Performance Max — найбільш закритий тип кампаній у Google Ads. Google показує оголошення в пошуку, Shopping, YouTube, Discover, Gmail та на сайтах КММ, а натомість дає дуже мало важелів управління і ще менше прозорої статистики. Через це ручний розбір перетворюється на багатогодинну роботу з десятком вивантажень. Нейромережа тут серйозно економить час: Ви віддаєте їй таблиці, вона знаходить закономірності, рахує частки та формулює гіпотези. Аудит за допомогою нейромережі не замінює фахівця, але робить за нього найнуднішу частину — просіювання даних.
Розберемо, як зробити аудит Performance Max через ChatGPT, що саме вивантажувати з кабінету, як підготувати файли, які промпти давати і на чому нейромережа найчастіше помиляється.
Що ChatGPT вміє в аудиті PMax, а що — ні?
Почнемо з меж. Інакше легко переоцінити інструмент і прийняти впевнений тон відповідей за правоту.
ChatGPT добре справляється із завданнями, де потрібно обробити масив однотипних рядків і побачити структуру:
- згрупувати 3000 пошукових фраз за змістом і виділити нецільові кластери;
- порахувати n-грами — повторювані слова і словосполучення — та прив’язати до них витрати й конверсії;
- порівняти ROAS і цінність конверсії за каналами, групами та категоріями;
- знайти аномалії: канал із 40% бюджету та нульовими продажами, група з CTR, що втричі нижчий за інші;
- перетворити суху таблицю на список пріоритетних дій.
А ось чого нейромережа не може — принаймні у стандартному чаті без підключених інтеграцій:
- зайти у Ваш рекламний кабінет і подивитися налаштування (все, чого немає у вивантаженні, для моделі не існує);
- знати специфіку Вашого бізнесу — маржинальність, сезонність, які позиції вигідно продавати навіть у мінус заради повторних покупок;
- перевірити коректність відстеження конверсій на сайті (але може підказати, які ознаки вказують на поломку);
- врахувати оновлення інтерфейсу Google Ads, що вийшли після дати навчання моделі.
Головний плюс аудиту PMax у ChatGPT — швидкість. Те, на що у фахівця йде пів дня (розкласти фрази по кошиках, звести канали, перерахувати частки), модель робить за 10 хвилин. Вивільнений час краще витратити на інтерпретацію та рішення.
ChatGPT відповідає впевнено, навіть коли помиляється. Будь-яку цифру з його відповіді, на основі якої Ви збираєтеся міняти ставки, бюджет або виключати канал, перепровірте в кабінеті або у вихідній таблиці. Це займає хвилину, а економить іноді десятки тисяч гривень.
Чи можна довірити ChatGPT аудит рекламного кабінету?
Питання, яке ставлять майже всі, хто вперше пробує аналіз кампанії Performance Max через ChatGPT. Відповідь можна розбити на дві частини: безпека та якість висновків.
Безпека та анонімізація даних
У вивантаженнях із Google Ads немає персональних даних — лише рекламна статистика. Але є комерційна інформація: Ваш бренд, асортимент, ціни, обсяги продажів. Якщо Ви працюєте з клієнтом за NDA або просто не хочете віддавати дані кабінету на сторонні сервери, анонімізуйте їх перед завантаженням:
- замініть назву бренду на умовну («Бренд А»), а по запитах пройдіться автозаміною — інакше аналіз брендового трафіку втратить сенс;
- приберіть стовпці з URL, якщо в них зашиті реальні домени і товари;
- суми можна перевести в умовні одиниці або помножити на коефіцієнт — пропорції для аналізу збережуться;
- вимкніть у налаштуваннях ChatGPT використання Ваших діалогів для навчання (пункт «Покращувати модель для всіх» або аналогічний, залежно від версії інтерфейсу).
Приклад. Ви ведете інтернет-магазин косметики з оборотом 800 000 грн на місяць. Запити типу «купити сироватку [бренд магазину]» після автозаміни перетворяться на «купити сироватку brand_x» — для нейромережі вони, як і раніше, явно брендові, а конкуренти навіть у разі витоку нічого цінного не дізнаються.
Якість висновків
Нейромережа не знає Ваш бізнес. Вона бачить, що Display дав ROAS 0,8, і запропонує його обмежити. Але, можливо, Display приводить нових покупців, які повертаються потім через пошук за брендом, і його реальна користь вища. Тому роль ChatGPT в аудиті — аналітик-стажист, який швидко рахує та пропонує гіпотези. Рішення залишається за Вами.
Правило просте: штучний інтелект знаходить, людина перевіряє та вирішує.
Які звіти вивантажити з PMax для аналізу кампанії в ChatGPT?
Без правильних вивантажень жоден аудит Google Performance Max за допомогою ШІ не вийде — модель почне фантазувати. Зберіть такий набір за один і той самий період (зазвичай 30–90 днів, залежно від обсягу трафіку).
Звіт щодо ефективності каналів
Найважливіше вивантаження. Google відносно недавно відкрив розбивку результатів PMax за каналами. Знайдіть її в розділі звітів. Вивантажте витрати, кліки, покази, конверсії, їхню цінність, CTR і CPC за кожним.
Саме тут найчастіше виявляється: 35–50% бюджету йде у відео та медійку з нульовими продажами, а весь результат роблять пошук і Shopping.
Статистика пошукових запитів
Звіт «Пошукові запити» став повноцінним — із реальними фразами, а не тільки категоріями. Вивантажуйте за максимально тривалий строк: 90–120 днів дають статистично надійну картину. Стовпці — ті самі, що для каналів, плюс сам запит.
Паралельно працюють пошукові РК? Вивантажте і їхній звіт за ключовими словами. Це дасть змогу знайти перетини і канібалізацію.
Звіт щодо груп об’єктів
У розділі об’єктів (асетів) візьміть статистику за кожною групою з тим самим набором метрик. І рейтинг кожного об’єкта («Низький», «Хороший», «Найкращий»). Рейтинги в CSV вивантажуються не завжди коректно, іноді простіше скопіювати таблицю прямо з інтерфейсу і вставити в чат текстом.
Звіт щодо товарів (для e-commerce)
Звіт щодо продуктів із фіда: ID, назва, статус і стандартні метрики. Якщо у фіді 2000 позицій, вивантаження буде великим — це нормально, ChatGPT перетравлює десятки тисяч рядків через вбудований аналіз даних.
Звіт про місця розміщення
Показує сайти та додатки, де крутилися оголошення, і покази за кожним. Витрати й конверсії Google там не показує — але навіть список місць із кількістю показів дає змогу вичистити мобільні ігри, дитячі додатки та інше сміття.
Додаткові вивантаження
- Статистика за демографією (вік, стать) і за пристроями — з розділу «Статистика».
- Звіт щодо географії (регіони та міста).
- Історія змін — щоб нейромережа пов’язала просідання з конкретними правками.
- Скриншоти або текстовий опис налаштувань: стратегія ставок, ціль за ROAS/CPA, бюджет, чи ввімкнено розширення кінцевого URL, які сигнали і пошукові теми задані, чи виключено бренд.
Усі файли зберігайте у CSV. Excel з об’єднаними клітинками і форматуванням читається гірше.
Як зробити аудит Performance Max через ChatGPT: детальний чекліст
Тепер — послідовність. Порядок не випадковий: якщо на першому кроці виявиться, що конверсії рахуються криво, решта аналізу втрачає сенс.
Перевірка фундаменту: конверсії та період навчання
Завантажте загальну статистику за днями і опишіть налаштування. Нехай модель перевірить:
- чи є різкі стрибки конверсій за стабільних витрат (ознака дублювання або зламаного тегу);
- чи збігається приблизний коефіцієнт конверсії з нормою для ніші (для інтернет-магазину 1–3%, для B2B-заявок 3–10%, якщо цифри в рази вищі — найімовірніше, рахується щось зайве на кшталт перегляду сторінки «Контакти»);
- скільки конверсій набирається за місяць (менше ніж 30 — алгоритм не вийде з періоду навчання, і будь-який подальший розбір буде аналізом недонавченої системи);
- чи не змінювалися бюджет або ціль за ROAS більше ніж на 20–30% (кожна така правка перезапускає навчання).
Куди йдуть гроші: аналіз каналів
Візьміть звіт щодо каналів. Промпт може бути таким: «Порахуй частки витрат і цінності конверсій за кожним каналом. Познач ті, де перша частка перевищує другу більш ніж у 1,5 раза. Для кожного проблемного каналу запропонуй, що можна зробити в межах обмежень PMax».
Нейромережа видасть таблицю і, найімовірніше, вкаже на відео або Display. Далі — Ваша інтерпретація. Якщо ціль — впізнаваність нової марки, витрати на YouTube виправдані. Якщо завдання — продажі з ROAS 400%+, відео з окупністю 50% потрібно обмежувати: через виключення бренду, відмову від відеооб’єктів (тоді Google згенерує своє відео, що ще гірше — краще завантажити хоча б простий ролик і стежити за його часткою), через коригування цільової рентабельності.
Брендовий трафик і канібалізація
Performance Max обожнює брендові запити — вони дешеві й чудово конвертуються, тому алгоритм охоче їх забирає. На папері все має гарний вигляд, але фактично реклама перехоплює людей, які й так ішли до Вас.
Попросіть модель відокремити в запитах брендові від небрендових (давши список варіантів написання, включно з транслітом і помилками). Потім — перерахувати за ними ROAS і CPA окремо.
Типова картина: загальний ROAS 700%, брендові запити — 2500%, небрендові — 180%. Виходит, реальна ефективність залучення нових клієнтів утричі гірша, ніж здається. Рішення — виключити бренд на рівні кампанії та вести цей трафік окремою пошуковою РК із низькими ставками.
Якщо паралельно працює пошукова кампанія, додайте її ключові слова. Промпт: «Знайди фрази, за якими PMax отримує покази, а в пошуковій РК є ключове слово, що точно збігається. Для кожного порівняй CPC і CR». Так виявляється канібалізація — ситуація, коли дві кампанії конкурують, а Ви платите двічі.
Проаналізувати пошукові запити та зібрати мінус-слова
Найбільш вдячна частина під час аудиту PMax у ChatGPT — обсяг роботи величезний, а правила зрозумілі.
Спочатку попросіть розбити запити на смислові кластери: цільові комерційні, інформаційні («як вибрати», «чим відрізняється»), нецільові (інші товари, б/в, безкоштовно, вакансії), конкурентні, брендові. Потім — звести витрати й конверсії за кожним кластером.
Далі — n-грами: «Виділи уніграми та біграми, порахуй для кожної сумарні витрати і конверсії. Покажи 30 найбільш витратних n-грам без жодного продажу». Це дає готові кандидати в мінус-слова на рівні кампанії — така можливість у PMax уже з’явилася, нею варто користуватися.
Не мінусуйте все підряд за першим вивантаженням. Запит «недорогі матраци» з 15 кліками і нулем продажів за місяць ще нічого не говорить, якщо середній CR — 2%. Статистично очікувалося 0,3 продажу. А ось «матраци б/в» із 200 кліками і нулем — уже впевнений кандидат.
Додайте умову: «Пропонуй у мінус-слова тільки n-грами, де очікувана кількість конверсій за середнього CR перевищує 2, а фактична дорівнює нулю».
Аналіз груп об’єктів
Тут знадобляться статистика груп і рейтинги об’єктів. Що просити перевірити:
- розкид CTR між групами (різниця в 2–3 рази за схожих тематик — привід розібратися з креативами слабкої групи);
- групи з рейтингом «Низька» за заголовками або зображеннями — модель складе перелік на заміну;
- відповідність структури груп структурі асортименту (одна група «Всі товари» для магазину з 15 категоріями — майже завжди помилка, креативи виходять розмитими);
- групи без відео (Google домалює своє, автоматично згенероване з картинок, і часто воно має поганий вигляд);
- витрати на групу відносно її частки в загальній цінності.
Окремий промпт — для самих об’єктів: вставте текстом заголовки та описи з рейтингами і попросіть запропонувати 5 нових варіантів у стилі найкращих та пояснити, чим «Низькі» відрізняються від «Найкращих». Зазвичай з’ясовується: слабкі заголовки шаблонні («Якісні товари», «Вигідні ціни»), а сильні — конкретні («Доставка по Києву за 2 години», «Гарантія 24 місяці»).
Сигнали аудиторії та пошукові теми
Тут вивантаження немає — тільки опис налаштувань. Опишіть, які сигнали аудиторії задані (списки клієнтів, відвідувачі сайту, особливі сегменти за ключовими словами, інтереси), які пошукові теми додані, і покажіть фактичні запити.
Промпт: «Порівняй задані теми і фактичний пошук. Які теми не знаходять у ньому відображення? Які кластери з хорошою віддачею не покриті темами? Які сигнали я міг би додати, зважаючи на те, що реально конвертує?»
Нейромережа часто підказує очевидне, що випускають з уваги: наприклад, задано сигнал «інтерес до ремонту», а конвертує пошук «електрика для дому» — отже, сигнал за особливим сегментом із такими фразами буде точнішим.
Фід товарів
Для e-commerce це іноді важливіше за все попереднє. Завдання для звіту щодо товарів:
- знайти товари з великими витратами й окупністю, нижчою за цільову (кандидати на виключення або в окрему кампанію з нижчою ціллю);
- порахувати частку позицій без показів узагалі (якщо 60% фіда «спить», проблема в назвах, атрибутах або в перекосі бюджету на користь бестселерів);
- виявити позиції з високим CTR, але низькою конверсією (імовірно, проблема на сторінці: немає в наявності, ціна вища за ринок, погані фото);
- проаналізувати назви: чи немає там артикулів замість зрозумілих слів, чи присутні бренд, тип, ключові характеристики.
Щодо самого фіда (або його частини) модель запропонує шаблон назв. Скажімо, замість «Арт. 4521 Син.» — «Рюкзак міський Brand X 25 л, синій, з відділенням для ноутбука 15″».
Місця розміщення, демографія, географія
Три швидкі перевірки наостанок:
- Місця розміщення — попросіть виділити додатки (рядки з «mobileapp::»), дитячий та ігровий контент, сайти з підозрілими доменами. Готовий список завантажте у виключення на рівні акаунта.
- Демографія аудиторії — порівняйте ефективність за віком і статтю. Якщо 25% budget йде на сегмент 18–24 із CPA, що втричі вищий за середній, а товар — дорога техніка для дому, це аргумент переглянути сигнали (прямих виключень за демографією в PMax немає, але вони впливають).
- Географія — регіони з витратами без результату. Для України часта історія: таргетинг налаштований на всю країну, а 70% замовлень із Києва та області, тоді як гроші розподілені рівномірніше.
Промпти ChatGPT для аудиту Performance Max
Нижче — робочі заготовки. Підставте свої значення у квадратних дужках. Кожну заготовку краще запускати окремим повідомленням після завантаження відповідного файлу, а не все відразу — так відповіді виходять точнішими.
Стартовий промпт (контекст для всієї сесії)
«Ти — фахівець із Google Ads з досвідом аудиту кампаній Performance Max. Я завантажуватиму вивантаження з кабінету і ставитиму запитання. Бізнес: [інтернет-магазин товарів для саду, Україна, середній чек 1800 грн, маржинальність близько 35%]. Ціль: [ROAS не нижче 500%]. Період: [1 серпня — 31 жовтня]. Бренд пишеться як [Brand X, брендх, brand-x]. Відповідай конкретно, з цифрами з файлів, без абстрактних порад. Якщо даних для висновку недостатньо — скажи прямо».
Промпт для звіту щодо каналів
«У файлі — статистика за каналами. Порахуй для кожного: частки у витратах і в цінності, ROAS, CPA. Зроби таблицю. Виділи ті, де ROAS нижчий за цільовий на 30% і більше. Для кожного поясни, якими інструментами в межах PMax можна знизити його частку, і оціни, який приріст загальної окупності це дасть у разі перерозподілу грошей у найкращі канали».
Промпт для пошукових запитів
«У файлі — пошукові запити. Виконай по черзі: 1) розділи їх на брендові та небрендові (бренд: [варіанти]); 2) порахуй за ними ROAS, CPA і CR; 3) небрендову частину розбий на 5–7 смислових кластерів і зведи за ними витрати та конверсії; 4) побудуй n-грами (1 і 2 слова), покажи 30 найбільш витратних без конверсій; 5) запропонуй мінус-слова на рівні кампанії, але тільки для n-грам з очікуваною кількістю конверсій понад 2 за фактичного нуля. Виведи їх списком, готовим до копіювання».
Промпт для груп об’єктів
«У таблиці — метрики за групами. Нижче текстом — заголовки, описи та їхні рейтинги ефективності. Порівняй групи між собою, знайди слабкі за CTR та окупністю. Для групи [назва] поясни, чим заголовки з рейтингом “Низька” відрізняються від “Найкраща”, і напиши 8 нових варіантів до 30 символів і 4 описи до 90 символів у стилі найкращих, українською мовою».
Промпт для фіда
«Файл — статистика товарів за 90 днів. Знайди товари: з витратами понад [500 грн] і ROAS нижче [300%]; без показів; із клікабельністю, вищою за середню, але коефіцієнтом конверсії, нижчим за середній удвічі й більше. Для кожного випадку запропонуй дію. Ще оціни якість назв: вкажи 10 найгірших і перепиши їх за шаблоном “Тип товару + бренд + ключова характеристика + варіант”».
Промпт для підсумкового звіту
«На основі всього розбору в цьому діалозі склади підсумковий висновок з аудиту: 1) три головні проблеми з оцінкою втрат у гривнях за період; 2) пріоритетний список із 10 дій — від найвпливовіших до менш важливих, із зазначенням, де в інтерфейсі Google Ads це робиться; 3) що потрібно перепровірити вручну через неоднозначність у даних; 4) які метрики відстежувати через 2 і 4 тижні після правок».
Типові помилки під час аудиту Google Performance Max за допомогою ШІ
Кілька речей, на яких помиляються навіть досвідчені фахівці, коли вперше пробують аудит PMax через нейромережу.
- Завантажують усе одним файлом і одним промптом. Модель втрачає контекст, плутає стовпці з різних таблиць і видає кашу. Один звіт — один крок — один промпт.
- Вірять цифрам без перевірки. Нейромережа може додати стовпець із помилкою або неправильно розпізнати розділювач десяткових дробів (кома замість крапки — класика для вивантажень з українського інтерфейсу). Попросіть модель показати перші 5 рядків так, як вона їх прочитала, перш ніж аналізувати.
- Не дають контексту бізнесу. Без інформації про маржу, середній чек і цілі ChatGPT оцінює все за формальною окупністю. А ROAS 300% для товару з маржею 60% — чудово, з маржею 15% — збиток.
- Мінусують за короткий період. 7 днів статистики для PMax — майже нічого. Алгоритм розподіляє покази нерівномірно, і запит, який сьогодні не сконвертував, через тиждень може дати три замовлення.
- Застосовують усі рекомендації разом. Якщо Ви одночасно виключите бренд, додасте 200 мінус-слів, поміняєте ціль за ROAS і перезаллєте половину креативів — кампанія піде на перенавчання, і Ви не зрозумієте, що спрацювало. Вносьте правки хвилями з інтервалом в 1–2 тижні.
- Просять нейромережу «перевірити кампанію», не уточнюючи, що саме. Розмитий промпт дає таку саму відповідь. Що конкретніше питання — то корисніший результат.
Як перетворити результати аудиту на зростання показників?
Аудит заради аудиту нікому не потрібен. Після того як аналіз кампанії Performance Max через ChatGPT виявив проблеми, вибудуйте впровадження.
Перша хвиля — те, що не зачіпає навчання алгоритму: виключення сміттєвих місць розміщення, заміна слабких об’єктів, виправлення назв у фіді, додавання мінус-слів для відвертого сміття (вакансії, б/в, безкоштовно). Ці правки можна робити відразу і в будь-якому обсязі.
Друга хвиля, через 1–2 тижні — структурні зміни: виключення бренду, перезбирання груп під категорії, додавання або заміна сигналів аудиторії та пошукових тем. Тут варто чекати невеликого просідання на 5–10 днів.
Третя хвиля — коригування цілі за ROAS або CPA, перерозподіл грошей між кампаніями. Міняйте ціль не більше ніж на 15–20% за раз.
Оптимізація Performance Max за допомогою нейромережі добре працює регулярними ітерациями. Раз на два тижні — свіже вивантаження пошуку й каналів, той самий набір заготовок, порівняння з попереднім періодом. ChatGPT чудово справляється з питанням «ось цифри за жовтень і за листопад — що змінилося і чи пов’язано це з правками з історії змін». Через 2–3 цикли з’явиться розуміння, які важелі в конкретній кампанії працюють, а які — ні.
