Overview
Agencja marketingowa potrzebowała sposobu na przyspieszenie procesu analizy słów kluczowych i wykrywania niszowych segmentów rynku dla kampanii Google Ads.
Manualny research zajmował wiele godzin i wymagał ciągłego analizowania dużej ilości danych z różnych narzędzi marketingowych.
Celem było stworzenie autonomicznego workflow AI, który samodzielnie analizuje trendy, intencje zakupowe i potencjał fraz bez konieczności ręcznej pracy analityków.
Wyzwanie
Przygotowanie strategii słów kluczowych było procesem czasochłonnym i trudnym do skalowania.
Największym problemem okazało się wyszukiwanie niszowych fraz o niskiej konkurencji i wysokim potencjale konwersji, które były praktycznie niewidoczne podczas manualnej analizy dużych zbiorów danych.
Projekt wymagał:
- automatycznej analizy słów kluczowych,
- integracji z Google Trends i Keyword Planner,
- wykrywania trendów wschodzących,
- klasyfikacji intencji użytkowników,
- agregacji danych z wielu źródeł,
- generowania gotowych rekomendacji strategicznych.
średnio zajmowała
manualna analiza kampanii
Proces wymagał dużego zaangażowania specjalistów i utrudniał szybkie przygotowywanie nowych kampanii reklamowych.
Rozwiązanie
Zaprojektowaliśmy autonomicznego agenta Demandalyzer działającego w architekturze Agentic Workflows.
System prowadzi wieloetapowy proces analizy rynku i samodzielnie zbiera, klasyfikuje oraz interpretuje dane z zewnętrznych narzędzi marketingowych.
Rozwiązanie obejmowało:
- workflow agentów AI oparty o Lobe Hub,
- komunikację przez Model Context Protocol,
- integrację Google Trends,
- analizę danych Keyword Planner,
- wykorzystanie PyTrends do danych regionalnych,
- analizę kontekstową przez Perplexity AI,
- routing modeli przez OpenRouter,
- automatyczne generowanie rekomendacji słów kluczowych.
Agent przeprowadza wieloetapową analizę trendów i identyfikuje frazy o wysokim potencjale jeszcze przed wzrostem konkurencji.
Outcome
System znacząco skrócił czas przygotowania analiz marketingowych i ograniczył potrzebę ręcznej pracy analityków.
Agent AI automatycznie wykrywał niszowe frazy oraz trendy rynkowe, które wcześniej były trudne do wychwycenia podczas standardowej analizy.
Rezultaty były mierzalne:
zamiast kilku godzin
manualnej analizy
większa skuteczność
kampanii reklamowych
System stał się centralnym workflow wspierającym analizę rynku i planowanie kampanii Google Ads.
Jak wygląda system w praktyce
Fragmenty interfejsów, workflow i środowiska operacyjnego powstałego podczas realizacji projektu. Bez marketingowych mockupów i fikcyjnych dashboardów. Po prostu realne systemy pracujące w realnych procesach.
Before vs After
Jak wyglądała zmiana po wdrożeniu
Manualny research i analiza danych
- wielogodzinna analiza kampanii,
- ręczne wyszukiwanie fraz,
- trudność wykrywania nisz rynkowych,
- ograniczona skalowalność procesu,
- duże obciążenie zespołu analitycznego.
Autonomiczny workflow AI dla Google Ads
- automatyczna analiza rynku,
- wykrywanie trendów i breakout queries,
- szybsze przygotowanie strategii,
- integracja wielu źródeł danych,
- większa skuteczność kampanii marketingowych.