В чем ИИ может помочь байеру: от поиска креативов до анализа статистики и доработки лендингов
Когда байер заходит в новое GEO, запуск быстро превращается в рутину: надо пропарсить спаи, разобрать чужие крео, нащупать заходы, переписать тексты и адаптировать все под местный сленг. Даже в команде на такой ресерч уходит немало времени, особенно когда для тестов нужно подготовить сразу несколько разных вариантов.
С появлением нейросетей часть этой технички можно сгрузить на ИИ. Он поможет быстро разобрать креативы и вытащить из них основные заходы конкурентов, набросать свежие идеи, сделать вариации текстов и визуалов и адаптировать все под местный сленг. Дальше нейросеть можно подключить к лендингам и аналитике: найти слабые места на странице, разобрать CSV-выгрузку из трекера и посмотреть, какие кампании, креативы или GEO съедают бюджет.
Но закинуть одну строчку в ChatGPT и сразу получить готовую связку не выйдет. Если нейросеть ничего не знает об оффере, аудитории и задаче, результат обычно получается таким же поверхностным: банальные идеи, шаблонные тексты или неудачная локализация. Зато с правильными вводными ИИ становится ассистентом, который экономит кучу времени.
В этом материале разберем, как использовать ИИ на разных этапах работы арбитражника: от поиска идей до аналитики. И сразу проверим все на примерах: посмотрим, какие промпты дают действительно полезный результат, а какие лучше не использовать.
Поиск идей и анализ конкурентов
Перед запуском новой связки приходится пересматривать десятки чужих объявлений. В спай-сервисах можно быстро найти креативы по нужному GEO, но дальше начинается рутина: понять, какие заходы повторяются, на какие боли давят конкуренты, что они выносят в первые секунды ролика и какие офферы зашивают в заголовки.
Где брать исходники
ИИ не заменяет спай-сервисы и библиотеки рекламы. Если просто попросить нейросеть назвать «лучшие креативы под гемблинг в Бразилии», вместо реального среза конкурентов легко получить набор общих идей.
Сначала нужно собрать реальные объявления. Для бесплатного поиска подходят Meta Ad Library и TikTok Creative Center, а для более глубокого ресерча по GEO, приложениям, форматам и другим параметрам — специализированные спай-сервисы.
Пример выдачи рекламных креативов в TikTok Creative Center
Как отдать материалы на разбор ИИ
Когда на руках есть пачка скринов или текстов, к работе можно подключать мультимодальную модель — например, ChatGPT, Claude или Gemini. Она поможет быстро разобрать чужую рекламу по нужным параметрам.
Главная ошибка здесь — дать слишком общий запрос.
Слабый промпт: «Сгенерируй похожий креатив».
В ответ нейросеть, скорее всего, просто пересоберет увиденное: сохранит основную идею и композицию, поменяв лишь отдельные детали.
Чтобы получить полезную выжимку, лучше сразу указать, что именно нужно достать из материалов.
Рабочий промпт: «Разбери этот рекламный креатив с креатиновыми gummies. Определи основной заход, на какую потребность аудитории он рассчитан, какие преимущества продукта вынесены на первый план и за счет чего визуал привлекает внимание. Затем предложи 5 новых заходов для рекламы такого продукта. Не повторяй идею “Creatine Made Easy” и преимущества из исходного креатива. Для каждого захода предложи короткий заголовок и идею визуала».
Разница хорошо видна на примере. На общий запрос ИИ практически повторил исходный креатив: сохранил композицию, заголовок и основные преимущества продукта, поменяв лишь отдельные детали. Подробный промпт дал уже другой результат: сначала нейросеть разобрала исходник и предложила пять новых заходов, а затем по выбранным вариантам собрала несколько совершенно разных креативов.
При этом сами идеи ИИ не стоит воспринимать как готовые связки. Нейросеть не знает реальных показателей исходного объявления и не может определить, какой из предложенных заходов даст лучший CTR или конверт. Ее задача здесь — ускорить ресерч и помочь быстро получить больше вариантов для тестов.
Тексты и локализация под GEO
При запуске на новое GEO просто перевести рекламный текст недостаточно. Фраза может быть грамматически правильной, но звучать чужеродно для местной аудитории — слишком официально, дословно или просто не так, как люди говорят в жизни. Особенно это заметно в коротких заголовках, CTA, UGC-сценариях и креативах, где весь заход держится на живой речи.
ИИ заметно ускоряет такую работу: ему можно отдать исходный текст, указать GEO и аудиторию и получить сразу несколько вариантов под разную подачу. Но запрос «переведи на испанский» оставляет модели слишком много свободы.
Например, возьмем простой текст для дейтинг-креатива:
Исходник: “Still single? Meet people near you who are looking for the same thing.”
И дадим самый очевидный запрос:
Слабый промпт: «Переведи этот текст на испанский».
Скорее всего, на выходе получится нормальный перевод по смыслу. Проблема в том, что из запроса вообще непонятно, куда пойдет текст: в Испанию, Мексику или Аргентину, для какого возраста он написан и должен ли звучать как реклама сервиса или как живая фраза из соцсетей.
Поэтому для локализации лучше дать модели контекст:
Рабочий промпт: «Адаптируй этот текст для дейтинг-креатива под Мексику. Аудитория — мужчины и женщины 25–35 лет. Текст пойдет в рекламу в соцсетях, поэтому он должен звучать естественно и разговорно для местной аудитории, а не как дословный перевод с английского. Сохрани исходный смысл, но можешь менять структуру и формулировки. Дай 5 вариантов с разной подачей и для каждого коротко объясни, чем он отличается».
Так у байера появляется не один перевод, а сразу несколько версий для теста. Можно отдельно попросить сделать вариант короче, усилить первый хук, убрать слишком рекламную подачу или адаптировать текст под конкретный формат — например, сторис, UGC или статичный креатив.
Со сленгом лучше не перебарщивать
Есть и обратная крайность — попросить ИИ «добавить побольше мексиканского сленга». Нейросеть может набить текст локальными выражениями так, что вместо живой рекламы получится пародия на речь местных.
Поэтому лучше просить не добавить сленг, а сделать текст естественным для конкретного GEO. Если какое-то местное выражение действительно подходит по контексту, модель может его использовать, но специально превращать каждый заголовок в набор локальных слов не нужно.
И даже хороший результат стоит проверить перед заливом. Особенно если команда сама не знает язык. ИИ может предложить грамматически правильную фразу, которая звучит неестественно, использовать выражение не из того региона или неправильно считать его молодежным и актуальным. Для важных креативов финальную версию лучше прогнать через носителя языка или хотя бы перепроверить спорные формулировки отдельно.
Разбор и доработка лендингов
Даже хороший креатив не вытянет связку, если после клика пользователь попадает на страницу, которая не продолжает его заход. В объявлении ему обещали одно, на первом экране лендинга он видит другое, нужную кнопку приходится искать, а до сути оффера еще нужно докрутить несколько экранов.
ИИ можно использовать как дополнительную пару глаз перед запуском. В нейронку достаточно загрузить скриншоты страницы и дать контекст: что рекламируем, из какого креатива приходит пользователь, какое GEO и какое действие он должен совершить на лендинге. После этого попросить пройтись по странице и найти места, которые могут мешать пользователю двигаться дальше.
Например:
Промпт: «Я загрузил рекламный креатив и несколько экранов лендинга, на который он ведет. Проанализируй переход от объявления к странице: сохраняется ли после клика основной оффер, сразу ли пользователь понимает условия и цену, заметен ли CTA, нет ли противоречий между рекламой и лендингом и какие элементы страницы могут отвлекать от целевого действия. Оценивай только то, что видно на скриншотах, и не делай выводов о CR или эффективности без данных».
Последняя фраза в промпте здесь не случайна. По одному скриншоту нейросеть не может знать, что конкретный заголовок, например, снижает CR на 20% или что зеленая кнопка будет конвертить лучше красной. Без данных это всего лишь гипотезы.
Зато ИИ хорошо замечает более приземленные вещи: разрыв между обещанием в креативе и первым экраном, перегруженные блоки, повторяющийся текст, слабую визуальную иерархию или CTA, который теряется среди других элементов. Дальше из такого разбора можно выбрать несколько адекватных гипотез и проверить их уже на реальном трафике.
В нашем примере ИИ проверил, насколько логично пользователь переходит от объявления к лендингу. Он отметил, что основной оффер после клика сохраняется, но нашел несколько спорных мест: две разные цены, перегруженный первый экран, разные формулировки CTA и смену акцента с фиксированной цены на снижение веса. При этом модель не стала приписывать этим элементам влияние на конверсию, а обозначила их как гипотезы для дальнейшей проверки.
ИИ пригодится и на этапе доработки. Например, можно попросить предложить несколько вариантов первого экрана под конкретный заход, сократить длинный блок без потери смысла или переписать CTA. Если есть код страницы, модель поможет разобраться и с HTML/CSS или подготовить отдельные изменения для верстальщика.
Важно: разбор нейросети — не замена A/B-тесту. ИИ может найти потенциальную проблему и предложить вариант, как ее исправить, но узнать, выросла ли после этого конверсия, можно только на реальном трафике.
Аналитика рекламных кампаний
После залива ИИ можно подключить уже к цифрам. Когда в выгрузке десятки или сотни кампаний, приходится вручную переключаться между срезами, сравнивать CTR, CPC, CPA, ROI и искать, где именно начинает проседать связка. Нейросеть может быстро пройтись по всей таблице и подсветить места, которые стоит проверить в первую очередь.
Для такого разбора подойдет CSV или Excel из трекера либо рекламного кабинета. Файл можно загрузить прямо в ChatGPT или Claude и сразу указать, какие метрики важны и что именно нужно найти.
Но запрос в духе: «Проанализируй мои кампании и скажи, что отключить» — плохая идея. Без дополнительных вводных ИИ не знает допустимый CPA, выплату по офферу и другие условия связки. В итоге модель может сама решить, какие показатели считать хорошими или плохими, и сделать неправильный вывод.
Гораздо полезнее дать ей не только таблицу, но и контекст. Например: «Проанализируй эту выгрузку рекламных кампаний. Выплата за подтвержденный лид — $45. Сравни кампании по Spend, CTR, CPC, Leads, CPA и ROI. Найди кампании и креативы, которые расходуют бюджет, но не окупаются, а также случаи, где высокий CTR не приводит к лидам. Не делай однозначных выводов по строкам, где данных пока слишком мало, и не придумывай отсутствующие показатели. Результат собери в таблицу и коротко объясни, какие кампании стоит проверить в первую очередь и почему».
Такой анализ помогает быстро заметить не только очевидный слив. Например, креатив может давать высокий CTR и дешевые клики, но почти не приводить лиды. В другом случае CPA выглядит отлично, но данных по кампании пока слишком мало — делать вывод о стабильности связки рано. Если просто сортировать таблицу по одному показателю, такие моменты легко пропустить.
При необходимости можно копнуть глубже отдельными запросами: сравнить результаты по GEO, устройствам или плейсментам, найти креативы с похожим поведением, посчитать дополнительные показатели или построить графики по выгрузке.
При этом решение об отключении или масштабировании кампании лучше не перекладывать на нейросеть целиком. ИИ видит только те данные и условия, которые ему передали. Он может подсветить аномалию или помочь найти закономерность, но не знает всей истории открута, особенностей оффера и ситуации в рекламном кабинете. Поэтому его выводы здесь стоит использовать как быстрый предварительный разбор, а не как команду «выключить кампанию №7».
Что не стоит полностью отдавать ИИ
Несмотря на все возможности нейросетей, полностью передавать им принятие решений по заливу пока рано. ИИ видит только тот кусок связки, который получил на входе. Он может найти подозрительную кампанию в CSV или предложить новый заход, но не знает всей истории аккаунта, особенностей оффера, качества лидов и того, что происходило с открутом до выгрузки.
Отдельно стоит перепроверять факты. Нейросеть может уверенно придумать характеристику продукта, неправильно интерпретировать данные или сослаться на несуществующее правило рекламной площадки. Особенно это критично для финансов, нутры и других вертикалей, где ошибка в креативе может закончиться не просто неудачным тестом, а проблемами с модерацией.
И еще один момент — данные, которые загружаются в модель. Не стоит отправлять в обычный чат базы лидов, платежные данные, логины, API-ключи и другую чувствительную информацию. Перед загрузкой рабочих таблиц лучше убрать все, что не требуется для конкретного анализа.
Поэтому оптимальный сценарий пока такой: ИИ берет на себя ресерч, черновую работу и обработку больших объемов информации, а байер проверяет результат и принимает финальное решение.
Заключение
По примерам из статьи хорошо видно одну закономерность: чем конкретнее задача и качественнее исходные данные, тем больше пользы можно выжать из ИИ. Один общий промпт дал нам почти копию чужого креатива, а подробный разбор — сразу несколько новых заходов. То же самое с локализацией, лендингами и аналитикой: без контекста нейросеть вынуждена додумывать его сама.
Поэтому гнаться за десятками AI-сервисов не обязательно. Куда важнее научиться давать нейросети нужные данные и четко объяснять, какой результат нужен. Тогда один и тот же инструмент можно подключать на разных этапах работы: разобрать конкурентов, накидать заходы для тестов, адаптировать тексты под GEO, проверить лендинг или быстро пройтись по большой выгрузке.
