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

Çok yakın bir zamanda, Performans Pazarlama Ekipleri Geleceği adlı bir webinar düzenledim. Daha çok teşhis amaçlıydı, vizyoner değil. Üç uzman – Max Epifanov (TripleTen), Matt Shenton (Croud) ve Ivan Zamesin (AJTBD) – her biri büyük ölçekli çalışıyor ve zaten üretim aşamasında AI-yerli iş akışlarını çalıştırıyordu.

Orada ortaya çıkan şey, AI tarafından sessizce değiştirilen mevcut modelin bir otopsisiydi. Çünkü yüksek performanslı performans pazarlama ekiplerinin içinde neler olduğu hakkında yakından bakarsanız, bunlar zaten AI ajanları tarafından yapılan işleri nedeniyle gereksiz hale geliyor. Organizasyon şeması henüz AI ajanlarının neler yaptığına yetişmedi.

On Yıl Boyunca Yanlış Problemleri Çözüyoruz

Son on yılda, performans metriklerini optimize etmeye – özellikle panelleri iyileştirmeye, atıf hızını artırmaya ve hedeflemeyi rafine etmeye odaklandık. Ancak AI’nın gerçek faydası, karar alma süresini azaltmak ve iterasyonları hızlandırmakta yatıyor. Geçmişte, bir pazarlamacı bir karar vermek için saatlerce panellere bakardı – bütçeyi artırmak ya da değil. AI, size böyle yüzlerce kararı bir günde verme ve hemen neyin işe yaradığını doğrulama olanağı sağlar.

Ayrıca, otomatik sistemleri kontrol etmekle çok fazla ilgileniyoruz. Ve ortaya çıktı ki, bu sistemler üzerinde aşırı kontrol, onların etkinliğini gerçekten azaltıyor. Bu açık değil, çünkü insanlar doğal olarak daha fazla kontrolün daha iyi sonuçlar getireceğini düşünüyor. Gerçekte, müdahale souvent öğrenen sistemlerin işleyişini bozar. Burada useful bir paralel, havacılık: otomatik pilot sistemleri, pilotların müdahale etmeyi ne zaman bırakacağını öğrendikten sonra hava kazalarını azalttı. Pazarlama da aynı aşamaya giriyor.

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

Gerçek dünya ekipleri içinde bu genellikle anidir: AI’yi üretkenlik aracı olarak uygulayan şirketler artımlı kazançlar görürken, AI sistemleri etrafında yapılarını yeniden inşa eden ekipler temelde farklı bir ligde çalışıyor.

Agent Uygulandığında Ne Değişir?

Bugünün operasyonel gerçekliği, bir AI ajanının performans pazarlamasını birden fazla kanal boyunca aynı anda yönetmesidir – Meta, TikTok, YouTube ve Google. Ajan, tüm satış kanallı boyunca verilere bağlı ve önceden tanımlanmış karar alma mantığına göre çalışıyor. Ajan, minimal insan müdahalesiyle planlama ve hedeflere ulaşma yeteneğine sahip.

Şimdi, bir pazarlamacı, geliştiricileri dahil etmeden sadece yedi günde tam olarak etkileşimli bir lead generation kanalı oluşturabilir. AI-yi kullanan pazarlama ekiplerinin %70’den fazlası, personel sayısını artırmadan daha fazla içerik üretiyor – aynı zamanda yayın hızı ve iterasyonlar üssüsel olarak büyüyor.

Buradaki kilit nokta, ajanın sadece yardım etmemesi, aslında işi yapmasıdır. Ve bir kez uygulama sürekli ve otomatik hale geldiğinde, geleneksel anlamdaki pazarlama için artık yer kalmaz.

Günlük kampanya analizi – Meta, Google, YouTube ve TikTok – 3-4 saatten 10-15 dakikaya düşer. Hangi creatifleri öldürmek, hangilerini tutmak, historical veri kullanarak hangi onesini ölçeklendirmek – tüm bu kurallar ekibin kendi karar mantığına göre sürekli olarak çalışır: Eğer gerçek maliyetli lead hedefini geçerse, ölçeklendir; eğer creatif performansı eşiğin altına düşerse, durdur. Her eylem arkasındaki nedenlerle gelir, böylece ekip doğrulayabilir, ayarlayabilir ve sonra güvenebilir. Otomatik modda ajan, değişikliği doğrudan reklam hesabında uygular; yarı otomatik modda bir insan onaylar. Bu, zaten 500.000$+ aylık 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 alma yeteneği haline gelir. AI hala güvenilir bir şekilde iyi fikirleri ortalama fikirlerden ayıramaz veya bağımsız olarak uzun vadeli strateji belirleyemez.

Şimdiye kadar, performans pazarlaması dört katmana bölünebilir:

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

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

Takımlardan Sistemlere

AI yeteneklerini kendi başına çözemeyen bir önemli darboğaz vardır. AI sistemlerinin etkinliği, içinde çalıştığı bağlamla直接 ilgiliyken, çoğu modern şirketin organizasyonel bağlamı 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 mimari açısından önemli bir sorundur. AI-yi temel alan ajan, bir konveyör bandı gibi hayal edilebilir – eğer veri etiketlenmediyse, erişilemiyorsa veya açıkça tanımlanmadıysa, makine tıkanır. AI’dan gerçek değer elde eden şirketler, veri ve karar alma sistemlerini entegre etti.

AI-yi temel alan yeni gerçeklik 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.

Çok uzun yıllardır, performans pazarlaması, artan sayıda kanal, veri noktaları ve değişkenlerle karmaşıklığı yönetmeye indirgenmiştir. AI, bu karmaşıklığı azaltmaz, ancak onu emer. Oyunun kuralları değişti ve kazanan, kendini yöneten bir sistem inşa eden olacaktır.