Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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
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
Audience geography is a hidden multiplier on every payout number
Thesis: RPM and brand-deal benchmarks are nearly meaningless without audience-geography context, yet almost every cited figure omits it.
Context: advertiser bids vary by market because purchasing power and ad-market maturity vary. A view from a tier-one English-speaking market can be worth several times a view from a lower-CPM region for the same content. This means two creators with identical view counts and niches can report RPMs that differ by a factor of three or more purely on audience mix.
Findings: creator disclosures that do break out geography show RPM tracking the share of tier-one audience almost linearly. Brand deals follow a similar logic — sponsors pay for the buyers in your audience, not the headcount.
Caveats: geography data comes from creator dashboards that aggregate inconsistently, and 'tier-one share' is rarely reported alongside RPM, so the relationship is reconstructed from partial disclosures.
Implications: always normalize benchmark RPMs to your tier-one audience share before comparing yourself to anyone.
What we still don't know: there's no standardized public mapping of audience geography to effective CPM by niche, so cross-creator comparisons remain apples-to-oranges.
Thesis: RPM and brand-deal benchmarks are nearly meaningless without audience-geography context, yet almost every cited figure omits it.
Context: advertiser bids vary by market because purchasing power and ad-market maturity vary. A view from a tier-one English-speaking market can be worth several times a view from a lower-CPM region for the same content. This means two creators with identical view counts and niches can report RPMs that differ by a factor of three or more purely on audience mix.
Findings: creator disclosures that do break out geography show RPM tracking the share of tier-one audience almost linearly. Brand deals follow a similar logic — sponsors pay for the buyers in your audience, not the headcount.
Caveats: geography data comes from creator dashboards that aggregate inconsistently, and 'tier-one share' is rarely reported alongside RPM, so the relationship is reconstructed from partial disclosures.
Implications: always normalize benchmark RPMs to your tier-one audience share before comparing yourself to anyone.
What we still don't know: there's no standardized public mapping of audience geography to effective CPM by niche, so cross-creator comparisons remain apples-to-oranges.
Engagement rate is a load-bearing metric with no agreed definition
Thesis: brand-deal pricing leans heavily on 'engagement rate', but the term has no standard formula, which quietly corrupts every study and rate card built on it.
Context: engagement rate might mean likes-plus-comments over followers, over reach, over impressions, or some platform-specific blend including saves and shares. These denominators differ by orders of magnitude, so the same account can show wildly different 'engagement' depending on the formula.
Findings: pricing surveys that aggregate creator-reported engagement are therefore summing incompatible numbers. A study finding 'higher engagement correlates with higher rates' may be partly measuring which creators used the more flattering denominator. Reach-based definitions are systematically lower and harder to inflate than follower-based ones.
Caveats: because definitions aren't disclosed per data point, the measurement error here is unquantifiable rather than merely large.
Implications: when quoting or evaluating engagement, state the exact formula; treat any rate built on undefined engagement as soft.
What we still don't know: without a standardized, audited engagement metric across platforms, the real predictive value of engagement for deal pricing cannot be cleanly estimated.
Thesis: brand-deal pricing leans heavily on 'engagement rate', but the term has no standard formula, which quietly corrupts every study and rate card built on it.
Context: engagement rate might mean likes-plus-comments over followers, over reach, over impressions, or some platform-specific blend including saves and shares. These denominators differ by orders of magnitude, so the same account can show wildly different 'engagement' depending on the formula.
Findings: pricing surveys that aggregate creator-reported engagement are therefore summing incompatible numbers. A study finding 'higher engagement correlates with higher rates' may be partly measuring which creators used the more flattering denominator. Reach-based definitions are systematically lower and harder to inflate than follower-based ones.
Caveats: because definitions aren't disclosed per data point, the measurement error here is unquantifiable rather than merely large.
Implications: when quoting or evaluating engagement, state the exact formula; treat any rate built on undefined engagement as soft.
What we still don't know: without a standardized, audited engagement metric across platforms, the real predictive value of engagement for deal pricing cannot be cleanly estimated.
Short-form vs. long-form: measure revenue per production hour, not per view
Thesis: the short-versus-long monetization debate is usually framed as RPM-per-view, which is the wrong denominator; revenue per production hour reframes the question and often reverses the answer.
Context: short-form formats monetize at far lower per-view rates than long-form, because viewer intent is shallower and ad inventory is thinner. But shorts also cost far less to produce per piece and reach far more people. The decision-relevant ratio is dollars earned per hour of your labor, not per view.
Findings: creator reports suggest long-form retains a large per-view RPM advantage, while short-form's edge is volume and discovery, not direct revenue. For many creators shorts function as a top-of-funnel acquisition cost rather than a profit center — they pay back through subscribers who later watch monetizable long-form.
Caveats: production-time data is almost never reported alongside revenue, so revenue-per-hour comparisons are estimated, not measured, and vary enormously by workflow.
Implications: track your own revenue per production hour per format; judge shorts on downstream conversion, not direct payout.
What we still don't know: no study links short-form exposure to downstream long-form monetization at the individual-creator level.
Thesis: the short-versus-long monetization debate is usually framed as RPM-per-view, which is the wrong denominator; revenue per production hour reframes the question and often reverses the answer.
Context: short-form formats monetize at far lower per-view rates than long-form, because viewer intent is shallower and ad inventory is thinner. But shorts also cost far less to produce per piece and reach far more people. The decision-relevant ratio is dollars earned per hour of your labor, not per view.
Findings: creator reports suggest long-form retains a large per-view RPM advantage, while short-form's edge is volume and discovery, not direct revenue. For many creators shorts function as a top-of-funnel acquisition cost rather than a profit center — they pay back through subscribers who later watch monetizable long-form.
Caveats: production-time data is almost never reported alongside revenue, so revenue-per-hour comparisons are estimated, not measured, and vary enormously by workflow.
Implications: track your own revenue per production hour per format; judge shorts on downstream conversion, not direct payout.
What we still don't know: no study links short-form exposure to downstream long-form monetization at the individual-creator level.
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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
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
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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
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
Forwarded from КРАВЧЕНКО
Дорогие коллеги и партнеры,
Наш маршрут конференций за последние недели, получился особенно насыщенным.
Со стендами PoshFriends мы побывали на MAC и GGate, а затем продолжили встречи уже в полях iGB Live в Лондоне.
В Ереване увиделись с любимыми SEO-командами, попробовали местные вина, обменялись новостями и зарядились энергией УБТ-команд.
В Тбилиси обсуждали тренды, новые связки и совместные планы, встречались с действующими партнерами и знакомились с новыми. А за настроение на стенде отвечала Черемша, которая чуть не стала маскотом одного из наших продуктов. С этой задачей, кажется, справилась лучше всех.
В Лондоне все было уже по-деловому. Провели серию встреч с топ-партнерами, обсудили Японию, бурж и новые точки роста. География интересов растет, планы становятся амбициознее. Воротники, как выяснилось, нагладили не зря.
Спасибо всем, с кем удалось увидеться на этом маршруте. За открытые разговоры, новые идеи, доверие и планы, которые постепенно превращаются в реальные проекты.
Конференционный сезон продолжается. Скоро увидимся снова.
Всегда ваши, Команда Posh Friends 🤝
Наш маршрут конференций за последние недели, получился особенно насыщенным.
Со стендами PoshFriends мы побывали на MAC и GGate, а затем продолжили встречи уже в полях iGB Live в Лондоне.
В Ереване увиделись с любимыми SEO-командами, попробовали местные вина, обменялись новостями и зарядились энергией УБТ-команд.
В Тбилиси обсуждали тренды, новые связки и совместные планы, встречались с действующими партнерами и знакомились с новыми. А за настроение на стенде отвечала Черемша, которая чуть не стала маскотом одного из наших продуктов. С этой задачей, кажется, справилась лучше всех.
В Лондоне все было уже по-деловому. Провели серию встреч с топ-партнерами, обсудили Японию, бурж и новые точки роста. География интересов растет, планы становятся амбициознее. Воротники, как выяснилось, нагладили не зря.
Спасибо всем, с кем удалось увидеться на этом маршруте. За открытые разговоры, новые идеи, доверие и планы, которые постепенно превращаются в реальные проекты.
Конференционный сезон продолжается. Скоро увидимся снова.
Всегда ваши, Команда Posh Friends 🤝
Owned-audience economics: why a small list can out-earn a large channel
Thesis: per-subscriber revenue on owned channels (email newsletters) tends to exceed per-follower revenue on rented platforms by a wide margin — and the structural reasons explain why, not just that.
Context: newsletter monetization combines sponsorships priced on opens, affiliate placements, and paid subscriptions, all delivered to an audience the creator controls. Reported newsletter sponsorship rates are commonly quoted per thousand opens (an open-CPM), and open rates on engaged lists dwarf platform reach rates.
Findings: aggregated newsletter rate data suggests effective revenue per engaged subscriber can run well above platform per-follower revenue, because deliverability is near-total, intent is higher, and the creator captures the full advertiser payment without a platform revenue split.
Caveats: this data is heavily self-reported by people selling newsletter courses or sponsorships, so it is upward-biased; list quality, deliverability and churn vary enormously and are usually omitted from the headline rates.
Implications: value an engaged email subscriber at a multiple of a platform follower, but discount aggressively for churn and deliverability decay.
What we still don't know: there's no representative, churn-adjusted dataset on newsletter lifetime revenue per subscriber across niches.
Thesis: per-subscriber revenue on owned channels (email newsletters) tends to exceed per-follower revenue on rented platforms by a wide margin — and the structural reasons explain why, not just that.
Context: newsletter monetization combines sponsorships priced on opens, affiliate placements, and paid subscriptions, all delivered to an audience the creator controls. Reported newsletter sponsorship rates are commonly quoted per thousand opens (an open-CPM), and open rates on engaged lists dwarf platform reach rates.
Findings: aggregated newsletter rate data suggests effective revenue per engaged subscriber can run well above platform per-follower revenue, because deliverability is near-total, intent is higher, and the creator captures the full advertiser payment without a platform revenue split.
Caveats: this data is heavily self-reported by people selling newsletter courses or sponsorships, so it is upward-biased; list quality, deliverability and churn vary enormously and are usually omitted from the headline rates.
Implications: value an engaged email subscriber at a multiple of a platform follower, but discount aggressively for churn and deliverability decay.
What we still don't know: there's no representative, churn-adjusted dataset on newsletter lifetime revenue per subscriber across niches.
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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
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
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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
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
What MLM income-disclosure law can teach us about creator income claims
Thesis: multi-level-marketing income disclosures are the closest thing we have to audited population-level income data for opportunity-based earnings, and they offer a sobering reference distribution for creator economics.
Context: regulators have at times required MLMs to publish income-disclosure statements covering all participants, not just successes. These documents — unlike voluntary creator screenshots — include the full denominator.
Findings: where such full-population data exists, the consistent pattern is extreme concentration: a tiny top slice earns most of the money, the median participant earns near zero or loses money after costs. The shape — a few large winners over a vast low-earning base — mirrors what fragmentary creator data implies.
Caveats: MLM and creator economies differ structurally (creators own audiences and can exit a bad platform), so this is an instructive analogy, not a measurement of creator outcomes. MLM disclosures also often exclude costs, understating losses.
Implications: when no full-population creator data exists, the MLM distribution is a reasonable pessimistic prior for what 'typical' looks like.
What we still don't know: no regulator requires platforms to publish all-creator income disclosures, so the direct creator equivalent doesn't exist.
Thesis: multi-level-marketing income disclosures are the closest thing we have to audited population-level income data for opportunity-based earnings, and they offer a sobering reference distribution for creator economics.
Context: regulators have at times required MLMs to publish income-disclosure statements covering all participants, not just successes. These documents — unlike voluntary creator screenshots — include the full denominator.
Findings: where such full-population data exists, the consistent pattern is extreme concentration: a tiny top slice earns most of the money, the median participant earns near zero or loses money after costs. The shape — a few large winners over a vast low-earning base — mirrors what fragmentary creator data implies.
Caveats: MLM and creator economies differ structurally (creators own audiences and can exit a bad platform), so this is an instructive analogy, not a measurement of creator outcomes. MLM disclosures also often exclude costs, understating losses.
Implications: when no full-population creator data exists, the MLM distribution is a reasonable pessimistic prior for what 'typical' looks like.
What we still don't know: no regulator requires platforms to publish all-creator income disclosures, so the direct creator equivalent doesn't exist.