← Каталог

AI-аналитик рекламных кампаний: автооптимизация ставок в Facebook и Google Ads
8 текстовых документов .md с описанием архитектуры, кода и инструкций. Скрипты и конфигурационные файлы приводятся внутри .md в виде блоков кода (Python, Node.js, SQL, Dockerfile, .env, config.json).

AI-аналитик рекламных кампаний: автооптимизация ставок в Facebook и Google Ads

Версия 1.0.0 Обновлён: 2026-09-13 Качество: 82/100

Готовая система из 8 модулей: собирает данные из Facebook Marketing API и Google Ads API, анализирует через LLM, предлагает оптимизации и автоматически меняет ставки и бюджеты. Веб-дашборд с подтверждением изменений в один клик.

📁 Что внутри (ZIP, 9 файлов)
  • 01_architecture_overview.md
  • 02_connectors_setup.md
  • 03_data_collection_pipeline.md
  • 04_llm_analysis_engine.md
  • 05_bid_management_automation.md
  • 06_web_dashboard.md
  • 07_deployment_and_scaling.md
  • 08_roi_optimization_playbook.md
  • README.md

Проблема

Ручное управление ставками и бюджетами в Facebook и Google Ads съедает часы каждую неделю. Метрики разбросаны по двум кабинетам, решения принимаются интуитивно, а ChatGPT не имеет доступа к API рекламных платформ и не может вносить изменения. В результате бюджет сливается на слабые кампании, а успешные не масштабируются вовремя.

Решение

Система автоматически собирает данные из Facebook Marketing API и Google Ads API по расписанию, нормализует метрики в единую схему и передаёт их LLM-аналитику. LLM генерирует рекомендации, валидатор превращает их в команды API с учётом ваших порогов и лимитов, а модуль исполнения меняет ставки, бюджеты и статусы кампаний. Веб-дашборд показывает всё в реальном времени и позволяет подтверждать изменения вручную.

Подробнее

Это не промпт-пак и не гайд, а работающая система из 8 взаимосвязанных модулей. Она подключается к Facebook Marketing API и Google Ads API по OAuth 2.0, забирает кампании, группы объявлений, объявления и ключевые метрики (CTR, CPC, CPM, конверсии, расход), приводит их к единой схеме и складывает в локальную базу (SQLite или PostgreSQL). Дальше включается LLM-аналитик: на основе нормализованных метрик он формирует структурированные рекомендации — что масштабировать, что отключить, где снизить или поднять ставку. Рекомендации от LLM проходят валидацию по вашим порогам и правилам (например, снижение ставки при CTR < 1%), после чего превращаются в команды для API: update_bid, update_budget, pause_campaign, enable_campaign. Модуль безопасного применения изменений ограничивает максимальный рост бюджета, логирует каждое действие и умеет откатывать сбои. Всё это видно в мини-веб-дашборде: таблицы кампаний, графики ROI, список рекомендаций и кнопки ручного подтверждения. Развёртывание описано для Docker и cron: контейнер, переменные окружения, мониторинг, алерты, бэкапы данных и чек-лист безопасности. Система масштабируется на несколько рекламных аккаунтов и обе платформы одновременно. Дополнительно в поставке — ROI-плейбук с методологией A/B тестов, перераспределения бюджета и шаблонами отчётов для клиентов. Кому подходит: AI-automation микро-агентствам, инфопродюсерам и маркетологам, которые ведут рекламу на Facebook и Google и хотят автоматизировать рутину ставок без найма отдельного аналитика. Стек: Python + FastAPI/Flask + SQLite/PostgreSQL + OpenAI GPT-4 или Anthropic Claude + Facebook Marketing API + Google Ads API.

Возможности

  • Подключение к Facebook Marketing API и Google Ads API через OAuth 2.0 с обработкой ошибок авторизации и rate limits
  • Сбор кампаний, групп объявлений, объявлений и метрик CTR, CPC, CPM, конверсий, расхода
  • Нормализация данных из двух платформ в единую схему и сохранение в SQLite или PostgreSQL
  • Планировщик задач на cron для регулярного сбора данных
  • LLM-аналитик на базе OpenAI GPT-4, Anthropic Claude или локальной модели с генерацией рекомендаций
  • Валидация ответов LLM и преобразование в структурированные команды для API
  • Настройка порогов и правил (например, снижение ставки при CTR < 1%)
  • Автоматическое изменение ставок и бюджетов через API: update_bid, update_budget, pause_campaign, enable_campaign
  • Безопасное применение изменений: лимиты, логирование, откат при сбоях
  • Веб-дашборд с таблицами кампаний, графиками ROI, списком рекомендаций и кнопками подтверждения
  • Аутентификация в дашборде, настройка порогов, экспорт отчётов
  • Docker-развёртывание, мониторинг, алерты, резервное копирование и чек-лист безопасности
  • ROI-плейбук: стратегии A/B тестов, перераспределение бюджета, шаблоны отчётов для клиентов

Что вы получаете

  • 01_architecture_overview.md — архитектура системы: потоки данных от Facebook Ads API и Google Ads API к LLM-аналитику и обратно, описание компонентов, требования к окружению
  • 02_connectors_setup.md — пошаговая настройка подключений к Facebook Marketing API и Google Ads API: access token, OAuth 2.0, выбор аккаунтов, примеры .env и config.json, скрипты проверки соединения
  • 03_data_collection_pipeline.md — реализация сбора данных: запросы к API, нормализация метрик в единую схему, сохранение в SQLite/PostgreSQL, планировщик cron
  • 04_llm_analysis_engine.md — ядро анализа: подготовка промптов для LLM, генерация рекомендаций, валидация ответов, преобразование в команды API, настройка порогов и правил
  • 05_bid_management_automation.md — модуль автоматического изменения ставок и бюджетов: update_bid, update_budget, pause_campaign, enable_campaign, лимиты, логирование, откат при сбоях, примеры кода
  • 06_web_dashboard.md — мини-веб-приложение (FastAPI/Flask + HTML/JS) для визуализации: таблицы кампаний, графики ROI, список рекомендаций, кнопки подтверждения, аутентификация, экспорт отчётов
  • 07_deployment_and_scaling.md — руководство по развёртыванию: Docker-контейнер, переменные окружения, cron, мониторинг, алерты, масштабирование на несколько аккаунтов, резервное копирование, чек-лист безопасности
  • 08_roi_optimization_playbook.md — методология повышения ROI: стратегии A/B тестов, перераспределение бюджета, сценарии при падении конверсий, шаблоны отчётов для клиентов, генерация гипотез через LLM

Инструкция по установке

1. Изучите 01_architecture_overview.md, чтобы понять схему потоков данных и требования к окружению. 2. По инструкции 02_connectors_setup.md получите access token и настройте OAuth 2.0 для Facebook Marketing API и Google Ads API, заполните .env и config.json. 3. Разверните сбор данных по 03_data_collection_pipeline.md: создайте базу SQLite или PostgreSQL, запустите скрипты сбора и настройте cron. 4. Настройте LLM-аналитик по 04_llm_analysis_engine.md: укажите API-ключ OpenAI или Anthropic, задайте пороги и правила. 5. Реализуйте модуль изменения ставок по 05_bid_management_automation.md с лимитами и логированием. 6. Запустите веб-дашборд по 06_web_dashboard.md локально или на сервере. 7. Разверните систему в Docker по 07_deployment_and_scaling.md и настройте мониторинг. 8. Используйте 08_roi_optimization_playbook.md для стратегий оптимизации и отчётности.

Требования

Python 3.10+ или Node.js 18+, SQLite или PostgreSQL, доступ к Facebook Marketing API и Google Ads API с правами на управление кампаниями, OAuth 2.0 токены, API-ключ OpenAI GPT-4 или Anthropic Claude (или локальная LLM), Docker (для развёртывания), cron, базовые навыки работы с командной строкой и API.

Варианты и цены

Выберите подходящий уровень:

  • Базовый — $35 · Основной набор файлов продукта.
  • Стандарт — $59 · Полный набор + инструкция по внедрению.
  • Расширенный — $94 · Всё из Стандарта + расширенные материалы и обновления.

Частые вопросы

Что входит в продукт?

Готовая система из 8 модулей: собирает данные из Facebook Marketing API и Google Ads API, анализирует через LLM, предлагает оптимизации и автоматически меняет ставки и бюджеты. Веб-дашборд с подтверждением изменений в один клик.

В каком формате я получу файлы?

После оплаты вы получаете защищённую ссылку и ZIP-архив со всеми материалами. Ссылка приходит на странице заказа и доступна через Telegram-бот.

Как долго доступна ссылка на скачивание?

Ссылка активна 24 часов, до 5 скачиваний.

Нужны ли специальные знания?

Продукт рассчитан на предпринимателей и специалистов. Внутри — пошаговая инструкция, специальные навыки программирования не требуются.

Можно ли вернуть деньги?

По вопросам возврата свяжитесь с поддержкой: [email protected].

Смотрите также