Битва нейросетей: кто сможет найти все проблемы в рекламе VK Ads

Могут ли нейросети заменить таргетолога при аудите кампаний? Мы в click.ru решили проверить это на практике и устроили эксперимент с пятью популярными российскими и зарубежными моделями.

Из статьи вы узнаете:

• насколько хорошо ИИ находят проблемы в рекламе;

• какая нейросеть додумывает факты, а какая лучше всего анализирует визуал;

• когда стоит использовать ИИ для аудита рекламных кампаний.

Спойлер: популярность нейросети еще не означает, что она справится лучше остальных.

Условия эксперимента

Для объективного сравнения мы поставили нейросети в одинаковые условия: использовали один промпт и оценивали результаты по единым критериям.

Задача – получить полный анализ рекламной кампании в VK Ads за один промпт. От нейросети требовалось описать проблемы, предположить причины их появления и предложить способы исправления. В ответе не должно было быть выдуманных фактов и других галлюцинаций.

Мы не задавали наводящие вопросы и не формировали предварительный контекст. Для каждой нейросети создавался новый чат. За финальный результат был принят первый ответ на промпт.

Участники

Для эксперимента мы взяли бесплатные версии 5 нейросетей:

• ChatGPT,

• Kimi,

• DeepSeek,

• Алиса AI,

• ГигаЧат.

Промпты для аудита

Для чистоты эксперимента все нейросети получили одинаковые промпты.

Для анализа статистики

Ты дотошный специалист-таргетолог с опытом 10 лет в продвижении проектов через VK Рекламу, старый рекламный кабинет ВК, myTarget. По приведенной статистике рекламной кампании тебе нужно:

1. Провести аудит и выделить слабые места.

2. Выдвинуть гипотезы, почему появились эти слабые места.

3. Предложить 5 шагов по устранению проблем, отранжировав их от самых важных к наименее приоритетным.

Формат отчета:

1. Результат аудита

1.1 Проблема 1

Подробное описание…

1.2 Проблема 2

Подробное описание…

1.3 Проблема 3 и т. д.

В каждой «Проблеме» должны быть данные, на которые ты опирался при ее выявлении, гипотеза, почему появилась проблема. Отчет должен быть подробным и аргументированным.

Обязательно: при выделении проблем и ошибок помни про цель кампании.

2. Рекомендации по улучшению кампании, отранжированные по важности от самых важных к наименее приоритетным.

Требования к отчету:

• Максимальная конкретика. Никаких общих фраз – только прямые рекомендации по улучшению кампании.

• Рекомендации должны выглядеть как техническое задание, чтобы их можно было передать исполнителям (список конкретных действий).

• Если тебе не хватает данных для вывода, ты его не делаешь. Запрещено выдумывать данные, добавлять что-либо «от себя», чтобы подогнать статистику под вывод и т. д. Ты пишешь только то, что реально можешь подтвердить цифрами.

К каждому промпту мы прикрепили файл со статистикой по кампании в VK Рекламе.

Статистика кампании

Мы намеренно дали нейросетям небольшой объем данных и минимум контекста, чтобы проверить, насколько хорошо они умеют самостоятельно анализировать информацию и делать выводы. Спойлер: только одна модель заметила, что исходных данных недостаточно.

Для анализа креатива

В июне 2026 года у DeepSeek появился отдельный режим Vision, который позволяет детально анализировать изображения. При этом обычный чат по-прежнему умеет только распознавать текст на картинках. Благодаря Vision все пять нейросетей смогли провести аудит креатива.

Визуал мы анализировали отдельно, после оценки рекламной кампании. Так все участники эксперимента оказались в одинаковых условиях. Объединить данные и креативы в одном запросе было невозможно из-за ограничений отдельных сервисов. ГигаЧат не поддерживает загрузку файлов разных форматов в одном запросе, а в Алисе AI можно прикрепить к промпту только один файл.

Этот креатив использовался для рекламной кампании, по которой ты проводишь аудит. Учитывай контекст того, что изображено на картинке, потому что содержание креатива отражает бизнес-нишу компании, которая продвигается в VK Ads. Дай советы, что нужно сделать с креативом, чтобы он лучше подходил для продвижения в VK Рекламе с помощью лид-формы.

Содержание отчета:

• Слабые места с перечислением проблем (нумеруй их 1.1, 1.2 и т. д.).

• Рекомендации по исправлению проблем (нумеруй их 1.1, 1.2 и т. д.).

Требования к отчету:

• Максимальная конкретика. Никаких общих фраз – только прямые рекомендации по улучшению кампании.

• Рекомендации должны выглядеть как техническое задание, чтобы их можно было передать исполнителям (список конкретных действий).

Изображение, которое анализировали нейросети, выглядело так:

Креатив кампании

Оно плохо отвечало рекламным целям (неправильно расположена надпись, не считывается предложение, нет призыва к действию), поэтому позволяло проверить аналитические возможности ИИ.

Критерии оценки

Качество ответов нейросетей мы оценивали по четырем критериям. За каждый модель могла получить от 0 до 2 баллов.

1. Полнота

• 2 балла – найдено не менее четырех проблем, включая все критичные ошибки, выводы подробно аргументированы.

• 1 балл – обнаружено 2–3 проблемы, рассуждения краткие, аргументация практически без опоры на факты.

• 0 баллов – найдено не более 1–2 проблем без пояснений.

2. Конкретика

• 2 балла – каждая проблема подробно описана, приведены аргументы, есть гипотезы о причинах появления.

• 1 балл – гипотезы и рекомендации есть, но они краткие и размытые.

• 0 баллов – в анализе есть ошибки, устаревшая информация, для проблем не указаны решения либо ответа нет вообще.

3. Приоритизация

• 2 балла – нейросеть предложила решения, расставила их по приоритету и объяснила выбор.

• 1 балл – решения перечислены, но их приоритетность не обоснована.

• 0 баллов – модель предложила больше или меньше пяти шагов по устранению проблем.

4. Анализ креатива

• 2 балла – найдено не менее трех проблем, даны конкретные рекомендации и понятно, как их реализовать.

• 1 балл – обнаружены 1–2 проблемы, а рекомендации краткие и слишком общие.

• 0 баллов – нейросеть не смогла распознать или проанализировать креатив.

За каждый выдуманный факт нейросеть получала -1 балл. Штрафы также стали дополнительным критерием оценки при одинаковом количестве баллов. Чем больше ошибок, тем ниже модель в нашем рейтинге.

Результаты Битвы

Перейдем к результатам эксперимента. Разберем, как справилась каждая нейросеть: насколько полно и точно она проанализировала кампанию, какие сильные и слабые стороны показала.

DeepSeek

На первый взгляд анализ DeepSeek выглядит структурированным и профессиональным. Нейросеть последовательно выделила проблемы, привела аргументы и предположила причины низкой эффективности кампании. Однако при более внимательной проверке в ответе видны ошибки.

Отчет DeepSeek

Плюсы

Нейросеть нашла пять проблем. Большинство из них действительно есть в кампании: низкая конверсия, убыточность и ошибки в настройке расходования бюджета. Гипотезы тоже убедительные. Особенно хорошо модель разобрала проблему низкой конверсии (№1).

Большинство рекомендаций по улучшению кампании корректны: использовать похожие аудитории (look-alike), пересобрать лид-форму, заменить креатив и провести A/B-тестирование. Модель дала полезные советы по оптимизации расходов: точнее настроить показы по времени и дням недели.

В отдельном режиме для работы с изображениями нейрость успешно проанализировала креатив. Заметила неконкретный офер, несоответствие площадке, отсутствие слов-триггеров и другие недостатки. Рекомендации затронули и текст, и визуальную часть. ИИ посоветовал провести A/B-тестирование, которое действительно доступно для лид-форм в VK Ads.

Минусы

Уже в начале анализа DeepSeek начал додумывать исходные данные. Модель предположила, что рекламируется продукт из категории «B2B/услуги/SEO-тематика», хотя в исходных данных этого нет. Дальнейшие примеры и часть рекомендаций построены именно на этой гипотезе. Несмотря на то, что советы выглядят разумно, условия промпта нарушены.

При разборе проблемы №3 модель неверно интерпретировала метрику «Просм. 25%». Она не учла, что четверть продолжительности ролика составляет меньше 10 секунд. Поэтому и проблема, и гипотеза о ее причинах основаны на некорректном прочтении данных.

DeepSeek ошибся в механике управления бюджетом VK Ads. Бюджет задается на уровне группы, его нельзя установить сразу для всей кампании. Упомянутой «стратегии «Цена группы»» в рекламном кабинете нет.

Еще один существенный минус – нейросеть не заметила, что кампания заблокирована. Она не прошла модерацию VK Ads.

Итог

DeepSeek неплохо структурировал информацию, нашел большую часть реальных проблем и предложил применимые рекомендации. Однако модель не везде отделила факты от собственных предположений и допустила ошибки в интерпретации данных и возможностей VK Ads.

• Полнота – 1 балл. Модель пропустила одну из серьезных проблем – блокировку кампании.
• Конкретика – 1 балл. Часть выводов была построена на неподтвержденном предположении о тематике.
• Приоритизация – 2 балла. Главная проблема определена верно, а порядок действий описан достаточно подробно.
• Креатив – 2 балла. Найдено шесть проблем, предложены конкретные способы решения.
• Штраф – -2 балла. Модель неверно интерпретировала длительность и придумала несуществующую стратегию.

Kimi

В первую очередь Kimi сильна в программировании, но с анализом рекламных кампаний нейросеть тоже справляется неплохо. Отчет получился таким же структурированным, как у DeepSeek, однако Kimi обнаружила больше проблем и предложила более детальные способы их решения.

Отчет от Kimi

Плюсы

Kimi нашла шесть ошибок в кампании. Больше, чем другие нейросети. Она заметила статус blocked, то есть блокировку, и сразу предложила варианты решения.

Нейросеть верно определила ключевые проблемы: некачественный креатив, который не удерживает внимание, плохую работу с бюджетом, большие расходы на 1 лид.

Приоритеты расставлены логично. В первую очередь Kimi порекомендовала разобраться с блокировкой и объяснила, как обратиться в техническую поддержку VK, чтобы восстановить показы.

Рекомендации по креативам получились особенно подробными. Модель посоветовала конкретные форматы, количество роликов и сроки тестирования, а также бюджет на проверку гипотез.

Kimi предложила четкую сегментацию аудитории с применением ремаркетинга и look-alike (похожих аудиторий).

При анализе креатива модель выявила пять проблем с опорой на статистику кампании и дала очень подробные советы. Kimi предложила изменить цвета (и даже привела кодировку), скорректировать шрифты, подложки и расположение элементов вплоть до пикселей. Нейросеть отдельно описала, какие варианты стоит подготовить для A/B-теста.

Минусы

Kimi не указывала источники для ориентиров по метрикам. Например, модель назвала 0,5% нижней границей допустимого CTR для лид-форм ВКонтакте, но не объяснила, откуда взялось такое значение. При этом DeepSeek оценил тот же CTR как высокий, что только усилило сомнения в достоверности ориентира.

Модель ошиблась в названиях стратегий ставок VK Ads. Вместо «Минимальной цены» и «Предельной цены» она использовала формулировки «Минимальная цена лида» и «Оптимизация конверсий».

Итог

Kimi провела один из самых подробных разборов: обнаружила много проблем, не пропустила блокировку кампании и предложила конкретный план действий.

• Полнота – 2 балла. Найдено шесть проблем, включая наиболее существенные.

• Конкретика – 1 балл. Модель опиралась на предоставленные данные и дала точные рекомендации, но не подтвердила источниками заявленные ориентиры по метрикам.

• Приоритизация – 2 балла. Главная проблема определена верно, дальнейшие действия подробно описаны.

• Креатив – 2 балла. Найдено пять проблем, для каждой предложены конкретные решения с опорой на статистику кампании.

• Штраф – -1 балл. Kimi неверно назвала стратегии ставок, что может указывать на использование устаревшей информации или галлюцинацию.

ChatGPT

Одна из самых популярных нейросетей подошла к заданию очень осторожно и отказалась от полноценного анализа из-за недостатка исходных данных. С замечанием сложно спорить: информации действительно мало для всестороннего аудита. Однако имеющихся данных все же достаточно, чтобы выделить основные проблемы, предложить гипотезы и дать рекомендации.

Отчет от ChatGPT

Плюсы

ChatGPT единственный обратил внимание на недостаток контекста. Например, модели не хватило информации о бизнес-целях кампании, аудитории и других важных данных.

При этом нейросеть верно определила основные проблемы: низкий CTR, высокую стоимость лида и слабую конверсию. Первым шагом ChatGPT порекомендовал проверить лид-форму. Именно с этого специалисту действительно стоит начать работу.

При анализе креатива модель заметила, что он плохо соответствует маркетинговой задаче, не подводит пользователя к целевому действию и перегружен деталями. ChatGPT связал выводы со статистикой кампании. Рекомендации по доработке креатива получились подробными и прикладными. По сути, их можно использовать как основу для технического задания копирайтеру и дизайнеру, что полностью соответствует требованиям промпта.

Минусы

Из-за недостатка контекста ChatGPT ограничился довольно общими формулировками и не углублялся в анализ кампании. Многие рекомендации сводились к действиям вроде «протестировать», «создать» или «изменить», но модель почти не объясняла, как именно это сделать. Другие участники эксперимента после подобных советов давали более подробные инструкции.

ChatGPT выделил только три проблемы, тогда как другие нейросети обнаружили больше.

Итоги

ChatGPT единственный прямо указал, что исходных данных недостаточно для полноценного аудита. Это показывает аккуратность модели в работе с ограниченным контекстом, хотя дополнительных баллов по нашей системе оценки за это не предусмотрено.

• Полнота – 1 балл. Модель обнаружила только три проблемы.

• Конкретика – 1 балл. Гипотезы и рекомендации сформулированы слишком общо.

• Приоритизация – 1 балл. Последовательность действий выбрана правильно, но сами шаги описаны недостаточно подробно.

• Креатив – 2 балла. Найдено шесть проблем, выводы аргументированы, а рекомендации содержат конкретные инструкции.

• Штраф – 0 баллов. ChatGPT не придумывал факты и не допускал галлюцинаций. Более того, только эта модель буквально следовала условию промпта: «Если тебе не хватает данных для вывода, ты его не делаешь».

ГигаЧат

Как и конкуренты, ГигаЧат выдал упорядоченный список проблем с подробными гипотезами и развернутым обоснованием.

Отчет от «ГигаЧат»

Плюсы

ГигаЧат верно определил основные проблемы кампании: блокировку, слабый креатив, неэффективную лид-форму, некачественный трафик и расход практически всего бюджета на один лид. Правда, модель объединила их в четыре пункта без очевидной логики.

Проблему с креативом нейросеть аргументировала конкретными данными – заметным снижением числа досмотров: «1881 → 1334 → 902 → 658».

ГигаЧат выдвинул интересную гипотезу о неэффективном распределении объявлений между плейсментами. Другие участники эксперимента не обратили внимания на этот момент.

При анализе креатива модель обнаружила четыре проблемы, включая низкую маркетинговую эффективность и отсутствие призыва к действию. Особенно полезными оказались конкретные рекомендации по доработке текста.

Минусы

Совет провести технический аудит посадочной страницы создал впечатление, что ГигаЧат не до конца понял механику лид-форм VK Ads. Например, нейросеть предложила проверить скорость загрузки страницы благодарности, хотя повлиять на это нельзя.

Советы по улучшению кампании получились слишком узкими, поэтому приоритизация выглядит спорно. Когда другие модели предлагали в первую очередь доработать креатив и лид-форму, ГигаЧат посоветовал сильно сузить плейсменты.

Анализ креатива менее подробный, чем у конкурентов. Кроме того, ГигаЧат – единственный, кто не предложил провести A/B-тестирование.

Итоги

ГигаЧат неплохо понял специфику VK Рекламы и выдвинул нетривиальные гипотезы. Нейросеть можно использовать для поиска оригинальных идей при аудите.

• Полнота – 2 балла. Выделены четыре проблемы, включая основные слабые места.

• Конкретика – 2 балла. Модель практически не делала необоснованных выводов, подробно описывала проблемы и предлагала интересные гипотезы об их причинах.

• Приоритизация – 1 балл. Второстепенным задачам местами отдавался слишком высокий приоритет.

• Креатив – 1 балл. Найдены четыре проблемы, но рекомендации по их устранению довольно краткие, A/B-тестирование не предложено.

• Штрафы – -1. Критичных ошибок нет, однако рекомендация проверить скорость загрузки страницы выглядит как галлюцинация.

Алиса AI

Нейросеть от Яндекса не смогла работать с файлом .xlsx, поэтому, мы загрузили отчет в .pdf.

Отчет от Алиса AI

Плюсы

Алиса AI верно определила несколько ключевых проблем кампании: низкую конверсию в лиды, высокую стоимость клика и слабую вовлеченность аудитории.

При анализе креатива нейросеть обнаружила основные недостатки, хотя и не связала их со статистикой кампании. Рекомендации затронули и текст, и визуальную часть. Также нейросеть посоветовала провести A/B-тестирование.

Минусы

• Алиса AI выделила только три проблемы, хотя их заметно больше.

• Для проблемы №3 модель не предположила причины, хотя в предыдущих двух пунктах объяснения есть.

• Нейросеть не заметила, что кампания заблокирована.

• Несмотря на заданную роль «дотошного специалиста-таргетолога», анализ получился довольно сухим и общим. Рекомендациям не хватает конкретики и привязки к возможностям VK Ads. Другие модели были смелее и давали прикладные советы, хотя иногда и допускали галлюцинации.

• Спорным выглядит и первый приоритет – A/B-тестирование, когда очевидны проблемы с лид-формой, настройками и креативом. Дополнительный тест текущей связки вряд ли дал бы новую информацию. Сначала логичнее исправить очевидные недостатки.

Итоги

Результаты оказались неожиданно слабыми. Нейросеть смогла набрать больше 1 балла только за «Креатив».

• Полнота – 1. Обнаружены только 3 проблемы, нейросеть не увидела, что кампания заблокирована.

• Конкретика – 1. Формулировки очень сжатые, нет конкретных шагов.

• Приоритизация – 1. Первый шаг выбран спорно, а работа с креативом оказалась в конце списка.

• Креатив – 2. Модель обнаружила пять проблем и предложила подробные рекомендации.

• Штрафы – -1. В описании проблемы №3 отсутствует обязательная по условиям эксперимента гипотеза.

Итоги эксперимента

В сводной таблице отранжировали баллы от большего к меньшему.

Нейросеть	Креатив	Полнота	Приоритеты	Конкретика	Штрафы	Итог
Kimi	2	2	2	1	-1	6
ChatGPT	2	1	1	1	0	5
ГигаЧат	1	2	1	2	-1	5
Алиса AI	2	1	1	1	-1	4
DeepSeek	2	1	2	1	-2	4

Лучший результат показала Kimi. Нейросеть обнаружила ключевые проблемы кампании, правильно расставила приоритеты и предложила конкретные способы улучшения.

Алиса AI оказалась на предпоследнем месте: ее анализ был недостаточно полным, а часть важных проблем осталась незамеченной. Последнее место занял DeepSeek. Несмотря на подробные гипотезы и полезные рекомендации, модель допустила больше всего неточностей и необоснованных предположений.

Все нейросети справились с базовой диагностикой: заметили высокий расход бюджета на один лид, слабую эффективность креатива, низкую конверсию и другие очевидные проблемы. Значит, с основными маркетинговыми метриками модели знакомы.

Сложности начинаются при более глубоком анализе. Например, не все участники увидели блокировку кампании. Практически у каждой модели нашлись ошибки или спорные допущения. Поэтому даже сильный анализ ИИ стоит перепроверять вручную.

Когда стоит использовать нейросети для аудита рекламных кампаний

Нейросети подходят для первичного аудита: они помогают быстро находить основные проблемы кампании, анализировать показатели и получать базовые рекомендации. Особенно полезна помощь нескольких случаях:

1. Когда нужно обработать большой объем данных. ИИ быстро проанализирует статистику сопоставит показатели и поможет найти закономерности, на поиск которых вручную ушло бы больше времени;

2. Когда нужен первичный разбор креативов. Современные нейросети умеют анализировать изображения и могут подсказать, что изменить в визуале, тексте или призыве к действию. Однако при выборе креативов специалисту важно опираться на собственный опыт и знание целевой аудитории.

Иногда ИИ может предложить неочевидные решения и увидеть неожиданные точки роста. Чтобы было проще исправить проблемы, которые нашла нейросеть, а также запустить тесты и новые кампании, можно воспользоваться инструментами click.ru. Например, парсер пользователей ВКонтакте поможет собрать активную аудиторию из сообществ, «Пульс click.ru» – найти статистику по нише перед запуском кампании.