Claude находит неочевидные паттерны в статистике Яндекс Директа за 15 минут

Здравствуйте, дамы и господа. А сегодня я вам покажу, как оптимизировать рекламные кампании в Яндекс.Директе с помощью нейросетей и делать это по-человечески.

А расскажу небольшую предысторию. А так как нейросети уже появились довольно-таки давно, я всё время пытался применить их каким-то образом в работе и всегда у меня что-то не получалось.

То они путали цифры, то они выдумывали то, чего на самом деле нет. То они соединяли то, что вообще не соединяемое.

И, в принципе, я не ждал от них ничего толкового. Периодически что-то тестировал на каких-то задачах, то есть, например, чтобы посмотреть ключевые запросы, где какие вероятно вы упустили, нейросети работают прямо идеально хорошо. Вот. И

раньше это можно было делать. Вот. Но потом вышел Opus 4.6. [вздыхает] И тут вот я уже реально почувствовал тот момент, когда [смех] директологов как профессии уже может не стать.

Как бы это страшно не звучало. И вот сегодня я вам покажу на примере оптимизации рекламных кампаний для автокомиссаров, как по-человечески вы можете пользоваться нейросетями в контексте Яндекс.Директа.

А сразу же хочу сказать, что хоть какую-либо оптимизацию адекватную вы можете получить на данный момент только лишь в Opus 4.6.

Только он на это способен. Все остальные ИИ-шки, они все нещадно тупят. И они могут нарисовать вам красивый отчёт, но в итоге вся эта оптимизация работать не будет.

Ну вот, потому что нейронка тут должна соединить математические данные с лингвистическими данными.

Как это работает? Объясняю, как вот вообще вот эта связка появляется, лингвистика и математика в Яндекс.Директе, вы подумаете, а

А вот, можно связать. [вздыхает] Итак, во-первых, вам нужны данные определённого, я обычно использую проекты в Клоде, в Джиме, в Джиминай, а в GPT есть свои проекты.

Вот, где я собираю данные по проекту. Вот. А чтобы начинать чат каждый новый и нейронка уже понимала, о чём здесь вообще речь, собственно говоря, и ориентировалась.

Вот, в данном случае я выгрузил статистику из Яндекс.Директа. Это была статистика по заголовкам, по текстам и по конверсиям.

Есть, я скормил Opus данные, по каким заголовкам, по каким текстам приходят конверсии, а по каким не приходят. Также он здесь уже обладает данными, то есть он понимает, какие тексты у меня есть на сайте.

И вот я приложил ему статистику и написал такой промт: проанализируй статистику рекламных кампаний по заголовкам и текстам относительно сайта, в скобочках я пишу, он у тебя есть уже в базе данных.

То есть я ему предложил уже до этого. И найди неочевидные связи, триггеры самые успешные.

Далее, на основе этого предложи три гипотезы новой посадочной страницы для того, чтобы параллельно протестировать её в показах Яндекс.Директа и пропиши для них контент.

И вот тут он ответил. Дело в том, что я коряво ему приложил статистику, но я потом исправился, приложил вот, м, Excel-ами, потому что есть один нюансик, когда мы ему прикладываем Excel, он начинает очень много времени тратить именно на

расшифровку этих Excel-ов, поэтому желательно их прикладывать в максимально удобном для него формате. Вот, но в принципе это не стало для него проблемой.

Он справился, написал отдельную программу и, собственно говоря, проанализировал файлы. Сейчас я вам покажу, что у него получилось.

Он выдаёт вот такой вот файлик. Давайте мы его сейчас маленько расширим. Вот, на основе данных он собрал вот такой вот анализ.

Вот тут понятно дело, что можно переходить, всё смотреть. Общую картину обязательно проверяем, смотрим, когда вот он собирает вот эти данные, что он собирает их верно.

Что он нигде не ошибается. Opus делает это нормально. Делает не то чтобы нормально, он делает это идеально.

Дальше он разбирает какие-то ключевые наблюдения, он уже сделал, да. И пока компания конвертирует, а вот настолько-то лучше, это ну, трафик там дороже. Окей, да, вот мы с этим согласны. Ну, тут никакого открытия

не было, но подметил, хорошо, молодец. Дальше. А неочевидные паттерны и триггеры. Мы видим, что вот он здесь составил такой рейтинг заголовков по конверсиям.

Вот. И ещё прописал удобно стоимость этих конверсий. Вот. Также неочевидный паттерн, который вот прописан здесь, вот допустим, помощь при ДТП круглосуточно конвертирует 5,85%.

Это в 3,4 раза лучше, чем заголовок "Комиссар на месте за 10 минут". Вот. Человек в стрессе ищет помощь, а не специалиста.

Слово "помощь" — эмоциональный якорь, "комиссар" — рациональный. Момент ДТП побеждает эмоции. Угу. Ну, хорошее наблюдение. Дальше, неочевидный паттерн номер два.

Высокий CTR не равно конверсия. М-м, ну, вот это хорошее наблюдение. То есть оформление европротокола без нервов CTR 6,92, конверсия 0,44. А аварийный комиссар ЕКБ CTR чуть пониже 5,21, но конверсия 0,24.

А ну, это стандартное, да, вот в принципе мы понимаем, тут тоже нет никакого супер-пупер открытия, но когда мы анализируем это систематически и видим, то нам как будто бы с этим становится работать гораздо проще.

Дальше. Он отдельно сделал рейтинг текстов по объявлениям, также всё вот это просчитал. Я потом всё это проверил, действительно, данные все актуальны, все верны.

Неочевидный паттерн номер три. Фиксированная цена — главное закрытие. Есть, сравнил два почти идентичных текста.

Всё оформим правильно, конверсия 1,22, отказа 67. Всё оформим сами, фиксированная цена, конверсия 6,25, отказа 42,8.

Есть, добавление "фиксированная цена" в конец одного и того же предложения кардинально меняет результат.

Люди боятся не ДТП, они боятся непредсказуемых расходов. Ну, вот, он так сформулировал. Вероятно, люди боятся ДТП, но он сказал так, ладно.

То есть, мы смотрим здесь сейчас в разрезе как раз-таки нашего посыла. Смотрим дальше.

Анализ триггерных слов. Это вот он у нас сделал. Быстрые ссылки, в принципе, вот важные составляющие, которые есть в объявлениях. И, говоря, с таким вот образом он их прописал.

Если честно, я не понимаю, как он конкретно выделил триггерные слова, но в принципе вещи-то не сложные, но непонятно, непонятно, то есть всё равно до конца. То есть, допустим, вот он видит "помощь" 280 кликов, 15 конверсий,

то есть вероятно, это все те объявления, которые содержат слово "помощь", вот они сконвертировались вот в такой последовательности, но тут уже наступает прикол доверия, потому что я лично не могу этого проверить в статистике Яндекс.Директа, он мне просто не соберёт эти

данные, да, вот триггерные слова, а вот он уже может, то есть вот тут у нас подключается уже и лингвистика, и математика, как раз-таки вот на этом этапе.

Вот, неочевидный паттерн номер четыре на основе всего этого. Конкретные действия лучше, ну да, это [смех] тоже открытие века, но [смех] это всё равно важно, мы это выносим в понятные и считываемые действия. Итак, слово "сфотографирует" в тексте — маркер конкретного перечисления

действий: заполнить, сфотографировать, составить схему. Этот триггер даёт самую низкую стоимость конверсии и самые низкие отказы.

Вот, людям не нужны абстрактные обещания, они хотят понимать, что конкретно будет сделано. Неочевидный паттерн номер пять.

Без повестки в ГИБДД — ловушка. Этот оффер центральный на текущем сайте, но в рекламе он показывает худшие отказы 66,2 и слабую конверсию.

Проблема: человек кликает на обещание без ГИБДД, попадает на сайт, но не получает мгновенного подтверждения, что реально возможно, а в его случае возникает недоверие и уход.

Угу, хорошо. Неочевидный паттерн номер шесть. Конверсия 10%, малая выборка 20 кликов на 20 конверсий.

А да, кстати говоря, чем больше данных по статистике у вас накоплено, тем, соответственно, лучше будет сделан анализ.

У нас, к сожалению, данных статистики не очень много. Вот, но работаем с тем, что имеем.

[вздыхает] Угу, хорошо. Дальше, третье. Диагноз текущего сайта, что не совпадает. Текущий сайт строится на четырёх столбах, да, мы его делали,

Вот. А-а Вот, ну, тут прописал, что без ГИБДД, фиксированный ценник, работаем 24/7, действительно, то вот, собственно говоря, на что я лично делал упор.

Что говорят данные? Проблема номер один. Сайт ведёт а-а со скоростью, а конвертирует помощь. Первый экран сайта: попали в ДТП, мы рядом через 10 минут.

[фыркает] Заголовок помощь при ДТП конвертирует в 5,85%, а комиссар на месте за 10 минут в 1,7.

Люди ищут не скорость, а чувство, что кто-то возьмёт проблему на себя. Угу, хорошо. Проблема номер два.

А-а без ГИБДД создаёт ожидания, которые сайт не закрывает. А-а отказы по этому триггеру 66%.

А-а это вот то, что мы уже прочитали, это мы понимаем, повторять не будем. А, проблема номер три.

Информационный трафик уходит, потому что сайт только звони. Да, кстати говоря, действительно. [вздыхает] А, в этом есть данные, потому что есть люди, которым нужно, они хоть и попали в ДТП, но им нужно м, почитать информацию, хотя бы минимальную, для того, чтобы принять

решение. То есть, они не звонят по ментально. Они сохраняют спокойствие и а, спокойно выбирают. И вот как раз-таки эту проблему он просто это озвучил.

Итак дальше. Четвёртым шагом он нам создаёт гипотезы, какие ещё тесты мы можем, собственно говоря, сделать. Кстати говоря, а, я уже, понятно дело, знакомлю вас с результатами.

Вот, но а, я вот уже воплотил гипотезу номер один. По крайней мере, я сделал страницу на основе вот его предложения. Гипотеза номер один.

А, вот он описывает а, самое эффективное, то, что у нас было, вот лидер по конверсиям, заголовок помощь при ДТП круглосуточно. И вот то, что триггер помощь, конверсия у нас там тоже достаточно высокая.

А, и вот он это всё скомпилировал вместе с ключевыми, собственно говоря, запросами и выдаёт сразу же контент для посадочной страницы.

Попали в ДТП? Мы всё сделаем за вас. Забудьте про очереди в ГИБДД, споры со вторым водителем и непонятные бумаги.

Один звонок и через 10 минут рядом будет человек, который возьмёт всё на себя. Фиксированная цена, телефон.

А, сейчас я покажу, в принципе вообще, да, что получилось. Какой сайт из этого, чтобы вы видели.

Вот. [фыркает] Такой сайт вышел. Первый экран с телефоном. Всё легко, всё понятно. Дальше простой вот простой текст.

Тра-ля-ля тра-па-ля ценник. Два отзыва. И, говоря, вот звонить. Весь лендинг я это сделал ровно за 5 минут. Больше парился вот с этой картинкой.

Я пытался её сделать раз, наверное, 10, чтобы получилось и номер, и автокомиссар, и вот тут вот наш город, и вот чтобы машинки вот так вот стояли.

Я с, в общем, собирал как конструктор LEGO эту картинку. Так. Идём дальше. Так, вот он, говоря, прописал этот сайт.

Всё хорошо. Потом гипотезу номер два прописал. Лендинг инструкция как раз-таки вот, э, то, где вот у нас отказы идут на информ, таких более информационных запросов, а, наша задача их конвертировать в нашу пользу. То есть, чтобы человек не просто прочитал,

а чтобы ну, заказал, собственно говоря, автокомиссара. Вот. И вот он здесь прямо расписал идеально.

Если хотите, можете поставить на паузу, почитать. А, я эту гипотезу тоже реализую. То есть, что он тут пишет?

[фыркает] Что делать после ДТП? Пошаговая инструкция на 2026 год. Отлично. А, и вот прописывает шаг, шаг номер один, остановить, включить аварийку, не покидайте место ДТП, убедитесь, что все целы, всё понятно. Я бы, если честно, вот это бы Нет, это всё-таки надо оставить. Да.

Всё правильно, всё верно. Шаг номер два. Всё прописал. А и вот очень важная штука. Не уверены, что снимаете правильно? Наш комиссар приедет и сфотографирует по стандарту страховых компаний, и ни один кадр не будет упущен.

Суперманипулятор. Клод, я тут тебя не узнаю. То есть действительно мысль о чём надо сфотографировать правильно, типа я могу неправильно сфотографировать?

[смех] Да, и на всякий случай позвоню, чтобы страховые компании меня не отбрили. Идеально, мне нравится.

Так. Дальше. М-м, мне тоже нравится, как вот он пишет тут всё. Прям красавчик. И финальный блок. Вы можете сделать всё сами или один звонок а и мы приедем.

Звоните, даже если хотите просто спросить. Неплохо, неплохо. Дальше, гипотеза номер три и конкретика. Ага, вот на основе тех триггеров, которые он изучил раньше, вот он прописывает то, что мы можем использовать в этой гипотезе. И вот прописывает первый экран. Аварийный комиссар

Екатеринбург, приедем за 10 минут, оформим ДТП за вас, цена от 3.500. Так, блок что входит в стоимость выяснить. Блок цены, там два варианта.

М-м, почему 10 минут это реально? Вот, кстати говоря, она довольно-таки очень похожа на гипотезу номер один, только здесь у нас нет эмоций, здесь у нас сухое описание.

Всё-таки гипотеза один, она была такая более эмоциональная и рассчитана на то, что вот человек такой [фыркает] в общем, маленько на панике.

Рекомендации по запуску АБ-теста. Какие-то вот тут он здесь но мы же с вами маркетологи с опытом, поэтому никакие рекомендации мы с вами Ладно, давайте прочитаем.

На 50%, да, да, мы всё это знаем. А какие связки для каждого лендинга? Всё вот понятно.

Спасибо. И вот он прогноз пишет. Я, если честно, подумал изначально, что гипотеза номер один с помощью будет самая лучшая, но он поставил гипотезу номер три конкретику как скорее всего лучший по стоимости конверсии будет.

То есть данные однозначно говорят, конкретный перечень действий плюс фиксированная цена самый дешёвый клиент. Этот лендинг максимально совпадает с формулировкой с формулировкой лучшего текста объявления. Ну, хорошо.

И вот а гипотеза номер один, которую реализовал я. А рискованная ставка на эмоциональный фрейм. Может выстрелить сильнее всех, но может провалиться.

Вот если аудитория Екатеринбурга предпочитает рациональный подход. М. Важное замечание, да? Вот, но я действую по наитию и и начал с гипотезы номер один, но я потом реализую, собственно говоря, и все остальные.

А буду двигаться по неделям. Потом дальше, когда вот он создал это всё, мы сделали лендос.

Я покажу вам, как делать лендинги очень быстро. Так, чтобы тратить ровно вот эти вот 5 минут и всё, гипотеза готова, вот такая адекватная, которая вот вот абсолютно хороший, абсолютно нормальный лендинг для того, чтобы протестировать.

Можно сделать и красивее, если потратить на это чуть больше времени. Так. [фыркает] Дальше. Я попросил его: "Пропиши для каждой гипотезы объявления для Яндекс.Директ по семь главных заголовок до 56 символов, 3/2 заголовка до 30 символов.

А и по четыре текста до 81 символа и название быстрых ссылок с преимуществами и уточнения. Выдай всё это в текстовом формате в чате. Я его попросил, чтобы он не создавал вот эту вот вот эту вот штуку, потому что это удобно для

анализа, но чтобы вот это вот всё создать, это он тратит на это токены и соответственно, вот видите, тут всё вот таким вот образом работает.

А он тратит на это больше сил, а когда он выдаёт в тексте, ему это проще. Ну вот, вот он на какую на гипотезу помощь выдал сразу же заголовки. Я просто их беру вставляю собственно говоря, в Директ.

А текста, быстрые ссылки. И для второй, для третьей гипотезы он также всё это прописывает, уточнение.

Всё. А в принципе. Где вы? Вот они вы. Возвращаюсь к вам. А если вы то же самое попробуйте сделать в любой другой нейросети, она, во-первых, а запутается в цифрах, а во-вторых, она не сможет а с вот произвести сопряжение

математики и слов. То есть просто им не хватает для этого пока что даже времени м вычисления. То есть вот этот анализ Клод делал в районе где-то 15 минут.

Это на один запрос он потратил 15 минут. Можно даже даже где-то больше он на это потратил. Если вы пойдёте в Deep Seal сделать, да, или э-э, в Perplexity, или вообще, не дай бог, где-то на бесплатном тарифе, то он будет думать и размышлять

над этим секунд 10-15, и, соответственно, результат вы получите сопоставимый с этими 15-ю секундами. То есть, что он Claude делает эти 15 минут?

Он создаёт внутри программу, сопоставляет все эти данные, то есть, он реально пишет отдельный код а, с цифрами и отдельный код с буквами, то есть, с лингвистикой. И, а-а, он не просто так выдумывает: "Так, вот у меня вот есть вот это вот так вот сложилось".

Нет, он это полноценно просчитывает и создаёт а-а, всю необходимую для этого инфраструктуру, которую мы уже потом получаем на выходе, а-а, в удобном читаемом для нас формате.

А-а, вот. Собственно говоря, на этом наш урок неожиданный закончился. Всем огромной удачи и пока.