在测试的第一周，领先者是由专家撰写的“情感”广告组。它们在关键指标方面表现出色：
CTR（点击展示率），
转化率（点击后执行目标操作的用户比例）
CPA（吸引一个客户的成本）。
实验开始时，这些文本的表现明显优于其他组。
然而，情况在第二周就发生了变化：使用 Alice 生成的广告位居榜首。尽管平均展示位置有所下降，并且移至了保证区块（搜索结果底部），但该广告系列的效果仍在持续增长：
Alice 广告的转化率从第一周的 0.95% 上升至第二周的 4.11%。
CPA比“标准”文本低49.6％。
测试结果：谁最有效
尽管第二周爱丽丝发挥了领导作用，但实验结束时情况再次发生了变化。
经过四周的测试，由专家撰写的“情感”类文本组脱颖而出。它们在主要指标上表现出色：
三个组中的转化率最高：54%；“标准”文本为 21%，Alice 的广告为 25%。
CPA 比 Standard 低 44.1%，但比 Alice 高 6.7%。
失败率是所有中最低的。
Alice 生成的广告组的结果也值得一提。尽管她 电报筛查 的广告大部分时间都显示在保障版块中，但其效率却远超“标准版块”的广告：
转换率比“标准”文本高出 18%，
CPA比标准低44％。
结论和建议：如何使用人工智能处理广告文本
我们的实验表明，人类的方法仍然更有效，尤其是在微调情绪和参与度方面。然而，Alice 的结果证明，人工智能如今已经可以成为一个有价值的助手——尤其是作为快速测试假设和创建文本基本版本的工具。
使用神经网络时需要考虑的重要事项：
培养你的推广技能。
尽可能清晰地为AI设定角色和任务。
例如，不要只是“撰写文字”，而是：
“你是一家数字代理机构的文案。你的任务是为上下文广告创作标题和正文，同时考虑到关键词和长度限制。”
考虑广告系统的需求。
测试不同的神经网络。
除了 Yandex GPT，还可以尝试 ChatGPT 和 DeepSeek——它们既适合生成广告素材，也适合分析广告素材。这些工具相辅相成，可以提升您的广告活动效果。
如果您要创建上下文广告的文本，请提前明确广告标题和正文中应该包含哪些关键词。让人工智能在生成广告时使用它们——这将有助于广告进入特定的位置。