ИИ-агент для маркетинга: как проверить результаты кампаний
Собери в n8n агента с калькулятором для разбора маркетинговых кампаний. Учебные данные, правильные знаменатели и проверка рекомендаций.
ИИ-агент для маркетинга полезен, когда помогает разобрать данные и сформулировать следующий проверяемый шаг. Начать можно с узкого сценария: сравнить три кампании, посчитать стоимость заявки и спросить о недостающих данных. Агенту не нужен доступ к изменению рекламного бюджета, чтобы подготовить такой обзор.
Соберём учебный вариант в n8n: сообщение с таблицей поступает в AI Agent, модель вызывает Calculator для арифметики и возвращает разбор. Итог предназначен для обсуждения с маркетологом. Это отдельная задача от генерации рекламных сообщений и создания контент-плана.
1. Зафиксируй, что именно считаем
Возьми вымышленные данные за одну завершённую неделю. Во всех строках рубли, одинаковое окно учёта и одно определение квалифицированной заявки: контакт, который прошёл ручную проверку команды.
| Кампания | Расход, ₽ | Заявки | Квалифицированные заявки |
|---|---|---|---|
| A | 12000 | 40 | 8 |
| B | 9000 | 18 | 9 |
| C | 3000 | 0 | 0 |
CPL — расход, делённый на число заявок. Стоимость квалифицированной заявки — расход, делённый на число квалифицированных заявок. Это не стоимость покупателя: оплат в таблице нет. При нулевом знаменателе показатель не вычисляется; записывать ноль рублей неправильно.
Для реального отчёта добавь источник, период и дату выгрузки. Если одна платформа считает конверсию по клику, а другая по показу, их цифры нельзя автоматически складывать как одинаковые события. Сначала согласуй определения с владельцем аналитики.
2. Собери минимальную схему в n8n
Создай новый workflow и добавь Chat Trigger, затем AI Agent. К порту Chat Model подключи модель с поддержкой вызова инструментов и настроенными credentials. К порту Tool подключи Calculator. Оставь workflow неопубликованным и используй тестовый чат редактора.
AI Agent в n8n требует хотя бы один инструмент. Calculator выполняет вычисления. Для этого упражнения не нужны рекламные кабинеты, CRM, почта и память между разговорами.
В настройке пользовательского запроса AI Agent выбери получение сообщения от подключённого Chat Trigger. В System Message добавь правила ниже. Названия параметров и вариант подключения описаны в руководстве Tools Agent.
Ты готовишь обзор маркетинговых кампаний для команды продукта.
Работай только с данными текущего сообщения.
Для каждого расчёта используй Calculator и укажи формулу.
При нулевом знаменателе пиши «не вычисляется».
Пустое значение не превращай в ноль.
Не называй заявку продажей, не вычисляй выручку и ROAS без данных.
Разделяй: проверенные числа, гипотезы, вопросы к владельцу данных.
Рекомендации по бюджету оформляй как вопросы для обсуждения.
Никаких действий с рекламными кабинетами и внешних отправок.3. Отправь таблицу и конкретный вопрос
Вставь данные из первого шага в тестовый чат вместе с заданием:
Сравни кампании A, B и C за одну неделю.
Посчитай CPL, стоимость квалифицированной заявки и долю
квалифицированных заявок среди всех заявок по каждой кампании.
Затем посчитай общие показатели из сумм исходных величин.
Покажи расчёты, три наблюдения и три вопроса перед изменением бюджета.
О продажах, марже и задержке квалификации данных нет.Открой выполнение workflow и посмотри, вызывался ли Calculator. Уверенный ответ модели без вычислений не соответствует нашему условию проверки. При ошибке credentials исправь подключение модели; при ошибке инструмента проверь его связь с AI Agent.
4. Сверь результат с контрольной таблицей
| Кампания | CPL | Стоимость квалифицированной заявки | Доля квалифицированных |
|---|---|---|---|
| A | 300 ₽ | 1500 ₽ | 20% |
| B | 500 ₽ | 1000 ₽ | 50% |
| C | Не вычисляется | Не вычисляется | Не вычисляется |
| Всего | 413,79 ₽ | 1411,76 ₽ | 29,31% |
Общий CPL получается из 24000 / 58, а стоимость квалифицированной заявки — из 24000 / 17. Среднее между CPL кампаний A и B даст другой результат и потеряет расход кампании C. Поэтому общий показатель считается заново из сумм, а не усредняется по строкам.
В этих учебных данных у A дешевле обычная заявка, у B — квалифицированная. Этого недостаточно для вывода о прибыли или автоматического переноса бюджета. Нужны хотя бы сведения о продажах, сопоставимости аудиторий и завершённости квалификации.
5. Проверь пропуски и качество рекомендаций
Повтори задание, заменив число квалифицированных заявок у B на «данных пока нет». Агент должен оставить её стоимость квалифицированной заявки и общий показатель недоступными. CPL при этом можно рассчитать: расход и обычные заявки известны. Так проверяется, понимает ли процесс разницу между пропуском и нулём.
Моя рекомендация: первым результатом пилота считать правильно замеченные ограничения. Полезный агент спросит, дозрели ли заявки, одинаково ли размечены кампании и сколько из них превратилось в покупки. Общий совет «увеличьте бюджет лучшего канала» без этих вопросов мало помогает продакту.
Сохрани исходную таблицу и ответ, прежде чем подключать регулярную выгрузку. Следующий этап — небольшой набор проверок агента на нулях, пропусках и несопоставимых периодах. Сборку рабочих процессов разбираем на курсе по ИИ-агентам.
Документация сверена 22 октября 2026 года. Контрольные расчёты проверены отдельно; реальный запуск workflow и модели при подготовке статьи не выполнялся. Данные полностью учебные.
Собери своего ИИ-агента и проверь результат
«AI Agents: от vibe coding к AI-команде»: desktop agents, MCP, skills, evals и harness. Отдельные воркшопы — от подключения инструментов до контроля качества.
7 практических воркшопов · записи · вопросы автору в чате
Посмотреть программу курса ↗