Ukratko: 29. kolovoza 2026. održao sam predavanje na PPC campu kraj Telča, na vlastitoj konferenciji češke i slovačke PPC zajednice, o tome kako naša agencija radi na AI-ju. Ovo je kratak izvještaj s campa, a ispod njega cijelo predavanje rekonstruirano na engleskom za sve koji ne govore češki. Video, sažetak svakog dijela s poveznicama na točnu minutu i engleski slajdovi.
Zadnji vikend kolovoza proveo sam u drvenoj dvorani kraj Telča, pričajući o tome kako naša agencija zapravo radi na AI-ju. U nedjelju sam se vozio kući sa zlatnim peharom na suvozačevu sjedalu. Na njemu piše Nejlepší přednáška PPC campu, najbolje predavanje campa.
Događaj se zove PPC camp, vodi ga uLab i po mom sudu je najbolji PPC događaj u Češkoj i Slovačkoj. Razlog stoji na vratima. Ulaznicu ne možeš kupiti. Unutra te glasovima pušta zajednica, pa je dvorana puna praktičara koji imaju nešto stvarno za razmijeniti, a predavanja su prava predavanja umjesto četrdeset minuta tvrtkine promocije. Ovo je bio osamnaesti camp, tri dana od 28. do 30. kolovoza 2026., oko sedamdeset ljudi i dvadeset jedno predavanje. Petak je stajao na društvenim mrežama, feedovima i podacima, subota je cijela bila o AI-ju, a nedjelja se vratila na podatke i mjerenje.
Sedam drugih predavanja vrijednih tvog poslijepodneva
Većina predavača podijelila je poslije svoje prezentacije, a uLabove bilješke s vikenda linkaju PDF-ove. Evo sedam koje bih otvorio prve, svaka u nekoliko rečenica.
Milan Cidilo (6clickz) (slajdovi) vodi kreativu na Meti kao proizvodnu liniju, gdje je koncept persona puta kut puta format. Vladaju dvije brojke, udio testiranih oglasa koji odu u skaliranje i inkrementalni doseg. Njegova ponedjeljkova rutina taggira svaki oglas prema zatvorenoj taksonomiji, skenira pet najvećih konkurenata u Ad Libraryju i ocjenjuje briefove prije nego što išta krene u produkciju.
Anna Czarnoba (Knihobot) (slajdovi) ima u feedu otprilike 1,5 milijuna rabljenih knjiga, svaka je jedinstveni fizički primjerak s vlastitim ID-em, što stalno resetira povijest konverzija Smart Biddingu. Feed je preradila oko izdanja umjesto oko primjerka, ograničila broj ponuda po djelu na četiri i validirala to na nasumičnoj podjeli 4.429 djela, mjerenoj metodom difference in differences. ROAS se pomaknuo s 1,686 na 1,819 dok je kontrolna skupina padala, a cijeli pipeline izgradila je sama.
Ľubo Kružliak (Wilsondo) (slajdovi) vodi in-house marketing za deset trgovina u šest zemalja i održao je najkonkretnije predavanje o skladištu podataka cijeli vikend, od izvještajnih kategorija i imenovanja kampanja do toga kako BigQuery raspoređuje trošak sesije sve do pojedinih proizvoda. Objavio je i brojku koju većina predavača izostavi, 250.000 do 500.000 CZK za izgradnju i 7.500 do 10.000 CZK mjesečno za održavanje.
Lukáš Hvizdoš (6clickz) (slajdovi) katalogizirao je deset media buying procesa koje je automatizirao, a uz svaki imenuje statističku metodu, API resurs iz kojeg čita i rezultat koji proizvodi. Promjene proračuna vrednuje kao event study, segmentacija Shoppinga na razini proizvoda koristi empirijskog Bayesa, a zamor kreative datira changepoint detection. Jedan slajd nabraja cijelu njegovu kutiju alata i sam po sebi funkcionira kao popis za čitanje.
Vito Nikolič (Mergado) (slajdovi) pokazao je kako izgledaju statični baneri iz feeda kad nose informaciju koja kupcu stvarno treba. Nosivost, dimenzije, uvjeti dostave i ocjene u zvjezdicama, otisnuti ravno na fotografiju proizvoda. Njegova je teza da su za takvu kreativu bez dizajnera dovoljni brand manual i razvojni alati preglednika.
Iveta Dudová (uLab) (slajdovi) objasnila je zašto se mjerenje na Shopifyju lomi, iz stolice PPC specijalista, a ne analitičara. Checkout extensibility premjestio je stranicu zahvale u pješčanik, pa uspoređuje tri puta koja su ostala otvorena i završava stablom odluke za trenutak kad se server-side tracking isplati.
Pavel Tomáš Řehák (M&M Reality) (slajdovi) testirao je Viber, Telegram i X kreativom koja je već radila na velikim platformama i mjerio sve do predaje leada prodajnoj mreži u njihovu CRM-u. Nijedan od te tri platforme nije se isplatio, a upravo pošten zapis čini prezentaciju korisnom. Telegram je dao 926 klikova, 22 otvaranja bota i nijedan lead.
Zašto ovaj video postoji
Predavanje je snimljeno, snimka će biti javna, a češka verzija ovog članka je ugrađuje. Samo, na češkom je i s češkim slajdovima, pa bi za sve ostale ostalo zaključano u jednom jeziku. Ova je rekonstrukcija prilika da ga dam i publici na engleskom, sa zvukom, mojim vlastitim glasom. Stajalo me otprilike sat vremena vlastitog vremena i otprilike dan rada nekoliko AI agenata.
Kako je nastala engleska verzija
Izvorni materijal bio je zvučni zapis češkog predavanja i originalni slajdovi. Snimka je transkribirana, pa scenu po scenu iznova napisana kao engleski scenarij, 252 kratke scene s jednom mišlju svaka, u istom tamnom vizualnom jeziku kao ostali videi ovdje. Glas mi je kloniran u ElevenLabsu i njime je scenarij izgovoren. Svaka je scena zatim izgrađena kao animirana HTML stranica i renderirana u video. Tajming svake animacije zakačen je za vremenske oznake riječi u naraciji, pa isticanje sleti točno na riječ koja ga izgovara.
Na vrhu su sjedile dvije petlje recenzije. Ja sam pogledao montažu i ostavio komentare s vremenskim kodom, a nezavisni AI recenzent prošao je svaku scenu i svaki slajd tražeći sve što se ne poklapa sa scenarijem. Cijene u videu su u eurima. Engleski slajdovi su za preuzimanje.
Radije slajdovi nego video?
Svih 67 slajdova predavanja, na engleskom, kao PDF. Ostavi e-mail i prezentacija je tvoja, ili čitaj dalje sažetak poglavlje po poglavlje.
Jedna datoteka, jedna lista. Pišem samo kad ima što za pročitati.
- Svi imaju iste pristupne podatke za račune. Razliku radi ono što tvoj AI vidi prije nego što ga išta pitaš. Kontekst pobjeđuje dosjetljivost.
- Zaštitne ograde pripadaju kodu, ne promptu. Operaciju brisanja koja ne postoji ne možeš nagovoriti da postoji.
- AI ne laže toliko o činjenicama koliko o tome što je provjerio. Zato recenzent provjerava dokaze, nikad zaključak.
- PPC je postao razvojni problem i podatkovni problem. Poznavanje struke te uvodi u sobu. Pobjeđuje doseg prema razvoju i podacima.
Predavanje ima dvije polovice. Prvo četiri stvari koje su morale postojati prije nego što je išta od ovoga proradilo, a opisujem ih kao dijelove tijela jer ih je tako najlakše zapamtiti. Zatim što ta stvar zaista radi na računima, primjenu po primjenu. Svaki naslov ispod otvara video točno na toj minuti.
Prvi dio · Anatomija
Što je moralo postojati prije nego što je išta proradilo
Ruke. Siguran pristup računima 1:48
Sva četiri dijela vise o jednoj utičnici, o našem vlastitom MCP serveru, i njegovo je pisanje bilo prvi korak. Razgovara sa svakim kanalom koji vodimo, čita i piše samo ondje gdje smije, i seže u BigQuery, Cloud Storage, naš timetracking, registar klijenata, Asanu, mail, Slack i transkripte klijentskih poziva. Budući da piše u žive račune, ograničenja sjede u kodu. Operacija brisanja ne postoji, svaki upis prvo ide nasuho, račun se provjerava prije nego što ga itko dotakne, a svaki specijalist nosi gornju granicu potrošnje. Svaka promjena ostavlja zapis s oba stanja, prije i poslije. Pristupni podaci ostaju u serveru. Model dobiva rezultat, nikad ključeve.
Oči. Kontekst koji chat nema 4:38
Svaka se marketinška platforma svaki dan učitava u jednu bazu, s unaprijed izračunatim pogledima koje najviše koristimo, pa pitanje o korisničkim upitima traje sekunde umjesto stotina poziva na API. To je ujedno i arhiv, jer povijest promjena u Google Adsu nestaje nakon trideset dana, a u našoj bazi ostaje godinama. Povrh toga sjedi naš vlastiti crawler po klijentovoj stranici, pet godina poslovnog izvještavanja koje ide do marže na pojedinoj narudžbi, PostHog za ono što posjetitelji stvarno rade i DataForSEO za konkurenciju. DataForSEO je zamijenio licencu Semrusha od otprilike šesto eura mjesečno s osamdeset do sto šezdeset za cijelu tvrtku. Kontekst je cijela igra, a dio ovih podataka nigdje nije javan.
Radionica. Ondje nastaju materijali 12:31
Statična kreativa kreće iz jedne brand datoteke po klijentu, u kojoj su manual, fontovi, logotipi, prijašnje kreative i one od konkurencije. Zatim kolega napiše jednu rečenicu o tome što kreativa treba reći. Baner nastaje u dva sloja i to je trik koji ga čini jeftinim. Model za slike generira samo pozadinu, taj skupi dio, a sve ostalo je HTML sloj povrh njega. Tako možeš promijeniti font, povećati gumb, pomaknuti logotip ili prevesti cijelu stvar bez ijedne nove generacije. Video radi jednako, s otprilike dvadeset pet modela od šest pružatelja, biranih po sceni. Dva se pravila nikad ne miču, digitalni dvojnici samo uz potpisanu privolu, a proizvod uvijek dolazi s odobrene fotografije iz feeda.
Mozak. Pamćenje i netko za svađu 14:47
Sloj orkestracije napisali smo sami umjesto da koristimo tuđu chat aplikaciju. Sesija može pokrenuti drugu sesiju, a sve je vezano uz zadatak. Kad sesija završi, destilira se u činjenice, preferencije, lekcije i odluke, koje idu u pamćenje projekta, a ne osobe. Semantičko pretraživanje ide po otprilike dvadeset pet tisuća sesija i više od deset tisuća istraživanja, pa bidding, ponude i strategija nađu isti stari komad posla. Svake noći sustav iznova pročita dan, poništi ustajale činjenice i preteži ono što se stvarno koristi. A budući da modeli haluciniraju, svaki krug posla dobiva protivnike. Čuvar je prosudba. Ograda je pravilo.
Najkorisnije što su nas protivnici naučili jest što AI zaista griješi. Ne toliko činjenice, koliko tvrdnje o vlastitom radu. Jedna je skripta izvijestila da je Google Ads dokazano učitao podatke o maržama, a jedino što je provjerila bilo je da je sat prešao pola jedan. Druga je izokrenula preračun ROAS-a i u živu kampanju bi upisala tisuću šesto posto. Treća je napisala Beč i Beograd te cijene iz jedanaest zemalja, dok je brief govorio o Austriji, Srbiji i deset tržišta. Tvrđeno nije isto što i provjereno, a taj je obrazac jedan od pet svega što čuvari nađu.
Drugi dio · Osam osnovnih primjena
Što radi svaki dan
1. Izvještaji, stotine njih 21:13
Prvo što svatko izgradi kad ovo dobije jesu izvještaji. Živi artefakt je interaktivna stranica koju AI sastavi u chatu iz unaprijed izračunatih podataka platformi i klijentovih vlastitih poslovnih podataka, a sada ih ima stotine. Jedan svako jutro preračunava modifikatore ponuda po uređaju na pedeset pet kampanja, s modifikatorom i razlogom u istom retku, mobitel dolje trideset tri posto, desktop četrdeset pet. Ista tablica jednu razinu dublje otvara kampanju u njezine četiri kreative, Google i Meta jedno uz drugo. Kad ih sortiraš po trošku prodaje, marže se jako razilaze. Jeftin promet i profitabilan promet nisu ista stvar.
2. Jedna kreativa, jedanaest jezika 22:53
Ovdje se vidi što ti ta dva sloja zapravo kupuju. Model za slike zove se jednom, za pozadinu, a jedanaest prijevoda je samo tekst u HTML sloju, pa se ništa ne generira drugi put. Trošak alata za cijeli set je četrnaest euro centi, naš vlastiti trošak oko osamdeset centi, a fakturiramo oko dva eura. Veći dobitak je što se sve zbiva u jednoj sesiji. Specijalist zatraži nove kreative. Ista sesija pogleda kako su kreative prije radile, pogleda proizvod i to koliko se dobro prodaje u poslovnom izvještaju, pa napravi kreativu i uploada je. Nitko ne otvara dizajnerski alat i nitko ne otvara upravitelja materijala.
3. Jutarnji prolazak kroz račune 23:39
Skup pravila svako jutro revidira svaki račun i prijedloge ima spremne do pola osam. Gdje pomaknuti gornje granice ponuda i ciljane povrate, koje korisničke upite isključiti, gdje dodati proračun jer se ciljevi ispunjavaju. Druga polovica samo gleda, je li Merchant Center zdrav, je li se Metin katalog osvježio, ima li proizvoda koje ništa ne cilja. Na dan prikazan u videu sedamdeset devet provjera je prošlo, pet je tražilo pažnju, a iza njih je u redu čekalo do osamdeset četiri intervencije. Odobravanje ide redak po redak, a redak koji nisi odobrio nikad se ne izvrši. Ja kvačim, komentiram, a sve to ostaje kao materijal za sljedeći krug.
4. Priprema za poziv s klijentom 25:42
Budući da svi vide sve, znaš i što je kolega radio. Prije klijentskog poziva dobiješ jednu stranicu. Što je dogovoreno, iz transkripata poziva i iz ciljeva. Koji je posao odrađen, iz Asane i dnevnika intervencija. Zatim pošten sažetak što je gotovo, što nije i što nedostaje. U praksi je to jedno pitanje, što smo na ovom projektu radili zadnjih trideset dana i što je obećano na prošlom pozivu. Dvije minute i imaš ga. Isto pitanje služi i kao primopredaja kad kolega ode na godišnji, a ti preuzmeš njegove račune.
5. Tekstovi oglasa napisani iz same stranice 26:23
Želim sitelinkove koji pristaju svakoj kategoriji, a inače ih ne mogu imati jer ne poznajem strukturu stranice. Ovdje je cijela klijentova stranica proscrapeana, s breadcrumbovima i svime, pa oglasna skupina za dječje bicikle dobiva sitelinkove koji stvarno postoje. Bicikli od šesnaest inča za najmanje, na zalihi. Od dvadeset inča za šesto i osmogodišnjake, na zalihi. Chat bez tog konteksta piše posebna ponuda, o nama, kontakt za cijeli račun. Vidimo i što konkurenti viču u aukciji, pa ako svi viču besplatna dostava, ja odgovaram negdje drugdje, na ekspertizi, jamstvu i zalihi. Zatim čuvari provjere činjenice prije nego što išta ode dalje.
6. Odbijeni proizvodi, popravljeni u jednom potezu 27:47
Merchant Center odbija proizvod jer mu fotografija nosi preklop, naljepnicu ili promotivnu traku. Popravlja to jedna rečenica. Uzmi originalnu fotografiju kao referencu, generiraj sliku bez preklopa, spremi je u Cloud Storage, javnu poveznicu stavi u dopunski feed i uvezi ga. Nikakav dizajner, nikakav developer na klijentovoj strani, a isti prolaz ide odjednom kroz cijeli feed. Popravak je dosadnija polovica. Zatim počneš dodavati, jer Google uzima još deset slika i pet lifestyle kadrova, a Meta do dvadeset, dok većina webshopova šalje jednu. Druga je slika najjeftinija zaliha na računu, vrijedna sedamdeset šest posto više prikaza i trideset dva posto više klikova.
7. Negativne ključne riječi s druge platforme 29:16
Ova primjena stoji na jednom otkriću. Google skriva velik dio korisničkih upita, Sklik ne skriva, a ljudi u oba pretražuju jednako. Dakle upite koje ne vidiš u Googleu vidiš u Skliku, i iz njih izvučeš korijene vrijedne rezanja. Četiri koraka. Skupi korisničke upite iz Google Adsa, Sklika i Binga na jedno mjesto, pa iz vidljivih izvuci korijene. Svaki korijen proširi alatom suggest u DataForSEO-u ako želiš dublje. Jedan upis onda gurne cijelu strukturu negativa u sve račune odjednom. Slijepa točka na jednoj platformi obično je vidljiva na drugoj.
8. Atributi feeda popunjeni umjesto tebe 29:57
Za Merchant Center automatski popunjavamo sedamnaest preporučenih atributa, naslov, opis, marku, šifre proizvoda, boju, materijal, uzorak, veličinu, dobnu skupinu, spol i ostalo. Klijentov feed ne mora nositi nijedan od njih, a isto obogaćivanje ide na Metu kroz dopunske feedove. Ovo je naš proizvod, a ne interni alat. Zove se Boostora, u produkciji je više od godinu i pol s dvije godine razvoja iza sebe i prodajemo ga zasebno. Znači, ovo je jedini dio slagalice koji nitko ne mora graditi. Možeš ga jednostavno imati.
Cijela prezentacija, na engleskom
Svih 67 slajdova kao PDF, uključujući one koje sažeci iznad stisnu u jedan odlomak. Ostavi e-mail i datoteka je tvoja.
Jedna datoteka, jedna lista. Pišem samo kad ima što za pročitati.
Drugi dio · Osam naprednih primjena
Težih osam
Ovo su analize koje je klijent nekad kupovao za pravi novac ili ih nikad nije ni dobio, jer si nitko nije mogao priuštiti da ih radi ručno.
1. Godišnji plan 30:54
Klijent traži iznos prihoda uz zadanu profitabilnost, za godinu dana. Ispod toga radi Greykite, LinkedInov open-source model za prognoze, nad našim poslovnim izvještajem, uz ručnu korekciju na malim i novim tržištima gdje su podaci tanki. Izlazi plan po tržištu i po kanalu. Na jednoj stvarnoj skupini od devet tržišta prognozira gotovo četrdeset posto rasta. Simulator ponuda iz Google Ads API-ja zatim taj rast naplati, dvadeset devet do četrdeset devet centi medija za svaki sljedeći euro prihoda. Isti podaci mjere retenciju kao broj narudžbi po novom kupcu unutar tristo šezdeset dana. Retencija je iznos koji možeš staviti u plan. Podigni svako tržište ispod baze na njezinu razinu i to vrijedi i do 1,29 milijuna eura godišnje, bez ijednog eura više u medijima.
2. Analiza praznina 33:44
Dva se smjera susreću na sredini. Prema van, crawler drži svaku stranicu koju klijent ima, a poslovni izvještaj zna kako svaka konvertira, pa izvlačimo stranice koje dobro prodaju, a uopće se ne oglašavaju. Prema unutra, uzmemo sto ili dvjesto ključnih riječi koje su za ovog klijenta jezgra i nađemo pet najbližih organskih konkurenata. Zatim povučemo svaku odredišnu stranicu s kojom se rangiraju i ključne riječi iza nje. Spoji to dvoje i razlika ispadne sama, odredišne stranice koje nedostaju posložene po potražnji, komercijalne praznine, teme za sadržaj. Ovo je nekad bila analiza koju je klijent morao kupiti, po tisuću eura naviše. Sada je to dva sata strojnog vremena dok ti ideš na ručak i dvadeset minuta provjere. Duga verzija je u zasebnom članku.
3. Izvozna analiza 34:47
Svaki webshop ima Merchant feed, a feed ima atribut product_type, pa ga deduplicaraš i imaš prave kategorije trgovine. One postaju početne ključne riječi, prevedene na desetak jezika zemalja kandidata, a svaka ide u istraživanje ključnih riječi za svoju zemlju. Vrati se deset do dvadeset tisuća prijedloga, AI izbaci otprilike polovicu, a ostaje tablica u kojoj svaka ključna riječ nosi svoju kategoriju, zemlju, potražnju u pretraživanju i cijenu klika. Devet pondera onda rangira tržišta. Jedna je zemlja ispala osam posto ispod tržišta uz predviđeni povrat šest cijelih jedan, druga petnaest posto iznad uz jedan cijeli jedan. Uz povrat od jedan u zemlju se ne ulazi. Cijela metoda je opisana ovdje.
4. Sve što znamo o jednom proizvodu 36:20
Uzmi jednu stavku, grebalicu za mačke, sto pedeset centimetara, devedeset osam eura. Znamo da joj je marža trideset jedan posto i da se prodaje četrdeset sedam komada mjesečno. Znamo da joj je trošak prodaje devet cijelih sedam posto u Shoppingu i jedanaest cijelih dva u Metinim kataloškim kampanjama. Sve to visi o identifikatoru stavke iz feeda. Zdesna sjedi tržište, gdje je ovaj proizvod sedamnaesti od dvadeset tri trgovine po cijeni, s ljestvicom konkurenata od šezdeset devet do sto deset eura. Prilagođene oznake zatim slažu proizvode u pojaseve, da dobri dobiju vlastite kampanje. Brojka koja klijentu treba je marža minus trošak prodaje, nikad sam trošak prodaje.
5. Rad na konverziji iz PostHoga 37:29
Ovo sam vrtio na tri ili četiri klijenta i kod svakoga je završilo stopom konverzije koja je osjetno porasla. Prvi je sloj ponašanje kroz PostHog API, dubina scrollanja, klikovi, mrtvi klikovi i pogreške, po tipu uređaja. To su teški podaci, jer sto tisuća sesija dnevno je četrdeset gigabajta, pa ih ne držimo godinu dana. Drugi je sloj istraživanje konverzija plus klijentova vlastita analitika, a zajedno predlažu male promjene. Ova stranica ima problem na mobitelu, ljudi nikad ne scrollaju tako daleko, taj gumb ne radi ništa. Sat vremena tog posla sletio je vrlo blizu plaćenom auditu jednog od najboljih UX ljudi koje znam, koji je stajao šest tisuća eura.
6. Web kao repozitorij 38:17
Na nekoliko projekata prestali smo raditi uobičajenu WordPress stranicu. Stranica je repozitorij, statična, izgrađena u Astru, a cijelu stvar gradi AI. Za klijente iz usluga i softvera to znači stotine struktura odredišnih stranica uperenih u konkretne upite, s ozbiljnim testovima među njima. Dvije stvari dolaze besplatno. Nema javnog CMS admina, dakle manja površina za napad i manje održavanja, a stranica je brza. Ovaj je blog dokaz, šest ili sedam sati dizajna i razvoja, a pišem ga na četrnaest jezika. Svaka je promjena verzionirana, pa se sve može vratiti u nekoliko minuta.
7. Videi proizvoda za feed 39:37
Metine kataloške kampanje uzimaju video i Google ga uzima, a gotovo nitko ga nema u feedu. Radimo ih iz fotografije koja je već ondje, deset do petnaest sekundi proizvoda iz nekoliko kutova s par rezova, po jedan do dva dolara po videu. Sve povrh toga je preklop, prednosti, recenzije, cijena, završni kadar, renderiran kao HTML točno kao i baneri. Zatim video ide u dopunski feed kao atribut proizvoda. Budući da je cijena samo sloj, noćni posao nađe gdje se cijena ili dostupnost pomaknula i regenerira samo preklop. Skupo jednom, jeftino svake noći.
8. Feedovi stranica koje klijent nikad ne mora slati 40:39
Naše parametarsko DSA ciljanje treba feed stranica, a ako ga tražiš od klijenta, čekat ćeš dugo. Često ne dođe nikad. Mi ne moramo tražiti. Crawler je već klasificirao svaku stranicu kao proizvod, kategoriju, parametarsku ili nekomercijalnu, pa feedovi idu kroz Cloud Storage u DSA i Performance Max kampanje u Google Adsu. A budući da crawler broji proizvode na svakoj stranici, ciljanje se prebacuje samo. Kategorija koja se ispraznila ispada iz feeda, ona koja se puni vraća se natrag. U istom crawlu ima bonus. Stranica proizvoda kaže jednu cijenu, a Merchant Center drugu, i mi vidimo taj nesklad prije nego što ga Google pretvori u odbijanje.
Što je osam mjeseci stajalo i što je proizvelo
- Sustavi u produkciji, koristi ih oko 20 ljudi 7
- Redaka koda u živim sustavima, s testovima 810.000
- Računajući i prethodnika kojeg smo ove godine zamijenili 1,3 mil.
- Sam orkestrator, procijenjen na stari način 2–3 godine
- Cijeli ekosustav, procijenjen na stari način 2 developera × 5 godina
PPC više nije PPC problem 41:44
Nekih osamdeset posto našeg vremena nekad je bila rutina. Izvozi, klikanje, ručno postavljanje, prolazak kroz upite, provjera oglasa. To završava. Hoće li završiti sada ili za godinu dana zapravo nije važno, jer se ovo još dugo neće raditi rukom. A posla nije nestalo. Ima ga više nego prije. Samo je to napokon posao koji nikad nije bio moguć.
Evo zašto se to dogodilo, i to je ekonomski argument, ne tehnički. Automatizacija se nekad morala isplatiti volumenom, što je značilo da ima smisla za tvrtku s pet tisuća računa i dvadeset developera. Alat za ključne riječi na Google Ads API-ju, protiv kojeg pišem dvanaest godina, bio je tri ili četiri mjeseca posla do produkcijske kvalitete za vlastitu upotrebu. Danas isti taj alat traje tri dana, nova automatizacija tjedan, a vrti se paralelno s pet drugih stvari. Jedan senior s dobrim alatima danas je dovoljan.
Znači, struka je ulaznica, a prednost je doseg prema razvoju i podacima. PPC i dalje moraš razumjeti. Samo uz to trebaš i maštu, podatke, orkestraciju i kontrolu. Ostalo radi lopata.
Kreni od onoga što tvoj AI vidi
Svi imaju iste pristupne podatke za račune, pa razlika ne živi u pristupu. Odaberi onaj jedan skup podataka koji tvoj tim stalno dohvaća ručno, učitaj ga negdje gdje ga model može upitati u sekundama i gledaj koliko se tvojih otvorenih pitanja pretvori u jednu rečenicu. Kod nas je to bilo dnevno učitavanje podataka s platformi i promijenilo je svaki razgovor poslije njega.
Ograde upiši u kod prije nego što daš pravo pisanja
Promptovi su molbe. Kod je pravilo. Prije nego što išta tvoje počne pisati u živi račun, odluči što jednostavno ne smije postojati, što mora prvo ići nasuho i koja gornja granica potrošnje pripada kojoj osobi. Zatim neka se odobrava redak po redak, da se nepregledani redak nikad ne izvrši.
Ponovno izračunaj analizu koju si odložio prije tri godine
Uzmi onaj jedan proizvod usluge koji si prestao nuditi jer nitko ne bi platio sate. Analizu praznina, izvoznu studiju, ekonomiku na razini proizvoda. Izračunaj je iznova naspram stroja koji je odradi preko noći i čovjeka koji je provjeri dvadeset minuta. O toj arbitraži govori cijelo ovo predavanje, a prozor je otvoren sada.
Još četiri primjene nisu stale u predavanje. Shopping izvještaj koji ti Google neće dati, s korisničkim upitima na razini pojedinog proizvoda, već je opisan. Marža unutar konverzija, izvedeni feedovi i kodovi za popust čitani u pozadini su na putu.
Ponesi cijelu prezentaciju sa sobom
Svih 67 slajdova predavanja s PPC campa 2026, na engleskom, kao PDF. Ostavi e-mail i datoteka je tvoja.
Jedna datoteka, jedna lista. Pišem samo kad ima što za pročitati.
Česta pitanja
Zašto MCP server, a ne obični pozivi na API-je platformi?
API se piše za program koji unaprijed zna što hoće. Model odlučuje u hodu, pa staviti ga izravno na API znači pustiti ga da piše i izvršava kod na živom klijentskom računu. Naš mu server umjesto toga pruža gotove recepte koji nose obavezna polja i ograničenja i izgledaju jednako na svakoj platformi.
Što sprječava AI da razvali račun?
Pravila žive u kodu, jer je prompt samo molba. Operacija brisanja ne postoji, svaki upis prvo ide nasuho, račun se provjerava prije nego što ga itko dotakne, a svaki specijalist nosi gornju granicu potrošnje. Uz to se svaki prijedlog odobrava redak po redak, a redak koji nitko nije odobrio nikad se ne izvrši.
Koji klijentski podaci ulaze u modele?
Nikakvo ime, e-mail, adresa ni broj telefona. Kupac je interni ID koji se ne može povezati s osobom. Ulazi ekonomika narudžbe te ponašanje kohorti i segmenata, na timskim planovima s potpisanim ugovorom o obradi podataka.
Koliko je trebalo da se ovo izgradi?
Osam mjeseci punom brzinom, od siječnja do pozornice u kolovozu. Sedam sustava u produkciji, oko 810.000 redaka koda u živim sustavima, koristi ih dvadesetak ljudi. Bez AI-ja bih sam orkestrator procijenio na dvije do tri godine razvoja.
Je li ovaj video izvorna snimka predavanja?
Nije. Predavanje je održano na češkom, a ovo je engleska rekonstrukcija, izgovorena klonom mog glasa i ponovno animirana scenu po scenu. Izvorna češka snimka izlazi na uLabovu YouTube kanalu.
