Автоматизация
Движок генерации рекламы на ИИ
Генерация и оптимизация большого числа таргетированных рекламных вариантов с измеримой обратной связью по результату.
Контекст
Нужен был большой объём таргетированных рекламных вариантов с быстрой итерацией под разные сегменты.
Задача
Ручное производство вариантов не масштабировалось, а обратная связь по эффективности не замыкалась обратно в процесс — выводы делались вручную и с задержкой.
Ограничения
Соответствие требованиям рекламных площадок, контроль качества, измеримость эффекта по каждому варианту.
Архитектура
Генерация вариантов → фильтрация по правилам площадок → запуск → сбор метрик → переоптимизация пула. Цикл замкнут.
Слой ИИ
Генерация креативов и вариаций; модель выбирается по стоимости и риску шага, массовая генерация идёт на дешёвой.
Модель событий
Метрики кампаний приходят как события и запускают переоптимизацию — какие варианты усиливать, какие отбраковывать.
Интеграции
Рекламные площадки, аналитика и хранилище креативов подключены через нормализованный слой.
Потоки автоматизации
Массовая генерация, отбраковка по правилам, распределение на A/B, итеративная оптимизация по результату.
Инфраструктура
Очереди генерации, бюджеты токенов, идемпотентные запуски кампаний.
Наблюдаемость
Трассировка варианта до метрик эффективности, стоимость генерации в пересчёте на результат.
Результаты
Масштаб генерации без линейного роста команды, обратная связь замкнута в процесс, а не в ручной разбор.
Чему научились
Ценность не в объёме генерации, а в измеримой петле оптимизации; без замкнутой обратной связи это просто дорогая генерация.