Как использовать ИИ для усиления объявлений в контекстной рекламе: кейс Adventum и «Клаустрофобии»

Что будет, если поручить нейросети писать тексты для контекстной рекламы? Мы провели эксперимент, чтобы это выяснить: протестировали объявления, написанные специалистом и сгенерированные с помощью Yandex GPT. Чьи тексты оказались эффективнее и принесли больше продаж — рассказываем в кейсе.

Клиент: «Клаустрофобия» — компания, которая уже 12 лет на рынке России занимает нишу интеллектуальных командных игр и квестов для детей и взрослых. 

Агентство: Adventum — digital агентство полного цикла, которое тестирует новые технологии для повышения эффективности рекламных кампаний.

Задача

Одна из главных сложностей в контекстной рекламе — тексты объявлений. Чтобы они попали в спецразмещение (верхнюю часть выдачи Яндекса) и выкупили максимальное количество аукционов, при их составлении необходимо учитывать ряд параметров:
– включить ключевую фразу в заголовок,
– повторить её в теле объявления,
– добавить призыв к действию.

Но соблюдение этих правил часто приводит к одной и той же проблеме — скучные, сухие тексты. Такие объявления не помогают выделиться на фоне конкурентов, особенно в сегменте развлечений, где большинство офферов звучат одинаково, а пользователь перестает на них реагировать.

Решение

Мы решили пересмотреть подход к объявлениям «Клаустрофобии»: собрать их заново — так, чтобы с одной стороны соблюсти рекомендации Яндекса, а с другой — добавить эмоцию, вовлечь, заинтересовать.

Команда Adventum провела эксперимент, чтобы выяснить, может ли ИИ помочь создавать более выразительные и эффективные тексты. Мы протестировали три подхода и сделали:

1. «Стандартные» тексты — объявления, созданные по рекомендациям Яндекса;
   
2. «Эмоциональные» тексты — написанные специалистом. В некоторых из них рекомендации системы были нарушены ради усиления выразительности;
   
3. Тексты, сгенерированные Yandex GPT — на основе анализа сайта «Клаустрофобии».
   

Как работали с Yandex GPT

Для генерации текстов мы задействовали ассистента Алису, работающего на технологии Yandex GPT.

Мы выстроили простой и понятный сценарий взаимодействия.

1. Сначала уточнили у Алисы, знакома ли она с требованиями к текстам для контекстной рекламы.
2. Затем сформулировали задачу: составить объявления для клиента «Клаустрофобия», и отправили ей ссылку на сайт компании.
3. После этого — попросили составить тексты, соответствующие формату Яндекс Директа (заголовок — до 56 символов, дополнительный заголовок — до 30 символов, текст объявления — до 81 символов).

Как проводили эксперимент

Всего в эксперименте участвовало 9 текстов — по три в каждой из трех групп, о которых мы рассказали выше.

Мы сознательно не вносили правки в тексты, сгенерированные с помощью Алисы, — нам было важно протестировать «сырой» результат, без вмешательства специалиста.

Динамика результатов: как менялись лидеры в процессе теста

В первую неделю теста лидером стала группа «Эмоциональных» объявлений, написанных специалистом. Они показали наилучшие значения по ключевым метрикам:

– CTR (отношение числа кликов к числу показов),
– конверсия (доля пользователей, совершивших целевое действие после клика),
– CPA (стоимость привлечения одного клиента).

Эти тексты уверенно опередили остальные группы на старте эксперимента.

Однако уже на второй неделе ситуация изменилась: вперёд вышли объявления, сгенерированные с помощью Алисы. Несмотря на снижение средней позиции показа и переход в блок гарантии (нижняя часть поисковой выдачи), эффективность кампании продолжила расти:

1. конверсия по объявлениям от Алисы увеличилась с 0,95% на первой неделе до 4,11% на второй;
   
2. CPA оказалась на 49,6% ниже, чем у «Стандартных» текстов.

Итоги теста: кто оказался наиболее эффективным

Несмотря на лидерство Алисы на второй неделе, к завершению эксперимента ситуация снова изменилась.

По итогам четырех недель теста лидером стала группа «Эмоциональных» текстов, написанных специалистом. Именно они показали наилучшие значения по основным метрикам:

• Конверсия — самая высокая среди всех трёх групп: 54% против 21% у «Стандартных» текстов и 25% у объявлений Алисы.
• CPA — на 44,1% ниже, чем у «Стандартных», но на 6,7% выше, чем у Алисы.
• Процент отказов — минимальный среди всех.

Отдельно стоит отметить и результаты группы, сгенерированной Алисой. Несмотря на то что её объявления большую часть времени показывались в блоке гарантии, они уверенно обошли «Стандартные» по эффективности:

• Конверсий на 18% больше, чем у «Стандартных» текстов,
• CPA — на 44% ниже, чем у «Стандартных».

Выводы и рекомендации: как использовать ИИ в работе с рекламными текстами

Наш эксперимент показал: человеческий подход по-прежнему эффективнее, особенно когда речь идет о тонкой работе с эмоциями и вовлечением. Однако результаты Алисы доказали, что ИИ уже сегодня может быть ценным помощником — особенно как инструмент для быстрого тестирования гипотез и создания базовых вариантов текстов.

Что важно учитывать при работе с нейросетями.

1. Развивайте навыки промтирования.
   Формулируйте роль и задачу для ИИ максимально чётко.
   Например, не просто “напиши текст”, а:
   “Ты — копирайтер в digital-агентстве. Твоя задача — составить заголовки и тексты для контекстной рекламы с учётом ключевых фраз и ограничений по длине.”
2. Учитывайте требования рекламных систем.
   Если вы создаете тексты для контекстной рекламы, заранее уточняйте, какие ключевые фразы должны быть в заголовке и тексте объявления. Просите ИИ использовать их в генерации — это поможет объявлениям попадать в спецразмещение.
3. Тестируйте разные нейросети.
   Помимо Yandex GPT, попробуйте ChatGPT и DeepSeek — они подходят как для генерации, так и для анализа рекламных креативов. Эти инструменты отлично дополняют друг друга и могут усилить работу с рекламными кампаниями.

Запись Как использовать ИИ для усиления объявлений в контекстной рекламе: кейс Adventum и «Клаустрофобии» впервые появилась БЛОГ ADVENTUM.