Workflow Beskrivelse: Automatiseret Markedsundersøgelse & LinkedIn Annonceanalyse Agent

Dette workflow udnytter AI og et sæt specialiserede værktøjer til at automatisere processen omkring markedsundersøgelser med fokus på LinkedIn-annoncer, inklusiv konkurrentanalyse, udtræk af annoncekopier og medie- (billede)analyse. Det er designet til skalerbarhed og automatisering, hvilket gør det ideelt for marketingteams, forskere eller bureauer, der ønsker at strømline indsigtshentning og rapportering.

Oversigt & Mål

Hovedmålet med dette workflow er at gøre det muligt for en AI-agent at:

• Modtage et nøgleord, foretrukket land og datointerval fra brugeren.
• Undersøge LinkedIn-annoncer forbundet med dette nøgleord.
• Identificere de førende konkurrenter, der kører annoncer på nøgleordet.
• Analysere både tekst og medier (billeder) i annoncerne for at udtrække højt-konverterende markedsføringsmønstre.
• Præsentere resultaterne i en visuelt indbydende markdown-rapport, inklusiv tabeller og analyser for bedre læsbarhed og beslutningstagning.

Denne proces er tidskrævende og fejlbehæftet, hvis den udføres manuelt. Ved at automatisere den kan du skalere dine markedsundersøgelser, sikre opdateret analyse og hurtigt tilpasse strategier baseret på konkurrenternes aktuelle aktivitet.

Workflow-struktur

1. Brugerinput & Vedhæftninger

• Chatinput: Workflowet starter med at modtage brugerinput, inklusiv nøgleord og parametre, samt eventuelle billedevedhæftninger.
• Chat-historik: De seneste chatbeskeder lagres og bruges til at give kontekst til opfølgende spørgsmål, hvilket sikrer flydende samtaler.

2. Informationsindsamlingsværktøjer

• Google Search Tool: Giver agenten mulighed for at søge på Google efter relevant information, begrænset til 3 resultater pr. forespørgsel, på engelsk, med fokus på USA og New York, og med caching for effektivitet.
• URL Retriever: Henter og udtrækker indhold fra en liste af URL’er (inklusive LinkedIn Ad Library-URL’er), behandler websiderne og returnerer strukturerede dokumenter. Det kan inkludere overskrifter, afsnit og udvalgte metadata såsom produktoplysninger. Strategien sikrer en balanceret udtrækning fra alle kilder.
• Current Date Tool: Giver den aktuelle dato og tid i UTC, som agenten kan bruge til at sætte eller validere datointervaller for undersøgelsen.

3. Vision Tool

• Billedanalyse: Hvis en LinkedIn-annonce indeholder billeder, bruger Vision Tool AI til at udtrække information fra visuelt indhold, så agenten kan inkludere indsigter fra medier, ikke kun tekst.

4. AI-motor

• Anthropic Claude Model (Claude 3.7 Sonnet): Workflowet benytter denne avancerede sprogteknologimodel til at drive agentens ræsonnement, opsummering og rapportgenerering.

5. AI-agent Orkestrering

• AI-agent noden modtager:
  • Brugerinput og chat-historik til kontekst.
  • Claude LLM til forståelse af naturligt sprog og output.
  • Værktøjer (Google Search, URL Retriever, Vision Tool, Current Date) til at udvide sine evner.
  • Et specifikt mål: at analysere LinkedIn-annoncer, identificere konkurrenter, udtrække markedsføringsstrategier og generere en detaljeret markdown-rapport.
• Agenten udfører op til 10 iterationer eller op til 5 minutter pr. forespørgsel, med brug af caching og statusrapportering for effektivitet.

6. Output

• Chat Output: Den resulterende rapport vises for brugeren i et chat-interface, formateret som markdown med tabeller og emojis, hvor konkurrenter, links og konverteringsanalyser listes.

Dataflow-diagram

Hvorfor dette workflow er nyttigt til skalering og automatisering

• Automatiserer manuelt research: Fjerner behovet for gentagne manuelle søgninger og dataudtræk, hvilket sparer betydelig tid.
• Multi-modal analyse: Kombinerer tekst- og billedanalyse for en omfattende forståelse af konkurrenternes annoncestrategier.
• Opdateret & gentagelig: Benytter altid de nyeste annoncer og kan køres så ofte, som der er behov for, hvilket sikrer aktuelle indsigter.
• Tilpasningsbare parametre: Justér nemt nøgleord, land og datointerval for at matche forskellige markedssegmenter eller kampagner.
• Konsistent rapportering: Skaber standardiserede, visuelt indbydende markdown-rapporter med brugbare indsigter.
• Skalerbarhed: Kan køres for flere nøgleord, markeder eller perioder uden ekstra manuelt arbejde.
• Klar til integration: Designet til at indgå i større marketing intelligence- eller automatiseringsplatforme.

Eksempler på brugsscenarier

• Marketingteams: Sammenlign hurtigt konkurrenters annoncestrategier for nye kampagner.
• Bureauer: Lever regelmæssige, datadrevne LinkedIn-analyse-rapporter til kunder.
• Growth hackers: Identificer og kopier højt-konverterende annoncemønstre på nye markeder.
• Produktchefer: Overvåg, hvordan konkurrenter positionerer lignende produkter over tid.

Oversigtstabel: Hovedkomponenter

Ved at automatisere hele workflowet kan brugere opnå dybdegående, handlingsorienteret konkurrent-intelligens om annoncer med minimal indsats, hvilket muliggør hurtigere og smartere marketingbeslutninger.