एआई-पहली मार्केटिंग टीम: जब निष्पादन गायब हो जाता है, तो विपणक के लिए क्या बचा है?

कुछ हफ्ते पहले, मैंने वेबिनार की मेजबानी की जिसका नाम था प्रदर्शन मार्केटिंग टीमों का भविष्य। इसका उद्देश्य अधिक नैदानिक ​​होना था बजाय दृष्टिकोण के। तीन व्यावहारिक विशेषज्ञ मुझे शामिल हुए — मैक्स एपिफानोव (ट्रिपलटेन), मैट शेंटन (क्राउड), और इवान ज़ामेसिन (एजेटीबीडी) — प्रत्येक उत्पादन में बड़े पैमाने पर संचालित हो रहा था और पहले से ही एआई-मूल निर्माण कार्य प्रवाह चला रहा था।

जो बात सामने आई वह वर्तमान मॉडल का मृत्यु प्रमाण पत्र था — एक मॉडल जिसे एआई चुपचाप प्रतिस्थापित कर रहा है। क्योंकि यदि आप करीब से देखते हैं कि आज उच्च प्रदर्शन वाली प्रदर्शन मार्केटिंग टीमों के अंदर क्या हो रहा है, तो वे प्रतिस्थापन के माध्यम से घुल रहे हैं। संगठन चार्ट अभी तक एआई एजेंटों द्वारा की जा रही चीजों के साथ तालमेल नहीं बैठा है।

हमने एक दशक से गलत समस्याओं का समाधान किया है

पिछले दस वर्षों में, हमने प्रदर्शन मेट्रिक्स को अनुकूलित करने पर ध्यान केंद्रित किया है — विशेष रूप से, डैशबोर्ड में सुधार, विशेषता में तेजी लाना और लक्ष्यीकरण को परिष्कृत करना। हालांकि, एआई का वास्तविक लाभ निर्णय लेने के समय को कम करने और पुनरावृत्ति को तेज करने में निहित है। अतीत में, एक विपणक को एक単क निर्णय लेने के लिए — चाहे बजट बढ़ाना है या नहीं — डैशबोर्ड पर घंटों तक घूरना पड़ता था। एआई, दूसरी ओर, आपको एक दिन में सैकड़ों ऐसे निर्णय लेने और तुरंत सत्यापित करने की अनुमति देता है कि क्या काम करता है।

हम स्वचालित प्रणालियों पर नियंत्रण पर भी बहुत अधिक ध्यान केंद्रित कर रहे हैं। और यह पता चला कि उनके ऊपर अत्यधिक नियंत्रण उनकी प्रभावशीलता को वास्तव में कम कर देता है। यह स्पष्ट नहीं है, क्योंकि लोग स्वाभाविक रूप से मानते हैं कि अधिक नियंत्रण बेहतर परिणाम देगा। वास्तव में, हस्तक्षेप अक्सर सीखने वाली प्रणालियों के कार्य को बाधित करता है। एक उपयोगी समानांतर यहां है विमानन: स्वचालित पायलट प्रणाली ने वायु दुर्घटनाओं की संख्या को कम कर दिया, लेकिन केवल तभी जब पायलटों ने सीखा कि कब हस्तक्षेप नहीं करना है। विपणन उसी चरण में प्रवेश कर रहा है।

और जो विशेष रूप से दिलचस्प है वह यह है कि भूमिका परिवर्तन एक क्रमिक संक्रमण के रूप में नहीं होता है।

वास्तविक दुनिया की टीमों के अंदर यह अक्सर अचानक होता है: कंपनियां जो एआई को उत्पादकता उपकरण के रूप में लागू करती हैं उन्हें क्रमिक लाभ देखती हैं, जबकि टीमें जो एआई प्रणालियों के आसपास अपनी संरचना का पुनर्निर्माण करती हैं वे मूल रूप से एक अलग लीग में संचालित होती हैं।

जब एजेंट निष्पादन करता है तो क्या बदल जाता है?

आज की संचालन वास्तविकता यह है कि एक एआई एजेंट प्रदर्शन विपणन का प्रबंधन करता है मेटा, टिक्टॉक, यूट्यूब और गूगल जैसे कई चैनलों पर एक साथ। एजेंट पूरे फ़नल में डेटा से जुड़ा हुआ है और पूर्वनिर्धारित निर्णय लेने वाली तर्क पर कार्य करता है। एजेंट न्यूनतम मानव हस्तक्षेप के साथ लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए योजना बनाने और कार्य करने में सक्षम है।

आज, एक विपणक केवल सात दिनों में बिना डेवलपर्स को शामिल किए पूरी तरह से इंटरैक्टिव लीड जनरेशन फ़नल बना सकता है। 70% से अधिक विपणक टीमें जेनरेटिव एआई का उपयोग करती हैं जो बिना हेडकाउंट बढ़ाए अधिक सामग्री का उत्पादन करती हैं — जबकि रिलीज़ और पुनरावृत्ति की गति बढ़ जाती है।

मुख्य बिंदु यह है कि एजेंट केवल सहायता नहीं करता है — यह वास्तव में काम करता है। और जैसे ही निष्पादन निरंतर और स्वचालित हो जाता है, पारंपरिक अर्थों में विपणन के लिए कोई कमरा नहीं बचता है।

मेटा, गूगल, यूट्यूब और टिक्टॉक पर दैनिक अभियान विश्लेषण 3-4 घंटे से 10-15 मिनट तक गिर जाता है। कौन से रचनात्मक को मारना है, क्या रखना है, क्या ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करके स्केल करना है — सभी नियम टीम के अपने निर्णय तर्क का पालन करते हुए निरंतर चलते हैं: यदि वास्तविक लागत प्रति योग्य लीड लक्ष्य को मात देती है, तो स्केल करें; यदि रचनात्मक प्रदर्शन सीमा से नीचे गिर जाता है, तो रोकें। प्रत्येक क्रिया के पीछे तर्क है, इसलिए टीम सत्यापित, कैलिब्रेट और फिर विश्वास कर सकती है। स्वचालित मोड में एजेंट विज्ञापन खाते में सीधे परिवर्तन को निष्पादित करता है; सेमी-ऑटोमैटिक मोड में मानव की पुष्टि होती है। यह पहले से ही $500K+ प्रति माह के भुगतान किए गए व्यय के साथ संचालित होने वाली टीमों के लिए कैसे काम करता है।

मानव परत पर क्या अभी भी बचा है

लेकिन मानव को क्या करना चाहिए? यदि कार्य निष्पादन स्वचालित है, अनुकूलन निरंतर होता है,

और निर्णय तर्क को औपचारिक रूप दिया जा सकता है, तो स्पष्ट शेष मानव लाभ बन जाता है अधूरा डेटा, अस्पष्ट संदर्भ, और अप्रत्याशित परिणामों के साथ निर्णय लेने की क्षमता। एआई अभी भी विश्वसनीय रूप से अच्छे विचारों को मध्यम से अलग नहीं कर सकता है या स्वतंत्र रूप से दीर्घकालिक रणनीति का निर्धारण नहीं कर सकता है।

अब के लिए, प्रदर्शन विपणन को चार परतों में विभाजित किया जा सकता है:

• निष्पादन पूरी तरह से स्वचालित है;
• अनुकूलन बड़े पैमाने पर स्वचालित है, कुछ सीमाओं के साथ;
• निर्णय लेना आंशिक रूप से मानव है;
• रणनीति अभी भी पूरी तरह से मानव है。

मानव भूमिका को पुनः सोचने का एक उपयोगी तरीका तीन प्रोटोटाइप के माध्यम से है: डॉक्टर, पायलट और शिक्षक। प्रत्येक मामले में, मानव एक प्रक्रिया को परिभाषित या सही करता है जो अन्यथा स्वचालित रूप से चलती है। एक डॉक्टर तब निदान करता है जब कुछ गलत हो जाता है। एक पायलट प्रणाली को नियंत्रित करता है बिना अत्यधिक समायोजन किए। एक शिक्षक इनपुट, प्रतिबंधों और संरचना को परिभाषित करता है जिसके भीतर प्रणाली संचालित होती है।

टीमों से प्रणालियों तक

एक बड़ा बोतलनेक है जिसे कोई भी एआई क्षमता स्वयं हल नहीं कर सकती है। एआई प्रणालियों की प्रभावशीलता उस संदर्भ पर निर्भर करती है जिसमें वे संचालित होती हैं, फिर भी अधिकांश आधुनिक कंपनियों में, संगठनात्मक संदर्भ खंडित है। सभी ज्ञान बिखरे हुए चैट रूम, दस्तावेजों और डैशबोर्ड में संग्रहीत है। टीमें एक दूसरे से अलगाव में काम करती हैं, इसलिए संदर्भ लगातार खो जाता है और शून्य से पुनः निर्मित करना पड़ता है।

यह एक महत्वपूर्ण समस्या है संगठनात्मक वास्तुकला में। एजेंट-आधारित एआई को एक कॉन्वेयर बेल्ट के रूप में देखा जा सकता है — यदि डेटा लेबल नहीं किया गया है, सुलभ नहीं है, या स्पष्ट रूप से परिभाषित नहीं किया गया है, तो मशीन अटक जाती है। एआई से वास्तविक मूल्य प्राप्त करने वाली कंपनियों ने एकीकृत डेटा और निर्णय लेने वाली प्रणालियों को एक साथ जोड़ा है।

इस नए वास्तविकता के भीतर संचालित होने वाली एक प्रदर्शन मार्केटिंग टीम में, ऑपरेटर कम हैं और अधिक प्रणाली डिज़ाइनर हैं, तंग फीडबैक लूप हैं, और मानव विलंब के बिना निरंतर निष्पादन है। टीम स्वायत्त प्रणालियों की देखरेख करने वाली प्रबंधन परत बन जाती है।

कई वर्षों से, प्रदर्शन विपणन जटिलता को प्रबंधित करने तक सीमित रहा है, जिसमें चैनलों, डेटा बिंदुओं और चर की संख्या में निरंतर वृद्धि होती है। एआई इस जटिलता को कम नहीं करता है, लेकिन यह इसे अवशोषित करता है। खेल के नियम बदल गए हैं, और विजेता वह होगा जो स्वयं को प्रबंधित करने वाली प्रणाली का निर्माण करेगा।