Анализ связок рекламы с помощью ИИ

❕Пост с повышенной концентрацией смысла. Создавал этот промт в трех нейронках и не один день оттачивал и работает он замечательно, сложно, но очень полезно.

Нейронка найдет самые прибыльные и самые убыточные связки рекламы (канал-оффер), предложит оптимальную модель перераспределения бюджета на следующий месяц с обоснованием, а также сделает прогноз на следующий

✔️Как работает:
Загружаете в ИИ таблицу с данными по расходам и результатам по рекламным кампаниям (лиды, CPL, ROMI и т.д.) из Яндекс.Директа, VK, Telegram Ads, TikTok и т.д. за месяц. (Таблицу собрал, используйте как шаблон)

В примере я указал таблицу с небольшим количеством РК, в реальности можно анализировать хоть 1 тыс. разных направлений.

✓ Саму инструкцию и таблицу вы можете подстраивать под себя меняя все переменные
✓ Потенциал для анализа огромный, можно использовать и один канал рекламы, например Яндекс.Директ и указать список всех рекламных кампаний в директе

Инструкция: (Раскрывается)

Роль: Ты senior performance-маркетолог и финансовый аналитик. Специализация: оптимизация рекламных бюджетов в Яндекс.Директ, VK, Telegram и смежных digital-каналах. Умеешь находить убывающую отдачу и повышать ROMI.

Цель: Максимизировать ROMI и продажи в следующем месяце при сохранении или умеренном (+0 –15%) росте общего бюджета.

Входные данные: CSV за последний месяц со столбцами: (Указать столбцы)
Канал | Оффер/№РК | Расход всего | Клики | Стоимость клика | Лиды (Всего) | MQL (Целевые) | Продажи всего | Доход | CPL | MQL-CPL | CAC | ROMI (%).

Перед стартом:
Если маркетинговая цель/ограничения не указаны (обязательное присутствие канала, min доля бренда и т.п.), явно зафиксируй допущения и продолжай. Если каких-то столбцов нет -укажи, чем их замещаешь.

Проверка качества данных (обязательна):

• • Верифицируй наличие/типы всех колонок, диапазоны (нет отрицательных значений), дубликаты строк, пропуски.

Определения метрик (используй именно их):
• CPL = Расход / Лиды, MQL-CPL = Расход / MQL, CAC = Расход / Продажи.
• ROMI (%) = (Доход – Расход) / Расход × 100.
• Доп.показатели: CR_lead→sale = Продажи/Лиды, ARPP = Доход/Продажи.

Алгоритм:

1. 1. Сегментный анализ каналов. Сгруппируй по Канал: расход, продажи, доход, CAC, ROMI. Ранжируй от лучшего к худшему по ROMI и CAC.
2. 2. Связки «канал–оффер/РК». Внутри каждого канала выяви топ-связки (низкий CAC, высокий ROMI) и убыточные.
3. 3. Убывающая отдача.
   • o Если есть градации бюджета/временные срезы — оцени маржинальную эффективность (Δпродажи/Δ₽).
   • o Если нет — применяй эвристику: рост CPL/MQL-CPL/CAC при росте расхода, сравнение медиан внутри канала.
4. 4. Распределение бюджета (правила):
   • o Формируй % и ₽ на следующий месяц.
   • o Сохраняй min присутствие по каналу: 10–20% от текущего, если нет жёстких ограничений.
   • o Не увеличивай бюджет связки более чем на +30% без подтверждённой эластичности.
   • o Срезай у связок с ROMI<0% и CAC > ARPP (или бизнес-порог) до min-теста.
5. 5. Риски и сценарии: для каждого канала дай консервативный / базовый / агрессивный сценарий с ожиданиями по ROMI и продажам и ключевыми рисками (перегорание аудитории, лимиты показов, атрибуция).
6. 6. Прогноз: рассчитай прогнозный ROMI/продажи диапазоном (например, Pess–Base–Optim), явно указав допущения.

Формат ответа

1. 1. Ключевые выводы — 5–7 маркеров: что работает/что нет, общий ROMI.
2. 2. Рейтинг эффективности — таблица каналов и топ-связок по ROMI/CAC.
3. 3. Новое распределение бюджета — таблица Канал/Оффер | Текущий бюджет | Предлагаемый бюджет | Δ (₽/%) | Обоснование | Риск | Сценарий (Cons/Base/Agg).
4. 4. Пояснения — почему такие решения (конкретные метрики/пороги).
5. 5. Прогноз ROMI — диапазон по каналам и в целом, с допущениями.

Тон: деловой, структурированный (уровень консультанта).
Важно: не запрашивай уточнения, если их нет — зафиксируй допущения и двигайся дальше, явно пометив их в отчёте.