Новая эра рекламной аналитики: как ИИ помогает оценивать эффективность рекламы?

Аналитика рекламных кампаний: вариативность использования ИИ

Прогнозирование и регрессионный анализ.

ИИ хорошо справляется с предсказанием будущих событий на основе исторических данных. Например, количественных показателей: сколько лидов принесёт кампания при определённом бюджете, каким будет CPL через неделю или как изменится трафик в зависимости от времени суток. Это делается с помощью регрессионных моделей, которые находят зависимости между признаками и числовыми метриками. Они помогают перейти от ручного планирования к предиктивной аналитике, которая подсказывает, где и когда стоит вкладывать деньги.

Визуализация и отчётность.

После выполнения ИИ-анализа результаты необходимо интерпретировать. Это можно сделать с помощью BI-систем и панелей визуализации. Также ИИ может сам формировать отчёты и выделять аномалии, тренды или зоны роста. Например, модель способна автоматически сигнализировать, если CTR резко упал на одном из каналов, или предложить перераспределить бюджет на основе прогноза эффективности.

Егор Агафонов, старший специалист по контекстной рекламе ArrowMedia: «С помощью GPT мы обрабатываем массивы данных из разных аналитических систем — Яндекс Метрики, GA4, CRM-выгрузок. Модель может анализировать несколько отчётов одновременно, если заранее задать корректный контекст: цели, структуру воронки, приоритеты и вес метрик. При таком подходе GPT формулирует аналитический вывод, который можно сразу использовать в отчётах или стратегических сессиях».

Кластеризация и сегментация данных.

ИИ может автоматически группировать аудитории без заранее заданных гипотез, то есть кластеризовать их. Например, модель может выявить, что существует группа пользователей из небольших городов, которые обычно покупают с мобильных устройств ночью и чаще кликают на видеорекламу. Такие инсайты невозможно получить при обычном анализе без предварительных догадок. С помощью нейросетей также можно сегментировать клиентов по различным параметрам, создавать клиентские профили на основе покупок, поведения или предпочтений. Всё это позволяет точнее нацеливать кампании на конкретные сегменты и делать более персонализированные предложения.

Автоматический анализ креативов и объявлений.

ИИ способен анализировать эффективность рекламных креативов и обнаруживать закономерности, влияющие на результат. Например, можно обучить модель, которая будет определять, какие заголовки, цвета, призывы к действию и форматы работают лучше. Некоторые ИИ-сервисы способны автоматически подбирать креативы под целевую аудиторию на основе исторических данных. Это открывает возможности быстрого тестирования сотен вариантов, чтобы сфокусироваться на самых эффективных. 

Егор Агафонов, старший специалист по контекстной рекламе ArrowMedia: «Мы разработали универсальный промпт, основанный на лучших текстах, которые показали высокие результаты в Яндекс Директе. Достаточно указать количество символов, тип посадочной страницы, статистику по каждому варианту — и GPT выдаёт похожие, но улучшенные тексты для дальнейших тестов. При этом всегда можно скорректировать промпт или задать уточняющий контекст. С опытом GPT начинает выдавать предсказуемо качественный результат».

Автоматизация принятия решений.

ИИ может не просто анализировать кампании, но и автоматически корректировать их. Например, поднимать ставки на объявления, которые приводят к дешёвым лидам, приостанавливать креативы с высоким CPA или увеличивать бюджеты на прибыльные каналы. Такая автоматизация реализуется с помощью скриптов, API-интеграций, а также встроенных инструментов в рекламных платформах.

Защита конфиденциальности: что нельзя загружать в нейросеть?

Несмотря на впечатляющие возможности искусственного интеллекта существуют ограничения, которые необходимо учитывать при его внедрении и использовании. Во-первых, результаты напрямую зависят от качества, полноты и актуальности исходных данных. Включение ошибок, устаревшей или искажённой информации, может привести к неправильным выводам и сбоям в работе алгоритмов. Во-вторых, необходимо учитывать вопросы безопасности и конфиденциальности. ИИ-системы, как и любое ПО, могут содержать уязвимости, которыми воспользуются злоумышленники, если не обеспечить защиту.

Чтобы обезопасить себя, необходимо строить работу с рекламными данными для ИИ по трём принципам:

• Анонимность — не использовать имена, ID, брендовые названия.
• Агрегация — сводить данные в группы и усреднять.
• Целесообразность — не загружать больше информации, чем необходимо.

Названия компаний, брендов, продуктов — прямые идентификаторы, которые раскрывают владельца данных. Их разглашение может нарушить условия NDA, привести к конфликту или даже к судебным искам. Поэтому стоит всегда заменять реальные названия на условные идентификаторы перед загрузкой данных в нейросеть.

Использование такой информации, как электронная почта, номера телефонов, ФИО, IP-адреса, логины, пользовательские ID в системах, позволяющие идентифицировать человека, напрямую нарушает закон о защите персональных данных. Необходимо полностью исключать такие поля из датасетов, либо использовать безопасное шифрование, прибегая к этому только при строгой необходимости.

Внутренние бюджеты, ставки закупки, условия оплаты и KPI — закрытая информация бизнеса. При загрузке сведений в ИИ лучше использовать общие значения или категории, например, «высокий бюджет», «низкий CPM» — без раскрытия точных цифр. Не стоит также предоставлять нейросети информацию, отражающую реальные цели, сроки и ожидания по результатам рекламных кампаний и сведения о стратегии или внутренней механике клиента.

Рекомендации по использованию нейросетей для аналитики

Даже самые современные алгоритмы не застрахованы от ошибок и упрощений. ИИ опирается исключительно на данные, которые ему предоставлены, и может делать выводы, не учитывая важных деталей, таких как специфический контекст бизнеса или внешние обстоятельства. Без человеческой интерпретации он может, например, принять временный рост кликов за успех, не замечая, что за этим не стоит реальных продаж или вовлечённости. Поэтому важно не забывать проверять достоверность получаемых результатов и сопоставлять их с эталонными источниками, экспертными оценками или альтернативными методами анализа. Качественная проверка результатов — важный этап в любом аналитическом процессе.

Необходимо регулярно проверять поведение алгоритмов на разных наборах данных, поскольку эффективность модели может существенно отличаться в зависимости от структуры, объёма и качества входной информации. Тестирование на нескольких выборках помогает выявить устойчивость к изменяющимся условиям и способность обобщать полученные знания. Также стоит поэкспериментировать с различными моделями, чтобы понять, какая из них эффективнее справляется с решением конкретной задачи. Использование разнообразных подходов повышает шансы найти лучшее решение.

ИИ в анализе рекламы — не просто модный тренд, а рабочий инструмент, помогающий принимать более точные и быстрые решения. С его помощью можно выйти далеко за пределы стандартных отчётов и метрик, предсказать результаты и даже управлять кампаниями без постоянного участия человека.