Chat GPT-5.6 будут выдавать лишь избранным

США ограничивают публичный доступ к новым ИИ-моделям: теперь его выдают только проверенным пользователям после обязательной 30-дневной процедуры верификации. Сэм Альтман называет это самым быстрым путём к публичному релизу. Эффективность меры вызывает сомнения — китайские разработчики традиционно копируют модели в течение суток после выхода.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/chat-gpt-5-6-budut-vydavat-lish-izbrannym

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Vk удалили из App store: что дальше?

Удаление VK из App Store заблокировало доступ для владельцев iPhone в России, но проблема решаема. Арбитражники теряют один канал, но не аудиторию — 20–30 млн пользователей iOS остались на месте. Вместо VK стоит переориентироваться на альтернативные источники: Telegram Ads с таргетингом на iOS, push-сети типа AdProfex, MTS Ads и Beeline Ads. VK может последовать примеру Max и запустить PWA-приложение для восстановления уведомлений. Главный вывод…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/vk-udalili-iz-app-store-chto-dalshe

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

First-price auction в RTB: почему “ставка = цена” меняет экономику цепочки

В second-price bidder может ставить чуть выше своей true value и платить не максимум ставки. В first-price выигрываешь и платишь ровно свой bid. Для DSP это ломает старую логику “bid high, pay second”, а для паблишера делает цену прозрачнее, но сильнее завязана на quality signals и latency.

Что меняется на практике:
— bid shading становится обязательным элементом, иначе CPM быстро уходит в переплату;
— timeout и порядок ответа bidder'ов влияют на win rate сильнее, чем в second-price;
— SPO/quality filtering начинают давать прямой эффект: плохой supply дороже на уровне аукциона;
— floor price работает жестче: если bid близко к floor, space для манёвра почти нет.

Для Prebid это означает: следите не только за CPM, но и за dispersion между gross bid и clearing price. Если bidder стабильно выигрывает, но eCPM проседает, ищите слишком агрессивный shading, слабый viewability score или длинный путь до exchange. В GAM и на SSP-стороне first-price особенно заметен в PMPs: там любые перекосы в таймингах сразу отражаются в win rate.

Чек-лист перед разбором bid stream: 1) сравните win rate по bidder'ам; 2) посмотрите, где bid = pay почти всегда; 3) проверьте floor rules по geo/device; 4) отделите low-quality inventory, который тянет среднюю цену вниз.

Вывод простой: в first-price нельзя оптимизировать только ставку. Нужно одновременно крутить shading, timeout, SPO и floors — иначе вы просто платите больше за тот же объём.

Pre-bid filtering: где именно в цепочке рождается решение о fraud

Проблема не в одном «антифроде», а в нескольких точках отсечения. До аукциона обычно смотрят на sellers.json, ads.txt/app-ads.txt, domain/app bundle, device/geo mismatch, invalid traffic сигналы, а также на качество supply path. Если флаг ставится поздно, вы уже платите за мусорный bid stream.

Разделяйте уровни:
— Supply-level: режем заведомо плохие площадки, резолвы домена, невалидные bundle ID, подозрительные resellers.
— Request-level: фильтруем по IP/UA/device, spoofing, аномальным частотам запросов, consent/IFA пустым там, где это не бьёт по логике инвентаря.
— Auction-level: понижаем участие там, где bid request выглядит чисто, но path слишком длинный или source не бьётся с inventory owner.

Ключевая ошибка — смешивать блокировку и скоринг. Блокировка нужна для жёстких нарушений, скоринг — для серых зон, где полезнее урезать bid rate, чем убивать fill. Иначе антифрод начинает ломать нормальный трафик, особенно в long-tail инвентаре.

Практика для Prebid/GAM простая: держите отдельные правила на уровне SSP, publisher-side filtering и post-bid verification. Тогда можно понять, где именно падает quality: в source, в request или уже в ответе bidder.

Ищите fraud не «в целом по стеку», а по точке принятия решения: чем раньше отсечение, тем меньше waste и меньше ложных банов.

Store listing experiments в Google Play Console: как не слить трафик на плохой тест

Эксперименты по карточке — это не «покрутим кнопку и посмотрим». Это инструмент для проверки гипотез по иконке, скриншотам, заголовку и описанию. Если тестить всё сразу, вы не поймёте, что именно сдвинуло конверсию.

Что важно перед запуском:
— меняйте один главный элемент за раз;
— берите страницу с нормальным трафиком, иначе данных не хватит;
— заранее фиксируйте метрику успеха: install rate, CTR или conversion to install;
— не делайте выводы по ранним колебаниям, ждите достаточный объём.

На практике чаще всего ошибаются в двух местах: подменяют тест креативом, который слишком сильно отличается от базовой версии, и запускают эксперимент без понятной сегментации по странам. В итоге победитель может хорошо смотреться только в одном языке или на одном типе аудитории.

Ещё одна рабочая привычка — хранить гипотезы в отдельном списке: что именно проверяли, почему ожидали рост, какой был результат. Тогда store listing experiments превращаются не в разовые игры, а в систему улучшения карточки.

Prebid 9 ломает не интеграцию, а привычку держать конфиг «как было»

Главный риск при переходе — не bidder’ы, а скрытые зависимости: кастомные event hooks, нестандартные adapter params, старые timeout-логики и ручные overrides в analytics. Если wrapper живёт дольше одной команды, сначала инвентаризируйте всё, что трогает auction, sync и consent.

Переходный план лучше строить так:
— снять diff текущего prebid.js config и списка adapters;
— проверить, где используются deprecated поля в bidder settings и userSync;
— прогнать отдельный аудит timeout’ов: отдельный для top bidders, отдельный для long-tail;
— сверить, не завязан ли GAM line item setup на старые ключи keyValue targeting.

Отдельный блок — privacy и identity. Любые изменения в consent flow, eids и shared IDs сначала проверяйте на уровне bid request/response, а не в UI wrapper’а. Если supply path собирается через несколько SSP, важно убедиться, что новые значения не ломают deal matching и frequency capping. ⚙️

После миграции держите два спринта под shadow-test: сравнивайте bid rate, win rate, timeout share и долю no-bid по каждому ключевому bidder’у. Если метрики просели, ищите не «плохой биддер», а рассинхрон между config, adapter contract и downstream mapping.

Лучший апгрейд — тот, после которого вы можете удалить старые костыли, а не добавить ещё один compatibility layer.

Brand safety и suitability путают в отчётах, а сигналы у них разные

Brand safety отвечает на вопрос: можно ли вообще рядом с этим инвентарём показывать рекламу. Suitability — подходит ли конкретному бренду, даже если площадка формально безопасна. Первое режет явный риск, второе работает поверх него и зависит от контекста, категории и tolerance бренда.

На уровне сигналов brand safety обычно смотрит в:
— URL, app bundle, page title, keywords
— semantic classification content
— ads.txt / sellers.json / app-ads.txt как часть trust chain
— IVT, viewability, domain/app spoofing

Suitability добавляет слой business rules:
— category adjacency: рядом с каким контентом допустим показ
— sentiment and tone: нейтральный, спорный, острый
— audience context: для B2B и FMCG один и тот же page context может оцениваться по-разному
— exclusions по темам, которые бренд считает репутационно токсичными, даже если они не нарушают policy

Главная ошибка — строить один universal blocklist. Он убивает reach и не решает задачу. Нужны два контура: жёсткий blacklist для brand safety и отдельная матрица suitability по advertiser / line item / deal. Иначе вы либо переплачиваете за слишком чистый инвентарь, либо ловите показы в формально безопасном, но неподходящем окружении.

Практика простая: сначала нормализуйте сигналы контента, потом заведите taxonomy для категорий, а уже поверх неё — policy mapping по брендам. Тогда отчёт перестаёт быть просто списком blocked domains и начинает объяснять, почему инвентарь не прошёл отбор.

Алиса AI будет конкурировать с Google AI Studio

Яндекс разворачивает экосистему AI-агентов на базе Алисы с доступом сначала для компаний, затем для всех. Агенты уже работают в Яндекс Такси и Лавке, скоро появятся в браузере и студии разработки. Платформа интегрирует стандартные функции — заказ такси, покупки, анализ данных. Алиса AI показывает неплохие результаты: менее известна, чем конкуренты, поэтому предлагает щедрые лимиты на видеогенерацию и работу с контентом. Яндекс планирует внедрить…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/alisa-ai-budet-konkurirovat-s-google-ai-studio

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

В Zennoposter добавили ИИ-помощник

Zennolab добавил в Zennoposter встроенный ИИ-кубик с доступом к четырём моделям (Gemini, DeepSeek, Claude, ChatGPT) — 50 бесплатных запросов в сутки. Есть режимы Assistant (чтение) и Agent (автоматическое создание скриптов), плюс новый GET-запрос по API. Нейросети хорошо справляются с регистрацией, постингом, фармингом аккаунтов и простым кодированием, но требуют проверки при парсинге динамических сайтов и диагностике ошибок. В связке с Zennoobr…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-zennoposter-dobavili-ii-pomoschnik

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Новую Google reCapcha прошли статичной картинкой

Google выпустил обновленную reCAPTCHA, требующую движений рук для прохождения, но система оказалась уязвима к обходу. Достаточно транслировать статичное изображение с нужным жестом через виртуальную камеру с помощью простого Python-скрипта, чтобы нейросеть пропустила пользователя. Это создает серьёзный риск для сайтов: защита от ботов, позиционировавшаяся как прорыв, на деле не работает. Баг остается актуальным и позволяет спамерам легко автомат…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/novuiu-google-recapcha-proshli-statichnoi-kartinkoi

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

CPM в Telegram Ads ломается не из-за ставки, а из-за плохой математики связки

Первый фильтр — не креатив, а экономика. Считайте цепочку до запуска: CPM → CTR → клики → конверсия ленда → CPA. Если не понимаете, на каком шаге теряется деньги, вы просто покупаете показы. В Telegram Ads это особенно заметно: трафик может быть дешёвым, а заявка — дорогой из-за слабого оффера или узкого входа.

Что проверять до масштабирования:
— один креатив не даёт правды, тестируйте минимум 3–5 углов
— не смешивайте слишком разные каналы и сегменты в одной кампании
— крео должно совпадать с первым экраном ленда по обещанию и формату
— если CTR есть, а заявок нет, чаще всего проблема не в трафике, а в посадке

Для CPM-кампаний в Telegram Ads важнее всего связка «обещание в объявлении — подтверждение на ленде». Чем меньше разрыв между ними, тем ниже цена лида в пересчёте на весь спенд. Отдельно следите за частотой: одна и та же аудитория быстро выгорает, и рост CPM без роста CTR почти всегда означает усталость креатива.

Если хотите стабильный CPM, держите под рукой набор из нескольких офферов, посадок и формулировок. В Telegram Ads выигрывает не тот, кто «дешевле купил показ», а тот, кто быстрее нашёл рабочую связку и вовремя её обновляет.

DeepSeek представит последнюю версию v4

DeepSeek выпустит v4 в середине июля с новой моделью ценообразования API: токены подорожают в 2 раза в часы пиковой нагрузки (09:00–12:00 и 14:00–18:00 по пекинскому времени). Компания планирует уведомлять пользователей по почте за 24 часа до изменения тарифов. Проблема с ошибками «server busy» останется, но обойдётся дороже — это может существенно повлиять на экономику проектов, которые активно используют API DeepSeek для автоматизации и масшта…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/deepseek-predstavit-posledniuiu-versiiu-v4

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Anthropic выпустили Sonnet 5

30 июня вышла Claude Sonnet 5 — новая версия позиционируется как самая агентная в линейке и приближается к флагманской Opus 4.8. Модель лучше справляется со сложными многоуровневыми задачами, устойчива к вредоносным запросам и не генерирует эксплойты. Sonnet 5 доступна на Free-тарифе, но тестирование показало скромные улучшения: хотя работает лучше Sonnet 4.6, её обгоняют конкуренты, включая китайские модели, которые дешевле через API при лучшей…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/anthropic-vypustili-sonnet-5

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

IVT — это не один флаг, а набор паттернов: как ломают трафик и где ловить следы

В ad-fraud detection полезнее делить IVT по механике, а не по ярлыку. Базовые группы: — GIVT: датацентры, известные боты, невалидные UA/IP-паттерны; — SIVT: скрытая автоматизация, spoofing, injected clicks, аномальные цепочки редиректов; — misattribution: когда клики и конверсии не бьются по таймингам и source chain.

Детект строится на слоях. На edge смотри на IP reputation, ASN, device entropy, частоту запросов и одинаковые header-sequence. В bid stream красные флаги — слишком ровный cadence, нереалистичный session depth, повторяемые комбинации UA/viewport/language, пустые или шаблонные referer’ы. Для SIVT важны не один сигнал, а связка: короткий dwell time + высокий click-to-conversion lag + совпадающий fingerprint across many placements.

На стороне verification полезны правила: — сравнивать events по времени в request_id chain; — резать traffic с аномально низкой вариативностью creative rotation; — проверять расхождение между impression logs, win notices и postback’ами; — отдельно смотреть app-traffic: device model, install referrer, emulator hints, impossible geo jumps. ⚙️ Один сигнал почти всегда шум, три-четыре вместе уже похожи на схему.

Главное: строй детект как граф, а не как список банов. Сначала маркируй подозрительные кластеры, потом проверяй их по supply path, publisher-id, seller.json и повторяемости в разных DSP. Так ты режешь не весь трафик, а именно источник аномалии.

Clickstar прекращает работу

Clickstar закрывается. Легендарная пуш-сеть прекращает закуп трафика с 1 августа, полная остановка — 20 августа.

Сетка работала почти 8 лет и была одним из лучших источников качественного трафика на Россию и СНГ. Сейчас пуш-трафик стал слишком ботовым из-за гугловских банов на скрипты сбора.

Что это означает для арбитражников — разбираемся в ста…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/clickstar-prekraschaet-rabotu

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

↩️ Пост из @ReelsRazgonPro:

Завязывайте с вайбкодингом. Термин уже режет мышление.

Он подсовывает одну и ту же рамку: «раз есть ИИ — иди и пили код». И дальше людей уносит в бэкенд, фронт, VPS, деплой, отладку. Хотя задача вообще может быть не про код.

Нужен отчет из данных? Не «вайбкодь» сервис на полдня. Попросите ИИ собрать нормальный Excel с формулами, структурой и понятной логикой. Чтобы файл можно было открыть через месяц, передать коллеге и не объяснять, где лежит доступ к очередному облаку.

Нужен контентный проект? Не обязательно лезть в Next.js, Sanity, Supabase и Vercel. Иногда быстрее взять WordPress или Ghost, добить это ИИ-подсказками по теме, плагинам и настройке — и получить рабочую систему, а не красивый хаос.

Проблема не в ИИ. Проблема в слове, которое сужает сценарии использования.

Правильный вопрос не «как вайбкодить?», а «какой результат мне нужен и какой самый короткий путь к нему?» 🤝

Prebid 9: что ломается в конфиге и как пройти миграцию без просадки fill

Главные точки риска — bidder API, timeout logic и кастомные hooks в wrapper’е. Если у вас сидят адаптеры с ручной обработкой bidResponse, первым делом проверьте поля, которые вы прокидываете в auction: часть legacy-схемы уже не должна быть «тихим дефолтом». Второй слой — consent и schain: если они собираются на лету, любая нестыковка в порядке мидлварей даёт пустые запросы или деградацию CPM.

Что сделать до выката:
— снять inventory по всем bidder’ам и отметить те, что завязаны на старый response object;
— прогнать тестовый auction с full logging: request, bid, render, win notice;
— сравнить timeout по гео и device, отдельно для slow bidders;
— проверить, не дублируются ли user sync и identity modules.

Отдельно смотрите на Prebid Server: если у вас гибридная схема, breaking changes часто проявляются не в JS-wrapper, а в server-side chain. Типовая ошибка — обновили фронт, но оставили старый contract на стороне adapter mapping: в bid stream это выглядит как «есть запрос, нет валидного бидa».

Переход делайте через canary: один slot, один geo, один набор bidder’ов. Сначала добейтесь идентичного win rate и только потом расширяйте поверхность. Иначе вы не поймёте, где именно отвалился auction: в timeout, в identity, в adapter mapping или в rendering.