Нейросети в Яндекс Директе: что уже автоматизируется, а где нужен директолог

Автор: редакция airassvet.ru. Материал подготовлен по расшифровке подкаста практикующего специалиста по контекстной рекламе (предоставлена редакции) и сверен с документацией Яндекса 27 сентября 2026 года. Редакция не тестировала описанные инструменты сама, не связана коммерческими отношениями с упомянутыми сервисами; партнёрских ссылок в материале нет.

Короткий ответ. Нейросеть в связке с API Директа уже собирает ключи, маски и поисковые подсказки, раскладывает минус-фразы по группам, создаёт черновики Единых перфоманс-кампаний (ЕПК), пишет объявления, КП и отчёты. Полностью заменить директолога она пока не может по двум причинам: API Директа покрывает не все типы кампаний и настроек, а ошибки нейросети кто-то должен ловить — человек или отдельный агент-проверяющий. Работу меняет не «волшебный промпт», а собственная база знаний, журнал изменений и проверка каждого шага.

Ниже — разбор живой демонстрации из подкаста: что нейросеть сделала сама, где ошиблась, какие ограничения API подтверждаются документацией и в каком порядке внедрять такую автоматизацию.

Содержание

• Заменит ли нейросеть директолога
• Что нейросеть уже делает в Директе
• Где упирается API Яндекс Директа
• Какие ошибки нейросеть допустила в демонстрации
• Почему нужна база знаний, а не промпт
• Локально или в облаке
• Как внедрять нейросеть в работу с Директом
• Что меняется в профессии директолога
• Частые вопросы

Заменит ли нейросеть директолога

Автор подкаста — владелец агентства контекстной рекламы и разработчик собственного сервиса для работы с API Директа и Метрики. По его словам, часть коллег уже теряет проекты, причём клиенты уходят не к другому подрядчику, а «в нейросеть»: собственный отдел маркетинга решает настраивать рекламу сам с помощью ИИ.

Его ответ на вопрос «заменит ли» — философский, но с практическим аргументом. У крупной компании, которая передала рекламу подрядчику, есть с кого спросить за ошибку. Если отдел рекламы сэкономил, внедрил нейросеть и что-то сломалось, ответственность ложится на самих инициаторов. Поэтому спрос на специалиста сохраняется, но меняется то, за что ему платят.

Нейросеть для директолога — это исполнитель рутины, подключённый к API и базе знаний, а не замена человека, который ставит задачи, проверяет результат и отвечает за деньги клиента. Этот тезис — редакционный вывод из демонстрации, а не исследование рынка.

Что нейросеть уже делает в Директе

В подкасте автор работает в редакторе Cursor: нейросеть вызывает инструменты его сервиса через API и сама выбирает, какой инструмент нужен. Проект демонстрации — сайт официального дилера тренажёров; руками автор только пишет задачи в чат.

Задача	Как это выглядело в демонстрации	Где нужен человек
Ключевые фразы	Парсинг ключей из масок, частотность Wordstat по группам	Проверить релевантность групп
Поисковые подсказки	Прогон масок через сбор подсказок с глубиной «дерева»	Отсечь длинные и нецелевые фразы
Минус-фразы	Сбор со всех ключей и подсказок, разбивка по группам	Убрать слова, которые отсекают целевой спрос
ЕПК на поиске	Две кампании в черновиках: объявления, быстрые ссылки, изображения, UTM-метки	Проверить структуру групп, регион, стратегию
КП и отчёты	Сборка из расшифровок звонков, базы кейсов и анализа конкурентов в выдаче	Согласовать выводы с клиентом

Ключи, маски и поисковые подсказки

Автор просит собрать ключи по маскам «бренд + дилер» и «оснащение зала», а маски отдельно прогнать через сбор поисковых подсказок — по аналогии с Key Collector. Нейросеть сама раскидывает результат по группам и выводит частотность Wordstat, хотя этого не просили: такое поведение заложено в настройках сервиса.

Минус-фразы по группам

Следующей командой нейросеть собирает минус-фразы со всех ключей и подсказок и группирует их: «официальный сайт», «отзывы», «обзор», «инструкция», «характеристики», «сборка», «для дома». Автор сразу оговаривается, что такие списки нужно проверять руками. Например, слово «сайт» он из минусов убрал и попросил нейросеть запомнить это правило.

Сборка кампаний

Затем нейросеть создаёт две ЕПК на поиске — «бренд + дилер» и «оснащение зала». Перед созданием она уточняет настройки: временной таргетинг (выбраны будни), формат изображений (1:1, сгенерировать новые), категории автотаргетинга (оставлены только целевые запросы). Кампании падают в черновики; запускает их человек. Автор просит писать одно объявление на группу с одним заголовком: по его словам, при множестве заголовков в комбинаторном объявлении результат сложно анализировать, поэтому новые гипотезы он выносит в новые объявления.

КП, отчёты и журнал изменений

Коммерческие предложения в сервисе автора собираются из расшифровки первого звонка с клиентом, последующих встреч, анализа сайтов конкурентов в выдаче и базы кейсов агентства. Для отчётов он ведёт собственный журнал изменений проекта: какие ключи, минус-фразы и картинки добавлены, кем и когда. Автор объясняет это тем, что история изменений в самом Директе неудобна для построения отчёта о проделанной работе.

Лендинги и SEO-контент

Отдельный инструмент автора собирает посадочную страницу из нескольких страниц конкурентов: скриншотит первый экран, забирает тексты, подставляет данные клиента и генерирует недостающие изображения. Скриншоты нужны, потому что один текст не показывает, о чём на самом деле страница. Для SEO работает цепочка агентов: контент-план, частотность в Wordstat, тексты, таблицы, картинки, проверка мобильной вёрстки и отправка на переобход через API Яндекс Вебмастера. Такой метод в Вебмастере существует и имеет суточную квоту. По словам автора, на одном из сайтов агентства трафик после запуска такой цепочки вырос примерно с 500–800 до 2 500 уникальных посетителей в месяц; он сам оговаривается, что может ошибаться в цифрах, данные аналитики в подкасте не показаны.

Где упирается API Яндекс Директа

Главное узкое место, по словам автора, — сам API Директа: у Метрики API, по его опыту, всегда работал хорошо, а у Директа — плохо, и это не изменилось. Часть его утверждений подтверждается документацией, часть проверить по открытым источникам не удалось.

Подтверждено документацией Яндекса:

• ЕПК создаются через API: поддержка добавлена 27 ноября 2023 года, для работы с ними используется адрес v501 и структура UnifiedCampaign.
• Комбинаторные объявления появились в сервисе Ads API 20 марта 2026 года.
• Метод campaigns.get принимает четыре типа кампаний: TEXT_CAMPAIGN, MOBILE_APP_CAMPAIGN, CPM_BANNER_CAMPAIGN и UNIFIED_CAMPAIGN. Отдельного типа для Мастера кампаний в этом списке нет, что согласуется со словами автора о невозможности работать с Мастером через API.
• В ключевой фразе может быть не больше 7 слов, в группе — не больше 200 фраз. Именно на ограничении в 7 слов нейросеть споткнулась в демонстрации.

Со слов автора, не проверено редакцией по документации: через API нельзя создавать нейрообъявления и таргетинг по интересам, товарные кампании требуют ручной доработки, а баланс собирается не со всех аккаунтов — например, при общем счёте или подключении через управляющий аккаунт. Ограничение в 100 групп на кампанию, о котором нейросеть сообщила в демонстрации, в найденной документации по ключевым фразам тоже не упоминается.

Практический вывод: прежде чем обещать клиенту «всё через ИИ», сверьте список нужных типов кампаний и настроек с актуальной документацией API. То, чего в API нет, останется ручной работой в интерфейсе или в Директ Коммандере.

Какие ошибки нейросеть допустила в демонстрации

Самая полезная часть подкаста — автор не скрывает промахов:

1. Все ключи в одной группе. Нейросеть собрала около 40 ключей в одну группу. Причина: в прошлом проекте автор просил объединить группы, нейросеть записала это в журнал и перенесла правило на новый проект. Исправлено командой «сгруппируй по два-три релевантных ключа в группу, сделай отдельные группы со своим объявлением».
2. Фразы длиннее 7 слов. Поисковые подсказки попали в кампанию как ключевые фразы, и Директ их отклонил. Нейросеть отфильтровала длинные фразы и дубли, а первую попытку оставила черновиком, который пришлось удалять.
3. Регион и настройки из старых кампаний. Регион «Россия» нейросеть взяла из прежних кампаний клиента, где часть настроек была неверной. Автор отметил, что их всё равно придётся править руками.
4. Лишние минус-слова. Слово «сайт» в минусах могло отсечь целевой спрос; правило пришлось задать явно.
5. Лимиты от тестов. В итоговых кампаниях стояли лимиты, которые автор когда-то выставил для тестов, — он снял их уже после записи.

Ответ автора на такие ошибки — не отказ от нейросети, а агент-проверяющий. Прямо в эфире он поручает создать агента, который сверяет созданную кампанию с шаблоном настроек: тип кампании, канал, временной и автотаргетинг, число ключей и объявлений на группу. По той же логике отдельный агент проверяет креативы на прохождение модерации и на рискованные формулировки.

Почему нужна база знаний, а не промпт

Автор настаивает: нейросеть не «обучается» в бытовом смысле — она работает с информацией, которую ей дали. Поэтому центральный объект — репозиторий: описание того, что можно и нельзя делать через API Директа, шаблоны кампаний, предпочтения специалиста, журнал прошлых решений. Для своего обучающего интенсива его команда сделала две методички: одну для людей, другую — для нейросети, потому что модель воспринимает материал иначе.

Отсюда и спор с тезисом «один раз запрограммировал — и нейросеть больше не нужна». Программирование сервиса расходует много токенов один раз, а дальше нейросеть вызывает готовые инструменты и обрабатывает уже готовый результат — токенов уходит заметно меньше. Но отказываться от нейросети как интерфейса, по словам автора, никто не станет: ставить задачи в чат удобнее.

Ещё одно замечание касается логики разработки. Автор не любит слово «вайбкодинг»: даже с нейросетью нужны этапы, списки задач, журнал и тестирование после каждого изменения. Проверять можно руками, чужими руками или отдельным агентом.

Локально или в облаке

Часть задач автор выполняет на собственном компьютере: транскрибацию, генерацию изображений и видео. Его конфигурация — 64 ГБ оперативной памяти и видеокарта примерно с 20–22 ГБ видеопамяти; для хорошего видео он называет уровень RTX 5080–5090. Облако освобождает от покупки железа, но за объём ресурсов приходится платить.

Для задач, которые должны работать круглосуточно — проверка кампаний, баланса и изменений, — автор использует арендованные серверы (VDS). У типового сервера нет видеопамяти, поэтому генерацию он оставляет на компьютере, а мониторинг — на сервере. В самом Cursor он переключает модели по сложности задачи: для простых операций берёт более быструю и дешёвую, для сложных — более основательную.

Как внедрять нейросеть в работу с Директом

Ниже — редакционная схема, собранная из практик подкаста. Она не проходила отдельного испытания и не гарантирует результата.

1. Начните с журнала изменений. Записывайте каждое действие человека и нейросети в проекте. Без журнала не будет ни отчёта клиенту, ни разбора ошибок.
2. Соберите базу знаний. Шаблоны кампаний, правила минус-слов, требования к объявлениям и ограничения API — в виде, удобном для нейросети.
3. Ограничьте область действия. Работайте только с одним активным проектом за раз и создавайте кампании только в черновиках. Автор отдельно ввёл правило «активного проекта», чтобы нейросеть не создала кампанию не в том аккаунте.
4. Добавьте агента-проверяющего. Сверка с шаблоном настроек после каждого создания или массового изменения.
5. Проверяйте креативы отдельно. Тексты и изображения, созданные ИИ, должны пройти проверку на требования модерации Директа и законодательства о рекламе до запуска. Юридическую оценку конкретных формулировок это не заменяет.
6. Оставьте запуск человеку. Черновик становится рабочей кампанией только после проверки специалистом.

Что меняется в профессии директолога

Главный сдвиг, по словам автора, — от качества к количеству. Пока нейросеть собирает две кампании, специалист может параллельно вести ещё несколько проектов в соседних чатах. В SEO он видит ту же тенденцию: выигрывает не идеальная оптимизация одной страницы, а много страниц по отлаженной цепочке.

Его прогноз для агентств жёсткий: доля младших специалистов будет сокращаться, тимлиды останутся. По оценке автора, многие агентства тратят около 50% выручки на содержание команды; это его оценка, а не данные исследования. Стоимость ведения, по его опыту, сравнялась со стоимостью создания кампании — он называет ориентир около 50 000 ₽. Клиенты при этом ждут большего: быстрых кастомных отчётов, расшифровок встреч, тестирования новых офферов. Сами «кнопки» создания кампаний дешевеют, а ценность смещается в гипотезы, аналитику и контроль.

Отдельный риск он видит в стоимости токенов: модели усложняются, запросы дорожают, поэтому выгоднее держать собственный сервис на своём компьютере или сервере, а не каждый раз заново решать задачу силами облачной нейросети.

Частые вопросы

Можно ли создать ЕПК в Яндекс Директе через API?

Да. Поддержка ЕПК добавлена в API в ноябре 2023 года; кампании создаются методом add сервиса Campaigns по адресу v501 со структурой UnifiedCampaign.

Можно ли работать с Мастером кампаний через API?

В списке типов кампаний метода campaigns.get Мастера кампаний нет. Автор подкаста также говорит, что создать такую кампанию через API нельзя.

Почему Директ отклоняет ключевые фразы, собранные нейросетью?

Частая причина — длина. Ключевая фраза в Директе может содержать не больше 7 слов, а поисковые подсказки часто длиннее.

Нужно ли проверять минус-фразы, которые собрала нейросеть?

Да. В демонстрации нейросеть добавила в минусы слово «сайт», которое могло отсечь целевые запросы. Автор проверял список вручную и закреплял исключения в правилах.

Сколько нужно мощности компьютера для локальных нейросетей?

Зависит от задач. Для транскрибации и изображений автор использует 64 ГБ оперативной памяти и видеокарту с 20–22 ГБ видеопамяти; для качественного видео называет видеокарты уровня RTX 5080–5090.

Как команда airassvet.ru помогает внедрить ИИ-агента в рекламные процессы

Если вы хотите повторить такую схему для своего отдела маркетинга или агентства, команда airassvet.ru может:

• провести аудит одного рекламного процесса — например, сбора семантики или ежемесячного отчёта — и описать источники данных и ограничения;
• собрать корпоративную базу знаний (RAG) из ваших регламентов, шаблонов кампаний и правил минус-слов, чтобы агент опирался на них, а не на общие знания модели;
• интегрировать ИИ-агента с вашими системами и настроить тестирование и ручное подтверждение перед запуском изменений.

Первый шаг — выбрать один процесс, зафиксировать, как он работает сейчас, какие данные в нём используются, какие есть ограничения и по какому критерию считать пилот успешным. Численный эффект заранее не обещается. Если процесс выбран, обсудить задачу.

Вывод

Нейросеть в Яндекс Директе уже закрывает основную рутину директолога: сбор ключей и подсказок, минус-фразы, черновики ЕПК, объявления, КП и отчёты. Но в демонстрации она сгруппировала ключи не так, как нужно, перенесла чужие настройки и споткнулась о лимит в 7 слов, а API Директа покрывает не все типы кампаний. Поэтому работающая схема выглядит так: база знаний, журнал изменений, агент-проверяющий и человек, который запускает кампанию. Директолог не исчезает — он становится тем, кто строит и контролирует эту систему.