Экспертная памятка для практиков
Зачем это бизнесу
- Скорость принятия решений: минуты вместо часов.
- Единый поток данных: PDF, CSV, Reels, лендинги, формы — всё в одном окне.
- Качество аналитики: стандартизированные KPI + автопроверки.
Базовый конвейер (ETL → LLM → KPI)
- Ingest: подключаем источник (URL, загрузка файла, Google Sheets, S3, GDrive, API).
- Normalize: автораспознавание формата, OCR для сканов, ASR для аудио/видео.
- Structure: извлекаем табличные поля и словари признаков (даты, суммы, UTM, CTA).
- Analyze (LLM): промпты для извлечения KPI, ошибок, паттернов, сравнение периодов.
- Validate: правила соответствия (валидация типов, дубли, пропуски, границы значений).
- Report: резюме + таблицы KPI | экспорт в CSV/Sheets/Notion/BI.
Формат данных, с которыми Chat4Data справляется
- Видео/аудио (Reels, Stories, подкасты) → транскрипт → темы, CTA, таймкоды.
- PDF/сканы → OCR → таблицы, счета, реквизиты.
- Сайты/лендинги → парсинг DOM → заголовки, офферы, формы, цены.
- CSV/Excel/Sheets → агрегации → CTR, CPC, ROI, LTV, CR.
- Скриншоты → OCR → снятие текстов и чисел.
Мини-гайд по промптам (копируй и запускай)
Шаблон 1. Универсальный извлекатель
Код:
Ты – системный парсер.
1) Определи тип источника (видео/аудио/PDF/таблица/сайт).
2) Извлеки структурированные поля: {список_полей}.
3) Верни JSON со схемой и краткое резюме на 5 пунктов.
4) Вычисли KPI: {список_KPI}.
5) Отметь аномалии и пропуски.
Код:
Проанализируй данные кампаний.
Нужны: показы, клики, CTR, CPC, расходы, конверсии, CR, доход, ROI.
Сделай таблицу |Поле|Значение|Комментарий|, сравни Период А vs Период Б,
дай 3 гипотезы роста CTR и 3 ошибки трекинга.
Код:
Ты – редактор контента.
По транскрипту: выдай темы, инсайты, цитаты, CTA,
таймкоды ключевых моментов (мм:cc), риски/комплаенс.
Формат дай списками и мини-резюме.Кейсы (визуальные блоки)
Кейс 1 — Reels → Темы + KPI
Вход: ссылка на Reels (публичная) → транскрипт.Задача: понять, «о чём видео», достать CTA/оффер, оценить вовлечение.
Шаги
- Получить транскрипт (ASR) → очистка стоп-слов.
- Выделить тематики и интенты (информ/продажный/обучающий).
- Извлечь CTA (прямой/мягкий), офер, барьеры.
- Сопоставить с метриками (просмотры, досмотры 3/5/95%, клики по ссылке).
| KPI | Значение | Комментарий |
|---|---|---|
| CTR | 1.8% | ниже эталона ниши (2.2–2.5%) |
| AVD (сред. досмотр) | 14.6 сек | провал на 6–8 секундах — слабый хук |
| CR линк → лид | 4.1% | норм, но страница перегружена |
| ROI | 162% | положительный при LTV>1 мес |
Вывод
- Усиль HOOK в первые 3–5 сек, добавь сабтайтлы и строгий CTA в кадре.
- Тестируй варианты заголовка (3 версии) и обложку.
Кейс 2 — PDF-счета → Таблица оплат
Вход: пачка PDF (сканы).Цель: собрать реестр оплат, найти ошибки реквизитов.
Шаги
- OCR → таблицы (дата, номер, контрагент, сумма, НДС, ИНН).
- Валидации: ИНН формат, сумма ≥0, дубликаты по (номер+дата).
- Экспорт → CSV/Sheets + лог ошибок.
| Показатель | Значение | Комментарий |
|---|---|---|
| Найдено документов | 217 | из них 14 нечитабельных (перескан) |
| Дубли | 9 | совпадение номер+дата |
| Ошибки реквизитов | 6 | ИНН 9/12 знаков |
| Сходимость суммы | 99.2% | расхождения из-за округлений |
Вывод
- Включить жёсткую маску ИНН и авто-алерт в момент импорта.
- Нечитаемые — перескан 300+ dpi, без теней.
Кейс 3 — Лендинг → Оффер/Цены/Формы
Вход: URL.Цель: вытащить оффер, прайс, формы, UTM и ошибки UX.
Шаги
- Разбор DOM: H1/H2, price-блоки, CTA-кнопки, формы.
- Снятие UTM и меток событий (если видны).
- Оценка смысловой матрицы: Pain → Promise → Proof → Push.
| KPI | Значение | Комментарий |
|---|---|---|
| Видимых CTA | 3 | один ниже фолда — теряет клики |
| Формы | 2 | нет масок телефона, нет валидации email |
| Скорость (LCP) | 3.8s | критично для мобилы |
| CR форма | 1.6% | добавь микро-оффер и соц-логин |
Вывод
- Вынести 1й CTA над фолдом, упростить форму, добавить доказательства (proof).
Правила хорошего парсинга 
- СТАНДАРТИЗИРУЙ СХЕМУ: заранее договорись о названиях полей и типах.
- ВАЛИДИРУЙ: типы, диапазоны, обязательные поля, дубли.
- ЛОГИРУЙ ОШИБКИ и сохраняй сырые данные для аудита.
- РАЗДЕЛЯЙ ПОДГОТОВКУ И АНАЛИТИКУ: сначала «чисто», потом «умно».
- KPI ВСЕГДА ЖИРНЫМ: CTR, CPC, CR, ROI, AOV, LTV.
- АНОНИМНОСТЬ/КОМПЛАЕНС: убирай персональные данные по умолчанию.
Частые ошибки 
- «Кормим» LLM сырыми сканами без OCR → мусор на выходе.
- Нет контроля версий схемы → ломаются отчёты.
- Смешение периодов/валют → ложные сравнения.
- Отсутствуют пороговые значения KPI → нет сигналов о деградации.
- Использование частных ссылок (закрытых) для видео/лендингов → парсер не видит контент.
Контроль качества (чек-лист перед выкладкой)
- Схема данных согласована
- Пройден OCR/ASR и чистка токенов
- Есть валидации и алерты
- KPI-таблицы отрендерены через |
- Сформированы выводы и гипотезы
- Экспорт настроен (CSV/Sheets/Notion/BI)
Мини-библиотека промптов (быстрые кнопки)
- «Извлеки KPI» → «Верни таблицу |KPI|Значение|Комментарий|».
- «Найди аномалии» → «Сравни с медианой/эталоном ниши, отметь >20% отклонения».
- «Сделай сравнение периодов» → «Период А vs Период Б, разница в % и абсолюте».
- «Сформируй гипотезы» → «3 гипотезы роста CTR/CR, шаги проверки, ожидаемый uplift».
Формат итогового отчёта (рекомендуемый)
- TL;DR (5 строк, жирным ключевые цифры).
- Таблица KPI (через
|). - Инсайты (маркированный список).
- Аномалии/Ошибки (отдельный блок).
- Гипотезы и план экспериментов (нумерованный список).
- Вывод (1–2 абзаца).
- Экспорт (ссылки/файлы).
Важное: выделяйте цифры и ROI/CTR жирным
Пример:| KPI | Значение | Комментарий |
|---|---|---|
| CTR | 2.4% | +0.6 п.п. к прошлой неделе |
| ROI | 185% | удерживается 3 недели подряд |
| CR | 3.1% | просадка на мобайле |
P.S.
Если текст получится объёмным — разбейте на отдельные блоки «Кейсы» и «Выводы». Это повышает читабельность на мобильных и ускоряет восприятие.P.P.S. Рекомендации по фичам
- Кнопка «Перепарсить с новой схемой» без потери сырых данных.
- Версионирование промптов и сравнение результатов.
- Шаблоны отчётов для Reels, PDF-счётов, лендингов.
- Алерты по KPI (мин/макс, тренды, аномалии).
#chat4data #парсинг #dataanalytics #kpi #ocr #asr #автоматизация #llm #анализданных #kpiотчеты #обработкаданных #парсингсайтов #видеопарсинг #pdfocr #datapipeline