Как быть уверенным, что не сольёшь свой контекстный бюджет, «находясь под воздействием мошенников»
В digital-маркетинге до сих пор нет единой мощной системы управления, превращающей лютый хаос данных в чёткую картину, которая позволит принимать взвешенные решения. Спецы задыхаются, сводя отчёты в Excel, а руководители пытаются разглядеть за цифрами реальное влияние рекламы на бизнес.
Я принёс вам решение, и оно позволяет заглянуть в будущее.
Всем привет! Меня зовут Вадим, и я пишу о полезных сервисах и инструментах: рассказываю, чем они хороши, и делюсь своим опытом в формате обзоров.
Я очень давно исследую самые разные сервисы и рассказываю о лучших из них, чтобы вам было комфортно жить и работать.
Разрозненность данных из рекламных кабинетов, систем аналитики и CRM порождает слепые зоны, у кого-то меньше, у кого-то больше, но они есть у всех. Вручную крайне сложно, будем честны — это практически невозможно, найти истинную причину падения эффективности, отследить, какой именно фактор или целый комплекс повлиял на результат. Да и генерировать свежие, неочевидные гипотезы для роста весьма непросто, не учитывая десятки, а то и сотни параметров и деталей. В итоге бюджеты расходуются неэффективно, а ценное время уходит не на стратегию, а на перекладывание цифр в таблицах.
Что, если бы у вас появился инструмент, который автоматизирует рутину, не даст повторить старые ошибки и убережёт от новых, да ещё и покажет возможности для роста?
От хаоса данных к управляемой и прогнозируемой эффективности
Современный цифровой маркетинг функционирует в парадигме огромных массивов разрозненных данных. Информация из рекламных кабинетов, систем веб-аналитики и CRM существует в изолированных средах, а специалисты, сцепив зубы, вручную сводят отчёты в Excel, тратя до 60% времени на рутину, а не на стратегию и развитие. Да-да, BI и сквозная аналитика тоже есть, но увы — даже они «всего лишь» демонстрируют данные, не строят причинно-следственные связи и тем более не учитывают внешние факторы, которые с их точки зрения напрямую к рекламе не относятся. Это не банальная проблема неэффективности — это отсутствие единой системы учёта для маркетинга, аналога CRM для продаж или 1С для бухгалтерии. Рекламные платформы остаются во многом «чёрным ящиком» и не заинтересованы в подобных системах, а причинно-следственные связи между действиями и результатами теряются в море цифр. А тут ещё вмешиваются гипотезы, разнообразные внешние факторы — отключение мобильного (в случае масштабных аварий — и домашнего) интернета, погода, сезонность и прочая, и прочая, — мрак, одним словом.
В этих условиях я рассматриваю AdSensor не как ещё один аналитический инструмент. Это комплексная платформа, спроектированная как ERP-система для digital-маркетинга, призванная трансформировать разрозненные данные в единую, управляемую систему поддержки принятия решений. Она создана, чтобы перевести фокус маркетолога с ручного анализа на стратегическое управление, опираясь на автоматизированные проверки и рекомендации, созданные AI-моделями. Как говорят ребята из команды продукта — ИИ-комбайном.
Я расскажу о трёх ключевых уровнях платформы AdSensor. Начну с фундамента — концепции «Цифрового слепка», которая служит основой для всей аналитики платформы. Затем расскажу о системе автоматических сенсоров, и завершу обзор методологией работы AI-ассистента, который мало того что обрабатывает информационные массивы, но и преобразует данные в конкретные гипотезы для роста. Поверьте, часть этих гипотез самостоятельно вы не обнаружили бы никогда.
Фундамент: цифровой слепок
Думаю, никто не станет оспаривать ценность централизации сбора, обработки и интерпретации данных. Без единой, целостной картины эффективности рекламных кампаний абсолютно невозможно проводить глубокий анализ, адекватно реагировать на изменения и, что самое важное, отличать проблемы в настройках рекламы от сбоев на сайте или влияния разнообразных внешних факторов. Любые решения, принятые на основе фрагментированных данных, носят скорее интуитивный, чем управляемый характер. Из области «авось, небось и как-нибудь».
Основа работы AdSensor — концепция цифрового слепка — единой временной шкалы, которая консолидирует и визуализирует всю историю ведения интернет-рекламы. Это не просто дашборд, кстати, весьма удобный и очень приятный визуально — для меня это немаловажный фактор, а комплексный инструмент, объединяющий все разнородные потоки информации в единый контекст.
Ключевые компоненты, интегрируемые в цифровой слепок:
- Данные о кампаниях. Динамика ключевых показателей, расходование бюджета, клики, показы и другие метрики из рекламных систем и сервисов аналитики. Это основной, базовый слой, отражающий результативность рекламы.
Однако, уточню: пока не выводятся данные отдельно по каждой РК, сейчас это совокупные показатели рекламных проектов. - Логи изменений. Уникальная технология AdSensor регулярно создаёт «снимки» рекламного кабинета, фиксируя абсолютно все действия: от изменения стратегий и ставок до правок в текстах и ссылках объявлений. Эти данные хранятся бессрочно, обеспечивая куда более полную и глубокую историю, чем стандартные логи того же Яндекса.
- Срабатывания сенсоров. Автоматические сигналы о выявленных ошибках, аномалиях и отклонениях от нормы. Сенсоры помечают на временной шкале моменты, когда в кампаниях возникли технические или логические проблемы.
- Сигналы AI-модуля (в разработке). Интеллектуальные уведомления об обнаруженных точках роста, скрытых зависимостях и потенциальных угрозах, которые не выявляются стандартными проверками.
- Внешние факторы (в разработке). Планируемые слои контекстуальных данных, которые обогатят анализ в будущем. В дорожной карте развития платформы — интеграция информации о сезонности для 900+ категорий бизнеса, активности конкурентов, экономических показателях (курс валют, ставка ЦБ) и — печальном, но актуальном и крайне необходимом — данных об отключениях мобильного интернета по городам и регионам. Кстати, сервис уже позволяет построить отношения в виде графика между различными этапами воронки — можно локализовать проблему, если эта проблема связана не с самой рекламой, а, например, с недоступностью сайта или отдельных страниц или с тем самым отключением интернета.
- Классная функция: заметки — прямо на временной шкале можно оставлять примечания о каких-то событиях или важных факторах. Например, отвалился Cloudflare, AWS или что-то ещё произошло из области форс-мажоров, но потом, да уже через пару месяцев мало кто сможет вспомнить и связать инцидент с какими-то аномалиями. А здесь всё на виду.
С цифровым слепком, который фиксирует что произошло, пользователь получает фундамент для анализа. Но чтобы перейти к проактивному управлению, необходим уровень, который автоматически сигнализирует, когда что-то идет не так. Эту роль как раз и выполняют те самые автоматические сенсоры.
Автоматические сенсоры — защита ваших РК
Первый уровень защиты рекламных кампаний в AdSensor — это система автоматических сенсоров, полагаю, название сервиса как-то связано именно с ними 😏. Основная задача этих сенсоров — автоматическая проверка настроек рекламных кампаний и сайтов по 150+ параметров весь ваш контест и таргет, обеспечивая обнаружение проблем до того, как они нанесут ущерб и приведут к неэффективному расходованию бюджета. Сенсоры выступают в роли цифрового ассистента, который 24/7 сканирует кампании на предмет сотен потенциальных ошибок, от простых опечаток и несоответствий до критических сбоев в настройках.
Для эффективного управления потоком уведомлений в AdSensor внедрена трёхуровневая система категоризации сенсоров, которая позволяет мгновенно приоритизировать задачи:
- Критичные. Сигналы о проблемах, требующих незамедлительного вмешательства. Игнорирование таких уведомлений почти гарантированно приведёт к финансовым потерям или резкому падению эффективности РК. Примеры: ссылка на товар отдаёт код ошибки 404; различие региона в названии и настройках компании — вводит пользователей в заблуждение и снижает релевантность.
- Обычные. Уведомления о важных, но не экстренных задачах. Это потенциальные точки оптимизации или недочёты, которые нужно исправить в плановом режиме для поддержания «гигиены» и эффективности. Пример: минус-слова не добавлялись более 30 дней — риск слива бюджета на нецелевой трафик.
- Некритичные. Рекомендации по улучшению, которые можно отложить без существенного риска для текущих результатов. Чаще всего они касаются унификации и применения лучших практик ведения кампаний. Пример: разное количество объявлений в группе в рамках РК.
Такая система приоритизации превращает хаотичный список потенциальных проблем (а их могут быть десятки и сотни: система не зря свой хлеб, то есть токены, ест) в чёткий, внятный и понятный перечень действий. Маркетолог может сосредоточиться на критичных задачах, не отвлекаясь на второстепенные, и быть уверенным, что ни одна серьёзная ошибка не будет пропущена.
Так что же даёт система сенсоров? Всё просто и одновременно предельно важно: она автоматизирует рутинный ручной контроль и сводит к нулю человеческий фактор — главную причину большинства ошибок. А это значит что? Правильно, — освобождение ресурсов для решения более сложных аналитических задач!
Которые, кстати, отлично, нет, пожалуй, потрясающе помогает выполнять следующий, интеллектуальный уровень (или слой, если хотите) платформы — AI-ассистент.
Работа AI-ассистента: анализ данных, выявление ошибок и гипотезы
Если проводить аналогии сервиса с организмом, то сенсоры — это иммунная система рекламных кампаний, а вот AI-ассистент — это мозг всего этого колдунства. Это ядро платформы AdSensor, задачи которого выходят довольно далеко за рамки обычной визуализации и даже обработки данных. AI здесь выполняет поиск скрытых нелинейных закономерностей, формирования обоснованных гипотез по оптимизации и прогнозирования результатов от их внедрения.
Высокая точность его работы обеспечена именно тем, что он обучается на комплексных, унифицированных данных из цифрового слепка, включая уникальные, не побоюсь этого слова, гипердетализированные логи изменений, недоступные другим системам.
Как работает анализ и генерация рекомендаций:
- Формирование запроса на анализ. Пользователь начинает создание отчёта, задавая ключевые параметры: одну или несколько рекламных кампаний для анализа, период и главный KPI, к которому будет стремится система — например, долю рекламных расходов или стоимость лида. Затем нужно установить целевое значение показателя (например, ДРР не более 10%) и, при необходимости, плановый бюджет на выбранный период.
- Многофакторный анализ данных. После получения запроса система приступает к корреляционному анализу всех агрегированных и предварительно очищенных данных. Она рассматривает эффективность рекламы в десятках различных срезов: пол, возраст, тип устройства, география, площадки РСЯ и другие. В основе этого процесса лежит сложный алгоритм, состоящий из 15 последовательных шагов, который имитирует процесс мышления маркетолога. Он включает этапы фильтрации, проверки, скоринга и переобработки данных, отсеивая статистически незначимый шум ещё до передачи информации в языковую модель. Это позволяет избежать «галлюцинаций» AI и обеспечить высокую точность выводов. А ещё экономит токены и ускоряет последующую работу.
- Генерация гипотез. На этом этапе система ищет аномалии — существенные отклонения фактических показателей от планового KPI в различных сегментах. Обнаружив какую-либо аномалию, система преобразует её в конкретную, обоснованную рекомендацию. Например, система может выдать следующий инсайт: «Площадка XXX является крупным источником неэффективного расхода. При бюджете в 262 000 рублей получено всего 16 конверсий, что соответствует CPL 16 375 рублей — это на 12 900 рублей хуже поставленной цели. Рекомендуется запретить показы на данной площадке».
- Прогнозирование результата. Ключевая фишка AI-ассистента AdSensor — он не просто указывает на проблему, но ещё и прогнозирует потенциальный экономический эффект от внедрения рекомендации. Система рассчитывает, насколько может снизиться CPL, какой объём бюджета будет сэкономлен или как изменится ДРР, если специалист последует совету. Это позволяет принимать решения, основанные не на догадках, а на математическом прогнозе.
Вот как это работает: специалист формирует гипотезу в ИИ-отчёте, система в отдельном окне фиксирует статистику по этой гипотезе на момент сбора данных для отчёта (например: за выбранный период в этой РК было потрачено XXX ₽, CPL составил YYY), дальше система заново начнёт накапливать статистику по сущности этой гипотезы. И дальше можно изучать изменения данных именно по этой гипотезе — что происходило, какие изменения вносились, как действовал пользователь. И в итоге наглядно видно: было вот так (плохо), внесены вот такие изменения, результат (стало лучше). Кто молодец? Специалист молодец!
Этот подход переводит процесс оптимизации рекламы с интуитивного уровня на уровень, основанный на глубоком математическом анализе. AI-ассистент становится для маркетолога вторым пилотом, который берёт на себя самую трудоёмкую часть аналитической работы и подсвечивает наиболее перспективные точки роста.
Важное уточнение: эту функциональность разработчики обещают выкатить в течение месяца, то есть пощупать вживую можно будет уже в этом году!
Вывод: плюсы, недостатки, потенциал
Сравнение с аналогами (без углубления, с другими продуктами вы точно знакомы): В отличие от Яндекс Метрики или Roistat, которые фокусируются на пост-анализе, AdSensor предлагает проактивные решения и ИИ-гипотезы, учитывающие исторические результаты, изменения в рекламе и внешние факторы. Мало того, любую и каждую гипотезу ИИ отслеживает отдельно с момента формирования, учитывая вообще все изменения.
Слушайте, это почти третий закон Кларка: любая достаточно развитая технология неотличима от магии. Тот самый случай, когда ИИ работает не генеративно, а аналитически, обрабатывая и учитывая столько данных и параметров, сколько не сможет уместиться ни в голове одного маркетолога, ни в головах целой команды.
Отдельно уточню: это не означает, что можно создать изначально кривые объявления и плохо настроенные кампании и ждать чуда, нажав пару кнопок. Голова на плечах и прямые руки никогда не помешают, но, обладая всем этим, можно усилить себя или команду ещё одним сотрудником, обладающим колоссальными возможностями. И работает он без обеда и выходных (-:
Но ничто не идеально, есть у AdSensor и слабые стороны:
- отсутствие интеграций с CRM. и другими каналами сбора важных данных;
- нет данных по In-App-трафику, медийной рекламе;
- нет мониторинга SEO
Впрочем, это, скорее, одна из задачек как перспектива роста и расширения функциональности. Знаю, что ребята уже работают на этим.
Ну и не забываем о разработке учёта внешних факторов: отключений мобильного интернета, погоды, каких-то чисто функциональных моментов — например, какие-то изменения на сайте, о которых, как обычно, маркетологу «забыли» рассказать, а он потом проводит расследование.
В общем, сервису точно есть куда расти и определённо видны направления этого роста — как ответ на растущие запросы рынка, но то, что уже сделано — колоссально, товарищи! Люблю функциональные продукты, которые к тому же позволяют существенно экономить время, а AdSensor ещё и нервы с деньгами бережёт 👍
Если хотите узнать, не косячит ли крепко маркетолог (или агентство) и не льются ли бюджеты направо и налево — всё можно узнать, от аналитики такого уровня и глубины, думаю, весьма непросто что-либо скрыть.
Нужно протестировать ваш сервис и рассказать о нём?
Пишите — @vadasl.