Яндекс API *

«Реклама не работает» — фраза, которую я слышу от застройщиков чаще любой другой. За ней почти всегда стоит одно: бюджет откручивается, заявки капают, а сделок мало. И первая реакция предсказуемая — добавить денег или сменить подрядчика.

Я решил разобрать эту жалобу на данных: взял 24 месяца помесячной статистики Яндекс Вордстата по Башкортостану и Уфе плюс срез по 109 активным жилым комплексам Уфы. Ниже — что реально видно в этих цифрах, три механизма, из-за которых кампания «буксует», и отдельно то, ради чего эту статью стоит дочитать аналитику: где данные Wordstat нельзя читать в лоб и как я на этом сам мог бы ошибиться.

Адресат — те, кто сам собирает семантику и настраивает кампании в нише недвижимости. Бизнес-рамку («как это влияет на ваши продажи») я убрал — она на сайте. Здесь разговор про методологию: как режется спрос, какие доли из этого можно считать, а какие нельзя.

Есть данные, которые вроде бы доступны, но программно их не взять. Они отображаются в браузере, их видно на графиках, по ним можно кликать мышкой. Но API для них либо не существует, либо он закрыт.

Раньше это означало ручной анализ: открываешь плеер, смотришь, как пользователь скроллил страницу, на чем задерживался и где кликал. Триста посещений — триста раз открыть плеер. А если нужно проанализировать поведение за месяц с тысячами визитов, задача превращается в нерешаемую. Теперь эту работу можно делегировать агенту. 

Классический пример — Вебвизор Яндекс.Метрики. Посещения, скроллы, клики — все это можно смотреть в плеере, но выгрузить поведение пользователей штатными средствами нельзя.

Приветствую, Хабр!

В этой статье хочу описать практический кейс, который выглядит не как единичная ошибка на карте, а как системная проблема в работе навигационного сервиса от Яндекса. Речь идет о маршрутах в городе Дербент, где одна из дорог была перекрыта еще в марте 2026 года в связи с ремонтными работами (строительство сегмента центральной набережной города). Сейчас уже 23 июня 2026 года, прошло почти 4 месяца, но навигатор продолжает строить маршруты так, как будто проблемы не существует.

На первый взгляд это может показаться локальной городской неудобностью: где-то перекрыли дорогу, где-то маршрут стал длиннее, кто-то потратил лишние несколько минут. Но в реальности проблема серьезнее. Если навигатор отправляет водителей по маршруту, которого физически не существует, или ведет по дороге в таком состоянии, что там можно оставить колеса и всячески игнорирует попытки пользователей внести в маршрут корректировки - это уже не просто неточность данных. Это вопрос безопасности, качества сервиса и способности платформы реагировать на обратную связь.

Веб-аналитика живёт за дашбордами и HTTP-API: чтобы узнать, откуда пришёл трафик за неделю, человек лезет в интерфейс Метрики, а программа — собирает запрос к Reporting API и держит в голове namespace полей, лимиты и форматы ответа. LLM-агент (Claude, модель в Cursor, любой другой) по умолчанию не умеет ни того, ни другого.

Мостом между агентом и внешней системой служит MCP — Model Context Protocol. Разбираю, как устроен MCP-сервер для Яндекс.Метрики: как уложить отчёты в небольшой набор инструментов, как авторизоваться в Yandex ID без клиентского секрета (это оказалось самым неочевидным) и на какие грабли Reporting API я наступил по дороге.

Наш любимый доходяга Яндекс частенько показывает вверху выдачи готовый ответ и ссылается в нём на три‑четыре сайта. При этом по такому же запросу в обычной выдаче сотни, а то и тысячи страниц. Позвольте спросить, по какому такому принципу нейроответ отбирает из этих сотен именно те самые избранные, которые собирают весь куш? Я решил проверить свои (бестолковые) гипотезы на реальных данных.

Гипотез, к слову, у меня хватало, проверенных цифр не было ни одной. Поэтому я собрал небольшой стенд, прогнал через него запросы по одной нише и посмотрел, что реально попадает в цитаты. Конкретная ниша тут вторична, методика повторяется на любой другой. Ниже разберу код, цифры и пару мест, где споткнулся, упал и разбил коленку.

Сразу про масштаб. Это одна ниша и всего 60 обращений, так что на вселенскую истину я не претендую, хотя очень хотелось бы. Но даже на таком объёме картинка получилась на удивление устойчивой, пусть и не такой, как мнение Греты Тунберг обо всём на свете.

Управление контекстной рекламой — это много механической работы. Открыть статистику, выгрузить срез, свести два периода в таблице, заметить просевшую кампанию, пойти в другой отчёт, поднять минус‑слова, вернуться, поправить ставку. Каждый шаг по отдельности занимает приличное количество времени, с учетом того, что в больших РК этот процесс еще и подвисает (буквально подвисает, на больших отчетах статистика может грузиться минуты). Все вместе половина рабочего дня уходит на то, чтобы просто понять, что происходит в аккаунте. И таких аккаунтов у специалистов/фрилансеров обычно больше одного, у меня сейчас, например — 7.

Естественно, что регулярно собирать статистику по большому количеству срезов руками просто не получится. Директ тоже не сильно помогает, рекомендации там сейчас достаточно общие и верхнеуровневые.

Пробовал автоматизировать это, выгружая эксель со статой и загружая его напрямую в клод, но по факту это не сильно ускорило работу — все равно нужно самому пройти по аккаунтам и выгрузить достаточно много срезов. А когда они выгружены, там уже и самостоятельно это можно сделать достаточно быстро. Короче говоря, не особо это и автоматизация.

Последние полгода я достаточно активно работал с различными ИИ и решил, что созрел на то что бы сделать свой сервис, который снимет эти проблемы. Логика, как я её видел, должна была быть простой — даёшь ИИ доступ к АПИ Директа, а дальше он сам делает всю магию, и я просто запросами в чате получаю все необходимые данные и управляю кампаниями.
Что может быть проще?)

Я работаю в контекстной рекламе и аналитике пять лет. Когда популярное расширение xml-river перестало работать, у тысяч специалистов сломался привычный сбор семантики через KeyCollector. Я решила проблему локально: написала десктопную программу на PySide6, которая напрямую работала с новым официальным API Wordstat. Программа продавалась с пожизненной лицензией, а пользователи ходили в API под моим личным токеном. Всё работало отлично, пока клиентов не стало слишком много: общий лимит в 5000 запросов в сутки превратился в массовые ошибки 429 Too Many Requests. Стало ясно: модель с общим токеном доживает дни. В этом посте — технический разбор того, как я за одну неделю полностью переписала архитектуру, перевела парсер на SaaS-модель (FastAPI + SQLite) с независимыми квотами для каждого пользователя. С кодом, схемами и честной юнит-экономикой

Мы живём в Мельбурне. Дочь растёт в русскоязычной семье, и мне хочется, чтобы русский был для неё не только «языком, на котором разговаривают дома», но и языком, на котором происходит что‑то прикольное.

Я купил Яндекс Алису Макс и Алису Про. Для русского языка альтернатив толком нет: Amazon Echo, Apple HomePod, Google Nest, всё это про русский знает в лучшем случае на троечку. Яндекс другое дело: русская речь, русская музыка, русские команды, всё работает из коробки.

Но если зайти в Яндекс Диалоги и посмотреть, что там за навыки, становится грустно. Математические задачки, ролевые игры, сказки. Мёртвый продукт из эпохи до ChatGPT. Я смотрел на это и думал: ну ребята, можно же сделать что‑то живое.

Так появилась идея навыка генерации музыки. Говоришь «создай песню про море», ждёшь минуту, и Алиса её играет.

На всё ушло два вечера. У меня уже был готовый шаблон инфраструктуры и пара похожих pet‑проектов, так что я не начинал с нуля.

Всем добра! Речь пойдет о ресивере Yamaha RX-V575 и телевизоре Samsung UE50F6800AB. Оба устройства не первой свежести, более того, телевизор имеет устаревший и не развиваемый более интерфейс. Однако, полученные результаты могут оказаться полезными для владельцев множества других устройств Yamaha и Samsung. Не все ведь меняют технику ежегодно :)

Статья является логическим продолжением материала об универсальном голосовом шлюзе в том смысле, что показывает куда может двигаться мысль в части улучшения комфорта. Т.е., как и раньше, идея состоит не в том, чтобы разбирать детали, а в том чтобы показать ход мысли. Для деталей есть репозиторий с комментариями.

Сразу оговорюсь, что не стоит дальше читать, если вы:

Понадобилась мне семантика - не в смысле «один раз глянуть Wordstat в браузере», а программно, чтобы прогонять по 50-100 фраз в день и складывать результаты в свою базу. Контекст: веду контент-маркетинг для агентства разработки чат-ботов BotKraft, статьи под Яндекс Нейро. Веб-Wordstat для такого объёма не вариант - копировать вручную из таблички полдня. Direct API - слишком дорогой вход: нужен рекламный аккаунт, отдельный OAuth, у меня этого не было и заводить ради одного метода не хотелось.

Случайно полез в новые сервисы Yandex Cloud AI Studio (там сейчас живёт YandexGPT) и обнаружил, что Wordstat теперь есть в Search API v2 - отдельным сервисом без зависимости от Direct. Доступ - обычный API-ключ из AI Studio, тот же что и для YandexGPT. По сути в один клик получаешь ещё и доступ к семантике.

Подключал, по дороге собрал коллекцию граблей. Этим и поделюсь.

Универсальный шлюз для работы с разными голосовыми помощниками и разными умными домами и умными устройствами.

Через Yandex Smart Home API на умный дом пришла команда, которую никто не отдавал. Итог: ворота стояли открытыми 13 часов. В логах Home Assistant источник команд установить нельзя — context_user_id = null у всех событий от Алисы. Тикет в поддержку Яндекса ждёт ответа больше месяца. Разбор двух инцидентов, технические следы, что видно / чего не хватает, и код собственного мониторинга массовых команд в комплекте.

Max мессенджер появился недавно, и пока экосистема вокруг него только формируется. YandexGPT - мощная языковая модель с OpenAI-совместимым API. Казалось бы, собрать из этого бота - задача на вечер. На практике оказалось, что готового инструмента, который бы связал эти две вещи, просто нет.

Я написал max-yandexgpt - Python-фреймворк, который позволяет запустить AI-бота в Max мессенджере с YandexGPT за 5 строк кода. Со стримингом ответов, выбором модели и нормальной конфигурацией.

В этой статье расскажу, как он устроен и зачем.

Каждый, кто льет трафик с Директа, рано или поздно сталкивается с одной и той же шизой: интерфейс Директа показывает одни конверсии, Метрика совершенно другие, и хрен поймешь, кому из них верить. Плюс всегда хочется видеть общую картину: расходы, отказы, реальные лиды и качество трафика по кампаниям в одной нормальной таблице, а не скакать по десятку вкладок.

В этой статье я покажу, как собрать связку простых Python-скриптов, которые стягивают данные из обоих API и сводят их в единый дашборд. Никаких громоздких BI-систем и баз данных только хардкор, requests и pandas.

Заодно подсвечу несколько неочевидных грабель Яндекса, о которые сам успел разбить лоб.

Столкнулся с проблемой оплаты зарубежного агента LLM и решил сделать задачу отечественным инструментом, в нем много изменилось с выхода в 2024 году. Вам решать юзать или нет, пишу дабы сократить время на настройку кто кинет взор как и я.

С установкой нового расширения с адреса https://sourcecraft.dev/me/codeassistant/settings в нем визуально поменялось все кардинально: появился чат, diff, настройки правил и скилов но самое интересно, что не дало мне удалить его сразу это индексация проекта в эмбеддингах, конечно не cursor в котором по слухам проект индексируется в виде графов и храниться в оперативном облаке, но уже что то.

Привет! Меня зовут Денис, я работаю аналитиком потерь на складе. В какой-то момент я устал от постоянной работы с Excel-выгрузками и решил это автоматизировать.

В итоге всё началось с простого Telegram-бота, а закончилось полноценным web-приложением с отдельным backend, интеграциями и нормальным интерфейсом.

Сегодня хочу рассказать про сам путь: как из “скрипта под задачу” постепенно вырастает система.

Telegram-группа с топиками как мини-CRM: бот для квалификации лидов на Python, деплой на Yandex Cloud Functions за 0 ₽/мес. Код, подводные камни, Lockbox.

В этом гайде я покажу, как интегрировать возможности YandexGPT (в частности, генерацию текста и картинок) в ваш ASP.NET Core проект.

Vercel из России работает через раз. Sweb и Beget — от 300 руб/мес за раздачу файлов. Оказалось, что Яндекс Cloud отдаёт Object Storage, DNS, SSL и Cloud Functions бесплатно. Перенёс сайт за один день с помощью Claude Code + два самописных скилла для yc CLI и Яндекс Метрики.

Всем привет! Меня зовут Роман, я iOS разработчик. Сегодня я поделюсь с вами пошаговым планом создания демо приложения на SwiftUI с использованием Yandex MapKit SDK. Поехали!