ИИ пишет объявления для Яндекс.Директ: 50 вариантов за 3 минуты

Типичный кейс: директолог сдаёт проект клиенту — он уже сверстал кампании, собрал семантику, настроил аудитории. Осталось написать объявления. Он открывает таблицу, смотрит на 8 групп объявлений и 10 нужных вариантов на каждую — итого 80 текстов — и мысленно прощается с двумя днями своей жизни. Либо звонит копирайтеру и прощается с 10 000 рублями.

Я не говорю, что ИИ заменит всё. Скажу точнее: для задачи «дать 10–20 вариантов на группу, чтобы было что тестировать» — ручная работа проигрывает вчистую.

Почему копирайтер берёт так дорого

5 000–15 000 рублей за пакет объявлений — это не жадность. Хороший специалист погружается в продукт, изучает конкурентов, формулирует УТП, пишет несколько версий, правит по фидбеку. На весь цикл уходит 2–3 дня. Это честная цена за честную работу.

Проблема в другом: большинство агентств и директологов не могут позволить себе такой процесс на каждый проект. Особенно когда надо сделать 8 кампаний, 6 групп в каждой и минимум 10 вариантов на группу. На выходе получается 3–5 вариантов «на отвали» — потому что больше просто не успеть.

ИИ здесь не делает работу лучше копирайтера. Он делает работу копирайтера быстрее и дешевле там, где нужен объём, а не шедевр. 50 вариантов за 3 минуты — это сырой материал для A/B теста. Среди них найдётся 5–7 рабочих формулировок, которые никто бы не придумал за два часа мозгового штурма.

Правила Директа: что нужно знать перед генерацией

Прежде чем писать промпт — надо понять ограничения. Claude будет делать ровно то, что вы скажете. Если не объяснить ему лимиты, получите объявления которые не пройдут валидацию.

Актуальные технические ограничения для текстово-графических объявлений:

Есть ещё запрещённые конструкции: прямой призыв «нажми», слова-превосходства без подтверждения («лучший в России»), контактные данные в тексте. ИИ нужно предупреждать об этом явно — иначе он в 20–30% случаев вставит телефон в текст или напишет «лучшая цена в Москве» без оговорок.

Как устроен промпт: структура запроса

Весь трюк — в том как вы передаёте данные. Claude работает хорошо когда получает чёткую структуру:

• Что за продукт и его сильные стороны
• Кто целевая аудитория (конкретно, не «все»)
• Список ключевых фраз для этой группы
• Технические ограничения с точными цифрами
• Что запрещено
• Формат вывода (JSON — самый удобный)

Главный принцип: не объяснять что такое Директ — Claude это знает. Объяснять специфику вашего продукта и ограничения конкретной платформы прямо сейчас.

Код: генерация с валидацией

import anthropic
import json
import re

CLAUDE_API_KEY = "YOUR_CLAUDE_KEY"

# Запрещённые слова (сокращённый список для примера)
FORBIDDEN_WORDS = [
  "бесплатно", "гарантия 100%", "лучший в России",
  "нажмите", "кликайте", "номер телефона"
]

LIMITS = {
  "h1": 56,   # заголовок 1
  "h2": 30,   # заголовок 2
  "text": 81, # текст объявления
  "sitelink": 30,  # заголовок быстрой ссылки
  "callout": 25,   # уточнение
}

def validate_ad(ad: dict) -> tuple[bool, list[str]]:
  """Проверяем длину полей и запрещённые слова."""
  errors = []
  fields = {
      "h1":   ad.get("title1", ""),
      "h2":   ad.get("title2", ""),
      "text": ad.get("text", ""),
  }
  for field, limit in [("h1", LIMITS["h1"]), ("h2", LIMITS["h2"]), ("text", LIMITS["text"])]:
      val = fields[field]
      if len(val) > limit:
          errors.append(f"{field}: {len(val)} символов (лимит {limit})")

  full_text = " ".join(fields.values()).lower()
  for word in FORBIDDEN_WORDS:
      if word in full_text:
          errors.append(f"запрещённое слово: «{word}»")

  return len(errors) == 0, errors

def generate_ads(product: dict, keywords: list[str], count: int = 10) -> list[dict]:
  """Генерируем объявления для одной группы."""
  client = anthropic.Anthropic(api_key=CLAUDE_API_KEY)

  prompt = f"""Ты специалист по контекстной рекламе в Яндекс.Директ.
Напиши {count} вариантов объявления для группы.

ПРОДУКТ: {product['name']}
УТП: {'; '.join(product['usp'])}
АУДИТОРИЯ: {product['audience']}
КЛЮЧЕВЫЕ ФРАЗЫ ГРУППЫ: {', '.join(keywords)}

СТРОГИЕ ЛИМИТЫ (не превышать ни при каких условиях):
- title1: до 56 символов (считай перед ответом)
- title2: до 30 символов
- text: до 81 символа
- sitelinks: заголовок до 30 символов, 4 штуки
- callouts: до 25 символов каждое, 4 штуки

ЗАПРЕЩЕНО: прямой призыв "нажми/кликай", превосходства без доказательств ("лучший в России"),
контактные данные в тексте, слово "бесплатно" без реального обоснования.

Верни ТОЛЬКО валидный JSON-массив без пояснений:
[
{{
  "title1": "Ремонт квартир в Москве",
  "title2": "Сроки от 7 дней",
  "text": "Работаем без предоплаты. Гарантия 2 года. Выезд замерщика бесплатно.",
  "sitelinks": ["Цены", "Портфолио", "Акции", "О компании"],
  "callouts": ["Без предоплаты", "Гарантия 2 года", "Выезд за 2 часа", "Скидка 10%"]
}}
]"""

  message = client.messages.create(
      model="claude-sonnet-4-5",
      max_tokens=4096,
      messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
  )

  raw = message.content[0].text.strip()
  # Извлекаем JSON даже если модель добавила пояснения
  match = re.search(r'\[.*\]', raw, re.DOTALL)
  if not match:
      raise ValueError("Модель не вернула JSON-массив")

  ads = json.loads(match.group())

  # Валидируем каждый вариант
  valid_ads = []
  for ad in ads:
      ok, errors = validate_ad(ad)
      if ok:
          valid_ads.append(ad)
      else:
          print(f"  Отбракован: {errors}")

  return valid_ads

# Пример: «Ремонт квартир в Москве»
product = {
  "name": "Ремонт квартир в Москве — компания СтройМастер",
  "usp": [
      "работаем без предоплаты",
      "гарантия 2 года на все виды работ",
      "выезд замерщика в день обращения",
      "фиксированная смета без скрытых доплат",
  ],
  "audience": "владельцы квартир в Москве, планирующие косметический или капитальный ремонт",
}

keywords_group1 = [
  "ремонт квартир москва",
  "ремонт квартир под ключ",
  "ремонт квартиры цена",
  "ремонт квартир недорого москва",
]

if __name__ == "__main__":
  print("Генерируем объявления...")
  ads = generate_ads(product, keywords_group1, count=10)
  print(f"\nВалидных объявлений: {len(ads)}/10")
  for i, ad in enumerate(ads, 1):
      print(f"\n#{i}")
      print(f"  Заголовок 1 ({len(ad['title1'])} симв): {ad['title1']}")
      print(f"  Заголовок 2 ({len(ad['title2'])} симв): {ad['title2']}")
      print(f"  Текст ({len(ad['text'])} симв): {ad['text']}")

Несколько деталей которые важны:

Формат re.search(r'\\[.*\\]', raw, re.DOTALL) — это защита от ситуации когда модель добавляет объяснение перед JSON. Без этого скрипт будет падать раз в 10–15 запусков.

Счётчик символов в Python считает unicode-символы, Директ считает так же. Кириллица занимает 1 символ, а не 2. Так что len("Ремонт квартир") вернёт то же самое что видит Директ.

Валидация стоит делать и в промпте (через явные инструкции), и в коде. Промпт справляется в 85–90% случаев. Код ловит остальное.

Реальный пример: 5 объявлений для «Ремонт квартир в Москве»

Вот что получается на выходе. Не лучшие из 50 — просто первые 5 из одного прогона.

Обратите внимание: все 5 вариантов разные. Первый бьёт по «без предоплаты», второй по скорости, третий даёт цены прямо в тексте, четвёртый апеллирует к договору и гарантии возврата, пятый — на опыт и цифры. Это и есть ценность — разные крюки для разных сегментов аудитории.

Ни один из них не идеален. Но среди 50 таких вариантов найдётся 5–7 которые стоит тестировать.

Квиз: сколько вы тратите на тексты объявлений

Как выбрать лучшие из 50 вариантов

Генерация — только первый шаг. 50 вариантов нельзя запустить все одновременно: Директ не показывает равномерно больше 3–5 объявлений на группу, остальные просто не получат трафика.

Вот рабочая схема отбора:

Шаг 1. Личная фильтрация. Пройтись по всем 50 вариантам и выбрать 7–10 которые кажутся сильными. Критерий — конкретика. «Ремонт без предоплаты, гарантия 2 года» лучше чем «Качественный ремонт по доступным ценам». Второе ничего не говорит.

Шаг 2. Запуск теста. 5–7 отобранных вариантов добавляем в группу с равномерным показом (настройка «Оптимизация показов» должна быть выключена на время теста). Ждём 100–200 кликов на каждое объявление.

Шаг 3. Анализ. Смотреть не только на CTR — он показывает насколько заголовок привлекает внимание. Смотреть на CR (отношение конверсий к кликам). Высокий CTR при низком CR = заголовок обещает одно, лендинг даёт другое. Это отдельная проблема.

Шаг 4. Итерация. Оставить 2–3 победителя. Написать ещё 10 вариантов по образцу лучшего. Повторить цикл через 3–4 недели.

Чего ИИ не умеет

Честно о границах, потому что их недооценивают.

Региональный сленг. В Москве «ремонт» — нейтральное слово. В Екатеринбурге есть свои локальные маркеры доверия. Объявление для Краснодара с упором на «московский стандарт» может оттолкнуть, а не привлечь. ИИ пишет нейтрально — хорошо для большинства случаев, но не для нишевых рынков с сильной местной идентичностью.

Скрытые УТП. Если вы знаете что у вашего клиента — единственный в городе станок для конкретного вида работ, или что их прораб — бывший технадзор — это надо вам сказать модели явно. ИИ не знает вашего бизнеса, он работает только с тем что вы передали.

Эмоциональный резонанс. Формула «без предоплаты + гарантия 2 года + смета фиксирована» — рациональная. Она работает. Но объявление которое цепляет потому что угадывает конкретный страх или желание конкретного человека — это пока сильнее у хорошего копирайтера который знает аудиторию изнутри.

A/B финальный выбор. ИИ создаёт варианты, но решение что тестировать — ваше. Он не знает что работало в прошлых кампаниях, не видит конкурентов в реальном времени, не чувствует сезонность в вашей нише.

Поэтому схема такая: ИИ делает 80% работы (объём, скорость, разнообразие), человек делает 20% (отбор, контекстная правка, итерация по результатам). Это честнее чем «ИИ заменяет копирайтера».

3 минуты на генерацию — это не про скорость. Это про то что вместо одного пакета объявлений из 3 вариантов «на отвали» у вас теперь 50 вариантов из которых можно выбрать. Одно из этих 50 окажется в два раза лучше остальных по CTR. Вы бы до него никогда не додумались за три часа мозгового штурма — просто потому что мозг устаёт и начинает повторяться. А Claude не устаёт.

Похожие кейсы

• Аудит Яндекс.Директ через ИИ
• Отчёт из Метрики в Telegram — автоматически

Источники

• Яндекс.Директ — технические ограничения на тексты объявлений
• Яндекс.Директ — заголовок и текст объявления
• Яндекс.Директ — быстрые ссылки и уточнения
• Claude API — руководство разработчика, Anthropic