Главная Академия Статья Создали в ИИ бота и автоматизировали поиск нарушителей CPA-мастеров по брендовому спросу

Создали в ИИ бота и автоматизировали поиск нарушителей CPA-мастеров по брендовому спросу

Привет, это Антон Рожков, руководитель направления интернет-маркетинга в IT-Agency и большой энтузиаст по автоматизации, о чём пишу в своем канале.

Рассказываю, как мы автоматизировали поиск нарушителей в брендовом поиске, что в итоге освободило от 12 часов рутины и экономит до 800 тысяч рублей нашему клиенту каждый месяц.

Отдали рутинную задачу боту, повысили прозрачность коммуникаций и получили больше ресурса для стратегических задач.

Антон Рожков

руководитель направления интернет-маркетинга

Проблема и решение

Клиент решил привлекать дополнительный трафик через CPA-сети, но возникла проблема:

CPA-мастера начали выкупать рекламные позиции по брендовым запросам в Яндексе и перепродавать трафик обратно клиенту.

Клиент терял трафик, конверсии и деньги в двух местах одновременно:

выдачу по брендовому трафику заняли конкуренты → растёт конкуренция по запросу → растёт стоимость клика → растёт расход бюджета;
CPA-щики перекупали клиентов из брендовой рекламы и потом продавали заказчику его же конверсии.

Чтобы избавиться от проблемы, надо находить нарушения и своевременно присылать их клиенту. По-умолчанию это делает специалист — и очень долго:

Просматривает выдачу по разным регионам.
Переходит по объявлениям.
Ищет конечные URL
Определяет, какой партнёр разместил рекламу.
Собирает данные в отчёт и шлёт клиенту.

Эта механическая рутина съедает 10-12 часов на регулярной основе. А с каждым регионом замыливается глаз — человеческий фактор создаёт риск ошибок.

Задача так и просится на автоматизацию, поэтому с помощью ИИ мы сделали бота в Телеграме, который сам найдёт нарушителей и соберёт отчёт для клиента.

Звучит просто, есть нюанс: Яндекс активно защищает выдачу и показывает капчу при подобных проверках.

Мы вместе с Евгением Рожковым разработали систему, которая позволяет корректно проходить этот этап и получать конечные URL объявлений.

Свободные Четверги: как мы убрали из лексикона слово «не́когда» и создали сообщество энтузиастов в ИИ

Привлечение клиентов с оплатой за результат (реклама в CPA-сетях)

Подзаголовок не заполнен

Что умеет бот

Инструмент живёт в Телеграме, некоторые вещи он делает автоматически, другие задачи выполняет по командам.

Каждое утро он автоматически проверяет рекламную выдачу Яндекса по брендовым запросам клиента в разных регионах, переходит по объявлениям и определяет, кто именно размещает рекламу.

Сначала бот даёт общую сводку по проверенным регионам и нарушениям, а также подсвечивает появление новых нарушителей. Ниже детализированная информация и команды для дальнейших действий.

Каждое утро клиент получает отчёт с найденными нарушителями. При необходимости можно запросить детальную выгрузку в CSV и посмотреть, в каких регионах показывалось объявление, на какую страницу вело и кто его разместил.

По команде бот пришлёт отчёт в форматах csv или txt.

Клиент регулярно получает отчёт с корректными данными и может сразу работать с нарушениями.

Задача не зависит от загруженности специалистов, её не нужно передавать, если кто-то ушёл в отпуск или вдруг уволился. Ошибки исключены — бот не устанет проверять данные на десятом регионе.

Заключение

Благодаря боту клиент экономит примерно 10-12 часов в месяц, которые теперь уходят на более важные стратегические вопросы. К тому же, заказчик у заказчика есть актуальные данные, что помогает грамотно использовать рекламный бюджет.

Как только мы решили проблему CPA-щиков, стоимость клика уменьшилась, а количество конверсий увеличилось. По нашим примерным расчётам, решение экономит клиенту до 800 тысяч рублей в месяц.

Конечно, можно было выделить ресурс на дополнительные проверки и добавить это в расход проекта. Но наша задача — не просто настроить рекламу и получать деньги за человеко-часы.

Мы выступаем в роли внутренней команды, решаем нетипичные проблемы и помогаем бизнесу эволюционировать. Если хотите иметь такую же команду, обращайтесь к нам.

Записал Антон Рожков, отредактировал Сергей Афонин