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
Клод Код в исследовательском рабочем процессе: Практические результаты от написания статьи
Исследователь использовал Claude Code для вспомогательных задач при написании статьи, обнаружив его эффективность в создании готовых к публикации графиков по расплывчатым инструкциям, переносе поисковой среды между кодовыми базами менее чем за час и форматировании более 12 страниц математических доказательств в LaTeX, где он выявил пропущенное неполное граничное условие. Он столкнулся с трудностями при отладке проблемы параллелизма, которая на самом деле оказалась проблемой распределения процессорного времени, не очевидной в коде или логах.
Искусственный интеллект Claude используется как резервный мозг для Alexa для обработки неподдерживаемых команд.
Разработчик создал легковесный слой, в котором Claude AI обрабатывает каждую неудачную команду Alexa, работая с хинди, трансляцией CCTV и управлением неумными устройствами. Система использует WebSocket для управления телевизором, DLNA для приставок и преобразование RTSP→HLS для CCTV.
Разработчик создает самообучающуюся систему для контента в LinkedIn с помощью навыков Claude
Фрилансер в сфере B2B-маркетинга создал систему из двух навыков Claude для контента в LinkedIn, которая пишет в его стиле и улучшается на основе данных о производительности, обеспечив 110 тыс. показов для 3 постов за неделю.
Непрограммист создал полный стек поиска с помощью Claude Code и API
Пользователь Reddit без опыта программирования за выходные создал полную систему исходящего поиска клиентов, используя Claude Code, Crustdata для поиска компаний и людей, FullEnrich для обогащения контактов и Instantly для отправки писем.