Keitaro-отчёт — это не таблица. Это сырьё для поиска дыр в проливе

Keitaro-отчёт — это не таблица. Это сырьё для поиска дыр в проливе

Если просто смотреть клики, конверсии и ROI, ты видишь симптом. Если прогонять отчёт через Claude, можно быстро собрать картину: где сливается бюджет, какой крео тащит мусорный трафик, а какой преленд отсекает не ту аудиторию. Это база для любого скейла.

Что скармливать модели:
— сырые выгрузки по потокам, офферам, крео, гео, девайсам, плейсментам;
— разрезы по этапам воронки: клик → LP → лид → апрув;
— комментарии по трекингу: капа, бамп, редиректы, дубли, аномалии.

Дальше проси не «сделать выводы», а собрать диагностику: где просадка в CTR, где LPR ниже медианы, где CR падает после конкретного источника. Claude хорошо ловит повторяющиеся паттерны: один и тот же паб лишает апрува, одно гео жрёт бюджет, один преленд даёт хороший лид, но разваливает качество.

Промпт лучше строить так: сначала краткий контекст кампании, потом таблица с метриками, потом задача — найти узкие места, отсортировать гипотезы по влиянию на ROI и предложить, что резать первым. Не проси «улучшить всё» — получишь воду. Оптимизируем не догадками, а логикой промпта.

Прогоняем через промпт и смотрим на апрув. Если модель указывает на один и тот же узел несколько раз — это не шум, а точка, где надо резать или бампать тест.