Egy önjavító motor, amely a minta-videókból és a tesztadatokból saját Khloé scripteket ír, elemzi, mi vált be és miben, és minden iterációból tanul. A videó-editor és a media buyer közötti híd, automatizálva.
Minden hónap gyakorlatilag nulláról indul. A győztes hook, a bevált angle, a működő mechanizmus ott van valakinek a fejében, de nem halmozódik rendszerré. A media buyer látja a számokat, az editor a kreatívot, és a kettő közti fordítás lassú és szubjektív.
A győztes kreatív pontos okát ritkán rögzítitek strukturáltan. A következő batch nem tud rá építeni.
Az adat (media buyer) és a kreatív (editor) között kézi a fordítás. A brief napokat csúszik.
Melyik kreatív miből született és mi lett a vége? Ma ezt nehéz visszakövetni, így a tanulás megismételhetetlen.
A motor nem egy statikus dashboard. Minden körben okosabb lesz, mert a kimenete visszahat a bemenetére.
Meta Ads-ből kreatív/ad szinten a metrikák, a minta-videók pedig dobással vagy content researchszel. A motor Whisperrel átírja a videót.
A rendszer kinyeri a hookot, angle-t, mechanizmust és formátumot, majd a metrikák alapján státuszt ad: testing, winner, loser, fatigue, scale.
A bevált elemek súlyozva gyűlnek egy élő könyvtárba. Ez a győztes DNS, ami már nem vész el.
A motor a legmagasabb súlyú elemekből új scriptet ír: hook, teljes forgatókönyv és konkrét editor-brief, megnevezve, mely nyerő elemeket építette be.
Az új kreatív eredménye visszamegy a könyvtárba: a győztes elemek súlya nő, a gyengéké csökken. A következő kör már ezt tudja.
Ez a különbség egy dashboard és egy önjavító rendszer között. Minél tovább használjátok, annál jobb briefeket ad.
Az alábbi motor valós AI-t használ: dobj be egy minta-videót vagy indíts content researchöt, és nézd, ahogy Khloé-scripteket ír, elemzi a nyerő elemeket, és a visszajelzett eredményből tanul. Próbáld ki itt, vagy nyisd meg külön ablakban.
Az első kör (Fázis 1) a tanuló-motor működő magja. Az iterációs-fa vizualizáció Fázis 2, mert az igényli a legtöbb egyeztetést a ti kreatív folyamatotokkal.
Kreatív/ad szintű metrikák a Meta Marketing API-n keresztül.
Automatikus címkézés: hook, angle, formátum, mechanizmus. Elnevezési konvenció is beolvasható.
Rendezhető nézet: metrikák, státusz, forrás, egy helyen.
A megadott küszöbök alapján eldönti: hookot, angle-t, formátumot, mechanizmust vagy teljes irányt iteráljunk.
testing / winner / loser / fatigue / scale, automatikusan.
A diagnózis alapján megírja a következő iteráció formáját és irányát.
Kész, forgatható forgatókönyv és konkrét brief a kreatív csapatnak.
Az önjavító mag: a bevált elemek súlyozva halmozódnak, és vezérlik a generálást.
Vizuális családfa: melyik kreatív miből született és mi lett az eredménye. A demóban már látható a működő váza.
Első körben nem automatikus media buying, hanem egy tiszta kreatív learning dashboard, ami átláthatóvá teszi a teljes iterációs folyamatot, pontosan ahogy a briefben kértétek.
Ezeket a híváson tisztázzuk. A demó már mutatja, hogy a mag készen áll, ezek csak a méretezést és a bekötést élesítik.
Ez szabja meg a rendszer terhelését, a tárolást és az AI-usage nagyságrendjét.
Ezen áll vagy bukik az iterációs fa pontossága. A demó az AI-címkézést mutatja.
Ha van már belső környezet vagy adatbázis, oda kötjük be.
Enélkül nem tudunk kreatív szintű adatot húzni. Ezt a bekötésnél intézzük.
A működő tanuló-motor: adatbehúzás, tagging, teljesítmény-tábla, szabályalapú diagnózis, státusz-rendszer, nyerő-elem könyvtár és AI-brief generálás.
Fix ár, egyszeri. Nincs rejtett tétel; a scope a fenti Fázis 1.
Nincs fix havidíj: csak a tényleges AI-használatot fizetitek, önköltségen. Az alábbi becslés reális volumenre.