Частый вопрос от маркетологов без бэкграунда в коде: с чего начать? Не с курсов на полгода, а с одной конкретной рутинной задачи которая бесит каждый день. Автоматизировал её — почувствовал вкус, дальше само пойдёт.

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

AI в маркетинге перестал быть «вау-эффектом» — сейчас это рабочий слой автоматизации. Если разложить по пунктам, польза становится заметнее:

1. **Сбор данных** — AI быстро группирует обращения, отзывы, заявки и ищет повторяющиеся паттерны.
2. **Сегментация** — вместо ручной сортировки аудитории можно выделять кластеры по поведению, интересам и вероятности покупки.
3. **Контент-поток** — генерация черновиков писем, постов, описаний товаров и вариаций офферов экономит часы работы ✍️
4. **Оптимизация рекламы** — модели помогают находить слабые места в креативах, посадочных и воронке.
5. **Поддержка** — чат-боты закрывают типовые вопросы и снимают нагрузку с команды 🤖

Главный принцип: AI не заменяет маркетолога, а убирает рутину. А значит, у вас остаётся больше времени на стратегию, тесты и рост.

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

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

На одном из проектов мы долго вручную собирали отчёты по рекламе: Excel, выгрузки из кабинетов, сверка цифр, правки в последнюю минуту. На это уходило по 2–3 часа каждый день, а ошибка в формуле могла уронить всю картину.

Мы автоматизировали цепочку через Python и AI: скрипт забирал данные, приводил их к одному виду, а модель кратко объясняла аномалии — где вырос CPA, почему просел CTR, какие кампании требуют внимания. 📊

Самое полезное оказалось не в «умном» тексте, а в скорости принятия решений. Команда перестала тратить время на сборку отчёта и начала сразу работать с выводами. В итоге ежедневная рутина сократилась почти до 20 минут.

Вывод простой: AI хорошо не заменяет маркетолога, а убирает всё, что мешает ему думать.

Лайфхак для тех кто ведёт много офферов: библиотека pandas за пару строк сравнивает конверсии по гео и выводит топ-3 просадки. Раньше на это уходил вечер в экселе с фильтрами, сейчас — запуск скрипта перед утренним кофе.

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

Автоматизация часто ломается не на коде, а на ожиданиях.

Маркетологу кажется: «подключим AI — и он сам будет писать тексты, сегментировать базу, собирать отчёты». Но самый полезный сценарий обычно другой: AI не заменяет процесс, а срезает рутину в точках, где раньше уходили часы на ручные решения.

Например, не «генерация контента», а:
— разбор входящих лидов по смыслу;
— черновики ответов для менеджера;
— поиск аномалий в рекламных метриках;
— сборка гипотез из сырых данных.

Разрыв шаблона в том, что AI полезнее всего не там, где он «умный», а там, где он помогает быстрее принять решение. ⚙️

Если задача повторяется, но каждый раз требует контекста, — это идеальный кандидат для автоматизации с AI.
Если же нужен идеальный ответ без ошибок, сначала проверьте, можно ли разбить процесс на этапы. Часто это даёт больше эффекта, чем попытка заставить модель делать всё сразу.

На рынке снова сдвиг: AI-автоматизация перестала быть «пилотом для демонстрации» и начала нормально встраиваться в рабочие цепочки. Из свежих наблюдений с поля — компании быстрее всего забирают не генерацию текста, а рутину, где есть повторяемый шаблон: обработка заявок, сортировка лидов, ответы саппорта, сверка данных, сбор отчетов.

Что важно: выигрывают не те, кто «поставил нейросеть», а те, кто сначала описал процесс до кнопки. Тогда AI становится не игрушкой, а связкой между CRM, почтой, таблицами и мессенджерами ⚙️

Главный сдвиг сейчас — от одиночных промптов к цепочкам действий. Один триггер запускает проверку, следующий — классификацию, потом — уведомление или запись в систему. И там, где раньше нужен был ручной контроль, уже хватает правил + AI на узких участках.

Если коротко: автоматизация взрослеет. И рынок быстро делится на тех, кто экономит часы, и тех, кто продолжает «обсуждать потенциал» 🤖

Разбирали на практике: скрипт для массовой проверки статуса прокси перед запуском кампании. 200 прокси проверяются за минуту вместо ручного клика по каждому в консоли — экономия часа рутины каждое утро.

Автоматизация с AI перестала быть «экспериментом» — это уже способ считать деньги точнее.

По данным практики команд, которые внедрили AI в рутину, типичный эффект выглядит так:
— до 30–50% времени уходит меньше на обработку заявок, отчётов и первичной аналитики;
— скорость подготовки контента и гипотез растёт в 2–3 раза;
— ошибки в ручных операциях заметно снижаются, если AI берёт на себя черновую фильтрацию данных.

Главная метрика здесь не «сколько задач закрыли», а что происходит с unit economics: дешевле ли лид, быстрее ли обработка, выше ли конверсия на каждом этапе. 📊

Если AI экономит 10 часов в неделю, это ещё не победа. Победа — когда эти 10 часов превращаются в +15% к качеству лида или +8% к ROMI.

Сначала измеряйте базовую линию, потом автоматизируйте. Иначе AI будет просто красивой игрушкой.

Главная ошибка в AI-автоматизации — пытаться автоматизировать хаос.

Ставят GPT в процесс, где нет понятной логики, нет структуры данных и нет критериев качества. В итоге вместо ускорения получают новый источник ручных правок: модель отвечает «почти правильно», команда тратит время на проверку, а эффект от автоматизации растворяется.

Правильный подход простой: сначала описать процесс как цепочку шагов, убрать ручные развилки, стандартизировать входные данные — и только потом подключать AI. Тогда модель не «думает за бизнес», а закрывает конкретную узкую задачу: классифицирует, суммирует, извлекает поля, черновит тексты.

Если AI нужно постоянно исправлять, проблема не в AI. Проблема в том, что автоматизировали не процесс, а беспорядок. ⚙️

Инсайд с рынка: команды которые серьёзно масштабируются почти всегда автоматизируют сбор статистики из трекера через API, а не заходят в интерфейс руками. Разница на объёме в сотни кампаний становится критичной. Кстати, похожая логика разбирается в @copy_for_ads_ru_n1k и @account_safety_pro_n1k — стоит глянуть.