خوان بابلو تيخيلا، الرئيس التنفيذي ومؤسس Metricool – سلسلة المقابلات

خوان بابلو تيخيلا، الرئيس التنفيذي ومؤسس Metricool، هو مهندس برمجيات ومؤسس تقني قاد الشركة منذ عام 2014، مما ساهم في تطويرها إلى منصة شاملة لادارة ومتابعة المحتوى الرقمي. قبل إطلاق Metricool، قضى ما يقرب من تسع سنوات في Optimyth Software، حيث شملت مسؤولياته إدارة المنتج، وتطوير التطبيقات، وتصميم واجهة المستخدم، والبيع قبل البيع، ودعم العملاء، والتسويق عبر الإنترنت لمنصة تحليلات برمجيات Kiuwan. في وقت مبكر من مسيرته المهنية، شغل تيخيلا مناصب في هندسة البرمجيات في Swissrisk، Indra، EADS-CASA و FEDETEC، حيث عمل على الجافا، سي ++، الأنظمة المدمجة، وتكنولوجيا الاتصالات، وتطوير النواة اللينكس.

Metricool هي منصة إدارة وسائل التواصل الاجتماعي مقرها مدريد، تتيح للمبدعين والعلامات التجارية والوكالات تخطيط المحتوى، ونشر المنشورات، وإدارة المحادثات، وتحليل الأداء، ومتابعة المنافسين، وتوليد التقارير من مساحة عمل مركزية. تدعم المنصة الشبكات الاجتماعية الرئيسية وقنوات الإعلان، بما في ذلك Instagram، Facebook، TikTok، LinkedIn، YouTube، X، Bluesky، Pinterest، Google و Meta Ads، بالإضافة إلى تقديم أدوات إنشاء المحتوى وتحسينها بمساعدة الذكاء الاصطناعي. وتفيد Metricool بأنها تخدم أكثر من مليوني مستخدم، بما في ذلك منظمات مثل Forbes، Adidas، Volvo، H&M و Warner Music (WMG ) Group.

بدأت مسيرتك المهنية في هندسة البرمجيات، والأنظمة المدمجة، وضمان جودة التطبيقات، وتطوير المنتج. كيف شكلت تلك الخبرات نهجك عند تأسيس Metricool، وما هو الحاجة غير الملباة التي أقنعتك بأن محترفي وسائل التواصل الاجتماعي يحتاجون إلى نوع جديد من منصات التحليل؟

بصراحة، بدأت Metricool بأحجام أقل مما يعتقد الناس. بنيتها زوجتي لورا وأنا في عام 2015 كمشروع جانبي، فوق وظائفنا العادية. كانت المدونات هي الأهم على الإنترنت في ذلك الوقت، ولاحظنا أنهم لم يكن لديهم وسيلة لائقة لمشاهدة أرقامهم في مكان واحد – كل شيء كان متفرقًا عبر أدوات خمس مختلفة، ولا واحدة منها مصممة لأشخاص غير تقنيين. لقد أدركت أن الخبرة التي اكتسبتها في الأنظمة المدمجة وضمان الجودة قد أصبحت عادة بالنسبة لي. لا تثق بشيء لم تقيسه بنفسك. لذلك بنينا الإصدار البسيط الذي تمنيناه لو كان موجودًا.

ما أ_validate الفكرة في الواقع لم يكن المدونين – بل كان محترفي وسائل التواصل الاجتماعي الذين بدأوا في التسجيل بعد ذلك. أرادوا تقارير العملاء التي تبدو محترفة، وهذه هي الجزء الذي كان مهمًا لمشروع جانبي – كانوا على استعداد لدفع المال. لم يكن المدونون كذلك في الغالب. هذا هو اللحظة التي أدركت فيها أننا لا نبني أداة هواية، بل نبني لمهنة غير مelayed. استمرينا في وظائفنا حتى أصبح من غير الممكن إدارتها، وبدأنا في التوظيف بشكل جيد في يناير 2017. كل شيء منذ ذلك الحين كان مجرد امتداد لتلك الفكرة الأولى: إزالة الضوضاء، والحفاظ على الشفافية التحليلية، وبناء شيء من أجل الشخص الذي يقوم بالعمل، وليس الشخص الذي يشتري البرمجيات من أجل أشخاص آخرين.

تطورت Metricool من منتج تحليلات محدد إلى منصة إدارة وسائل التواصل الاجتماعي تستخدمها أكثر من أربعة ملايين محترف، وكالة، ومبدع، وعلامة تجارية. ما هي أكثر القرارات المنتجة التي أدت إلى هذا النمو، وهل كان هناك لحظات حيث كنت مضطرًا لإعادة التفكير في رؤية الشركة الأصلية؟

كانت هناك بعض القرارات التي كانت أكثر أهمية من الباقي. التزامنا بالتحليلات بينما كان الجميع الآخر – Hootsuite، Buffer – يركز على الجدولة كان الأول، وهو ما يزال يميزنا اليوم. الثانية كانت رفض أن نكون “أداة أمريكية” تعامل اللغة الإسبانية واللغات الأخرى كأمر ثانوي؛ هذا أعطانا حافة حقيقية في أوروبا وأمريكا اللاتينية في وقت مبكر. الثالثة، والأكثر حداثة، كانت قرارنا بعدم السماح للإعلانات الاجتماعية بالعيش في أداة منفصلة عن المحتوى العضوي، لأن لا مدير وسائل تواصل اجتماعي يفكر فيها بشكل منفصل.

هل تغيرت الرؤية؟ دائمًا، ولا أعتقد أن هذا شيء سيئ. لم نبدأ ببناء أداة للاجencies، بل بنينا لأفراد محترفين ومدونين. Ajencies ظهرت بمفردها، أخبرونا بما يحتاجونه (تقارير باللون الأبيض، لوحات تحكم متعددة العملاء، مقاعد الفريق)، وسمعنا وأخذنا إجراءات. نفس الشيء مع العلامات التجارية فيما بعد. لو كنت أحتفظ بالرؤية “الأصلية” لMetricool كثيرًا، لكنا بنينا منتجًا أصغر بكثير لمجموعة صغيرة. كان الخطة ليست مقدسة. المستخدمون وضعوا في الغالب خطة الطريق لنا.

وجد بحث Metricool أن 96% من محترفي وسائل التواصل الاجتماعي يستخدمون الذكاء الاصطناعي، ولكن 36% منهم لا يعرفون أو يقيسون ما إذا كان المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي يؤدي بشكل أفضل. لماذا انتقلت تبني الذكاء الاصطناعي بسرعة أكبر من قدرة المنظمات على تقييم تأثيره التجاري الفعلي؟

لأن استخدام الذكاء الاصطناعي سهل، ومقارنته بشكل صحيح هو عمل. يمكنك فتح أداة، والحصول على عنوان، ونشره – لا توجد احتكاكات على الإطلاق. ومعرفة ما إذا كان ذلك العنوان فعل شيئًا لك يعني إعداد مقارنة، والصبر، ومقاومة الرغبة في إعلان الانتصار بعد منشور جيد واحد. لم يبني معظم الفرق هذه الانضباط بعد.

ذلك 36% لا يقلقني بالطريقة التي قد يبدو عليها. ليس لأن الناس غير محترفين. إنها لأن المقارنة دائمًا تأتي بعد التبني – حدث ذلك مع الإعلانات المدفوعة، وحدث مع تسويق المؤثرين، وحدث مرة أخرى هنا. أدوات استخدام الذكاء الاصطناعي تحسنت بسرعة. العادات لتقديرها لم تصل بعد.

يسمح الذكاء الاصطناعي العياني للعلامات التجارية بإنتاج المزيد من المحتوى بتكلفة أقل، ولكن يمكن أن يؤدي النطاق أو الحجم المتزايد للنشر إلى شعور كاذب بالنجاح. ما هي المعايير التي يجب أن يركز عليها الفرق لتحديد ما إذا كان المحتوى المدعوم بالذكاء الاصطناعي يngthen الثقة، وصحة العلامة التجارية، والعلاقات مع العملاء؟

الوصول هو المقياس الذي يُفضل الذكاء الاصطناعي في تضخيمه، ويسيء في تفسيره. إذا كنت تراقب فقط ذلك الرقم، سوف تشعر بالرضا لعدة أشهر حتى لا تفعل. ما سأراقبه هو الناس الذين يحفظون أو يشاركون المحتوى، وليس فقط التمرير عبره – هذا هو الفرق بين “رأيته” و “كان هذا يستحق الحفظ”. هل التعليقات هي محادثة حقيقية، أو مجرد ضوضاء إضافية تحت المزيد من المنشورات؟ وهذا الذي يتم تجاوزه باستمرار، هل لا يزال العلامة التجارية يبدو وكأنه شخص واحد بعد ثلاثمائة منشور مدعوم بالذكاء الاصطناعي، أو بدأ الصوت في الانجراف منشورًا تلو الآخر دون أن يلاحظ أحد ذلك؟

ذلك الأخير هو الخبيء. الثقة لا تنهار دفعة واحدة – تتفكك بهدوء، وبحلول الوقت الذي تظهر فيه الإيرادات أو المبيعات، كنت تفقدها لعدة أشهر.

وجدت Metricool أن 66% من المستجيبين ي涉ون الذكاء الاصطناعي في نصف محتوىهم على الأقل، في حين يعتقد ستة من كل عشرة أشخاص أن المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي يطابق أو يفوق العمل الذي أنشأه الإنسان. كيف يجب على العلامات التجارية تصميم التجارب التي تقارن بشكل عادل بين المحتوى المدعوم بالذكاء الاصطناعي والمحتوى الذي أنشأه الإنسان دون الخلط بين الارتباط والخوارزميات والجودة؟

احتفظ بكل شيء ثابتًا باستثناء الشيء الذي تختبره – نفس الوثيقة، نفس المنصة، نفس اليوم والوقت، نفس الشخص الذي يقوم بالتحرير النهائي – وتبدل فقط من كتب المسودة الأولى. هذا كل شيء. معظم المقارنات “الذكاء الاصطناعي مقابل الإنسان” المتداولة لا تفعل ذلك. إنهم يقارنون منشور الذكاء الاصطناعي من يوم الثلاثاء مع منشور بشري من ثلاثة أشهر سابقة على موضوع مختلف تمامًا، ثم يصلون إلى استنتاج.

اجريه في أزواج، اجريه لأسابيع، وليس منشور واحد – أداء منشور واحد هو في الغالب حظ و مزاج الخوارزمية ذلك اليوم، و تحتاج إلى حجم كافٍ لرؤية ما وراء ذلك. وكُن صادقًا عما يعني “يتوافق مع العمل البشري”. إذا كان المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي يحصل على انطباعات مماثلة ولكن جودة تعليقات أسوأ أو تقليلات أقل، فهذا ليس تعادلًا، بل إنذار.

أين يضيف التأتمات حاليًا أكبر قيمة لفريق وسائل التواصل الاجتماعي، وأي مسؤوليات، مثل إنشاء صوت العلامة التجارية، وإدارة المجتمعات، أو الاستجابة في أوقات الأزمات، يجب أن تبقى تحت سيطرة الإنسان بشكل قوي؟

الأمور المملة، والكبيرة الحجم – الجدولة، والمسودات الأولى، وتحجيم الفيديو لست منصات، وسحب تقرير شهرية – هذا هو المكان الذي يمنح التأتمات الوقت الحر مرة أخرى للفريق. لا ينبغي لأي شخص أن يقوم بذلك يدويا في عام 2026.

الخط الفاصل بالنسبة لي هو الحكم. الصوت، والمجتمع، والأزمات – كلها تحتاج إلى إنسان. ليس لأن الذكاء الاصطناعي لا يستطيع صياغة شيء معقول، غالبًا ما يمكنه ذلك، ولكن لأن تكلفة نبرة خاطئة في لحظة حساسة هي عامة وفورية، وسمعة العلامة التجارية ليست شيئًا يمكنك اختبار أ و ب. سأعود إلى شيء قلت من قبل: أن تكون نصف حاضر أو حاضر سيئًا على وسائل التواصل الاجتماعي مثل وجود نافذة متجر مكسورة. صياغة الذكاء الاصطناعي لاستجابة للأزمة من أجل إنسان لمراجعتها في ثلاثين ثانية، رائع. صياغة الذكاء الاصطناعي ونشرها بنفسه، أبدًا.

يسمح Metricool Studio للمستخدمين بالتقرير، ومقارنة الأداء، وتحليل المنافسين، وتحديد أنماط النشر من خلال التحفيزات اللغوية الطبيعية. كيف سيتغير دور مدير وسائل التواصل الاجتماعي والتحليلات التسويقية يومًا بعد يوم مع تحول الذكاء الاصطناعي من توليد المحتوى إلى تفسير الأداء؟

يدفع ذلك الوظيفة إلى الأعلى. جزء كبير من أسبوع مدير وسائل التواصل الاجتماعي لا يزال يذهب إلى سحب الأرقام إلى شريحة وكتابة الجملة التي تفسر ما حدث. إذا كنت تستطيع أن تسأل “لماذا انخفض التفاعل الأسبوع الماضي” وتنال إجابة حقيقية في ثوان، فإن ذلك الجزء من الأسبوع يختفي بشكل أساسي.

ما تبقى هو الجزء القيم الحقيقي: تحديد ماذا تفعل مع الإجابة. أي تنسيق لتضاعف، وكيف تشرح ذلك لعملاء لا يهتمون بالآليات، متى يقول لك البيانات شيئًا يخالف ما تقوله غريزتك. لا أعتقد أن الوظيفة تقلص، بل تنقسم الناس إلى مجموعتين سريعًا: الذين كانوا يقومون بتحليل حقيقي، وذين كانوا يقومون في الغالب بمدخلات البيانات مع خطوات إضافية. فقط المجموعة الأولى تنمو من هنا.

تبنت Metricool بروتوكول سياق النموذج، مما يسمح لمساعدي الذكاء الاصطناعي، ومنصات التأتمات، والوكلاء المخصصين بالتفاعل مع بيانات وسائل التواصل الاجتماعي والعمليات. ما الفرص التي يخلقها هذا، وكيف يمكن للشركات منع الأنظمة المستقلة من نشر محتوى غير مناسب، أو سوء قراءة التحليلات، أو اتخاذ إجراءات تضر بالعلامة التجارية؟

كنا واحدة من أولى منصات وسائل التواصل الاجتماعي التي بنيت على بروتوكول MCP من Claude، والسبب بسيط. إنه يعني أن بيانات Metricool لا تعيش فقط داخل واجهةنا الخاصة بعد الآن. يمكن للوكيل الخاص بالعلامة التجارية، أو منصة التأتمات، أو أي شيء يستخدمه الفريق، سحب بيانات الأداء أو تشغيل عملية عمل مباشرة، دون أن نضطر إلى بناء كل تكامل على حدة. هذا يفتح عمليات لم نفكر فيها بعد، مبنية من قبل الأشخاص الأقرب إلى البيانات.

الخطر يجب أن يتم تصميمه من اليوم الأول، وليس يُصلاح لاحقًا. يجب أن يكون النشر افتراضيًا لخطوة موافقة إنسان، وليس نشر مستقل تلقائي، خاصة أي شيء موجه للعملاء. يجب أن تكون الأذونات محددة بشكل صارم، مثل وكيل بني لسحب تقرير لا ينبغي أن يكون قادرًا على تشغيل منشور، وفترة. وكل إجراء يقوم به الوكيل يجب أن يكون له مسار يمكن للبشر فحصه بعد ذلك. البروتوكول يمنحك الاتصال. الحواجز هي قرار كل شركة يجب أن تتخذه عمدًا.

يشير بحث Metricool إلى أن التفاعلات العامة التقليدية يمكن أن تنخفض حتى مع زيادة المشاركة العامة، مدفوعة بإجراءات أقل وضوحًا مثل النقرات، والتمرير، والمشاهدات، وضغطات الارتباط. كيف يجب على العلامات التجارية التكيف عندما تكون بعض إشارات الانتباه الأكثر معنى غير مرئية للجمهور؟

الاعجابات والتعليقات لم تكن أبدًا وكيل جيد للانتباه، وهي تزداد سوءًا. معظم الاهتمام الحقيقي يحدث في مكان لا يستطيع أحد آخر رؤيته. شخص ما يمرر عبر كل شريحة من شريحة الكاروسيل، يشاهد مقطع فيديو حتى النهاية، يلتقط لقطة ليرسلها إلى صديق بشكل خاص. لا يظهر أي من ذلك علنًا. كل ذلك انتباه حقيقي، ويمكن القول إنه أكثر قيمة من لمسة مزدوجة تلقائية.

لذلك يجب على العلامات التجارية أن تتعلم أن تكون مرتاحة في معاملة معدل الإكمال، والتمرير، وضغطات الارتباط كأرقام أساسية، وليس كحواشي مدفونة تحت الاعجابات. التحول العملي هو سؤال مختلف تمامًا: ليس “كم كان التفاعل” ولكن “كم انتباهًا حقيقيًا كسبناه، مع العلم أن معظم ذلك الرقم الثاني لن يظهر أبدًا للعيان لأي شخص خارج لوحتك الخاصة.

متى ننظر إلى المستقبل، هل تتوقع أن يبقى الذكاء الاصطناعي مجموعة من المساعدين الذين يستخدمهم محترفي وسائل التواصل الاجتماعي، أو سيتطور إلى طبقة تشغيلية تواصل الحملات، وتخصص الموارد، وتفسر الأداء، وتنصح القرارات عبر كل المنصات؟

طبقة تشغيلية، وأسرع مما يتوقع معظم الناس. نموذج “اسأل الذكاء الاصطناعي شيئًا واحدًا في المرة” هو مرحلة، وليس الوجهة. ما بناء تجاهه هو الذكاء الاصطناعي الذي يجلس تحت كل العملية، مثل مراقبة الأداء عبر كل المنصات بشكل مستمر، واكتشاف ما يعمل قبل أن يلاحظه الإنسان، وتقديم التوصية التالية.

التوصية، وليس القرار. لا أعتقد أن النهاية هي الذكاء الاصطناعي الذي يدير الحملات بدون أحد يراقب. أعتقد أنه الذكاء الاصطناعي الذي يقوم بالمراقبة المستمرة التي لا تملك أي فريق ساعات للقيام بها، ويعطي شخصًا قائمة قصيرة ومفيدة بدلاً من جدار من اللوحات. المحترفون الذين يفعلون بشكل جيد في ذلك العالم لن يكونوا أولئك الذين يقاتلون الطبقة، بل أولئك الذين يصبحون جيدين في إظهارها.

شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يجب أن يزوروا Metricool.