Автоматизація формувала PPC протягом десятиліть, і ландшафт продовжує змінюватися.

Я бачив цю еволюцію на власні очі, від допомоги у створенні першого редактора AdWords до розробки перших сценаріїв Google Ads і писання про багатошаровість автоматизації.

Зараз ми вступаємо в інший великий перехід.

Оскільки штучний інтелект змінює те, як ми шукаємо та отримуємо відповіді, він також змінює саму автоматизацію.

І цього разу імпульс походить не від рекламних платформ, таких як Google, а від компаній зі штучним інтелектом, таких як OpenAI.

Донедавна штучний інтелект здебільшого допомагав із завданнями, пов’язаними з людською мовою, як-от написання рекламних текстів, резюме чи звітів.

Але останнє покоління магістерських програм може дедалі більше створювати комп’ютерну мову, включаючи програмне забезпечення та робочі процеси, які оптимізують нашу роботу.

На OpenAI's DevDay у Сан-Франциско компанія представила AgentKit, новий спосіб створення ШІ, який може діяти.

Це знаменує собою початок етапу, коли мислення автоматизації, яке забезпечило оптимізацію PPC, може поширюватися далеко за межі кампаній і охоплювати цілі робочі процеси.

Уявіть, якби ШІ міг впоратися з вашою повсякденною роботою

Уявіть це:

• Клієнт надсилає CSV із тижневими результатами, і ще до того, як ви відкриєте електронний лист, файл зберігається в потрібній папці та додається на вашу інформаційну панель.
• Клієнт просить про зустріч – AI перевіряє ваш календар, складає порядок денний і планує її.
• Ви починаєте писати текст нової реклами за допомогою штучного інтелекту, а система автоматично вибирає правила вашого бренду та перевіряє тон і відповідність.

Все це можливо сьогодні, і для цього вам не потрібен диплом інженера.

Якщо ви можете визначити, як ваша робота розбивається на окремі завдання, ви можете створити агента, який виконуватиме ці дії за вас.

Копайте глибше: 4 способи зв’язати дані вашої реклами з генеративним штучним інтелектом для ефективнішого PPC

Якими насправді є агенти

Агент штучного інтелекту — це розумний помічник, який може визначити, що має статися, а потім вжити заходів за допомогою підключених інструментів.

Історично програмне забезпечення будувалося навколо детермінованих кроків. Якщо X, виконайте Y, інакше виконайте Z. Це передбачувано, але негнучко.

І це вимагає від людей визначення всіх можливих сценаріїв, які слід охопити, що робить написання корисної програми трудомістким і складним.

Але так само, як LLM є гнучким у тому, як він відповідає на ваші запитання, він може використовувати цю гнучкість, щоб автоматично визначити розумний наступний крок для виконання завдання.

Замість того, щоб відповідати текстом, агенти можуть міркувати через кроки, викликати API та виконувати завдання.

Раніше я пояснював ранні версії цього:

• Під час планування подорожі ви запитуєте у ChatGPT ідеї ресторанів.
• Він пропонує кілька місць.
• Потім він використовує такий додаток, як Resy, щоб забронювати номер.

Це те, що робить агент: він може зрозуміти ваш намір і зробити реальний крок.

Ця концепція базується на попередніх функціях OpenAI, таких як GPT Actions і виклик функцій, які надавали моделям контрольований доступ до зовнішніх даних.

Агенти є наступною еволюцією – вони поєднують міркування з виконанням, тобто можуть планувати та діяти в одному потоці.

Тепер подумайте про це в термінах PPC.

Агент може отримувати дані кампанії, узагальнювати результати та навіть посилатися на документи щодо брендів чи політики, перш ніж створювати відповідне оголошення.

Це великий крок у порівнянні з традиційними «помічниками з написання ШІ».

Копайте глибше: агенти штучного інтелекту в PPC: що потрібно знати та створювати сьогодні

Від кодування проектів до п’ятихвилинних збірок

Агенти штучного інтелекту – не нова ідея.

Багато маркетологів, у тому числі й я, експериментували з ними більше року, але раніше це вимагало багато технічної роботи.

Приблизно півтора роки тому я створив агента на основі двох написаних мною книг, який міг відповісти на запитання моїм тоном і посилатися на мої ідеї.

Я використовував LangChain, один із перших фреймворків для підключення великих мовних моделей до даних та інструментів. Це спрацювало, але не швидко.

Мені довелося вивчити векторні бази даних, RAG та кілька інших рухомих частин, щоб це запрацювало – більшість професіоналів PPC не хочуть братися за це вранці в понеділок.

Відтоді кілька компаній спростили створення таких агентів, а деякі навіть використовують цифровий клон людини, як-от HeyGen.

Але коли OpenAI представляє спосіб створення агентів, я звертаю увагу – і саме це вони зробили з AgentKit.

Він пропонує візуальний інтерфейс для створення агентів безпосередньо на платформі найбільш використовуваного чат-бота.

Те, на що раніше розроблялися години або дні, тепер можна зробити за лічені хвилини, і вам не потрібно знати, як кодувати.

AgentKit: «Zapier для ШІ»

AgentKit — це новий набір інструментів OpenAI для створення агентів, які можуть підключатися до інструментів і виконувати дії за допомогою цих інструментів.

Це візуальний конструктор, у якому ви пов’язуєте такі служби, як Gmail, Dropbox або Slack, і описуєте, що повинен робити агент за допомогою інструментів, якими ви вже користуєтеся щодня.

Якщо ви коли-небудь користувалися Zapier, n8n, Make або Rule Engine, концепція здасться вам знайомою: ви з’єднуєте блоки в послідовності, які представляють те, що ви хочете зробити.

Але оскільки гнучка модель штучного інтелекту лежить в основі цих потоків, AgentKit відрізняється від нього – він може використовувати міркування замість жорстких правил.

Якщо це звучить страшно, ви можете додати простий крок затвердження людиною в циклі до будь-якого потоку.

Замість «Якщо станеться X, зробіть Y» ви можете сказати: «Якщо клієнт надсилає звіт про кампанію, узагальніть його та збережіть у потрібній папці».

ШІ з’ясовує, як це зробити, надсилаючи розумні запити, які допомагають йому зрозуміти, що ви маєте на увазі під нечіткими інструкціями на зразок «правильна папка».

Для PPC-маркетологів це відкриває двері для автоматизації роботи з кампаніями (продумані звіти, документація та творча підготовка), не чекаючи функції платформи чи розробника.

---

Неоспіваний герой: протокол модельного контексту (MCP)

Під капотом велика частина потужності, яка дозволяє агентам виконувати дії, надходить від протоколу модельного контексту, або MCP.

Це не зовсім нове, але це ключова частина, завдяки якій усе це працює.

MCP — це з’єднувачі, які дозволяють агентам спілкуватися з вашими інструментами або даними структурованим способом.

Якщо ви думаєте про API як про з’єднувачі Інтернету, MCP схожі, але створені як стандарт, який може використовувати будь-який LLM.

Деякі створені за допомогою OpenAI, як-от конектори для Dropbox або Gmail.

Інші надходять від сторонніх розробників, як-от Box.

І ви можете створити свій власний для підключення особистих даних або внутрішніх систем.

Ви можете подумати про це так: MCP – це сантехніка. AgentKit – це кран.

Сантехніка визначає, які дані куди можуть надходити. Кран – це те, як ви перетворюєте це на щось придатне для використання.

Без MCP агент був би блискучим стажером без входу в жодну з потрібних систем.

З ними агент може безпечно використовувати ваші дані та інструменти з чіткими дозволами.

Копайте глибше: як Model Context Protocol формує майбутнє ШІ та пошукового маркетингу

MCP простими словами

Якщо це все ще звучить абстрактно, подумайте про MCP як про меню того, що ШІ може робити в межах заданого потоку.

Наприклад, Google Ads MCP наразі включає такі дії:

• Пошук сутностей.
• Список підключених клієнтів.

На цьому поки все. Він може читати дані, але поки що не може змінювати ставки чи створювати оголошення.

Це обмеження є гарною ілюстрацією того, що MCP не відкривають двері для цілих систем для LLM.

Натомість вони надають певний набір можливостей, створених розробником MCP.

Це важлива огорожа. І навіть з MCP, які пропонують ширші можливості, ви все одно контролюєте, до яких дій ваш агент може отримати доступ, коли ви інтегруєте їх у потік.

Навіть у цьому ранньому стані це чітке уявлення про те, як штучний інтелект може зрештою взаємодіяти з даними Google Ads через чітко визначені безпечні інтерфейси.

Приклад: безпечний рекламний помічник

Ось як це виглядає на практиці.

Уявіть, що вам потрібен помічник зі штучним інтелектом, який пише Google Ads, автоматично стежачи за голосом вашого бренду та юридичними застереженнями.

В AgentKit ви можете створити агента за допомогою двох підключених інструментів:

• Dropbox, де живуть принципи вашого бренду.
• Векторний магазин із тональною та політичною документацією вашого агентства.

Потім ви можете попросити агента «написати нові заголовки RSA для нашої осінньої кампанії, використовуючи наш стиль і застереження», і це буде пов’язано з потрібними даними для виконання завдання.

За лаштунками він читає файли, витягує правила та створює відповідну копію оголошення. Ви все ще схвалюєте остаточну версію, але підготовча робота автоматизована.

Це може здатися простим, тим більше, що ви вже можете зробити це за допомогою спеціального GPT, але це показує, як ці будівельні блоки можна розширити.

Наприклад, ви можете інтегрувати MCP для своєї електронної платформи та попросити агента надіслати клієнту запит на схвалення створених ним оголошень.

Підключення джерел даних в AgentKit

Ось кроки для створення агента, підключеного до двох джерел даних, згаданих вище.

У Agent Builder клацніть піктограму + поруч із Інструменти щоб надати вашому агенту нову можливість, наприклад підключити його до MCP.

Виберіть існуючий MCP, як показано тут, або підключіть спеціальний MCP, клацнувши + Сервер.

Ви також можете додати можливість пошуку файлів і вибрати файли для включення безпосередньо у спливаючому діалоговому вікні.

Тепер ви можете взаємодіяти з агентом, щоб побачити, як він використовує свої нові можливості для отримання кращих відповідей і, якщо це ввімкнено, як він використовує інші інструменти для виконання дій.

Копайте глибше: як стати розумнішим за допомогою ШІ в PPC

Чому ця зміна важлива для PPC

Якщо ви деякий час були в PPC, ви бачили цей скрипт раніше.

Ми перейшли від оптимізації вручну до автоматизованих правил, сценаріїв і автоматизації, і кожна хвиля змінювала набір навичок, необхідних для того, щоб залишатися попереду. Агенти — наступна хвиля.

Замість того, щоб писати сценарії чи будувати робочі процеси за допомогою API, ми незабаром опишемо їх простою англійською мовою та дозволимо ШІ генерувати логіку.

Це посилює можливості маркетологів.

Основні навички залишаються незмінними – стратегія, вимірювання та судження – але спосіб, яким ми будуємо автоматизацію, стане набагато швидшим, гнучкішим і набагато доступнішим.

Поточні інструменти для створення агентів штучного інтелекту все ще ранні.

Налаштування MCP потребує певної конфігурації, а конектор Google Ads обмежується читанням даних.

Але потенціал очевидний: штучний інтелект перейде від створення тексту до виконання робочих процесів, перевірки правил і виконання роботи.

Якщо ви хочете випередити цю зміну, почніть з малого.

Експериментуйте з простими засобами автоматизації, які підключають вашу електронну пошту, файли чи звіти.

Дізнайтеся, що агенти ще можуть, а що ні.

Подібно до того, як маркетологи, які рано прийняли сценарії, пізніше встановлять стандарти, ті, хто навчиться цьому зараз, пізніше встановлять стандарти.

Копайте глибше: Agentic PPC: як може виглядати ефективний маркетинг у 2030 році