Google Ads API: uniqueness check для Lookalike user lists с 30 апреля 2026

Что изменилось:
Google вводит проверку уникальности Lookalike user lists, чтобы блокировать создание дублей.

Затронет в первую очередь Demand Gen campaigns. Enforcement начнется 30 апреля 2026.

Дубликатом будет считаться Lookalike list, если совпадают все параметры:
- seed lists
- expansion level
- country targeting

На что обратить внимание:
После 30 апреля 2026 при попытке создать дублирующий Lookalike через Google Ads API вернется ошибка:
- v24 и выше: DUPLICATE_LOOKALIKE
- более ранние версии: RESOURCE_ALREADY_EXISTS

Если у вас автоматизация генерит аудитории под Demand Gen, проверьте dedup logic до вызова API. Минимально — кэшировать комбинацию seed lists + expansion level + country targeting и не отправлять повторный create.

Natal снял free trial с monthly: monthly-подписки выросли на 2 000%

Nancy Anderson протестировала удаление free trial только из monthly-опции. После изменения monthly subscriptions выросли на 2 000%, quarterly — на 46%, annual — на 21%.

У Natal воронка сильная уже до оплаты: 93% пользователей, дошедших до web checkout, скачивают app. Trial CVR — 68% против ~38% average в health & fitness.

Для CRO это не правило «убрать trial». Это гипотеза про трение по тарифам: monthly может ловить низкий commitment, а free trial усиливает этот паттерн. Реплицировать — только с раздельными метриками по планам и проверкой на paid conversion после trial.

TYVER: 4 новых слота для поиска гемблинг-креативов

Под какую задачу: быстрый поиск креативов в gambling по конкретным слот-механикам.

Что добавили:
• Bomb Defuse
• Tower Rush
• Penalty Duel
• Chicken Subway

Для кого апдейт полезен:
• баерам, которые регулярно мониторят gambling-крео;
• командам, которым нужно расширить пул референсов по слотам;
• тем, кто ищет не общий gambling-спай, а подборки по конкретным игровым механикам.

Дополнительно: сейчас проходит конкурс совместно с TYVER, где победители получат доступы к сервису.

Промокод: FBKILLA — для активации скидки на любой тариф.

Session Replay: что смотреть до A/B-теста

Contentsquare описывает User Replay как session recording / session replay: запись поведения пользователя для поиска UX-проблем.

Что фиксируется:
— клики
— hover
— признаки фрустрации
— intent-driven behavior

Смысл для CRO: не «угадать гипотезу», а увидеть, где пользователь реально ломается на лендинге, форме или checkout.

Полезная деталь: Contentsquare заявляет, что Session Replay может собирать до 100% трафика. Это важно, если проблема редкая и не попадает в малую выборку записей.

Ещё один практичный режим — фокусировать сбор не на всех сессиях, а на поведении, связанном с ключевыми метриками:
— завершение checkout
— отправка контактной формы

Плюс: advanced-функции включают heatmaps и funnels — визуальное представление активности и вовлечённых зон страницы.

Вывод: session replay не заменяет A/B-тест. Он снижает количество слабых гипотез до теста: сначала находим паттерн в поведении, потом проверяем изменением интерфейса и считаем эффект.

—
Про seo подробнее — @SEORadarRU

PostHog vs GA4: где граница между product analytics и traffic analytics

Короткий вывод из разбора Crazy Egg:

PostHog — dedicated product analytics platform. Его сильная сторона — продуктовые события: что пользователь делает внутри сайта или приложения.

GA4 в этом сравнении позиционируется ближе к website traffic analytics: источники, поведение трафика, базовая веб-аналитика. Особенно если смотреть через интеграцию Crazy Egg.

Технически важный момент: у PostHog есть autocapture — он может автоматически трекать pageviews, clicks и другие interactions на сайте или в приложении без ручной настройки событий.

Для GA4-сценария Crazy Egg пишет про интеграцию после настройки аккаунта. Плюс может автоматически импортировать данные из GA4, включая до одного года исторических данных и последующие обновления аналитики.

Что это значит для server-side стека:

— PostHog полезнее там, где нужна продуктовая модель событий и быстрый старт без ручной разметки каждого клика
— GA4 остается слоем traffic analytics и источником исторических данных
— если строите sGTM-архитектуру, важно заранее разделить: какие события идут в продуктовую аналитику, какие — в рекламные конверсии, какие — в GA4
— autocapture удобен, но для CAPI / Enhanced Conversions все равно понадобится аккуратная схема event_id, user_data и consent

—
Рядом обитают: @BannerTraffic (push ads)

LuckyTeam открыл доступ к Google Ads кабинетам для внешних команд

Под какую задачу: быстрый старт залива в Google Ads без собственного фарма кабинетов.

Что заявлено:
— LuckyTeam теперь дает доступ к своим Google Ads кабинетам внешним командам
— фарм-отдел фармит 2000+ кабинетов в месяц по собственным схемам
— предлагается верифицированный Google Ads аккаунт, готовый к работе
— по данным поста, до 50% новых кабинетов Google не проходят первичную модерацию
— при первом заказе доступна скидка 15% по кодовому слову KILLA

Когда может быть актуально:
— нет собственного фарм-отдела под Google Ads
— нужно быстро протестировать связку без ожидания прогрева
— команда хочет сравнить внешний фарм с внутренним по проходу первичной модерации

Важно: это анонс от источника, не наш тест. Перед оплатой проверяйте условия, лимиты, замену кабинетов и правила работы с аккаунтами.

#GoogleAds #tools

—
Больше про affiliate marketing — @next_press_release

Реклама ВКонтакте умерла: что происходит с Vk ADS в 2026 году

С апреля 2026 года реклама нутры во ВК стала убыточной из-за ужесточения модерации и изменений в её алгоритме. Креативы либо не проходят проверку по надуманным причинам, либо модерируются частично — одобрены только на площадках вне таргета, что исключает показы. Домены чаще банят, ссылки приходится менять, пиксели пересчитываются. В итоге цена лида выросла настолько, что вместо 10-20% ROI арбитражники получают -20% или -30% даже на объёме. На см…

Publicis Groupe покупает LiveRamp за $2.2 млрд

Что известно:
Publicis Groupe заключила соглашение о покупке LiveRamp за $2.2 млрд. Сделка полностью денежная.

LiveRamp — data collaboration platform для data management и activation в digital-экосистеме, с подключением publisher, technology и data partners.

Что меняется:
LiveRamp будет работать рядом с Publicis Sapient, Epsilon и Marcel как neutral, interoperable platform. В тексте отдельно указано, что клиентам не будут запрещать доступ к сервисам LiveRamp.

Publicis заявляет, что покупка нужна для генерации новых data sets под более интеллектуальных agents для клиентов.

После закрытия сделки LiveRamp продолжит возглавлять Scott Howe. Он будет репортить Arthur Sadoun. Закрытие ожидается до конца года, при условии регуляторного и shareholder approval.

На что смотреть:
для attribution/data activation стека это не релиз API, но важный сигнал по консолидации data collaboration + identity activation вокруг agency-side инфраструктуры.

GA4 MP тихо уходит в maintenance mode. Для server-side это не косметика, а смена опорного API

Google официально перевёл Measurement Protocol для GA4 в режим обслуживания: новых фич туда больше не добавят.
При этом Data Manager API Google прямо обозначил как основной инструмент для интеграции данных в экосистему GA4.

Для команд, которые шлют конверсии через server-side, это значит одно: схему отправки событий надо перепроверять сейчас, а не после очередного расхождения в отчётах.
Если MP был у вас “основным мостом”, пора сверить, что именно уходит через Data Manager API, где стоят задержки и что будет считаться source of truth в связке GA4 + трекер.

На фоне роста MarTech на 12–15% в год и CPA в Nutra/Finance на 5–8% в квартал цена поздних конверсий только выше. Кто первым переложит интеграцию — тот меньше потеряет на оптимизации.

На Githab выложили Opengram - самостоятельный сервер Telegram

Opengram — open-source аналог Telegram, который позволяет развернуть мессенджер на собственном сервере для внутренних нужд компании. Платформа поддерживает основной функционал официального клиента: группы, каналы, боты, видеозвонки и Bot API. Для работы можно использовать стандартные приложения Telegram (десктоп и мобила), изменив параметры подключения. Архитектура базируется на микросервисах в Docker Compose с инфраструктурой MongoDB, Redis, Ra…

GA4 почти всегда врёт не сам по себе — его ломают настройки сбора и сверки

Если вы сравниваете GA4 с трекером, MMP или postback-системой и видите разрыв, сначала проверьте не рекламу, а механику измерения. Чаще всего проблема в одном из трёх мест: событие не доезжает, доезжает без нужных параметров, или попадает не в ту сессию.

Что смотреть в первую очередь:
— совпадает ли имя события и список обязательных параметров;
— не режет ли consent режим часть хитов;
— есть ли дубли: один клик может создать две сессии и две атрибуции;
— не теряется ли gclid / fbclid на редиректах и промежуточных доменах;
— не сравниваете ли вы разные окна атрибуции и разные часовые пояса.

Отдельная ловушка — source of truth. GA4 хорошо подходит для поведенческой аналитики, но плохо переносит роль единственного источника истины, если у вас есть server-side, CRM и несколько рекламных кабинетов. Когда в пайплайне есть офлайн-конверсии или delayed postback, расхождение становится нормой, а не ошибкой.

Правильная сверка начинается с одного вопроса: где фиксируется первичное событие и кто его подтверждает дальше. Если ответ расплывчатый, сначала чините трекинг-схему, а уже потом оптимизируйте кампании.

Веб-аналитика ломается не в отчёте, а между кликом, сессией и событием

Если в GA4, трекере и рекламном кабинете цифры не сходятся — сначала проверьте не «точность», а цепочку: разметка UTM, сохранение click_id, правила сессии, дедупликацию событий и окно атрибуции.

Типовые провалы:
— UTM есть, а параметр теряется на редиректе или в SPA.
— Событие отправляется дважды: клиентом и сервером без дедупа.
— Сессия обрывается из-за кривого cross-domain, и конверсия уезжает в direct.
— consent / cookies режут часть хитов, а команда сравнивает сырые данные с моделируемыми.

Рабочая сверка всегда одна и та же:
1) строим маршрут пользователя от первого клика до конверсии;
2) отмечаем, где может пропасть идентификатор;
3) сравниваем не только totals, но и распределение по source/medium, устройствам и лендингам.

Если источник истины не выбран заранее, любая «разница в 10%» превращается в спор. Назначьте главный слой для каждого типа события: визит, лид, оплату, повторную покупку — и сверяйте остальные системы уже относительно него.

Tap trading - новая игра на основе курса Solana

Duelbits запустила Tap Trading — игру на предсказание движения курса Solana за 10 секунд на основе реального биржевого курса. По сути это переупакованные бинарные опционы с двумя кнопками (вверх/вниз) и графиком цены, без выбора времени и валютной пары. Разработчик позиционирует продукт как прорыв в криптоиграх, но реально это копия давно известной схемы. Обновление на рынке, где бинарные опционы никто не забывал и остаются привлекательными для …

🧠 ещё больше CPA-инсайтов → https://t.me/+iRC9bTowfLw4ZDc8

Атрибуция ломается не в трекере, а в точке, где пользователь теряется между кликом и конверсией

Когда команда видит расхождение между рекламным кабинетом, трекером и GA4, обычно ищут «ошибку в отчёте». На практике чаще ломается цепочка: cookie не сохраняется, редирект теряет параметры, postback приходит не на тот event, а consent режет идентификаторы.

Проверяйте пайплайн по шагам:
— клик: доходят ли clickid, subid, gclid, fbclid до лендинга;
— сессия: записывается ли first-party cookie и живёт ли она до конверсии;
— событие: совпадает ли имя и тип конверсии в трекере, MMP и кабинете;
— передача: уходит ли postback/S2S на нужный endpoint без дублей;
— окна: не сравниваете ли вы 1 день у одной системы и 7 дней у другой.

Самая частая ошибка — считать один источник «истиной» для всего. Для креатива важен рекламный кабинет, для воронки — трекер, для продукта — внутренняя аналитика. Если источники дают разные числа, это не баг: это разные правила учета.

Чтобы сверка была честной, держите один mapping событий, один набор UTM/параметров и один документ с атрибуционными окнами. Иначе спор идёт не о данных, а о разных определениях конверсии.

MMM ломается не в формуле, а в данных: 5 мест, где теряется правда

MMM кажется “честным” только пока все источники пишут одинаково. На практике модель начинает врать там, где трафик плохо склеивается: кросс-девайс, офлайн-конверсии, долгие окна атрибуции, редкие события.

— Если у вас нет стабильного user_id или хотя бы ключа для дедупликации, один и тот же лид легко попадёт в модель дважды.
— Если postback приходит с задержкой, MMM переоценивает верх воронки и недооценивает каналы, которые закрывают сделку позже.
— Если часть трафика живёт в cookieless-сценарии, модель видит не пользователей, а обрывки сессий.
— Если источник конверсии меняется между трекером, CRM и BI, MMM начинает обучаться на разных “истинах”.
— Если окна lookback настроены по-разному, вклад канала смещается не потому, что он хуже, а потому что у него другой тайминг.

Перед запуском MMM проверьте три вещи: единый идентификатор, единый источник конверсии и одинаковую логику дедупликации во всех системах. Иначе модель красиво объяснит шум, а не бизнес.

Санкции на крипте: что делать с меченой криптовалютой

В конце мая 2026 года Великобритания санкционировала криптовалютные сервисы за работу с Россией, включая биржи Huobi Global и Exmo. Пользователи, получившие крипту от этих платформ, поймали метку «опасные источники» при AML-проверке, что затрудняет обмен и может привести к блокировке средств. При возникновении проблем нужно немедленно писать в поддержку с доказательствами легальности транзакций: скриншотами P2P-сделок, квитанциями от партнёрок …

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

💡 Если по теме — посмотри @tracker_lab. Часто пишут trackers.

В России введут комиссию за обмен USDT

Российский законопроект впервые чтения вводит регулирование криптовалют через пять категорий организаций и требует налогообложения прибыли криптообменников. Закон затронет популярные активы типа USDT и BNB, контролируемые недружественными странами. Основная цель — обязать обменники делиться доходами с бюджетом через комиссии и экономические стимулы, что в итоге увеличит затраты для рядовых пользователей и может стимулировать переход на альтернат…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-rossii-vvedut-komissiiu-za-obmen-usdt

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

MMM ломается не в формуле, а на входных данных: 5 проверок до запуска

Если модель маркетинг-микса “не сходится”, проблема часто не в регрессии, а в том, как собраны ряды. MMM любит дисциплину: одинаковую гранулярность, стабильные источники и понятные лаги.

— Не мешайте разные окна атрибуции. Если часть каналов живёт по клику, а часть по просмотру, модель начинает сравнивать несравнимое.

— Проверьте дубликаты в расходах. Частая ошибка: один и тот же спенд лежит в рекламном кабинете, BI и выгрузке из трекера, но с разными правилами округления.

— Отдельно фиксируйте органику, брендовый спрос и промо-периоды. Без этого MMM легко “объявит” каналом то, что на самом деле было всплеском спроса.

— Учитывайте лаг между показом и конверсией. Если отклик в данных растянут, модель может занизить верхние каналы и переоценить нижние.

— Не кормите MMM шумом из сырых событий. Сначала агрегирование и очистка, потом уже модель.

Если на входе нет единой логики по спенду, конверсиям и лагам, MMM даст красивую картинку, но плохие решения. Сначала сверка данных, потом интерпретация.

MMM ломается не в модели, а на входе: 5 мест, где теряются данные

MMM выглядит красиво только на слайдах. В реальности он начинает врать там же, где и любой трекинг: на уровне входных данных.

— Если у вас нет единого source-of-truth, модель смешивает GA4, ad platforms и CRM, хотя у них разная логика атрибуции.
— Если не нормализованы окна конверсии, один и тот же лид «переезжает» между каналами в зависимости от горизонта.
— Если offline-конверсии приходят с задержкой, MMM переоценивает верх воронки и недооценивает каналы с длинным циклом.
— Если в данных есть пропуски по дням, модель начинает «достраивать» спрос вместо того, чтобы считать его.
— Если не отделены промо-активности от always-on, каналам приписывают чужой вклад.

Перед запуском MMM проверьте три вещи: кто у вас источник правды, как собраны задержки по конверсиям, и есть ли у всех каналов одинаковая гранулярность. Без этого модель не объясняет бизнес — она просто красиво интерполирует шум.

Если входные данные грязные, MMM не чинит атрибуцию. Он лишь делает ошибку убедительнее.

В App Store снова появилось приложение Telegram для Apple Watch

Telegram вернул приложение для Apple Watch в App Store с поддержкой сообщений, голосовых и текстовых сообщений, гифок и стикеров. После переиздания приложения в сторе можно ожидать запуска таргетированной рекламы в Telegram ADS, что открывает возможности для тестирования MVA-приложений на iOS через новый канал трафика.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-app-store-snova-poiavilos-prilozhenie-telegram-dlia-apple-watch

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top