Анализ площадок РСЯ по CSV: как проверить расход без доступа ИИ к кабинету

В выгрузке РСЯ одна площадка потратила деньги без конверсий, другая дала дорогую конверсию. Прежде чем отключать показы, проверьте сам отчёт: одинаковые ли цели у строк, не попали ли в файл итоги и правильно ли посчитан CPA. Для этого анализа площадок РСЯ достаточно локального CSV и небольшого инструмента direct-report-audit. На выходе получите суммы и кандидатов для ручной проверки.

Инструмент работает с файлом. Он не обращается к API Директа, не добавляет минус-площадки и не меняет кампании. Разберём версию v0.1.0 на вымышленных данных, затем подготовим запрос для Codex или Claude Code. Файл примера входит в публичный модуль; его показатели не описывают рекламу клиентов.

1. Подготовьте сопоставимую выгрузку

Откройте в Директе отчёт «Площадки». Сейчас он находится в Библиотеке отчётов, в разделе «Оптимизация размещения». Выберите кампанию, период, цели и модель атрибуции. Эти настройки определяют, что именно вы сравниваете; Яндекс описывает их в справке об отчёте «Площадки».

Сохраните табличные данные и приведите локальную копию к пяти колонкам:

Placement,Impressions,Clicks,Cost,Conversions

Названия должны совпадать точно; порядок колонок разрешён любой. Это нормализованный формат модуля, а не обещание прочитать любую исходную выгрузку Директа. Лишние поля, служебные строки до таблицы и футер удалите из рабочей копии. Сохраните CSV или TSV в UTF-8.

Особенно внимательно уберите строки «Итого». Иначе суммы удвоятся. Модуль отклоняет известные названия итогов, но произвольный текст вроде «Итого по кампании» может принять за площадку. Случайные дубликаты он тоже не отличает от законных повторных строк.

Не объединяйте в один файл разные валюты, цели, модели атрибуции или пересекающиеся периоды. Если анализируете несколько кампаний вместе, результат по площадке опишет эту общую выборку; различия кампаний потеряются, потому что отдельной колонки Campaign в контракте нет.

2. Установите проверенную версию

direct-report-audit v0.1.0 опубликован 8 октября 2026 года. Автор модуля — Дмитрий Лукашов. Код открыт по MIT; для работы нужен Python 3.9 или новее. Установка и анализ используют стандартную библиотеку Python, без pip и сторонних пакетов. Интернет понадобится, чтобы получить исходники с GitHub; далее расчёт выполняется локально.

На macOS или Linux откройте терминал в рабочей папке и выполните:

git clone --depth 1 --branch v0.1.0 https://github.com/ilookatshow-gif/direct-report-audit.git direct-report-audit-v010
cd direct-report-audit-v010
python3 -B -m unittest discover -s tests -v
python3 install.py --prefix ./local
./local/bin/direct-report-audit --json doctor
./local/bin/direct-report-audit schema

Если папка direct-report-audit-v010 уже существует, выберите новое имя. Установщик также откажется перезаписать существующую команду в выбранном prefix. Для первого знакомства замена не нужна.

doctor проверяет среду: в нашем запуске он показал версию 0.1.0, Python 3.9.6, offline=true, auth_required=false. schema выводит требования к файлу. Успешный doctor подтверждает запуск инструмента, но не правильность вашей выгрузки.

При подготовке статьи мы получили исходники публичного тега в новую временную папку, создали отдельное окружение Python без pip и установили команду в отдельный prefix. Все 25 тестов прошли. Исходный скрипт и установленная копия совпали по SHA-256. Эта проверка относится к macOS/Python 3.9.6; тестирование всех ОС здесь не заявляем.

Без установки запускайте python3 direct_report_audit.py с теми же аргументами. На Windows используйте доступную команду Python и путь к скрипту; приведённые выше POSIX-команды установки не являются инструкцией для Windows.

3. Повторите анализ площадок РСЯ на учебном CSV

В папке examples лежит такой файл:

# SYNTHETIC EDUCATIONAL EXAMPLE — invented placements and metrics, not a client case or savings evidence.
Placement;Impressions;Clicks;Cost;Conversions
example.invalid;1000;20;1 200,00;0
example.invalid;500;10;600,00;0
quality.example.invalid;2000;40;1 600,00;4
costly.example.invalid;1000;25;2 500,00;1
small.example.invalid;50;2;100,00;0

Маркер SYNTHETIC попадёт в ответ. Здесь разделитель колонок — точка с запятой, поэтому десятичная запятая не мешает чтению цены. При CSV с разделителем-запятой значения вроде 1 200,00 заключайте в кавычки. Не добавляйте знак ₽ внутрь числового поля.

Запустите:

./local/bin/direct-report-audit --json audit examples/synthetic-placements.csv --max-cpa 1000

Фактический результат нашего запуска: пять исходных строк, четыре площадки и два кандидата для ручной проверки.

Скриншот авторской вёрстки фактического результата CLI на синтетическом CSV. Это иллюстрация расчёта, а не интерфейс Яндекс Директа.

В JSON деньги и конверсии представлены строками точных десятичных чисел. При делении на ноль CPC или CPA будет null, а не ноль. Ошибка входного файла прекращает анализ; частичный отчёт модуль не выдаёт.

4. Сначала сложите показатели, потом делите

Первые две строки относятся к example.invalid. Модуль объединяет их: 1 500 показов, 30 кликов, 1 800 ₽ расхода, ноль конверсий. Названия совпадают после удаления пробелов по краям. Разные регистры и варианты написания домена автоматически не объединяются.

Общий CPC равен 6 000 / 97 = 61,86 ₽ после округления. CPA равен 6 000 / 5 = 1 200 ₽. Сначала складываем расходы и знаменатели, затем считаем отношение. Среднее из CPC пяти строк здесь получилось бы 62 ₽; это другой расчёт, который не учитывает разное число кликов.

По той же причине нельзя усреднять CPA площадок и называть результат общим CPA. У двух площадок знаменатель вообще нулевой. Для порогов модуль сравнивает неокруглённый CPA, а в выводе показывает два знака после запятой.

5. Разберите причины двух флагов

В учебном запуске использованы пороги: минимум 20 кликов, расход от 1 000 ₽, минимум одна конверсия для проверки CPA и явно заданный max-CPA 1 000 ₽. Это параметры упражнения; они не устанавливают допустимую цену клиента для вашего бизнеса.

У quality.example.invalid CPA 400 ₽; флага нет. small.example.invalid потратила 100 ₽ при двух кликах и нуле конверсий, поэтому не достигла порогов. Отсутствие флага не доказывает, что площадка полезна. Алгоритм лишь не нашёл указанную комбинацию условий.

Без --max-cpa модуль не проверяет превышение CPA. Свои пороги задавайте явно и фиксируйте рядом с отчётом, чтобы следующий анализ не сравнивал разные правила.

6. Поручите операцию Codex или Claude Code

Для установки в новой рабочей папке дайте агенту запрос:

Получи публичный модуль https://github.com/ilookatshow-gif/direct-report-audit на теге v0.1.0 в новую папку direct-report-audit-v010. Прочитай README.ru.md, install.py и skills/direct-report-audit/SKILL.md. Запусти unit tests. Установи через install.py в ./local внутри папки модуля, затем выполни doctor и schema. Если путь уже занят, выбери новый; существующую команду не заменяй. Настройки Harness и MCP не меняй. Для проверки используй только examples/synthetic-placements.csv с max-cpa=1000. Покажи фактический результат.

После установки для своей подготовленной копии файла:

Выполни direct-report-audit для выбранного мной локального placements.csv. Пороги: min-clicks=20, min-cost=1000, max-cpa=1000, min-conversions=1. Покажи суммы, число исходных строк и площадок, кандидатов с точными причинами. Отдельно перечисли неизвестное о целях, атрибуции и качестве обращений. Кампании не меняй; выгрузку и результаты не публикуй.

Замените имя файла и пороги своими. Инструкция SKILL.md помогает агенту использовать модуль, но установщик не регистрирует её автоматически. Команда onboard тоже необязательна: она записывает отдельный локальный маркер знакомства с автором, а для расчёта не требуется.

Сам CLI работает локально. Если вы передаёте вывод облачному Codex или Claude, этот текст обрабатывает провайдер агента. Отсутствие доступа к рекламному кабинету не означает, что облачный разговор происходит только на вашем компьютере.

7. Почему кандидаты нельзя автоматически минусовать

Пять Conversions в примере означают пять единиц выбранного показателя. Из файла нельзя узнать, были ли это просмотр страницы, нажатие кнопки, настоящая заявка или оплата. Яндекс связывает показатели конверсии с настроенными целями, а доход выделяет отдельно. Справка об оценке performance-кампании объясняет эту разницу.

По каждой помеченной площадке проверьте цель и её срабатывание, задержку атрибуции, выбранный период и размер выборки. Затем сопоставьте реальные обращения с качеством диалогов и оплатами в CRM. CSV из пяти колонок этих сведений не содержит.

Например, дорогая конверсия может быть оплаченной сделкой, а дешёвые цели — кликами по кнопке без отправленной формы. Разные модели атрибуции также распределяют результат по источникам по-разному; перед сравнением сверяйте модель отчёта. В нашем вымышленном файле качество клиентов неизвестно, поэтому вывода об экономии нет.

Яндекс рекомендует запрещать показы на площадках по статистически значимым данным. Значение manual_review=true такого доказательства не даёт. Сохраните исходный период, цели, пороги и причины; после проверки решите, собирать ли дополнительные данные или менять размещение. Это и есть результат практикума: проверенный расчёт и понятная следующая проверка.