Evgeny Kuznetsov | DataHints – анализ и визуализация данных в маркетинге


Гео и язык канала: не указан, не указан
Категория: не указана


Evgeny Kuznetsov, Digital Strategist в jetstyle.ru 📈🐧
Делюсь опытом и советами в сфере маркетинговой аналитики.
Возникли вопросы, идеи, предложения – пишите @em_kuznetsov

Связанные каналы

Гео и язык канала
не указан, не указан
Категория
не указана
Статистика
Фильтр публикаций


Репост из: Привет, это JetStyle!
Почему Алиса AI цитирует одни сайты и игнорирует другие?


Вместе с нашим SEO-лидом Олегом Угрениновым мы разобрали инструкцию Яндекса про то, какие аспекты влияют на ранжирование в Поиске и попадание в ответы Алисы AI.

Ещё до её выхода у нас были гипотезы о том, как всё устроено. Инструкция их подтвердила. А дальше мы решили проверить всё на данных реальных клиентов.

Проанализировали 27 сайтов по показателю Share of Voice — доле запросов, в нейроответах по которым Алиса цитирует сайт.

Вот что оказалось самым интересным по итогам исследования:

➡️ Высокая видимость связана не с одним «правильным» блоком, а с совокупностью факторов.

➡️ Экспертность должна быть не просто на сайте, а на виду — в том числе на главной и основных посадочных страницах.

➡️ Можно выполнить формальный чек-лист и получить низкий результат. А можно хорошо проработать несколько ключевых факторов — и оказаться заметнее конкурентов.

➡️ Даже высокая видимость в Алисе пока почти не приносит переходов. Это скорее медийный билборд на главной странице Яндекса, который формирует узнаваемость и доверие ещё до первого клика.


В статье разобрали все шесть гипотез, показали реальные примеры и отдельно прошлись по аномалиям: почему некоторые сайты с хорошим контентом Алиса почти не замечает, а другие цитирует регулярно.

Читайте там, где вам удобно:
🔗на нашем сайте,
🔗на Workspace — статья, кстати, сразу улетела в рубрику «Лучшее».


Хотите понять, как ваш бренд представлен в нейроответах и что стоит улучшить в первую очередь? Напишите нам в
бота или на почту promo@jetstyle.ru с темой «Аудит AI-видимости», мы расскажем!


JetStyle🔥 | про #SEO #GEO #AI #исследования #статьи


Пипец я тут триллер пережил...

В общем решил запилить бота, которому буду кидать ссылки из запрещенной соцсети с картинками и видосиками чтобы он их сохранял без рекламы, подтверждения и смс.

И GPT-5.5 мне реально сделал его за 15 минут, вполне рабочий бот – скачал мне и видосик и галерею.

Думаю, дай залью на сервер где у меня хостится другой бот и потестирую.

Отправляю агента проверить что там с сервером по ssh и залить бота. И тут в процессе всей этой возни меня резко выкидывает из Telegram Lite. Открываю телефон – та же фигня, меня выкинуло из аккаунта. Открываю Telegram Desktop – тоже разлогин. Параллельно агент ругается на ошибку API ключа.

Отправляю агента проверить сервак на предмет не могло ли там быть дыр которые бы дали доступ к моему аккаунту, но я точно помню что в других ботах я не давал каких-либо ключей от своего аккаунта - только от соответствующего бота.

Параллельно пытаюсь авторизоваться в телеге и меня не пускает. Ввожу телефон, ввожу почту, мне приходит код в почту, а код в телефон не приходит – не звонит и все. И так по кругу. Грешу на мегафон и блокировки иностранных звонков - мало ли. А новость про passkey я как на зло пропустил и его не сделал.

Думаю ну все, приплыли - давно хотел почистить подписки в телеге, но не таким способом.

Параллельно ребутаю комп и у меня вместо иконки Codex появляется знак ❔.

В итоге спустя пару часов мне при попытке ввести мой gmail ящик начинает выдавать ошибку и тут я начинаю подозревать – а не яндексовскую ли я почту к телеге привязал (они у меня к слову только доменом и отличаются).

И видимо да, ее – как видите я залогинился 😂

Вот так вот я узнал о том что Open AI раскатали на меня GPT 5.6, а вместо Codex теперь ChatGPT с селектором Work / Codex и его нужно скачать заново (вот тут детали если что).

А бота моего за что-то блокнули и вместо него когда я зашел у меня Deleted User, хотя Bot Father его отображает.

Ну и да, добавьте passkey если еще не...


Репост из: Яндекс про аналитику
В Яндекс Тег Менеджере появились сабконтейнеры — дополнительные рабочие пространства внутри основного контейнера. Вот как это выглядит ↓

⠀⠀ 📁

/
| | \

📁 📁 📁 📁

Обновление поможет избежать конфликтов правок и путаницы при совместной работе:

⚫️Разделить настройки по направлениям, проектам или задачам

⚫️ Публиковать изменения отдельно от основного контейнера

Например, можно выделить отдельные сабконтейнеры для маркетинговых интеграций, аналитики или экспериментов.


А ещё добавили новые настройки:

➖Счётчик событий → срабатывание триггера на определённое по счёту событие

➖Лимит активаций → максимальное количество срабатываний тега на пользователя, страницу или определённый период


Обновления уже доступны всем пользователям Яндекс Тег Менеджера — заходите и тестируйте новые настройки.

🔗 Больше деталей — на Портале Рекламы


Вот прям в точку...

Написал с помощью агентов цепочку витрин для разметки трафика, мэтчинга клиентов между CRM и метрикой, и расчета атрибуции.

Кросс-чеки все проходит, документация понятная и великолепная. Вроде все логично, экономия времени невероятная.

Только вот теперь надо заставить себя сесть и пройти по шагам преобразования каждой витрины чтобы полностью разобраться в логике, иначе внутренняя чуйка говорит что что-то может быть не чисто.




Репост из: Привет, это JetStyle!
«А что, так можно было?»

Именно такую реакцию мы чаще всего слышим, когда показываем клиентам нормальную систему аналитики вместо набора разрозненных отчётов.

Потому что аналитика — это не отчёт и даже не дашборд.

Это процесс, который помогает принимать решения:
➡️понимать, что происходит с маркетингом,
➡️где растёт спрос,
➡️каким данным можно доверять
➡️и почему после отключения одной рекламной кампании внезапно просели заявки по всему проекту.

Наш Head of Analytics 🧑‍⚕️ Женя Кузнецов написал статью, в которой разобрал 4 ситуации, с которыми мы сталкиваемся чаще всего в проектах.

И поделился нашим взглядом на то, как решать эти задачи уже сегодня. И не только в бигтехе, но и в среднем бизнесе.

Читайте статью там, где вам удобнее:
🔗на нашем сайте
🔗на Workspace (кстати, статья сразу же залетела в рубрику «Лучшее»)
🔗на Sostav


Если после прочтения статьи появится желание проверить, насколько можно доверять вашей аналитике, — напишите нам в бота или на почту promo@jetstyle.ru.



JetStyle 🔥 | про #aналитика #статьи


Репост из: Устиновости
Как за 4 года вырастить спикера, который готов выступать где угодно

Все мы знаем, что люди покупают у людей. И поэтому агентству важно, чтобы у них были люди, у которых хотят покупать. И часто эти люди не менеджеры, владеющие лучшими механиками продаж, а эксперты, которые публично делятся своей экспертизой. 
Сначала ты слышишь человека на сцене, потом запоминаешь, из какой он компании. А когда возникает задача — обращаешься в эту компанию. Или прямо к этому человеку.

На днях наш PR рассказал про выступление Евгения Кузнецова — Head of Analytics JetStyle — на конференции АНА'26 в Москве. Это техническая конфа для продуктовых аналитиков, ML-инженеров и data-команд, в общем очень умных ребят и девчат, которые работают с данными.

На выступлении Жени был полный аншлаг, люди стояли в дверях, а кто-то не попал. И организаторы предложили выделить ему под осеннее выступление осенью зал побольше. И это реально успех!

Сижу радуюсь, горжусь и вспоминаю как мы к этому пришли…
Что стоит за этим?
А я расскажу.

2022, лето. Мы с Женей ездили на Baltic Digital Days — конференцию про SEO и digital-маркетинг в Калининграде. Нам понравилось. Послушав спикеров, мы поняли, что нам тоже есть, чем поделиться в следующий раз, и даже подали заявку, но организаторы ее отклонили. 

А после конференции, как часто бывает, народ собирался встретиться на следующей конференции осенью - на Матемаркетинге (тащусь от этого названия). Эту конфу делают те же ребята, что и AHA. Ну и мы купили билеты по ранней цене сразу. Съездили. Было интересно, но какое-то ощущение потерянности не отпускало. Ноябрь 2022 было непростое время. 

Решили тогда для себя, что нам стоит еще прокачать экспертизу в аналитике, набираться опыта и тогда уже можно будет подаваться. Но на 2023 не подались, решили, что нам не встать в один ряд со спикерами из Тбанка, Авито и тп. 

2024. Снова поехали на BDD. И там Женя выиграл бесплатный билет на осенний Optimization 2024. Ну а вместе то на концу ездить веселее, так что я купила себе билет. Еще раз послушали, что говорят и придумали, что мы можем дать альтернативный взгляд - взгляд агентства…

2025, август. На BDD Женя выступил в секции «Слово имею» — «Инструменты и подходы анализа данных в SEO и не только». Один из эффектов — приглашение в подкаст Михаила Шахина: как SEO-специалисту развивать навыки аналитика и при чём тут M-shaped.

2025, ноябрь. Снова съездили на Матемаркетинг — уже в кластере «Ломоносов». Женя отлично нетворкал среди тысячи аналитиков.

2026, май. Когда попался анонс АНА — у нас уже был примерно такой диалог:
— Открыт прием заявок на AHA, у нас есть чего? Подаемся?
— Можно подать AI-first рабочее место для аналитика) либо мастер-класс с его сборкой 

Вот так, за 4 года у нас появился спикер, готовый когда угодно и где угодно рассказывать про как и что он делает.

Хотя, по правде говоря, это конечно еще не всё. 
Есть вторая важная часть - нужно обеспечить человека задачами, на которых он будет расти. Чтобы ему было чем делиться. А потом еще надо обеспечить его сотрудниками, которые будут делать те задачи, которые он перерос. Но это уже совсем другая история.

У Жени, кстати, классный канал — про маркетинговую аналитику и датавиз.

А если вам нужна помощь с настройкой маркетинговой аналитики для себя или для вашего клиента — пишите мне в личку или в @jetstyle_bot.


#спикер #конференции #маркетинговаяаналитика #агентство #jetstyle #управлениекомандой #карьера


Одну идею переизобрели трижды — значит, рабочая

Энтузиасты собирали себе AI-вики из markdown задолго до хайпа. Карпатый сформулировал паттерн коротко и громко. А на днях Google выпустил под это открытый стандарт — Open Knowledge Format.

Идея простая: каждый файл, таблица, метрика, концепт в базе знаний описывается отдельным markdown-документом. Агент читает — и понимает, что есть, как связано, где искать. Никакой платформы, никакого SDK, никакой привязки к вендору — формат, а не сервис.

Я с этим живу не первый месяц: на проектах метаданные таблиц и определения метрик лежат отдельными markdown-файлами, которые агент читает перед тем, как писать SQL. Живьём показывал этот подход на своём докладе на AHA 2026 — запись доступна на платформе Матемаркетинга (пока к сожалению только для тех у кого есть билет).

Разобрал в статье, откуда растёт идея, как устроен формат и зачем он тому, кто каждый день переключается между проектами.

🔗 Читать на сайте 🔗

А у вас контекст где живёт — расползается по чатам и заметкам или уже переехал в файлы, которые читает агент? Давайте сверимся в комментариях 👇


Репост из: Ваня Замесин
Что произошло с Fable / Mythos. Перевод поста David Sacks, AI & Crypto Czar

"Я провёл ряд разговоров с людьми внутри правительства и вне его о текущей ситуации с Anthropic, и вот что, как я полагаю, соответствует действительности:

— Как мы знаем, в начале этой недели Anthropic публично выпустила свои модели класса Mythos под коммерческим названием Fable.

— Fable — это Mythos с ограничителями (guardrails). Но если эти ограничители дают сбой, значит, вы открыли доступ к Mythos и её продвинутым кибервозможностям людям, у которых их быть не должно. (Стоит помнить, что сама Anthropic широко продвигала идею о том, что Mythos является кибероружием и должна регулироваться как таковое. Они просили о государственном регулировании Mythos и отстаивали ограничители на Fable. Если есть уязвимость — большая или малая — устранить её обязанность Anthropic.)

— Весьма авторитетный доверенный партнёр как Anthropic, так и правительства США, который тестировал Fable, заявил о джейлбрейке этих ограничителей. Администрация попросила Дарио устранить джейлбрейк либо снять модель с развёртывания. Дарио отказался.

— В своём блог-посте Anthropic обосновала своё решение тем, что джейлбрейк не является серьёзным. Это не то, что считают доверенный партнёр и правительство США; и подобные преуменьшающие формулировки не соответствуют бренду Anthropic как компании, занимающейся безопасностью ИИ. Трудно понять, как они могут утверждать, что джейлбрейк, дающий работоспособность кибероружия, можно определить как "несерьёзный".

— В прошлом Anthropic всегда заявляла, что безопасность должна быть высшим приоритетом и восприниматься предельно серьёзно. В данном же случае Anthropic поставила продолжение поставки потребительской модели выше безопасности.

— В ответ администрация ввела экспортный контроль. Администрация сделала это неохотно. Она была весьма удивлена тем, что Anthropic не захотела пойти навстречу разумному запросу о безопасности (то есть устранить проблему с джейлбрейком). Реакция Anthropic совершенно расходится с их брендингом и идеологией сообщества безопасных исследований ИИ.

— Сейчас администрация надеется, что Anthropic устранит проблему с безопасностью, экспортный контроль будет снят, и Fable вернётся в общий доступ. Администрация хочет, чтобы всё это произошло как можно скорее. Она, откровенно говоря, сбита с толку тем, что Anthropic не захотела выполнить запросы о безопасности, которые ранее называла своим высшим приоритетом.

— Те, кто пытается дезориентировать и связать это действие с прежними проблемами между Министерством Войны и Anthropic, ошибаются. Администрация ценит технические возможности Anthropic и считает, что этот вопрос, при всей его серьёзности, должен легко разрешиться. Мяч на стороне Anthropic."


Еще немного потестировал Fable

Если раньше при постановке задачи написать серию Jupyter-ноутбуков с SQL-запросами и кросс-чеками Claude просто писал мне код и документацию к нему то с Fable видно что он закапывается гораздо глубже.

Помимо того что он сначала понаделал серию SQL-запросов чтобы разобраться в данных – затем, при написании кода, он многократно его тестировал, прогонял код, находил баги и правил.

С одной стороны класс – он выдаст мне более качественный и обкатанный результат, но с другой стороны он создает риск что-либо положить своими действиями. Нужно теперь внимательнее следить за доступами и разрешениями агента.

Вот аналогичный занятный пример – агенту не хватило прав на Git и он пошел самостятельно их себе добывать.

Спойлер – почти добыл

Так что развивайте инженерные навыки – все еще нужно понимать что, как и зачем вы делаете. Просто у вас появились очень проактивные помощники 🧑‍💻




Решил я значит потестить Fable чтобы спроектировать архитектурное решение как раскатать самописную сквозную аналитику в проекте на все источники клиентов (сейчас она покрывает только тех кто ходил через сайт).

Что модель сделала первым делом?

Правильно, нашла в проекте все реквизиты от базы данных и принялась строчить SQL-запросы чтобы изучить что же там есть в реальных данных.

В режиме ask before edits...

Я просил только документацию почитать....🤔

Так что будьте осторожны


Репост из: Refat Talks: Tech & AI
Итак, вышла Claude Mythos Fable 5.

Соберем что мы об этом знаем в одну кучу и будем дополнять.

- Официальный блогпост с видео-демками и графиками, ютуб-тизер и Системная карта с деталями.

- Claude Fable 5 и Mythos 5 - это одни и те же веса, но с разными предохранителями. Fable для всех, Mythos - для доверенных партнеров

- Новый класс моделей "Mythos-class". SOTA почти на всех бенчмарках, самые большие отрывы - на длинных и сложных задачах. Бенчи пересказывать не буду - посмотрите в блогпосте и постепенно появляются все больше независимых.

- в 2 раза дороже Опуса: $10 за млн входных токенов, $50 за млн выходных.

- Доступна в Claude (все платные подписки), Claude Code и по API. Если не видите в CC - обновитесь claude update.

- Всех расстроило это: В подписках включена до 22 июня, дальше по кредитам. То есть через пару недель будет API баланс равный цене вашей подписки (например $100), а выше него - уже только при оплате за API-токены. Пишут будет так пока не найдут компьют.

- Every дали доступ за 5 дней: их видео-обзор и статья - там paywall, но прочитал и вот суть:
- Fable как "warp-двигатель для кода": амбициозные штуки одним промптом, но для понятных и коротких задач дорого и медленно.
- Скачок виден на больших автономных билдах, а не на рутине.
- На их внутреннем инженерном бенче: Fable 91/100 (Opus 4.8 - 63 и GPT-5.5 - 62).
- Сделал клон их продукта "Proof" (collaborative document editor) с одного промпта без доступа к исходному коду за ≈3 часа.
- В другом тесте снял скриншоты собственной работы на desktop и mobile, нашёл визуальные дефекты и починил - QA встроен в рабочий цикл без отдельного промпта.
- По их наблюдениям чинит корневую причину, а не симптом.
- Пишут что старые скиллы могут ограничивать новые модели (например Fable делает PowerPoint лучше, когда ему сказали вообще не использовать скилл, а просто дали бренд-гайдлайны)
- При этом текст пишет не чуть хуже Opus-а
- Самое сильное преимущество вне кода - суждение, особенно с большим контекстом


- Кто еще получил ранний доступ к модели? Пост Ethan Mollick, Claire Vo - подкаст How I AI

- Про предохранители: когда пишешь запросы про кибербез, био/хим и дистилляцию, срабатывает защита и переключает на Opus (в


Anthropic выпустили Claude Fable 5 — по их словам, самую мощную модель, которую они когда-либо открывали для общего доступа.

Согласно анонсу, модель показывает лучшие результаты почти на всех тестах: разработка, аналитика, работа с изображениями, научные исследования. Причём чем длиннее и сложнее задача, тем заметнее отрыв от прошлых моделей — выигрыш прежде всего на долгой автономной работе.

Главное:

Цена — $10 за миллион токенов на входе и $50 — на выходе. Это меньше половины от прошлого Mythos Preview: флагман подешевел, а не подорожал.

Разработка — Stripe провели миграцию кодовой базы на Ruby в 50 млн строк за день; вручную команда делала бы это больше двух месяцев.

Зрение — прошла Pokémon FireRed на одних сырых скриншотах, без карт и навигационных подсказок. Прошлым моделям для этого нужны были вспомогательные инструменты и подсказки.

Память — на длинных задачах не теряет фокус на дистанции в миллионы токенов и дотягивает ответы по собственным заметкам.

Отдельная история — безопасность. Модель настолько способная, что часть запросов по чувствительным темам (например, по кибербезопасности) она отдаёт не себе, а модели послабее — Opus 4.8. Предохранители настроены с запасом: иногда заворачивают и безобидное, но в среднем срабатывают меньше чем в 5% случаев.

У меня пока недоступна, но жду с нетерпением.

А вы уже щупали Fable 5? На каких задачах зашло, на каких нет? Давайте сверимся в комментариях 👇

Сам анонс: https://www.anthropic.com/news/claude-fable-5-mythos-5


Спросил у жены как пользоваться полочкой для умывания

Ai-first подход:

Шаг 1. Берем Voiceinc и просим объяснить как использовать то что стоит на полочке

Шаг 2. Закидываем расшифровку в Claude и просим собрать руководство

Шаг 3. Берем руководство и просим ChatGPT собрать инфографику

Шаг 4. Мы же с ебанцой – просим сделать в стиле агит-плаката и приплетаем туда Маяковского

Вжух и готово

P.S. он даже to-do добавил, умничка прям


Рома Бунин опубликовал дашборд с результатами опроса про использование AI в работе

Цифры полностью подтверждают мои ощущения от доклада и обсуждений на AHA (обвел актуальные мне вопросы) – копаем дальше =)

Остальные выводы ищите у Ромы в канале, а дашборд потыкать можно тут.


Астрологи провозгласили месяц AI

В середине апреля я выступил с докладом про AI-first рабочее пространство в клубе медицинского менеджмента и маркетинга у нас в Екатеринбурге. Доклад был сыроват, но очень зашёл аудитории.

И вот вчера, спустя месяц, я выступаю с мастер-классом на AHA 2026 — технической конференции по ИИ, машинному обучению и аналитике данных.

Признаюсь честно, я волновался: не знал, зайдёт ли доклад, будет ли он интересен и даст ли что-то новое аудитории.

Но оказалось что из-за всего этого хайпа и ребят за которыми активно слежу я словил классический bubble bias – на мастер-классе случился аншлаг.

Зал был полон, люди стояли в проходе, честно и с искренним интересом отслушали часовой мастер-класс, а в конце получилась очень содержательная секция вопросов и ответов.

А еще Илья (коллега вместе с которым приехали на конфу) наделал столько фоток – что хоть стикер-пак с мемасами про AI пили.

Презентацию почищу от артефактов (надо перепроверить скринкасты которые в 3 ночи записывал) и выложу сюда

А в комментариях предлагаю посоревноваться в остроумии и вспомнить искусство создания мемов =)


Репост из: Привет, это JetStyle!
Закрываем весенний сезон конкурсов с очередной наградой

Вчера в Москве состоялась церемония награждения победителей премии Workspace Digital Awards

Наши ребята увезли с собой награду за 3 место в номинации «Маркетинг и реклама. Продвижение услуг» за кейс Уральских авиалиний:
«Как приручить Яндекс.Директ и сделать больше, чем х2 по доходу и бронированиям»


Спасибо команде и клиенту — это наш общий результат!


А если для вашего проекта нужны аналитика и performance-маркетинг — напишите нам!


JetStyle 🔥 | про #аналитика #performance #конкурсы


Репост из: Привет, это JetStyle!
А вы уже настроили себе AI-first рабочее место?

Мы — да и активно используем возможности AI для ускорения рабочих процессов.

Более того, уже в эту пятницу 🧑‍⚕️ Женя Кузнецов, наш Head of Analytics, проведет мастер-класс для аналитиков на конференции AHA'2026:
«AI-first workspace: как собрать персональное рабочее пространство аналитика и ускорить решение задач в 3–4 раза».

AHA — это техническая конференция по ИИ, машинному обучению и аналитике данных. Место, где аналитики, инженеры и менеджеры обсуждают кейсы внедрения искусственного интеллекта, эффективность и масштабирование цифровых сервисов, а также процессы и технологии продуктовой разработки.

Если вы в Москве, можете еще успеть купить билет)

А если нет, но тема вам интересна — напишите об этом в комментариях. Придумаем формат, в котором сможем поделиться нашим опытом!


JetStyle 🔥 | про #аналитика #AI #выступления


Важная новость для всех кто работает с метрикой или директом.

В метрике уберут часть моделей атрибуции. Новость вышла еще в начале апреля, но я уверен что далеко не все обратили на нее внимание.

В чем суть: в метрике исторически доступно много моделей атрибуции

Сначала были базовые:

first – первый источник;
last – последний источник;
lastsign – последний значимый источник (используется по умолчанию);
last_yandex_direct_click – последний переход из Директа.

Потом ко всем добавилась приставка cross-device, что означает расчет на основе визитов с разными clientId определенными как один пользователь.

cross_device_first – первый источник с учетом визитов со всех устройств посетителя;
cross_device_last – последний источник с учетом визитов со всех устройств посетителя;
cross_device_last_significant – последний значимый источник с учетом визитов со всех устройств посетителя;
cross_device_last_yandex_direct_click – последний переход из Директа с учетом визитов со всех устройств посетителя.
automatic – автоматическая атрибуция.

В итоге образовался такой зоопарк атрибуций, который поддерживать сложно, да и большинство пользуется только некоторыми из них.

Я уточнил в поддержке – останутся следующие атрибуции

Да, вы понимаете верно. 20 мая прекратится поддержка неактуальных атрибуций и запросы к API с их использованием перестанут работать. Будут доступны следующие модели:

– cross_device_first - первый переход кросс-девайс;

– cross_device_last_significant - последний значимый переход кросс-девайс;

– last - последний переход;

– automatic - автоматическая атрибуция.

Мы рекомендуем перевести запросы на использование актуальных атрибуций и заранее выгрузить прошлые периоды, необходимые вам для анализа, в соответствующей атрибуции для сопоставимости данных.

Так что если вы выгружаете к себе данные из Logs API самое время задуматься о том чтобы перевыгрузить все данные и переписать витрины с учетом изменений. Ну и в директе подправить не забудьте.

P.S. если нужна помощь в том чтобы разобраться как устроены атрибуции – пишите, объясню

Показано 20 последних публикаций.