Упс! Не вдала спроба:(
Будь ласка, спробуйте ще раз.

Чому я перестав вручну моніторити рекламу конкурентів і що з цього вийшло

Підписатися на нас
2
5 хвилин читання

Я багато років керую перформанс-агенцією, і моніторинг реклами конкурентів — це те, чим ми займаємось щодня для десятків клієнтів одночасно. Цей процес роками був моїм особистим болем, з яким я змирився, вважаючи його неминучою частиною роботи.

Уявіть буденну картину: щоб зрозуміти, що зараз запускає конкурент клієнта, потрібно:

  • зайти в Facebook Ad Library, 
  • знайти потрібні сторінки, 
  • погортати сотні оголошень, 
  • зберегти скріншоти цікавих креативів, 
  • зробити нотатки — а через тиждень повторити все спочатку, бо реклама конкурентів змінюється постійно. 

Тепер помножте це на кількість клієнтів агенції, адже ручна робота так просто не масштабується. В нашій агенції ми довго думали, як автоматизувати цю рутину.

Так, частину цієї роботи сьогодні можна передати AI. ChatGPT, Gemini, Perplexity, Grok, Claude — усі вони добре шукають інформацію, працюють з великими масивами даних, аналізують позиціонування й знаходять закономірності. Але коли йдеться про постійний, щоденний збір реклами конкурентів, одного AI-асистента виявляється недостатньо. З цього і почалася історія, якою хочу поділитись.

Що вміють AI-асистенти в конкурентному аналізі

AI-асистенти справді спростили конкурентний аналіз і пришвидшили роботу з великими обсягами інформації. Тепер з їхньою допомогою можна: 

Підписуйтеся на наші соцмережі

  • швидше структурувати дані про конкурентів, 
  • порівнювати стратегії, 
  • шукати закономірності. 

Кожен інструмент робить це по-своєму, тож варто розуміти, що і для чого краще використовувати, але про це вже багато писали, і суть завжди одна: AI чудово аналізує та структурує інформацію, яку ви самі йому надаєте. Жоден з них, однак, не збирає рекламу конкурентів самостійно щодня і не сповіщає про зміни в реальному часі. Це і був наш internal gap. 

Як ми закрили цю проблему 

Ми вирішили автоматизувати збір реклами конкурентів у Facebook Ad Library, а аналіз залишити команді. Тепер раз на день ми отримуємо дайджест: які оголошення з'явилися, які зупинилися, з якими текстами й у якому форматі.

Такий процес можна побудувати по-різному — готовим сервісом моніторингу, власними скриптами чи no-code автоматизацією. Важливіше заздалегідь визначити, що саме має потрапляти у звіт і як часто. 

Дайджест суттєво збагатив базу даних, на основі якої ми приймаємо рішення. Замість того щоб вручну перевіряти сторінки конкурентів для кожного клієнта окремо, ми звели весь цей процес в одне місце.

Як ми поєднуємо моніторинг з AI-асистентами

Сервіс моніторингу регулярно постачає нові оголошення конкурентів, ми відбираємо потрібний зріз — наприклад, усі оголошення трьох головних конкурентів за місяць або тільки кампанії з певним продуктом. Вже відібрану інформацію ми передаємо AI-асистенту та просимо згрупувати оголошення за оферами, знайти найчастіші меседжі, порівняти позиціонування, зрозуміти, до яких потреб аудиторії апелюють конкуренти, виявити повторювані CTA і скласти на цій основі гіпотези для власних тестів.

Що варто відстежувати в рекламі конкурентів

Великий архів креативів сам по собі мало що дає, бо важливо заздалегідь розуміти, що саме шукати:

  • Офери — які знижки, бонуси, пробні періоди пропонують конкуренти.
  • Рекламні меседжі — на яких перевагах продукту роблять акцент і до яких потреб аудиторії звертаються.
  • Формати — що запускають частіше: відео, статичні зображення чи каруселі.
  • Нові продукти — що конкурент почав активно рекламувати останнім часом.
  • Сезонність — коли стартують кампанії до Black Friday, свят, початку навчального року.
  • Частота тестів — як часто з'являються нові креативи.
  • Тривалість показу — які оголошення тримаються активними довше, а які швидко зникають.

Останній пункт варто трактувати обережно. Навіть якщо оголошення зникло за кілька днів, це не доказ, що воно було неефективним. Кампанія могла завершитися через бюджет, закінчення акції чи зміну стратегії. Тому конкурентний моніторинг я б радив використовувати для пошуку тенденцій і формування власних гіпотез, а не для однозначних висновків про чужі результати.

Чого реклама конкурентів не покаже

Facebook Ad Library дає змогу побачити, що саме запускає конкурент, але не відкриває всю його рекламну аналітику, адже ви не знаєте точний ROAS, CPA чи конверсію конкретного оголошення. Тому довго активний креатив не варто автоматично вважати успішним, а той, що швидко зник — провальним.

Корисніше дивитись на сукупність сигналів: які меседжі регулярно повторюються, які продукти активно просувають, як часто змінюються креативи і як стратегія бренду трансформується з часом. Ну і звісно використовувати ці спостереження для власних гіпотез, а не для копіювання конкурентів.

Ручна перевірка, AI-асистенти й окремий сервіс моніторингу — це три різні інструменти для трьох різних задач. Коли розумієш, де саме кожен з них закриває gap, конкурентний аналіз перестає бути рутиною, що з'їдає час команди, і стає джерелом даних, на яких можна будувати власну рекламну стратегію.

Якщо ви хочете поділитися з читачами SPEKA власним досвідом, розповісти свою історію чи опублікувати колонку на важливу для вас тему, долучайтеся. Відтепер ви можете зареєструватися на сайті SPEKA і самостійно опублікувати свій пост.
2
Icon 1
Коментарі
Тіна Скора 12.11.2026, 06:40
Іллє, дякую за тверезий, а головне практичний погляд на роботу з AI. Зараз часто намагаються перекласти на нейромережі взагалі все, але розділення ролей: де парсинг бере на себе автоматизація, AI структурує масиви даних, але саме людина формує гіпотези — виглядає найбільш реальним підходом для бізнесу. Цікаво почути досвід інших учасників спільноти: які рутинні процеси у вашій роботі вже вдалося повністю закрити зв’язкою автоматизації та AI, а де ви й досі все робите руцями?

Підписуйтеся на наші соцмережі