Nikolay Sekachev AI-agent turunduses ja SMM-is
Ühenda AI-agent sisu, brändi ja kanalitega. LLM-i põhimõtetest automaatse sisutootmiseni.
Kontaktintensiiv · 2 moodulit × 4 akadeemilist tundi 1 nädal · 2 kontaktõpet Turundajad, SMM-spetsialistid ja sisutiimid
Kellele
Teil on AI-agent (OpenClaw, Claude Code või analoog) juba paigaldatud. Nüüd tuleb panna ta tööle teie sisu, brändi ja kanalitega: materjalide loomine, kanalitele kohandamine ja tulemuste jälgimine.
Te teate oma sihtrühma ja tone of voice’i paremini kui ükski mudel. Eesmärk on see teadmine agendile edasi anda ja teha sellest stabiilne sisusüsteem.
Miks vundament on oluline
Midjourney, Suno ja Remotion muutuvad iga paari kuuga. Aga genereerimise alused (difusioon, tokeniseerimine, prompt-architektuur) jäävad samaks. Õpetame vundamenti, et saaksite uued tööriistad selgeks tundidega, mitte nädalatega.
Mida te saate
- Arusaama kolmest tasemest: LLM -> Agent -> Agentic AI ja nende rakendusest sisutöös.
- Agendi, mis toodab sisu teie brändi stiilis.
- Töötavad skills’id ja pipeline’i regulaarseks sisutootmiseks.
- Oskuse kvaliteeti juhtida ja tootmist skaleerida.
Moodul 1. Vundament ja sisu (4 akadeemilist tundi)
Plokk 1. Kuidas agent töötab - kolm taset
- LLM: tokenid, kontekst, temperatuur; miks sama prompt võib anda erineva tulemuse ja kuidas seda juhtida.
- Agent = LLM + Tools + Loop: teksti genereerimisest sisu-pipeline’ini (idee -> mustand -> toimetamine -> avaldamine).
- Agentic AI: isehäälestuvad süsteemid (OpenClaw, ClawHub), sisu skills’id ja kanalite automaatne ühendamine.
Plokk 2. Brändi teadmusbaas
- Kuidas kirjeldada tone of voice’i, väärtusi ja piiranguid nii, et agent neist kinni peab.
- Markdowni teadmusbaasi struktuur: mida lisada ja kuidas korraldada.
- Praktika: loome brändi teadmusbaasi ja kontrollime, kuidas agent seda kasutab.
Plokk 3. Sisu genereerimine
- Skills postituste, artiklite, uudiskirjade ja tootekirjelduste jaoks.
- Kanalitele kohandamine: üks materjal -> viis formaati.
- Visuaalid: promptid piltide loomiseks, bännerite ja kaartide mallid.
Plokk 4. Sisu-pipeline
- Tsükli automatiseerimine: idee -> mustand -> toimetamine -> avaldamine.
- Avaldamiskalender agendi abil.
- Nädalaülesanne: käivitada agent ühe reaalse sisukanali jaoks.
Moodul 2. Silumine ja skaleerimine (4 akadeemilist tundi)
Plokk 5. Tulemuste analüüs
- Genereeritud sisu analüüs: mis töötas ja mis mitte.
- Skills’ide ja promptide parandamine reaalse tagasiside põhjal.
- A/B-lähenemine: variantide testimine agendi kaudu.
Plokk 6. Analüütika ja insight’id
- Agent-analüütik: automaatne kanalite metrikate kogumine.
- Mustrite leidmine: milline sisu töötab ja miks.
- Konkurentide monitooring ja benchmarking AI abil.
Plokk 7. Skaleerimine
- Multi-channel: üks brief, sisu kõigile platvormidele.
- Batch-tootmine: rohkem sisu ilma kvaliteeti kaotamata.
- Lokaliseerimine ja kohandamine erinevatele sihtrühmadele.
Plokk 8. Süsteem
- Toimetuslik kontroll: kvaliteedi kontrollnimekirjad AI-sisule.
- Agendi integreerimine olemasolevasse meeskonna workflow’sse.
- Sisuproduktsiooni assistendist täisväärtusliku AI-toimetuseni.
Formaat
- Kontaktõpe koos praktilise tööga osalejate reaalsete andmete põhjal.
- 2 moodulit (igaüks 4 akadeemilist tundi) ühe kalendrinädala jooksul.
- Moodulite vahel praktiline ülesanne päris tööülesannetel.
- Grupid kuni 12 osalejat.