Как собирать аналитику в ChatGPT Code Interpreter без ручной возни

Как собирать аналитику в ChatGPT Code Interpreter без ручной возни

Если у вас есть CSV из Ads Manager, трекера или сплита, этот режим ChatGPT умеет делать базовую аналитику без Python у себя на машине. Схема простая: загрузили файл, попросили проверить структуру, потом разбили на срезы по дате, источнику, кампании и креативу.

Что просить в начале:
— найти пустые строки, дубли и кривые форматы;
— показать топ/анти-топ по расходу, кликам, конверсиям, ROI;
— выделить аномалии: резкий рост CPC, просадку CVR, странные пики по времени;
— построить короткий вывод, а не просто таблицу.

Для арбитража это полезно, когда надо быстро понять, где течёт бюджет: в связке, плейсменте или конкретном крео. Хорошо работает и для разборов коллтрекинга, postback-логов, лидформ и выгрузок по лендам. Плохо — если в файле бардак: смешанные названия столбцов, пропущенные значения, разные валюты в одном листе.

Главный минус: модель иногда красиво объясняет мусор. Поэтому проверяйте, как она считала метрику, и не верьте одному выводу без пересчёта в таблице. Ещё одна слабость — большие файлы лучше резать на части, иначе анализ становится рваным.

Практика простая: сначала чистка, потом срезы, потом вопросы по гипотезам. Так Code Interpreter экономит время на рутине, но решение всё равно принимает человек.