Как мы разработали закрытую AI-систему для профессиональной работы с Яндекс Директом

Performance-команде требовалось перейти от ручной работы специалистов и разрозненных инструментов к единому AI-контуру для работы с Яндекс Директом.

Нужен был не ещё один интерфейс к рекламному кабинету, а рабочий инструмент для анализа рекламы, поиска проблем, подготовки решений и автоматизации части регулярных операций на реальных данных проекта.

Заказчик хотел сократить переключения между кабинетами, отчётами, аналитикой и таблицами, а также получить помощника, который понимает контекст конкретного бизнеса, а не только общие термины вроде CTR или CPA.

• Единое рабочее пространство для рекламы и аналитики.
• Работа с большими объёмами рекламных данных и регулярными проверками.
• Связь рекламных показателей с доступными бизнес-результатами.
• Снижение риска человеческих ошибок при работе с бюджетами.
• Основа для дальнейшего развития вместе с рекламной инфраструктурой компании.

Мы создали закрытую специализированную AI-систему для Яндекс Директа и связанной рекламной аналитики. Она объединяет предметную экспертизу, рекламные данные и программные инструменты в одном рабочем процессе.

Архитектура, внутренние алгоритмы, логика принятия решений и механизмы защиты не раскрываются публично: это закрытая часть проекта и интеллектуальная собственность заказчика и команды.

AI работает с доступным рекламным контекстом, поэтому специалисту не нужно каждый раз вручную пересказывать состояние кампаний универсальной нейросети.

• Проводить аудит рекламных кампаний и разбирать их эффективность.
• Находить аномалии, изменения показателей и участки, требующие внимания.
• Готовить рекомендации и исследовать рекламный трафик.
• Рассматривать рекламу вместе с доступными последующими действиями пользователей и коммерческими результатами.
• Использовать AI как часть рабочего процесса performance-команды, а не как отдельный чат для консультаций.

В рекламных системах неверное решение влияет на бюджет и продажи, поэтому автоматизация не получила право бесконтрольно управлять кабинетом. Система создана как усиление специалистов, а не замена профессионального суждения.

Критичные действия остаются под контролем ответственного человека. Перед передачей заказчику решение прошло отдельный этап технического и прикладного тестирования на рабочих сценариях.

За 25 дней разработки и тестирования заказчик получил production-ready AI-решение для анализа кампаний, performance-аналитики, поиска проблем, подготовки рекомендаций и автоматизации части PPC-процессов.

Вместо набора отдельных скриптов или универсального чат-бота появился специализированный инструмент под реальный рекламный процесс. Стоимость индивидуальной разработки в этом проекте составила 10 000 USDT.

Подключить языковую модель к рекламному API относительно несложно. Основная инженерная работа начинается там, где AI должен надёжно работать с реальными данными, меняющейся рекламной платформой и задачами, в которых ошибка стоит рекламного бюджета.

Поэтому внутренняя подготовка контекста, механизмы контроля и методология тестирования не публикуются. В публичной части мы показываем назначение системы, границы её самостоятельности и практический результат для команды.

Подобные AI-системы особенно полезны там, где уже есть заметный объём digital-операций и ручной аналитики. Чем больше повторяющихся проверок выполняет команда, тем выше потенциал для аккуратной автоматизации.

• Performance-агентства.
• E-commerce и крупные рекламодатели.
• Маркетинговые отделы и компании с несколькими рекламными кабинетами.
• Сервисы рекламной автоматизации и команды, которым важен контролируемый AI-контур.