лояльностью, фокус смещается на *интеграционную мощность*. Qualtrics выигрывает там, где нужно объединить разрозненные данные о поведении пользователя с его прямым мнением.

В текущих реалиях, когда ценность смыслов превышает объемы контента, качественные данные из опросов стали фундаментом для формирования Topical Authority (авторитетности в теме). Не пытайтесь собирать все данные обо всем — выбирайте инструмент под этап зрелости ваших отношений с клиентом. Если ваша цель — RevOps, смотрите не на красоту шаблонов, а на глубину API (программного интерфейса) и возможности автоматизации процессов внутри вашей CRM.

— @SurveyToolsReviewRu

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

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

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