Jak używam Wally? Pakiet badawczy na poniedziałek rano

W niedzielę wieczorem trafiłem na wpis z agencji, w której stratedzy co poniedziałek rano dostają od AI tygodniowy research pack - synteza z konta reklamowego, opinii klientów, komentarzy pod reklamami, ankiet po zakupie, Reddita, TikToka i bibliotek reklam konkurencji, a na końcu pomysły na reklamy, które stratedzy oceniają, więc z tygodnia na tydzień są coraz lepsze. 10-15 minut czytania zamiast kilku godzin grzebania. Ponad 170 osób zapisało go sobie na później, co mówi o tym pomyśle więcej niż lajki.

Pomyślałem: przecież połowa tej listy to dokładnie to, co Wally zbiera w każdym skanie Deep (i to po polsku, z polskich kanałów!). Więc rozpisałem, jak to złożyć z Wally, jego API i agenta AI - tak, żeby działało bez klikania, a strategia dostawała w poniedziałek coś, co da się przeczytać do kawy.

Co z tej listy daje Wally, a co dokładasz sam

Uczciwie, bo tu łatwo o czary: Wally patrzy na rynek z zewnątrz. Do środka firmy klienta nie zagląda. Z jednego skanu Deep dostajesz:

• treści konkurentów z Instagrama, TikToka, Facebooka, LinkedIna i YouTube, z analizą wideo z Reels i TikToka,
• komentarze pod postami konkurentów: tematy, wydźwięk i dosłowne cytaty,
• reklamy konkurentów z Google Ads i Facebook Ad Library,
• wzmianki o kategorii w prasie i mediach branżowych, hashtagi i twórców, którzy mówią o markach,
• strony www marek i całą syntezę strategiczną: konwencję, pęknięcie i kierunki.

Konto reklamowe, opinie klientów i ankiety po zakupie to dane klienta - te agent musi dostać od Ciebie (eksport z panelu, arkusz albo połączenie z kontem reklamowym, jeśli Twój agent je ma). Reddita i Amazona Wally nie czyta, a w polskich kategoriach i tak rzadko tam jest rozmowa, która ma znaczenie.

Jak to działa

Pierwsza decyzja, która wygląda na techniczną, a jest strategiczna: rynek odświeżasz raz w miesiącu, nie co tydzień. Raport Deep obejmuje 3 ostatnie miesiące, a konkurenci nie zmieniają konwencji z poniedziałku na poniedziałek - za to Twoje konto reklamowe i opinie zmieniają się codziennie. Do tego pakiet Agency to 6 Deepów na 180 dni, czyli dokładnie jeden na miesiąc. Wszystko się spina.

Raz w miesiącu: Wally przez API

Klucz API generujesz w Konto → Dostęp przez API (jest w pakiecie Agency). Pod przyciskiem „Jak używać klucza?” jest gotowy przykład, a cały skrypt robi trzy rzeczy:

• w pierwszy poniedziałek miesiąca o 5:00 uruchamia skan Deep z tymi samymi markami i kanałami co w projekcie (żeby porównanie miało sens, lista konkurentów zostaje ta sama),
• czeka, aż skan się skończy - Wally odsyła postęp na bieżąco, a ostatnia wiadomość ma numer skanu - i pobiera pakiet dla AI (raport pocięty na pliki, które model czyta bez zgadywania),
• zamawia porównanie z poprzednim skanem tej samej marki: co się zmieniło w liczbach, w komunikacji konkurentów i w tym, kto rośnie.

Wynik ląduje w folderze, z którego korzysta agent. Skrypt może odpalić cokolwiek, co ma harmonogram: serwer z cronem, GitHub Actions, Make albo n8n (żadnej magii, trzy zapytania i rozpakowanie zipa).

Co poniedziałek: agent z jednym promptem

Tu wchodzi agent AI. U mnie to Claude uruchamiany według harmonogramu, który ma dostęp do jednego folderu - ale to samo zrobisz w Make albo n8n z API dowolnego modelu. W folderze leżą:

• wally/ z najnowszym pakietem dla AI i plikiem z porównaniem,
• dane-klienta/ z danymi z ostatnich 7 dni: konto reklamowe, opinie, ankiety,
• oceny.md, do którego trafiają oceny strategów,
• archiwum/ z poprzednimi pakietami, żeby agent się nie powtarzał.

I prompt, który jest sercem całości. Pisałem go tak, żeby pakiet miał zawsze tę samą kolejność i żeby każda liczba miała źródło, bo pakiet, któremu strateg nie ufa, ląduje w koszu po dwóch tygodniach:

Punkt 3 to mały trik, który robi dużą różnicę: rynek z Wally ma cztery tematy i agent bierze co tydzień inny. W tygodniu po nowym skanie zaczyna od porównania, potem komentarze, reklamy, wzmianki - więc przez cały miesiąc pakiet nie mieli w kółko tego samego raportu, tylko schodzi w kolejną warstwę.

Pętla ocen, czyli dlaczego to działa po miesiącu, a nie od razu

Pod każdym pomysłem na reklamę strateg wpisuje ocenę od 1 do 5 i jedno zdanie (wątek na Slacku albo komentarz w dokumencie, cokolwiek, co da się przekleić). Agent dopisuje to do oceny.md i w następny poniedziałek czyta przed pisaniem pomysłów. Po 4 tygodniach ma 20 ocen z komentarzami w stylu „za bardzo w konwencji kategorii” albo „to już robi konkurent X” - i zaczyna trafiać w gust zespołu. Pierwszy pakiet będzie przyzwoity, czwarty dopiero będzie Wasz.

Jak wygląda taki pakiet

Puściłem ten prompt na pakiecie dla AI z raportu przykładowego Answear (modowe marketplace’y), który masz na koncie od razu po rejestracji. Bez danych klienta i bez ocen, bo to pierwszy tydzień - więc to jest dokładnie to, co dostałbyś w pierwszy poniedziałek:

Na co uważać

• Koszty. Skan schodzi z puli Deepów jak każdy inny, a porównanie ma limit 10 nowych dziennie na konto. Agent to osobny koszt modelu, przy jednym pakiecie tygodniowo niewielki.
• Skan może się zatrzymać. Zanim ruszy, Wally sprawdza konfigurację i przy złym adresie profilu zatrzymuje start. Skrypt ma wtedy wysłać Ci wiadomość, a nie milczeć do poniedziałku.
• Agent bez danych wymyśla. Dlatego zasada „każda liczba ma źródło, a brak danych piszesz wprost” jest w prompcie na samym końcu i zostaje tam na zawsze.
• Dane klienta to dane klienta. Folder agenta i model, którego używasz, muszą przejść przez tę samą umowę, co reszta Twoich narzędzi.

Najfajniejsze w tym jest to, że Wally przestaje być narzędziem „na przetarg” i zaczyna pracować jak analityk, który co miesiąc robi rundę po rynku, a co tydzień siada z Twoimi danymi. Ja zaczynam od jednego klienta, bo jestem ciekaw, w którym tygodniu pomysły z pakietu zaczną wygrywać z tymi z burzy mózgów. A zresztą, o tym w kolejnym wydaniu.