AI-İlk Pazarlama Ekibi: Uygulama Kaybolduğunda, Pazarlamacılar için Ne Kalır?

Birkaç hafta önce, webinar adlı bir sunum yaptım. Performans Pazarlama Ekiplerinin Geleceği olarak adlandırılmıştı ve daha çok teşhis amaçlıydı. Üç uygulayıcı – Max Epifanov (TripleTen), Matt Shenton (Croud) ve Ivan Zamesin (AJTBD) – her biri büyük ölçekli çalışıyor ve zaten üretim aşamasında AI-yerli iş akışlarını çalıştırıyordu.

Ortaya çıkan, mevcut modelin bir otopsisiydi – AI’ın sessizce değiştirdiği bir model. Çünkü yüksek performanslı performans pazarlama ekiplerinin içinde neler olduğu hakkında yakından bakarsanız, bunlar AI ajanlarının zaten yaptığı şey nedeniyle gereksiz hale geliyor. Org şeması henüz AI ajanlarının yaptığı şeylere yetişmedi.

On Yıl Boyunca Yanlış Problemleri Çözüyoruz

Geçtiğimiz on yıl içinde, performans ölçümlerini optimize etmeye – özellikle panelleri iyileştirmeye, atıf hızını artırmaya ve hedeflemeyi iyileştirmeye – odaklandık. Ancak AI’ın gerçek faydası karar alma süresini azaltmakta ve iterasyonları hızlandırmaktadır. Geçmişte, bir pazarlamacı bir karar vermek için saatlerce panellere bakmak zorundaydı – bütçeyi artırmak ya da değil. AI ise size bir günde yüzlerce böyle karar verme olanağı tanır ve hemen neyin işe yaradığını doğrular.

Ayrıca, otomatik sistemleri kontrol etmeye çok odaklandık. Ve ortaya çıktı ki, bunlara aşırı kontrol, etkinliklerini azaltmaktadır. Bu açık değildir, çünkü insanlar doğal olarak daha fazla kontrolün daha iyi sonuçlar getireceğini düşünür. Gerçekte, müdahale souvent öğrenen sistemlerin işleyişini bozar. Bir paralel burada havacılıktır: otomatik pilot sistemleri hava kazalarını azalttı, ancak pilotlar müdahale etmemeyi öğrendikten sonra. Pazarlama da aynı aşama içine giriyor.

Ve özellikle ilginç olan şey, rol değişiminin dần dần bir geçiş olarak gerçekleşmemesidir.

Gerçek dünya ekipleri içinde genellikle aniden olur: AI’ı üretkenlik aracı olarak uygulayan şirketler artımsal kazançlar görürken, AI sistemleri вокругunda yapılarını yeniden inşa eden ekipler temel olarak farklı bir ligde çalışırlar.

Aracın Uygulaması Değiştiğinde Ne Değişir?

Bugünün operasyonel gerçekliği, bir AI ajanının performans pazarlamasını birden fazla kanal boyunca aynı anda yönetmesidir – Meta, TikTok, YouTube ve Google. Aracı, tüm satış kanalına ait verilere bağlıdır ve önceden tanımlanmış karar alma mantığına göre çalışır. Aracı, minimal insan müdahalesiyle hedeflere ulaşmak için planlama ve eylem yapma yeteneğine sahiptir.

Bugün, bir pazarlamacı geliştiricileri dahil etmeden yalnızca yedi günde tam olarak etkileşimli bir lead поколasyon kanalı oluşturabilir. AI’ı kullanan pazarlama ekiplerinin %70’den fazlası, personel sayısını artırmadan daha fazla içerik üretiyor – aynı zamanda yayın hızı ve iterasyonlar üssüz olarak büyüyor.

Buradaki önemli nokta, aracın sadece yardım etmemesi, aslında işi yapmasıdır. Ve uygulama sürekli ve otomatik hale geldiğinde, geleneksel anlamda pazarlama için artık yer kalmaz.

Meta, Google, YouTube ve TikTok boyunca günlük kampanya analizi 3-4 saatten 10-15 dakikaya düşer. Hangi creatifleri öldürmek, hangilerini tutmak, tarihi veriler kullanılarak hangi onesini ölçeklendirmek – tüm bu kurallar ekibin kendi karar mantığına göre sürekli olarak çalışır: eğer gerçek maliyetli lead hedefi döverse, ölçeklendir; eğer creatif performansı eşiğin altında kalırsa, durdur. Her eylem arkasındaki nedenlerle birlikte gelir, böylece ekip doğrulayabilir, ayarlayabilir ve sonra güvenebilir. Otomatik modda aracı, değişikliği doğrudan reklam hesabında gerçekleştirir; yarı otomatik modda bir insan onaylar. Bu, zaten 500.000$+ aylık ödenen harcamayla çalışan ekiplerin nasıl çalıştığıdır.

İnsan Katmanında Ne Kalır?

Ama insanlar ne yapmalıdır? Görev uygulaması otomatik hale geldiğinde, optimizasyon sürekli gerçekleşir,

ve karar mantığı formalize edilebilir, kalan en açık insan avantajı veri eksik, bağlam belirsiz ve sonuçlar öngörülemez olduğunda kararlar alabilme yeteneği haline gelir. AI hala güvenilir bir şekilde iyi fikirleri ortalama fikirlerden ayıramaz veya bağımsız olarak uzun vadeli strateji belirleyemez.

Şimdilik, performans pazarlaması dört katmana bölünebilir:

• Uygulama tamamen otomatik;
• Optimizasyon büyük ölçüde otomatik, belirli sınırlamalarla;
• Karar alma kısmen insandır;
• Strateji şimdilik tamamen insandır.

İnsan rolunu yeniden düşünmek için faydalı bir yol, üç arketip aracılığıyla olabilir: doktor, pilot ve öğretmen. Her durumda, insan, aksi takdirde özerk olarak çalışan bir süreci tanımlar veya düzeltir. Bir doktor, bir şey yanlış gittiğinde teşhis koyar. Bir pilot sistemi aşırı ayarlamadan kontrol eder. Bir öğretmen, sistemin çalıştığı girdi, kısıtlamalar ve yapıyı tanımlar.

Ekibinden Sistemlere

AI yeteneklerinin kendi başına çözemediği bir büyük tıkanıklık vardır. AI sistemlerinin etkinliği, çalıştığı bağlamla bağlıdır, ancak çoğu modern şirkette, organizasyonel bağlam parçalıdır. Tüm bilgiler, dağınık sohbet odalarında, belgelerde ve panellerde depolanır. Ekipler, birbirlerinden izole olarak çalışır, bu nedenle bağlam sürekli olarak kaybolur ve sıfırdan yeniden inşa edilmelidir.

Bu, organizasyonel mimaride önemli bir sorundur. Tabanına dayalı AI, bir konveyör bandı olarak görselleştirilebilir – eğer veriler etiketlenmezse, erişilemezse veya açıkça tanımlanmazsa, makine tıkanır. AI’dan gerçek değer elde eden şirketler veri ve karar alma sistemlerini entegre etmişlerdir.

AI’ın yeni gerçekliği içinde çalışan bir performans pazarlama ekibinde, daha az operatör ve daha fazla sistem tasarımcısı, daha sıkı geri bildirim döngüleri ve insan gecikmesi olmadan sürekli uygulama vardır. Ekibin kendisi, özerk sistemleri yöneten bir yönetim katmanına dönüşür.

Yıllarca, performans pazarlaması, her zaman artan sayıda kanal, veri noktası ve değişken ile karmaşıklığı yönetmeye indirgendi. AI bu karmaşıklığı azaltmaz, ancak onu emer. Oyunun kuralları değişti ve kazanan, kendini yöneten bir sistem inşa eden olacaktır.