Таксссс..... Досить мовчати - час працювати!

В FB на своїй сторінці я вже писав, що буду відновлювати свою активність. Тож не буду повторюватись. Відразу перейду до справи.

З 24 Вересня Google припиняє підтримку передачі даних з API для статистика аукціонів.
Тобто ці дані більше неможливо буде витягнути ні через скрипт, ні через Looker.
Основний їх мотив у тому, що цим ніхто не користувався... 😒
Одже, давайте знайомитись: моє імʼя Ніхто. У мене ще є декілька таких самих друзів з однаковими іменами у команді де я зараз працюю 😁
Якщо ви маєте таке саме імʼя як ми та ту ж саму проблеми, то ми знайшли 2 рішення.

1) Скрипт від Mike Rhodes
https://bit.ly/3ZwuKOn
Суть у чому.
Ви складаєте свої звіти у папку на Google Drive, запускаєте скрипт в Google таблицях.
Скрипт опрацьовує файли, що ви склали і виводить все у графік у таблицях.
Якщо відкрити приховані аркуші, то можна на основі тих сирих даних з таблиць, що обробляє скрипт побудувати і свої варіанти візуалізації. Тобто адаптувати під себе.
Я певна автоматизація, але якщо аккаунт здоровезний (як у нас) і потрібна сегментація по кампаніям, то доведеться робити багато ручної роботи з налаштуванням вивантаження під кожну кампанію окремо.

2) Створити дашборд на рівні MCC в Google Ads
Ця опція доступна в меню "Insights and reports" як на рівні аккаунту так і на рівні МСС.
Візуально виглядає не дуже. І я тричі прокляв розробників цього не френдлі рішення, але:
Створення такого дашборду дає змогу:
Копіювати це Дашборд під іншого клієнта в рамках МСС;
На рівні дашборду задати Фільтр у який вибрати усі кампанії, усі девайси і далі при необхідності сегментувати за цими параметрами
Явні мінуси:
Цим шаблоном неможливо поділитись поза МСС;
Кольорова гама графіків і можливість стилістичного оформлення просто - 🤮
Але маємо що маємо. Приклад як це у нас зараз виглядає є у скріншоті.

Якось так. 😎
Буде ще щось цікаве по роботі напишу.

В найближчий час планую написати серію публікацій про організацію роботи, тож не переключайтеся.

Тихих вихідних усім! ✊

😎 Візуальна схема оптимізації кампаній.

Останім часом дуже багато корисної інформації споживаю в LinkedIn.
Знайшов дуже цікаву схему по оптимізації кампаній.
Я сам дуже люблю різні візуальні схеми, тож не міг пройти повз.
Колись у мене навіть щось схоже було для аудиту.

На мою думку схема дуже корисна. Її навіть можна використати для ідей з автоматизацією:

Сьогодні я ділюся чимось надзвичайно (надзвичайно!) корисним для всіх, хто хоче масштабувати свій бренд за допомогою Google Ads. 🤯

За останній рік ми допомогли понад 30 брендам розвиватися по всьому світу, витративши сотні тисяч доларів у цьому процесі.

І якщо ми засвоїли один урок, то це важливість вибору правильної стратегії призначення ставок.

Оскільки ми все більше переходимо до "розумних" стратегій на основі штучного інтелекту Google, нам потрібно чітко вказати машині, що саме ми від неї очікуємо.

Якщо ви вже запускаєте або плануєте запускати кампанії PMAX, Search, чи Shopping, ця інформація для вас.

Ми створили: Матрицю стратегій призначення ставок

Дуже простий і зрозумілий потік, де ви можете точно дізнатися:

✅ Коли використовувати ручну стратегію призначення ставок

✅ Коли переходити до "розумних" стратегій Google

✅ Які цілі (tCPA/tROAS) встановлювати для цих кампаній

✅ Коли підвищувати цілі та на скільки їх підвищувати

✅ Коли збільшувати бюджети та на яку суму

✅ Що робити, якщо ваша кампанія недопрацьовує, і як врятувати ваші оголошення

✅ І багато іншого. Переконайтеся самі!

У цьому пості ви вже можете побачити три діаграми. Вам нічого більше робити не потрібно.

Джерело:
https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7274670524000002048/

Усім привіт!

У нас 2025 рік на носі. Ukrainian Digital Community (UDC) зібрала основні тренди, які будуть драйвити наступного року, в одному файлі.
Коротко про що там:
🔹 Вплив голосового пошуку;
🔹 Роль візуального пошуку;
🔹 Автоматизація та ШІ;
🔹 Персоналізація;
🔹 Етичний підхід;


Скачати файл можна за посиланням: https://bit.ly/4fBztCX

Я також залишив там деякі свої коментарі по PPC, зокрема про те, як автоматизація і генерація контенту будуть основними драйверами успіху у 2025 році. Зверніть увагу на такі інструменти, як DemGen і pMax, а також на важливість налаштування конверсій.

Усім продуктивного дня!
🤜🤛

Усім привіт! 👋

На минулому тижні мав цікавий досвід із Google Scripts.
Колись давно я написав свою версію скрипта для вивантаження звітів із Google Ads.
Вона збирала дані на рівні МСС із рекламних кампаній за потрібний період і вивантажувала їх у Google Spreadsheet.
Я використовував його для відстеження тенденцій, бюджетів в акаунтах і сповіщень, якщо щось різко змінювалось.
Але була одна проблема: скрипт довелось розділити на 3 частини, бо враховуючи кількість акаунтів у нашому проєкті та кількість кампаній, які обслуговує команда — він фізично не встигав усе вивантажити.

💭 Під час роботи над одним із проектів з автоматизації, Head of Automation із команди агенції, з якою ми співпрацюємо, поділився своїм рішенням.
Його скрипт працював швидше завдяки іншому принципу вивантаження даних.
Мене це дуже зацікавило, і я вирішив протестувати обидва варіанти.
Щоб тест був максимально чесним, потрібно було привести обидва скрипти до спільного знаменника:
🔹 У своєму скрипті я прибрав усі зайві функції:
- Сповіщення;
- Логування помилок;
- Збір Label для кампаній.
🔹 У чужому скрипті я додав:
- Фіксацію дат;
- Переписав GAQL-запит для повної відповідності;
- Переписав блок налаштувань для зручності змін.
- Після синхронізації почалась перевірка на точність логіки та повноту даних.

💡 Результати тесту:
🔸 Чужий скрипт спрацював на 40% швидше без втрати даних;
🔸 Потрібно мінімізувати кількість звернень до API — чим їх менше, тим швидше працюватиме система;
🔸 При проектуванні треба враховувати можливість заміни окремих частин рішення без шкоди для всього процесу.

На жаль, я не можу поділитись чужим варіантом, але можу залишити свій:
➡️ https://script.google.com/d/1P1vtEY7dCE3NbFurArbWy03MTtfHabRa_qF6fuOWZPwZVaaEOHW8LGMe/edit?usp=sharing
ℹ️ Важливо: скрипт працює на рівні МСС та збирає дані з усіх акаунтів, у яких за останні 30 днів були покази.

Усім продуктивного тижня! 🚀

👋 Усім привіт!

💭 Нещодавно Looker Studio випустив супер оновлення у якому додав можливість створювати адаптивні дашборди.
Новина просто супер. Тепер можна створити дашборд, який буде зручно дивитись і з мобільного телефону.

💭 Свого часу я переглянув безліч дашбордів у яких шукав не стандартні візуалізації створені стандартними інструментами. Бо Looker він чимось схожий на Photoshop. у ньому теж, проявивши фантазію можна створювати цікаві рішення які, з одного боку не передбачувані в його функціоналі, але в той сами час можливі, якщо гарненько подумати.
Ці не стандартні рішення створювались шляхом накладення одних графіків на інші. або додаванням певних малюнків чи тексту.

Якщо вибрати нову опцію - адаптивний дашборд. То створення дашборду повністю змінюється. По суті ми маємо інший Looker з іншим підходом до проєктування дашборду.

💭 У адаптивній версії вже не вдасться створити “нову” візуалізацію яка не передбачена функціоналом. за допомогою накладення одних графіків на інші. Тепер один графік повинен стояти окремо і не можуть накладатись як “шари” у Photoshop.
Тепер це більше схоже на конструктор сайтів типу Weblium, або Wix.
Тож попереду чекає що багато досліджень функціоналу.

Щойно зʼявилась ця новина, я пробував переробити свій стандартний звіт для клієнтів, який я періодично використовую у адаптивний формат. Але не вийшло, бо навіть враховуючи його простий функціонал, деякі елементи реалізувати зараз не можливо. Шкода, доведеться створювати новий стандартний шаблон звіту.
Проте думаю, що це й на краще, бо зміни ведуть нас вперед.

🔸 Хочу поділитись цим шаблоном. Можливо комусь буде корисним.
Шаблон досить простий і компактний. Використовую для огляду проєкту. Він без деталей, але показує все основне. Саме те, що потрібно для клієнта. Не переобтяжений інформацією про ключові слова, чи іншими деталями з акаунта.

➡️ Ось тут посилання:
https://bit.ly/4cPGVe5

Усім продуктивного дня!

Усім привіт! 👋

Час змін уже тут — і ми на повному ходу мчимо у невідоме.
Новини про AI виходять майже щодня.
Одна з останніх надихнула мене написати цей пост.

💡 Минулого тижня був на конференції Script Day.
Основна тема — скрипти та архітектура рішень.
Але в кожній доповіді так чи інакше звучала одна думка: AI всюди.

Особливо це відчувалось на фоні новин від OpenAI, які анонсували нові функції типу “shopping прямо в чаті”.
А завершальна доповідь від Frederick Vallaeys була повністю присвячена AI.

Виникає логічне питання:
Як AI реально застосовувати в житті PPC-фахівця?
Невже тільки для написання текстів, генерації фіда чи картинок?..

Насправді можливості значно ширші.
AI — це вже не просто інструмент, це частина системи роботи.

Ось як я регулярно використовую AI у своїй роботі:

🧠 Second Brain з GPT-чатиками
Робочі та особисті нотатки я веду у GPT — це пришвидшує обробку, структурування і пошук.

📊 Аналіз даних
Знеособлюю дані → передаю GPT → отримую альтернативну думку або підказки, які сам не бачив.

🌍 Аналіз пошукових термінів іншими мовами
Допомагає визначити релевантність до теми й додати мінус-слова.

🛠️ Створення задач у Jira та ClickUp
GPT допомагає чітко прописати задачі, не забути дрібниці, зекономити час.

✉️ Аналіз складних коментарів чи листів
Іноді люди пишуть настільки плутано, що без GPT не розберешся.

🎙️ Нотатки зі зустрічей
Записую через Transkriptor → далі GPT допомагає створити резюме.

⚙️ Генерація скриптів і документація
Швидко, зручно, із поясненнями.

Це лише базовий список.
Насправді використання AI — це вже про систематизацію всієї роботи, а не тільки про акаунти Google Ads.

Не зволікайте. Вивчайте AI.
Бо дуже скоро «пізно» стане реальністю. Це не перебільшення.

Усім продуктивного тижня! 🚀

Усім привіт! ✊

Сьогодні говоритимемо про один із найважливіших аспектів будь‑яких рекламних кампаній — від Google Ads до Meta Ads. Принцип усюди той самий.
Відстеження конверсій важливіше за будь‑які налаштування в акаунті. Без коректного трекінгу результати непередбачувані, а з якісним — навіть недосконалі налаштування мають шанс на успіх.

🔍 1. Трекінг — твоя нервова система
Якщо показники в Ads і CRM не збігаються, ти керуєш кампаніями «наосліп». Варто фіксувати кожен крок: лід → дзвінок → кваліфікований лід → продаж. Обов’язково розділити micro‑ та macro‑конверсії — так одразу видно, де «рветься» воронка. Аналіз потрібно починати з верхнього рівня й поступово занурюйся в деталі.
📞 2. Вотрібно враховувати кожен контакт
Користувачі то заповнюють форму, то дзвонять. Варто передавати GCLID у CRM і підключити трекінг дзвінків. Інвестиція окупиться: інакше частина конверсій заховається, і можна помилково призупинити ефективні ключові слова.
📊 3. Google потрібно достатньо даних
Поки не маємо ≈ 20–30 «чистих» конверсій за 30 днів, не варто переходити на Target CPA чи Target ROAS. Брак даних? Оптимізуємось спочатку на qualified lead, а якщо потрібно — ще нище по воронці (lead тощо).
🌐 4. Broad match без хаосу
Варто почати з 1–2 широких ключів у групі й щотижня чисти нерелевантні запити. Стежити, щоб ≥ 70 % конверсій надходили за релевантними запитами; якщо ні — виділити ключі в окремі групи. Не хочеш робити це вручну вручну? Спробуй скрипт n‑Gram — швидко відфільтрує сміття.
⚠️ 5. Ads рахує більше конверсій, ніж CRM?
Що варто перевірити:
- дубльовання тегів;
- відповідність вікна атрибуції у всіх системах;
- чи не рахує Ads події, яких CRM не бачить;
- чи правильно повертаються статуси угод із CRM у Ads.

Як підсумок: спершу потрібно налаштувати трекінг — потім креатив, ставки й масштаб. Без точних даних оптимізація перетворюється на гадання.

Бережіть себе! 🤗

Усім привіт! 🙂

Продовжуємо тему трекінгу. Нижче — ТОП типових помилок, які псують статистику в Google Ads, і короткі рішення, щоб можна було швидко усе полагодити.

🔧 1. Немає глобального тега Google (gtag.js)
Без базового коду не спрацює жодна подія.
Рішення: додай gtag.js у <head> усіх сторінок ( через GTM або напряму).

⚠️ 2. Дубльовані теги — конверсії рахуються двічі
Обернена ситуація. Подій забагато.
Рішення: залишити один робочий тег; зайві видали або вимкни у GTM.

⏱ 3. Подія спрацьовує при завантаженні сторінки, а не після дії
Форма лиш відкрилася — Ads уже «рахує» лід.
Рішення: тригер конверсії тільки після успішного submit або кліку.

❌ 4. Неправильні Conversion ID / Label
Тег відправляє дані не в ту конверсію, бо переплутані ID.
Рішення: звірити ID та Label у Ads і в коді, або GTM.

🕒 5. Атрибуційні вікна різні у Ads, GA4 і CRM
Кожна система відраховує свою атрибуцію і дані не сходяться. Плюс вікно атрибуції може відрізнятися також у різних системах.
Рішення: синхронізувати вікна і моделі.

💰 6. Значення цінності конверсії = 0
Дані про дохід не передаються.
Рішення: перевірити через передперегляд, або Omnibug чи передаєтся цінність конверсії і у якому формати. Інколи при імплементації замість цифри передають текст.

📉 7. Автотегування вимкнене
Без gclid CRM не відправить офлайн‑конверсії. Також ця опція важлива для пункту 10.
Рішення: увімкнути «Auto‑tagging» в налаштуваннях аккаунта.

📱 8. Дзвінки не відстежуються
Ліди з телефонів губляться. Відповідно конверсій немає
Рішення: підключи колтрекінг і імпортувати дані у Ads.

🔄 9. gclid зникає на редиректі
Ліди приходять «(direct) / (none)». В динаміці видно, що збільшення трафіку з реклами призводить до збільшеня таких лідів.
Рішення: дозволи URL із параметрами або налаштуй server‑side редирект 301 без втрати.

📧 10. Offline‑конверсії з CRM не імпортуються
При складних продуктах важливо бачити не лише заявку, а й статус ліда з CRM. Це дає змогу навчати Google на більш цінних даних.
Рішення: налаштуй щоденний завантаження CSV / API Upload із gclid, conversion_time, value.

🔐 11. Consent Mode не налаштований
Дані можуть не збиратись у ряді країн, якщо він не налаштований.
Рішення: додати банер, передавай ad_storage / analytics_storage у статусі користувача, або скористатись рішеннями які дають гнучке налаштування банеру "під ключ"

🖥 12. Блокувальники реклами блокують тег
Проблема стара як світ.
Рішення: server‑side GTM.

📑 13. Дублікати GA4 подій імпортуються як окремі конверсії
purchase та purchase_1 в рекламному кабінет. Дублювання даних дурить алгоритм.
Рішення: Прибрати дублі.

🛠 14. Періодичні тестування не проводилося
Все «має працювати», але не факт.
Рішення: Періодично перевіряти чи працюють конверсії, особливо якщо видно аномальні зміни.

Усім продуктивного тижня! ✊

Усім привіт!

Коли проходив першу частину курсу по Python, то в курсі автор написав дуже важливу фразу, яка змінила мій підхід до роботи з автоматизацією:
«Write programs that do one thing and do it well»
Ця думка припала мені до душі. Бо з автоматизацією у Google Ads те саме.

Пропоную цей вираз дещо перефразувати ⬇️
«Створюй автоматизацію, що роблять одну річ — і роблять її бездоганно»

🔧 1. Визнач одну мету — назви її прямо
PauseLowCTRKeywords, BudgetAlert, BrokenLinksChecker.
Читаєш назву — одразу розумієш, що й де лагодити.

🚫 2. Не міксуй логіку
Скрипт, який «чистить» мінус-слова, не має водночас змінювати ставки. Для ставок — окремий скрипт.

⚙️ 3. Налаштування зверху, код знизу
SPREADSHEET_URL, THRESHOLD, LABEL_NAME — на першому екрані. Людям, що будуть користуватись не доведеться копатися у функціях.

📈 4. Логи лаконичні
Один рядок: «OK / Issue found». Ніяких полотна з тексту на три екрани.

🔥 Приклади:
Spend Anomaly Detector — пише в чат, або на пошту, якщо вчора витрати злетіли > 25 % від середнього.
Query n-Gram Cleaner — вивантажує фрази у форматі n-Gram з усією статистикою для перевірки і ручного додавання до мінус-слів.
pMax Asset Coverage Monitor — щодня перевіряє Performance Max-кампанії, виявляє відхилені або «безпоказові» товари / креативи та вивантажує їх у Spreadsheet, щоб ти міг швидко виправити.

🧩 Як тримати свої автоматизації структурованими
Розкласти скрипти по частоті: daily → weekly → monthly в одному документі;
Створи ланцюги з задач обʼєднану у систему автоматизації: «Reporter» викачує дані та складає дані в Spreadsheet → «Fixer» читає й діє. Таким чином кожну дію можна поділити окремо. І якщо щось десь зламаєтся, то простіше буде знайти де саме і на якому етапі. У підсумку у нас система із декількох простих рішень.
Документуй кожну скрипт: що робить, для чого, коли запускається. Довго писати? Не біда → хай GPT на основі скрипта напише тобі чорнетку документації, а потім її можна довести до ідеалу.

🤖 Дрібні скрипти дають тобі більше контролю. Замість одного монстра — парк маленьких утиліт, кожна з яких виконує свою справу на 100 %.
З часом можна буде якісь "зшити разом", але головне, щоб вони все ще уособлювали в собі одну функцію, яку ця автоматизація має робити добре.

💡 І саме цікаве, що ця ж система підходить для написання функцій для скриптів.
Робимо одну функцію яка виконує одну роботу добре. Потім обʼєднуємо в цілісний скрипт.
Ці функції можуть стати модулями для наступних скриптів, головне памʼятати де що зберігається і як працює.

Усім продуктивного тижня! 🤝

👋 Усім привіт!

💭 Натрапив на чудову статтю "A friendly guide to choosing a chart type" від Datawrapper і хочу поділитися, чому вона варта уваги, особливо якщо ви часто складаєте звіти, але не працюєте з візуалізацією кожен день як дата аналітики.

🔍 У статті розглядаються 40+ типів графіків – від класичних (стовпчиковий, лінійний, кругова діаграма) до більш «просунутих» (small multiples, Sankey, Marimekko). Допомагає одразу зрозуміти, коли який графік підходить для вашого кейсу.

📌 Чому вона корисна для вас?
1) Конкретні поради для кожного завдання
– Потрібно показати тренд у часі? –> лінійний графік.
– Порівняти категорії –> пряма дорога до стовпчикового.
– Хочете порівняння “панель за панеллю”? –> small multiples.
Все чітко і зрозуміло.
2) Чіткий фокус на мету
– Наголошується, що вибір графіку має виходити зі змісту повідомлення – що саме ви хочете показати. І це стосується не тільки формальної частини, але й заголовків, кольорів і стилю.
3) Лаконічно й практично
– Все в одній статті без надлишкової інформації – нема потреби гортати тонни літератури.

Лінк:
📎 “A friendly guide to choosing a chart type”, Datawrapper Blog, 16.06.2025
https://www.datawrapper.de/blog/chart-types-guide

Бережіть себе. Продуктивного тижня! ✊

👋 Усім привіт!

💭 Ті, хто знають мене давно, можливо памʼятають моє захоплення Adalysis.
Але захоплення було не стільки самою системою, скільки тим, як вона візуалізує взаємозвʼязки показників у Google Ads.
Це дозволяло проводити глибший аналіз і відслідковувати, на якому саме етапі щось зламалося.

Нещодавно вони виклали у своєму LinkedIn класний дашборд, який переносить цю функцію з інструмента у безкоштовний Looker Studio:
🔗 Пост у LinkedIn
https://www.linkedin.com/posts/adalysis_were-giving-away-a-free-google-looker-studio-activity-7344031717654949888-grSP/
🔗 Посилання на сам дашборд
https://lookerstudio.google.com/u/0/reporting/f992437c-d869-4615-812e-b92b727dede7/page/LZ00

Чому це цікаво?
На перший погляд, здається, що його можна використовувати лише для пошуку та аналізу всіх кампаній одразу.

Але якщо зробити копію, то можна отримати доступ до всіх налаштувань дашборду й розширити його можливості:
1️⃣ Аналізувати й інші типи кампаній
→ потрібно просто прибрати фільтри на рівні графіків.
2️⃣ Аналізувати конкретні кампанії за патернами в назвах
→ фільтр, який там є зараз, незручний для великих акаунтів. Його краще замінити на “Розширений фільтр”.
3️⃣ Аналізувати відсоток отриманих показів і в мережах (хоча при малих бюджетах тут немає сенсу щось дивитися)
→ Для цього достатньо змінити показники SIS та SIL із пошуку на ті, що потрібні саме на .

💡 Шаблон справді крутий.
Особливо він класний тим, що його можна використовувати як основу для створення власних ідей і кастомних дашбордів.

Всім гарного дня! ☀️

👋 Усім привіт!

Часто доводиться чути: «Ми хочемо максимізувати дохід від наших рекламних кампаній, отже треба вибирати стратегію Maximize Conversion Value. Також це дає нам можливість перейти на Value Based Bidding який рекомендує Google».

За задумкою ж звучить логічно? Так?!

Але, не завжди це найкращий вибір. 😅

Як я вже неодноразово казав - до налаштування рекламних кампаній потрібен гнучкий підхід і те що правильно по книжці не завжди ефективно з точки зору бізнесу.

🔍 Є у нас Інтернет Магазин. Продають товари від 100 грн. до 100000+ грн.
Дуже різноманітна товарна сітка. Класичний запуск для інтернет магазину з нуля, або нової категорії передбачає запуск pMax з максимальною цінністю конверсії.
Так і було зроблено. Товарна сітка була розбита на декілька кампаній. Деякі пішло майже відразу. Дали карний результат, щось з цих категорій довелось винести як не ефективне і вже оптимізувати окремо, а деякі категорії зовсім не бажали давати плюс.
Провівши аналіз товарів було чітко видно, що гарний плюс дають категорію з високим чеком. Воно і не дивно.
Категорії де був низький чек було вирішено перестворити на новій стратегії призначення ставок з акцентом на кількість замовлень, а не на їх цінність.
Чому саме так → бо метою було знизити вартість одного замовлення до мінімума і при цьому отримати більше замовлень. А ось стратегія на цінність на це не зовсім заточена, бо вона намагається продати те що дорожче.
Після запуску кампанія показала нормальний результат. Не скажу, що той, на який я сподівався, але кращий ніж було до цього. Це був гарний знак. Тож розпочав оптимізацію кампанії.
З часом ситуація вирівнялась і кампанія вийшла на стабільний результат.

💡 Тож цьому цей варіант спрацював:
➡️ Нова стратегія допомогла отримати якомога більше клієнтів за мінімальну ціну, бо вона на це "заточена". Так, їх чек був не великий, але це було вигідно;
➡️ Додатково ми отримали потенційні повторні замовлення в майбутньому. Особоиво враховуючи, що у клієнта дуже гарний сервіс та часті плюшки при повторних покупках.

📌 Висновок:
🔹 Не завжди «правильна» стратегія — найрозумніша.
🔹Краще — оптимізувати під свою реальність.
🔹 Тестуй різні підходи. Не варто зациклюватися на одній стратегії.
🔹 Те що працювало вчора, у друга, у конкурента не значить, що спрацює у тебе.

💬 Важлива думка:
“Google Ads це конструктор Lego. З одних і тих самих деталей можна зібрати різні прикольні модельки.”

Бережи себе і продуктивного тижня! ✊

Всім привіт 👋

Давно нічого не писав у Telegram. Якщо чесно — давно взагалі нічого не писав.

Життя останнім часом було трохи сумбурним. Як у багатьох зараз.Плюс змінились пріоритети.

❤️ Google Ads все ще залишається в моєму серці 🧠 Але працюю з ним я вже інакше — не стільки руками, скільки головою

Останні зміни в роботі тільки це підсилили. Зараз моя роль — це не “залізти в акаунт і щось підкрутити”, а стратегія, контроль агентства, аналіз їхніх ідей, поєднання цього з власним досвідом і вибір того, що реально підходить під нашу ціль.
І це вже не тільки про Google Ads. Це Meta, інші digital-інструменти, вся система загалом.

Я довго думав, чи повертатись до написання. І довго сумнівався.

Бо завжди вважав, що контент має бути максимально практичним ⚙️
У свої ранні роки я намагався робити саме так — шаблони, структури, готові рішення.І, як виявилось, дехто ними досі користується. Що для мене досі трохи несподівано 🙂

Але зараз мені хочеться писати трохи про інше.

Бо я вже давно в перехідному періоді.І тільки нещодавно по-справжньому усвідомив, що відбулась трансформація — від спеціаліста до менеджера.

І, якщо чесно, то...Я цьому певний час опирався.
• Хотів знати, що відбувається “під капотом”
• Хотів мати майже повний контроль.
• Хотів глибину в деталях.

Але масштаб вимагає іншого мислення.

А я хочу будувати більші і системніші кампанії та рішення.
• Ті, що дозволяють масштабувати користь.
• Ті, у яких є сенс автоматизувати процеси.

Але, одна людина не може витягнути все самостійно.

І тут з’являється ще один важливий фактор — штучний інтелект 🤖
Він реально допомагає робити роботу ефективнішою. Частину процесів можна делегувати AI, частину — переосмислити повністю.

Я все ще буду писати про Google Ads, Facebook та інші рекламні інструменти.Але більше з точки зору системи, стратегії, ефективності 🎯

І паралельно — про автоматизацію:
• Як будую системи моніторингу.
• Як впроваджую AI в свою повсякденну роботу.
• Що роблю, коли каналів вже не один, а кілька.
• Та як взагалі вимірювати ефективність у цьому хаосі.

Я не претендую на істину. Це буде мій досвід. Мій шлях.

Назва каналу поки лишається тією ж — я ще не придумав нову 😅
Мені потрібно трохи часу.

Але я точно хочу писати.

Бо це мій спосіб мислити вголос.
Бо я люблю допомагати людям. Принаймні любив колись.
І колись це давало мені багато енергії ⚡
Можливо, настав час її повернути.

І якщо ви зараз теж у перехідному періоді —можливо, нам буде цікаво пройти частину цього шляху разом.

Дякую, що читаєте 🙏

Ще почуємось.

Останнім часом я часто думаю про одне питання 🤔

Звідки насправді береться натхнення для покращень у роботі?

Я працюю в системі, яка вже існує.
Як і в більшості організацій, процеси вже налаштовані: є ролі, взаємодії, правила.

🧱 І наче все має працювати нормально.
Але будь-яка система потребує догляду.
Навіть будинки з цегли і бетону з часом потребують ремонту

У мене завжди був мішок ідей.
Це моя перевага і водночас прокляття.

Колись я намагався змінити систему під себе.
Іноді навіть ламати її. Але системи зазвичай міцніші, ніж одна людина.
Тож доводиться робити те, що люди вміють найкраще — адаптуватися.
Але самою адаптацією комфортну роботу не побудуєш.

Тому я почав шукати маленькі точки покращення всередині системи.

⚙️ Ще коли я працював PPC-спеціалістом, я почав будувати маленькі системи навколо своєї роботи.
Тоді мотивація була проста — працювати швидше і продуктивніше.

Ринок тоді тільки формувався.
Не було чеклистів, гайдів, прописаних процесів.
Тож доводилося створювати їх самому.
Це був цікавий та шалений досвід побудови процесів та систем з нуля.

Але зараз я дивлюся на роботу трохи інакше, бо обставини змінилися.
Я звертаю увагу на прості сигнали:
• які питання колеги ставлять найчастіше
• що доводиться постійно пояснювати
• де регулярно виникають затримки
• які запити повторюються знову і знову

Якщо щось повторюється регулярно - це майже завжди означає, що тут є точка для покращення.

📊 Наприклад, мене часто просили підготувати дані по рекламних кампаніях і дати рекомендації.
Часто це зʼявлялося раптово і дуже терміново.
Тому я організував щотижневий дайджест з цією інформацією
І, тху-тху-тху, ці запити майже зникли.
Тепер я сам вирішую, коли ця інформація готується, а не реагую на хаотичні запити.

Маленькі питання часто здаються дрібницями.
Але саме вони можуть забирати найбільше часу і енергії.

Саме тому зараз я більше дивлюся не на великі перебудови,
а на маленькі повторювані точки неефективності.

Бо саме там часто ховається найбільший потенціал.

Тож, можливо, натхнення для покращень приходить не зі стратегічних сесій.
Можливо, воно зʼявляється тоді, коли ми просто уважно дивимося на свою щоденну роботу.

Гарного дня всім ☀️

Усім привіт!

Сьогодні хочу поговорити про використання AI в роботі маркетолога та performance-спеціаліста.

Насправді, підхід, про який я розповідатиму сьогодні та в наступних матеріалах цього циклу, можна застосовувати значно ширше. Він однаково корисний для бренд-маркетологів, маркетинг-менеджерів, проєктних менеджерів і загалом для будь-кого, хто працює з маркетинговими проєктами.

Коли говорять про використання штучного інтелекту в маркетингу, найчастіше мовай йде про:
🔸 Генерацію креативів;
🔸 Написання текстів;
🔸 Стратегії призначення ставок;
🔸 Роботу з таблицями та цифрами.

Усе це справді важливо, але… AI має набагато глибше застосування, яке змінює підхід до роботи.
Я тут говорю про системне ведення проєкту.
А саме про:
🔹 Фіксацію поточного стану;
🔹 Накопичення знань;
🔹 Аналіз змін;
🔹 Контроль виконання задач;
🔹 Збереження причин, через які були прийняті ті чи інші рішення.

Як усе почалося:
Колись, ще задовго до появи сучасного штучного інтелекту, коли я працював PPC-шніком, а особливо під час роботи на фрілансі, де одночасно було багато різних клієнтів, я зрозумів одну дуже просту річ.
Я фізично не здатен пам’ятати абсолютно все.
Особливо коли проєктів стає багато.

Тоді я придумав для себе простий інструмент - журнал клієнта.
У ньому я записував:
🔸 Які зміни були внесені;
🔸 Коли саме вони були внесені;
🔸 Навіщо вони були зроблені;
🔸 Які гіпотези перевірялися;
🔸 Які результати очікувалися.

По суті, це був журнал історії розвитку проєкту.
Більшість записів я робив у форматі HADI.

Хоча іноді я писав і у форматі звичайних нотаток. Типу “Бачу, що Марс насувається на Венеру, тому треба бути уважнішим до…”

Це дуже допомагало не лише пам’ятати історію проєкту, а й оцінювати результати A/B-тестів.

З появою AI усе змінилося:
Коли в роботу почав активно приходити AI, я зрозумів, що цей підхід можна суттєво покращити.

Особливо після того, як познайомився з такою штукою, як “Second Brain (SB)”.
Ідея дуже проста.
Людина перестає намагатися тримати все в голові.
Натомість вона поступово будує власну систему знань.
У неї потрапляє все, що може бути корисним- робочі нотатки, корисні матеріали, маркетингові дослідження, спостереження, власні ідеї, документи проєкту, звіти, тощо…

Усе це накопичується в єдиній системі.
Потім ці матеріали можна швидко знайти, проаналізувати, зіставити між собою або використати для прийняття нового рішення.
Фактично це стає зовнішньою пам’яттю.

Не потрібно пам’ятати все.
Потрібно лише знати, де це лежить.

Ті хто давно працюють в маркетингу знають, що будь-який проєкт поступово обростає такою величезною кількістю знань, що просто тріщить голова:
🔹 Історією запусків;
🔹 Різноманітні тести;
🔹 Причинами прийнятих рішень;
🔹 Особливостями аудиторії;
🔹 Результатами кампаній;
🔹 Інсайтами після досліджень;
🔹 Домовленістю з клієнтом, або агентством

Якщо ці знання не фіксувати, вони поступово губляться.
І дуже часто через кілька місяців або навіть тижнів неможливо згадати, що було у минулому, а тим паче згадати ідеї, через що постійно доводиться ходити по колу.

Саме тому я вирішив адаптувати підхід SB до своєї роботи.
SB - допомагає будувати другий мозок проєкту.
І саме про те, як побудувати таку систему на практиці, я розповім у наступних матеріалах цього циклу.

Усім гарного дня. Далі буде.

І знову привіт!

У попередньому своєму пості я писав, чому саме почав будувати систему SB для себе. Особливо при роботі з маркетинговими проєктами.

Тепер від мотивації перейду до практики й поясню шлях і те, що саме я закладаю в AI для того, щоб отримати результат, який я хочу, або принаймні близький до нього. Бо, ну, come on… Це ж AI. З першого разу тут не все йде гладко.

І відразу скажу, що називати це SB буде не зовсім коректно, бо SB — це набагато ширше поняття, тож далі в тексті я називатиму цей підхід «Маркетинговий помічник» або просто «Помічник».

Головне завдання «Помічника»:
🔸 Зберігати тупо все. Весь контекст про проєкт в одній базі.
🔸 Оновлювати свої знання в базі, якщо якийсь документ було оновлено.
🔸 Відповідати на мої запитання, враховуючи його знання.
Зі свого боку, коли я працюю з проєктом, то постійно додаю до нього нові документи:
🔸 Провів дослідження - додав окремим файлом.
🔸 Знайшов цікаве дослідження, що стосується теми - додав.
🔸 Отримав коментарі від колег - додав.
🔸 Провів дзвінок, зробив нотатки - додав.
🔸 Запустив експеримент - додав.
🔸 З’явилася ідея щодо проєкту, поки жував бутерброд - додав.

Таким чином, Помічник постійно накопичує знання, а я не втрачаю інформацію і контекст, бо раніше вони частіше губилися. Зараз теж губляться, бо я інколи не встигаю або банально забуваю записати. Але це вже питання до дисципліни.

Коли я почав будувати цю систему, то відразу склав V0 списку документів, які додаю насамперед.

Ними стали:
🔹 Бриф щодо проєкту і контекст, який був переданий кимось або записаний мною при плануванні проєкту.
🔹 Опис продукту з погляду маркетингу (що це за продукт, Personality, CEP, JTBD тощо).
🔹 Аналіз посадкової сторінки з погляду маркетингу (дивись вище).
🔹 Медіаплан або KPI проєкту. Залежно від того, у якому форматі запущена РК.
🔹 Опис поточних конверсій у проєкті. Які події в аналітиці що саме означають і яким чином передаються.
🔹 Витрати на РК із різних платформ (Meta, TikTok, Google, DV360) у форматах Total і Week-to-Week.
🔹 Аналіз посадкових сторінок конкурентів з погляду маркетингу (але зазвичай цей пункт додаю не на самому початку, а пізніше).

Також опціонально додаю такі матеріали, якщо вони є або якщо в цьому є потреба:
🔹 Дослідження ринку, пов’язане з цим проєктом.
🔹 Інші соціологічні дослідження, що можуть бути дотичними до теми.
🔹 Дані з довідок рекламних кабінетів.

Частину матеріалів я додаю протягом ведення проєкту. Сюди входять:
🔸 Окремий файл із нотатками, листами, ідеями.
🔸 Результати окремих важливих зустрічей — окремим файлом.
🔸 Нові дослідження та аналізи конкурентів.
🔸 Аналізи креативів конкурентів з погляду маркетингу.
🔸 Аналіз наших креативів з погляду маркетингу (про ці два пункти додатково розкажу пізніше).
🔸 Результати експериментів.
🔸 Результати проведених рекламних кампаній за проєктом.
🔸 Свої коментарі до досліджень або завдань. Особливо до тих, що були закриті. Щоб система бачила, що ми тут, між іншим, працюємо.

Тож у підсумку система бачить і знає дуже багато.
Відповідно:
1) Це все має відповідати нормам безпеки. Будуватися на базі корпоративного AI, щоб це не було сприйнято як «злив» інформації.
2) В AI ми не зберігаємо інформацію. Він лише обробляє файли та дає висновки. Висновки я вношу у відповідний файл і додаю в систему.
Таким чином ми максимально уникаємо втрати інформації та зберігаємо можливість повернутися до першоджерела.
3) Задавши правильний prompt, можна отримати компетентну відповідь про те, що відбувається в проєкті, що потрібно зробити зараз, які є ідеї, які слабкі місця є в нашій стратегії, де ламається логіка нашої кампанії тощо.

Це все я вибудовую не один день.
Навіть на початковий етап підготовки йде досить багато часу.

Не перемикайтеся. Бо в один пост усе не влізе, та й часу на написання також іде чимало.
Далі ще буде:
🔹 Розбір різних пунктів.
🔹 Готові prompts для Помічника.

Поки писав пост, з’явилася ідея: а допоможіть вибрати для Помічника ім’я. Свої варіанти пишіть у коментарях.

Усім гарного дня!