Как применять ИИ для анализа маркетинговых кампаний в Yandex Директ

Искусственный ум уже издавна не стал быть инвентарем только для генерации текстов. Сейчас нейросети используются в маркетинге существенно обширнее: они помогают рассматривать соперников, создавать маркетинговые объявления, улучшить кампании и даже генерировать креативы.

C веб-аналитиком Demis Group, Леной Медведевой, разберем, как на практике применять нейросети в работе с Yandex Директ, также сравним пользующиеся популярностью нейросети и их эффективность.

Искусственный ум в работе профессионалов по контекстной рекламе

Нейросети за крайние пару лет стали одним из главных инвентарем цифрового маркетинга. Около 88% рекламщиков уже употребляют их в каждодневной работе, а наиболее 90% компаний планируют инвестировать в инструменты искусственного ума в наиблежайшие годы.

Причина таковой популярности – рост размера данных в маркетинговых системах и необходимость стремительно обрабатывать статистику кампаний. Современные маркетинговые аккаунты могут содержать тыщи главных запросов, сотки объявлений и 10-ки частей аудиторий. Анализ таковых массивов вручную просит значимого времени, потому больше профессионалов употребляют нейросети для автоматизации рутинных задач – от генерации объявлений до анализа статистики и поиска точек роста кампаний.

При всем этом исследования демонстрируют, что внедрение искусственного ума дозволяет существенно убыстрить рекламные процессы. К примеру, его внедрение способно уменьшить время сотворения контента до 80% и понизить стоимость вербования клиента в среднем на 30–37%.

В итоге нейросети равномерно стают не отдельным инвентарем, а частью каждодневной работы маркетолога и спеца по контекстной рекламе.

Внедрение нейросетей для подготовки объявлений

Подготовка маркетинговых текстов – одна из самых нередких задач в работе спеца по контекстной рекламе. Потому тестирование нейросетей началось конкретно с нее.

В рамках опыта были выбраны три фаворитных инструмента: ChatGPT, Алиса и DeepSeek. Мы инспектировали модели на различных шагах работы директолога – от подготовки объявлений до анализа маркетинговой статистики.

Поиск соперников

На первом шаге нейросетям было предложено найти 10 активных рекламодателей в Yandex Директ по запросу «станок токарный ЧПУ» для Москвы.

Результаты проявили важную изюминка: нейросети плохо управляются с задачей определения настоящих маркетинговых соперников. Некие из предложенных компаний совершенно не располагали рекламу в Директе в крайние годы.

Причина в том, что схожая информация отсутствует в открытых источниках. Даже спец сервисы анализа рекламы не постоянно демонстрируют животрепещущую картину. Потому на практике перечень соперников лучше сформировывать вручную, а потом передавать его в нейросеть для предстоящего анализа.

Анализ объявлений соперников

Опосля формирования перечня рекламодателей нейросетям предложили проанализировать их объявления.

Тут все инструменты проявили отличные результаты. Но более достойные внимания выводы вышли у Алисы: ответы содержали больше определенных числовых аргументов – скидок, сроков поставки, гарантий. Подобные элементы вправду увеличивают кликабельность маркетинговых объявлений.

Анализ веб-сайта и формирование УТП

Последующий шаг – анализ веб-сайта рекламодателя и поиск неповторимых торговых предложений.

Все тестированные модели совладали с данной для нас задачей приблизительно идиентично удачно. Они смогли:

выделить главные достоинства компании;
найти главные направления продукции;
сконструировать несколько вариантов УТП.

В отдельных вариантах DeepSeek предлагал наиболее четкие формулировки, но различия меж инструментами были минимальными.

Генерация объявлений при помощи искусственного ума

Опосля анализа данных нейросетям было предложено приготовить тексты объявлений с учетом ограничений Yandex Директ по количеству знаков:

Заголовок 1 – до 56 знаков.
Заголовок 2 – до 30 знаков.
Текст объявления – до 81 знака.

Конкретно на этом шаге Алиса показала наилучшие результаты. Опосля нескольких уточнений она смогла сформировать объявления, надлежащие требованиям системы и учитывающие мощные стороны веб-сайта и конкурентную среду.

Пример объявления:

Заголовок 1: Токарный станок с ЧПУ — скидка 18% до 28.02!

Заголовок 2: Бесплатное обучение (педагогический процесс, в результате которого учащиеся под руководством учителя овладевают знаниями, умениями и навыками) операторов

Текст: Техподдержка 24/7. Приглашаем на экскурсионную поездку на создание. Оставьте заявку!

Но при использовании нейросетей необходимо учесть обычные ошибки моделей:

превышение лимита знаков;
внедрение неподтвержденных УТП;
случайные ссылки;
неурядица меж различными услугами на веб-сайте.

Потому людская проверка остается неотклонимой.

Автоматизация подготовки объявлений при помощи обученного ChatGPT

В агентстве также был протестирован иной подход – создание обученного чат-ассистента на базе ChatGPT, который автоматизирует полный процесс подготовки маркетинговых кампаний.

Цель разработки – минимизировать нагрузку на ассистентов менеджеров и заавтоматизировать последующие этапы:

анализ веб-сайта;
подбор главных слов;
выбор релевантных страничек;
генерацию объявлений;
формирование итогового файла для загрузки в Директ.

На обучение (педагогический процесс, в результате которого учащиеся под руководством учителя овладевают знаниями, умениями и навыками) такового помощника потребовалось около 70 часов рабочего времени (+ требуется неизменное обучение (педагогический процесс, в результате которого учащиеся под руководством учителя овладевают знаниями, умениями и навыками)). Чат вправду делает большая часть задач автоматом, но в процессе работы выявились системные препядствия:

генерация ссылок с ошибкой 404;
неправильная работа с доменами на кириллице;
случайные UTM-метки;
утрата логики при длинноватых промптах;
неурядица услуг на мульти-сайтах.

Из-за этого итоговые файлы требуют кропотливой проверки. В неких вариантах исправление ошибок занимает больше времени, чем ручная подготовка кампаний.

Вывод: нейросети эффективнее применять на отдельных шагах работы, а финишную сборку файлов пока удобнее делать вручную.

Внедрение нейросетей для сотворения видеокреативов

Очередное направление тестирования – генерация видео на базе статичных изображений для товарных объявлений. В крайние годы видеоформат интенсивно теснит статичные изображения в рекламе, так как динамический контент лучше завлекает внимание юзера.

Задачка: сделать куцее видео, где продукт (к примеру, кольца либо детали) вращается, как на витрине. Для теста использовались несколько сервисов генерации видео.

Klingai.com (китайская модель)

Показал лучшее свойство анимации и точную передачу геометрии объекта. Но генерация занимает больше времени, а бесплатная версия очень ограничена.

Grok

Средний итог. Время от времени добавляет излишние элементы, но в оживленных роликах они фактически неприметны.

Sora

Свойство нестабильное – приблизительно 50/50. Время от времени появляются мощные преломления объекта.

Алиса

Самый слабенький итог. Модель нередко добавляет случайные элементы и очень меняет начальное изображение.

Советы по видео для товарных объявлений

При использовании видео в Yandex Директ стоит учесть несколько характеристик:

лучшая продолжительность – около 10 секунд;
допустимый спектр – 5–45 секунд;
формат быть может как горизонтальным, так и вертикальным.

Опции фида

Опосля генерации роликов их можно добавить в товарный фид. Для этого употребляется тег < video >. Главные требования:

формат MP4;
продолжительность 5–45 секунд.

Такие объявления можно запускать в:

товарных кампаниях;
ЕПК (единая перфоманс-кампания).

Результаты теста

Опосля прибавления видео характеристики поменялись:

CTR (кликабельность): +0,88% – больше юзеров кликают на объявление либо контент опосля возникновения видео. Люди почаще уделяют свое внимание на оживленные, зрительно достойные внимания материалы.

Конверсия: +1,71% – юзеры не попросту кликают, да и делают целевое действие (регистрация, покупка, заявка), другими словами видео делает сообщение наиболее убедительным.

Стоимость лида: −29% – вербование 1-го потенциального клиента сделалось существенно дешевле.

Внедрение искусственного ума для анализа маркетинговых кампаний

Есть спец нейросети для обработки табличных данных: Гугл Cloud AI, DataRobot, H2O.ai, но, работа с ними просит специальной подготовки. Для нашего исследования мы взяли те же пользующиеся популярностью и обыкновенные нейросети: ChatGPT, Алиса и DeepSeek.

Оценка проводилась по 5 типовым задачкам аналитики:

корректировки по устройствам;
корректировки по типам объявлений;
корректировки по условиям показа;
советы по исключению площадок;
анализ запросов в поисковике.

Основное правило работы с нейросетями в аналитике – очень определенные запросы. Промпты вида: «Проанализируй маркетинговую кампанию и предложи улучшения» не дают нужных результатов.

Пример действенного промпта:

«Проанализируй файл, найди 10 кампаний с большей стоимостью лида по столбику (заглавие столбика), напиши кампании в столбик с указанием цены лида и количества лидов.

Стоимость лида указана в столбце «(заглавие столбца из файла)», количество лидов обозначено в столбце «(заглавие столбца из файла)».

Напиши, с каких устройств в этих кампаниях были лиды с указанием цены лида. Устройства указаны в столбце «Тип устройства» для каждой кампании раздельно.

Предложи корректировки в процентах для понижения цены лида в кампаниях с высочайшей стоимостью лида раздельно для каждой кампании в столбик».

Чем детальнее сформулирован запрос, тем поточнее будет итог. Перед загрузкой статистики в нейросеть принципиально приготовить файл:

удалить ненадобные столбцы;
поменять пустые значения на нули;
уменьшить размер данных;
применять формат CSV.

Лучший размер файла – до 200 КБ. Наиболее большие файлы нейросети обрабатывают существенно ужаснее.

Результаты сопоставления нейросетей

По итогам тестирования результаты распределились последующим образом.

DeepSeek

Наилучшие результаты по совокупы причин. Резвее работает с данными и дает наиболее структурированные ответы.

ChatGPT

Показал отличные аналитические возможности, но появлялись трудности с загрузкой и обработкой файлов.

Алиса

Отлично управлялась с ординарными задачками, но теряла часть данных при наиболее сложном анализе.

В особенности слабенькие результаты все модели проявили при подборе минус-слов. Даже при детализированных запросах нейросети:

добавляли мотивированные запросы в минус-слова;
удаляли полезные фразы;
игнорировали опечатки, которые могли приносить трафик.

Потому автоматическую фильтрацию запросов в поисковике пока лучше применять лишь как вспомогательный инструмент.

Выводы

Практическое тестирование показало, что нейросети уже могут значительно облегчить работу профессионалов по контекстной рекламе, но их эффективность очень зависит от типа задачки.

Более удачно искусственный ум совладевает с:

анализом объявлений соперников;
генерацией маркетинговых текстов;
формированием УТП;
подготовкой видеокреативов;
базисной аналитикой маркетинговых данных.

При всем этом остаются задачки, где ручная работа пока надежнее:

формирование перечня маркетинговых соперников;
финишная сборка файлов для загрузки;
подбор минус-слов;
анализ огромных массивов табличных данных.

Лучшая стратегия сейчас – сочетать работу спеца и искусственного ума, используя нейросети как инструмент убыстрения отдельных шагов работы, а не как на сто процентов автономное решение.