AI-система оптимизации рекламных кампаний

Рекомендательный движок для автоматического поиска успешных связок креативов, текстов и аудиторий

*MVP-система для компаний с объёмом 1000+ рекламных тестов в месяц

Цель проекта

Создание AI-помощника для поиска успешных рекламных связок и автоматизации тестирования

Текущая ситуация

  • Ручная обработка: Таргетологи вручную запускают ~1000 объявлений в месяц
  • Google-таблицы: Все данные заносятся и анализируются вручную
  • Множество переменных: Креатив + текст + аудитория + SKU — сотни комбинаций
  • Упущенные возможности: Специалист не видит скрытые закономерности из-за объёма работ
  • Нет масштабируемости: Система не растёт вместе с бизнесом
  • Человеческий фактор: 4 таргетолога не успевают охватить все перспективные связки

Что получите

  • Автоматический сбор данных: Интеграция с VK Ads API заменяет ручной ввод
  • Умная аналитика: Система находит закономерности, невидимые человеку
  • Персональные рекомендации: Каждый день — список перспективных связок для тестирования
  • База знаний: Накопление истории успешных комбинаций по SKU, креативам, текстам и аудиториям
  • Масштабирование: Возможность расширения на другие рекламные каналы (Яндекс.Директ, Telegram Ads)
  • Путь к автоматизации: MVP для перехода к полуавтоматическому, а затем полностью автоматическому запуску рекламы

Схема работы системы

1. Автоматический сбор данных из VK Ads

Интеграция через API: Система каждые N минут/часов подключается к VK Ads API и автоматически собирает все метрики: CTR, CPL, показы, клики, расход бюджета, статусы кампаний. Больше никаких ручных таблиц — всё в режиме реального времени.

2. Сопоставление с вашими данными

Карта креативов: Система связывает данные из VK Ads с вашей внутренней базой креативов (ID креатива, SKU, ниша, статус теста). Автоматически маркирует результаты как OK, Сомнительно или Не OK по заданным вами правилам.

3. Аналитическое ядро — поиск закономерностей

Оценщик связок: Система анализирует успешность креативов, текстов и аудиторий. Ранжирует связки по скорингу: CTR, CPL, конверсия в заявку, частота успешных повторений. Строит статистические модели для выявления неочевидных паттернов.

4. Рекомендации для таргетолога

Ежедневный отчёт: Таргетолог открывает систему и получает список рекомендаций: какие креативы протестировать с какими текстами и аудиториями. Система указывает, почему именно эта связка перспективна, на основе истории успешных тестов.

5. База успешных связок

Накопление знаний: Все успешные комбинации SKU + креатив + текст + аудитория сохраняются в базу. Чем чаще аудитория или текст встречаются в успешных связках — тем выше их приоритет в рекомендациях для новых тестов.

6. Обучение на реальных данных

Постоянное улучшение: С каждым новым тестом система становится умнее. Она запоминает, что работает для каждой ниши (ножи, сумки, карты) и предлагает всё более точные комбинации, экономя время таргетологов и увеличивая ROI.

Ключевые модули системы

Модуль 1: Интеграция и сбор данных

Замена Google-таблиц автоматизированным сбором:

  • Подключение к VK Ads API для автоматического сбора метрик (CTR, CPL, показы, клики, бюджеты, статусы)
  • Интеграция с вашей внутренней базой креативов (ID креатива, SKU, ссылка, ниша)
  • Автоматическое сопоставление рекламных кампаний с креативами и текстами
  • Система статусов: автоматическая маркировка тестов как OK / Сомнительно / Не OK
  • Создание нормализованного хранилища данных (Data Lake) для всей истории тестов
  • Возможность расширения на другие источники данных

Модуль 2: Аналитическое ядро

Поиск успешных закономерностей:

  • Анализ успешности креатива в целом по всем тестам
  • Анализ эффективности текста внутри каждого креатива
  • Оценка аудиторий через частоту успешных триггеров
  • Построение скоринга каждой связки: SKU + креатив + текст + аудитория
  • Статистические модели и вероятностные оценки (без ML на первом этапе)
  • Правила рекомендаций: система объясняет, почему предлагает именно эту комбинацию
  • Приоритизация с учётом истории: что хорошо работало на похожих SKU

Модуль 3: Панель таргетолога

Рабочий день пользователя:

  • Ежедневный отчёт: Сколько тестов прошло, их статусы, лучшие связки дня
  • Рекомендации: Список перспективных комбинаций для тестирования с обоснованием
  • Аномалии: Детекция падения CTR, роста CPL, выгорания креативов
  • База успешных связок: Просмотр истории по SKU, креативам, текстам, аудиториям
  • Фильтры и поиск: Быстрый поиск по ниши, SKU, периоду
  • Визуализация: Графики и метрики для анализа динамики

Примеры рекомендаций системы

Что видит таргетолог:

  • «Рекомендуем протестировать креатив 291 с текстом 44 и аудиторией M25–34: на 5 похожих SKU связка дала CTR выше на 17%»
  • «Аудитория F35–44 не тестировалась на SKU_ножи_115, хотя дала лучший CPL в категории СУМКИ»
  • «Текст 71 не использовался с креативами с высоким CTR — протестировать с креативом 162»
  • «Аудитория N5 показала результат выше медианы в 4 нишах — рекомендуем протестировать в нише КАРТЫ»
  • «Креатив 133 не запускался с аудиторией 'Молодые женщины 18–24', хотя эта аудитория топ-3 по CPL в вашей категории»

Этапы разработки и стоимость

Этап 1: MVP — Интеграция и базовая аналитика (42 дня) - 650 000 ₽

Задача: Создать рабочую систему сбора данных из VK Ads и базовый рекомендательный движок.

  • Аудит текущих процессов: Изучение текущих таблиц, воронок тестирования, метрик и критериев успеха
  • Анализ данных: Получение доступа к Google-таблицам, истории кампаний VK Ads, базе креативов и SKU
  • Проектирование архитектуры: Проектирование базы данных, API, логики рекомендаций
  • Интеграция с VK Ads API: Автоматический сбор метрик (CTR, CPL, показы, клики, бюджеты)
  • Модуль сопоставления: Связывание данных VK Ads с вашей базой креативов и SKU
  • Автоматическая разметка: Система статусов OK / Сомнительно / Не OK по заданным правилам
  • Аналитическое ядро: Скоринг связок, построение рейтингов креативов, текстов и аудиторий
  • База успешных связок: Хранилище истории с возможностью фильтрации и поиска
  • Веб-интерфейс для таргетолога: Ежедневный отчёт, список рекомендаций, просмотр истории
  • Логика рекомендаций: Алгоритмы поиска перспективных комбинаций на основе статистики

→ Критерий приемки: Работающая система автоматически собирает данные из VK Ads, сопоставляет с вашими креативами, строит рейтинги и выдаёт таргетологу список рекомендаций с обоснованием

Философия системы

Цель MVP: Это не попытка заменить таргетолога на первом этапе. Это — умный помощник, который видит закономерности в тысячах тестов и подсказывает, что попробовать дальше. Как опытный коллега, который помнит все 1000 объявлений за месяц и говорит: «Смотри, вот эта аудитория хорошо сработала там — попробуй здесь». С каждым тестом система становится умнее, и ваши таргетологи — эффективнее.

Этап 2: Расширенная аналитика и предобучение (28 дней) - 500 000 ₽

Задача: Углубить аналитические возможности, добавить прогнозирование и обучить систему на исторических данных.

  • Предобучение на исторических данных: Загрузка и обработка всей истории кампаний из Google-таблиц для максимальной точности с первого дня
  • Модуль прогнозирования CPL/CTR: Предсказание ожидаемых показателей для новых связок
  • Детекция аномалий: Автоматическое обнаружение падения CTR, роста CPL, выгорания креативов
  • Расширенная визуализация: Графики динамики, сравнение периодов, тренды по нишам
  • A/B тест рекомендаций: Возможность запускать параллельные тесты и сравнивать результаты
  • Экспорт отчётов: Выгрузка данных в Excel/PDF для презентаций
  • Настройка правил: Гибкая настройка критериев успеха и приоритетов

→ Критерий приемки: Система предобучена на исторических данных + добавлены прогнозы + детекция аномалий + расширенная аналитика и визуализация

Этап 3: Развертывание, документация и передача (14 дней) - 300 000 ₽

Задача: Развертывание системы на вашем сервере, полная передача кода и обучение команды.

  • Развертывание на сервере Заказчика: Установка и настройка всех компонентов
  • Передача исходного кода: Git-репозиторий в вашу собственность
  • Docker-контейнеры: Инструкции по развертыванию "с нуля" через Docker Compose
  • Техническая документация: Архитектура системы, схемы БД, описание API
  • Руководство администратора: Эксплуатация, обновление, резервное копирование
  • Руководство пользователя: Подробная инструкция для таргетологов
  • 4-часовой онлайн-воркшоп: Обучение технических специалистов
  • 2-часовой онлайн-воркшоп: Обучение таргетологов работе с системой

→ Критерий приемки: Система развернута на сервере + передан полный код + документация + проведено обучение команды

*Общий срок разработки MVP: 84 дня (12 недель / 3 месяца)

⚠️ Важно: Указанные бюджет и сроки являются предварительными и требуют уточнения после детального анализа. Предоставленных данных недостаточно для финальной оценки. Точная стоимость и сроки будут определены после аудита текущих процессов, доступа к Google-таблицам и истории кампаний VK Ads.

Финансовые детали

График платежей

Поэтапная оплата в течение 5 дней после подписания Акта приемки по этапу:

  • 650 000 ₽ — после приемки Этапа 1 (MVP: Интеграция и базовая аналитика)
  • 500 000 ₽ — после приемки Этапа 2 (Расширенная аналитика и предобучение)
  • 300 000 ₽ — после приемки Этапа 3 (Развертывание, документация и передача)

*Оплата производится только после успешного выполнения критериев приемки каждого этапа

Итого: 1 450 000 ₽

Операционные расходы

Ежемесячные затраты на инфраструктуру:

  • Сервер Linux: 3 000 ₽/месяц
  • База данных PostgreSQL: включено в стоимость сервера
  • VK Ads API: бесплатно
  • Итого: ~3 000 ₽/месяц

*Расчет для MVP-системы с одним рекламным каналом

Гарантии и поддержка

  • Гарантийный срок: 90 дней с даты сдачи системы
  • Безвозмездное устранение ошибок в гарантийный период
  • Передача полного исходного кода в ваш Git-репозиторий
  • Docker-контейнеры для развертывания
  • Полная техническая документация
  • 4-часовой воркшоп для технических специалистов
  • 2-часовой воркшоп для таргетологов

Возможность масштабирования

После MVP система может расти:

  • Этап 4: Добавление второго рекламного канала (Яндекс.Директ / Telegram Ads)
  • Этап 5: Полуавтоматический запуск объявлений через API
  • Этап 6: Полностью автоматический запуск кампаний без специалистов
  • Этап 7: Интеграция с системами сквозной аналитики

Стоимость и сроки каждого этапа обсуждаются отдельно после успешного запуска MVP

Передача результатов работ

Исходный код и развертывание

  • Полный исходный код в ваш Git-репозиторий
  • Подробные инструкции по развертыванию (README)
  • Docker-compose для развертывания "с нуля"
  • Комментированный код по стандартам

Документация и обучение

  • Техническая документация (архитектура, схемы БД, API)
  • Руководство администратора
  • Руководство пользователя для таргетологов
  • Обучающие материалы и видеоинструкции

Временные рамки

Общая продолжительность: 84 дня (12 недель / 3 месяца)

Этап 1 (42 дня)

  • MVP — Интеграция и базовая аналитика: Сбор данных из VK Ads + рекомендательный движок + панель таргетолога

Этап 2 (28 дней)

  • Расширенная аналитика и предобучение: Прогнозирование + детекция аномалий + обучение на исторических данных

Этап 3 (14 дней)

  • Развертывание и передача: Установка на сервер + документация + обучение команды
Старт 42 дн Этап 1 70 дн Этап 2 Запуск 84 дн

Еженедельные спринты

Каждый вторник проводятся онлайн-встречи, на которых мы демонстрируем промежуточные результаты и достигнутый функционал

  • День 42 (вторник, 6 недель): Приемка Этапа 1 — работающая MVP-система с интеграцией VK Ads и рекомендациями
  • День 70 (вторник, 10 недель): Приемка Этапа 2 — расширенная аналитика + прогнозирование + система предобучена
  • День 84 (вторник, 12 недель): Приемка Этапа 3 — система развернута + документация + обучение команды

Промежуточные встречи проводятся еженедельно для отчетности по прогрессу работ

Технологический стек

Интеграции и сбор данных

  • VK Ads API: Автоматический сбор метрик рекламных кампаний
  • REST API: Интеграция с вашей внутренней базой креативов
  • Webhook и Cron Jobs: Регулярный опрос данных каждые N минут
  • Data Pipeline: Нормализация и обогащение данных перед сохранением

Backend и база данных

  • Python + FastAPI: Основной бэкенд и REST API
  • PostgreSQL: Хранение всех данных: кампании, креативы, связки, метрики
  • Celery + Redis: Асинхронная обработка и кеширование
  • Pandas & NumPy: Статистический анализ и скоринг связок

Аналитическое ядро

  • Статистические модели: Вероятностные оценки успешности связок
  • Скоринг и ранжирование: Оценка креативов, текстов, аудиторий по метрикам
  • Rule-based рекомендации: Логика поиска перспективных комбинаций
  • Детекция аномалий: Обнаружение падения CTR, роста CPL, выгорания

Frontend и интерфейс

  • Vue.js 3: Современный frontend-фреймворк
  • Tailwind CSS: Стильный и адаптивный дизайн
  • Chart.js / Apex Charts: Визуализация данных и графики
  • Responsive Design: Работает на десктопе, планшете и смартфоне

Развертывание

  • Docker Swarm: Контейнеризация и оркестрация всей системы
  • Linux Server: Работа на вашем сервере
  • Nginx: Веб-сервер и reverse proxy
  • Git: Передача исходного кода в ваш репозиторий

Мониторинг и безопасность

  • Логирование: Детальные логи всех операций
  • Backup: Автоматическое резервное копирование БД
  • SSL/TLS: Защищённое соединение
  • JWT-авторизация: Безопасный доступ для пользователей