Case study

Автоматизирани рекламни операции - криейтив в затворен цикъл + анализ след клика

Повечето системи за платено привличане спират при клика. Тази не спира. Изградихме система за модна марка за търговия на дребно, която генерира криейтив във Facebook, Instagram, TikTok и Pinterest; провежда A/B тестове в продукция чрез собствен харнес с чат агент, към който маркетинг екипът се обръща директно; извлича потребителско поведение от Google Analytics, Meta Pixel и Hotjar; и връща сигнала след клика в следващия кръг криейтив. 21% ръст на конверсията е заглавието; дайджестът с препоръки, който маркетинг ръководителят чете в понеделник, е оперативният резултат.

Ръст на конверсията

+21%

спрямо базата преди системата

Оркестрирани канали

4

FB · IG · TikTok · Pinterest

Контрол на разхода

100%

решения с човешко одобрение

Последно обновено:

01. Проблемът

Три цикъла на натрупващи се проблеми

Модна марка за търговия на дребно с директни продажби към крайни клиенти, която управлява платено привличане в няколко канала, имаше три цикъла на натрупващи се проблеми:

  1. Циклите на итерация на криейтива бяха бавни. Всяка нова рекламна концепция отнемаше седмица на агенцията, седмица обратна връзка на екипа и едва тогава влизаше в ротация. Резултатите по канали изоставаха.
  2. A/B тестовете показваха коя реклама печели, но не и защо. Пускат се два криейтива, единият конвертира по-добре, а екипът не научава нищо за какво да пробва след това. Цикълът просто се повтаря.
  3. Данните спираха при клика. Честотата на кликване и конверсията са необходими, но не са достатъчни. Те не казваха на екипа къде потребителите напускат сайта, кои секции задържат вниманието, кои елементи на страницата биват подминавани при скролване - поведението след клика, което отличава клика, който конвертира, от клика, който отпада.

Заданието

Затворете цикъла. Генерирайте криейтив автоматично, тествайте го в продукция, инструментирайте поведението след клика и връщайте установените модели към следващия кръг криейтив.

02. Стекът, който изградихме

Криейтив в затворен цикъл - генериране, тестване, инструментиране, извод

Пайплайн за генериране на криейтив

  • Ограничението за тона на марката като версиониран артефакт

    Файлът с тона на марката се намира в репозиторито на марката, версиониран и ревюиран; криейтив агентите го четат при всяко генериране. Новите правила за тона минават през същия път на ревю като кода.

  • Криейтив агенти, съобразени с канала

    Рекламни варианти за всеки канал, генерирани от бриф за тона на марката, форматните ограничения на канала (размери на изображението, дължина на текста, конвенции за CTA) и целта на кампанията. Генериране на изображения през фино настроен Stable-Diffusion-XL пайплайн, обучен върху продуктовия каталог и стиловата библиотека на марката. Генериране на текст през Claude с файла за тона в промпта.

  • Множество варианти за всяка концепция

    Един бриф произвежда набор от варианти едновременно за Facebook · Instagram · TikTok · Pinterest - форматите, дължините на текста и CTA са адаптирани за всеки канал.

  • Редактор човек дава одобрение

    Нищо не влиза в ефир без одобрение от маркетинг екипа; всеки вариант има одобрение/отхвърляне с едно кликване в таблото.

Публикуване в множество канали

Директни API интеграции към каналите в ротация:

Facebook (Meta) Ads APIInstagram (Meta) Ads APITikTok Ads APIPinterest Ads API

Един бриф произвежда набори от варианти за всеки канал; екипът одобрява; публикуващият модул ги пуска в ефир при контролирано разпределение на бюджета.

A/B харнес - изграден специално за този екип

Собствен A/B тестови харнес с табло, изградено специално за този екип:

Контролиран разход за всеки вариант

Всеки вариант получава контролирано разпределение на разхода; метриките за представянето се връщат почти в реално време.

Метрики за всеки вариант

Таблото показва CTR, CPC, конверсия и ангажираност след клика за всеки вариант - не само обобщени числа.

Чат агент в таблото

Чат агент в таблото, към който маркетинг екипът може да се обръща директно. Въпроси като „защо вариантът със зеленото яке се представя по-добре от тъмносиньото в TikTok, но губи в Pinterest?“ попадат върху реалните данни; агентът извлича съответните срезове и обяснява модела. Маркетинг ръководителят го използва така, както преди година би използвал младши анализатор.

Инструментиране на поведението

Сигнал след клика, извлечен от три източника:

  • Google Analytics

    Завършване на фунията, метрики на ниво сесия, атрибуция.

  • Meta Pixel

    Конверсии, атрибутирани по канал, задействане на персонализирани събития при ключовите стъпки в количката и плащането.

  • Hotjar

    Дълбочина на скролване на ниво секция, точки на напускане, сигнал от топлинни карти на целевите страници.

Итерация на криейтива в затворен цикъл

Следващият кръг криейтив чете данните за представянето от предишния кръг - кои текстови редове, кои изображения, кои CTA корелират с по-дълбока ангажираност със сайта, не само кликове. Вариантите от следващия кръг отразяват този сигнал. Цикълът се затваря.

Всяко решение за разход минава през човешко одобрение. Системата никога не стартира кампания автоматично; никога не преразпределя бюджет без одобрение. Реалният разход винаги е на едно кликване за одобрение от човек.

03. Внедряване

Четири фази - пайплайн, харнес, инструментиране, обратна връзка

  1. Shipped
    01Фаза 1 · Пайплайн за криейтив + публикуване в множество канали

    Изградихме криейтив агентите и четирите канални адаптера (Facebook, Instagram, TikTok, Pinterest). Първата итерация произведе варианти, които маркетинг ръководителят наистина би редактирал и пуснал; това беше летвата. Ограниченията за тона на марката бяха в репозиторито на марката от първия ден, версионирани заедно с кода.

  2. Shipped
    02Фаза 2 · A/B харнес и чат агентът в таблото

    Изградихме тестовия харнес и таблото. Чат агентът беше функцията с най-голям ефект в тази фаза - щом маркетинг ръководителят можеше да задава въпроси към данните на естествен език и да получава отговори, стъпили върху реалното представяне на вариантите, темпото на итерация се промени от седмично на дневно.

  3. Shipped
    03Фаза 3 · Инструментиране на поведението

    Включихме Google Analytics, Meta Pixel и Hotjar. Дизайнът на проследяването зачиташе позицията за поверителност от първия ден - само обобщени модели, без ретаргетиране на отделни потребители, без лични данни, влизащи в контекста на агента.

  4. Shipped
    04Фаза 4 · Дайджест с препоръки и обратна връзка

    Разсъждаващият агент, който чете обобщени поведенчески данни и препоръчва подобрения на целевите страници. Резултатът пристига като седмичен дайджест в понеделник сутрин, а не като автономни промени. Следващият кръг криейтив чете представянето от предишния кръг.

Трудности, които срещнахме

  • Отклонение във форматите на каналите. Facebook, Instagram, TikTok и Pinterest имат свои собствени, развиващи се форматни ограничения. Вариантите от първата итерация понякога нарушаваха ограничението за брой символи или съотношението на изображението на някой канал. Добавихме валидатор за всеки канал, който отхвърля несъответстващите варианти, преди да стигнат до екипа.
  • Обем на събитията от Hotjar. Сигналът от Hotjar при нивото на трафик на марката произвеждаше повече сурови поведенчески събития, отколкото дайджестът с препоръки можеше да обработи седмично. Агрегирахме ги в групи по страница, по секция и по ден, преди разсъждаващият агент да види данните.
  • Дайджестът с препоръки имаше нужда от гласа на маркетинг ръководителя. Ранните версии се четяха като общ SEO отчет - модели, които екипът на марката вече познаваше. След като дайджестът възприе реалния редакторски стил на ръководителя и конкретните KPI на марката, той стана приложим.
  • Отклонение в тона на марката при криейтив агента. Промените във файла за тона трябваше да минават през същия път на ревю като кода; иначе криейтивът се отклоняваше към общ тон на модна марка. Версионирането на файла за тона беше решението.
04. Числата

+21% ръст на конверсията, 100% с човешко одобрение

Канали в ротация
Facebook · Instagram · TikTok · Pinterest
Ръст на конверсията спрямо базата преди системата
+21%
Поведенчески източници, захранващи цикъла
Google Analytics · Meta Pixel · Hotjar
Честота на препоръките
Седмично, понеделник сутрин
Решения за разход с човешко одобрение
100%

21% ръст на конверсията е заглавието. Натрупаният ефект - по-малко кръгове с агенцията, по-прецизен криейтив, маркетинг ръководител с анализатор под ръка - е оперативният резултат, който донесе подновяването.

AI, който вече работи

Рекламни операции в затворен цикъл за Вашата марка?

Моделът със затворен цикъл - автоматизиран криейтив, A/B тестове в мащаб, поведение след клика, позиция за поверителност само с обобщени данни, чат агент за маркетинг екипа - не е специфичен за модата или търговията на дребно. 30-минутна диагностика минава през Вашите канали, Вашата позиция за поверителност и мястото, където цикълът в момента е прекъснат.

На живо · работи на Gemma-4 · хардуер в София