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

कुछ हफ्ते पहले, मैंने एक वेबिनार आयोजित किया जिसका नाम था प्रदर्शन मार्केटिंग टीमों का भविष्य। यह अधिक नैदानिक ​​होने के लिए मतलब था न कि दृष्टिकोणी। तीन व्यावहारिक विशेषज्ञ मेरे साथ शामिल हुए — मैक्स एपिफानोव (ट्रिपलटेन), मैट शेंटन (क्राउड), और इवान ज़ामेसिन (एजेटीबीडी) — प्रत्येक पैमाने पर संचालित और पहले से ही उत्पादन में एआई-मूल निर्माण कार्य प्रवाह चला रहे थे।

जो बात सामने आई वह वर्तमान मॉडल का मृत्यु प्रमाण पत्र था — एक मॉडल जिसे एआई धीरे-धीरे बदल रहा है। क्योंकि यदि आप आज उच्च प्रदर्शन वाली प्रदर्शन मार्केटिंग टीमों के अंदर क्या हो रहा है इस पर करीब से नज़र डालें, तो वे पुनरावृत्ति के माध्यम से घुल रहे हैं। संगठन चार्ट अभी तक एआई एजेंटों द्वारा पहले से ही किए जा रहे काम के साथ पकड़ में नहीं आया है।

हम एक दशक से गलत समस्याओं का समाधान कर रहे हैं

पिछले दस वर्षों में, हमने प्रदर्शन मेट्रिक्स को अनुकूलित करने पर ध्यान केंद्रित किया है — विशेष रूप से, डैशबोर्ड में सुधार, विशेषता में तेजी, 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 घंटों तक डैशबोर्ड पर घूरने में व्यतीत करता था, बस एक ही निर्णय लेने के लिए — बजट बढ़ाने के लिए या नहीं। एआई, दूसरी ओर, आपको ऐसे सैकड़ों निर्णय लेने की अनुमति देता है और तुरंत सत्यापित करता है कि क्या काम करता है।

हम स्वचालित प्रणालियों पर नियंत्रण को भी बहुत अधिक ध्यान दे रहे हैं। और यह पता चला कि उन पर अत्यधिक नियंत्रण वास्तव में उनकी प्रभावशीलता को 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। यहाँ एक उपयोगी समांतर है विमानन: स्वचालित प्रणालियों ने विमान दुर्घटनाओं की संख्या को कम कर दिया, लेकिन केवल तभी जब पायलटों ने सीखा कि कब हस्तक्षेप नहीं करना है। मार्केटिंग भी उसी चरण में प्रवेश कर रही 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 तीव्र होता है: कंपनियां जो एआई को एक उत्पादकता उपकरण के रूप में लागू करती हैं, उन्हें संचयी लाभ मिलता है, जबकि टीमें जो एआई प्रणालियों के चारों ओर अपनी संरचना का पुनर्निर्माण करती हैं, मूल रूप से एक अलग लीग में काम करती हैं।

एजेंट निष्पादन के समय क्या बदलता है?

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

आज, एक विपणक केवल सात दिनों में विकासकर्ताओं को शामिल किए बिना एक पूरी तरह से इंटरैक्टिव लीड पीढ़ीगी फ़नल बना सकता है। एआई का उपयोग करने वाली 70% से अधिक मार्केटिंग टीमें जनरेटिव एआई का उपयोग करके बिना हेडकाउंट बढ़ाए अधिक सामग्री का उत्पादन करती हैं — जबकि रिलीज़ और पुनरावृत्ति की गति बढ़ती 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 मार्केटिंग के लिए कोई जगह नहीं रहती 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, कौन सा रखना है, कौन सा ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करके स्केल करना है — सभी नियम निरंतर चल रहे हैं टीम के अपने निर्णय तर्क का पालन करते हुए: यदि वास्तविक लागत प्रति योग्य लीड लक्ष्य को मात देती है, तो स्केल करें; यदि रचनात्मक प्रदर्शन थ्रेशोल्ड से नीचे गिर जाता है, तो रोकें। प्रत्येक क्रिया के साथ तर्क आता है, ताकि टीम सत्यापित, कैलिब्रेट, और फिर विश्वास कर सके। स्वचालित मोड में एजेंट विज्ञापन खाते में सीधे परिवर्तन को निष्पादित करता है; अर्ध-स्वचालित मोड में एक मानव की पुष्टि होती है। यह पहले से ही $500K+ प्रति माह के भुगतान किए गए खर्च पर चलने वाली टीमों के लिए ऐसा ही है।

मानव स्तर पर क्या बचा है

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

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

अब, प्रदर्शन मार्केटिंग को चार परतों में विभाजित किया जा सकता है:

• निष्पादन पूरी तरह से स्वचालित है;
• अनुकूलन अधिकांशतः स्वचालित है, कुछ सीमाओं के साथ;
• निर्णय लेना आंशिक रूप से मानव है;
• रणनीति अभी भी पूरी तरह से मानव है अब के लिए।

मानव भूमिका को पुनः सोचने का एक उपयोगी तरीका तीन पुरुषों 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 सिस्टम को नियंत्रित करता है बिना अत्यधिक समायोजन किए। एक शिक्षक इनपुट, प्रतिबंधों और संरचना को परिभाषित करता है जिसके भीतर सिस्टम संचालित होता है।

टीमों से सिस्टम तक

एक बड़ा बोतलनेक है जिसे कोई भी एआई क्षमता स्वयं हल नहीं कर सकती है। एआई सिस्टम की प्रभावशीलता उस संदर्भ पर निर्भर करती है जिसमें वे संचालित होते 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 इसे शून्य से फिर से बनाना पड़ता है।

यह संगठनात्मक वास्तुकला में एक महत्वपूर्ण समस्या है। 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 डेटा और निर्णय लेने वाली प्रणालियों को एकीकृत किया है।

इस नए वास्तविकता में संचालित प्रदर्शन मार्केटिंग टीम में, ऑपरेटर कम हैं और सिस्टम डिज़ाइनर अधिक हैं, फीडबैक लूप अधिक सख्त हैं, और मानव विलंब के बिना निरंतर निष्पादन है। टीम स्वचालित प्रणालियों की देखरेख करने वाली प्रबंधन परत बन जाती है।

कई वर्षों से, प्रदर्शन मार्केटिंग जटिलता को प्रबंधित करने तक सीमित रही है, जिसमें चैनलों की संख्या, डेटा बिंदुओं और चरों की संख्या में निरंतर वृद्धि हुई 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।