AI-SMM часть 2. Как привели дешевый трафик заказчику из Pinterest

В предыдущем посте на тематику разработки ИИ-агента для ведения соцсетей моей организации меня покритиковали за то, что мы еще ничего не разработали, но уже были готовы помогать в интеграции другим компаниям на заказ. Так вот, мы это и сделали для клиента и его интернет-магазина мебели и домашнего декора.

В этот раз мы взяли совершенно другую платформу, которая идеально подходила под наши запросы. Make (ex. Integromat) - это сервис для автоматизации операций, таких как работа с документами, сервисами и соцсетями. В целом, сервис дает возможность интегрировать все, что имеет API по Webhook. А стандартные интеграции достаточно обширные – Google Services, ChatGPT, Midjourney, Social Medias (Pinterest, Inst, YouTube, Telegram и другие), различные CRM-системы и так далее.

Суть автоматизаций может сводиться к таким как:

– создание и публикация постов, коротких и длинных видео

– формализация и рерайтинг новостной ленты по RSS

– взаимодействие с лидами из CRM-системы и отправка им сообещений

– объединение CRM-системы, интернет-магазина, командного таск-трекера и складского сервиса

– работа с документами, их конвертация, отправка, анализ и редактирование

Вкратце, можно просто-напросто сократить количество рутинных действий работников организации, привлечь ИИ-инструменты для постоянной работы над определенным задачами и связать любые сервисы, базы данных и файлы между собой.

Показать реальное название магазина и публикации, которые сейчас у него в социальных сетях, мы не можем (NDA, nda, nDa…). Вот я рассказывал про то, что это такое и прикладывал бесплатный шаблон, которым мы пользуемся в npdev). Но зато можем продемонстрировать тестовую версию цепочки операций, которую может повторить каждый, а затем уже модернизировать с нами или самостоятельно.

– Sheets[1] - обращается к гугл-таблице и забирает из нее необходимые строчки

– titleGenerator - с помощью GPT 4o (туда даже 3,5 подойдет) создает заголовок публикации на основе промта (для генерации самого изображения)

– descriptionGenerator - генерирует описание публикации по промту

– Sheets[2] - вносит в гугл-таблицу заголовок и описание

– promptGenerator - с помощью GPT 4o (лучшая версия для такого типа изображений - выявлено на тестах) генерирует промт для следующих итерации

– Sheets[3] - вносит в гугл-таблицу промт и обращется к ней доя того, чтобы взять предыдущий для генерации

– WebHook - с помощью API генерирует изображение по промту

– Pinterest - выгружает все составляющие в выбранные доски

На изображении выше предсталвена статистика практически «нулевого» аккаунта спустя неделю постинга. Статистика не особо впечатляет, но мы для этого только сделали цепочку и потратили на ИИ-инструменты порядка 25$. За 2 тысячи рублей это очень крутые результаты, которые можно масштабировать.

Какой-то реальной статистикой по лидам и продажам поделиться я не смогу, но задача, стоявшая передо мной, показать, что ИИ-СММ реально приносит плоды. Возможно, не совсем не результаты, которые многие ожидают, но это ведь только начало. А ниже уже то, что случилось спустя месяц постинга.

В конце стоит сказать, что действительно интегрировать ИИ в реальный бизнес небольших масштабов уже реально и это приносит свои плоды. Сейчас можно реализовать невероятное количество вариаций цепочек работы, здесь это остается на размышления заказчику - «любой каприз за ваши деньги».

А после этой публикации, можете ознакомиться с нашими предыдущими о том, как и зачем мы делали собственного ИИ-агента для npdev и сравнение интерфейсов популярных приложений для заказа продуктов.