AI-промты для анализа рекламных кампаний
Настройте параметры кампании — получите разбор метрик и план оптимизации
- Готовые сценарии под Яндекс.Директ, VK и Telegram Ads
- Рекомендации с приоритетами P0/P1/P2 и оценкой риска
- Анализ связок с привязкой к CAC, LTV и ROAS
Конструктор промтов для разбора РК
Выберите платформу, тип кампании и ключевые метрики — получите готовый промт для анализа
Ваш промт появится здесь
Выберите параметры слева — промт обновится автоматически
Анализ результатов рекламной кампании в Яндекс.Директ или VK Рекламе отнимает у таргетолога по 3–4 часа на отчёт: выгрузки, сведение CTR, CPL и ROAS, поиск инсайтов по связкам. Готовые промты для ChatGPT и Claude ускоряют разбор метрик в разы — нейросеть сама группирует данные, находит аномалии и формулирует гипотезы. С помощью промтов закрываются конкретные задачи: масштабирование связок, снижение стоимости лида и подготовка отчёта клиенту по воронке конверсий. Укажите платформу и ключевые метрики — получите промт, заточенный под ваш тип кампании и цель анализа. Такой подход снимает большую часть рутины с выгрузками и освобождает время на тесты и стратегию. Бесплатный генератор собирает шаблоны под роль Performance-маркетолога или Head of Paid Media за минуту: настройте параметры, скопируйте промт в ChatGPT или Claude и получите результат.
Промты для анализа рекламы: инструкция
Выберите платформу и цель анализа
Укажите Рекламную платформу, Тип кампании и Цель анализа — промт подстроится под задачи таргетолога.
Задайте тон и формат вывода
Выберите аналитический тон и формат вывода — например, таблица с выводами по CPL, CTR и ROAS.
Впишите данные кампании и период
Заполните поля Данные кампании и Период — AI проанализирует именно ваши метрики и сравнит с прошлым месяцем.
Скопируйте промт и запустите AI
Скопируйте готовый промт и вставьте в ChatGPT или Claude — получите детальный разбор рекламной кампании.
Кто использует промты для анализа рекламы
Генератор помогает таргетологам, performance-маркетологам и медиабайерам разбирать рекламу в ChatGPT и Claude
Таргетолог Яндекс.Директ и VK
Трачу 3 часа на разбор отчёта по 20 группам объявлений
Получайте выводы по CTR и CPC по всем связкам за 5 минут
Performance-маркетолог e-commerce
Свожу ROAS и ДРР по 5 платформам вручную каждую неделю
Собирайте кросс-канальный отчёт по продажам одним промтом
Head of Paid Media в B2B
Не вижу, какие связки масштабировать, а какие пора отключить
Находите точки роста и кандидатов на масштабирование за минуту
Медиабайер агентства
Пишу отчёты клиентам по 10 проектам — уходит весь понедельник
Готовьте клиентский отчёт с инсайтами по CAC и LTV в 2 клика
Ещё промты для анализа рекламных кампаний
Промты дополняют генератор смежными задачами по рекламной аналитике. Скопируйте, замените данные в [скобках] и вставьте в ChatGPT или Claude.
Аудит структуры рекламного аккаунта перед масштабированием
Аудит аккаунтаРоль: Ты Senior performance-маркетолог с 7 лет опыта в управлении бюджетами от 5 млн ₽/мес в Яндекс.Директ и VK Рекламе. Экспертиза: аудит по методологии PPC-чеклиста, каскадная сегментация кампаний, настройка автостратегий. Контекст: Я таргетолог в [ниша бизнеса]. Перед масштабированием нужно выявить структурные проблемы аккаунта. Текущие данные: [количество активных кампаний], [месячный бюджет], [средний CTR по аккаунту], [доля автостратегий], [текущий CPL]. Задача: Провести аудит структуры аккаунта по 7 блокам (структура кампаний, сегментация аудиторий, креативы, стратегии ставок, минус-слова, utm-разметка, пиксели и цели) и дать приоритизированный план правок перед увеличением бюджета в [X раз]. Формат вывода: (1) Таблица аудита: блок | статус (🟢/🟡/🔴) | найденная проблема | риск при масштабировании. (2) Топ-5 критичных правок до запуска с ETA в часах. (3) Чек-лист готовности к скейлу на 15 пунктов. Детали: Опирайся на принципы гигиены аккаунта Яндекса и VK. Избегай общих советов вроде 'улучшить креативы' — каждая рекомендация должна быть измеримой.
Сравнительный бенчмарк креативов конкурентов для гипотез
КонкурентыРоль: Ты Head of Paid Media с 8 лет опыта в performance-рекламе e-commerce и SaaS. Экспертиза: reverse-engineering креативов через Adheart и TGStat, фреймворк AIDA и PAS для оценки офферов. Контекст: Я медиабайер агентства. Клиент из [ниша] теряет долю рынка. Я собрал креативы [N конкурентов] за последние [период]. Данные: [ссылки на креативы], [частота показа у конкурентов], [оценочный бюджет конкурентов], [наш текущий оффер], [наша платформа продвижения]. Задача: Провести бенчмарк креативов конкурентов и сформулировать 5 гипотез для A/B-теста наших объявлений с прогнозом влияния на CTR и CPL. Формат вывода: (1) Матрица конкурентов: бренд | оффер | триггер | визуал | формат | гипотеза повторения. (2) Таблица 5 гипотез: гипотеза | обоснование | KPI | минимальная выборка | длительность теста. (3) Раскадровка 2 приоритетных креативов с текстами и CTA. Детали: Используй AIDA для разбора офферов. Избегай плагиата — предлагай адаптацию, а не копию. Каждая гипотеза должна иметь измеримый success-metric.
Подготовка квартального отчёта по медиамиксу для клиента
ОтчётностьРоль: Ты digital-аналитик с 6 лет опыта в агентствах полного цикла. Экспертиза: атрибуция Last-Non-Direct, когортный анализ, визуализация в Looker Studio и DataLens. Контекст: Я таргетолог, веду клиента из [сегмент бизнеса]. Нужно подготовить квартальный отчёт по эффективности медиамикса для [роль ЛПР клиента]. Данные за квартал: [суммарный бюджет по каналам], [CPL по каналам], [ROAS по каналам], [доля ассоциированных конверсий], [MoM-динамика лидов]. Задача: Составить структуру квартального отчёта с выводами о перераспределении бюджета на следующий квартал и защитой текущих решений по оптимизации. Формат вывода: (1) Executive summary на 5 буллетов: ключевые цифры и 1 главный вывод. (2) Таблица медиамикса: канал | бюджет | лиды | CPL | ROAS | MoM | рекомендация. (3) План перераспределения на Q+1 с обоснованием и рисками. (4) Слайд 'что тестируем дальше' — 3 гипотезы. Детали: Пиши языком клиента, не маркетолога: никаких 'атрибуционных окон' без расшифровки. Все цифры сверяй с плановыми KPI из брифа.
Разбор полётов после слива бюджета и playbook предотвращения
Post-mortemРоль: Ты Head of Paid Media с 9 лет опыта и портфелем из 40+ кампаний. Экспертиза: root-cause analysis по методу 5 Why, построение операционных playbook для команд таргетологов. Контекст: Я медиабайер, на кампании в [рекламная платформа] за [период] было потрачено [сумма] при плановом CPL [план] и фактическом [факт]. Продукт: [тип продукта]. Известные факты: [когда заметили отклонение], [кто управлял кампанией], [последние правки перед инцидентом]. Задача: Провести post-mortem инцидента, выявить корневую причину и составить playbook предотвращения подобных сливов для команды из [N таргетологов]. Формат вывода: (1) Таймлайн инцидента по часам: действие | результат | метрика. (2) Анализ 5 Why с корневой причиной и сопутствующими факторами. (3) Playbook на 1 страницу: триггеры раннего алерта (CTR, CPC, доля показов), пороговые значения, ответственные, эскалация. (4) Чек-лист ежедневного контроля кампаний. Детали: Без поиска виноватых — фокус на процессе. Каждый триггер алерта должен иметь числовой порог и канал уведомления.
6 правил промтов для анализа рекламы
Используйте эти правила, чтобы получать точные выводы по рекламным кампаниям в ChatGPT и Claude
Задайте узкую роль таргетолога
Вместо 'Ты маркетолог' укажите: 'Ты Senior таргетолог с 5+ лет опыта в Meta Ads и Яндекс.Директ, специализация — e-commerce и лидогенерация'. ИИ включит нужные бенчмарки.
Указывайте сырые цифры кампании
Дайте CTR, CPC, CPM, CR, ROAS, CPA, частоту показов и бюджет по каждому адсету. Без чисел ИИ уйдёт в общие фразы. Пример: 'CTR 0,8%, CPC 42 ₽, ROAS 1,3, частота 4,2'.
Запрашивайте вывод в RFM-таблице
Просите формат: таблица адсетов с колонками 'метрика / бенчмарк / отклонение / гипотеза / действие'. Или фреймворк PPCCR (Performance, Problem, Cause, Change, Result).
Фиксируйте этап воронки и цель
Укажите стадию (TOF/MOF/BOF), цель оптимизации (лиды, покупки, охват) и модель атрибуции (last-click, 7d/1d). Анализ Awareness и Conversion-кампаний отличается.
Итерируйте через углубление
После первого ответа уточняйте: 'Сфокусируйся на адсетах с CPA выше плана на 40%, предложи 3 гипотезы по креативу и аудитории по методу 5 Why'.
Избегайте вопросов без бенчмарков
До: 'Хорошая ли у меня кампания?'. После: 'ROAS 1,8 при плане 3,0, CPA 1200 ₽ при KPI 800 ₽ — найди причины отклонения в разрезе plcmt и аудиторий'.
FAQ: промты для анализа рекламы
Промты для анализа рекламных кампаний — это структурированные запросы к нейросети, которые превращают выгрузки из Яндекс.Директ, VK Рекламы или Telegram Ads в выводы о CTR, CPL и ROAS. В промт вставляете роль (например, Senior-таргетолог), контекст кампании, сырые данные по связкам и цель анализа — масштабирование или снижение стоимости лида. ChatGPT находит отстающие сегменты, Claude удобно использовать для длинных таблиц с креативами, а GigaChat справляется с русскоязычными отчётами Метрики. На выходе получаете список гипотез и приоритетов по ICE. Попробуйте собрать свой первый промт в бесплатном генераторе GUSAROV и вставьте его в нейросеть прямо сейчас.
Опишите в промте роль Performance-маркетолога, укажите тип кампании (лидогенерация или трафик), приложите CSV с ключами, показами, кликами, CTR и CPC, и попросите ChatGPT сгруппировать фразы по квартилям CTR. Добавьте задачу: выделить ключи с CTR ниже 0,8%, CPC выше медианы на 30% и долей показов меньше 50%. Попросите нейросеть предложить три действия — минус-слова, корректировки ставок, перегруппировку по интентам. Для кросс-проверки скопируйте тот же промт в Claude — он лучше удерживает контекст длинных таблиц. В конце запросите сводку в формате 'проблема → гипотеза → тест'. Скопируйте готовый шаблон в генераторе и адаптируйте под свой кабинет.
Таргетолог экономит 3–5 часов в неделю на рутинном разборе отчётов по VK Рекламе, MyTarget и Telegram Ads, если использует готовые промты для ИИ. Вместо ручной сверки CPL, ROAS и ДРР по десяткам связок медиабайер отправляет выгрузку в ChatGPT и получает ранжированный список креативов, аудиторий и плейсментов. Head of Paid Media видит аномалии по CAC и LTV за минуты, а не за смену. Генератор GUSAROV закрывает типовые сценарии: масштабирование связок, снижение стоимости лида, поиск точек роста. Бесплатный сервис подбирает роль, метрики и цель анализа под ваш кейс. Используйте его перед каждым еженедельным отчётом клиенту и освободите время на тесты гипотез.
Промты для ROAS и ДРР фокусируются на окупаемости конкретных кампаний e-commerce: нейросеть сопоставляет расход, выручку и маржинальность по SKU и связкам за короткое окно 7–14 дней. Промты для CAC и LTV работают с длинным горизонтом — когортами, удержанием и повторными покупками, поэтому в них обязательно добавляют период 3–12 месяцев и сегменты по источникам. Claude лучше подходит для когортного анализа благодаря большому контексту, тогда как ChatGPT быстрее считает сводные ROAS по тысячам строк. Для кампаний установок приложения добавляют метрики ARPU и Retention D7. Попробуйте оба шаблона в генераторе и сравните выводы ИИ под свой тип кампании.
Промты из генератора GUSAROV совместимы с ChatGPT, Claude, Gemini, YandexGPT и GigaChat, но у каждой нейросети своя специфика. ChatGPT стабильно держит структуру по CPL, ROAS и ДРР и хорошо строит таблицы выводов. Gemini сильнее в работе с Google-экосистемой и визуализацией трендов CTR. YandexGPT и GigaChat предпочтительны, если данные Яндекс.Директ и VK Рекламы содержат чувствительную информацию и нужен российский контур. Для длинных выгрузок по когортам CAC/LTV выбирайте Claude — он удерживает до 200 тысяч токенов. Вставьте один и тот же промт в две нейросети, сравните гипотезы по масштабированию связок и выберите инструмент под свой регламент безопасности.