MarkeTech

​​claude-ads — Claude Code плагін для аудиту платних рекламних кампаній на 12 платформах: Google, Meta, YouTube, LinkedIn, TikTok, Microsoft, Apple, Amazon, Reddit, Pinterest, Snapchat і X.

250+ перевірок, оцінка від 0 до 100. Оцінка виставляється тільки якщо evidence coverage вище 80%.

За замовчуванням плагін працює в режимі read-only — жодних змін без підтвердження не застосовує.

GitHub: https://github.com/AgriciDaniel/claude-ads

Встановлюється як Claude Code плагін:
/plugin marketplace add AgriciDaniel/claude-ads

via @MarkeTech

​​Google опублікували офіційний AI Optimization Guide, щоб пояснити, як створювати контент, який буде потрапляти в AI-відповіді Google Search: https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/ai-optimization-guide

Діліться результатами власних експериментів (в тому числі й не успішних) по Generative Engine Optimization в коментарях.

via @MarkeTech

​​OpenAI суттєво прокачали технічну інфраструктуру для ChatGPT Ads!

Зарелізили:
— JavaScript Pixel — ставиться в код web-сторінок, трекає стандартні події: page_viewed, items_added, checkout_started, order_created.
— Conversions API — server-to-server, "більш надійний, ніж піксель сам по собі". Пакетна відправка до 1000 подій за раз.
— Advertiser API — програмне створення Campaigns / Ad Groups / Ads.
— Insights API — перформанс-аналітика.

Все як і у Google або Meta, архітектура схожа, навіть дедуплікація відразу є через спільний event_id, щоб не рахувати події двічі.

Канал поки маленький і дорогий. Інвентар обмежений. Але якщо раніше була тільки модель закупки CPM, то тепер додали CPC — платиш за клік, а не тільки за покази.

Офіційний анонс тут.

P.S. якщо комусь потрібна консультація по налаштуванню трекінгу або програмної роботи з JavaScript Pixel, Conversions API, Advertiser API, Insights API — пишіть мені в особисті @iosiuk.

via @WebAnalyst

Google Ads API відключить Customer Match uploads для неактивних developer tokens з 1 квітня 2026 року.

Якщо ваш token не використовувався для оновлення списків за останні 180 днів (≈ з жовтня 2025), після 1 квітня такі workflow почнуть повертати помилки.

Важливо: це стосується саме Customer Match uploads, а не всього Google Ads API.

Що варто зробити вже зараз:
— перевірити, чи були uploads за останні 180 днів
— якщо ні, планувати перехід на Google Data Manager API (Google фактично переводить ці сценарії туди)

Детальніше: https://ads-developers.googleblog.com/2026/03/changes-to-customer-match-support-in.html

via @MarkeTech

Ihor Shtelmakh в своєму LinkedIn (https://www.linkedin.com/in/ihor-shtelmakh) роздає безкоштовно Claude Skill для performance copywriting:

Зібрав у структуровану базу знань усе, що працює в Meta Ads копірайтингу:
→ 200+ формул (AIDA, PAS, PASTOR, Perry Belcher's 21-Step...)
→ 40+ психологічних тригерів
→ 150 типів хуків з прикладами
→ 5 рівнів awareness + стратегії під кожен
→ Готові структури для hooks, body copy, stories, CTA
→ Quality-чеклісти для оцінки копі

Фокус — static ads для Tier-1 ринків.
Завантажуєш у Claude Projects → отримуєш копірайтера, який знає всі формули і генерує варіації за секунди.

​​Google випустила Trends API (Alpha) — новий спосіб отримати доступ до даних Google Trends програмно, а не вручну. Це перший випадок, коли інформація про пошукову поведінку користувачів офіційно доступна через API.

📊 API відкриває 5-річне вікно даних і дає змогу:
— робити порівняння між десятками запитів
— масштабувати часові діапазони інкрементально
— отримувати статистику по днях, тижнях, місяцях, роках і регіонах
— будувати більш складні запити, ніж дозволяє веб-інтерфейс

Це дуже потужний інструмент для аналітиків, журналістів, дослідників і всіх, хто раніше страждав від обмежень UI або скрейпінгу.

🧪 API поки в Alpha, але можна подати заявку на участь: https://bit.ly/3UM2gwv

via @WebAnalyst

​​Команда Google Ads API розглядає можливість створити власний MCP Server і дати можливість користувачам керувати своїми рекламними кампаніями і будувати звіти по ним просто звичайною людською мовою. Зараз є унікальна можливість «замовити» фічі у команди Google заповнивши форму: https://bit.ly/3Tw1SBS

P.S. якщо ви ніколи раніше не чули про MCP (Model Context Protocol) — дуже рекомендую почитати і подивитись. Особисто я вважаю, що це може стати game changer в напрямку використання LLM і в майбутньому на основі цього буде побудовано дуже багато корисних рішень.

via @WebAnalyst

Google провів онлайн конференцію Think AI 2025, підготовлену спеціально для українського ринку, і розповів про те як AI трансформує маркетинг та відкриває нові можливості для бізнесу. Рекомендую до перегляду:

https://www.youtube.com/watch?v=Oi9nWCjwiCA

via @MarkeTech

Команда Admixer Advertising запрошує на безкоштовний вебінар, присвячений ефективній оптимізації динамічних креативів (DCO) — підходу, що дозволяє вивести персоналізацію реклами на новий рівень і суттєво покращити клієнтський досвід.

🗓 Дата: 21 травня 2025
🕐 Час: 13:00–14:30 за Києвом
📍 Формат: Онлайн

📌 У програмі:
✨ Як працюють динамічні креативи: архітектура, персоналізація, релевантність
✨ Які продукти GMP потрібні для запуску DCO
✨ Кейс: Як інтеграція Google з Pollen API та Google Maps принесла рекордний ROAS в 300%
✨ Практичні поради від експертів Admixer Advertising

💬 У вас буде змога поставити запитання спікерам після основної частини вебінару.

👨‍💼 Спікери:
🔷 Марія Морозова, GMP Senior Client Service Manager
🔷 Андрій Жуковський, GMP Solution Manager
🔷 Андрій Білик, GMP Solution Manager

Участь у вебінарі безкоштовна, але доступна лише за попередньою реєстрацією.

👉 Зареєструватися

Відкрийте для себе нові можливості!

50+ кейсів використання GenAI в маркетингу.

Знайшов цікаву статистику щодо реального використання GenAI в маркетингу: https://bit.ly/3D6wXHT

Дослідження 283 компаній показало:

- Контент - у топі. Генерація ідей (50,7%), написання текстів (43,9%), оптимізація (28,6%).
- Дані вирішують. AI використовують для управління знаннями (22,5%) і аналізу конкурентів (21,4%).
- Реклама буксує. Найкращий AI-кейс тільки на 28-му місці, маркетологи покладаються на агентства.
- Соцмережі та управління - вибірково. Контент роблять з AI, але автоматизація ком'юніті та найму не зайшла.
- Продажі - точково. Лід-скоринг і сегментація є, але повністю автоматизувати продажі поки не поспішають.

via @MarkeTech

​​Google випустив Meridian — open-source інструмент для Marketing Mix Modeling (MMM), який допогамає вимірювати ефект від спільного впливу різних маркетингових каналів (в тому числі і offline каналів). Цей підхід орієнтований на агреговані дані, а не на дані рівня користувача, що дозволяє ним користуватись GDPR compliant компаніям. А те що рішення open-source — дозволяє кастомізувати його під свої потреби і особливості бізнесу. Доречі, у Facebook вже дуже давно є аналогічний open-source інструмент для MMM — Robyn.

Детальніше: https://bit.ly/419arXU

via @MarkeTech

🚀 Оновлений Google Ads Script: Quality Score Dashboard🚀
Пропонуємо вам потужний інструмент для аналізу ефективності реклами - скрипт для створення дашборду Оцінки Якості.

📊 Основні можливості:
Працює для MCC та окремих акаунтів.
Обробляє сотні акаунтів без налаштувань.
Створює та оновлює дашборд автоматично.
Дані по кампаніям, групам оголошень та ключовим словам.
🛠 Як використовувати:
Скопіюйте код зі сторінки Quality Score Dashboard.
Запустіть скрипт у Google Ads.
Отримайте посилання на дашборд у логах.
Тримайте свій дашборд оновленим, запускаючи скрипт щодня!

🌐 Детальніше на сайті: SEA Safeguard

🔥 Новий Google Ads Script – PMax Placement Cleaner 🔥

Чи знали ви що можливо чистити погані PMax площадки і додавати їх на рівні MCC аккаунту?

З новим скриптом ви зможете це робити.

Тримайте покрокову інструкцію та Google Ads script

http://bit.ly/pmax-placement-cleaner

Безкоштовний гайд із технічного маркетингу від Сімо Ахави

Якщо ви новачок у світі маркетингу або рідко звертаєте увагу на технічні аспекти, цей курс призначений саме для вас. Сімо Ахава розробив свій довідник з основ технічного маркетингу.

Тиць сюди: https://handbook.teamsimmer.com/

▫️ Дев’ять глав охоплюють теми на кшталт: веб браузери, CRO, SEO, діджитал реклама, приватність даних тощо. Кожна глава завершується тестом для перевірки знань.
▫️ Курс переважно спрямований на початківців, аля більш досвідчених експертів додані секції Deep Dives.
▫️ По завершенню курсу ви отримаєте сертифікат проходження. Зверніть увагу, що ваш прогрес відстежується на основі даних браузера і, якщо ви очистите кеш, він скинеться до відмітки 0.

​​Корисний Chrome Extension Keyword Planner, який дозволяє отримати розширений список найпопулярніших пошукових фраз під ваш запит. Працює не тільки з Google, а і з YouTube, Amazon,Etsy та Ebay: https://bit.ly/3OVGAvm

via @MarkeTech

​​Ресурси, де можна аналізувати рекламу конкурентів. Працює переважно лише для реклами на користувачів з Європейського союзу:

Google: https://adstransparency.google.com/
Facebook: https://www.facebook.com/ads/library/
TikTok: https://library.tiktok.com/ads
Twitter (X): https://ads.twitter.com/ads-repository
Apple: https://adrepository.apple.com/

via @MarkeTech

Google додав Solutions в розділі "Масових змін" (Bulk upload). По суті це скрипти, які налаштовуються в UI. І не потрібно змінювати код. Буде круто, якщо Google зробить мерчант для таких рішень. Чекаємо.

​​Нарешті і в Google Ads публічно з'являється Conversion Lift — рандомізований контрольований експеримент (A/B тест), який дозволяє вимірювати інкрементальний ефект від рекламних кампаній. Поки що такі дослідження не доступні прямо на всіх аккаунтах (як це зроблено в Facebook Ads), але це вже хоч щось. Якщо ваш бренд достатньо відомий і вас хвилює рівень канібалізації вашої реклами — зверніть увагу на цей функціонал, як на мене — це найкращий спосіб вимірювати ефективність від реклами (більш детально про це я розповідав колись на 8P: https://www.youtube.com/watch?v=9mlwokNyWvw).

via @MarkeTech

​​Потужна підбірка найкращих SEO інструментів: https://github.com/serpapi/awesome-seo-tools

via @MarkeTech

Python скрипт для швидкого отримання даних по трафіку для списку доменів через Ahrefs api.

Як користуватись:
1. Створюєте собі папочку щоб було красиво, придумуєте неймінг який вам до душі.
2. В цій папці створюєте файлик з улюбленим неймінгом та розширенням .py
3. Створюте файлик urls.txt в який будете закидувати домени для перевірки.
4. Запускаєте свій скрипт.
5. Забираєте дані з файлика output.csv який створився у вашій папці.

Якщо після цих пояснень незрозуміло, що і як працює тоді раджу пройти курс Python for SEO. Рекомендую з власного досвіду, бо навіть 5 уроків, які я пройшов, більш, ніж достатньо щоб зрозуміти основні принципи й використовувати Python для прискорення вирішення SEO-шних задач.

import csv
import aiohttp
import asyncio

API_ENDPOINT = "https://apiv2.ahrefs.com"
API_TOKEN = "ваш-API-ключ"


async def fetch_url_traffic(session, url):
    params = {
        "token": API_TOKEN,
        "target": url,
        "from": "positions_metrics",
        "mode": "subdomains",
        "limit": 1000,
        "output": "json"
    }
    async with session.get(API_ENDPOINT, params=params) as response:
        data = await response.json()
        traffic = data.get('metrics', {}).get('traffic', 0)
        return url, traffic



    params = {
        "token": API_TOKEN,
        "target": url,
        "from": "pages",
        "mode": "exact",
        "limit": 1,
        "output": "json"
    }
    async with session.get(API_ENDPOINT, params=params) as response:
        data = await response.json()
        traffic = data.get('pages', [{}])[0].get('traffic', 0)
        return url, traffic

async def main(urls):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch_url_traffic(session, url) for url in urls]
        results = await asyncio.gather(*tasks)
        return results

if __name__ == "__main__":
    with open("urls.txt", "r") as f:
        urls = [line.strip() for line in f.readlines()]

    loop = asyncio.get_event_loop()
    url_traffic_data = loop.run_until_complete(main(urls))

    with open("output.csv", "w", newline="") as csvfile:
        writer = csv.writer(csvfile)
        writer.writerow(["url", "traffic"])
        writer.writerows(url_traffic_data)