В публичный доступ вышла ChatGPT Images 2.5

OpenAI выпустила ChatGPT Images 2.5 — обновление стало вдвое быстрее, повысило детализацию, качество текстур и естественность освещения. Модель умеет точечно редактировать фрагменты изображения, работать с прозрачным фоном, превращать наброски в готовые картинки и учитывать комментарии к правкам. Это упрощает создание креативов для рекламы и контента без дополнительной обработки.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-publichnyi-dostup-vyshla-chatgpt-images-2-5

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Один стикер в Telegram может выбить аккаунт

В Telegram нашли уязвимость: искажённый анимированный стикер Lottie может обрушить приложение без нажатия — достаточно открыть чат. Если файл остаётся в истории, группа становится недоступной при каждом входе. Пока Telegram не выпустил решение, отключите автозагрузку стикеров и не открывайте подозрительные сообщения.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/odin-stiker-v-telegram-mozhet-vybit-akkaunt

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Новый цикл исследования IT-брендов работодателей — полезный повод вспомнить одну вещь: в найме, как и в рекламе, «узнаваемость» сама по себе не конвертит.

Можно быть громким работодателем, собирать охваты и обсуждения, но если EVP не бьётся с реальным опытом кандидата, воронка разваливается на этапе отклика и оффера. Это та же логика, что у слабого креатива в paid ads: CTR есть, а качество лида — нет.

Что действительно важно в 2026:
- не рейтинг ради рейтинга, а сигнал о доверии к бренду;
- не общий имидж, а разница между ожиданием и фактом;
- не «всем понравиться», а попадание в свою аудиторию: разработчики, аналитики, product, support.

Если смотреть на это практично, исследование такого типа — это не PR-история, а диагностика. Где бренд силён, где проседает, какие обещания рынок уже не покупает и какие каналы найма потом приходится «дожимать» ретаргетом, контентом и долгим прогревом. 🎯

Для тех, кто строит найм как воронку, а не как разовую кампанию, такие данные полезнее очередного «топ-10 работодателей».

Google ads запустил открытый бета-тест AI Dashbord

Google начал открывать AI Dashboards в Google Ads — отчётность на базе Gemini, где графики и диаграммы можно собирать промптами. Фича пока доступна не всем, но скоро должна прийти активным пользователям. Практической пользы для CPA и iGaming она почти не даёт, зато упрощает визуализацию данных и делает отчёты красивее.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-ads-zapustil-otkrytyi-beta-test-ai-dashbord

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Компания Meta представила Muse

Meta запустила Muse — ИИ-агента для рутинных действий вроде писем, брони, форм и покупок через Stripe. Для арбитража и CPA это скорее демонстрация тренда, чем рабочий инструмент: модель Muse Spark слабая, запуск только в США, а безопасность завязана на изолированную VM и контроль доступа к сервисам.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/kompaniia-meta-predstavila-muse

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

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

В IT любят продавать миф: «сильный специалист всё вытянет». На практике рынок ломается не из-за нехватки людей, а из-за плохой оценки ресурса.

С рекламой та же история. Когда в проекте говорят: «запустим за день», обычно забывают про аналитику, события, ретаргетинг, креативы, связки, проверки по аудиториям и нормальную воронку. В итоге команда не делает лучше — она просто горит быстрее 🔥

Контринтуитивная мысль: быстрый старт редко экономит время. Если не заложить нормальную подготовку, потом придётся переделывать пиксель, чистить сегменты, переписывать оффер и объяснять, почему CPC вырос, а лидов больше не стало.

У нас в агентстве давно правило: сначала считаем сложность, потом обещаем сроки. Не наоборот.

И да, хороший медиаплан — это не «поставить бюджет и ждать». Это честная оценка объёма работ, рисков и того, где проект реально можно ускорить, а где нельзя.

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

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

Большинство считает, что в больших аккаунтах нужен «свой» новый стек: дорогие сервисы, кастомные дашборды, очередной подрядчик. На практике чаще ломается не инструмент, а логика управления.

Если у вас в VK Ads/Target хаос в кампаниях, инцидент такой же: деньги идут, а ответа на 3 вопроса нет:
1) что реально приносит результат,
2) где теряется атрибуция,
3) какой сегмент выжигает бюджет.

Разрулить это можно без магии — через дисциплину в данных и процессах. Сначала не масштаб, а порядок: единые события, чистые сегменты, понятные окна ретаргета, раздельные тесты креативов и аудиторий. И только потом — рост бюджета.

Контринтуитивно, но в performance-аккаунтах «больше кампаний» часто означает «меньше контроля». Особенно когда look-alike строят на шумных источниках, а ретаргетинг пытаются дожимать одним объявлением на всех. 📉

Мой вывод из похожих кейсов простой: система начинает приносить деньги не тогда, когда вы лейте больше, а когда можете объяснить каждый рубль на уровне события, сегмента и креатива.

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

Хороший кабинет, но плохая архитектура — это когда всё «работает», а разбирать страшно.

В paid-ads это видно постоянно: лиды идут, CPC в норме, ретаргет включён, look-alike собран. Но если спросить, почему именно этот сегмент дал результат, ответа нет. Потому что кампания собрана не как система, а как набор быстрых решений.

Проблема обычно не в таргетинге как таковом. Проблема в слоёности:
— пиксель стоит, но события не проверены;
— лид-форма есть, но оффер в ней живёт отдельно от креатива;
— сегменты накоплены, но не разделены по логике прогрева;
— тесты идут, но никто не фиксирует, что именно меняли.

И потом начинается классика: «почему масштабирование сломало экономику?». Потому что масштабировали не связку, а хаос. 🧩

Мейнстрим советует «просто запускать больше тестов». Но без архитектуры тесты только ускоряют путаницу. Сначала нужно понять, где у вас источник данных, где сегмент, где гипотеза, а где финальная конверсия. И только потом лить бюджет.

Если в аккаунте нельзя за 5 минут объяснить, откуда пришёл лид — архитектура уже плохая, даже если цифры пока красивые.