Агент OpenClaw AI управляет рабочим процессом рекламы в LinkedIn с CTR 2,65%

Разработчик из компании с открытым исходным кодом на Java (JobRunr) создал ИИ-агента по имени Патрик с помощью OpenClaw для управления всем рабочим процессом LinkedIn Ads. Агент был создан через беседы в Telegram и занимается обработкой данных, генерацией креативов и запуском рекламы без необходимости подписки на SaaS-сервис.
Конвейер данных
Агент извлекает данные о посетителях компании из Scarf и сопоставляет их с HubSpot. Он выполняет сопоставление IP-адресов и поиск доменов, чтобы определить, представители каких отраслей посещают страницы с ценами, а затем преобразует эти данные в списки аудитории LinkedIn.
Рабочий процесс создания креативов
Патрик анализирует существующие данные клиентов из HubSpot, электронные письма и вопросы службы поддержки, чтобы создать структуру сообщений. Для каждой целевой аудитории он пишет рекламный текст с тремя разными подходами и генерирует промпты для изображений, соответствующих бренду, с помощью Gemini. Разработчик создал специальный инструмент проверки, работающий на его сервере OpenClaw, где он может предварительно просматривать варианты рекламных текстов и изображений, добавлять комментарии/отзывы и утверждать контент с возможностью однокликового запуска через LinkedIn Marketing API.
Результаты
Одно объявление, созданное Патриком, которое проанализировало самые эффективные объявления разработчика и сгенерировало вариант, достигло показателя кликабельности 2,65%. Это объявление, созданное ИИ, превзошло все объявления, созданные вручную, в их кампании.
Технологический стек
- OpenClaw
- LinkedIn Marketing API
- HubSpot
- Scarf
- Gemini
- Специальный инструмент проверки (веб-приложение, работающее на сервере OpenClaw)
Разработчик отмечает, что он — команда маркетинга и продаж в одном лице, которой необходимо управлять рекламой в LinkedIn, не тратя на этот процесс чрезмерное количество времени.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также

Понимание автономности AI-агентов в реальных приложениях
Недавнее исследование Anthropic анализирует миллионы взаимодействий между человеком и агентом для измерения автономии искусственных агентов, таких как Claude Code, в различных областях.

Радио Свободная Джемма: Искусственный интеллект катастроф через Meshtastic и локальную LLM
Разработчик запускает модель Gemma 4:26B локально на ячеистой сети с использованием Meshtastic и OpenClaw, предоставляя экстренную информацию на основе RAG по радио, когда сотовая связь недоступна.

Автономное тестирование Super Mario с использованием моделей поведения
Изучите автономное тестирование в Super Mario с помощью основанного на мутациях генератора ввода для обнаружения крайних случаев и более эффективного исследования пространств состояний.

Использование Claude с сервером MCP TickTick для организации самообучения
Разработчик использовал Claude для создания учебной программы для самостоятельного изучения на основе транскрипта YouTube, затем подключил её к TickTick через репозиторий ticktick-mcp на GitHub, чтобы автоматически генерировать задачи проекта и представление календаря.