AI-система для арбитража трафика

Арбитражная команда одновременно работает с большим количеством рекламных кампаний, офферов, прелендов и рекламных связок. Чтобы понять, куда стоит направить больше трафика, а где необходимо остановить расходы, байерам приходится регулярно просматривать большое количество данных в рекламном трекере.

Для клиента мы разработали AI-аналитическую систему, которая подключается к трекинговой системе, автоматически рассчитывает ключевые маркетинговые показатели, находит аномалии и отправляет команде краткие выводы и рекомендации в Telegram.

В результате байерам больше не нужно вручную проверять все активные кампании. Система самостоятельно подсвечивает просадки, риски перерасхода бюджета и рекламные связки, которые имеют потенциал для масштабирования.

О клиенте

Клиент работает в сфере арбитража трафика. Команда одновременно ведёт множество рекламных кампаний, тестирует различные офферы, рекламные связки, посадочные страницы и источники трафика.

Байеры постоянно анализируют результаты, чтобы определить:

• какие кампании работают в пределах ожидаемых показателей;
• где началась просадка;
• какие расходы не дают нужного результата;
• что необходимо скорректировать или остановить;
• какие связки имеют потенциал для масштабирования.

В этом бизнесе скорость реакции напрямую влияет на финальный результат. Чем раньше команда замечает отклонения, тем быстрее может скорректировать кампанию и снизить риск неэффективных расходов.

Проблематика: ручной мониторинг большого количества кампаний

До внедрения системы байеры регулярно проверяли кампании вручную. Для этого необходимо было открывать рекламный трекер, просматривать показатели каждой кампании, сравнивать результаты и самостоятельно искать аномалии.

Основная сложность заключалась не только в количестве данных. Значительное время занимала сама подготовка к принятию решения:

• найти нужные показатели;
• сравнить их с предыдущими периодами;
• оценить объём накопленных данных;
• рассчитать дополнительные метрики;
• определить, насколько критичным является отклонение;
• понять, какое действие необходимо.

Пока ответственный человек находил проблему, кампания могла продолжать расходовать бюджет без нужного результата.

Также существовал риск, что команда сосредоточится только на проблемных кампаниях и не заметит связки, которые уже показывают положительную динамику и готовы к увеличению трафика.

Клиенту нужен был не ещё один отчёт с большим количеством цифр, а система постоянного контроля, которая сама находит важные изменения и показывает команде, на что обратить внимание.

Решение: AI-аналитическая система для мониторинга кампаний

Мы предложили создать систему, которая подключается к рекламному трекеру через API, получает актуальные данные и проверяет их по согласованным бизнес-правилам.

Система не просто собирает статистику. Она анализирует показатели, определяет приоритет ситуации и формирует краткий вывод для команды.

В результате байер видит не весь массив данных, а конкретные сигналы:

• какая кампания требует внимания;
• что именно изменилось;
• какие показатели вышли за допустимые пределы;
• насколько критичной является ситуация;
• какое действие стоит рассмотреть.

Отдельно система подсвечивает положительную динамику. Это помогает быстрее находить связки, которые можно дополнительно проверить и масштабировать.

Главная особенность решения заключается в том, что мы автоматизировали не только получение данных. Мы перенесли в систему часть логики опытного байера: что необходимо проверить, когда данных достаточно для вывода, какие изменения являются критичными и на что команда должна отреагировать в первую очередь.

Как работает AI-система

1. Получает данные из рекламного трекера

Система подключается к трекинговой платформе через API и получает актуальные результаты выбранных кампаний.

Анализ может проводиться на разных уровнях:

• кампания;
• рекламный поток;
• оффер;
• посадочная страница;
• отдельная рекламная связка.

Для каждого объекта система получает доступные показатели: клики, лиды, конверсии, депозиты или продажи, расходы и доход.

2. Структурирует информацию

Полученные данные приводятся к единому формату. Это позволяет корректно сравнивать результаты разных кампаний и использовать одинаковую логику расчётов.

Перед анализом система проверяет, доступны ли все необходимые показатели и достаточно ли данных для вывода.

3. Рассчитывает ключевые метрики

На основе полученной статистики система автоматически рассчитывает:

• CPL;
• Lead CR;
• Deposit CR;
• ROI;
• прибыль;
• расходы;
• доход;
• другие показатели, которые использует команда.

Байерам не нужно вручную переносить информацию в таблицы или дополнительно выполнять расчёты.

4. Проверяет кампании по бизнес-правилам

Аналитический модуль сравнивает показатели с определёнными критериями и пороговыми значениями.

Система может определить:

• что данных ещё недостаточно для принятия решения;
• что после достаточного количества кликов отсутствуют конверсии;
• что CPL превышает допустимый уровень;
• что снизилась конверсия в лид или депозит;
• что кампания расходует бюджет без нужного результата;
• что отдельный оффер или преленд работает слабее других;
• что рекламная связка показывает положительную динамику.

Также система сравнивает актуальные результаты с предыдущими периодами. Это помогает оценивать не только текущее значение показателя, но и его изменение во времени.

5. Определяет приоритет

Каждой ситуации присваивается статус:

• нормальная работа;
• информационный сигнал;
• предупреждение;
• критическая проблема.

Благодаря этому команда понимает, какие кампании необходимо проверить в первую очередь, а какие пока не требуют вмешательства.

6. Формирует понятный вывод

После проверки данных AI-модуль преобразует результаты анализа в короткое сообщение.

Команда видит:

• что произошло;
• какие показатели изменились;
• почему система обратила внимание на кампанию;
• какое действие стоит рассмотреть.

Пример AI-вывода: система определяет приоритетные проблемы и предлагает следующие действия для проверки.

AI не выдумывает цифры и не принимает решения на основе непроверенных данных. Он формирует вывод только после того, как система получила, структурировала и проанализировала показатели.

7. Отправляет сообщения в Telegram

Результаты поступают в рабочий Telegram-канал.

Пример live-отчёта системы в Telegram с распределением проблемных кампаний, streams, offers и landings.

Команде не нужно постоянно открывать трекер и просматривать все кампании. Байер получает сообщение только тогда, когда система находит важное изменение, риск или возможность для роста.

8. Формирует отчётность

Система также создаёт структурированные CSV или Excel-отчёты.

В отчётах сохраняются:

• исходные данные;
• рассчитанные метрики;
• статусы кампаний;
• найденные отклонения;
• приоритеты;
• сформированные рекомендации.

Пример структурированного отчёта с маркетинговыми метриками, статусами и результатами AI-анализа.

Эти файлы можно использовать для более детального анализа, проверки истории и сравнения результатов.

9. Запускает анализ по расписанию

Проверку можно запускать вручную или автоматически по согласованному графику, например два раза в день.

Команда получает регулярный контроль без необходимости каждый раз запускать анализ самостоятельно.

Как происходило внедрение AI-системы

Проанализировали текущий процесс. Сначала мы вместе с клиентом разобрали, как команда проверяет кампании и принимает решения.

Определили:

• какие показатели контролируют байеры;
• как часто они проводят проверку;
• какие метрики сравнивают;
• что считают критическим отклонением;
• когда кампанию необходимо остановить;
• в каких ситуациях достаточно внести изменения;
• при каких условиях можно увеличивать объём трафика;
• какие решения система может рекомендовать;
• какие действия в дальнейшем можно будет автоматизировать.

Этот этап был важен, поскольку универсальных правил для всех кампаний не существует. Система должна была учитывать реальную логику работы команды.

Определили приоритетные сценарии. Мы не пытались сразу автоматизировать все возможные ситуации.

Сначала выбрали процессы, которые:

• регулярно повторяются;
• забирают больше всего времени;
• имеют понятные критерии;
• больше всего влияют на результат;
• можно проверить на реальных кампаниях.

Такой подход позволил быстрее запустить первую рабочую версию и перейти к тестированию.

Настроили интеграцию и аналитическую логику. После подключения к рекламному трекеру мы настроили получение, обработку и проверку данных.

Для каждого сценария определили:

• какие показатели анализировать;
• какое количество данных считать достаточным;
• какие пороговые значения использовать;
• как оценивать динамику;
• когда формировать предупреждение;
• как определять уровень критичности;
• какую рекомендацию показывать команде.

Протестировали систему на реальных кампаниях. Во время тестирования команда клиента проверяла:

• правильно ли система определила проблему;
• достаточно ли данных для вывода;
• корректно ли установлен приоритет;
• понятно ли сформулирована рекомендация;
• соответствует ли вывод логике опытного байера.

После каждой итерации клиент предоставлял обратную связь, а мы уточняли правила и дорабатывали систему.

Какие сложности необходимо было учесть

Разный контекст кампаний. Одинаковые показатели могут иметь разное значение в зависимости от оффера, источника трафика, объёма данных и этапа тестирования.

Например, определённый CPL для одной кампании может быть допустимым, а для другой уже свидетельствовать о неэффективных расходах. Также отсутствие конверсий не всегда является критической проблемой. Сначала необходимо оценить, накоплено ли достаточно кликов для обоснованного вывода.

Поэтому мы не использовали одно универсальное правило для всех ситуаций. Логика анализа учитывает контекст и различные сценарии работы.

Рост количества кампаний. Решение должно было выдерживать увеличение объёма данных без пропорционального роста ручной работы.

Для этого систему построили по модульному принципу. В дальнейшем в неё можно добавлять новые показатели, источники данных и сценарии анализа без полной перестройки основной логики.

Контроль со стороны человека. На первом этапе система не получила полный контроль над рекламными кампаниями.

Она анализирует данные и формирует рекомендацию, но окончательное решение принимает ответственный человек. Такой подход позволяет проверить качество выводов и постепенно подготовить систему к автоматическому выполнению отдельных стандартных действий.

Автоматизация может расширяться только для согласованных сценариев с чёткими правилами и ограничениями.

Результаты автоматизации мониторинга кампаний

После внедрения клиент получил систему с прямой интеграцией с рекламным трекером, автоматическим расчётом маркетинговых метрик, поиском аномалий, AI-выводами, Telegram-сообщениями и CSV/Excel-отчётностью.

Уже на текущем этапе удалось автоматизировать значительную часть ежедневной операционной работы команды.

Система регулярно:

• Получает актуальные результаты кампаний.
• Рассчитывает ключевые маркетинговые показатели.
• Сравнивает данные с определёнными критериями и предыдущими периодами.
• Находит просадки, риски и потенциальные точки роста.
• Определяет ситуации, требующие первоочередного внимания.
• Формирует краткие выводы и рекомендации.
• Отправляет сообщения в рабочий Telegram-канал.

Байерам больше не нужно вручную просматривать все активные кампании и самостоятельно искать среди большого количества данных просадки, риски или возможности для масштабирования.

В результате команда:

• тратит меньше времени на ручной мониторинг;
• быстрее видит критические изменения;
• раньше замечает кампании, которые расходуют бюджет без результата;
• быстрее находит рекламные связки с потенциалом для масштабирования;
• фокусируется на принятии решений, а не на сборе и проверке данных;
• получает системный контроль без увеличения операционной нагрузки.

Решение сняло с команды значительную часть повторяющейся работы и сделало процесс контроля кампаний быстрее, понятнее и системнее.

Какие бизнес-преимущества получил клиент

Клиент получил не очередной отчёт с большим количеством цифр, а инструмент регулярного контроля, который помогает команде быстрее реагировать на изменения.

Сокращение ручной работы байеров. Система самостоятельно получает данные, рассчитывает метрики и проводит первичный анализ. Команде не нужно тратить время на постоянный просмотр всех активных кампаний.

Более быстрое выявление просадок. Критические изменения подсвечиваются автоматически. Это снижает риск того, что проблемная кампания останется незамеченной и продолжит расходовать бюджет.

Контроль динамики. Система анализирует показатели в рамках определённого периода и сравнивает их с предыдущими результатами. Это помогает видеть не только текущее состояние кампании, но и направление её движения.

Снижение риска неэффективных расходов. Команда быстрее получает сигналы о кампаниях, офферах или рекламных связках, которые расходуют бюджет без достаточного результата. Окончательное решение принимает байер, но необходимая информация поступает к нему значительно быстрее.

Более быстрый поиск точек масштабирования. Система подсвечивает не только проблемы, но и положительную динамику. Команда может быстрее определять рекламные связки, на которые стоит направить больше трафика.

Единая логика анализа для всей команды. Предупреждения формируются по согласованным критериям. Это снижает зависимость результата от того, кто именно проверял кампанию, сколько времени у человека было и какие показатели он решил просмотреть.

Масштабирование без пропорционального расширения команды. Количество кампаний может расти, но объём ручной проверки не увеличивается в той же пропорции. Система продолжает анализировать данные и показывает команде только те ситуации, которые требуют внимания.

Основа для дальнейшей автоматизации. После подтверждения качества рекомендаций часть типовых решений можно будет выполнять автоматически. При этом автоматизация останется контролируемой: система будет действовать только по согласованным сценариям и определённым ограничениям.

Главная особенность решения. В этом проекте мы автоматизировали не только сбор статистики или формирование отчётов.

Мы перенесли в систему часть логики работы опытного специалиста:

• что необходимо проверить;
• какие показатели сравнить;
• когда данных достаточно для вывода;
• где бизнес может терять деньги;
• какие изменения требуют немедленной реакции;
• какую кампанию необходимо проверить более детально;
• где есть возможность для масштабирования.

Фактически клиент получил AI-помощника, который регулярно контролирует рекламные кампании, находит важные изменения и помогает команде быстрее принимать решения.

На первом этапе все рекомендации проходят проверку человеком. В дальнейшем система может взять на себя часть повторяющихся действий по чётко определённой и согласованной логике.

Нужно автоматизировать анализ данных в вашем бизнесе?

Если ваша команда регулярно проверяет большое количество показателей, сравнивает результаты и вручную ищет отклонения, часть этой работы можно передать AI-системе. Мы можем подключить решение к вашим рабочим инструментам, настроить необходимые правила анализа и создать понятную систему уведомлений для команды.

На консультации разберём текущий процесс, найдём операции, которые забирают больше всего времени, и определим, как их можно автоматизировать.

Нажимайте кнопку «Обсудить проект» и оставляйте заявку.