Egy önjavító motor, amely a tesztadatokból saját Khloé-scriptet ír, tageli és diagnosztizálja a kreatívokat, és minden körből tanul. A media buyer és a videó-editor közötti híd, automatizálva.
A kreatív-tanulás ma fejben és Excelben él: a győztes hook és angle valakinek a fejében van, de nem halmozódik rendszerré. A cél nem egy dashboard, hanem egy motor, ami a tesztekből tanul, és magától jobb briefeket ad.
Minden hónap kvázi nulláról indul. A győztes kreatív oka ritkán rögzül strukturáltan, a media buyer és az editor közötti fordítás kézi, és a következő batch nem tud a korábbi tanulásra építeni.
A motor behúzza az adatot, tageli és diagnosztizálja a kreatívot, súlyozott könyvtárba gyűjti a nyerő elemeket, és ezekből ír új hookot, scriptet és editor-briefet - majd az eredményből tanul tovább.
Minden pont, amit megfogalmaztatok, része a scope-nak. A Fázis 1 a működő tanuló-motor; az iterációs-fa vizualizáció Fázis 2, mert az igényli a legtöbb egyeztetést a ti folyamatotokkal.
Kreatív/ad szintű metrikák a Meta Marketing API-n keresztül, automatikusan.
Auto-címkézés: hook, angle, formátum, mechanizmus - az elnevezési konvenció is beolvasható.
Rendezhető nézet: metrikák, státusz és forrás egy helyen, kreatívonként.
A megadott küszöbök alapján eldönti: hookot, angle-t, formátumot vagy teljes irányt iteráljunk-e.
testing / winner / loser / fatigue / scale - automatikusan, a metrikák alapján.
A diagnózisból megírja a következő iteráció formáját és irányát, indokolva.
Kész, forgatható forgatókönyv és konkrét editor-brief - megnevezve, mely nyerő elemekre épít.
Az önjavító mag: a bevált elemek súlyozva halmozódnak, és vezérlik a generálást.
Vizuális családfa: melyik kreatív miből született és mi lett a vége. A demóban már látszik a váza.
Nem statikus dashboard: a motor kimenete visszahat a bemenetére, így minden körben okosabb lesz.
Ez a különbség egy dashboard és egy önjavító rendszer között: minél tovább használjátok, annál jobb briefeket ad. A győztes DNS nem egy ember fejében, hanem a rendszerben halmozódik - és bármikor visszakövethető.
Valós AI: dobj be egy minta-videót vagy indíts content researchöt, és nézd, ahogy Khloé-scriptet ír, elemzi a nyerő elemeket, és a visszajelzett eredményből tanul.
A demó a technológiát mutatja valós AI-val. Az éles rendszer a ti Meta-adataitokkal, elnevezési konvenciótokkal és a működő backenddel készül.
Bevált technológiákra építünk, kulcs nélkül futó AI-val - nincs bezártság egyetlen szolgáltatóba sem.
Kreatív-szintű adat közvetlenül a hirdetési fiókból, ütemezetten frissítve.
A minta-videók szövege automatikusan kiolvasva, hogy a motor a tartalmat is értse.
Hook, script és editor-brief írása; usage-arányos, önköltségen futó modellhívásokkal.
A nyerő elemek súlyozott tárolása, ami eredmény-visszajelzésre élőben tanul.
Gyors, globális futtatás; a demó már így, éles Workers AI backenddel fut.
HTTPS, jogosultságkezelés, a Meta-hozzáférés a ti kontrollotok alatt marad.
A mag már működik (lásd a demót); a bevezetés a ti adataitokra és folyamatotokra hangolás. A szakaszok részben átfedhetnek.
Volumen, tagging-forrás, hosting és a Meta Marketing API hozzáférés tisztázása.
A ti fiókotok bekötése, az elnevezési konvenció beolvasása, auto-címkézés élesítése.
Diagnózis, státusz-rendszer, nyerő-elem könyvtár és AI-brief a ti kontextusotokra hangolva.
Átvételi teszt valós kreatívokkal, finomhangolás, élesítés és betanítás.
A feltüntetett árak nettó, tájékoztató árak; a véglegeset a közös iránypontosítás után rögzítjük. A havidíj a tényleges önköltséget fedi, felár nélkül; a támogatás az első hónap után opcionális. Nagyobb bővítés (iterációs-fa vizualizáció, automatikus media-buying jelzések) külön tételként.
Az architektúrát eleve úgy építjük, hogy ezek a bővítések később egyszerűen, a meglévő rendszer újraírása nélkül hozzáadhatók legyenek.
Fogadd el egy kattintással, kérj módosítást, vagy tedd fel a kérdésed.
Elfogadás után: rövid kickoff → adat- és tagging-pontosítás → a ti Meta-fiókotok bekötése → teszt valós kreatívokkal → éles indulás és betanítás.