Xây dựng cỗ máy sáng tạo quảng cáo PPC tự động với n8n và AI

Chia sẻ bởi Nick Saraev

Trong kỷ nguyên số, việc tạo ra nội dung quảng cáo đa dạng và thu hút là chìa khóa để một agency marketing PPC (Pay-Per-Click) giữ vững lợi thế. Tuy nhiên, quá trình này thường tốn kém về thời gian và nhân lực. Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu bạn có thể tự động hóa phần lớn công việc này, xây dựng một "đội ngũ sáng tạo AI" có khả năng làm việc không ngừng nghỉ?

Bài viết này sẽ phân tích chi tiết một workflow n8n có tên "PPC Thievery", một hệ thống quảng cáo AI tự động hoàn chỉnh. Hệ thống này có khả năng tìm kiếm, phân tích, biến đổi và tạo ra hàng loạt các biến thể quảng cáo hình ảnh mới dựa trên những quảng cáo đã hoạt động hiệu quả trên thị trường. Với sự kết hợp của n8n, Apify, OpenAI và Google Drive, quy trình này biến ý tưởng thành hiện thực.

Bước 1: Khai Thác Dữ Liệu từ Thư Viện Quảng Cáo Facebook Bằng Apify

Nền tảng của hệ thống bắt đầu bằng việc thu thập thông tin về các quảng cáo đang hoạt động. Workflow này sử dụng Apify, một nền tảng chuyên về thu thập dữ liệu web, để thực hiện công việc này.

Cách thức hoạt động trong workflow:

1. Chạy Trình thu thập Dữ liệu (Scraper): Workflow sử dụng node HTTP Request để gọi đến API của Apify. Cụ thể, nó thực thi một "actor" có sẵn để quét Thư viện Quảng cáo của Facebook (Facebook Ad Library).
2. Thiết lập Tìm kiếm: Yêu cầu được cấu hình để tìm kiếm các quảng cáo đang "active" tại thị trường Mỹ (US) với từ khóa "agency". Nó được thiết lập để lấy về 20 kết quả trong 7 ngày gần nhất.
3. Lọc Kết quả: Không phải mọi quảng cáo đều có hình ảnh. Một node Filter được sử dụng để đảm bảo rằng chỉ những quảng cáo có chứa URL hình ảnh (original_image_url) mới được tiếp tục xử lý.
4. Giới hạn để Thử nghiệm: Để kiểm soát quá trình và chi phí khi chạy thử, một node Limit được đặt để chỉ xử lý 2 quảng cáo đầu tiên trong mỗi lần thực thi.

Bước 2: Tổ Chức Asset và Tự Động Hóa Google Drive

Sau khi có dữ liệu, việc tổ chức một cách có hệ thống là cực kỳ quan trọng. Workflow sử dụng Google Drive để tạo một cấu trúc thư mục rõ ràng cho mỗi quảng cáo được xử lý.

Quy trình tổ chức thư mục:

1. Thiết lập Ban đầu: Workflow có một phần chạy một lần để tạo một thư mục mẹ tên là "PPC Thievery" và một file Google Sheet có tên tương tự để làm cơ sở dữ liệu.
2. Tạo Cấu trúc Thư mục Động:
   • Với mỗi quảng cáo được lấy về, một node Create Asset Parent Folder sẽ tạo một thư mục mới trong Google Drive, đặt tên bằng chính ID của quảng cáo đó (ad_archive_id).
   • Bên trong thư mục này, hai thư mục con được tạo ra: "1. Source Assets" (để chứa hình ảnh gốc) và "2. Spun Assets" (để chứa các biến thể do AI tạo ra).
3. Lưu trữ Hình ảnh Gốc:
   • Workflow sử dụng node HTTP Request để tải xuống hình ảnh quảng cáo gốc từ URL đã thu thập.
   • Sau đó, hình ảnh này được tải lên thư mục "1. Source Assets" trên Google Drive.

Bước 3: Phân Tích Hình Ảnh Gốc và "Spin" Prompt với OpenAI

Đây là lúc ma thuật AI thực sự bắt đầu. Workflow sử dụng khả năng phân tích hình ảnh và sinh ngôn ngữ của OpenAI để tạo ra các ý tưởng quảng cáo mới.

Quy trình phân tích và tạo prompt:

1. Cấp quyền Truy cập cho AI: Một bước cực kỳ quan trọng là sử dụng node Google Drive2 để thay đổi quyền chia sẻ của file ảnh gốc thành "anyone" (bất kỳ ai có link). Nếu không có bước này, OpenAI sẽ không thể "nhìn thấy" và phân tích hình ảnh.
2. Phân tích Hình ảnh (OpenAI Vision):
   • Node OpenAI sử dụng model chatgpt-4o-latest để phân tích hình ảnh.
   • Nó được đưa ra một prompt rõ ràng: "What's in this image? Describe it extremely comprehensively. Leave nothing out." (Có gì trong hình ảnh này? Hãy mô tả nó một cách cực kỳ toàn diện. Đừng bỏ sót điều gì.). Kết quả là một đoạn văn bản mô tả chi tiết nội dung của quảng cáo gốc.
3. "Spin" Prompt để Tạo Biến thể:
   • Node Spin Prompts sử dụng model gpt-4.1 để thực hiện nhiệm vụ như một "trợ lý viết lại prompt".
   • Nó nhận đầu vào là mô tả hình ảnh từ bước trước và một "yêu cầu thay đổi" (changeRequest) được định sẵn trong node Set Variables. Ví dụ về một yêu cầu thay đổi: "Spin this ad so that it features a minimalistic, pastel design... Add a company name, LeftClick...".
   • AI được giao nhiệm vụ tạo ra 3 biến thể prompt mới dựa trên các quy tắc cụ thể: chỉ thay đổi font, màu sắc, phong cách, copy; giữ nguyên vị trí các yếu tố; và sử dụng tên công ty được cung cấp ("LeftClick").
   • Kết quả đầu ra là một định dạng JSON chứa một danh sách các "variants" (biến thể).
4. Tách các Biến thể: Node Split Out sẽ tách danh sách 3 biến thể này thành 3 mục riêng biệt, sẵn sàng cho bước tạo hình ảnh.

Bước 4: Tạo Biến Thể Quảng Cáo Mới Bằng AI và Ghi Nhận Kết Quả

Cuối cùng, workflow sẽ lặp qua từng prompt đã "spin" và sử dụng API của OpenAI để tạo ra các hình ảnh quảng cáo hoàn toàn mới.

Quy trình tạo và lưu trữ:

1. Vòng lặp Tạo ảnh: Node Loop Over Items bắt đầu một vòng lặp để xử lý từng biến thể prompt một.
2. Sử dụng API Chỉnh sửa Ảnh (Image Edits):
   • Điểm đặc biệt của workflow này là nó sử dụng API v1/images/edits của OpenAI chứ không phải tạo ảnh từ đầu.
   • Node Generate Image Using GPT Image 1 gửi đi hình ảnh quảng cáo gốc cùng với prompt biến thể tới API. API sẽ chỉnh sửa hình ảnh gốc dựa trên các chỉ dẫn trong prompt.
3. Lưu trữ Hình ảnh Mới:
   • Hình ảnh mới được tạo ra sẽ được chuyển đổi sang định dạng file nhị phân.
   • Sau đó, nó được tải lên thư mục "2. Spun Assets" trên Google Drive.
4. Ghi nhận vào Cơ sở dữ liệu:
   • Node Google Sheets cuối cùng sẽ thêm một hàng mới vào file "PPC Thievery".
   • Hàng này ghi lại toàn bộ thông tin: timestamp, ID quảng cáo gốc, URL hình ảnh gốc, nội dung quảng cáo, prompt biến thể đã sử dụng, và các đường link trực tiếp đến thư mục chứa asset gốc và asset đã biến đổi trên Google Drive.
5. Tạm dừng: Một node Wait 1 giây được thêm vào cuối vòng lặp để tránh các vấn đề về giới hạn tốc độ của API.

Kết Luận: Một Cỗ Máy Sáng Tạo Không Mệt Mỏi

Workflow "PPC Thievery" này không chỉ là một ý tưởng công nghệ cao cấp, mà là một giải pháp thiết thực, có khả năng biến đổi cách các agency sản xuất và quản lý nội dung quảng cáo. Bằng cách tự động hóa việc tìm kiếm, phân tích, sáng tạo và tổ chức, hệ thống này mang lại những lợi ích vượt trội:

• Tăng tốc độ sản xuất: Tạo ra hàng loạt biến thể trong vài phút thay vì vài ngày.
• Đa dạng hóa sáng tạo: Khám phá vô số phong cách và ý tưởng mà con người có thể bỏ qua.
• Tối ưu hóa liên tục: Nhanh chóng tạo ra các tài sản để thử nghiệm A/B trên quy mô lớn.
• Giải phóng nguồn lực: Cho phép đội ngũ tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược hơn thay vì các công việc lặp đi lặp lại.

Việc xây dựng hệ thống ban đầu đòi hỏi sự kiên nhẫn, nhưng lợi ích lâu dài về hiệu quả, chi phí và khả năng mở rộng là hoàn toàn xứng đáng.