[AI-автоматизація · Бізнес-операції · Продуктові процеси]
Marketing Brain — AI-процеси для маркетингу
AI-процеси для маркетингових операцій: планування контенту, декомпозиція задач, контекст проєкту та звіти в інтерфейсах на базі Telegram.
01Огляд проєкту
Marketing Brain застосовує до бізнес-операцій ті самі принципи, що й AI-асистент: структуровані процеси, де AI виконує роботу з текстом, а система зберігає контекст, структуру та історію.
Це пов’язані модулі маркетингового продукту, а не окремі клієнтські проєкти.
02Інженерна задача
AI добре впорається з чернетками та декомпозицією, але без структури й контексту його результат лишається загальним. Основна робота — в процесі навколо моделі.
- A
Розбивати широкі цілі на структуровані виконувані задачі.
- B
Зберігати контекст проєкту й повторно використовувані інструкції між сесіями.
- C
Пов’язувати плани з даними аналітики.
03Архітектура рішення
Наведіть або натисніть на етап.
Мета
Загальна маркетингова мета від користувача.
04Основні компоненти
- 01
Планування контенту
Планування контенту навколо цілей і каналів із допомогою AI.
- 02
Декомпозиція задач
Розбиття цілей на структуровані впорядковані задачі.
- 03
Сховище контексту
Контекст проєкту й повторно використовувані інструкції, що зберігаються між сесіями.
- 04
Звіти
Зведення, що поєднують плани та доступні дані.
05Технологічний стек
AI
- LLM API
- Structured outputs
Бекенд
- Python
- Context storage
Інтерфейс
- Telegram
06Інтерактивна демонстрація
Декомпозиція мети
ІлюстраціяІлюстративна симуляція — результат задано заздалегідь, модель не викликається.
Мета
Використаний контекст проєкту
Структурований план
- Натисніть «Розкласти» — план з’явиться у вигляді перевірених, упорядкованих задач.
07Інженерні рішення
- 01
Структура важливіша за прозу
Модель повертає задачі як дані, які можна зберігати, перевіряти й відстежувати.
- 02
Контекст — повноцінний об’єкт
Контекст проєкту зберігається й використовується повторно, а не вводиться щоразу заново.
08Надійність і тестування
- Перевірка за схемою AI-згенерованих планів.
- Перевірка людиною до того, як план перетвориться на задачі.
09Приклад коду
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class Task:
title: str
channel: str
order: int
def parse_plan(raw: list[dict]) -> list[Task]:
tasks = [Task(str(t["title"]).strip(), str(t["channel"]), int(t["order"])) for t in raw]
if not tasks:
raise ValueError("empty plan")
if len({t.order for t in tasks}) != len(tasks):
raise ValueError("duplicate task order")
return sorted(tasks, key=lambda t: t.order)Ілюстрація Ілюстративний інженерний приклад — перевірка плану, запропонованого AI.
Вихідний код продукту закритий. Приклади показують інженерний підхід, а не внутрішню логіку. Більше — в Engineering Lab.
10Можливий розвиток
- Зворотний зв’язок від результатів аналітики в планування.
- Шаблони для повторюваних типів кампаній.