LangChain xây dựng agent phân tích và tối ưu quảng cáo trả phí
LangChain đã xây dựng một agent quảng cáo trả phí hoạt động lâu dài, có khả năng phân tích hiệu quả quảng cáo, đề xuất thay đổi chiến dịch và báo cáo kết quả qua Slack. Hệ thống kết hợp dữ liệu từ các nền tảng quảng cáo với dữ liệu khách hàng tiềm năng và pipeline từ kho dữ liệu của công ty, sau đó tạo bản tóm tắt hằng tuần cùng PDF nhận diện thương hiệu cho từng nền tảng. Agent có thể trả lời câu hỏi bổ sung và đề xuất từ khóa mới, thay đổi nhắm mục tiêu, nội dung quảng cáo hoặc chiến dịch tìm kiếm, trong khi các thay đổi được chuyển cho con người phê duyệt. LangChain cho biết quảng cáo trả phí đã tăng từ 0% lên 20% pipeline marketing trong sáu tháng, chi phí trên mỗi khách hàng tiềm năng đủ điều kiện giảm 30% từ tháng 6 đến tháng 8, còn việc đưa hoạt động báo cáo về nội bộ giúp tiết kiệm khoảng 5.000 USD mỗi tháng. Bằng cách chuyển các phép tính sang code và loại bỏ những lần gọi mô hình không cần thiết, nhóm đã làm một quy trình báo cáo rẻ hơn khoảng 40 lần và giảm thời gian chạy từ 18 phút xuống còn 85 giây. Hệ thống sử dụng sandbox 32 GB biệt lập cùng các công cụ như pandas, DuckDB, openpyxl, WeasyPrint và Jinja2, chạy trên framework Deep Agents của LangChain; dự án cũng đã được phát hành mã nguồn mở. Bài học chính là nên dùng AI cho việc phán đoán và đưa ra đề xuất, còn phép tính, quy tắc, quyền hạn và kiểm tra an toàn nên được xử lý bằng code thông thường, với con người phê duyệt những thay đổi quan trọng. Cách tiếp cận này cho thấy các đội marketing có thể dùng agent như một chuyên viên phân tích vận hành mà không trao cho hệ thống quyền kiểm soát quảng cáo thiếu giám sát.
Nhóm marketing và doanh nghiệp có thể tham khảo hoặc thử mã nguồn mở của Paid Media Agent để tự động hóa việc tổng hợp dữ liệu quảng cáo, phát hiện cơ hội tối ưu và đề xuất thay đổi. Nên giữ các phép tính, quy tắc an toàn và bước phê duyệt con người trong code thay vì giao toàn quyền cho mô hình.
Đọc bài gốc