Building in public
Я строю AI-агентские системы, которые управляют маркетингом.
Проект
Аналитику, контекстную рекламу и корпоративный блог Зерокодера ведут три агентские системы внутри одного контура. Счёт рекламного канала за 1 мая — 28 сентября 2026:
Как я работаю
Автоматизируется только то, что оцифровано до денег: клик → заявка → оплата. Машиночитаемая петля данных — это лицензия на автоматизацию. На кривых данных агентская система старательно режет живые кампании и кормит мёртвые — я на этот стык уже напарывался.
Все, кто закупал трафик, знают момент «может, ещё погреем, мб обучится?». У агента этого момента нет: есть жёсткие правила по принятию решений. Рамка появляется на основе данных или модели. Это и есть зона, внутри которой работает агентская система.
Один оператор с флотом агентов закрывает работу отдела. Агентская система — не замена отдела маркетинга. Это увеличение продуктивности, повышение эффективности принятия решений и масштабирование без увеличения штата.
Что я строю
Четыре кейса: данные, реклама, блог и подготовка выгрузок →
Яндекс Директ — основной рекламный инструмент в России. Что если мы зададим рамку и логику по принятию решений, и отдадим управление Директом — агентской системе?
Датасет на 174,8 млн рекламного бюджета, карта успешных рекламных кампаний и данные по воронкам маркетинга и отдела продаж. Агент с write-доступом к API Директа. Числа считают скрипты, модель рассуждает поверх и автономно управляет кабинетом.
2,76 млн ₽ бюджета с НДС → 6,51 млн ₽ оплат новых людей и 11,32 млн ₽ оплат всей аудитории касания — 1 мая — 28 сентября 2026. Рамки пересекаются и не складываются. Агент управляет Директом автономно, генерируя ежедневные отчёты. Единственный человеческий гейт — пополнение кабинета. Это страховка от дорогой ошибки. Кейс Голиафа →
Блог Zerocoder — 4,2 тысячи статей и живая поисковая выдача. Что если мы отдадим его агентской системе — снимать позиции, читать конкурентов, обновлять старое и писать новое?
Пайплайн из 14 агентов: ресёрч → писатель → критик → проверка контекста → публикация. Гипотеза по заголовку сама ставит себе таймер и через 21 день отчитывается, поднялась ли позиция.
Система в работе. Пишет и обновляет автономно: ресёрч, черновик, критик, проверка контекста, публикация — без ручного шага. За 25 июня — 1 октября: 4 413 правок в 2 865 статьях, включая массовые технические проходы. Кейс Прометея →
Аналитическая агентская система: связывает рекламу, CRM и оплаты, проверяет рамку и ограничения счёта. Даёт человеку и агентам воспроизводимые расчёты. Читать кейс →
Локальный инструмент подготовки CRM-выгрузок: удаляет распознаваемые персональные сведения и сохраняет деньги, даты и связь событий. Читать кейс →
ИИ-маркетинг
Как подготовить тексты для Яндекс Директа с нейросетью: бриф, готовый промпт и три объявления. Проверяем обещания, ограничения формата и план рекламного теста.
Пошаговое руководствоКак собрать семантическое ядро с нейросетью: источники запросов, очистка и учебный пример. Готовый промпт, предварительная карта и порядок проверки выдачи.
Пошаговое руководствоКак провести анализ целевой аудитории с помощью нейросети: собрать наблюдения, выделить задачи и барьеры, проверить гипотезы. Промпт и заполненный пример.
Пошаговое руководствоНейросети для маркетинга: карта задач, подтверждённые возможности инструментов и выбор первого процесса. Пример автоматизации с входными данными и проверками.
Пошаговое руководствоКак использовать нейросеть для анализа данных в Excel: подготовить таблицу, рассчитать CPL и CR, получить сводку и проверить выводы. Промпт и учебный пример.
Методология и полные кейсы живут на этом сайте — включая ошибки и ограничения расчётов. В телеграм-канале обсуждаю новые разборы и промежуточные наблюдения.
Читать канал@vkurzemnek