Lista clienți
Profil client
Ținte de performanță
Targete business și KPI-uri folosite de AI în analiză
Vezi KPI detaliați: cost, CTR, frecvență și afișări
Vezi distribuțiile pe entități și graficele de diagnostic
Istoric rapid
Analize salvate
Conversații
AI Copilot
Adaugă optimizare făcută în cont
Jurnal optimizări
Client activ
Creativa analizată
Client activCreative Score
Scor generalÎncarcă o creativă pentru analiză.
Scorurile și recomandările vor apărea aici după analiză.
Top îmbunătățiri recomandate de AI
Nicio analizăPotrivire pe platforme
Creative Lab va compara recomandările cu datele, AI Memory, Pattern Recognition și jurnalul de optimizări.
Istoric analize creative
Lecții salvate despre client
Client activ
Adaugă lecție manuală
Tipare detectate
Analizează datele curente, AI Memory și jurnalul de optimizări pentru a identifica tipare recurente: reclame, audiențe, hook-uri, bugete și zone care se repetă.
Client activ
Cum folosim aceste pattern-uri
Adaugă un coleg
Contul primește o parolă temporară care trebuie schimbată la prima conectare.
Membrii echipei
Se încarcă...
Parolă temporară
Parola este afișată o singură dată. Trimite-o colegului printr-un canal sigur.
Jurnal de activitate
Acțiunile importante realizate de echipă în aplicație.
Date Meta încărcate
0 rânduriInfo utile
Întrebări frecvente despre aplicație, date, AI, rapoarte și limitări.
Aplicație & flux de lucru
Ce face Copilot Ads?
Copilot Ads centralizează datele din Meta Ads și Google Ads, calculează KPI-uri, generează recomandări, păstrează istoricul optimizărilor și ajută la analiza performanței cu AI.
Ce nu face aplicația?
Nu modifică automat campaniile din Meta sau Google. Aplicația analizează, recomandă și documentează, dar decizia și implementarea rămân la utilizator.
De ce trebuie selectat un client activ?
Clientul activ stabilește ce conturi Meta/Google, obiective, targeturi, AI Memory, optimizări și date istorice sunt folosite în analiză.
Cum funcționează sincronizarea datelor?
Aplicația extrage datele din conturile Meta și Google conectate pentru perioada aleasă și le salvează pe client pentru dashboard, AI, recomandări și raport.
De ce perioada trebuie aleasă înainte de sincronizare?
Pentru ca Meta și Google să fie analizate pe același interval calendaristic. Așa comparațiile și recomandările sunt mai corecte.
Date & KPI
De ce nu trebuie adunate campaniile, seturile și reclamele între ele?
Pentru că sunt niveluri diferite ale aceleiași cheltuieli. Dacă le aduni, dublezi sau triplezi bugetul. Pentru totaluri globale se folosește un singur nivel.
Ce nivel folosește aplicația pentru KPI-urile totale?
Preferă nivelul Campaign când există, apoi Ad Set/Ad Group, apoi Ad. Astfel evită dublarea datelor.
De ce pot fi diferite datele dintre Meta, Google și aplicație?
Pot exista diferențe de fus orar, atribuire, întârziere în raportare, conversii întârziate sau mapping diferit al evenimentelor.
Ce înseamnă CPL?
CPL este costul per lead. Se calculează ca spend împărțit la numărul de lead-uri și este relevant pentru campaniile de lead generation.
Ce înseamnă CPA?
CPA este costul per achiziție sau conversie de sales. Se calculează ca spend împărțit la numărul de achiziții.
Ce înseamnă ROAS?
ROAS arată venitul generat raportat la bugetul cheltuit. Un ROAS de 3 înseamnă 3 RON venit pentru fiecare 1 RON cheltuit.
Cum decide aplicația dacă un cont este lead generation sau sales?
Se uită la obiectivul clientului, datele disponibile, conversiile detectate și clasificarea conversion actions pentru Google.
De ce Google Ads poate afișa conversii diferit față de Meta?
Google folosește conversion actions, iar aceeași coloană de conversii poate include lead-uri, purchases, calls sau alte acțiuni. De aceea mapping-ul este important.
Ce este mapping-ul conversiilor Google?
Este clasificarea conversion actions ca sales, lead sau other, ca AI-ul și KPI-urile să nu interpreteze greșit rezultatele.
AI & context
Ce este AI Copilot?
Este zona în care poți pune întrebări despre date, performanță, optimizări, pattern-uri și contextul clientului.
Pe ce se bazează răspunsurile AI?
AI-ul folosește datele sincronizate, dashboardul, jurnalul de optimizări, AI Memory, Pattern Recognition, obiectivele clientului și istoricul analizelor.
AI-ul poate greși?
Da. AI-ul poate interpreta greșit dacă datele sunt incomplete, tracking-ul e incorect sau contextul clientului nu este actualizat. Recomandările trebuie verificate înainte de implementare.
Ce este AI Memory?
AI Memory salvează lecții importante despre client: ce funcționează, ce nu funcționează, observații despre audiențe, creative, oferte sau tracking.
Când ar trebui adăugată manual o memorie?
Când știi ceva important din business sau din experiența ta, dar nu apare direct în date: calitatea lead-urilor, sezonalitate, feedback de la client, produse prioritare.
Ce este Pattern Recognition?
Este zona care caută tipare recurente în date, optimizări și memorie: reclame care se repetă, audiențe eficiente, probleme recurente sau direcții creative bune.
Optimizări, recomandări & rapoarte
Ce este Jurnalul de optimizări?
Este istoricul acțiunilor făcute în cont: schimbări manuale introduse de utilizator și modificări detectate automat din Meta sau Google.
De ce este important jurnalul de optimizări?
Ajută AI-ul să înțeleagă ce s-a schimbat în cont și să coreleze acțiunile cu evoluția performanței.
Aplicația extrage automat modificările din conturi?
Da, pentru Meta și Google, acolo unde API-urile permit. Pentru Google, istoricul Change Event este limitat la modificări recente, de obicei ultimele 30 de zile.
Ce este Recommendation Engine?
Este motorul care transformă datele și contextul în recomandări tactice: ce să reduci, ce să scalezi, ce să verifici și ce să testezi.
De ce recomandările sunt separate pe Meta și Google?
Pentru că platformele funcționează diferit. Meta se bazează mult pe creative, audiențe și frecvență, iar Google pe intenție, keyword-uri, bidding, landing page și conversion actions.
Ce face raportul generat?
Raportul sintetizează performanța perioadei analizate, KPI-urile, schimbările față de perioada precedentă, acțiunile realizate și recomandările pentru client.
Raportul poate fi trimis clientului?
Da, raportul este gândit să fie mai clar și mai client-friendly decât dashboardul intern, dar trebuie verificat înainte de trimitere.
Creative Lab & bune practici
Ce face Creative Lab?
Creative Lab analizează o imagine sau un video și oferă scoruri pentru hook, atenție, claritate, ofertă și CTA, plus recomandări concrete de îmbunătățire.
Creative Lab analizează performanța reală a creativei?
Nu direct, decât dacă acea creativă este corelată cu datele din cont. În mod normal, Creative Lab e o analiză strategică/vizuală, nu o dovadă de performanță.
Care este cel mai bun mod de folosire a aplicației?
Sincronizează datele pe aceeași perioadă, completează profilul clientului, clasifică conversiile Google, notează optimizările importante și folosește AI-ul ca suport de decizie, nu ca pilot automat.