Я с 11 мая не выходил на связь. Тому было две причины, в Турции мы активно запускаем новый город в такси, в РФ я занимаюсь внедрением ИИ решений в бизнесы. Искренне восхищаюсь теми, кто при такой нагрузке совмещает активный постинг, но я к сожалению не всегда успеваю.
Сегодня хочу поговорить об одном инструменте, который я внедрил клиенту в Buninlab.com. Возможно вам он будет полезен.
Я собрал систему конкурентной разведки. Это не просто очередной скилл от Claude или простенький агент, который пройдётся по рекламным кампаниям и расскажет, что происходит на вашем рынке. Это полноценная автономная система, которая работает на сервере без участия человека. Рассказываю как всё устроено.
Заказчик — логистический оператор, который набирает курьеров для работы через агрегатор доставки. Его боль простая: курьеры — дефицитный ресурс, за них война между десятками операторов. Конкуренты переманивают бонусами за подключение, обещаниями заработка. Проблема была в том, что анализ конкурентов был очень ситуативный и не систематический. А значит и результат такого анализа аналогичный.
Задача: построить систему, которая каждый день сама собирает всю рекламу конкурентов по найму курьеров, раскладывает по полочкам и присылает понятный дайджест — кто что крутит, какие бонусы предлагает, где активизировался.
Как это работает. Дважды в день робот обходит Facebook Ad Library — это публичная база всех активных рекламных объявлений — по 20+ ключевым запросам. Вытаскивает тексты, картинки, ссылки, превью видео. Дальше многоступенчатый классификатор отсеивает мусор — не всё что нашлось это конкурент. Белый список известных конкурентов, отсев по 70+ паттернам, спорные — на ручной просмотр. Каждому рекламодателю присваивается уровень уверенности с текстовым обоснованием — система прозрачная, не чёрный ящик.
Всё складывается в базу данных с полной историей. Картинки и кадры видео скачиваются и хранятся у нас — рекламные ссылки протухают за часы, а свои копии остаются навсегда.
Каждое утро заказчик получает в корпоративный чат короткий дайджест: «Конкурент X запустил 3 новых креатива», «Конкурент Y остановил рекламу». Только реальная дельта, без повторяющегося шума. Раз в неделю — сводный отчёт: топ конкурентов по активности, кто появился, кто исчез, какие офферы вошли в тренд, разбивка по регионам.
Интересное открытие в этом проекте. Главная ценность оказалась не в тексте рекламы, а на картинках. Конкуренты выносят конкретные суммы бонусов на баннер, а в тексте льют воду. Без чтения картинок ты видишь половину послания и можешь сделать ровно неверный вывод. Поэтому мы добавили визуальный анализ через нейронку — система «читает» баннер и извлекает оффер: бонус за подключение, размер комиссии, частота выплат, регион. Разрозненные баннеры превращаются в сравнимую таблицу «кто сколько платит за курьера».
По технической части: публичный API Facebook не отдавал нужные данные для региона заказчика. Пришлось это доказать эмпирически и перейти на эмуляцию реального браузера.
Первый запуск выдал кучу мусора. «Собрать данные» и «получить полезный сигнал» — это две абсолютно разные задачи. Пришлось строить многоступенчатый классификатор и несколько недель его калибровать. Знакомая история для тех, кто работает с AI — собрать легко, довести до качества сложно.
Что это даёт бизнесу. Раньше заказчик не знал в моменте чем конкуренты переманивают его курьеров. Теперь видит всю рекламную активность рынка ежедневно плюс её ретроспективу. Когда конкурент поднимает бонус — заказчик узнаёт в течение суток, а не когда курьеры уже ушли. Заходя в новый регион или пересматривая бонусную программу, он видит реальную планку рынка и не входит вслепую.
Facebook — только первый источник. Архитектуру сразу заложили модульной: тот же движок подключается к Авито, Яндекс.Директу, Google Ads. Меняется только источник сбора, вся логика классификации и отчётности остаётся общей.
В голове есть ещё мысли, что такое может быть полезно маркетплейсам и продавцам с похожими товарами 🤔