Ekspertyza · Automatyzacje marketingu
Środowisko pracy, w którym agent zajmujący się waszymi kampaniami Google Ads i Meta czyta raporty, proponuje zmianę z zapisanym uzasadnieniem i wykonuje tylko w granicach, które zostały mu dane.
Usługa jest ofertą, nie realizacją, i mówimy to jako pierwsi: nie mamy dziś systemu, który zmienia budżety lub licytacje w Google Ads albo Meta. Mamy zbudowane i uruchomione elementy, z których taki system się składa — wysyłkę sygnału rzeczywistej konwersji do Google, silnik, który kupuje płatną promocję z włączonym domyślnie dry-run, rejestr, który zapisuje każdą czynność generującą koszt, oraz wyłącznik, który zatrzymuje orchestrator bez drogi obejścia.
Oferta, z warunkami„offer”, nie „delivered”, i powód można sprawdzić w kilka sekund. Przeszukaliśmy ponad 150 własnych repozytoriów pod kątem pól, przez które API reklamowe przesuwają pieniądze — `budget_micros`, `campaignBudget`, `target_cpa`, `target_roas`, `bid_strategy` — i nie występują nigdzie, ani w Google, ani w Meta. Dziś nie zarządzamy budżetami reklamowymi. To, co się pojawia i co można otworzyć plik po pliku, to elementy, które oddzielają automatyzację od wypadku: wysyłanie konwersji offline do Google przez Data Manager API, 264 linie w naszym produkcyjnym projekcie; silnik promocji płatnej, który kupuje boostery, etykiety i pakiety z włączonym domyślnie dry-run; bayesowski tester A/B, który odmawia ogłoszenia zwycięzcy poniżej 100 wyświetleń na wariant, oraz orkiestrator kampanii w MEGA CRM z wyłącznikiem bez `--force`. Usługa jest opisana z tych elementów. Nie z panelu, który nie istnieje.
Agent, który zajmuje się kampaniami, nie jest przyciskiem z napisem „optimizuj”. To program, który ma prawo czytać określone raporty, prawo zapisywać określone pola i poza tym nie ma żadnych praw. Trudna część nie polega na zaproponowaniu zmiany — modele robią to dobrze i szybko. Trudna część polega na tym, by zapisać, gdzie się zatrzymuje, jak udowadnia to, co zrobił, i co dzieje się, gdy się pomyli. O tym jest ta praca i od tego zaczynamy rozmowę.
Mówimy od początku, czego nie mamy, żeby nie dowiedzieć się tego od kogoś innego. Dziś nie uruchamia się u nas system, który podnosi budżet w Google Ads albo zmienia stawkę w Meta. To, co działa i można pokazać linia po linii, to mechanizmy bezpieczeństwa, które napisaliśmy dla innych automatyzacji wydających realne pieniądze: dry-run włączony domyślnie, licznik dla każdej płatnej akcji, opóźnienie przy błędzie, żeby nie powtarzać pomyłki w pętli, próg dowodu przed decyzją i przełącznik, który odmawia uruchomienia orchestratora.
Część, którą mamy już zbudowaną, nie jest zmianą budżetu, lecz sygnałem — i od niej proponujemy zacząć. Google uczy się z tego, co powiesz mu, że jest konwersją. Jeśli powiesz „formularz wysłany”, będzie szukać osób, które wysyłają formularze. Napisaliśmy integrację, która mówi mu „wniosek dotarł rzeczywiście do systemu klienta”, z identyfikatorem kliknięcia i identyfikatorami użytkownika przepuszczonymi przez SHA-256, przez Data Manager API. To można zacząć od razu, bo to istniejący kod, a nie obietnica.
Reszta środowiska pracy — warstwa, która czyta raporty, warstwa, która proponuje, warstwa, która wykonuje — buduje się według tego samego wzorca, którego użyliśmy tam, gdzie już wydawaliśmy pieniądze przez kod. Zaczyna się wyłącznie od odczytu, przechodzi do propozycji bez wykonania, a dopiero na końcu otwiera się wykonanie, pole po polu, z limitem zapisanym przy każdym.