AffFriends, Автор в Affelist
Как дизайн перестал быть картинкой и стал инструментом конверсии
За последние два года дизайн в арбитраже перестал быть просто «картинкой» и стал полноценным инструментом
45
Affelist
Как партнерские программы перестраивают подход к работе с трафиком и командами на фоне усложнения рынка
Последние месяцы рынок стал заметно жестче. Вебы реже идут ва-банк, команды больше считают, а партнерские
42
Affelist
Как партнерке выделяться на рынке, где у всех одинаковые офферы, ставки и условия: математика, процессы и реальные точки силы
Рынок партнерских программ сегодня выглядит так, будто у всех все одинаковое: офферы, ставки, гео, условия и лимиты.
59
Affelist
Как растет роль in-house баинга в iGaming и почему рынок отходит от классического реселла
За последние годы рынок iGaming заметно сместился от классического реселла в сторону собственных медиабаинговых команд.
40
Affelist
Амбассадоры как инструмент роста: зачем букмекерскому бренду лидеры мнений и как их выбирает Melbet
Melbet активно работает с амбассадорами в разных регионах – от звезд спорта до локальных медийных лиц.
101
Affelist
Как iGaming-компании удерживают игроков в 2026 году: что реально работает в CRM, а что устарело
В 2025 году удержание игроков стало ключевой зоной роста в iGaming: конкуренция усилилась, стоимость
78
Affelist
Роль iOS/Android приложений в 2026 и будущее рынка
Рынок gambling-приложений меняется быстрее, чем когда-либо, и в 2024–2025 годах команды все чаще переходят
103
Affelist
Как меняется рынок кадров в аффилейт-индустрии: тенденции, ошибки команд и новые инструменты найма
Рынок аффилейт-найма стал заметно взрослее: конкуренция усилилась, требования к специалистам выросли
78
Affelist
Как развивается рынок крипто-офферов и что сегодня важно командам для стабильной работы
Крипто-вертикаль за последний год стала куда менее хаотичной и куда более требовательной: просадки Европы
104
Affelist
Как выжить под прицелом антифрод-систем: AI, сейфы и вечная игра с алгоритмами
Последние два года рекламные платформы стали куда более чувствительными: алгоритмы анализируют поведение
68
Affelist