Выгрузки из рекламных кабинетов копятся, бюджеты тратятся, а четкого понимания, что работает, а что нет, так и не приходит. Знакомая ситуация? Кажется, что в горе цифр и отчетов из Яндекс.Директа или VK Рекламы можно утонуть, так и не найдя нужные инсайты. Это расстраивает и демотивирует.
Многие видят в нейросетях вроде ChatGPT или Gemini волшебную палочку. Кажется, достаточно загрузить данные и попросить “проанализировать”, как ИИ тут же выдаст готовый план по спасению мира и увеличению ROI в десять раз. К сожалению, реальность несколько сложнее. Без правильного подхода вы получите лишь общие фразы.
Но не стоит отчаиваться. Проблема не в ИИ, а в том, как мы с ним общаемся. Эта статья призвана стать вашим заботливым проводником в мир эффективного анализа. Здесь собраны не просто команды, а полноценные, продуманные промпты для анализа кампаний, которые помогут превратить нейросеть в вашего личного, сверхпродуктивного маркетолога-аналитика.
Что вы найдете в этом материале:
- Разбор главных ошибок, которые мешают получать от ИИ полезные ответы.
- Принципы построения “умного” промпта, который заставит нейросеть думать в нужном вам направлении.
- 24 готовых, полноформатных промпта для разных задач: от общей диагностики до поиска точек роста.
- Рекомендации по встраиванию ИИ-аналитики в вашу рутинную работу.
Цель этой статьи — не просто дать вам “рыбу”, но и научить “ловить” инсайты самостоятельно, используя мощь современных языковых моделей. Давайте вместе разберемся, как это сделать правильно и безболезненно.
Главные ошибки: почему ИИ выдает бесполезные ответы
Прежде чем переходить к готовым решениям, важно понять, почему стандартные подходы часто не работают. Многие начинающие пользователи наступают на одни и те же грабли, а потом разочаровываются в технологии. Давайте разберем три самых распространенных заблуждения, которые ведут к провалу.
Ошибка 1: Слишком общие и расплывчатые запросы
Это самая частая и самая губительная ошибка. Запросы вроде “Проанализируй мою рекламную кампанию” или “Найди проблемы в отчете” для нейросети звучат как “Пойди туда, не знаю куда, принеси то, не знаю что”. У ИИ нет вашего опыта, он не знает целей вашего бизнеса и не понимает контекста.
Причина провала: Отсутствие конкретики заставляет модель додумывать за вас. Она выдаст набор самых общих и очевидных рекомендаций, которые можно найти в любой статье для новичков: “улучшайте CTR”, “работайте над качеством объявлений”, “оптимизируйте бюджет”. Ценность такой “аналитики” стремится к нулю, потому что она не привязана к вашей уникальной ситуации.
Как избежать: Всегда четко формулируйте, что именно вы хотите получить. Не “проанализируй”, а “сегментируй аудиторию по возрастным группам и сравни их коэффициент конверсии”, не “найди проблемы”, а “найди 5 ключевых слов с самым высоким расходом, но без конверсий за последние 14 дней”.
Ошибка 2: Отсутствие необходимого контекста
Представьте, что вы нанимаете нового аналитика и даете ему экспорт из рекламного кабинета со словами “Разберись”. Он ничего не знает о вашем продукте, целевой аудитории, маржинальности, сезонности и прошлых акциях. Сколько времени у него уйдет, чтобы начать давать осмысленные советы? Много. С ИИ всё точно так же.
Причина провала: Нейросеть, не имея контекста, анализирует цифры в вакууме. Она может предложить отключить дорогую кампанию, не зная, что эта кампания имиджевая и ее цель — не прямые продажи, а повышение узнаваемости. Или порекомендует сфокусироваться на группе “Женщины 25-34”, не зная, что основной покупатель — мужчина, который выбирает подарок.
Как избежать: Каждый раз, когда вы даете ИИ задачу, снабжайте его минимально необходимым контекстом. Это основа для качественного анализа.
Что стоит включать в контекст:
- Цель кампании: продажи, лиды, трафик, узнаваемость?
- Краткое описание продукта/услуги: что вы продаете и кому?
- Целевая аудитория: кто ваши основные клиенты?
- Важные бизнес-метрики: допустимая стоимость лида (CPL), желаемый ROI, LTV клиента.
- Период анализа: за какой срок вы предоставляете данные.
Ошибка 3: Слепое доверие результатам
Нейросеть — это невероятно мощный инструмент, но не оракул. Она может допускать ошибки, неправильно интерпретировать данные или, как говорят специалисты, “галлюцинировать” — придумывать факты, которых нет в исходных данных. Конечно, можно верить, что ИИ никогда не ошибается, особенно когда его выводы совпадают с вашими ожиданиями. Но это опасный путь.
Причина провала: Принятие выводов ИИ за чистую монету без перепроверки может привести к катастрофическим последствиям. Например, модель может ошибочно связать падение продаж с новой рекламной кампанией, в то время как истинная причина — технические проблемы на сайте или старт акции у конкурента. Действуя на основе ложной предпосылки, вы рискуете усугубить ситуацию.
Как избежать: Всегда относитесь к выводам нейросети как к гипотезам, которые требуют проверки. ИИ отлично справляется с поиском аномалий и неочевидных корреляций, но задача человека — проверить эти связи и найти реальные причинно-следственные цепочки. Используйте ИИ как помощника, который подсвечивает интересные моменты, а не как начальника, который отдает приказы.
Практический пример:
ИИ говорит: “Кампания по запросу ‘купить слона недорого’ неэффективна, так как у нее низкий CTR”. Ваша задача — не отключать ее сразу, а проверить: может, это новый запрос, и по нему еще мало статистики? Или это брендовый запрос конкурента, который вы перехватываете, и там CTR всегда будет ниже? Или может быть объявление составлено неудачно? Ответ ИИ — это начало расследования, а не его конец.
Анатомия “умного” промпта: создаем идеальное ТЗ для ИИ
Чтобы избежать перечисленных выше ошибок, нужно научиться составлять промпты, которые не оставляют нейросети шанса на неверную интерпретацию. Хороший промпт — это, по сути, четкое техническое задание. Он состоит из нескольких обязательных блоков.
1. Роль (Role)
Это первое, с чего стоит начинать. Вы задаете нейросети определенную роль, чтобы настроить ее на нужный лад. Это помогает сфокусировать ее “мышление” и стиль ответа.
“Представь, что ты — старший маркетолог-аналитик с 10-летним опытом в e-commerce”.
“Действуй как специалист по контекстной рекламе, который проводит аудит для нового клиента”.
Задание роли — это не просто игра, это мощный инструмент управления поведением модели. Она начинает использовать более профессиональную лексику и опираться на паттерны, свойственные указанной роли.
2. Контекст (Context)
Мы уже говорили об этом, но повторение — мать учения. Этот блок предоставляет ИИ всю необходимую фоновую информацию. Чем он полнее, тем точнее будет анализ.
“Контекст: Я анализирую рекламные кампании для интернет-магазина спортивного питания ‘СилаПро’. Цель — увеличение онлайн-продаж. Целевая аудитория — мужчины 25-45 лет, занимающиеся силовыми видами спорта. Допустимая CPL — 800 рублей. Данные предоставлены за период с 1 по 30 июня”.
3. Задача (Task)
Самая важная часть. Здесь вы предельно конкретно описываете, что именно должна сделать нейросеть. Используйте глаголы действия и четкие критерии.
“Задача: Проанализируй предоставленные данные и составь таблицу. В таблице сравни 5 самых расходных кампаний по следующим метрикам: Расход, CPC, CTR, Количество конверсий, CR, CPL. Найди кампании, где CPL превышает допустимый уровень в 800 рублей”.
4. Данные (Data)
Здесь вы вставляете саму информацию для анализа. Обычно это скопированная таблица из Яндекс.Метрики, Google Analytics или рекламного кабинета.
“Вот данные в формате ‘Кампания | Расход | Клики | Показы | Конверсии’:
Кампания А | 50000 | 1000 | 50000 | 20
Кампания Б | 45000 | 800 | 40000 | 50
…”
5. Формат ответа (Format)
Укажите, в каком виде вы хотите получить результат. Это экономит время и избавляет от необходимости дополнительно форматировать ответ.
“Формат ответа: Сначала предоставь итоговую таблицу. После таблицы дай краткие выводы по каждой кампании, которая не соответствует KPI. Заверши свой ответ тремя конкретными рекомендациями по оптимизации”.
Чек-лист для создания идеального промпта
Прежде чем нажать “Enter”, проверьте свой промпт по этому списку:
- Задана ли нейросети конкретная роль?
- Предоставлен ли достаточный контекст (продукт, цель, ЦА, KPI)?
- Задача сформулирована четко, конкретно и однозначно?
- Предоставлены ли все необходимые данные для анализа?
- Указан ли желаемый формат и структура ответа?
- Исключены ли двусмысленные и общие формулировки?
Если на все вопросы ответ “да” — вы на верном пути к получению ценных инсайтов.
24 готовых промпта для анализа кампаний: от диагностики до оптимизации
Теперь перейдем к практике. Ниже представлены 24 полноформатных промпта, разделенных на четыре логических блока. Каждый промпт построен по принципам, описанным выше. Вы можете копировать их, подставлять свои данные и получать результаты.
Часть 1: Общая диагностика и поиск проблем (Промпты 1-6)
Эта группа промптов предназначена для быстрого обзора состояния рекламных кампаний и выявления самых очевидных проблем и точек роста.
Промпт 1: Сводный отчет о здоровье аккаунта
Роль: Ты — опытный PPC-специалист, проводящий экспресс-аудит рекламного аккаунта для нового клиента.
Контекст: Анализируется аккаунт [название платформы, например, Яндекс.Директ] для проекта [краткое описание проекта, например, “интернет-магазин термосов”]. Период анализа: [укажите период, например, “последние 30 дней”]. Основная цель кампаний — [укажите цель, например, “получение онлайн-заказов”]. Ключевой KPI: [укажите KPI, например, “стоимость заказа (CPO) не выше 1000 рублей”].
Задача: Проанализируй предоставленные данные по кампаниям. Подготовь сводный отчет о “здоровье” аккаунта. Выяви 3 главных положительных момента (что работает хорошо) и 3 главные проблемы (что требует немедленного внимания). Для каждой проблемы предложи гипотезу о ее причине.
Данные: [Вставьте сюда сводную таблицу из рекламной системы с основными метриками по каждой кампании: Название кампании, Статус, Расход, Показы, Клики, CTR, CPC, Конверсии, CR, Стоимость конверсии].
Формат ответа:
1. Общий вывод о состоянии аккаунта (оценка по 5-балльной шкале).
2. Раздел “Что работает хорошо” (список из 3 пунктов с кратким пояснением).
3. Раздел “Проблемные зоны” (список из 3 пунктов с описанием проблемы и возможной причиной).
Промпт 2: Поиск “пожирателей бюджета”
Роль: Ты — скрупулезный аналитик, которому поручили найти неэффективные траты в рекламном бюджете.
Контекст: Компания [название] продает [продукт/услуга]. Рекламный бюджет ограничен. Важно максимально эффективно использовать каждую копейку. Целевое действие — [опишите конверсию, например, “заполнение формы на сайте”].
Задача: На основе данных по ключевым словам/объявлениям/аудиториям, найди 5-10 элементов (ключевых слов, объявлений и т.д.), которые потратили больше всего денег [укажите порог, например, “более 1000 рублей”], но не принесли ни одной конверсии. Также найди элементы с аномально высокой стоимостью конверсии (в 3 и более раз выше средней по аккаунту).
Данные: [Вставьте отчет по ключевым словам или площадкам с метриками: Ключевое слово/Площадка, Расход, Конверсии, Стоимость конверсии].
Формат ответа:
1. Таблица “Пожиратели бюджета без конверсий” (Элемент, Расход).
2. Таблица “Элементы с аномально дорогой конверсией” (Элемент, Стоимость конверсии, Средняя по аккаунту).
3. Краткий комментарий с возможными причинами такой ситуации для каждой группы (например, нерелевантный трафик, проблемы с посадкой, неверная ставка).
Промпт 3: Анализ динамики ключевых метрик (WoW/MoM)
Роль: Ты — аналитик в performance-агентстве. Ты готовишь еженедельный/ежемесячный отчет для клиента, показывая динамику и объясняя ее причины.
Контекст: Сравниваются два периода: [период 1, например, “1-7 июня”] и [период 2, например, “8-14 июня”]. Важно понять, что изменилось и почему.
Задача: Сравни ключевые метрики (Расход, Клики, CTR, CPC, Конверсии, CR, CPL/CPO) за два периода. Рассчитай процентное изменение для каждой метрики. Определи, какие метрики показали значительное улучшение или ухудшение (более чем на 15%). Для каждого значительного изменения предложи 2-3 возможные причины (например, сезонность, действия конкурентов, изменения в настройках, выгорание аудитории).
Данные: [Вставьте две таблицы с одинаковым набором метрик за два разных периода].
Формат ответа:
1. Сводная таблица сравнения с колонкой “Изменение, %”.
2. Раздел “Ключевые изменения” с анализом каждого значительного отклонения и списком вероятных причин.
Промпт 4: Сравнение эффективности Поиска и РСЯ/КМС
Роль: Ты — наставник, объясняющий молодому специалисту разницу в подходах к Поисковым кампаниям и кампаниям в сетях (РСЯ/КМС).
Контекст: В аккаунте запущены кампании на Поиске и в РСЯ для продвижения [продукт/услуга]. Необходимо оценить их эффективность и понять роль каждого канала.
Задача: Проанализируй и сравни эффективность кампаний на Поиске и в РСЯ. Обрати внимание на типичные различия в метриках (CTR, CPC, CR). Объясни, почему эти метрики различаются для данных типов кампаний. Сделай вывод, какой из каналов лучше справляется с задачей [ваша основная цель, например, “привлечения дешевых лидов”], а какой может работать на другие цели (например, “увеличение охвата и узнаваемости”).
Данные: [Вставьте сводные данные, сгруппированные по типу кампаний: Поиск и РСЯ. Метрики: Расход, Показы, Клики, CTR, CPC, Конверсии, CR, Стоимость конверсии].
Формат ответа:
1. Сравнительная таблица “Поиск vs. РСЯ”.
2. Объяснение причин различий в ключевых метриках (например, “Низкий CTR в РСЯ — это нормально, потому что…”).
3. Вывод о роли и эффективности каждого канала в рамках общей стратегии.
Промпт 5: Анализ упущенных показов (Lost IS)
Роль: Ты — стратег, который ищет точки роста. Твоя задача — найти, где компания теряет потенциальный трафик и почему.
Контекст: Анализируются поисковые кампании. Важно понять, сколько еще качественного трафика можно получить.
Задача: Проанализируй данные по доле упущенных показов из-за бюджета и рейтинга (Impression Share Lost due to Budget/Rank). Найди кампании и группы объявлений с наибольшим процентом потерь. Для потерь из-за бюджета предложи решение (перераспределение или увеличение бюджета). Для потерь из-за рейтинга предложи план действий по его улучшению (повышение релевантности, CTR, качества посадочной страницы).
Данные: [Вставьте отчет из рекламной системы, включающий метрики: “Процент полученных показов”, “Процент потерянных показов (бюджет)”, “Процент потерянных показов (рейтинг)”]
Формат ответа:
1. Список кампаний с потерями из-за бюджета > 10% и рекомендация.
2. Список кампаний с потерями из-за рейтинга > 10% и пошаговый план по улучшению рейтинга.
3. Общий вывод о потенциале масштабирования.
Промпт 6: Оценка качества трафика по показателям вовлеченности
Роль: Ты — веб-аналитик, который не верит слепо в конверсии, а смотрит на поведение пользователей на сайте.
Контекст: Необходимо понять, какие кампании приводят не просто клики, а заинтересованную аудиторию, даже если она не конвертируется сразу.
Задача: Сопоставь данные из рекламной системы с данными из системы веб-аналитики (Яндекс.Метрика, Google Analytics). Сравни кампании не только по CR, но и по поведенческим метрикам: Показатель отказов, Глубина просмотра, Время на сайте. Найди кампании с хорошими поведенческими, но низким CR, и наоборот. Предложи гипотезы, почему так происходит.
Данные: [Вставьте сводный отчет, объединив данные из двух систем. Колонки: Кампания, Клики, CR, Стоимость конверсии, Показатель отказов, Глубина просмотра, Время на сайте].
Формат ответа:
1. Таблица с объединенными данными.
2. Сегмент “Качественный, но неконвертируемый трафик”: список кампаний с низким отказом и высоким временем на сайте, но низким CR. Гипотеза: проблема в посадочной странице, форме заказа.
3. Сегмент “Некачественный трафик”: список кампаний с высоким показателем отказов. Гипотеза: нерелевантное объявление, нецелевые ключевые слова.
Часть 2: Анализ аудитории и сегментации (Промпты 7-12)
Эта группа промптов поможет вам глубже понять, кто ваши клиенты, и найти наиболее прибыльные сегменты аудитории.
Промпт 7: Анализ эффективности по полу и возрасту
Роль: Ты — маркетолог, который хочет персонализировать рекламу и говорить с каждой группой аудитории на ее языке.
Контекст: Проект [название], продукт [название]. Важно понять, есть ли значимые различия в поведении мужчин и женщин разных возрастов.
Задача: Проанализируй данные в разрезе демографических сегментов (пол + возраст). Найди наиболее и наименее конверсионные группы. Сравни их стоимость конверсии со средней по аккаунту. Дай рекомендации по корректировке ставок для самых эффективных и самых неэффективных сегментов. Предложи идеи для адаптации креативов под самую прибыльную группу.
Данные: [Вставьте демографический отчет с метриками: Сегмент (например, “Мужчины 25-34”), Расход, Клики, Конверсии, Стоимость конверсии].
Формат ответа:
1. Рейтинг демографических сегментов по стоимости конверсии (от лучшего к худшему).
2. Рекомендации по корректировке ставок (например, “Для сегмента ‘Женщины 35-44’ рекомендую повышающую корректировку +20%”).
3. 2-3 идеи для рекламных сообщений, нацеленных на самый эффективный сегмент.
Промпт 8: Анализ эффективности по геолокации
Роль: Ты — региональный менеджер по маркетингу, планирующий экспансию или оптимизацию в разных регионах.
Контекст: Компания работает по всей России, но есть подозрение, что эффективность рекламы сильно зависит от региона.
Задача: Проанализируй данные в разрезе регионов (городов/областей). Найди топ-5 самых прибыльных регионов (по количеству и стоимости конверсий) и топ-5 самых убыточных. Предложи гипотезы, объясняющие такие различия (конкуренция, спрос, логистика, ценообразование). Дай рекомендации: стоит ли масштабировать присутствие в прибыльных регионах или пытаться оптимизировать убыточные.
Данные: [Вставьте географический отчет с метриками: Регион, Расход, Клики, Конверсии, Стоимость конверсии].
Формат ответа:
1. Таблица “Топ-5 прибыльных регионов”.
2. Таблица “Топ-5 проблемных регионов”.
3. Стратегические рекомендации по работе с каждой из этих групп регионов.
Промпт 9: Анализ по типам устройств
Роль: Ты — UX/UI-специалист и маркетолог в одном лице. Ты хочешь понять, насколько сайт удобен для пользователей с разных устройств.
Контекст: В современном мире важно понимать, как ведут себя пользователи на десктопах, планшетах и мобильных устройствах.
Задача: Сравни эффективность рекламы и поведение пользователей на десктопах, мобильных и планшетах. Обрати внимание на CTR, CPC, CR и стоимость конверсии. Если есть сильный перекос (например, много трафика с мобильных, но CR в разы ниже, чем на десктопе), проанализируй возможные причины. Это может быть проблемой юзабилити мобильной версии сайта (неудобная форма, медленная загрузка) или особенностью поведения пользователей (с мобильных ищут информацию, а покупают с десктопа).
Данные: [Вставьте отчет по типам устройств с метриками: Устройство, Расход, Клики, CTR, CPC, Конверсии, CR, Стоимость конверсии].
Формат ответа:
1. Сравнительная таблица “Десктоп vs. Мобильные vs. Планшеты”.
2. Анализ аномалий: если CR на мобильных значительно ниже, предложи чек-лист для проверки мобильной версии сайта (скорость загрузки, удобство навигации, адаптивность форм).
Промпт 10: Поиск пересечений аудиторий
Роль: Ты — медиапланер, который хочет избежать “каннибализации” аудитории и лишних трат.
Контекст: В аккаунте запущено множество кампаний с разными таргетингами (по ключевым словам, по интересам, ретаргетинг).
Задача: Проанализируй, какие сегменты аудитории пересекаются в разных кампаниях. Оцени, не конкурируют ли твои собственные кампании между собой за одного и того же пользователя, повышая ставки. Предложи стратегию по исключению аудиторий, чтобы сделать таргетинг более точным (например, из кампании по интересам исключить тех, кто уже был на сайте и попал в ретаргетинг).
Данные: [Здесь может потребоваться специальный отчет из аналитической системы или описание настроек таргетинга в кампаниях. Например: “Кампания 1 таргетируется на ‘Интересы: Фитнес’. Кампания 2 — ретаргетинг на всех посетителей сайта. Кампания 3 — по ключам ‘купить протеин’.”].
Формат ответа:
1. Карта пересечений аудиторий (можно в виде текста).
2. Рекомендации по взаимным исключениям для 2-3 самых очевидных случаев.
3. Объяснение, почему это поможет снизить CPC и повысить релевантность.
Промпт 11: Анализ look-alike аудиторий
Роль: Ты — специалист по таргетированной рекламе, который ищет новые сегменты для масштабирования.
Контекст: Были созданы look-alike (похожие) аудитории на основе [укажите источник, например, “базы клиентов” или “посетителей, совершивших покупку”] с разным процентом охвата (1%, 2%, 5%).
Задача: Сравни эффективность look-alike аудиторий с разным процентом охвата. Определи, какой процент дает оптимальное соотношение между стоимостью конверсии и объемом аудитории. Сделай вывод, до какого уровня охвата имеет смысл масштабироваться, а где аудитория становится слишком “размытой” и неэффективной.
Данные: [Вставьте отчет по look-alike аудиториям с метриками: Название аудитории (LAL 1%, LAL 2%…), Охват, Расход, Конверсии, Стоимость конверсии].
Формат ответа:
1. Таблица сравнения LAL-аудиторий.
2. График (текстовое описание), показывающий зависимость стоимости конверсии от процента охвата.
3. Рекомендация по оптимальному проценту LAL для данного источника.
Промпт 12: Сегментация по RFM-анализу
Роль: Ты — CRM-маркетолог, который хочет реактивировать старых клиентов и повысить лояльность новых.
Контекст: У компании есть база клиентов с историей их покупок. Необходимо использовать эти данные для более умного ретаргетинга.
Задача: Проведи RFM-анализ (Recency, Frequency, Monetary) на основе предоставленных данных о клиентах. Раздели базу на сегменты (например, “Лояльные”, “Спящие”, “Новички”, “VIP”, “На грани ухода”). Для каждого сегмента предложи свою стратегию ретаргетинга: какое сообщение им показать и какой продукт предложить.
Данные: [Вставьте выгрузку из CRM с анонимизированными данными: ID клиента, Дата последней покупки, Количество покупок, Сумма всех покупок].
Формат ответа:
1. Описание выделенных RFM-сегментов и их характеристик.
2. Таблица “Стратегия ретаргетинга по RFM-сегментам” с колонками: Сегмент, Характеристика, Цель ретаргетинга, Рекламное сообщение, Предложение/Оффер.
Часть 3: Анализ креативов и объявлений (Промпты 13-18)
Здесь мы выясним, какие тексты, изображения и призывы к действию работают лучше всего.
Промпт 13: A/B-тест объявлений
Роль: Ты — копирайтер и дизайнер, который хочет понять, какой креатив “цепляет” аудиторию лучше.
Контекст: В одной группе объявлений запущены 2-3 варианта с одинаковыми настройками, но разными текстами/изображениями.
Задача: Проанализируй результаты A/B-теста объявлений. Сравни их по CTR и CR. Определи объявление-победитель. Проанализируй, чем именно (текст, призыв к действию, изображение, оффер) победитель отличается от проигравших. Сформулируй гипотезу, которую можно будет проверить в следующем тесте.
Данные: [Вставьте статистику по нескольким объявлениям из одной группы. Метрики: ID/Текст объявления, Показы, Клики, CTR, Конверсии, CR].
Формат ответа:
1. Таблица сравнения объявлений.
2. Вывод: “Объявление-победитель — [ID/Текст]”.
3. Анализ: “Победитель отличается от остальных тем, что в нем используется [описание отличия, например, ‘призыв к действию в повелительном наклонении’]”.
4. Гипотеза для следующего теста: “Проверить, действительно ли призыв к действию в повелительном наклонении работает лучше, запустив тест с вариантами ‘Купите’ vs ‘Покупайте’.”
Промпт 14: Анализ эффективности заголовков/текстов
Роль: Ты — лингвист-аналитик. Твоя задача — найти самые эффективные словесные конструкции.
Контекст: В аккаунте используется множество разных объявлений.
Задача: Проанализируй тексты 10 самых эффективных (по CTR и CR) и 10 самых неэффективных объявлений. Найди общие паттерны в формулировках, призывах к действию, использовании цифр, упоминании цены, ограничений по времени. Составь список “слов-магнитов” и “слов-отпугивателей” для данной тематики.
Данные: [Вставьте две таблицы: топ-10 и антитоп-10 объявлений с их текстами и метриками].
Формат ответа:
1. Таблица “Паттерны в успешных объявлениях” (Паттерн, Пример).
2. Таблица “Паттерны в провальных объявлениях” (Паттерн, Пример).
3. Списки “Слова-магниты” и “Слова-отпугиватели”.
4. Рекомендации по составлению текстов на основе анализа.
Промпт 15: Анализ эффективности визуальных креативов
Роль: Ты — арт-директор, который анализирует, какие изображения привлекают больше внимания и продаж.
Контекст: Анализируются кампании в РСЯ/КМС или социальных сетях, где главную роль играет визуал.
Задача: Проанализируй предоставленные данные по визуальным креативам. Сгруппируй их по общим признакам (например, “фото товара на белом фоне”, “люди, использующие продукт”, “яркая инфографика”, “видео-обзор”). Сравни средний CTR и CR для каждой группы. Сделай вывод, какой тип визуального контента работает лучше всего для данной аудитории и продукта.
Данные: [Вставьте таблицу, где для каждого креатива будет его краткое описание и метрики: Описание креатива, Группа, CTR, CR].
Формат ответа:
1. Сводная таблица эффективности по группам креативов.
2. Вывод о самом эффективном типе визуала.
3. Рекомендация для дизайнеров по созданию новых креативов.
Промпт 16: Анализ посадочных страниц
Роль: Ты — специалист по оптимизации конверсии (CRO). Ты ищешь “бутылочные горлышки” на пути пользователя к покупке.
Контекст: Разные объявления или кампании ведут на разные посадочные страницы (главная, страница категории, карточка товара, специальный лендинг).
Задача: Сравни эффективность разных посадочных страниц. Проанализируй их CR, показатель отказов и время на странице. Найди самые конверсионные и самые проблемные страницы. Для проблемных страниц предложи гипотезы, что может быть не так (нерелевантный контент, сложная навигация, отсутствие призыва к действию, медленная загрузка).
Данные: [Вставьте отчет по посадочным страницам из системы аналитики. Метрики: URL, Сеансы, CR, Показатель отказов, Время на странице].
Формат ответа:
1. Рейтинг посадочных страниц по CR.
2. Анализ 2-3 самых проблемных страниц с чек-листом возможных улучшений для каждой.
Промпт 17: Оценка соответствия “ключ-объявление-посадочная”
Роль: Ты — перфекционист, для которого релевантность — главное.
Контекст: Необходимо проверить, насколько логична и бесшовна воронка для пользователя.
Задача: Выбери 5-10 самых расходных ключевых слов. Для каждого из них проанализируй всю цепочку: 1) Поисковый запрос (интент пользователя). 2) Текст объявления, которое он видит. 3) Содержание посадочной страницы, на которую он попадает. Оцени релевантность на каждом шаге по 10-балльной шкале. Найди разрывы в цепочке (например, пользователь ищет “красные кроссовки 42 размера”, а попадает на общую страницу категории “Обувь”).
Данные: [Для этого промпта данные — это сами связки. Например: “Ключ: ‘купить iPhone 15 Pro Max’, Объявление: ‘iPhone 15 Pro Max в наличии! Скидки!’, Посадочная: /catalog/smartphones/”].
Формат ответа:
1. Анализ каждой связки с оценкой релевантности на каждом этапе.
2. Выделение “слабых звеньев” и рекомендации по их исправлению (например, “Для ключа ‘…’ создать отдельное объявление и вести на более релевантную страницу”).
Промпт 18: Анализ комментариев и реакций под постами (для соцсетей)
Роль: Ты — комьюнити-менеджер и аналитик, который “слушает” аудиторию.
Контекст: Продвижение через таргетированную рекламу в социальных сетях (например, VK Реклама).
Задача: Проанализируй комментарии под 5-10 самыми охватными рекламными постами. Проведи сентимент-анализ (определи тональность: позитивная, негативная, нейтральная). Выдели основные темы, которые волнуют пользователей (вопросы о цене, доставке, характеристиках, сравнение с конкурентами). Найди инсайты для улучшения продукта или рекламных сообщений.
Данные: [Вставьте выгрузку комментариев под несколькими постами].
Формат ответа:
1. Общий сентимент-анализ по каждому посту.
2. Топ-5 часто задаваемых вопросов или тем в комментариях.
3. Список из 3-5 инсайтов, полученных из комментариев (например, “Пользователи постоянно спрашивают о составе, стоит добавить эту информацию на креатив”).
Часть 4: Анализ бюджета и стратегий назначения ставок (Промпты 19-24)
Эта финальная часть поможет вам тратить деньги умнее и получать максимум от вашего бюджета.
Промпт 19: Анализ эффективности по времени суток и дням недели
Роль: Ты — аналитик, который ищет закономерности в поведении пользователей, чтобы оптимизировать расписание показов.
Контекст: Кампании работают круглосуточно, но есть подозрение, что в определенные часы или дни эффективность сильно меняется.
Задача: Проанализируй данные по конверсиям и их стоимости в разрезе дней недели и времени суток. Построй “тепловую карту” эффективности (можно в виде таблицы). Найди самые “горячие” (много дешевых конверсий) и самые “холодные” (мало или нет дорогих конверсий) часы. Дай рекомендации по корректировке ставок или отключению показов в неэффективное время.
Данные: [Вставьте отчет из аналитики с разбивкой по дням недели и часам. Метрики: День/Час, Клики, Конверсии, Стоимость конверсии].
Формат ответа:
1. Таблица “Тепловая карта конверсий” (строки — дни недели, столбцы — часы).
2. Выводы о пиках и спадах активности.
3. Конкретные рекомендации для временного таргетинга (например, “Повысить ставки на +15% в будни с 10:00 до 12:00, отключить показы с 02:00 до 06:00”).
Промпт 20: Анализ модели атрибуции
Роль: Ты — продвинутый веб-аналитик, объясняющий клиенту, почему нельзя судить об эффективности канала только по последнему клику.
Контекст: В воронке продаж участвует несколько каналов (контекстная реклама, SEO, соцсети, email). Стандартный отчет по последнему клику может недооценивать роль некоторых из них.
Задача: Сравни количество и ценность конверсий для контекстной рекламы по разным моделям атрибуции (Последний клик, Первый клик, Линейная, По позиции). Объясни, какую роль играет контекстная реклама на разных этапах воронки. Если по модели “Первый клик” у канала много конверсий, значит, он хорошо знакомит пользователей с продуктом. Если по “Последнему клику” — значит, он хорошо подталкивает к покупке.
Данные: [Вставьте отчет “Сравнение моделей атрибуции” из Google Analytics или Яндекс.Метрики].
Формат ответа:
1. Таблица сравнения количества конверсий по разным моделям атрибуции.
2. Вывод о роли канала: “Контекстная реклама чаще выступает в роли [ассистирующего/завершающего] канала, так как…”.
3. Рекомендация, почему важно учитывать ассоциированные конверсии при оценке ROI.
Промпт 21: Прогноз бюджета для достижения цели
Роль: Ты — медиапланер, готовящий прогноз для руководства.
Контекст: Стоит задача увеличить количество конверсий до [целевое значение, например, “500 в месяц”]. Текущий результат — [текущее значение, например, “200 в месяц”].
Задача: На основе исторических данных (средняя стоимость конверсии, текущий охват, процент упущенных показов) рассчитай, какой примерно бюджет потребуется для достижения цели в 500 конверсий. Учти возможный рост стоимости конверсии при масштабировании. Опиши риски и условия, при которых этот прогноз будет верен.
Данные: [Предоставьте текущие метрики: Месячный бюджет, Количество конверсий, Средняя стоимость конверсии, Процент полученных показов].
Формат ответа:
1. Расчет необходимого бюджета с пошаговым объяснением логики.
2. Раздел “Факторы риска”: что может помешать достижению цели (например, ограниченная емкость рынка, рост конкуренции).
3. Рекомендации по поэтапному увеличению бюджета с контролем ключевых метрик.
Промпт 22: Сравнение ручных и автоматических стратегий назначения ставок
Роль: Ты — специалист, который хочет понять, можно ли уже “доверить руль” автопилоту от Яндекса или Google.
Контекст: В аккаунте есть кампании с ручным управлением ставками и кампании с автоматическими стратегиями (например, “Оптимизация конверсий”, “Целевая доля рекламных расходов”).
Задача: Сравни результаты кампаний, работающих на ручных и автоматических стратегиях. Обрати внимание не только на стоимость конверсии, но и на стабильность результатов, затраты времени на управление, способность стратегии обучаться и улучшать показатели. Сделай вывод, для каких кампаний и при каких условиях (достаточное количество конверсий для обучения) автостратегии работают лучше.
Данные: [Вставьте данные по двум группам кампаний с одинаковыми целями, но разными стратегиями].
Формат ответа:
1. Сравнительная таблица “Ручные vs. Автоматические стратегии”.
2. Разбор плюсов и минусов каждого подхода в контексте данного аккаунта.
3. Рекомендация: каким кампаниям стоит перейти на автостратегию, а какие лучше оставить на ручном управлении и почему.
Промпт 23: Анализ кривой спроса (зависимость CPC от позиции)
Роль: Ты — экономный стратег, который ищет “золотую середину” между позицией показа и стоимостью клика.
Контекст: Анализируются поисковые кампании. Есть вечный вопрос: стоит ли переплачивать за первую позицию?
Задача: Проанализируй данные по кликам, CPC и конверсиям в зависимости от средней позиции показа. Оцени, насколько сильно растет CPC при переходе с 3-4 позиции на 1-2. Сравни CR для разных позиций. Сделай вывод, является ли борьба за топ-1 экономически оправданной в данном случае, или выгоднее держаться на более низких, но дешевых позициях, получая больше трафика за тот же бюджет.
Данные: [Вставьте отчет, где есть метрики: Средняя позиция, Клики, CPC, Конверсии, CR].
Формат ответа:
1. Таблица, показывающая зависимость метрик от позиции.
2. Вывод об оптимальной стратегии показа для данного проекта (например, “Борьба за топ-1 нецелесообразна, так как CPC возрастает на 150%, а CR — всего на 10%. Оптимальная стратегия — удерживать позицию 2-3”).
Промпт 24: Анализ влияния рекламных акций на эффективность
Роль: Ты — маркетолог-аналитик, который оценивает реальный эффект от промо-активностей.
Контекст: В периоде [даты акции] компания проводила акцию [описание акции, например, “скидка 20% на все”].
Задача: Сравни эффективность рекламных кампаний в период проведения акции с периодом до и после нее. Оцени, как изменились CTR (люди лучше кликают на объявления со скидкой?), CR (акция мотивирует к покупке?) и средний чек. Сделай вывод о том, была ли акция прибыльной, учитывая снижение маржинальности из-за скидки. Дай рекомендации для будущих промо.
Данные: [Вставьте данные за три периода: до, во время и после акции. Метрики: CTR, CR, Стоимость конверсии, Средний чек (если есть)].
Формат ответа:
1. Сравнительная таблица по трем периодам.
2. Расчет экономического эффекта от акции.
3. Выводы и рекомендации (например, “Акция привела к росту CR на 50%, что полностью окупило скидку. Рекомендуется проводить подобные акции раз в квартал”).
Заключение: ИИ — это ваш второй пилот, а не автопилот
Мы разобрали множество примеров и подходов. Главное, что стоит вынести из этой статьи — нейросеть является мощнейшим усилителем ваших собственных аналитических способностей, но не их заменой. Она может за секунды проделать работу, на которую у человека ушли бы часы: найти аномалии, сгруппировать данные, рассчитать динамику. Но интерпретировать эти находки, генерировать на их основе стратегические решения и, в конечном итоге, брать на себя ответственность — это по-прежнему задача человека.
Не бойтесь экспериментировать. Начните с самых простых промптов из этого списка, получите первые результаты и постепенно усложняйте задачи. Каждый успешный или неуспешный опыт общения с ИИ — это шаг к лучшему пониманию его возможностей и ограничений.
Ключевые выводы, которые стоит запомнить:
- Конкретика решает. Чем точнее и детальнее ваш запрос, тем полезнее ответ.
- Контекст — король. Всегда давайте ИИ фоновую информацию о вашем бизнесе и целях.
- Проверяйте, а не доверяйте. Используйте выводы ИИ как гипотезы для дальнейшего анализа.
- Начните с малого. Выберите одну проблемную кампанию и попробуйте проанализировать ее с помощью 2-3 промптов из этого руководства.
- Итерации — ключ к успеху. Редко когда идеальный промпт получается с первого раза. Уточняйте, дополняйте и переформулируйте свои запросы.
Используйте эти знания, чтобы превратить хаос данных в порядок инсайтов. Удачи в оптимизации ваших кампаний
