Голиаф управляет рекламой через API Яндекс Директа внутри заданных правил. Числа получает из скриптов и аналитического контура, решения проверяет критик. Человек задаёт рамку и контролирует предел доступного бюджета.
Задача
В рекламной закупке решения повторяются: проверить вчерашний расход, найти объявления без результата, остановить слабые гипотезы, дать больше бюджета подтверждённым. Между проходами кампании продолжают тратить деньги. Я хотел собрать систему, которая делает этот разбор регулярно и сохраняет основание каждого действия.
Начали с истории закупки. В датасете за 1 сентября 2024 — 28 апреля 2026: 174,8 млн ₽ расхода, 1 224 кампании, 6 847 объявлений, четыре кабинета. Это материал для изучения прошлых решений и воронок. Он не является бюджетом автономного Голиафа.
Как устроена система
Голиаф читает расходы и рекламные объекты через API. Соломон помогает связать их с людьми, этапами воронки и оплатами. Скрипты считают метрики в объявленной рамке, модель разбирает результат и готовит решение.
Проверка проходит до записи в кабинет. У действия должны быть исходные числа, применённое правило и понятная граница полномочий. Выполненное действие остаётся в журнале, чтобы позднее можно было восстановить причину остановки или масштабирования.
Основная петля: снять данные → проверить источники → применить правила → пройти критика → записать действие → измерить исход.
Как открывали автономию
Первый этап, с 29 апреля до 17 июня 2026, — предложения и пошаговая сверка с человеком. Затем машинный критик стал принимать на себя проверку. Первый автономный прогон зафиксирован 20 июля, первая запись в кабинет без владельца — 23 июля.
С сентября система получила более широкий цикл: находить и открывать новые рекламные направления. Полномочия растут вместе с проверками. Пополнение кабинета остаётся человеческим ограничителем доступного расхода.
Результат и рамка счёта
Замер охватывает 1 мая — 28 сентября 2026 года. Снимок сделан 29 сентября. Реестр флота — 47 кампаний, за окно тратили 46. Расход по Reports API с НДС — 2 764 568,42 ₽.
Выручка считается по реестру платежей. Учитываются оплаты после рекламного касания; разные когорты дают разные ответы:
| Рамка | Оплаты | Выручка | Выручка / расход |
|---|---|---|---|
| Новые люди окна, оплаты после касания | 104 | 6 510 310 ₽ | 235,5% |
| Все люди с касанием рекламы, включая ранее известных | 206 | 11 318 767 ₽ | 409,4% |
| Новые люди каждого месяца, оплаты в месяце первой регистрации | 58 | 3 221 730 ₽ | 116,5% |
Эти строки не складываются. Они описывают пересекающиеся группы с разными окнами. Это также не классические модели first click и last click: расчёт использует первое попадание в базу и факт рекламного касания, а не позицию клика в цепочке.
Отношение выручки к расходу — ROAS. Оно не учитывает все расходы бизнеса и не является прибылью. Рамка оплат в том же месяце не достигает внутреннего ориентира 130%. Более широкое окно показывает последующие оплаты, но не доказывает, что без рекламы этих продаж не было бы.
Что ломалось
Одна из дорогих ошибок произошла на стыке разметки и вебинарной платформы: продажи стали невидимыми для агента. Он остановил направление, которое по восстановленному счёту работало с окупаемостью около 160%.
После этого «ноль лидов» принимается только после сверки кабинета, аналитики и CRM. Ошибка изменила архитектуру: отсутствие результата и отсутствие данных проходят разные проверки.
Другой раз ключ склейки съедал часть заказов. Этот эпизод разобран отдельно в статье «Данные врут тихо».
Что можно перенести
Переносится порядок работы: проверенные данные, записанные правила, критик, журнал и ограниченная запись через API. Конкретные пороги нужно считать по экономике, лагу продаж и объёму данных нового бизнеса.
Голиаф — практическая реализация машиночитаемого маркетинга. Качество решения зависит от того, насколько полно система видит путь до оплаты.
Основание кейса
История датасета — снимок 21 сентября 2026. Финансовый замер — 29 сентября, окно закрыто 28 сентября. Расход: Reports API, НДС включён; выручка: платежи после касания. Независимый реестр сделок дал по всей когорте 10 926 763 ₽: расхождение с платежами сохранено как ограничение, реестры не подменяют друг друга.
Числа и даты сверены с леджером подготовки к EdTech Expo. Общая архитектура опубликована в кейсе трансформации отдела маркетинга.