Як поєднати дані вашої реклами з генеративним ШІ

У світі автоматизованих ставок від Google ми вже навчилися довіряти ШІ в прийнятті рішень. Але що, якщо ШІ може бути не лише інструментом для ставок, а повноцінним стратегом, який аналізує дані, шукає закономірності, прогнозує результати та дає рекомендації, які базуються не на здогадках, а на ваших реальних цифрах?

Часто, коли ми питаємо ChatGPT про оптимізацію рекламної кампанії, ми отримуємо загальні поради: “оптимізуйте ставки”, “тестуйте різні креативи”, “виключіть нерелевантні гео”. Але це відповіді наосліп. Бо ШІ нічого не знає про ваші кампанії, ваш бізнес, ваші проблеми.

А тепер уявіть іншу ситуацію: ви інтегрували ваші рекламні дані безпосередньо в LLM (велику мовну модель), і тепер GPT знає, що ваш CPA виріс у березні, бо в кампанію випадково додали регіон, де конверсія = 0. ШІ одразу підкаже: “виключіть Бангладеш, щоб зменшити марну витрату бюджету”. Тобто він перестає вгадувати й починає мислити як стратег, бо має контекст.

Дані = сила. Але лише тоді, коли вони підключені.

У чому перевага? У швидкості, точності, контекстності. Генеративний ШІ, який бачить ваші власні дані, більше не дає шаблонних відповідей — він діє на основі фактів.

Ось як це реалізувати на практиці?

1. Підключіть акаунти до ШІ через API

Багато рекламних платформ, як-от Google Ads, мають відкриті API. Ви можете використовувати спеціальні конектори або GPT-плагіни, щоб надати моделі прямий доступ до ваших кампаній, груп оголошень, ставок, CTR, CPA тощо. GPT із доступом до цього API може щодня або щотижня аналізувати кампанії та видавати поради.

2. Інтеграція з Google Sheets — просто і ефективно

Налаштуйте автоматичне оновлення даних із Google Ads до Google Таблиць. Після цього просто використовуйте GPT з доступом до цих таблиць. Так ШІ щодня бачить нові дані й може реагувати на зміни: спад конверсій, перевитрати бюджету, дивну поведінку в певному гео чи на певному пристрої.

3. Підключення до Looker Studio або BI-систем

Якщо ви використовуєте Looker Studio, Power BI чи інші візуальні панелі, GPT може працювати з цими джерелами, витягати ключові висновки, писати звіти, навіть попереджати вас про потенційні проблеми. Це більше не просто “chatbot”, а аналітик зі знанням контексту вашого бізнесу.

4. Розробка власних фреймворків

Можна створити кастомізованого GPT-агента, який має доступ до ваших даних і розуміє специфіку саме ваших продуктів. Наприклад, агент, що аналізує ефективність кампаній у B2B-сегменті, враховує середній цикл угоди, якість лідів, і навіть взаємодію з CRM.

Чому це працює краще, ніж традиційний підхід

Традиційний аналіз — це: зібрати звіти → вивантажити в Excel → вручну перевірити → зробити висновки → дати завдання фахівцю.

Інтегрований GPT-аналітик — це: він щодня сам аналізує нові дані, генерує рекомендації, знаходить проблеми, робить прогнози й економить ваш час.

🕵️‍♀️ Наприклад, GPT може виявити, що в листопаді 67% конверсій мали клік ще в жовтні, тобто кампанії верхнього рівня воронки починають працювати задовго до пікових дат. GPT тоді порадить: збільшити бюджет на upper-funnel ще у вересні, а не чекати листопада.

Використовуйте скрипти Google Ads, щоб автоматично передавати дані в GPT

Скрипти в Google Ads — це давній інструмент автоматизації, справжнє джерело можливостей для досвідчених фахівців. Але у них є обмеження: вони можуть працювати лише з тим, що передбачив розробник у коді. Якщо в скрипті не закладений якийсь конкретний сценарій — він просто його проігнорує.

Наприклад, якщо ви хочете щотижневий звіт по акаунту, скрипт має врахувати всі можливі зміни ключових показників: CPA, ROAS, конверсії, покази тощо. А таких сценаріїв — сотні. Програмісту потрібно прописати кожен логічний варіант вручну. Це не лише довго, а й дуже обмежено.

І ось тут вступає генеративний ШІ — зокрема GPT. Він здатен проаналізувати дані гнучко й глибоко, з урахуванням контексту, без необхідності передбачати всі сценарії заздалегідь.

Використовуйте Model Context Protocol (MCP) від Anthropic для розумного доступу до даних

Якщо вам вже недостатньо простої передачі структурованих даних через таблиці чи скрипти, новий підхід від Anthropic — Model Context Protocol (MCP) — відкриває двері в AI-майбутнє, де моделі отримують потрібну інформацію самостійно, в реальному часі.

Що таке MCP?

MCP — це інтелектуальний прошарок між генеративним ШІ (наприклад, Claude) та вашими даними. Він працює як посередник, який дозволяє моделі запитувати тільки ті дані, які їй потрібні у конкретний момент, а не працювати з наперед підготовленими, застарілими звітами.

Як пояснюється на сторінці про MCP на GitHub (квітень 2025), MCP “з’єднує AI-асистентів із різними джерелами даних та інструментами, дозволяючи їм витягувати та обробляти інформацію в реальному часі, яка виходить за межі їхньої статичної навчальної бази”.

Чим це відрізняється від звичних API?

Наприклад, Google Ads API дозволяє завантажити статистику за кампаніями або витягти список ключових слів. Але API вимагає чіткого інструктажу: який саме запит зробити, коли й навіщо. Це означає, що хтось має запрограмувати ці дії заздалегідь.

MCP змінює правила гри: ШІ сам вирішує, що потрібно запитати, і в який момент. Якщо Claude аналізує ваш обліковий запис і бачить проблему на рівні кампанії, він сам ініціює додатковий запит до MCP, щоб отримати детальні дані по оголошеннях або налаштуваннях. І все це — без попереднього сценарію.

Приклад з реального використання

Під час демонстрації в LinkedIn, Майк Родс показав, як Claude (модель від Anthropic) працює разом із кастомним інспектором Google Ads.

Що зробив ШІ:

• Самостійно визначив, які кампанії показують низькі результати.
• Запитав додаткову інформацію лише про проблемні елементи.
• Видав конкретні поради: скоригувати бюджет, змінити таргетинг, оновити креатив.

Вражаюче: користувач не передавав жодних звітів вручну — модель сама вирішила, які саме дані їй потрібні.

Чому це важливо для PPC

MCP — це крок до того, щоб ШІ перестав бути просто «мудрою коробкою для відповідей» і перетворився на справжнього маркетингового аналітика у вашій команді. Він не тільки інтерпретує дані, а й самостійно визначає:

• Що потрібно проаналізувати.
• Яку інформацію отримати.
• Які дії варто виконати.

І все це — в реальному часі, без експорту CSV чи копіювання метрик у prompt.

Використовуйте Custom GPT та GPT Actions від OpenAI

Якщо Model Context Protocol (MCP) є відкритим стандартом, доступним для будь-яких моделей штучного інтелекту, то OpenAI створила власну альтернативу — GPT Actions. Цей механізм вже працює в рамках Custom GPTs.

Що таке Custom GPT?

Custom GPT — це індивідуально налаштована версія ChatGPT, яку можна адаптувати під конкретні потреби бізнесу чи клієнта. Вона дозволяє задавати особливі інструкції, завантажувати файли з важливою інформацією, а також додавати функціонал через GPT Actions — тобто інтеграції з зовнішніми джерелами даних через API.

Варто створювати окрему модель для кожного клієнта, щоб GPT міг працювати з урахуванням їхньої специфіки, стилю комунікації, метрик, продуктів і бізнес-цілей.

Що таке GPT Actions?

GPT Actions — це спеціальні команди, які GPT виконує під час розмови. Вони дозволяють моделі напряму звертатися до API, наприклад до Google Ads або CRM, щоб отримати живі дані або внести зміни в акаунт.

Це дозволяє не лише отримувати аналітичну інформацію, а й виконувати конкретні дії, наприклад:

• отримати статистику кампаній за останні 30 днів
• зупинити кампанію, яка перевищила бюджет
• змінити розподіл бюджету між кампаніями

На відміну від традиційного аналізу, коли ви самостійно збираєте дані й приймаєте рішення, GPT може зробити це автоматично: виявити проблему, проаналізувати її причини, запропонувати рішення, і — за вашого схвалення — виконати його.

Уявіть ситуацію: GPT виявляє, що кампанія витрачає надто багато бюджету, але не досягає ROAS-цілей. Він пояснює, чому це сталося, пропонує змінити ставки або зупинити кампанію, і, якщо ви погоджуєтеся, виконує цю дію напряму через API.

Це вже реальність. Рекламні агентства інтегрують Custom GPT у свої робочі процеси, щоб автоматизувати щотижневі огляди акаунтів, виявлення відхилень у статистиці та рекомендації з оптимізації.

Що вже доступно?

Функціонал GPT Actions уже активний і готовий до використання. Ви можете підключити Custom GPT до Google Ads, Google Analytics, CRM, внутрішніх баз даних, дашбордів і звітних систем. Не потрібен жоден спеціальний доступ — усе це вже доступно всім користувачам ChatGPT Plus.

Обмеження є лише щодо деяких додаткових функцій, наприклад, можливості запускати дії за розкладом. Вони поки що перебувають у стадії тестування.

Наступний етап: прогнозна контекстна реклама, яка планує заздалегідь

Розпочинається нова ера, у якій штучний інтелект не просто оптимізує кампанії на основі минулих результатів, а активно допомагає формувати події, що ще не відбулися.

Це більше не просто автоматизація — це передбачення.

Генеративні інструменти ШІ поступово перетворюються на стратегічні системи, здатні:

• прогнозувати майбутні тенденції ефективності;
• заздалегідь змінювати пріоритети у бюджетах;
• формувати креативи, орієнтуючись на прогностичні сигнали із внутрішніх даних.

Як зазначив Даріо Амодей, CEO компанії Anthropic, у своїй статті Machines of Loving Grace, світ рухається до того, що системи штучного інтелекту матимуть «інтелектуальні здібності, які дорівнюють або перевищують рівень лауреатів Нобелівської премії в більшості галузей – зокрема в біології, комп’ютерних науках, математиці та інженерії».

У контексті РРС це означає появу інструментів, які не лише аналізують ефективність кампаній, а й прогнозують можливі зміни та пропонують дії до того, як показники почнуть знижуватися.

Хоча це ще початок, необхідні для цього технології вже існують.

Як тільки такі системи будуть повноцінно підключені до реальних даних про ефективність, вони еволюціонують від реактивних помічників до проактивних стратегів.

Основна ідея: ваші дані — це ваша перевага

Фаза гіперінтересу до генеративного ШІ вже позаду.

Ідеї, які ще донедавна здавалися теорією, зараз активно реалізуються на практиці. Ті, хто зможе не просто говорити, а діяти, — будуть на крок попереду.

Ключова перевага у сучасній контекстній рекламі — це ефективне з’єднання власних даних з можливостями ШІ.

Інтеграція даних про ефективність з генеративним ШІ більше не є опцією — це необхідність для збереження конкурентних позицій.

Методи, описані вище, можуть стати зрозумілим і практичним стартом у цьому напрямку.