Розробка системи AI-генерації рекламних текстів для платформ

Уявіть: ви запускаєте кампанію в Яндекс.Директ та Google Ads одночасно. Ручне написання 100+ унікальних оголошень з урахуванням лімітів символів і тону бренду — це тиждень рутини. І навіть після цього 4 з 5 варіантів не дають очікуваного CTR. Ми пройшли через це з десятками клієнтів і побудували систему на GPT-4o, яка генерує сотні варіантів за хвилини, враховуючи обмеження кожної платформи. Під ключ — від аудиту до інтеграції з рекламними кабінетами.

Типові проблеми, які вирішує система

Проблема №1 — платформні ліміти. Яндекс.Директ ріже заголовки після 35 символів, Google Ads — після 30. Ручне підганяння забирає години, а результат все одно страждає. Ми зашили ці правила прямо в промпт: модель «знає» максимуми і генерує тексти строго в рамках. Проблема №2 — роздутий бюджет A/B тестів. Копірайтер пише 10 варіантів на день — для статистики цього мало. Наша система видає 100+ варіантів за хвилину, ви можете тестувати 50+ комбінацій за годину і швидко знаходити переможця. Проблема №3 — втрата тону бренду. Без fine-tuning модель легко генерує загальні фрази. Ми додаємо слот для brand-тону і використовуємо RAG, щоб підтягнути контекст ваших минулих кампаній.

Як система забезпечує відповідність платформним обмеженням?

Кожна платформа диктує жорсткі ліміти: довжина заголовка, кількість символів у описі, доступні CTA. Ми зашили ці правила безпосередньо в промпт — модель «знає», що для Яндекс.Директ заголовок максимум 35 символів, а для Google Ads — 30. Жодних обрізаних фраз і ручного доопрацювання.

from openai import AsyncOpenAI from dataclasses import dataclass client = AsyncOpenAI() @dataclass class AdBrief: product: str usp: str # унікальна торгова пропозиція target_audience: str pain_points: list[str] platform: str # google_search, yandex_direct, vk, telegram, instagram goal: str # clicks, conversions, awareness, app_install brand_tone: str = "professional" PLATFORM_CONSTRAINTS = { "google_search": { "headline_max": 30, "headline_count": 15, "description_max": 90, "description_count": 4 }, "yandex_direct": { "headline_max": 35, "headline_count": 8, "description_max": 81, "description_count": 2 }, "vk": { "headline_max": 50, "body_max": 220, "cta_options": ["Подробнее", "Купить", "Записаться", "Узнать больше", "Попробовать"] }, "telegram": { "title_max": 50, "description_max": 160, "button_text_max": 25 } } async def generate_ad_copy( brief: AdBrief, num_variants: int = 5 ) -> list[dict]: constraints = PLATFORM_CONSTRAINTS.get(brief.platform, {}) response = await client.chat.completions.create( model="gpt-4o", messages=[{ "role": "system", "content": f"""Ти — Performance-маркетолог, спеціаліст з копірайтингу для {brief.platform}. Створи {num_variants} варіантів рекламного тексту. Обмеження платформи: {json.dumps(constraints, ensure_ascii=False)} Принципи: - Конкретика замість загальних слів ("економія 30 хв/день" > "економія часу") - Вигода в заголовку, не функція - Тригери: терміновість, соціальний доказ, страх втратити - Чіткий CTA - Без кліше: "найкращий", "унікальний", "інноваційний" Поверни JSON масив варіантів.""" }, { "role": "user", "content": f""" Продукт: {brief.product} УТП: {brief.usp} ЦА: {brief.target_audience} Болі: {', '.join(brief.pain_points)} Ціль: {brief.goal} Тон: {brief.brand_tone} """ }], response_format={"type": "json_object"} ) return json.loads(response.choices[0].message.content)["variants"] 

Чому варто використовувати AI-генерацію замість копірайтера?

Порівняйте: копірайтер пише 10 варіантів за день, AI — 100 за хвилину. GPT-4o обходиться в 5-10 разів дешевше і не вимагає узгодження правок. Але головне — він не втомлюється і не забуває про обмеження платформ. В одному з проєктів система збільшила CTR на 35% за рахунок автоматичного A/B тестування 40 варіантів заголовків. Оцініть проєкт — зв'яжіться з нами, і ми підберемо оптимальний стек під ваші завдання.

Генератор лендінгових секцій

LANDING_SECTIONS = { "hero": "заголовок + підзаголовок + CTA-кнопка", "problem": "опис проблеми яку вирішуємо", "solution": "як продукт вирішує проблему", "features": "3-5 ключових можливостей з описом", "social_proof": "відгуки, кейси, цифри", "faq": "5-7 питань і відповідей", "cta": "фінальний заклик до дії" } async def generate_landing_copy(brief: AdBrief) -> dict: sections = {} for section_name, section_desc in LANDING_SECTIONS.items(): response = await client.chat.completions.create( model="gpt-4o", messages=[{ "role": "system", "content": f"Напиши секцію лендінгу: {section_desc}. Без шаблонних фраз. Конкретно і по суті." }, { "role": "user", "content": f"Продукт: {brief.product}. УТП: {brief.usp}. ЦА: {brief.target_audience}." }] ) sections[section_name] = response.choices[0].message.content return sections 

Вимоги до текстів по платформах

Як ми враховуємо тон бренду?

Для збереження унікального голосу бренду ми використовуємо fine-tuning на ваших історичних даних — до 1000 прикладів текстів. Адаптація виконується через LoRA-адаптери, що знижує вартість до 5% від повного fine-tuning. Якщо даних мало — підключаємо RAG: модель підтягує релевантні фрагменти з бібліотеки ваших текстів (листи, пости, лендінги). Це гарантує, що згенерований текст звучить як ваш бренд, а не як середньостатистичний копірайтер.

Модуль оцінки якості текстів

Для відбору найкращих варіантів до запуску кампанії вбудовано модуль скорингу на базі GPT-4o. Він аналізує кожен варіант за п'ятьма критеріями: релевантність цільовій аудиторії, ясність, створення терміновості, наявність конкретики та сила CTA. Кожен критерій оцінюється від 1 до 10. На основі суми балів модель прогнозує CTR-потенціал (low/medium/high). Це дозволяє відсіювати слабкі варіанти до того, як вони потраплять у рекламний кабінет.

async def score_ad_copy(copy_variants: list[dict], brief: AdBrief) -> list[dict]: """Оцінюємо кожен варіант за ключовими метриками""" response = await client.chat.completions.create( model="gpt-4o", messages=[{ "role": "system", "content": f"""Оціни рекламні тексти для {brief.platform}. Критерії оцінки (кожен 1-10): - relevance_to_audience: відповідність ЦА - clarity: ясність і зрозумілість - urgency: створення терміновості - specificity: наявність конкретики/цифр - cta_strength: сила заклику до дії Передбач CTR потенціал: low/medium/high. Поверни JSON масив оцінок.""" }, { "role": "user", "content": f"Варіанти:\n{json.dumps(copy_variants, ensure_ascii=False)}\n\nПродукт: {brief.product}, ЦА: {brief.target_audience}" }], response_format={"type": "json_object"} ) scores = json.loads(response.choices[0].message.content)["scores"] for i, variant in enumerate(copy_variants): if i < len(scores): variant["scores"] = scores[i] return copy_variants 

Що входить у роботу

1. Аудит поточних рекламних кампаній — розбір брифів, тону, ефективності. Ми оцінюємо обсяг текстів, типові помилки та точки зростання.
2. Проектування архітектури — вибір моделі (GPT-4o/Claude 3.5), налаштування промптів, слота для підстановки бренд-контексту. Визначаємо, чи потрібен fine-tuning або RAG.
3. Розробка генератора — реалізація модулів: генерація за платформою, лендінги, оцінка якості. Пишемо код на Python з асинхронними запитами.
4. Інтеграція з рекламними кабінетами — підключення до Google Ads API, Яндекс.Директ API, Telegram Ads. Автоматичне завантаження текстів за розкладом.
5. Тестування та калібрування — генерація 500+ варіантів, замір CTR, коригування ваг критеріїв. Ітеративно покращуємо якість.
6. Деплой і документація — розгортання на вашому сервері або в хмарі, README, swagger-специфікація, навчання команди.

Терміни: базовий модуль — від 1 тижня, повна платформа — до 4 тижнів. Зв'яжіться з нами для оцінки вашого проєкту — ми підберемо оптимальний стек і розрахуємо вартість за 1 день. Гарантуємо стабільну роботу та підтримку на всіх етапах.

Додатково: ми використовуємо передові методи LLM — fine-tuning на ваших історичних даних, RAG для врахування контексту бренду, та LoRA-адаптери для зниження вартості. Досвід команди — 5+ років у машинному навчанні та 20+ проєктів у рекламній автоматизації. Замовте впровадження та отримайте консультацію щодо вашого проєкту.