AI-маркетолог як цифровий працівник
AI-маркетолог — автономний агент, який виконує операційні маркетингові завдання: контент-план, тексти оголошень, A/B тестування, аналіз конкурентів, звітність. Не замінює стратега, але бере на себе 70–80% рутинної роботи маркетолога.
Функціональні блоки
from openai import AsyncOpenAI
from datetime import date, timedelta
import json
client = AsyncOpenAI()
class AIMarketingManager:
def __init__(self, brand_context: dict):
self.brand = brand_context # тон, продукт, цільова аудиторія, конкуренти
self.tools = [
self.generate_content_plan,
self.write_ad_copies,
self.analyze_competitor,
self.generate_email_campaign,
self.create_social_posts,
]
async def generate_content_plan(
self,
channel: str,
period_days: int = 30,
topics: list[str] = None
) -> dict:
response = await client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=[{
"role": "system",
"content": f"""Ти — досвідчений маркетолог для {self.brand['product']}.
Цільова аудиторія: {self.brand['target_audience']}.
Тон: {self.brand['tone']}.
Створи контент-план на {period_days} днів для {channel}.
Повернути JSON: [{{"date": "...", "format": "...", "topic": "...", "cta": "..."}}]"""
}, {
"role": "user",
"content": f"Теми для акценту: {topics or 'визначи самостійно'}"
}],
response_format={"type": "json_object"}
)
return json.loads(response.choices[0].message.content)
Автоматичний аналіз конкурентів
async def analyze_competitor_content(
competitor_url: str,
brand_context: dict
) -> dict:
"""Аналізуємо позиціонування конкурента"""
content = await scrape_website(competitor_url)
response = await client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=[{
"role": "system",
"content": "Проаналізуй маркетинговий контент конкурента. Виділи: УТП, ключові пропозиції, слабі сторони позиціонування, можливості для диференціації."
}, {
"role": "user",
"content": f"Контент сайту:\n{content[:4000]}\n\nНаш продукт: {brand_context['product']}"
}]
)
return {"analysis": response.choices[0].message.content}
Автоматизація email-маркетингу
async def generate_email_sequence(
trigger: str, # signup, trial_end, abandoned_cart, winback
num_emails: int = 5
) -> list[dict]:
response = await client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=[{
"role": "system",
"content": f"""Створи email-цепочку з {num_emails} листів для тригера: {trigger}.
Для кожного листа: тема, прехедер, тіло (HTML), CTA, затримка від попереднього.
Повернути JSON масив."""
}],
response_format={"type": "json_object"}
)
return json.loads(response.choices[0].message.content)["emails"]
Інтеграції
Unisender / SendPulse / Brevo: автовідправка сгенерованих email-кампаній.
ВКонтакте / Telegram Bot API: автопостинг по розкладу з контент-плану.
Google Ads / Яндекс.Директ API: завантаження сгенерованих оголошень у кабінет.
Airtable / Notion: контент-план як інтерактивна база.
Часові рамки: MVP з генерацією контент-плану та текстів оголошень — 2–3 тижні. Повнофункціональний агент з інтеграціями та автопостингом — 6–8 тижнів.