Meta внедряет ИИ-оптимизацию в Ads Manager

Meta постепенно вшивает ИИ-оптимизацию во все уровни Ads Manager: бюджет, аудиторию и креативы. Идея — автоматически перераспределять spend туда, где выше конверт и engagement. Для арбитража вывод простой: функции выглядят полезно, но их реальная эффективность пока не доказана, поэтому тестировать нужно в сравнении с ручными настройками.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/meta-vnedriaet-ii-optimizaciiu-v-ads-manager

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Vercel + AI-генерация: пайплайн, который реально доводит лендинг до публикации

Схема простая: ТЗ → AI-редактор → превью → Vercel → правки по логу. Для веб-мастера важен не «умный код», а короткий путь от текста к рабочей странице без ручной верстки.

Что делать по шагам:
— Сначала описываете структуру: хедер, оффер, 3 бенефита, форма, FAQ.
— В промпте сразу фиксируете ограничения: один экран, мобильная адаптация, без лишних библиотек, чистый HTML/CSS или минимальный React.
— После генерации проверяете не дизайн, а три вещи: кликабельность формы, скорость загрузки, отсутствие сломанных блоков на mobile.

Vercel удобен как точка сборки: туда можно быстро залить превью, получить отдельный URL и гонять правки без пересборки всего проекта. Если AI нагенерил лишнее, не переписывайте вручную весь файл — возвращайте в редактор только проблемный блок и просите заменить его точечно.

Главная ошибка — пытаться сразу сделать «идеальный» лендинг. Рабочий пайплайн выглядит так: сначала публикация, потом полировка. Так вы за час получаете страницу, которую уже можно тестировать трафиком, а не бесконечно доводить до красоты.

В РФ приняли закон о крипте: что он означает

Закон признал крипту имуществом, но запретил использовать её как платёж внутри России. Хранить можно, оплачивать товары и услуги нельзя, а обмен и обращение допустимы только через лицензированных операторов и в рамках внешнеторговых сделок. Для арбитража вывод простой: серые P2P-схемы под ударом, а легализация дохода возможна лишь через правила ЦБ и ФНС.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-rf-priniali-zakon-o-kripte-chto-on-oznachaet

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Claude code теперь умеет запускать Ios-прилы

Anthropic превратила Claude Code Desktop в инструмент для сборки и отладки iOS-приложений прямо в симуляторе Apple. Claude видит интерфейс, читает экран и сразу вносит правки без computer use и разрешений на запись экрана. Для работы нужен Mac, Xcode и подписка Pro/Max/Team. Вывод: это удобный способ быстрее тестировать iOS-оферы и фичи.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/claude-code-teper-umeet-zapuskat-ios-prily

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Open AI запустила рекламный сервис в ChatGPT

OpenAI запустила рекламу в ChatGPT: спонсорские блоки показываются в бесплатной версии и тарифе Go, а закупка идёт по CPM и CPC с бюджетом на уровне адсетов. Для арбитражников это пока дорогой тест: рекомендованный CPC $3–5, ограниченные гео, есть UTM и базовая статистика, но окупаемость под вопросом.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/open-ai-zapustila-reklamnyi-servis-v-chatgpt

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Почему AI-лендинг кажется быстрым, но реальный замер часто съедает весь выигрыш

Если мерить только «сколько заняло собрать экран», AI выглядит космосом. Но в живом проекте время уходит не на генерацию HTML, а на правки: сетка, отступы, адаптив, тексты, формы, SEO-блоки, скорость загрузки.

Нормальный замер делайте в 4 шага:
— старт: получили ТЗ и чистый шаблон
— первый проход: редактор собрал структуру
— доводка: поправили баги руками или через промпт
— готово: страница открывается, формы работают, PageSpeed не краснеет

Самая частая ловушка — сравнивать разные режимы работы. Один редактор генерирует красивую обертку за 5 минут, другой дольше, но сразу делает внятный адаптив. В итоге «быстрее» не всегда значит «дешевле по времени».

Для честного сравнения фиксируйте одно и то же: одинаковый бриф, одна структура секций, один набор картинок, один критерий готовности. И отдельно считайте, сколько минут ушло на исправления после первого результата.

Если через AI вы экономите только первый черновик, это уже плюс. Если сокращается и этап доводки — вот тогда vibe coding реально ускоряет лендинги, а не просто генерирует красивый мусор.

Google выпустила новую Gemini 3.6 flash

Google выкатил новую линейку Gemini: 3.6 Flash стала основной моделью и выгоднее прошлой, при этом лучше в кодинге. 3.5 Flash-Lite — самая быстрая, подходит для рисёрча и анализа доков. Flash Cyber ориентирована на поиск уязвимостей, но доступна только в пилоте.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-vypustila-novuiu-gemini-3-6-flash

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

IOS 27 будут блокировать за долги

Apple готовит в iOS 27 механизм блокировки iPhone при просрочке по лизингу: часть функций останется доступной, чтобы можно было оплатить долг. Для CPA и партнёрского маркетинга это сигнал, что финтех и рассрочка всё глубже вшиваются в экосистему бренда, а доступ к устройству может зависеть от статуса договора.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/ios-27-budut-blokirovat-za-dolgi

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Meta разрабатывает приложение для сочинения сказок

Meta тестирует AI-приложение для создания детских сказок: пользователь задаёт героя, мир и мораль, а нейросеть сама пишет текст, рисует иллюстрации и добавляет музыку. Это шаг к массовой генерации контента, где качество, персонализация и скорость важнее ручной работы — а для арбитража и CPA это ещё один инструмент, ускоряющий упаковку креативов и кейсов.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/meta-razrabatyvaet-prilozhenie-dlia-sochineniia-skazok

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Preлендер с quiz через ИИ: где экономится час, а где прячется мусор

Для квиза под арбитраж я использую один и тот же каркас: 1 экран с болью, 3-5 вопросов, блок доверия и короткий CTA. ИИ хорошо собирает структуру, если сразу задать не дизайн, а логику: какая боль, какой оффер, какой следующий шаг после ответа.

В рабочем промпте я прошу: — сделать preлендер на 4 секции — вопросы только с одним вариантом действия на шаг — не писать общие фразы вроде «узнай больше» — в конце собрать лид-форму или перевод на оффер. После этого Cursor или Claude Code обычно дают нормальный скелет без лишних блоков и «маркетинговой воды».

Где ломается генерация: сложные ветки ответов, липовые отзывы, перегруженный первый экран. Если не ограничить, ИИ любит добавить 10 кнопок, лишние анимации и текст на полстраницы. Я всегда отдельно прошу сделать мобильную версию проще desktop: меньше текста, крупнее CTA, без тяжёлых фоновых эффектов.

Мой чек-лист перед запуском простой: проверяю, чтобы квиз не требовал думать, вопросы читались за 2-3 секунды, а финальный экран не отвлекал от действия. Если preлендер объясняет оффер за пользователя — он уже работает. Если приходится перечитывать, значит ИИ нагенерил лишнее.

Google добавил вход по видеоселфи

Google тестирует вход по видеоселфи вместо пароля и 2FA: пользователь записывает короткое видео, а потом система сверяет лицо при авторизации. Это упрощает доступ, но вызывает вопросы к антифроду и защите от дипфейков. Функция доступна не всем и не работает для Workspace, детских аккаунтов и Advanced Protection.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-dobavil-vkhod-po-videoselfi

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Alibaba выпустили в паблик Qwen-image-3.0

Qwen-image-3.0 делает упор не на «красивую картинку», а на прикладные задачи: длинные промпты, сложные макеты, текст, формулы и 12 языков. Это удобный инструмент для массовой генерации простых визуалов, но пока без open-source весов и бенчей он не выглядит заменой GPT Image 2 или Nano Banana 2.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/alibaba-vypustili-v-pablik-qwen-image-3-0

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Яндекс тестирует объединение цифровой и наружной рекламы

Яндекс тестирует «Панораму» — единый формат для digital и наружной рекламы с «умным» охватом, который учитывает пересечение аудиторий и снижает частоту показов. Для рекламодателей это шанс расширить reach до 120 млн пользователей и протестировать новые placements, но в паблик-фазе важно смотреть на цену охвата и качество трафика.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/iandeks-testiruet-obedinenie-cifrovoi-i-naruzhnoi-reklamy

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

RELEASE года: как читать SWE-bench и не перепутать код-агента с презентацией

SWE-bench — это не «поставили задачу, модель что-то ответила», а проверка на реальных багфиксах из GitHub-репозиториев. Там важен не красивый текст, а способность найти нужные файлы, понять контекст, изменить код и не сломать соседние тесты. Для model_comparison это почти идеальный стресс-тест: болтовня быстро заканчивается, остаётся инженерная дисциплина.

Если смотреть на метрики, не залипай только в общий score. Сильная модель может хорошо чинить короткие патчи, но разваливаться на длинном контексте, а другая — наоборот. Для evals полезно отдельно смотреть:
• успешность на локализации бага;
• качество финального патча;
• число лишних правок;
• поведение в многошаговом плане.

Главная ловушка — сравнивать агентов по «умности», а не по пайплайну. В SWE-bench результат часто делает не один llm, а связка: поиск по репозиторию, планирование, редактирование, запуск тестов, повторная попытка. Поэтому один и тот же базовый модельный мозг в разных обвязках выглядит то как MVP года, то как цирк с автокоммитами.

Если вы строите ai_tools или внутренний код-агент, проверяйте не только победы на бенчмарке, но и типы фейлов: застревание в одном файле, галлюцинации API, сломанные импорты, бесполезные массовые правки. Именно это потом вылезает в проде, а не в красивой таблице.

SWE-bench хорошо отрезвляет: тут быстро видно, где реальный потенциал, а где маркетинг под релиз года. Может, конечно, ни хуя не взлетит — но как тест на инженерную адекватность это один из самых честных benchmarks.

Vite ускоряет старт, но ломает репу, если не настроить границы проекта

Есть наблюдение которое стоит проверить: Vite даёт быстрый dev-сервер, пока проект не начинает тянуть в себя всё подряд. Типовые точки боли — смешение ESM и CJS, неявные алиасы, тяжелые зависимости в браузерной сборке и хаос в tsconfig paths.

Что стоит зафиксировать сразу:
— держите явные entry points, не импортируйте глубоко из чужих пакетов;
— выносите общие типы и утилиты в отдельный пакет или папку;
— не полагайтесь на магию resolve, если потом будет monorepo;
— проверьте, что серверный код не попадает в клиентский бандл.

Для скорости важны не только плагины, но и форма кода. Чем меньше нестандартных трансформаций, тем проще Vite отдаёт HMR и тем реже сборка упирается в Babel-совместимость, старые CommonJS-обходы и ручные костыли в alias.

Если проект уже растёт, сначала наводят порядок в импортных границах, потом оптимизируют сборку. Иначе Vite остаётся быстрым только на демо, а в бою начинает маскировать архитектурные ошибки.