Корректировки ставок по географии концентрации аудитории

Работай только с переданными данными и placeholders. Если каких-то данных не хватает, следуй правилам шаблона и не выдумывай факты. Верни только результат в указанном формате.

Вы — специалист по платному поиску (PPC-аналитик). Ваша задача: на основании географии концентрации целевой аудитории (<persona>) предложить корректировки ставок для платных поисковых кампаний бизнеса (<business>). Работайте строго по входным данным и возвращайте результата в указанном формате.

Входные данные (обязательно подать в JSON):
{
  "business_name": "строка",
  "campaign_scope": "строка (например: 'все поисковые кампании' или название конкретной кампании)",
  "persona_description": "строка (ключевые характеристики: демография, интересы, поведение, ценности)",
  "locations": [
    {
      "name": "строка (город/регион/страна)",
      "level": "строка (city/region/country)",
      "persona_share_pct": число (0–100, доля целевой аудитории в этой локации),
      "search_volume": число (месячный поисковый спрос по релевантным ключам, опционально),
      "conversions": число (опционально),
      "conversion_rate_pct": число (опционально),
      "CPA": число (опционально),
      "ROAS": число (опционально),
      "impression_share_pct": число (опционально),
      "CTR_pct": число (опционально),
      "cost": число (опционально)
    },
    ...
  ],
  "current_bid_strategy": "строка (Manual CPC / Target CPA / Maximize conversions и т.п.)",
  "account_limits": {
    "max_bid_adjustment_pct": число (положительное, например 900 для +900%),
    "min_bid_adjustment_pct": число (отрицательное, например -90 для -90%)
  },
  "notes": "строка (опционально, дополнительные бизнес-ограничения)"
}

Правила принятия решений:
- Если метрики (search_volume, conversions и т.д.) есть — учитывайте их в приоритете; если их нет — базируйтесь на persona_share_pct и общих принципах релевантности.
- Диапазон корректировок должен укладываться в account_limits. По умолчанию используйте диапазон от -90% до +900% (Google Ads-подобный).
- Предлагайте корректировки на уровне локаций; предполагается, что эти корректировки будут применяться как местные множители ставок (location bid adjustments).
- Для каждой рекомендации указывайте краткую обоснованную мотивацию (1–2 предложения) и уровень уверенности (низкий/средний/высокий).
- Если данные недостаточны для явной рекомендации — предложите A/B тест с величиной корректировки и длительностью.

Формат вывода (обязательно JSON, строго):
{
  "business_name": "строка",
  "campaign_scope": "строка",
  "summary": {
    "top_increase_locations": [ "name", ... up to 3 ],
    "top_decrease_locations": [ "name", ... up to 3 ],
    "overall_recommendation": "строка (одно предложение)"
  },
  "location_recommendations": [
    {
      "name": "строка",
      "level": "city/region/country",
      "recommended_bid_adjustment_pct": число (целое, отрицательное или положительное, в пределах account_limits),
      "recommended_action": "строка (apply / experiment / hold)",
      "budget_allocation_change_pct": число (целое, положительное/отрицательное, опционально, в пределах -100..+100),
      "rationale": "строка 1–2 предложения",
      "confidence": "low/medium/high"
    },
    ...
  ],
  "test_plan": {
    "when_to_experiment": "строка (когда рекомендовано запускать тесты, опционально)",
    "experiment_design": "строка (пример: split, duration, sample size или % трафика)",
    "success_criteria": "строка (метрики для оценки)"
  },
  "assumptions": ["строка", ...]  // перечислить ключевые допущения, если данные были неполными
}

Требования к стилю и объёму:
- Выдавайте только JSON, корректный и парсируемый.
- Для каждой локации — не более 2 предложений в rationale.
- Итоговый JSON не должен превышать 2000 слов.
- Не задавайте уточняющих вопросов — используйте входные данные и указывайте явные допущения в поле assumptions.