ai-hub-open GitHub avatar

yandex-direct-manager

ai-hub-open

yandex-direct-manager 是一个基于AI的技能包,能够自动化从简报草稿到Yandex Direct新广告系列的创建流程,但最终激活仍需人工操作。

Stars

5

7 天增长

暂无数据

Fork 数

0

开放 Issue

0

开源协议

Apache-2.0

最近更新

2026-07-27

AI 仓库情报摘要
FR-AI / ANALYSIS

为什么值得关注

它通过集成Yandex Wordstat、Metrica和Direct API,简化了复杂的广告系列设置过程,既能自动生成草稿,也能提供手动上传文件,并在关键决策点要求人工确认。

适合谁使用

  • Yandex Direct 广告主及SEM专家
  • 管理多个广告系列的数字营销机构
  • 在Yandex上投放广告的自由职业者和小企业主
  • 开发AI驱动的营销工具的开发者与AI爱好者

典型使用场景

  • 根据产品简报创建新的搜索或展示广告系列
  • 为新广告系列生成关键词聚类、否定关键词和广告文案
  • 准备媒体计划和Direct Commander导入文件以便手动上传
  • 为新广告系列设置Yandex Metrica目标和出价策略

项目优势

  • 覆盖从简报草稿到广告系列草稿的整个准备工作,包括语义收集和聚类
  • 在关键步骤提供逐步验证和人工确认,减少错误
  • 支持通过MCP自动创建草稿以及生成离线文件用于手动导入
  • 包含详细的参考指南和脚本,用于Wordstat、CPC预测和广告生成

使用前须知

  • 仅支持创建新广告系列,不支持优化或管理现有广告系列
  • 需要Yandex Direct帐户且仅支持俄语操作
  • 某些任务(如图片创建、特定设置、令牌配置)仍需手动完成,且依赖于MCP服务器的能力

README 快速开始

Пакет для Яндекс Директ

yandex-direct-manager — скилл, который проводит от брифа до новой рекламной кампании в Яндекс Директе. ИИ-агент собирает семантику, строит структуру, готовит минус-слова и объявления, проектирует цели Метрики и стратегию торгов, а затем создаёт доступную часть кампании в черновике.

Активация всегда остаётся за человеком. Скилл не включает рекламу и не начинает расходовать бюджет.

Что делает пакет

Пакет берёт на себя трудоёмкую подготовку новой кампании:

  • собирает и проверяет маски в Вордстате;
  • оценивает необходимую частотность и цену клика;
  • собирает и кластеризует ключевые фразы;
  • строит структуру кампаний и групп;
  • готовит минус-слова и кросс-минусацию;
  • проектирует цели Метрики;
  • пишет объявления по ограничениям Директа;
  • предлагает стратегию торгов по фазам;
  • создаёт поддерживаемые сущности через MCP или отдаёт файлы для ручной загрузки;
  • собирает медиаплан и таблицу для Директ Коммандера.

Фокус пакета — создание новой кампании. Исследование рынка, выбор рекламного канала и оптимизация уже работающих кампаний в него не входят.

Как проходит работа

Скилл создаёт папку direct-campaigns//. Результат каждого шага сохраняется в отдельный файл и становится входом для следующего. На важных развилках агент показывает решение и ждёт подтверждения.

  1. Бриф. Продукт, сайт, регион, бюджет, тип запросов, УТП, цели, целевая стоимость обращения, коллтрекинг и материалы.
  2. Маски. Матрица сужающих и общих слов, синонимы и товарозаменители; перспективные сочетания проверяются в Вордстате.
  3. Прогноз частотности. Три сценария по необходимому объёму семантики и цене клика с обязательной пометкой источника данных.
  4. Сбор семантики. Рекурсивный сбор запросов из Вордстата с ограничениями по времени и числу обращений.
  5. Кластеризация. Распределение фраз по частотности и каналам Поиск/РСЯ.
  6. Структура кампаний. Единая перформанс-кампания (классические текстово-графические кампании заморожены площадкой с 30.06.2026); разбиение по группам и углам позиционирования.
  7. Минус-слова. Минусация на уровне аккаунта и кампаний, а также кросс-минусация между кампаниями.
  8. Метрика и цели. Проверка счётчика, разбор существующих целей и проектирование набора конверсий.
  9. Объявления. Заголовки, тексты и расширения по ограничениям Директа и требованиям модерации.
  10. Визуалы. Техническое з

项目描述

Claude skill: Yandex Direct campaign from brief to cabinet draft — semantics, negatives, ads, Metrika goals. Docs in Russian.

相关仓库与替代方案

根据分类、Topic 和编程语言匹配的相似项目。

OneInterface
精选
OneInterface GitHub avatar

stormy-cookbook

Stormy Cookbook provides copy-pasteable recipes for using the Stormy Social Data API and MCP server, which offers a unified REST API and MCP tools to search profiles, posts, and emails across TikTok, YouTube, Instagram, LinkedIn, X, and Reddit through a single HTTP contract.

AI 与机器学习大语言模型
72
S40911120
精选
S40911120 GitHub avatar

recensa

Recensa is a self-hosted web viewer that indexes Claude Code session transcripts into a local SQLite database, enabling full-text search, replay, and audit of all past agent conversations without uploading data anywhere.

AI 与机器学习大语言模型
67
HezaoHezao
精选
HezaoHezao GitHub avatar

poirot

Poirot is a deep research agent kernel with a middleware-first architecture, five-layer long-term memory, multi-agent orchestration, sandbox isolation, and a three-layer skill self-evolution system, backed by 2400+ tests.

AI 与机器学习大语言模型
25