AI-система для арбітражу трафіку

Арбітражна команда одночасно працює з великою кількістю рекламних кампаній, оферів, прелендів і рекламних зв’язок. Щоб зрозуміти, куди варто спрямувати більше трафіку, а де потрібно зупинити витрати, баєрам доводиться регулярно переглядати велику кількість даних у рекламному трекері.

Для клієнта ми розробили AI-аналітичну систему, яка підключається до трекінгової системи, автоматично розраховує ключові маркетингові показники, знаходить аномалії та надсилає команді короткі висновки й рекомендації в Telegram.

У результаті баєрам більше не потрібно вручну перевіряти всі активні кампанії. Система самостійно підсвічує просідання, ризики перевитрати бюджету та рекламні зв’язки, які мають потенціал для масштабування.

Про клієнта

Клієнт працює у сфері арбітражу трафіку. Команда одночасно веде багато рекламних кампаній, тестує різні офери, рекламні зв’язки, посадкові сторінки та джерела трафіку.

Баєри постійно аналізують результати, щоб визначити:

• які кампанії працюють у межах очікуваних показників;
• де почалося просідання;
• які витрати не дають потрібного результату;
• що потрібно скоригувати або зупинити;
• які зв’язки мають потенціал для масштабування.

У цьому бізнесі швидкість реакції безпосередньо впливає на фінальний результат. Чим раніше команда помічає відхилення, тим швидше може скоригувати кампанію та зменшити ризик неефективних витрат.

Проблематика: ручний моніторинг великої кількості кампаній

До впровадження системи баєри регулярно перевіряли кампанії вручну. Для цього потрібно було відкривати рекламний трекер, переглядати показники кожної кампанії, порівнювати результати та самостійно шукати аномалії.

Основна складність полягала не лише в кількості даних. Значний час займала сама підготовка до прийняття рішення:

• знайти потрібні показники;
• порівняти їх із попередніми періодами;
• оцінити обсяг накопичених даних;
• розрахувати додаткові метрики;
• визначити, наскільки критичним є відхилення;
• зрозуміти, яка дія потрібна.

Поки відповідальна людина знаходила проблему, кампанія могла продовжувати витрачати бюджет без потрібного результату.

Також існував ризик, що команда сфокусується лише на проблемних кампаніях і не помітить зв’язки, які вже показують позитивну динаміку та готові до збільшення трафіку.

Клієнту був потрібен не ще один звіт із великою кількістю цифр, а система постійного контролю, яка сама знаходить важливі зміни та показує команді, на що звернути увагу.

Рішення: AI-аналітична система для моніторингу кампаній

Ми запропонували створити систему, яка підключається до рекламного трекера через API, отримує актуальні дані та перевіряє їх за погодженими бізнес-правилами.

Система не просто збирає статистику. Вона аналізує показники, визначає пріоритет ситуації та формує короткий висновок для команди.

У результаті баєр бачить не весь масив даних, а конкретні сигнали:

• яка кампанія потребує уваги;
• що саме змінилося;
• які показники вийшли за допустимі межі;
• наскільки критичною є ситуація;
• яку дію варто розглянути.

Окремо система підсвічує позитивну динаміку. Це допомагає швидше знаходити зв’язки, які можна додатково перевірити та масштабувати.

Головна особливість рішення в тому, що ми автоматизували не лише отримання даних. Ми перенесли в систему частину логіки досвідченого баєра: що потрібно перевірити, коли даних достатньо для висновку, які зміни є критичними та на що команда має відреагувати насамперед.

Як працює AI-система

1. Отримує дані з рекламного трекера

Система підключається до трекінгової платформи через API та отримує актуальні результати вибраних кампаній.

Аналіз може проводитися на різних рівнях:

• кампанія;
• рекламний потік;
• офер;
• посадкова сторінка;
• окрема рекламна зв’язка.

Для кожного об’єкта система отримує доступні показники: кліки, ліди, конверсії, депозити або продажі, витрати та дохід.

2. Структурує інформацію

Отримані дані приводяться до єдиного формату. Це дозволяє коректно порівнювати результати різних кампаній і використовувати однакову логіку розрахунків.

Перед аналізом система перевіряє, чи всі потрібні показники доступні та чи достатньо даних для висновку.

3. Розраховує ключові метрики

На основі отриманої статистики система автоматично розраховує:

• CPL;
• Lead CR;
• Deposit CR;
• ROI;
• прибуток;
• витрати;
• дохід;
• інші показники, які використовує команда.

Баєрам не потрібно вручну переносити інформацію в таблиці або додатково виконувати розрахунки.

4. Перевіряє кампанії за бізнес-правилами

Аналітичний модуль порівнює показники з визначеними критеріями та пороговими значеннями.

Система може визначити:

• що даних ще недостатньо для рішення;
• що після достатньої кількості кліків немає конверсій;
• що CPL перевищує допустимий рівень;
• що знизилася конверсія в лід або депозит;
• що кампанія витрачає бюджет без потрібного результату;
• що окремий офер або преленд працює слабше за інші;
• що рекламна зв’язка показує позитивну динаміку.

Також система порівнює актуальні результати з попередніми періодами. Це допомагає оцінювати не лише поточне значення показника, а і його зміну в часі.

5. Визначає пріоритет

Кожній ситуації присвоюється статус:

• нормальна робота;
• інформаційний сигнал;
• попередження;
• критична проблема.

Завдяки цьому команда розуміє, які кампанії потрібно перевірити першими, а які поки не потребують втручання.

6. Формує зрозумілий висновок

Після перевірки даних AI-модуль перетворює результати аналізу на коротке повідомлення.

Команда бачить:

• що сталося;
• які показники змінилися;
• чому система звернула увагу на кампанію;
• яку дію варто розглянути.

Приклад AI-висновку: система визначає пріоритетні проблеми та пропонує наступні дії для перевірки.

AI не вигадує цифри та не приймає рішення на основі неперевірених даних. Він формує висновок лише після того, як система отримала, структурувала та проаналізувала показники.

7. Надсилає повідомлення в Telegram

Результати надходять у робочий Telegram-канал.

Приклад live-звіту системи в Telegram із розподілом проблемних кампаній, streams, offers та landings.

Команді не потрібно постійно відкривати трекер і переглядати всі кампанії. Баєр отримує повідомлення лише тоді, коли система знаходить важливу зміну, ризик або можливість для росту.

8. Формує звітність

Система також створює структуровані CSV або Excel-звіти.

У звітах зберігаються:

• вихідні дані;
• розраховані метрики;
• статуси кампаній;
• знайдені відхилення;
• пріоритети;
• сформовані рекомендації.

Приклад структурованого звіту з маркетинговими метриками, статусами та результатами AI-аналізу.

Ці файли можна використовувати для детальнішого аналізу, перевірки історії та порівняння результатів.

9. Запускає аналіз за розкладом

Перевірку можна запускати вручну або автоматично за погодженим графіком, наприклад двічі на день.

Команда отримує регулярний контроль без необхідності щоразу запускати аналіз самостійно.

Як відбувалося впровадження AI-системи

Проаналізували поточний процес. Спочатку ми разом із клієнтом розібрали, як команда перевіряє кампанії та приймає рішення.

Визначили:

1. які показники контролюють баєри;
2. як часто вони проводять перевірку;
3. які метрики порівнюють;
4. що вважають критичним відхиленням;
5. коли кампанію потрібно зупинити;
6. у яких ситуаціях достатньо внести зміни;
7. за яких умов можна збільшувати обсяг трафіку;
8. які рішення система може рекомендувати;
9. які дії надалі можна буде автоматизувати.

Цей етап був важливим, оскільки універсальних правил для всіх кампаній не існує. Система мала враховувати реальну логіку роботи команди.

Визначили першочергові сценарії. Ми не намагалися одразу автоматизувати всі можливі ситуації.

Спочатку вибрали процеси, які:

• регулярно повторюються;
• забирають найбільше часу;
• мають зрозумілі критерії;
• найбільше впливають на результат;
• можна перевірити на реальних кампаніях.

Такий підхід дозволив швидше запустити першу робочу версію та перейти до тестування.

Налаштували інтеграцію та аналітичну логіку. Після підключення до рекламного трекера ми налаштували отримання, обробку та перевірку даних.

Для кожного сценарію визначили:

• які показники аналізувати;
• яку кількість даних вважати достатньою;
• які порогові значення використовувати;
• як оцінювати динаміку;
• коли формувати попередження;
• як визначати рівень критичності;
• яку рекомендацію показувати команді.

Протестували систему на реальних кампаніях. Під час тестування команда клієнта перевіряла:

• чи правильно система визначила проблему;
• чи достатньо даних для висновку;
• чи коректно встановлений пріоритет;
• чи зрозуміло сформульована рекомендація;
• чи відповідає висновок логіці досвідченого баєра.

Після кожної ітерації клієнт надавав зворотний зв’язок, а ми уточнювали правила та допрацьовували систему.

Які складнощі потрібно було врахувати

Різний контекст кампаній. Однакові показники можуть мати різне значення залежно від офера, джерела трафіку, обсягу даних і етапу тестування.

Наприклад, певний CPL для однієї кампанії може бути допустимим, а для іншої вже свідчитиме про неефективні витрати.Так само відсутність конверсій не завжди є критичною проблемою. Спочатку потрібно оцінити, чи накопичено достатньо кліків для обґрунтованого висновку.

Тому ми не використовували одне універсальне правило для всіх ситуацій. Логіка аналізу враховує контекст і різні сценарії роботи.

Зростання кількості кампаній. Рішення мало витримувати збільшення обсягу даних без пропорційного зростання ручної роботи.

Для цього систему побудували за модульним принципом. Надалі до неї можна додавати нові показники, джерела даних і сценарії аналізу без повної перебудови основної логіки.

Контроль з боку людини. На першому етапі система не отримала повний контроль над рекламними кампаніями.

Вона аналізує дані та формує рекомендацію, але остаточне рішення приймає відповідальна людина. Такий підхід дозволяє перевірити якість висновків і поступово підготувати систему до автоматичного виконання окремих стандартних дій.

Автоматизація може розширюватися лише для погоджених сценаріїв із чіткими правилами та обмеженнями.

Результати автоматизації моніторингу кампаній

Після впровадження клієнт отримав систему з прямою інтеграцією з рекламним трекером, автоматичним розрахунком маркетингових метрик, пошуком аномалій, AI-висновками, Telegram-повідомленнями та CSV/Excel-звітністю.

Уже на поточному етапі вдалося автоматизувати значну частину щоденної операційної роботи команди.

Система регулярно:

1. Отримує актуальні результати кампаній.
2. Розраховує ключові маркетингові показники.
3. Порівнює дані з визначеними критеріями та попередніми періодами.
4. Знаходить просідання, ризики та потенційні точки росту.
5. Визначає ситуації, які потребують першочергової уваги.
6. Формує короткі висновки та рекомендації.
7. Надсилає повідомлення у робочий Telegram-канал.

Баєрам більше не потрібно вручну переглядати всі активні кампанії та самостійно шукати серед великої кількості даних просідання, ризики або можливості для масштабування.

У результаті команда:

1. витрачає менше часу на ручний моніторинг;
2. швидше бачить критичні зміни;
3. раніше помічає кампанії, які витрачають бюджет без результату;
4. швидше знаходить рекламні зв’язки з потенціалом для масштабування;
5. фокусується на прийнятті рішень, а не на зборі та перевірці даних;
6. отримує системний контроль без збільшення операційного навантаження.

Рішення зняло з команди значну частину повторюваної роботи та зробило процес контролю кампаній швидшим, зрозумілішим і системнішим.

Які бізнес-переваги отримав клієнт

Клієнт отримав не черговий звіт із великою кількістю цифр, а інструмент регулярного контролю, який допомагає команді швидше реагувати на зміни.

Скорочення ручної роботи баєрів. Система самостійно отримує дані, розраховує метрики та проводить первинний аналіз.Команді не потрібно витрачати час на постійний перегляд усіх активних кампаній.

Швидше виявлення просідань. Критичні зміни підсвічуються автоматично. Це зменшує ризик того, що проблемна кампанія залишиться непоміченою та продовжить витрачати бюджет.

Контроль динаміки. Система аналізує показники в розрізі визначеного періоду та порівнює їх із попередніми результатами. Це допомагає бачити не лише поточний стан кампанії, а й напрямок її руху.

Зменшення ризику неефективних витрат. Команда швидше отримує сигнали про кампанії, офери або рекламні зв’язки, які витрачають бюджет без достатнього результату. Остаточне рішення приймає баєр, але необхідна інформація потрапляє до нього значно швидше.

Швидший пошук точок масштабування. Система підсвічує не лише проблеми, а й позитивну динаміку. Команда може швидше визначати рекламні зв’язки, на які варто спрямувати більше трафіку.

Єдина логіка аналізу для всієї команди. Попередження формуються за погодженими критеріями. Це зменшує залежність результату від того, хто саме перевіряв кампанію, скільки часу мала людина та які показники вона вирішила переглянути.

Масштабування без пропорційного розширення команди. Кількість кампаній може зростати, але обсяг ручної перевірки не збільшується в тій самій пропорції. Система продовжує аналізувати дані та показує команді лише ті ситуації, які потребують уваги.

Основа для подальшої автоматизації. Після підтвердження якості рекомендацій частину типових рішень можна буде виконувати автоматично. При цьому автоматизація залишатиметься контрольованою: система діятиме лише за погодженими сценаріями та визначеними обмеженнями.

Головна особливість рішення. У цьому проєкті ми автоматизували не лише збір статистики або формування звітів.

Ми перенесли в систему частину логіки роботи досвідченого спеціаліста:

• що потрібно перевірити;
• які показники порівняти;
• коли даних достатньо для висновку;
• де бізнес може втрачати гроші;
• які зміни потребують негайної реакції;
• яку кампанію потрібно детальніше перевірити;
• де є можливість для масштабування.

Фактично клієнт отримав AI-помічника, який регулярно контролює рекламні кампанії, знаходить важливі зміни та допомагає команді швидше приймати рішення.

На першому етапі всі рекомендації проходять перевірку людиною. Надалі система може взяти на себе частину повторюваних дій за чітко визначеною та погодженою логікою.

Потрібно автоматизувати аналіз даних у вашому бізнесі?

Якщо ваша команда регулярно перевіряє велику кількість показників, порівнює результати та вручну шукає відхилення, частину цієї роботи можна передати AI-системі. Ми можемо підключити рішення до ваших робочих інструментів, налаштувати потрібні правила аналізу та створити зрозумілу систему сповіщень для команди.

На консультації розберемо поточний процес, знайдемо операції, які забирають найбільше часу, та визначимо, як їх можна автоматизувати.

Тисніть кнопку «Обговорити проєкт» і залишайте заявку.