У роботі обґрунтовано актуальність розробки спеціалізованої веб-орієнтованої системи для моніторингу ефективності рекламних кампаній у соціальній мережі TikTok. Визначено проблему швидкого «вигорання» рекламних матеріалів (Ad Fatigue), що вимагає миттєвої реакції та координації між медіабаєрами та дизайнерами.

Запропонована архітектура системи базується на стеку Python/Django та СУБД PostgreSQL. Основними функціональними компонентами є модуль інтеграції з TikTok Marketing API для автоматизованого збору метрик (ROI, Spend, Conversions) та модуль управління життєвим циклом технічних завдань (ТЗ).

Наукова новизна дослідження полягає у розробці алгоритму предиктивного виявлення неефективності креативів. Реалізовано тригерну логіку, яка автоматично маркує рекламні матеріали статусом «вигорілий» при падінні ROI нижче критичної межі, що дозволяє уникнути нецільових витрат бюджету. Практичне значення роботи полягає в об’єднанні аналітичного інструментарію із системою управління виробництвом контенту в єдиному інформаційному середовищі. Це суттєво підвищує продуктивність маркетингових команд, автоматизує рутинні операції зі збору даних та пришвидшує цикли оновлення рекламного контенту.