ИИ в рекламе окон: исторический кейс Астаны

Исходные сведения проекта

ИИ в рекламе окон рассматривался в исходной публикации о поисковой кампании Google Ads для установки пластиковых окон в Астане. Автор называет бюджет 200 000 ₸ в неделю и задачу увеличить заявки, снизив CPL.

До изменений автор приводит CTR 3,9%, CPC 72 ₸ и CPL 2 200 ₸. Гипотеза касалась соответствия ключевых слов и текстов запросам аудитории. Показатели относятся к исторической публикации, а не к новой независимой выгрузке из кабинета.

Работа с запросами

Описание упоминает ChatGPT и Chatbase. Для группировки семантики приводился запрос разделить фразы по намерению. Из примерно 120 предложенных формулировок, по кейсу, оставили 50 коммерческих и добавили 37 минус-слов.

Конкретные исключения нельзя переносить автоматически. Слово, которое не подошло одному проекту, может иметь полезное намерение в другом. Решение принимает специалист по условиям и фактическим обращениям.

Подготовка объявлений

Второй этап — генерация десяти вариантов заголовков и описаний с дальнейшим отбором маркетологом. В исторических примерах фигурировали расчёт за пять минут, затем расчёт за одну минуту и гарантия десять лет.

Это условия примеров того текста, а не действующие обещания агентства. При подготовке новых материалов сроки и гарантии нужно подтверждать у бизнеса, а не позволять модели придумывать их.

Дальнейшая проверка

После первых изменений автор разбора приводит CTR 6,7%, а по итогу месяца — 7,1%. Также описано отключение слабых фраз и перераспределение бюджета на основании анализа.

Опубликованный итог месяца

• CTR — 7,1%.
• CPC — с 72 до 58 ₸.
• CPL — с 2 200 до 1 050 ₸.
• Количество заявок — рост на 45% при том же бюджете, по данным исходника.

Оставляем значения без пересчёта. Публикация не раскрывает абсолютное число заявок, фактический расход и подробные границы сравниваемых периодов, поэтому не используем набор как новый подтверждённый финансовый расчёт.

Поскольку менялись запросы, тексты и распределение расходов, статья не доказывает отдельный вклад ИИ. Полезная часть подхода — подготовка вариантов с проверкой специалистом, а не обещание автоматического снижения цены каждому бизнесу.