Маркетинг на автопилоте с Claude: кейсы, которые можно повторить сегодня

Всем привет! Меня зовут Артем, я CEO и Фаундер проекта Signum.AI - ИИ платофрмы для автоматизации трекинга маркетинга конкурентов.

ИИ уже давно стал незаменимым помощником любого маркетолога. Но пообщавшись с коллегами по цеху я понял, что многие до конца не понимают весь потенциал этого инструмента. И в основном все использование заканчивается генерацией текстов и картинок.

При этом, сама технология ушла значительно дальше. Появилось множество юзкейсов, где можно уже сегодня автоматизировать кучу рутинных задач связанных с аналитикой и принятием решений на более глубоком уровне автоматизации.

Это замотивировало меня написать цикл небольших статей с конкретными гайдами под каждую из нейронок. И начать я хочу с Claude.

Claude - это чат бот от Anthropic, который на первый взгляд не отличается особой уникальностью от других нейронок таких, как ChatGPT или Gemini. Но это только на первый взгляд.

Ниже я поделился интересной инфографикой, где видно, что на рынке нейронок прямо сейчас происходит сегментация по способам применения. И так же разбирал это в своем видео.

Если коротко, то для бизнес задач, больше подходит Gemini от Google, так как он уже интегрирован в многие бизнес процессы. И если вы хотите, скажем, автоматизировать работу с вашим email, лучше инструмента не найти.

Grok ушел в консьюмерскую часть, просто поболтайте с ним и вы поймете о чем я. Он более живой и с меньшим числом ограничений. И конечно, сам Claude который в большей степени ушел в утилитарные решения. То есть, этот инструмент лучше подходит для кодинга, анализа данных или автоматизации рисерча, что собственно и нужно маркетологам.

Сам Claude не так давно выпустил небольшой гайд, где подсветил новые способы применения своей нейронки. Почитать это можно тут. И есть еще вот такое полезное видео.

1. Генерация креативов для Google Ads в большом объеме

Ни для кого ни секрет, что залог успешной PPC кампании это постоянные A/B тесты. Зачастую, смена креатива позволяет добиться совершенно новых результатов. И вот Claude может вам легко помочь с этой задачей.

Логика работы довольно простая:

1) Выгружаете CSV файл с вашими текущими результатами объявлений и загружаете из в Claude
2) Система проводит анализ и находит слабые объявления
3) Далее запускаете 2 отдельных агента. Один генерирует заголовки, второй описания. Если в креативах есть еще и картинки, можно добавить 3-го агента для картинок.

Кстати, можно еще подключить наш Signum.AI для трекинга объявлений конкурентов. Следите за тем, какие объявления у конкурентов крутятся долго. Чаще всего, это говорит о том, что данные креативы хорошо перфомят и их можно использовать как референс для ваших креативов.

Как итог, то что раньше занимало часы работы и анализа, сегодня можно сделать за 15 минут.

2. Figma-плагин для массового производства креативов

В продолжение прошлого юзкейса, здесь чуть больше конкретики про работу именно с изображениями.

Можно сделать простейший плагин для Figma на базе Claude Code, который будет автоматически подставлять новые заголовки и описания в ваши макеты.

То есть, на выходе вы сможете получать сотни вариаций изображений на базе ваших лучших креативов (или креативов ваших конкурентов). На самом деле прям незаменимая тула, если у вас небольшая команда и нет лишних рук.

3. MCP-сервер для аналитики Meta Ads

Это мой любимый юзкейс. Здесь можно автоматизировать анализ большого объема данных. Особенно, если вы так же как и я недолюбливаете рекламный кабинет Meta Ads из-за сложного интерфейса.

По шагам логика выглядит следующим образом:

1) Используя Meta Ads API подключаете ваш кабинет к Claude через MCP
2) Прямо в Claude сможете смотреть расход, результаты кампаний и эффективность объявлений.

Если объявлений и кампаний много, это сильно упрощает работу. Нет необходимости постоянно переключаться между экранами и таблицами. Кроме того, можно задавать наводящие вопросы Claude и получать советы от него: что улучшить, что подтянуть, а где узкие места.

По сути, это переход от ручной отчетности к быстрой аналитике в одном окне.

4. Самообучающаяся система тестирования рекламы

Отличный задел на хорошую систему обучения на своих данных. Пока что в полуручном режиме, но думаю, в недалеком будущем это можно будет полностью автоматизировать.

Как это работает

1) Проводите A/B тесты и фиксируете результаты.
2) Используя ваши прошлые выводы, по технологии пункта 1 генерируете новые креативы
3) Повторяете пункт 1 и 2 раз за разом. Каждая следующая итерация становится все умнее.

Опять же повторюсь, это не полная автоматизация процесса A/B тестов, но хороший задел на будущее.

Если у вас ,так же как и у меня, зачесались ручки поскорее потестировать это на ваших кампаниях, то ниже расписал парочку простых шагов, с чего стоит начать ваше тестирование.

1) Берите повторяющиеся задачи, где есть API: реклама, аналитика, отчеты
2) Делите сложный процесс на маленькие роли/агенты
3) Сначала продумайте логику и промпты, потом уже пишите код.

На мой взгляд, Claude сегодня выглядит более многообещающей неронкой для маркетологов, чем какая любая другая. И если вы не хотите остаться на обочине времени, рекомендую вам как можно скорее начать тестировать кейсы выше.

Если вы и дальше будете тестировать вручную по 10-20 креативов в неделю, а ваши конкуренты будут анализировать их сотнями, вы точно проиграете

И хотя у меня, как у маркетолога со стажем, все еще есть много скепсиса касательно полной автоматизации маркетинга через ИИ. Я вижу, что с каждым днем мы все ближе к этому.

Спасибо, что дочитали статью до конца. У меня в телеграм канале можно найти более короткую версию этого материала с выжимкой. А если у вас есть вопросы, или нужна консультация по применению Claude в маркетинге, смело пишите мне в личку. Удачи!