ИИ в маркетинге, зачем нам сотни однотипных сервисов?
Интересно, что 80% современных ИИ стартапов в маркетинге - это разного рода контент-заводы (тексты, картинки, комментарии).
Но, проблемы в маркетинге зачастую не в картинках (которые, кстати, довольно дёшево можно заказать у вполне себе живых пакистанцев), а в системном подходе и внимании к деталям и цифрам.
Уже много лет я искренне считаю, что лучшие друзья маркетолога - это Excel (ну или гуглотаблицы) и критическое мышление.
На одном из проектов у меня встала задача тянуть цифры из рекламных кабинетов во внутреннюю базу, чтобы потом делать умные дашборды в PowerBI.
Как подобная задача решается в идеальном мире? Коннекторы, api Меты и Гугла, и прочие "правильные" решения. Но, кто работал в финтех, знает, что разрабов там выделяют маркетологам по остаточному принципу, а значит решения можно ждать месяцами.
Конечно, насмотревшись ютуба, я взял сервер, установил туда n8n, долго гонял разные ии-шки для создания скриптов, и в итоге выдал автоматизированый сбор данных для Меты.
А вот Гугл всячески отказывался (ну, не любит он, когда что-то делают в разных гугл-аккаунтах с разными правами).
Пару дней я помучился, и включил критическое мышление."Всё уже придумано до нас" - вполне рабочий принцип, подумал я, и пошёл в гуглотаблицы.
Официальный коннектор для Google Ads был найден за пару минут, ещё минут 20 ушло на создание скрипта для Меты. Следующие 20 минут на то, чтобы из набора данных сделать красивые сводные таблицы.
Как итог - меньше, чем за час, я за 0 рублей собрал систему, которая автоматически собирает данные, и готова дальше отправлять их во внутренние хранилища.
Проект закончился, я перешёл в следующий, потом ещё в один. А гуглотаблички всё так же работают, экономя время программистов и деньги заказчиков.
Если считаете, что это олдскул, и можно проще/быстрее/дешевле - пишите комменты, всегда рад учиться новому.