Як мультиагентний ШІ трансформує рекламу в масштабних обсягах для брендів споживчих товарів (CPG) та ритейлерів на платформі AWS

Компанії зі сфери виробництва споживчих товарів (CPG) та роздрібної торгівлі управляють рекламними кампаніями у десятках категорій товарів і для сотень товарних позицій (SKU). Сезонні акції, Prime Day, кампанії перед початком навчального року та святкові розпродажі ще більше ускладнюють рекламні операції.

Маркетингові бюджети та розміри команд не завжди зростають тими ж темпами, що й складність кампаній. Аналітикам часто доводиться перемикатися між звітними панелями, інструментами управління кампаніями, внутрішньою документацією та історичними даними, перш ніж вони зможуть прийняти й реалізувати рішення.

Мультиагентний штучний інтелект (ШІ) пропонує новий підхід. Використовуючи Amazon Web Services (AWS), організації можуть будувати системи, у яких спеціалізовані агенти ШІ співпрацюють для аналізу даних про ефективність, пошуку рекомендацій із внутрішніх баз знань та виконання дозволених рекламних операцій.

Чому управління рекламою потребує нового підходу

Розглянемо CPG-бренд, який рекламує снеки, напої, засоби особистої гігієни та товари для дому. Його рекламний акаунт в Amazon може містити сотні активних кампаній Sponsored Products.

Якщо окупність витрат на рекламу (ROAS) кампанії знижується на 22% після того, як конкурент запускає купон, аналітику може знадобитися:

• Проаналізувати показники ефективності кампанії.
• Отримати історичні дані про ставки для конкретних ідентифікаційних номерів Amazon (ASIN).
• Знайти внутрішні рекомендації щодо оптимізації під час промо-періодів.
• Відкоригувати денний бюджет та налаштування таргетингу.
• Перевірити, чи успішно застосовано зміни.

Виконання цього робочого процесу вручну може зайняти близько 20 хвилин для однієї кампанії. Коли регулярного аналізу та оптимізації потребують десятки кампаній, операційне навантаження швидко стає значним.

Згідно з опитуванням Gartner, опублікованим у травні 2026 року, на момент проведення дослідження ШІ автоматизував 16% маркетингової роботи. Дослідження також виявило, що керівники відділів маркетингу очікують зростання частки автоматизованої ШІ роботи до 36% до 2028 року.

У міру ускладнення рекламних портфелів мультиагентний ШІ пропонує один із способів зменшити обсяг рутинної ручної роботи та допомогти маркетинговим командам ефективніше використовувати свої ресурси.

Інша модель: одна розмова, кілька фахівців

Замість того щоб послідовно працювати через кілька систем, аналітик міг би подати запит природною мовою:

"Покажи мені ефективність наших кампаній зі снеків за вихідні. Результати погіршилися після того, як конкурент запустив купон. Знайди наші рекомендації щодо захисту під час акцій і запропонуй зміни до бюджету та таргетингу."

Мультиагентна система розподіляє запит між спеціалізованими агентами. Один отримує дані про ефективність реклами, інший шукає внутрішні інструкції, а третій може підготувати або внести зміни до кампанії через доступні API відповідно до наданих йому прав та налаштованих параметрів контролю.

Amazon Bedrock може забезпечити інтелектуальну обробку та маршрутизацію запитів у цій архітектурі. Замість того щоб покладатися на одного універсального асистента, система використовує спеціалізованих агентів, координованих центральним оркестратором.

Команда Amazon Ads Solutions Architecture продемонструвала цей підхід на практичному воркшопі, присвяченому побудові мультиагентних систем на AWS.

Ознайомтеся з практичним воркшопом із мультиагентного ШІ від Amazon Ads

Архітектура: центральний оркестратор та спеціалізовані агенти

Архітектура відповідає моделі "зірка" (hub-and-spoke). Центральний агент-оркестратор отримує запит природною мовою, інтерпретує завдання та делегує його відповідним агентам-фахівцям.

• Агент управління кампаніями (Campaign Management Agent). Створює, оновлює та призупиняє кампанії та рекламні профілі через Amazon Advertising API та Amazon Ads MCP Server. Він може виконувати такі операції, як зміна бюджету, коригування таргетингу та запуск кампаній.
• Агент аналітики та звітності (Analytics and Reporting Agent). Отримує дані про покази, кліки, витрати на рекламу, ROAS та частку голосу (share-of-voice) у різних кампаніях, категоріях та звітних періодах. Він підтримує регулярні бізнес-огляди та моніторинг ефективності під час акцій.
• Агент знань (Knowledge Agent). Здійснює пошук у впорядкованій бібліотеці рекламних інструкцій та кращих практик. Наприклад, він може надати рекомендації щодо коригування ставок та перерозподілу бюджетів, коли конкуренти запроваджують промо-пропозиції.
• Агент бази даних (Database Agent). Виконує запити до історичних даних кампаній, збережених в Amazon Relational Database Service (Amazon RDS). Він підтримує аналіз сезонних трендів, порівняння рік до року та звітність за категоріями чи окремими товарами.

У цій архітектурі агенти працюють в окремих контейнерах із використанням Amazon Bedrock AgentCore. Це дозволяє компонентам масштабуватися незалежно. Протокол Agent2Agent (A2A) забезпечує виявлення агентів та взаємодію між ними на основі опублікованих описив їхніх можливостей.

Архітектуру можна розширювати додатковими фахівцями, наприклад, Агентом сезонного планування. Такий підхід дає змогу додавати нові можливості без повної переробки центрального оркестратора.

Як мультиагентний ШІ працює на практиці

Розглянемо типовий робочий процесс аналітика з реклами.

Крок 1: Аналіз ефективності кампанії

Аналітик: "Покажи мені результативність наших кампаній зі снеків та напоїв за вихідні."

Агент аналітики та звітності запитує дані із джерел рекламної звітності й повертає показники ROAS, витрат та показів із деталізацією за категоріями.

Крок 2: Отримання відповідних рекомендацій

Аналітик: "Результати кампанії зі снеків погіршилися після того, как конкурент запустив купон. Що рекомендує наша інструкція із захисту під час акцій?"

Агент знань шукає у внутрішній документації та надає відповідні вказівки щодо коригування ставок і перерозподілу бюджету під час промо-акцій конкурентів.

Крок 3: Підготовка та внесення змін до кампанії

Аналітик: "Збільши денний бюджет для кампанії зі снеків до $1 200 і змісти таргетинг у бік упаковок по 24 шт."

Агент управління кампаніями звертається до Amazon Advertising API й виконує санкціоновані операції. Потім система може підтвердити результат та відзвітувати про внесені зміни.

Цей підхід об'єднує отримання даних, пошук рекомендацій та управління кампаніями в єдиний діалоговий робочий процес. Amazon Bedrock AgentCore Memory може зберігати контекст протягом кількох кроків діалогу, позбавляючи аналітика потреби неодноразово вказувати, про яку саме кампанію йдеться.

Фактичне виконання дій залежить від конфігурації інтеграції, наявних дозволів та необхідних процедур узгодження.

Потенційні бізнес-переваги мультиагентного ШІ

Для керівників з маркетингу та осіб, які приймають рішення, головним є питання про те, як ця технологія може покращити операційні показники. Наведені нижче цифри є орієнтовними оцінками, основаними на описаному робочому процесі, а не виміряними результатами конкретного впровадження у клієнта.

1. Оптимізація більшої кількості кампаній із наявними ресурсами

У наведеному вище прикладі ручна оптимізація займає близько 20 хвилин на одну кампанію, тоді як мультиагентний робочий процес може завершити аналогічну послідовність дій менш ніж за дві хвилини. Це означає потенційне десятикратне збільшення кількості кампаній, які аналітик може обробити за той самий період.

Фактичні результати залежать від складності кампанії, якості даних, вимог до узгодження та рівня впровадженої автоматизації.

2. Більше часу для стратегічної роботи аналітиків

Якщо кожна оптимізація економить приблизно 18 хвилин, перегляд 80 кампаній у тижневому циклі може вивільнити близько 24 годин. Це більше ніж половина стандартного робочого тижня.

Заощаджений час можна спрямувати на більш цінну діяльність, включаючи тестування креативів, планування категорій, аналіз конкурентів та розробку рекламної стратегії.

3. Швидше реагування на зміни у конкурентному середовищі

Коли конкурент запускає купон або змінює рекламну стратегію, затримка з відповіддю може призвести до зростання витрат і зниження ефективності кампанії. Скорочення часу між виявленням проблеми та вжиттям заходів допомагає командам оперативніше коригувати ставки, бюджети та таргетинг.

Це особливо цінно в періоди високої активності, такі як Prime Day, кампанії перед початком навчального року та святкові розпродажі. Фактичний вплив на ROAS та дохід слід вимірювати на основі даних кампаній кожної окремої організації.

4. Управління рекламою у всьому портфелі

Мультиагентна архітектура розподіляє завдання між спеціалізованими компонентами. Це допомагає командам працювати у кількох категоріях та з сотнями SKU без потреби в послідовній ручній обробці кожної кампанії.

Швидша та більш послідовна оптимізація також може допомогти брендам утримувати свою частку голосу в конкурентних категоріях товарів.

5. Більш системне застосування кращих практик

Коли рекламні інструкції, сезонні стратегії та процедури реагування на дії конкурентів доступні через Агента знань, члени команди можуть використовувати спільну бібліотеку рекомендацій.

Це дає змогу стандартизувати робочі процеси, скоротити час адаптації нових співробітників і зменшити залежність від задокументованих лише в пам'яті знань окремих фахівців.

6. Поступове масштабування

Замість впровадження комплексної системи одразу для всіх категорій, організації можуть почати з однієї високооб'ємної категорії та двох базових агентів. У міру того як бізнес-цінність ставатиме зрозумілішою, можна залучати додаткових фахівців.

Такий інкрементний підхід дозволяє командам перевірити результати на обмеженому сценарії використання перед розширенням рішення.

Стек технологій AWS

Архітектура, описана на воркшопі, використовує такі сервіси та технології:

• Amazon Bedrock AgentCore. Забезпечує можливості для розгортання й масштабування агентів ШІ та підтримки комунікації між ними.
• Amazon Ads MCP Server та Amazon Advertising API. Надають точки інтеграції для отримання рекламних даних та виконання операцій із кампаніями у межах наданих прав.
• Протокол Agent2Agent (A2A). Підтримує виявлення агентів та взаємодію між ними через опубліковані описи їхніх можливостей.
• Amazon S3 Vectors. Забезпечує семантичний пошук у рекламних інструкціях, стратегічних документах та інших ресурсах знань. Описане рішення використовує Amazon Titan Text Embeddings V2 для створення векторних уявлень.
• Amazon Bedrock AgentCore Memory. Допомагає зберігати контекст розмови протягом кількох кроків у робочому процесі.
• Amazon RDS. Зберігає історичні дані, які використовуються для аналізу трендів кампаній та звітності.

Разом ці компоненти дозволяють об'єднати діалогову взаємодію, пошук знань, аналітику та операційне виконання в єдиний робочий процес.

З чого почати роботу з мультиагентним ШІ

Amazon Ads пропонує практичний воркшоп для вивчення того, як будувати мультиагентні рішення на AWS. Повний воркшоп займає приблизно три години, а прискорений варіант — близько однієї години.

На воркшопі представлено підхід до побудови систем, у яких спеціалізовані агенти співпрацюють для підтримки завдань з управління рекламними кампаніями.

Отримайте доступ до практичного воркшопу Amazon Ads

Висновок

У міру зростання рекламних портфелів управління кампаніями вручну стає дедалі складнішим. Мультиагентний ШІ на AWS пропонує підхід, який об'єднує аналітику, пошук рекомендацій та операції з кампаніями в єдиний робочий процес.

Для CPG- та роздрібних компаній це може допомогти зменшити обсяг рутинної роботи, стандартизувати застосування рекламних стратегій та прискорити реагування на зміни ринку. При цьому фахівці з маркетингу зберігають контроль над бізнес-рішеннями, правами доступу та процесами затвердження.

Як офіційний партнер Amazon Web Services, Softprom допомагає організаціям вивчати можливості AWS та оцінювати хмарні технології для їхніх бізнес-потреб. Вибір архітектури та сценаріїв впровадження має базуватися на вимогах бізнесу, міркуваннях безпеки та вимірюваних очікуваних результатах.