В рекламной аналитике проблема часто находится не в отсутствии цифр. Данных много: показы, клики, расходы, обращения, лиды, продажи, площадки, объявления, периоды. Руководителю нужен ответ на другой вопрос: что изменилось, почему это могло произойти и что проверить следующим шагом.

ИИ полезен как аналитический слой поверх подготовленных данных. Он помогает быстрее сопоставить периоды, найти аномалии, сгруппировать кампании и сформулировать гипотезы. Качество результата зависит от того, насколько аккуратно собраны исходные показатели.

Для начала достаточно таблицы, где строки относятся к кампаниям, объявлениям или периодам, а столбцы содержат основные показатели. Если продажи фиксируются отдельно, полезно добавить источник, количество обращений, квалифицированные лиды и выручку там, где это возможно.

Сравнивать рекламные системы по разным правилам атрибуции нужно осторожно. Методологическую разницу стоит описать в запросе, чтобы выводы не выглядели точнее, чем позволяют данные.

Вместо просьбы «проанализируй рекламу» задайте вопросы: где стоимость обращения выросла сильнее всего, какие кампании потеряли конверсию, какие объявления дают клики без дальнейшего действия, где изменилась структура трафика.

Модель может быстро собрать список отклонений и отсортировать их по масштабу. После этого маркетолог проверяет реальные причины в рекламных кабинетах, CRM и посадочных страницах.

Факт: стоимость лида выросла на 38% при похожем объёме трафика. Гипотеза: аудитория выгорела или изменилось качество площадок. Это разные уровни вывода. В отчёте ИИ полезно разделять их явно.

• Изменение бюджета и изменение стоимости результата.
• Рост кликов и падение конверсии на следующем шаге.
• Разница по регионам, аудиториям или форматам.
• Повторяющиеся признаки успешных объявлений.
• Периоды, где реклама работает иначе, чем обычно.

Это помогает быстрее сформировать список мест, которые требуют проверки человеком.

Для руководителя полезен компактный формат: три главных изменения, возможные причины, что проверить, какие действия можно выполнить в течение недели. Такой отчёт удобнее набора скриншотов из рекламных кабинетов.

Плохие исходные данные создают убедительный, но слабый анализ. Если CRM не связывает лид с источником, часть продаж происходит офлайн, а кампании сравниваются по разным окнам, эти ограничения нужно прямо указать в выводах.

Начните с одной рекламной системы или одного продукта и подготовьте таблицу за несколько периодов. Сначала используйте ИИ для поиска отклонений и вопросов. После проверки фактов можно переходить к регулярной аналитике.