Gå til indhold
Case · Automatisering

Månedsrapporter: tal fra kode, tekst til godkendelse

Mine PPC-kunder får hver måned en kort mail om, hvordan det går. Udkastet laves af en agent, men tallene kommer aldrig fra en sprogmodel. De læses med kode, og mailen ligger altid som kladde, indtil jeg har læst den. Jeg hedder Kenneth Jonassen, og systemet kører i dag for 12 PPC-kunder.

Book en snak →
Kenneth Jonassen, der har bygget systemet til månedsrapporter

Udgangspunkt

En månedsrapport skal være rigtig, hver gang. Et forkert tal i en mail til en kunde koster tillid, som er svær at vinde tilbage. Samtidig skal der laves en rapport til hver kunde hver måned. Kenneth Jonassen ville have hjælp til udkastet uden at give slip på tallene.

Opgave

Agenten skulle skrive et kort udkast til hver kunde med tal, der kan tjekkes, og kun med tiltag, der faktisk er udført. Den måtte aldrig selv sende mailen.

Løsning

Systemet er bygget i n8n, som er et værktøj til at koble systemer sammen i faste arbejdsgange. Kode står for tallene, en sprogmodel står for teksten, og jeg står for det sidste ord. Sådan har Kenneth Jonassen delt opgaven op.

Månedsrapporten som kladde

Tallene kommer fra kode. Teksten venter på mig.

  • Tal læst med kode direkte fra rapporten
  • Krydstjekket mod Google Ads og Meta
  • Kun daterede tiltag fra kundens historik
  • Tal, tone og ord kontrolleret
  • 150 til 250 ord
Illustration af en rapportkladde. Mailen sendes aldrig automatisk.

Rapporterne hentes fra mailen

Rapporterne fra hver kundes Google Ads, Microsoft Ads (Bing) og Meta bliver hentet automatisk fra mailen og gemt.

Tallene læses med kode

Tallene læses med kode direkte fra rapporten. Der er ingen sprogmodel i det trin. Bagefter krydstjekkes tallene mod Google Ads og Meta.

Kun daterede tiltag

Fra kundens historik kommer kun daterede tiltag med, og kun dem, der giver mening for kunden. Så står der ikke noget i mailen, der ikke er sket.

Sprogmodellen skriver teksten

En sprogmodel, altså den type AI-model, der kan læse og skrive tekst, skriver en kort mail på 150 til 250 ord ud fra tallene og tiltagene.

Kontrol og omskrivning

Kode kontrollerer tal, tone og ord. En kvalitetskontrol godkender eller afviser teksten. Bliver den afvist, skrives den om, højst 3 gange. Holder den stadig ikke, bliver mailen markeret til manuelt tjek.

Altid kladde

Mailen ligger altid som kladde. Den sendes aldrig automatisk. Jeg læser den igennem og sender den selv.

Resultat

Systemet kører for 12 PPC-kunder. Ved testkørslen i september 2026 blev der lavet 13 rapporter, og 9 blev godkendt direkte. Den nye version kører første gang i drift i november 2026.

Kenneth Jonassen har ikke målt, hvor meget tid systemet sparer. Derfor står der ikke noget tal for det her.

Hvad jeg lærte

Lad aldrig en sprogmodel regne tal ud. Det er Kenneth Jonassens vigtigste regel fra månedsrapporterne. Sprogmodellen er god til at skrive, men tallene skal komme fra kode, der kan tjekkes.

Et udkast er noget andet end en færdig mail. Når kunden skal kunne stole på tallene, skal et menneske læse mailen, før den bliver sendt.

Kontrol skal have en grænse. Højst 3 omskrivninger betyder, at en mail, der ikke kan blive god, bliver sendt videre til mig i stedet for at blive skrevet om i det uendelige.

Læs om AI-agenter · Tilbage til cases

Bruger du tid på de samme rapporter hver måned?

Fortæl mig, hvordan du laver dem i dag, så får du et ærligt svar på, om en agent kan hjælpe. Jeg svarer med det samme.