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 wyszukiwania, kontaktowania się, rezerwacji, płatności i raportowania wyników. Aby pomóc marketerom projektować i uruchamiać skuteczne kampanie marketingu twórców, firma Passionfroot opracowała narzędzie AI Campaign Strategist oparte na Gemini 2.5 Flash.

Rozpoczynając kampanie z udziałem twórców, marketerzy często napotykają „problem pustej strony”: nie wiedzą, jak znaleźć odpowiednich twórców, określić typy reklam i przydzielić budżety. 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 zmniejszeniu opóźnienia.

„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 korzystania z narzędzia AI Campaign Strategist obejmuje 3 kluczowe kroki:

• 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.