WordPress под нагрузкой: OpenLiteSpeed vs классический LEMP.
Смотрели не «на глаз», а по цифрам: RPS, latency, TTFB, CPU, RAM и поведение до 500 одновременных пользователей.

Контекст: типовой ecom-стек — сайт на WP, где важны скорость ответа и стабильность в пик.
Действие: прогнали оба варианта на реальных серверах и сравнили, что происходит при росте трафика.
Результат: OpenLiteSpeed показал более уверенную отдачу под нагрузкой — ниже задержки, лучше TTFB и спокойнее держит всплески. LEMP тоже рабочий, но быстрее упирается в ресурсы, если кеш и оптимизация не доведены до ума ⚙️

Вывод для селлера и бренда простой: если WP у вас продаёт, а не просто «висит в интернете», сервер — это не техническая мелочь, а часть конверсии. На пиках каждый лишний сотый секунды = потерянные деньги.

Рынок IT тут показал классическую схему: сроки в 1 день на задачу, которая по факту стоит 7–10 дней, потом переработки, а затем — увольнение.

Контекст:
— PDF-генерация с пиксель-перфект версткой
— backend-модуль + поля в БД
— предпросмотр документов
— работа на dompdf, который ограничен по типу верстки

Что пошло не так:
1) Оценка была оторвана от реальности.
2) Сроки продавили вместо нормального планирования.
3) После сдачи ценность разработчика обнулили: “услуги не нужны”.
4) Дальше пошли задержки выплат и суд.

Вывод простой: когда менеджмент не умеет считать трудозатраты, он считает людей расходником. 🧨
Итог для рынка один — сильные спецы уходят не из-за сложных задач, а из-за хаоса в управлении.

ИИ для стратегии — не магия, а нормальный инструмент, если не кормить его общими словами.

Кейс. Маркетолог пишет: «сделай маркетинговую стратегию для SaaS». На выходе — вода, которую можно вставить в любой бизнес. Потому что входной запрос нулевой: нет рынка, сегмента, юнита экономики, цели, ограничений.

Что сработало у нас:
1 график — 3 вывода:
- даём ИИ не «стратегию», а рамку: продукт, ЦА, канал, KPI, горизонт
- заставляем его собирать гипотезы по этапам, а не лепить всё в одну простыню
- на каждом шаге режем лишнее и оставляем только то, что можно проверить цифрами

Реальный промпт выглядит не как «напиши стратегию», а как:
«Ты — senior growth strategist. Задача: ... Входные данные: ... Ограничения: ... Сначала задай 10 уточняющих вопросов. Потом предложи 3 сценария роста с рисками, метриками и приоритетом внедрения».

Результат: вместо 15 страниц банальностей — рабочая структура, где видно, что тестировать первым, где ИИ ошибается и где нужен человек с опытом.

Вывод простой: ИИ ускоряет не мышление, а сбор и упаковку вариантов. Если вход слабый — выход тоже слабый.

Лонгрид о мемном кейсе Melbet vs Pepper Partners - реально ли оценить в аффилейтке репутационный ущерб в деньгах?

История на $2,000 вряд ли разрушит крупный бренд. Но она вполне может стоить ему сотен тысяч долларов и более, если публично остаётся без внятного решения.

Я в аффилейт-маркетинге более 25 лет, а последние пару лет одно из моих основных направлений - B2B matchmaking. Поэтому я регулярно вижу споры между компаниями о выплатах и претензии, и таких ситуаций в рынке явно становится больше.

Знаю многие кейсы, которые были в итоге решены благополучно до выхода в публичное поле и всегда приятно видеть, когда так происходит, но все больше и больше кейсов, которые не просто выходят в паблик, а еще и очень странным и глупым образом в паблике продолжают долго оставаться и наносить ущерб в то время как имеют очень простые и адекватные для обеих сторон варианты решения.

Вот например про один из таких кейсов писал уже здесь весной.

Если неконструктивны обе стороны (а бывает и так), то можно к этому относиться просто как к развлекательному контенту.

Но когда одна сторона открыта к адекватной коммуникации и поиску оптимального решения, а вторая сторона просто игнорирует проблему, при этом не уходя с рынка в закат, а продолжая тратить огромные бюджеты на PR и маркетинг бренда - это любопытная аномалия.

Сейчас самый заметный в аффилейт рынке пример это кейс Melbet <> Pepper Partners, который уже более месяца развивается в публичном поле и о нем уже писали и многие аффилейт медиа, и отдельные блоги, я наверно один из последних, кто у себя в блоге еще об этом не писал)

Изначальное заявление кейса и описание претензии от Pepper Partners можно почитать здесь.

Очень приличный на мой взгляд разбор со стороны и указание пары простых и логичных вариантов решения ситуации написал Артем Кравченко, можно почитать у него.

А я хочу разобрать эту историю с другой стороны, как можно оценивать репутационные потери от подобных историй непосредственно в деньгах и принимать более взвешенные решения, стоит ли вообще брендам занимать тактику игнорирования и допускать появление и продолжительное обмусоливание таких тем в паблике.

Для мелкого и крупного бренда такие истории могут иметь очень разный эффект, поэтому здесь разберем на примере крупного бренда, так как Melbet в нашем рынке относится именно к таким.

Не знаю конечно их точные цифры затрат на PR в рамках афф рынка (участие в конфах, собственные ивенты, реклама в афф медиа и т.п.), но из того, что вижу как организатор ивентов с приличным опытом, этот бюджет явно измеряется в миллионах $ в год, если не выходит за $10млн+.

Это без PR затрат на прямое привлечение игроков (бренд-амбассадоры, спонсорства футбольных клубов и т.п.), без бюджетов непосредственно на закупку трафика. Только на аффилейтку.

И вот уже более месяца в паблике незакрытый и не откоммуницированный публично кейс на $2k (две тысячи долларов).

В публичной дискуссии сейчас преобладает позиция, что Melbet в этом споре неправы.

Может их развернутая публичная позиция поменяла бы мнение, но ее нет, соответственно на данный момент так.

Какие материальные потери может понести бренд в такой истории?

Многие люди, даже очень опытные и умные, почему-то к таким ситуациям относятся бинарно.

Рухнет бренд (закроется, обанкротится) - значит плохо на них повлиял кейс.

Останется бренд жить и работать как ни в чем не бывало внешне - значит никак не повлияло и может они правильно решили игнорировать, а кто-то вообще решит брать с них пример.

Но это же совсем не так, ситуация не бинарная.

Представим не фактические цифры Melbet, которых у нас нет, а консервативную модель крупного рекламодателя.

Если из-за такого кейса бренд потеряет 10 качественных действующих активных партнёров, либо не привлечёт 10 таких новых партнёров, которые в другой ситуации начали бы с ним работать, последствия уже могут быть кратно выше суммы самого спора.

Я не знаю внутренний LTV партнёра у Melbet. Но если принять для активного опытного аффилейта условные $10,000 LTV, десять таких потерянных партнеров - это уже шестизначная сумма $ недополученного дохода. И это без учёта крупных команд, в случае которых эффект может быть кратно выше и оказаться семизначным.

Даже если в этой модели ошибиться и завысить в несколько раз, сам принцип никуда не исчезает - незакрытый публичный спор на $2,000 в любом случае обойдется бренду многократно дороже этих $2,000.

Цифры конечно я прикинул условные, но рассуждения не виртуальные - я знаю афф команды, которые перестали быть их активными партнерами из-за этого кейса.

Одна известная в рынке команда публично рассказала о своем таком решении в моем чатике про scam-кейсы.

А теперь вернемся к миллионам долларов в год, которые Melbet тратит на публичный PR среди аффов через конфы и прочие активности.

У этих трат же есть определенные ожидаемые и реальные результаты, верно?

На каждый затраченный миллион ожидается определенное количество привлеченных новых партнеров и укрепление лояльности и увеличение оборотов с определенным количеством действующих партнеров.

Вообще без понятия какая там ожидаемая сумма выхлопа на каждый потраченный миллион, поэтому обозначим ожидаемую сумму выхлопа с потраченного на PR миллиона в X.

При таком незакрытом публичном кейсе, вызывающем большой отклик и возмущение в рынке - останется эта сумма выхлопа с PR X без учета прочих факторов или она станет меньше X?

Очевидно станет меньше, доверие к бренду ниже, а значит и вложения в PR дают меньшую отдачу.

Я понимаю, что не все читатели, в том числе заинтересованные, могут дружить с математикой, и особенно понятием математического ожидания на дистанции, но вопрос здесь не только в этике и не только в справедливости конкретной претензии. Это вопрос качества управленческого решения.

Когда бренд инвестирует миллионы в доверие рынка - через конференции, медиа, партнёрские активности и PR, игнорирование аргументированного публичного конфликта снижает отдачу от всех этих вложений. Репутация не выглядит отдельной строкой в P&L, но её потеря вполне превращается в недополученный доход, более дорогой PR и менее лояльных партнёров.

Я искренне надеюсь, что все больше компаний в нашем рынке будут становиться более сознательными и не терять огромные деньги на ровном месте, и если бизнес-этика не зашита в культурный код, то хотя бы из сугубо материальных корыстных соображений начнут вести себя адекватнее)

Всем отличной недели и благоразумия)

$80 за FTD на СНГ — казино-оффер от ПОКЕРОК Partners

Ищете новый оффер для теста? Рассказываем, что предлагаем партнёрам:
• CPA $80 за FTD на все гео СНГ
• $100 к первой выплате для новых аффилиатов
• 5% по саб-реферальной программе
• прозрачная статистика в партнёрском кабинете
• поддержка личного менеджера

Принимаем различные источники: social, мессенджеры, YouTube / Twitch / Kick, SEO, PPC, in-app и медийный трафик.

В казино ПОКЕРОК также доступна GG99 — линейка из 20+ игр с RTP 99%, включая слоты, настольные игры, видеопокер и аркады. Это весомое преимущество для новых игроков в дополнение к приветственным бонусам.

И ещё один повод подключиться уже сейчас: 27 августа состоится Friendly Tournament для партнёров ПОКЕРОК Partners. Успейте подключиться до 25 августа, чтобы принять участие!

Присоединяйтесь к ПОКЕРОК Partners и начинайте зарабатывать на своём трафике уже сейчас!

Яндекс открыл отелям прямой вход в тематический блок Поиска.

Контекст: раньше там крутились только агрегаторы бронирования. То есть отель платил за спрос, но трафик часто утекал через посредника. Теперь гостиницы могут запускать рекламу и вести пользователя сразу на свой сайт.

Что это меняет:
1) меньше зависимости от OTA и комиссий;
2) выше шанс забрать прямое бронирование;
3) у отелей появляется свой performance-канал внутри Поиска, а не только витрина через агрегатор.

По сути, Яндекс сдвинул модель: от «аренды спроса через посредника» к «прямому перехвату спроса брендом». 📈

Для рынка это сигнал простой: выигрывать будут те, у кого сайт, цена и наличие не разваливаются на этапе клика. Если лендинг медленный, тарифы пустые, а остатки/номера не синхронизированы — бюджет просто сгорит.

В Контуре у UX-исследователя две разные модели работы: лаборатория и продуктовые команды. И это не «почти одно и то же», а два разных режима по скорости, глубине и ответственности.

Контекст: нужно понять, где исследователь даёт максимум пользы — в отдельной UX-лаборатории или внутри продуктовой команды.

Действие: в лаборатории ресёрч живёт как отдельная функция: быстро подключается к разным продуктам, делает интервью, тесты, формулирует выводы и отдаёт их командам. В продуктовой команде исследователь встроен в цикл разработки: рядом с продактом, дизайнерами и аналитикой, влияет на решения раньше и чаще.

Результат: лаборатория даёт масштаб и скорость на потоке задач, продуктовая команда — больше глубины и влияние на конкретный продукт. 🔥

Вывод простой: если нужен широкий охват и методологическая точность — лаборатория. Если важен постоянный контакт с продуктом и влияние на решение до релиза — команда. Для рынка это нормальный разрыв по роли: не «где уютнее», а где выше ROI от ресёрча.

Кейс не про WB, но логика 1 в 1.

Контекст: 3D-сканер отлично сканирует «учебную» модель, а на реальном объекте сразу ломается на тёмных и бликующих поверхностях. Маркеры из комплекта проблему не закрывают. Итог — без расходника железка превращается в полуработающий девайс.

Действие: автор вместо фирменного сканирующего спрея начал тестировать народные аналоги — от муки до сухого шампуня. Задача простая: сделать поверхность матовой, чтобы сканер увидел геометрию.

Результат: дешёвые заменители частично работают, но нестабильно. Где-то дают слой, где-то сыпятся, где-то портят сам объект. Вывод жёсткий: в технических задачах «дешёвый лайфхак» часто стоит дороже нормального расходника.

Что это значит для WB:
1 график — 3 вывода:
- карточка может «продавать» на тестах, но ломаться на реальном трафике;
- проблема часто не в товаре, а в подготовке входных данных: фото, атрибуты, остатки, цена;
- экономия на базовом инструменте обычно бьёт по конверсии и стабильности ранжирования ⚙️