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
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
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