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

↩️ Пост из @ABTestRoomPro:

Кейс из компиляторов: в C++ можно так “переиспользовать” память, что оптимизатор начинает жить в своей реальности. Вы думаете, что записали одно значение, потом прочитали другое через “почти тот же” тип — а стандарт руками разводит: это может быть UB. И да, компилятор имеет право сломать ваш интуитивный сценарий, если вы нарушили правила алиасинга.

**Контекст:** legacy-код, ручное управление памятью, попытка сэкономить на копиях.
**Действие:** разработчики начинают кастовать указатели между несвязанными типами и надеяться, что “на моей машине работает”.
**Результат:** тесты зелёные, релиз красный, баг воспроизводится только под другой версией компилятора или с другим уровнем оптимизаций. 🧨

Проблема не в “злом компиляторе”, а в том, что алиасинг — это контракт между вами и оптимизатором. Нарушили контракт — получили право на сюрпризы: неверные чтения, пропавшие записи, неуловимые баги после LTO и -O2.

Нормальная практика — не гадать, а проверять: где у вас реально допустимы aliasing rules, где нужны `std::byte`, `memcpy`, `std::variant`, placement new и аккуратный lifetime management. Потому что “работает на x86” — не аргумент. Это просто отсроченный инцидент.

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

Frequency capping cross-platform ломается не в DSP, а в идентичности и окне синхронизации

Если у вас web, in-app и CTV живут отдельно, cap превращается в три разных счётчика. Без общего ключа пользователя вы ограничиваете показы только внутри канала, а не на уровне всей воронки. Поэтому сначала фиксируйте identity graph: deterministic ID, fallback-ключ, TTL и правило, кто считается одним пользователем.

Технически схема простая:
— единый cap-store с атомарным increment/read;
— ключ счёта: user_id + campaign_id + geo + device_class;
— окно: rolling 24h, dayparting или lifetime, но одно на весь стек;
— синхронизация через server-side endpoint, а не только в client-side SDK.

Главная ошибка — ставить cap на стороне источника трафика и считать, что он переживёт ретаргетинг, SSP-роутинг и повторный заход с другого устройства. Если нет общего storage layer, делайте двухуровневую модель: local cap для мгновенного отсечения и global cap для финального решения в auction/bidder logic. Иначе вы либо недокрутите reach, либо начнёте каннибализировать частоту в самых дорогих сегментах.

Проверяйте ещё одну вещь: дедупликацию событий. Impression, render и win notice не должны увеличивать frequency одинаково. Иначе cap «съедается» на уровне логов, а не реальных показов.

Если cap нельзя собрать в один контур, хотя бы нормализуйте ключи и окна. Иначе cross-platform frequency capping остаётся не ограничением частоты, а набором несвязанных локальных правил.

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

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

Frequency capping cross-platform ломается не в DSP, а в идентификаторе и окне синхронизации

Если cap должен работать между web, in-app и CTV, сначала фиксируйте: какой key считаем единицей пользователя — UID2, RampID, device graph, MAID или свой first-party ID. Без этого вы получите три независимых счётчика, а не один глобальный лимит.

Техническая схема простая:
— central store с TTL на уровне user_key + campaign_id + creative_id;
— atomic increment перед отдачей bid/ad decision;
— окно агрегации отдельно от окна cap: 1h, 24h, 7d не смешивать в один counter;
— fallback logic для unknown IDs: либо no-cap, либо conservative cap, но не «примерно тот же пользователь».

На стороне Prebid/SSP cap лучше считать до аукциона только для собственных direct-кампаний или deal-логики. Для open auction корректнее делать post-auction enforcement в ad server/decision engine, иначе потеряете fill на коллизиях identity. Для in-app и CTV нужен shared store, а не локальный cache SDK — иначе sync развалится при смене устройства.

Обязательная проверка: дедупликация событий показа, idempotency key на impression, и единый timezone/clock skew policy. Иначе один и тот же показ попадёт в cap дважды или «не попадёт» вообще.

Если cap cross-platform нельзя связать по identity, честнее ограничивать его на уровне канала, а не обещать глобальный контроль там, где у вас нет общего user key.

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

First-price auction в RTB: где именно меняется экономика bid response

В second-price bidder мог ставить ценность показа и часто платить цену второго участника плюс шаг. В first-price clearing price прижимается к вашей ставке: отправили высокий bid — выиграли дороже.

Отличие для стека:
— second-price терпимее к агрессивным bid values;
— first-price требует bid shading на стороне DSP;
— floor становится не подсказкой, а реальным барьером;
— дубли supply path быстрее превращаются в переплату.

Что проверять в логах: bidprice, win_price, floor, SSP, deal_id, geo, device. Если win_price почти равен bidprice в большинстве win notice — shading слабый или аукцион ближе к first-price.

Паблишеру first-price может поднять eCPM на коротком отрезке, но завышенные floor режут demand. Байеру опаснее другое: один и тот же inventory приходит через несколько SSP, а платить приходится почти полную ставку.

Вывод: оптимизируйте не только win rate. Смотрите bid-to-win spread по SSP и floor bucket — там видно, где аукцион забирает маржу.

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

Brand safety и suitability ломаются не в policy, а в уровне сигналов, которые вы вообще читаете

Brand safety отвечает на вопрос «можно ли показываться рядом с этим контентом». Suitability — «подходит ли этот контент именно этому бренду, учитывая его риск-профиль». То есть safety — это фильтр на запрет, suitability — на контекстную уместность.

На уровне сигналов safety обычно живёт в категориях: adult, violence, hate, piracy, illegal download, UGC risk. Для него хватает coarse taxonomy и black/allow-list. Suitability уже требует тоньше: тематика страницы, тональность, language, авторитет домена, глубина контента, иногда adjacency по абзацу, а не по URL. Один и тот же news-article может быть safe, но not suitable для luxury или kids-oriented бренда.

Ошибка в интеграции — смешивать эти слои в один чекбокс в DSP. Тогда команда либо режет слишком много inventory, либо пропускает «формально безопасные» страницы с токсичным соседством. Правильная схема: сначала hard safety rules, потом scoring suitability по сигналам, затем отдельные thresholds по line item / deal ID / vertical.

Для операции полезно вести два отчёта: блокировки по safety reasons и отказы по suitability score. Если в логах есть только «blocked», вы не увидите, где утекает monetization. Если есть только score, можно пропустить явный риск.

Практика простая: safety — это gate, suitability — это ranking. Сначала убираете запрещённое, потом ранжируете допустимое под конкретный бренд.

ROAS attribution в programmatic ломается там, где отчётность смешивает клики, view-through и post-view

Соберите фреймворк до запуска, иначе вы будете спорить не о ROI, а о правилах подсчёта. Базовый набор: 1) окна атрибуции по каналу отдельно; 2) приоритет источника конверсии; 3) дедупликация между DSP, MMP, web analytics и CRM; 4) единая схема UTM / click_id / impression_id.

Для programmatic важны не только last click, но и вклад показов. Разделяйте события: click-through, view-through, assisted conversion. Если impression-based конверсия учитывается, зафиксируйте минимальный критерий качества: viewability, время до конверсии, частотный потолок, а также исключение повторных касаний одного пользователя в окне отчёта.

Дальше соберите матрицу отчёта: по campaign / placement / creative / geo / device. Смотрите не только ROAS, но и маржинальность после fee, media cost, data cost, verification cost. Отдельно помечайте инкрементальные конверсии, если у вас есть holdout или geo-split: без этого view-through легко переоценивает вклад верхнего слоя воронки.

Если у вас нет единой логики атрибуции, любой bid optimization будет обучаться на шуме. Зафиксируйте правила один раз, документируйте их рядом со схемой событий и не меняйте окна по ходу анализа.