Оживил SMM-систему с помощью ИИ-агента

Вчера стал для меня днем, когда буквально за пятнадцать минут моя SMM-система превратилась из умного набора связанных баз данных и настроенных страниц в бэкенд для искусственного интеллекта.

Изменения настолько значительны, что меняют саму суть SMM-системы. Раньше она представляла собой пространство для хранения и управления информацией, а теперь превратилась в автоматизированную платформу, где ИИ читает базы данных, понимает бизнес-процессы и принимает в них участие как член команды.

О том, как я это сделал и какие возможности получила моя система, — в этой статье.

От контент-плана к SMM-системе

Система строится на функциональных кейсах и состоит из связанных между собой баз данных, каждая из которых отвечает за определенный бизнес-процесс. Кратко опишу логику системы.

Сначала нужно место, где мы управляем контентом:

• создаем контент — нужно место, где его размещать и работать с ним;

• формализуем контент по типу и состоянию;

• пост, статья, видео, рилс и т.п.;

• в плане, в работе, на согласовании, требует правок, готово, опубликовано.

Потом ты понимаешь, что для проведения аналитики каналов коммуникации недостаточно указывать площадки отдельным свойством типа «Выбор» — нужна самостоятельная база Площадки.

Для создания отчетности по временным периодам нужна отдельная база Время, в которой создаются периоды отчетности и таким образом возникает трекинг результативности в рамках намеченного контент-плана.

Для создания сетки публикаций, в которой контент-план сидит как объем еще не дифференцированных публикаций, в которых еще может не быть ни тем ни рубрик, но есть четкое обозначение по дням и неделям что и когда планируется, нужна база Сетка.

А чтобы лучше связывать публикации по смыслу, их нужно группировать не только по темам, но и объединять тегами — как четкими контекстными характеристиками контента — создаем для этого базу Теги.

Да, так и создаются системы управления, где каждый значимый для вас процесс или область знания представляет собой самостоятельную базу данных и она существует не для красоты или усложнения, а наоборот для того, чтобы служить опорой эффективной деятельности, где вы контролируете информацию, ее жизненные циклы и процессы во всех аспектах, которые имеют для вас значение.

Появление центра стратегии

Развивая SMM-систему как платформу, где ты:

• планируешь кампании;

• ведешь бренды;

• работаешь с контентом;

• управляешь производством;

• создаешь отчетность.

Рано или поздно ты понимаешь, что тебе нужна фундаментальная опора смыслообразующих контекстов, определяющих:

• какими именно будут те или иные материалы;

• какие эмоции должны вызывать эти материалы;

• какие бизнес-задачи эти материалы закрывают.

Ведь для бренда важен не просто объем — ему нужна конверсия в лиды, в продажи, в узнаваемость, в лояльность да во много что еще, и все это должно быть где-то зафиксировано и являться частью бренд-стратегии, которую передают вам как SMM-специалисту через понятные бизнес-цели и требования или вы сами как маркетолог разрабатываете подобное, создавая почву для тем, смыслов и характера будущих материалов.

Так в моей системе появился центр стратегии, который позволяет фиксировать и учитывать все важные бизнес-контексты бренда или продукта:

• бренд / проект / продукт — кто заказчик, что он представляет собой;

• цели — какие бизнес-цели хочет достигнуть бренд / проект / продукт;

• ценность продукта — за что его любят, какие у него характеристики ценности;

• целевая аудитория — какая у бренда ЦА;

• ключевые сообщения — как бренд говорит о себе;

• боли целевой аудитории — что фрустрирует ЦА;

• запросы аудитории — что ЦА хочет;

• стратегия — в чем выражается SMM-стратегия;

• инфоповоды — какие события создают дополнительные смыслы для создания контента.

Теперь при работе над каждым материалом можно задать несколько важных вопросов:

• а ты какую закрываешь боль или потребность целевой аудитории?

• а материал точно ложится на ЦА?

• а ты выбрал релевантные каналы коммуникации?

• а материал готовится в рамках какой SMM-стратегии?

Слой стратегии становится принципиальным, когда задача не только создавать контент, но и следовать бизнес-требованиям, которые на практике могут формулироваться как задача с конкретными KPI.

Превращение в SMM-фабрику

Все началось с того, что я провел исследование того, как встроенный в базы данных Buildin.ai ИИ понимает записи и контекст. Это было довольно ценно, так как на платформе 6 моделей, выполняющие эту работу с разным качеством.

У меня получился 30-страничный отчет, в котором я свел ответы всех шести моделей на одинаковые вопросы. Стало понятно, что спрашивать ИИ о содержании базы данных полезно: он помогает находить скрытые связи, обобщать информацию и извлекать из нее новые смыслы. Но в таком формате его возможности ограничиваются интеллектуальным поиском и текстовым ответом. Мне же хотелось большего: чтобы ИИ не только находил нужные смыслы, но и использовал их для выполнения конкретной работы внутри системы.

Хочется, чтобы ИИ понимал содержание не отдельно взятой базы данных, а смыслы всей системы управления. Тогда магия искусственного интеллекта раскроется полностью, так как его знания будут дополнены настоящими данными, размещенными в базах системы. Более того, хочется, чтобы ИИ не просто понимал, над чем именно ты работаешь, какие стоят перед тобой бизнес-требования и все, что важно с точки зрения стратегии, но и мог выполнять конкретную работу внутри системы, например, как твой коллега или ты сам.

У меня это получилось — я оживил SMM-систему

Для того, чтобы ИИ не только читал данные, понимал их, но и мог выполнять нужную работу, нужен агент или группа агентов, выполняющих системную работу, например:

• проверять, что стоит в контент-плане и производственной сетке;

• проверять, в каком состоянии находятся рабочие материалы;

• вносить изменения в свойства баз данных;

• создавать идеи и черновики публикаций;

• генерировать тексты, картинки, рилсы и прочий генеративный контент.

Для решения этой задачи я подключил Codex — агентную среду OpenAI, которая способна делать то, что я описал выше.

Процесс подключения занял примерно 15 минут, проходил в диалоговом формате и не предполагал никаких сложных системных действий, за исключением того, что я дал несколько разрешений и указал на какие конкретно базы данных давать Codex доступ для чтения и внесения изменений.

Что теперь может моя система?

Теперь она может буквально все, на что способен встроенный в систему ИИ агент.

Чтобы увидеть, как он работает и как именно он понимает контекст, рабочие процессы и архитектуру моей системы, я кинул его буквально в пекло. На скриншоте вы можете увидеть мой первый рабочий к нему запрос.

Через 3 минуты я получил ответ и, перейдя по ссылке, был в полном восторге и одновременно удивлен, так как увидел в контент-плане новую запись с полностью расписанными свойствами, включая связи с другими базами данных + контент, лежащий в теле карточки.

Дальше еще интереснее )

В итоге, через 17 минут в карточке публикации оказались 9 прекрасных слайдов, в которых мне захотелось заменить только 1 слово )

Перевожу на язык выполненной ИИ работы:

• создан тикет нового материала в базе Контент;

• заполнены все важные свойства-связи материала с другими контекстами, представленными в других базах данных: бренд, цели, стратегии, теги и т.п.;

• придуман и размещен сценарий материала в теле карточки;

• сгенерированы слайды материала.

На этом мои игры с оживлением SMM-системы не закончились. Я пошел дальше и подумал, что могу ставить задачи прямо внутри материалов — словно поручая их другому члену команды. А Codex будет раз в 2 часа автоматически проверять все недавно обновленные тикеты в базах и находить среди них задачи для себя.

Для этого в шаблон каждой публикации я добавил локальную базу задач, которая позволяет по необходимости подключать фрилансеров к работе над конкретным материалом, не раскрывая им информацию из мастер-баз системы.

Вот как выглядит этот блок в теле страницы:

• несколько папок с файлами;

• несколько баз данных вложенных в сворачиваемые блоки.

Настройка Codex в качестве автоматического инспектора не составила никакого труда. Я просто сообщил ему, что в тикетах могут появляться предназначенные для него задачи, и попросил раз в два часа проверять недавно обновлённые записи.

Как я планирую использовать новые возможности?

Прежде всего, теперь у меня появилось полное ощущение, что в своей SMM-системе я не один. Более того, на этом фоне возникает иллюзия, что я могу вообще отдать ИИ всю работу, за меня он:

• придумает;

• занесет все в базы;

• сгенерирует контент;

• проведет анализ эффективности и т.п.

Учитывая качество, с которым GPT теперь генерирует контент, ИИ действительно можно поручать многое. То, что он способен одновременно быть помощником и членом моей команды, — феноменальный прогресс, который мне ещё предстоит осознать.

Интеграция с ИИ

Меняется сам контур взаимодействия. Раньше я обращался к ИИ, а затем вручную переносил результат его работы в систему. Я был словно оператором процесса. Теперь ИИ стал частью команды и выполняет задачи внутри системы:

• предложение идей для контент-плана;

• редактура материалов и предложение изменений;

• проверка контента на соответствие стратегии и бизнес-требованиям;

• отслеживание состояния процессов и изменение статусов;

• генерация контента.

Как я планирую развивать систему дальше?

Я привык дискутировать с ИИ. Мне хотелось бы перенести эту привычку в производственный контур. Codex как ИИ-агент теперь стал частью моей команды, он берет на себя часть моих функций или той работы, которую мог бы выполнять кто-то еще.

В настоящий момент он не может со мной говорить, так как это делает GPT. И это станет следующим шагом — хочу подключить к системе сам ChatGPT через MCP. Тогда агентную работу внутри Buildin станет возможным обсуждать в привычном диалоговом формате.

Надо учитывать, что все эти ИИ-навороты совершенно не бесплатны — чем больше ИИ выполняет работы, тем больше он тратит кредитов. Просто подписки Plus или Business может быть недостаточно. Возможно, придется докупать кредиты, позволяющие ИИ-агенту совершать больший объем работы.

Итог

Моя SMM-система пока не умеет:

• автопостить контент;

• собирать статистику.

Но она превратилась в автоматизированный производственный контур, где мы с ИИ стали единым функциональным звеном. В этом контуре ИИ уже не просто консультант или советчик, а исполнитель, которому можно поручить работу и быть уверенным в ее выполнении. Контекста для такой работы в системе более чем достаточно.

Надеюсь, моя статья оказалась для вас полезной. Вероятно, в будущем я поделюсь системой как шаблоном, но сначала хочу довести ее до готового продукта. Хочу добавить:

• модуль командной работы

• финансовый блок для управления бюджетом

• подумать об автоматизации сбора статистики

А вы хотели бы себе такую систему?