Как научить ChatGPT работать с реальными данными вместо придуманных цифр

Если попросить ChatGPT оценить рекламный кабинет без подключения, он может дать правдоподобные советы, но не сможет проверить фактические расходы и конверсии. Чтобы получать полезный анализ, сначала обеспечьте доступ к данным, затем задайте правила проверки источника.

Определите источник каждой цифры

Реальные значения могут приходить из выгрузки Яндекс.Директа, отчёта Метрики или через сервер MCP. Для каждого показателя указывайте период, аккаунт, цель и уровень детализации. Например, «CPA за семь завершённых дней по цели заявки» точнее, чем просто «стоимость рекламы».

Не смешивайте данные разных периодов и моделей атрибуции. Такой подход устраняет часть ошибок ещё до того, как модель начнёт сравнивать результаты.

Запретите додумывать отсутствующее

В собственном стандарте укажите: если нужного показателя нет, ИИ должен написать «нет данных» и перечислить, что необходимо запросить. Предположения допускаются только с явной пометкой, что это гипотеза.

Например рост расходов без конверсий не доказывает, что объявления плохие. Возможны ошибки цели, задержка передачи данных или изменение состава трафика. Модель должна сообщить об этих вариантах, но не выдавать их за обнаруженные факты.

Подключите проверяемые инструменты

Для разового анализа хватит файла CSV или XLSX. Для регулярных проверок удобен сервер MCP, который получает данные через API. MCPKit предоставляет инструменты для Яндекс.Директа, Метрики и Вордстата.

Но даже при подключении важно проверять исходные цифры, статус ответа, ограничения выборки и доступность нужных полей. Успешный вызов инструмента не означает, что вывод ИИ автоматически правильный.

Готовый стандарт для модели

Работай только с данными из приложенных файлов или подключённых инструментов.
Для каждого числового вывода указывай источник, период и показатель.
Если данных не хватает, напиши «нет данных».
Не создавай примерные значения без явной пометки «демонстрация».
Разделяй проверенные факты, гипотезы и рекомендации.
Ничего не изменяй в рекламных аккаунтах без согласия.

Проверка на практике

Попросите модель повторить один известный отчёт и сравните значнеия вручную. По завершению проверки задайте вопрос о показателе, которого в источнике точно нет. Корректный помощник должен признать отсутствие данных, а не нарисовать таблицу. Такой подход особенно важен, когда решения влияют на рекламный бюджет.