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

Интеграция работы с блогерами в Performance-стратегию

В эпоху Zero-click (поисковой выдачи без переходов на сайты) и доминирования доверия к личности, работа с авторами становится важным каналом для роста RevOps (системы управления выручкой). Перекладываем методики креатор-маркетинга на рельсы Яндекс Директа.

— Отбирайте площадки по тематическому авторитету, а не охватам. Ищите авторов, чья экспертиза попадает в вашу нишу, чтобы формировать Topical Authority (тематический авторитет для поисковых алгоритмов).

— Формируйте техническое задание на основе пользы, а не продажи. Просите блогера раскрыть конкретную прикладную проблему продукта, чтобы создать уникальный контент с высокой ценностью смыслов.

— Настраивайте перекрестную атрибуцию. Используйте UTM-метки с привязкой к конкретному автору даже для Brand-awareness (узнаваемости бренда) кампаний, чтобы корректно учитывать ассоциативные конверсии в модели атрибуции.

— Тестируйте контент через Директ в качестве «посева». Запускайте креативы, созданные блогерами, в рекламные кампании на широкую аудиторию, чтобы масштабировать успешные концепции без лишних затрат на продакшн.

— Внедряйте серверную аналитику (Server-side) для отслеживания пути пользователя. Это позволит собрать данные об эффективности интеграций в условиях ограничений конфиденциальности и потери точности cookie-файлов.

— Оценивайте LTV (пожизненную ценность клиента) привлеченной аудитории. В условиях снижения среднего чека важно понимать, какие блогеры приводят не просто разовых покупателей, а лояльных клиентов, склонных к повторным сделкам.

— Анализируйте инкрементальность (прирост от влияния). Сравнивайте контрольные группы без воздействия рекламы с теми, кто контактировал с контентом блогера, чтобы понять реальный вклад канала в продажи.

Это пригодится при масштабировании Performance-каналов, когда прямая реклама становится избыточно дорогой из-за высокой конкуренции в аукционе.

— @YDirectManual

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

Инструменты для звонков в Директе: что выбрать для измерения заявок

Если в Яндекс Директе у вас часть конверсий уходит в звонки, без коллтрекинга легко недооценить рекламу. В 2026-м это особенно заметно: last-click всё хуже объясняет вклад канала, а для B2B и локальных услуг важны не только формы, но и качество обращений. Ниже — три инструмента одного класса, но с разными акцентами.

Ringostat — для тех, кому нужен не только учёт звонков, но и связка маркетинга с продажами — сильная сторона: детальная аналитика источников, динамический подменный номер, удобно смотреть, какие кампании приводят к реальным обращениям — минус: избыточен, если вам нужен только базовый учёт звонков без глубокой отчётности.

Calltouch — для команд, которым важны сквозная аналитика и понятная отчётность для performance-управления — сильная сторона: хорошо подходит, когда нужно свести Директ, сайт и продажи в одну картину и сравнивать каналы по выручке — слабая сторона: внедрение и настройка требуют дисциплины, иначе часть ценности теряется на этапе интеграции.

Roistat — для компаний, которые смотрят шире звонков и хотят собрать полный набор метрик по воронке — сильная сторона: удобен как единая среда для отчётов, где можно увязать рекламу, CRM и финансовые показатели — минус: как и у большинства комбайнов, базовые сценарии закрывает хорошо, но точечная настройка под сложную структуру Директа может занять время.

Как выбирать: если у вас ставка на звонки и контроль качества лидов — смотрите в сторону более глубокого коллтрекинга; если важна единая performance-отчётность — берите платформу со сквозной аналитикой; если задача только зафиксировать источник звонка, переплачивать за тяжёлый стек не стоит.

— @YDirectManual

Z.ai анонсировала новую GLM-5.5

Z.ai готовит релиз флагманской GLM-5.5: модель обещают показать в августе 2026 года.

Главная интрига — рост до 1 трлн параметров при том же контекстном окне в 1 млн токенов. Новинка снова будет заточена под код и агентные задачи.

Почему версия сразу 5.5, без 5.3 и 5.4, и что это может означать для рынка — в блоге.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/z-ai-anonsirovala-novuiu-glm-5-5

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Telegram запустил собственный сервер для ботов

Telegram запустил собственный сервер для ботов и мани-приложений: теперь backend можно размещать прямо внутри инфраструктуры мессенджера.

Сервер работает на JavaScript/TypeScript, через вебхуки, и позволяет подключать SQL-базу для сбора контактов без посредников.

Пока неясны цена и ограничения — что именно уже можно тестировать, а где скрыт подв…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/telegram-zapustil-sobstvennyi-server-dlia-botov

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Почему я больше не верю в «оптимизацию по кликам» в Яндекс Директе

За последние месяцы я всё чаще вижу одну и ту же ошибку: кампании в Яндекс Директе продолжают оценивать по клику, хотя бизнес платит не за клики, а за выручку. Это старый рефлекс performance-команды: поднять CTR, снизить CPC, показать красивый отчёт. Но в 2026 году этого уже недостаточно.

Мой взгляд простой: **оптимизация по кликам — это не стратегия, а промежуточная техника**. Она полезна только тогда, когда у вас уже в порядке экономика, сквозная аналитика и понятна ценность каждого сегмента. В остальных случаях вы улучшаете метрику, которая может вообще не двигать продажи.

Что я обычно проверяю в первую очередь:
— где заканчивается путь после клика: заявка, звонок, чат, корзина, повторная покупка;
— какие сегменты приносят не самый дешёвый трафик, а лучший вклад в маржу;
— как различаются аудитории по LTV, а не только по CPA;
— не переоценён ли last-click-эффект, если у вас длинный цикл сделки или несколько касаний.

Один практический пример: после пересборки семантики и отключения «дешёвых» запросов у B2B-аккаунта CTR просел на 18%, CPC вырос на 11%, а стоимость квалифицированной заявки снизилась на 27%. Это не магия — просто мы перестали платить за активность ради активности и стали считать качество спроса.

В Яндекс Директе сегодня выигрывает не тот, кто сильнее давит ставкой, а тот, кто лучше связывает рекламу с реальной экономикой. Если у вас нет этой связки, то любая «оптимизация» быстро превращается в косметический ремонт.

Я бы формулировал так: сначала качество спроса, потом стоимость клика, и только потом — масштабирование.

— @YDirectManual

Google картинки станут конкурентом Pinterest

Google Картинки начали превращать в полноценную платформу с персональной лентой по прошлым запросам — по сути, в аналог Pinterest.

Во вкладке For you уже тестируют подборки, а ещё обещают коллекции и генерацию изображений во встроенной Nano Banana.

Как это будет работать и когда новинка дойдёт до других стран — в блоге.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-kartinki-stanut-konkurentom-pinterest

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Модель атрибуции в Яндекс Директ: разница между last-click и incrementality

Модель атрибуции в Яндекс Директ — это правило, по которому система распределяет вклад рекламы в целевое действие (заявку, покупку, визит). На практике чаще встречаются два подхода: last-click (привязка к последнему клику) и incrementality (оценка добавочного эффекта, «что бы случилось без рекламы»).

Чем отличаются:
— last-click — приписывает конверсию последнему источнику/объявлению. Хорошо для понимания пути пользователя, но плохо отражает роль верхнего уровня в воронке: первые касания могут «обнулиться» и выглядеть неэффективными.
— incrementality — измеряет изменение поведения аудитории благодаря кампании: сравнение тестовой и контрольной групп или оценка по дизайн-механикам. Это ближе к реальному влиянию на выручку, особенно в privacy-first эпохе, когда точность last-click падает из‑за ограничений трекинга.

Типичные ошибки:
— пытаться оптимизировать бюджет под last-click, игнорируя брендовые/информационные касания;
— смешивать разные цели: оптимизировать по клику или micro-conversion, когда бизнесу нужна выручка;
— не калибровать офлайн/CRM-данные: при разъезде рекламных и фактических конверсий incrementality будет «плыть».

Пример:
Вы запускаете две связки: поиск по горячим запросам и РСЯ (рекламные сети) на интерес. По last-click РСЯ может показывать слабую долю заявок (всё забирает финальный поиск). По incrementality выясняется, что без РСЯ доля заявок из поиска падает — значит, РСЯ играет роль прогрева и её стоит защищать при перераспределении бюджета в Яндекс Директ.

— @YDirectManual

@GA4cookbookRu разбирают это с практической стороны

Россияне не смогут покупать стейблкоины

Россиянам могут закрыть доступ к покупке стейблкоинов: в новой версии закона их приравняли к иностранным активам.

Купить такие токены смогут только квалифицированные инвесторы — например, с активами от 24 млн рублей или доходом от 12 млн в год.

Что это значит для обычных пользователей и когда правило заработает — в блоге.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/rossiiane-ne-smogut-pokupat-steiblkoiny

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Как оптимизировать кампании в эпоху zero-click: опыт B2B-сегмента по переходу на RevOps

Компания: разработчик SaaS-решений (программного обеспечения как услуги) для автоматизации логистики.

Задача: классическая модель лидогенерации (привлечение качественных маркетинговых лидов) перестала давать рост выручки. Стоимость привлечения одного пользователя (CAC) выросла на 22% за квартал, а конверсия из заявки в сделку просела из-за того, что отдел продаж получал нецелевые запросы.

Решение: полный пересмотр стратегии в сторону RevOps (система управления доходами, где маркетинг и продажи работают с общими данными). Вместо оптимизации Яндекс Директа по «последнему клику» фокус сместили на моделирование маркетингового микса (MMM).
— Внедрена сквозная аналитика с учетом server-side (серверной) передачи данных, чтобы минимизировать потери от блокировок файлов cookie.
— Кампании в Директе пересобрали под Topical Authority (тематический авторитет): вместо широких запросов акцент сделали на экспертном контенте, который закрывает конкретные боли бизнеса (например, «сокращение издержек на складское хранение при колебаниях спроса»).
— Отказались от оплаты за клик в пользу стратегии «Оплата за конверсию» с целью «Оптимизация рентабельности инвестиций в рекламу» (ROAS), обучая модель на глубоких событиях в CRM (заключение договора, а не просто заполнение формы).

Результат:
— Объем лидов снизился на 12%, но конверсия в сделку выросла на 35%.
— Стоимость привлечения платящего клиента снизилась на 18% за счет отсечения нецелевого трафика.
— Выручка компании по каналу Яндекс Директ увеличилась на 27% в годовом выражении.

Урок для читателя: в 2026 году эффективность рекламы определяется не количеством «заявок», а качеством данных, которые вы передаете алгоритмам Яндекса. Переход на модель RevOps означает, что вам нужно перестать оценивать работу специалиста по трафику только по показателю цены клика. Если ваш маркетинг не «дружит» с данными отдела продаж, алгоритмы обучаются на мусоре, а не на реальных сделках. Сейчас выигрывает тот, кто умеет подавать в нейросеть Яндекса сигналы о глубоких покупках, а не о кликах по кнопке «узнать цену». Работайте над экспертностью контента, чтобы ваш бренд был заметен в выдаче до того, как пользователь совершит первый клик.

— @YDirectManual

Как снизить стоимость привлечения клиента в B2B, когда классический лид перестал работать

Кейс компании из сферы промышленного оборудования, которая столкнулась с падением эффективности стандартных кампаний в Яндекс Директ. В эпоху 2026 года, когда классическая лидогенерация (привлечение потенциальных клиентов) уступает место модели общего дохода (RevOps), компания пересмотрела подход к работе с трафиком.

Задача: снизить стоимость целевого обращения (SQL — квалифицированный лид, готовый к покупке) на 25%, сохранив объем продаж в условиях, когда цикл сделки увеличился, а бюджеты стали требовать прозрачной окупаемости.

Решение:
— Отказ от широкого охвата по высокочастотным запросам в пользу тематического авторитета (Topical Authority). Кампании были пересобраны под узкие экспертные запросы, которые отражают реальные боли инженеров и закупщиков.
— Внедрение серверной аналитики (server-side tracking) для передачи данных о статусах сделок напрямую в Директ. Это позволило алгоритмам обучаться не на кликах, а на факте закрытия сделки.
— Переход от модели атрибуции по последнему клику (last-click) к оценке инкрементальности (дополнительного вклада) каждого канала. Реклама стала инструментом поддержки принятия решений, а не просто способом «поймать» пользователя перед кнопкой покупки.
— Использование AI-генерации для создания адаптивных креативов под разные сегменты B2B-аудитории, где фокус сместился с описания характеристик товара на решение конкретных производственных задач.

Результат:
— Стоимость квалифицированного лида снизилась на 28%.
— Доля целевых переходов выросла на 40% за счет исключения нерелевантного трафика.
— Увеличение конверсии из заявки в сделку на 15% благодаря более качественному прогреву на этапе поиска.

Урок для специалиста:
В текущих реалиях Яндекс Директ перестал быть инструментом «закупки кликов». Чтобы выживать в условиях роста цен на трафик, нужно глубоко интегрировать маркетинговые данные с CRM-системой. Алгоритмы работают эффективно только тогда, когда они получают сигнал о реальной выручке, а не о заполненной форме. В 2026 году побеждает тот, кто перестает бороться за внимание «холодного» пользователя и начинает выстраивать доверие через экспертный контент, подтвержденный точными данными об атрибуции. Ставка на retention (удержание) и LTV (пожизненная ценность клиента) становится единственным способом сохранить маржинальность в B2B-сегменте.

— @YDirectManual

Юник: как упаковали Яндекс Директ под B2B RevOps и снизили стоимость лида на Search

Компания: Юник (производство и поставки промышленного оборудования для B2B, цикл сделки — от консультации до внедрения).
Задача: в 2026 году стало заметно, что классическая лидогенерация «просто собираем заявки» проседает: часть обращений не доходит до MQL/SQL, а маркетинг начинает отвечать за выручку вместе с sales и customer success (RevOps-модель). Нужно было:
— поднять долю квалифицированных лидов
— не раздувать бюджет на широкие запросы
— увеличить предсказуемость по воронке именно в Яндекс Директ.

Решение (что сделали в Директ — по шагам):
1) Разделили кампании по этапам воронки и матчам.
— Search под «горячие» запросы: закупка/подбор/цена конкретных узлов и типовых моделей (точные и фразовые в рамках смысловых кластеров).
— Search под «средние»: «как выбрать», «требования», «подходит ли под…».
— Отдельные РСЯ-блоки под возврат к объясняющему контенту (кейсы, техкарты, чек-листы подбора), чтобы прогреть тех, кто пока сравнивает.

2) Настроили минус-слова не только по тематике, но и по коммерческой готовности.
Например, отсекали «б/у», «скачать», «фото», «реферат», «обсуждение», а также неоднозначные формулировки без закупочного намерения. Это снизило долю информационных кликов и удержало бюджет на релевантных сценариях.

3) Пересобрали посадочные страницы под интент.
Для «цена/подбор» — формы с минимальными полями + быстрые варианты контакта (звонок/заявка) и блок «какой результат получите за X часов/дней» (без обещаний, только процесс).
Для «как выбрать» — посадка с техническими ориентирами и ссылками на подбор под конкретные параметры, чтобы заявка шла не “в никуда”, а на продолжение диалога.

4) Ввели контроль качества заявок в процессе оптимизации.
Ключевой момент: оптимизировали не только по кликам и цене заявки, а по доле лидов, которые проходят в следующий шаг (квалификация). Практика 2026 года такая: последняя клика хуже объясняет ценность, поэтому смотрели связку «заявка → квалифицированный контакт → передача в sales».

5) Уточнили офферы под B2B-формулировки.
Убрали универсальные “быстро ответим”. Добавили конкретику по работе отдела подбора: сроки подготовки коммерческого предложения, формат ТЗ/опросника, что нужно от клиента для расчёта.

Результат:
— По Search снизили стоимость квалифицированного лида за счёт кластеризации интентов и минус-факторов готовности.
— Доля заявок, которые доходят до квалификации, выросла: основная масса “случайных” обращений ушла после пересборки посадочных и фильтрации по запросам.
— Общий CPL (цена лида) снизился не за счёт «дешёвого трафика», а за счёт качества: бюджет перестал размываться на информационные запросы.

Урок для читателя:
1) В B2B в 2026 выигрывает не тот, у кого “дешевле заявка”, а тот, кто управляет воронкой по шагам (RevOps-логика): маркетинг оптимизирует то, что дальше превращается в MQL/SQL.
2) Search — это не просто сбор запросов: делите кампании по интенциям и матчам, иначе AI-обзор (zero-click-поведение) и рост конкуренции по “объясняющим” запросам начнут размывать эффективность.
3) Минус-слова в B2B должны быть не только по теме, но и по коммерческой готовности — это один из самых быстрых рычагов.
4) Посадочная страница для B2B должна вести диалог: форма + понятный “что получите и что нужно от вас”. Тогда Яндекс Директ начинает приносить заявки, которые реально доживают до передачи в sales.

Если нужно, могу расписать шаблон структуры кампаний для B2B-подбора (кластеры запросов + какие формулировки оффера ставить на каждый этап).

— @YDirectManual