Passionfroot rozwija marketing twórców około 5 razy szybciej dzięki Gemini 2.5 Flash

Marketing twórców w branżach takich jak B2B SaaS, AI i fintech jest skuteczny, ale trudny do skalowania. W odróżnieniu od marketingu efektywnościowego zarządzanie współpracą z twórcami często wymaga ręcznych procesów i bezpośredniego zarządzania relacjami.

Platforma Passionfroot, która łączy marki z twórcami z branż nowych technologii, upraszcza proces znajdowania twórców, nawiązywania z nimi kontaktu, rezerwowania ich usług, dokonywania płatności i raportowania wyników. Aby pomóc marketerom projektować i uruchamiać skuteczne kampanie marketingu twórców, firma Passionfroot opracowała narzędzie AI Campaign Strategist oparte na modelu Gemini 2.5 Flash.

Marketerzy często mają problem z rozpoczęciem kampanii z udziałem twórców: znalezieniem odpowiednich twórców, określeniem typów reklam i przydzieleniem budżetów. Firma Passionfroot opracowała narzędzie AI Campaign Strategist, aby zautomatyzować ten proces i pomóc marketerom w skalowaniu działań.

Agent AI korzysta z modeli Gemini, aby generować dostosowane kampanie marketingowe dla twórców na podstawie konkretnych odbiorców i celów wzrostu. Zawiera rekomendacje dotyczące twórców, przydziału budżetu, miejsc docelowych treści oraz szacunkowego CPM i zaangażowania.

Firma Passionfroot potrzebowała modelu, który rozumie niuanse skutecznego marketingu twórców, aby kierować strategią agenta.

Podczas tworzenia Strategist firma Passionfroot potrzebowała modelu, który zapewniałby małe opóźnienia, precyzyjne wykonywanie instrukcji i ekonomiczną wydajność. Ich przepływ pracy obejmuje wiele kolejnych promptów, które mają spełnić jedno żądanie użytkownika, dlatego szybkość jest kluczowa.

Zespół ocenił kilka zaawansowanych modeli, w tym Gemini 2.5 Pro. Po przeprowadzeniu inżynierii promptów stwierdzili, że Gemini 2.5 Flash zapewnia wyjątkowe wyniki przy znacznym skróceniu czasu oczekiwania.

„Żaden inny model nie zbliża się nawet do poziomu inteligencji i opóźnienia Gemini 2.5 Flash” – powiedział Lorenzo De Nobili, współzałożyciel i dyrektor ds. technologii w Passionfroot.

Implementacja korzysta z pakietu Vercel AI SDK i w dużej mierze opiera się na danych wyjściowych o ustrukturyzowanej formie (generateObject). Zamiast interfejsu opartego na czacie Gemini używa strukturalnych odpowiedzi, które bezpośrednio kontrolują interfejs użytkownika aplikacji.

Proces pracy stratega kampanii AI obejmuje 3 kluczowe etapy:

• Generowanie strategii: na podstawie danych wejściowych od marketera Gemini określa idealne kanały, typy miejsc docelowych i alokacje budżetu.
• Dopasowywanie twórców: generowanie z wyszukiwaniem (RAG) oparte na agentach pobiera i ocenia najbardziej odpowiednich twórców na podstawie trafności tematycznej.
• Analiza asortymentu: analizowany jest asortyment wybranych twórców, a agent AI wybiera najlepiej sprzedający się produkt na podstawie oczekiwanego ROI.

Wdrożenie Stratega kampanii AI opartego na Gemini przyniosło klientom Passionfroot wymierne korzyści w zakresie wydajności i rozwoju.

Marki korzystające ze stratega AI nawiązują współpracę około 5 razy szybciej niż te, które zarządzają współpracą ręcznie. Dzięki temu partnerzy marketingowi Passionfroot w ciągu pierwszych 3 miesięcy prowadzenia marketingu twórców na platformie potrojili swój wzrost.

„Bez AI nasza strategia kampanii po prostu nie byłaby możliwa” – zauważył De Nobili. „To niesamowite, że możemy nauczyć komputer marketingu twórców, aby mógł pełnić rolę eksperta w tej dziedzinie i udzielać użytkownikom indywidualnych porad”.

Passionfroot planuje ulepszyć narzędzie AI Campaign Strategist, przeprowadzając bardziej szczegółową analizę treści twórców, w tym ocenę sposobu zwracania się do odbiorców i stylu przekazu. Wykorzystują też dane o ROI z współpracy, aby jeszcze bardziej dopracować rekomendacje agenta. Łącząc możliwości Gemini z danymi własnymi, Passionfroot chce dostarczać zaawansowane, oparte na danych statystyki na potrzeby marketingu twórców.

Aby dowiedzieć się, jak modele Gemini mogą usprawnić Twoje przepływy pracy, zapoznaj się z naszą dokumentacją API.

Wskaźniki wydajności zostały podane przez deweloperów i nie zostały niezależnie potwierdzone przez Google.