UA Decision Systems
UA-решения — из интуиции в задокументированную систему
Помогаю UA и growth-командам формализовать то, как они на самом деле принимают еженедельные решения. Signal rights, decision trees, правила рекомендаций — чтобы на этом можно было строить надёжную автоматизацию.
9 блоков · ~10 минут · без регистрации
Проблема
AI уже может двигать ваш рекламный бюджет. Но знает ли он, когда это разрешено?
Команды идут в сторону AI, автоматизации и рекомендательных систем. Но логика того, когда масштабировать, паузить, сокращать и перераспределять — по-прежнему живёт в головах людей, не в спецификациях.
Для команд с AI-агентами
AI-агенты уже заходят в рекламные аккаунты, двигают бюджеты и останавливают кампании. Без signal rights и guardrails они действуют на незрелых сигналах — быстро и в большом масштабе.
Для команд, строящих автоматизацию
Рекомендательные системы наследуют логику тех, кто их строит. Если эта логика никогда не была формализована — автоматизация наследует пробелы и повторяет ошибки.
Движение метрик ≠ разрешение действовать
Триалы выросли. ROAS упал. CPI пошёл вверх. Это наблюдения, не сигналы к действию. Вопрос другой: достаточно ли зрел этот сигнал, чтобы на него реагировать?
Подписочные приложения: повышенный риск
Спенд виден сегодня. LTV, возвраты и продления — через месяцы. AI может действовать сейчас, но экономика раскроется только после созревания когорты.
Подход
Сначала логика решений — потом автоматизация
Прежде чем AI-агенты или рекомендательные системы смогут работать надёжно, нужно формализовать то, как UA-решения принимаются на самом деле — неделя за неделей.
01
Decision Inventory
Картируем каждое повторяющееся UA-решение: масштаб, пауза, сокращение, защита, расследование. Триггеры, владельцы, частота.
02
Signal Rights
Классифицируем каждый сигнал: budget-ready, diagnostic-only или immature. Фиксируем, какое действие каждый сигнал может запускать.
03
Trust Checks
До действия проверяем: зрелость когорты, надёжность атрибуции, ясность источника данных, стабильность plan mix.
04
Decision Trees
Переводим логику UA-менеджера в задокументированные, проверяемые деревья решений — валидированные на реальных исторических кейсах.
05
Guardrails
Лимиты изменений бюджета, минимальные размеры когорт, запрещённые действия по типу сигнала.
06
Одобрение + обратная связь
Какие решения требуют одобрения человека. Как результаты возвращаются в правила — чтобы система улучшалась со временем.
inventory
→
signal rights
→
trust checks
→
decision trees
→
guardrails
→
одобрение
→
обратная связь
Для кого
Три типа команд
Сегмент
Как они об этом думают
Точка входа
Подписочные приложения
с платным UA
Сигналы созревают медленно. AI может слишком быстро среагировать на ранний ROAS, триалы или pLTV — до того как когорта созрела.
AI Ads Decision Safety · Signal rights до исполнения
Игровые и app-компании
с UA-автоматизацией
Строят рекомендательные системы или инструменты автоматизации. Нужна формализованная логика решений, а не просто дашборды.
UA Decision Systems · Decision trees и правила рекомендаций
Performance-агентства
с клиентскими бюджетами
AI может коснуться клиентских рекламных аккаунтов. Нужны guardrails и чёткие правила одобрения — до того как это произойдёт.
Client-safe AI · Approval workflows
Проект
С чем я помогаю
Одно базовое вовлечение — чтобы закрыть разрыв между неформальной UA-интуицией и production-ready логикой решений.
UA Decision Logic Sprint
2 недели
Берём одно реальное повторяющееся решение вашей команды — и строим вокруг него полный слой логики: от decision inventory до production-ready recommendation rules.
Результаты
→ Decision inventory
→ Signal rights map
→ Пробелы в источниках данных
→ Decision tree + recommendation rules
→ Guardrails и логика одобрения
→ Роадмап автоматизации
Подходит, если вы
— Строите recommendation system для UA
— Подключаете AI-агентов к рекламным аккаунтам
— Автоматизируете еженедельные бюджетные решения
— Формализуете UA-логику перед масштабированием команды