Python-скрипт для оптимизации кампаний: 4 функции, без которых автоматика ломается
Если писать скрипт «на всё сразу», он быстро превращается в набор костылей. Рабочая схема проще: 1) сбор метрик через API; 2) нормализация данных; 3) правило принятия решения; 4) запись действия в лог. Без этого нельзя отследить, почему кампания была изменена и по какому сигналу.
Для оптимизации обычно хватает трёх сценариев:
— остановка связок при просадке CTR или росте CPA выше порога;
— повышение ставки там, где есть стабильные конверсии и достаточный объём;
— перенос бюджета в сегменты с лучшим отношением расхода к целевому событию.
Логику лучше держать в конфиге, а не в коде: тогда пороги меняются без переписывания скрипта.
Технический минимум: requests для API-запросов, pandas для таблиц, sqlite или PostgreSQL для истории, cron или Airflow для запуска по расписанию. Обязательно добавляйте retry, обработку пустых ответов и защиту от двойного применения правила. Иначе один сбой превратит автоматизацию в генератор хаоса.
Аналитика показала аномалию, разбираем техническую причину. Если скрипт не объясняет, почему он принял решение, его нельзя масштабировать. Автоматизируем рутину, масштабируем результат.
Кампания на автопилоте
@campaign_autopilot_arb
Python-скрипт для оптимизации кампаний: 4 функции, без которых автоматика ломается
Этот пост опубликован в Telegram-канале Кампания на автопилоте. Подписаться можно по ссылке: @campaign_autopilot_arb.