hermes-ai.net

Read docs →
HermesHermes Agent Docs
← Back to case library
Case / 2100654891756589230Commerce
Case media / 1MP4 ↗

Matthew Berman

@TheMattBerman
Verified

Original post / EN

jev is INSANE. in 40 seconds it broke down 724 live ads from 37 brands. every hook. every format. offer. cta. awareness stage. landing page mismatch. used 9 cents of tokens. (will be avail in @stealads + mcp) https://t.co/II1T9hy5tg
views
635.3K
likes
5.5K
saves
7.5K
reposts
314
View original post ↗

Related posts

沐阳 @yyyole

这也太夸张了吧!学到了!! 这拿来做竞品分析,简直有如神助!! 37 个品牌、724 支广告,40 秒拆完! 跑完一轮分析,成本0.09美元!! 做竞品分析的朋友,看到这个真的很难不心动。 Jev 批量分析竞品广告,系统拆解背后的思路,从开头怎么吸引人,到最后怎么促成行动,覆盖六个维度: Hook:第一句话、第一个画面,靠什么让人停下来?Format:用了什么广告形式,怎么呈现产品和卖点? Offer:给了什么购买理由,优惠、试用,还是其他? CTA:希望用户点击、注册,还是直接下单? 认知阶段:这条广告面向谁? 落地页:广告的落地页是否正常连接? 我知道AI可以用来研究竞品,没想到能研究的这么快,这么透彻啊! 对于前期收集素材、整理套路、寻找测试方向,这已经足够了! https://t.co/vn3Ik0kBMT

Zyvex @Zyvex_0x

724 live ads. 40 seconds. 9 cents. pip install typesafe-sdk That's Jev, the new model from TypeSafe. It doesn't write a single word. It only makes decisions, and it makes them in milliseconds. The demo: 37 brands, 8,724 judgments, median 216 ms per ad. Here is what it pulled from every ad in one run: → the hook and the format → the offer and the CTA → which awareness stage it targets → where the landing page breaks the promise of the ad Under the hood you get typed answers with a probability for every option. No broken JSON, no invented fields. And here is the part that got me: On TypeSafe's own benchmark it runs 193x faster and 444x cheaper than frontier LLMs. Input is $0.042 per 1M tokens. Output is free. Early access, API key after the waitlist. SDKs for Python and JS, MIT. The ad teardown itself is coming to StealAds and MCP. Link in the comments

Can Matrix @Jomolos

724 reklam, 40 saniye, 9 sent. Kulağa reklam cümlesi gibi geliyor. Bir kısmı da öyle aslında. Matthew Berman, StealAds içinde TypeSafe’in yeni modeli JEV’i çalıştırdığı bir demo paylaştı. Videoya göre 37 markanın aktif reklamları hook, format, teklif, CTA ve reklamla açılan sayfanın uyumu gibi başlıklarda otomatik etiketleniyor. JEV, ChatGPT gibi uzun metin yazan bir model değil. Daha çok “bu reklam hangi hook’u kullanıyor?” gibi dar sorulara hızlı cevap vermek için tasarlanmış. Gayet güzel bir bakış açısı... Yüzlerce reklamı tek tek okumak yerine sınıflandırmayı modele bırakmak mantıklı. Ama videoyu doğrudan gerçek dünya performansı gibi okumamak lazım. Birincisi, JEV görüntüyü kendisi analiz etmiyor. Ekranda reklam kareleri görünse de modele büyük ihtimalle çıkarılmış metin gidiyor. Sonuç, metnin ne kadar doğru çıkarıldığına bağlı. İkincisi, “sayfaların yüzde 71’i reklam vaadiyle uyuşmuyor” sonucunun nasıl ölçüldüğü net değil. Kaç sayfa açıldı, kriter neydi, bilmiyoruz. Üçüncüsü, özellik henüz herkese açık değil. Paylaşımda StealAds’e gelecek bir özellik olarak gösteriliyor. Hız etkileyici. Ama asıl soru şu olmalı bence.. Bu etiketler gerçekten daha iyi reklam üretmeye yardım edecek mi, yoksa sadece daha dolu bir dashboard mu çıkaracak? Bunu demo değil, canlı kullanım gösterecek. Kaynaklar https://t.co/6w1egHl2b7 https://t.co/oqVCVGyzQJ https://t.co/eYifUAsYqU

Source

This independent archive preserves a public post with attribution. Text, media, account details and trademarks belong to their respective owners.