— Поговорим про GEM. Что это такое и как это работает?

— А можешь на простом примере объяснить, как это изменилось?

— Чем GEM отличается от Andromeda?

— А как связан InterFormer и GEM?

— Какие у Meta планы на GEM?

— Какие преимущества GEM дает аффилейт-рынку?

— Уничтожает ли GEM связки?

Ниша лайв-микробеттинга быстро уходит от классических спортлиний к “ставкам на реальность”: камеры перекрёстков, веб‑аквариумы с рыбками, лайв-плинко и другие мини‑ивенты в реальном времени. Проекты вроде 155.io показывают, как CCTV-потоки превращаются в поток микрособытий: “кто первым перейдёт улицу”, “сколько уточек проплывёт за минуту”, “заедет ли такси в кадр”.

В основе своей микробеттинг — это форма ставок не на итоговый результат, а на множество микро-событий, которые происходят внутри самой игры.

Формат основан на потоковых данных и автоматическом обновлении коэффициентов в реальном времени. Операторы используют технологии машинного обучения и искусственного интеллекта для автоматического расчета коэффициентов на основе потоковых данных от дата-провайдеров и live-трансляций. Полученные данные отправляются на серверы провайдера, где алгоритмы анализируют ситуацию и просчитывают коэффициенты. Это делает процесс ставок динамичным, вызывает азарт и повышает вовлеченность игрока.

Почему сейчас?

На наш взгляд есть несколько факторов прямо или неочевидно повлиявших на возникновение и востребованность ниши:

• Сдвиг потребительского поведения в сторону «мгновенности»: поколение, выросшее на коротких видео и мобильных играх, привыкло к короткому формату и мгновенному вознаграждению.
• Технологический прорыв позволяет передавать данные и обновлять интерфейс практически без задержек, а искусственный интеллект научился в реальном времени анализировать видеопоток, рассчитывать и пересчитывать сотни коэффициентов одновременно.
• Стратегия провайдеров по удержанию и монетизации: рекламодатели поняли, что это не просто дополнение, а отдельный высокомаржинальный продукт, и стали добавлять микробеттинг как отдельный продукт.
• Новая ниша для медиабаинга — возможность войти в растущую вертикаль до того, как конкуренция станет слишком высокой, а цены на трафик взлетят до небес.

Как работать с подходом:

• Делаем акцент на динамику: в креативах используем короткие ролики (15-30 секунд), быстрый монтаж, энергичную музыку и анимированные счетчики обратного отсчета.
• Показываем эмоции, а не процесс: крупные планы радости от выигрыша, как и в подходах на слоты продают лучше скриншотов сайта.
• Используем правильные CTA:  «Успей сделать ставку!», «Войти в игру!», «Лови момент!».
• Создаем «живые» преленды: размещайте на них виджеты с меняющимися коэффициентами и видео с яркими моментами игры, чтобы создать эффект присутствия.
• Тестируем fomo триггеры: таймеры и сообщения в духе «Еще 10 секунд, чтобы сделать ставку!».
• Ведем трафик на мобильную версию: ЦА микробеттинга делает ставки в основном с мобильного устройства. Преленды тоже должны быть адаптированы под мобильные устройства.

Однако микробеттинг вызывает много споров среди регуляторов из-за высокого риска игровой зависимости, уязвимости к манипуляциям и сложностей с контролем.

В Нью-Джерси например предложили запретить микробеттинг – член Ассамблеи штата внес на рассмотрение соответствующий законопроект. Если его примут, Нью-Джерси может стать первым штатом в Соединенных штатах, который введет такие ограничения. Подобные запреты уже действуют в некоторых странах ЕС, где гамблинг в целом разрешен, – например, в Германии и Нидерландах.

Сторонники Agentic AI обещают автономные кампании “под ключ”: от креатива до бюджетов и оптимизаций. Но за витриной шумных кейсов — хрупкость стеков, зависимость от данных и управленческих процессов. Мы провели несколько тестов и пришли к выводу, что хайп вокруг Agentic AI пока что раздут.

Где рациональное зерно все же есть

Конечно, любой баинг мечтает о той самой кнопке "ПРОФИТ ВКЛ" — особенно если она “умная” и ИИ-шная. Говоря о задачах бизнеса, в данный момент разработчики Agentic AI пытаются решить три проблемы:

1) Автономия на тактическом уровне: ИИ должен уметь делать быстрые A/B‑итерации, перераспределять бюджеты, генерировать вариации объявлений 24/7 — это точно было бы полезно при масштабах и повторяемых паттернах.

2) Мультиканальный менеджеринг: связки “источник + CRM + ИИ-агент” выглядят привлекательно, особенно для малых команд без тяжёлых агентских стеков.

3) Реал‑тайм персонализация: агент может подтягивать поведенческий анализ и корректировать месседжи быстрее человека, сокращая цикл тестирования.

Круто? Да, это круто. Но реальность, увы, показала, что до идеала еще очень далеко. И вот почему.

Нерешаемые (пока) проблемы

В ходе тестов мы выделили минимум пять критических проблем, без решения которых Agentic AI не способен выполнять заявленные задачи:

1) Как ни странно, пока самая нерешаемая беда это… отсутствие идеальных бизнес-процессов. "Грязные" CRM, дубликаты, разъехавшиеся определения MQL/SQL — и агент вместо того, чтобы навести порядок, лишь усиливает шум внутри команды. Чтобы научить ИИ, в него нужно “скормить” все процессы, вертикали, компетенации, базу данных — да, по сути, вообще все, из чего состоит ваш бизнес. Готовы поспорить, что в каждом баинге (да и в бизнесе в целом) найдутся вопросы, решаемые “на ручнике”, на митах, в курилках и кальянной. Увы, это не является данными для ИИ. Вам потребуется документировать все процессы на уровне перфекциониста с ОКР — но даже это не будет гарантией, что ИИ не интерпретирует что-то неверно. Помните: ИИ не “чинит” плохую семантику данных. Он усиливает паттерн, который видит. В общем, одна ошибка — и он ошибся.

2) ИИ-агенты уже не “галлюцинируют”, но все еще достаточно часто создают “тихие поломки” — это когда что-то идет не так, но ИИ “не хочет” вас расстраивать и молчит. Чтобы противодействовать этому, нужны контракты, логи, роллбеки, circuit breakers — иначе мелкая ошибка превращается в бюджетный порез. И постоянный контроль. Если сверху над ИИ-агентом не поставить ответственного — вся обещанная сказка закончится быстро. А если поставить человека, то… зачем тогда такой ИИ?

3) Платформенная зависимость и непрозрачность: Meta/Google меняют алгоритмы чаще, чем аффилиат‑воронки успевают адаптироваться. Атрибуция и конфликт источников остаются болью ИИ-агентов и будут ей еще долго. Увы, тут работает то же правило, что с другими нейронками: чем стабильнее среда — тем стабильнее ИИ. А медиабаинг — мягко говоря, не самая стабильная сфера бизнеса.

4) Креатив и комплаенс в аффиле: агент шустро штампует креативы. Мы уже давно довели ИИ-креатив до уровня “бог”. Но ИИ не гарантирует соответствие гео‑политикам, офферам и ограничениям вертикалей. Риски бана и потерь траста выше экономии на автоматизации. Проще говоря, вам придется контролировать ИИ-агента точно так же, как работу любого сотрудника.

5) Все обещания построены на “теплом траффике”: понятно, что стартапы в сфере Agentic AI пытаются продать себя подороже и вовсю пиарят кейсы с 10x ROI. Жестокая правда в том, что их кейсы не экстраполируются на холодный траффик. Эффективность ИИ тут пока что на уровне “повезло/не повезло”.

Вывод: пациент скорее мертв, чем жив

Agentic AI теоретически может быть полезен, как ускоритель рутины и тестов, но не как автопилот баинга. Там, где стек чистый, процессы описаны досконально, а риски ограничены — он может дать прирост. Но честно ответьте себе на вопрос: "Мой бизнес-процесс такой?". Если нет, то Agentic AI не даст вам ничего. Там, где хаос данных, мультисистемная атрибуция и жёсткий комплаенс — он скорее наоборот, масштабирует ваши проблемы.

Получается, рынок разогрет обещаниями, что “самолёт летит сам”, но пока это скорее умный автокруиз с обязательным пилотом.

Потенциал Chat GPT, как мощного источника трафика, скрыт в возможности лучше составить портрет аудитории. Да, гиганты вроде Цукерберга уже давно владеют петабайтами личных данных миллиардов людей. Но никто не пользуется его продуктами, как личным ассистентом, консультантом, просто поисковиком и даже... другом. Проще говоря, в темных недрах Open AI может скрываться более детальный портрет ЦА. Так как же эффективно использовать Chat GPT для продвижения легального контента, и есть ли у него действительно стоящий потенциал?

Начнем с базы. Объявления в Chat GPT отображаются в виде спонсируемых сообщений, которые появляются внизу ответов, с четкой маркировкой как «реклама».  

Реклама не влияет на сам процесс генерации ответов, а система сопоставляет запрос пользователя с релевантным рекламным контентом, что делает формат более контекстным и менее навязчивым.

Теперь давайте проанализируем, как реклама в Chat GPT может работать для легальных игроков, таких как букмекерские компании и казино:

. КОНТЕКСТУАЛЬНАЯ РЕКЛАМА

Легальные игроки могут использовать этот формат для продвижения своих услуг, предлагая пользователям информацию о ставках на спорт, акциях и бонусах. Это может быть особенно эффективно, если реклама соответствует запросу пользователя, например, когда он целенаправленно ищет советы по ставкам или информацию о спортивных событиях.

. ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЙ КОНТЕНТ

Легальные компании могут создавать контент, который объясняет правила игры, стратегии ставок или легальные аспекты азартных игр. Это поможет укрепить доверие пользователей и повысить их вовлеченность, направляя их на лендинги для регистрации или получения бонусов.

Осталось подождать, пока реклама заработает в более расширенном формате и на разных ГЕО — и начать открывать кран трафика. 

Уже готовитесь к экспериментам?

В прошедшем году мы активно внедряли ИИ-решения: нейроконтент, генерацию, оптимизацию. Их возможности дают все больше новых подходов и освежают старые. Это помогает ускорить сборку, улучшить качество и оптимизировать процессы.

Часть функционала, который я перечислю, был доступен уже в 2024-м, а кое-что — ещё в 2023-м: первые нейромодели, озвучка и т.п. Но тогда всё требовало специальных навыков, было нераспространённым, дорогим и часто неэффективным — нейросети были слабее, чем сейчас. На сегодня же работа с нейронками становится маст-хэвом для многих, при том что это одновременно стало проще.

ДЛЯ ЧЕГО ТЕПЕРЬ ИСПОЛЬЗУЕМ ИИ 

а) Озвучка, липсинк и субтитры
Инструмент из 2023–2024, но теперь качество и точность заметно лучше. База для креативов-новостников, интервью, работы с селебами.

б) Интерпретация видео и репромтинг
Загружаем видео в нейросеть — она раскладывает его на ключевые промпты, по которым можно сгенерировать аналог. Если исходный ролик собирался, например, в Gemini, он выдаёт очень точный промпт. Другие модели подбирают близкое. Это сильно удобнее, чем гадать и писать промпт вручную. Репромтинг — топ‑направление в работе с ИИ.

в) Анимация персонажей и элементов слотов
Старые-добрые агрессивные игровые подходы с неприкрытым iGaming-вижуалом никто не отменял. Мы генерируем элементы слотов и добавляем анимированных при помощи KLing или pixverse персонажей, чтобы они красиво двигались, говорили. В общем, выглядели натурально.

г) Генерация статических креативов «под ключ»
В GPT это появлялось полгода-год назад, но работало слабее: плохо интерпретировал примеры и обучался. Сейчас обучение быстрее: из набора имеющихся креативов модель собирает новый, в том числе и с текстом на любом языке. Мелкие детали можно подправить — в целом быстро и сильно ускоряет производство множества подходов из того, что уже есть. Плюс слабо детектится на платформе: меток нет, не банят быстро, потому что контент собран на основе ваших исходников — да и выглядит живее.

Да, сохраняется проблема: любая нейронка делает 70–90% «хорошо», и 10–30% — криво (объекты не там, где нужно и т. п.). Это правится — потребуется больше пояснений для ИИ и терпение.

Есть новые решения, например Nano Banana Pro: по промпту исправляет картинку — убирает лишние элементы, двигает персонажа, чинит телефон со слотом и т.д. Но пока это только про картинки; для видео таких правок по промпту нет.

д) Генерация задников, дорисовка бэков.
Пользуемся больше двух лет. Суперудобно: градиенты, переходы, фон. Абстракция — сильная сторона нейросетей, они справляются отлично.

е) Upscale, рефрейминг, уникализация видео и картинок.
Upscale — повышение качества: для реакций, для картинок из спайки и конечно для «шакалов».

Рефрейминг — перерисовка кадров. Делаем из 25 fps — 60 fps, затем делаем рефрейм обратно до 25–30. Нейросеть создаёт новые кадры, видео становится уникальным. Главное: не забываем прогонять через компрессор или уникализатор, чтобы очистить метаданные. Многие модели ставят свои логи, и при повторной загрузке сеть распознаёт, по какому промпту и с какими параметрами это создавалось. Очистка метаданных обязательна. Аналогично — уникализация картинок: рефрейминг, upscale, перерисовка. Хотя, иногда картинку проще полностью перерисовать, чем уникализировать.

ИТОГИ

В целом, могу сказать ответственно: в 2025 году уже не нужен Photoshop, если правильно работать с ИИ (или нужен, но на минимальных скиллах).

Не бойтесь делегировать креативы ИИ. Учитесь писать промпты, экспериментируйте!

Помимо других задач, которая решает наша CRM-система (например, через нее баеры ставят задачи дизайнерам, формируя единую базу креатива), у финансовой части чуть ли не стратегическая роль. Начав работу над ней, нам было важно, чтобы в вопросах бюджетов она была:

1. прозрачной,
2. безопасной,
3. считала стату в реальном времени,
4. была кастомизируемой.

Это значит: все транзакции, бюджеты с расчетами вообще ВСЕХ параметров, которые только придут в голову, должны собираться в едином хабе. А, значит, нужно подходящее API с парсингом нужных данных. Для медиабаинга ценность финансовой платформы с доступом к API кроется в трёх вещах: обработка транзакций, онлайн‑эквайринг с глобальным покрытием, и инструменты снижения издержек. И тут легко упереться в ограничения платформы. Эквайринг, который мы использовали ранее, не позволял реализовать все наши задумки, и тогда мы перешли на платежную систему Colibrix.

Через API Colibrix мы подтягиваем транзакции и сводим их с маркетинговой статистикой. Мы интегрировали всю стату с внутренними дашбордами: расходы, доходы, статусы платежей — всё в одном интерфейсе. Это упорядочивает бюджеты и делает план‑факт видимым в моменте.

Благодаря этому все решения по оптимизации связаны с реальным кэш‑флоу, а не с «приблизительными» метриками. Получается целая система статистики в реальном времени. Итог: баинг и финдепартамент видит одни и те же цифры. Это очень удобно, когда бюджетные лимиты и фактические списания видны в одном окне. И, конечно же радует баеров в день выплаты профита :)

«На прошлом месте работы подсчет статы был танецем с бубнами, когда у тебя открыты тысяча вкладок экселя, кабов и админок. На подсчет профита уходило до двух рабочих дней, а потом еще надо было все это состыковать с финдепартаментом и ждать выплат. Теперь все делается в пару кликов. Буквально!» —

Антон, медиабаер

Еще одна важная черта новой системы: она позволяет быстро реагировать на возможные сбои: если растут отказы, Colibrix помогает со сменой платёжного метода и проведением трансфера.

Резюмируя, подчеркнем: фундамент CRM вашей мечты должен строиться на консолидации финансовой информации в едином окне. При разработке такой системы рекомендуем обратить внимание на эквайринг с инструментам интеграции API — вроде Colibrix.

Мы считаем, что единый терминал статистики дает буст общей операционной скорости, закрывает издержки и обеспечивают идеальный уровень прозрачности. В конечном итоге, это даёт стабильный контроль над денежным потоком и более точные решения в медиабаинге.

«Отличная CRM система, всё просто, понятно. Особенно нравится интеграция telegram-бота, который дублирует уведомления о задачах. Всё создано для сотрудника!» —

Михаил, моушн-дизайнер

№1. Забываем об огромном количестве адсетов

Раньше казалось: сделаю побольше отдельных групп — получу больше показов. Теперь это почти не работает. Новая система сама подбирает варианты, и искусственное дробление не добавляет охвата. Зато вы начинаете конкурировать сами с собой: цена показов растёт, а каждая маленькая группа получает слишком мало данных, чтобы быстро «обучиться». Проще: меньше, но крупнее и наполненные разными объявлениями — работают лучше.

№2. Забываем про одинаковые креативы

Раньше можно было слегка подкрасить кнопку, поменять размер шрифта — и считать, что это новая версия. Теперь этого мало. Система оценивает не только клики, а то, что человек делает после: остаётся ли, возвращается ли, покупает ли. Похожие объявления она быстро «склеивает» и крутит одно — остальные лежат мёртвым грузом. Значит, нужны действительно разные идеи: разные боли, истории, обещания, эмоции, форматы. Главное — смысловая разница, а не косметика.

№3. Забываем про lookalike

«Похожие аудитории» (lookalike) уже не дают того преимущества, что раньше. Алгоритм и так умеет находить людей, близких по поведению и интересам. В итоге куча отдельных «похожих» списков чаще просто дублируют друг друга и создают лишнюю суету. Они не исчезают совсем, но становятся инструментом для узких задач: быстрый старт нового оффера или выхода в новый регион. Постоянно держать десятки таких — мало смысла.

№4. Забываем про старую оптимизацию по «дешёвому клику»

Эра «смотрим только на CTR и цену клика» уходит. Дешёвый клик может ничего не значить, если человек сразу ушёл. Система всё больше ориентируется на качество: что сделал пользователь после рекламы и есть ли из этого толк. Стратегия «лить много дешёвого трафика, а потом чистить» теряет смысл — мусор она отсеивает сама. Нужно следить за более осмысленными показателями: как быстро появляются первые покупки, как глубоко люди взаимодействуют с сайтом, какие объявления «живут» дольше.

№5. Забываем про работу в одиночку

Andromeda требует от баера стать более творческой личностью, чем таргетологом. Теперь выигрывает тот, у кого налажен поток идей и их быстрая проверка: «придумал — сделал — запустил — посмотрел — переделал». В одиночку или совсем крошечной командой без системы генерации новых креативов и смыслов становится тяжело. Нужны заготовки сценариев, набор форматов, библиотека визуальных и текстовых решений. Без этой «фабрики» темп падает — и вы проигрываете.

In-App — инструмент, о котором редко пишут публично, хотя бюджеты там крутятся немалые. Сегодня Тимлид DSRCM. Алексей расскажет, как работает In-App и почему этот источник остаётся нишевым, но сильным инструментом.

— Как In-App относится к индустрии онлайн-развлечений? Модерация спокойно пропускает креативы?

— А модерация “живая” или идет через бота?

— С какими In-App сетками посоветуете работать?

— Как строится работа с In-App сетками? Можно в них спокойно создать кабинет или нужно работать с сетками через агентства?

— Какая инфраструктура нужна для In-App департамента в аффилейт-команде?

— Как считаешь почему в публичном пространстве так мало пишут про In-App?

— Почему же тогда вы делитесь информацией?

— Давай сравним качество трафика с In-App и с Fb. Откуда трафик качественнее?

— Как рекламодатели относятся к трафику из In-App?

— А почему реклы могут понизить ставку?

— В контексте FB говорят, что слотовые подходы приводят более платежеспособную аудиторию, чем краши. Уместно ли так же сказать в отношении In-App?

— Приведете примеры креативов которые юзаете в инапп?

— Можно заливать одни и те же крео и в Fb и в In-App? Они нормально будут отрабатывать?

— Используете ли вы Playable-креативы? Если да, то покажете примеры? Что у вас лучше всего отрабатывает: playable-креативы или «обычные»?

— Какие технические моменты нужно учесть для работы с In-App?

— Собственные приложения — идеальная разработка? Почему?

— Что насчет PWA, Webview? На них получится лить с In-App?

— Какие ошибки совершают аффкоманды работая с In-App?

— С каким бюджетом можно стартовать в In-App?

— Есть мнение, что In-App по объему трафика в гемблинге имеет все шансы обогнать Фейсбук (https://t.me/highroller_channel/2563). Ваше мнение по этому поводу? Что думаете?

UAC остается одним из самых закрытых и малообсуждаемых источников трафика. Мы поговорили с Алексеем — тимлидом направления Google UAC в DSRCM. — о том, почему этот инструмент сложнее FB, и что нужно команде, чтобы зайти в него всерьез. Интервью подготовлено совместно с редакцией telegram-канала Highroller.

— В чем суть работы с UAC? Что это?

— Какие форматы рекламы есть в UAC?

— Вы льёте на все существующие плейсменты UAC или только на какие-то конкретные?

— Какую долю у вас UAC занимает среди всех источников трафика?

— Я правильно понимаю, что магазинов фарм-аккаунтов UAC нет, надо фармить самому? Если такие магазины есть, они не могут дать нужное кол-во акков?

— Какие игроки приходят с UAC? Реклы больше довольны качеством трафика?

— UAC — история для больших холдингов или маленькие команды тоже могут попробовать?

— С какими бюджетами стоит заходить в UAC?

— Как считаете почему про этот источник так мало говорят?

— В чем сложность источника по сравнению с Fb? Или может он наоборот легче?

— Как легко проходит гэмбла в UAC? Нужно ли клоачить? Как быстро банятся аккаунты?

— Какие ошибки допускают аффкоманды при заливе с UAC?

— Какие технические моменты обязательно нужно учесть при работе с UAC?

— Ощущаете ли вы конкуренцию в этом источнике? Почему?

DSRCM. — это история про людей и их рост. Наши байеры приходят с разным бэкграундом, но под менторством лидов быстро качаются в скиллах и профите. И сегодня у нас история Арияна. Он не был новичком в сфере, и даже пробовал предпринимательство, а теперь он — байер с высоким профитом, и просто наш бро.

— Правда, что ты пытался запустить свой бизнес?

— Бизнес на ёлках? Это как?

— Все так же в «белый»?

— Звучит, словно сейчас будет «но»…

— Жесть! И тогда ты нашёл DSRCM.?

— Признайся, на что потратил первый хай профит?

— Оглядываясь назад, какую самую сильную эмоцию вызвала работа в DSRCM.?

— И последнее: какие два слова сказал бы себе год назад?