Đội Tiếp Thị Đầu Tiên Của Trí Tuệ Nhân Tạo: Khi Thực Thi Biến Mất, Còn Again Cho Các Nhà Tiếp Thị?

Vài tuần trước, tôi đã tổ chức một buổi hội thảo có tên là Các Đội Tiếp Thị Hiệu Suất Tương Lai. Buổi hội thảo này nhằm mục đích chẩn đoán hơn là tầm nhìn. Ba chuyên gia đã tham gia cùng tôi — Max Epifanov (TripleTen), Matt Shenton (Croud), và Ivan Zamesin (AJTBD) — mỗi người đều hoạt động ở quy mô lớn và đã chạy các quy trình bản địa trí tuệ nhân tạo trong sản xuất.

Điều gì nổi lên là một cuộc kiểm tra sau cái chết của mô hình hiện tại — một mô hình mà trí tuệ nhân tạo đang thay thế im lặng. Bởi vì nếu bạn nhìn kỹ vào những gì đang xảy ra bên trong các đội tiếp thị hiệu suất cao ngày nay, họ đang tan biến qua sự dư thừa. Sơ đồ tổ chức chỉ chưa bắt kịp với những gì các tác nhân trí tuệ nhân tạo đã làm.

Chúng Ta Đã Giải Quyết Những Vấn Đề Sai Trong Thập Kỷ Qua

Trong thập kỷ qua, chúng ta đã tập trung vào việc tối ưu hóa các chỉ số hiệu suất — cụ thể, cải thiện bảng điều khiển, tăng tốc độ quy kết, và tinh chỉnh mục tiêu. Tuy nhiên, lợi ích thực sự của trí tuệ nhân tạo nằm ở việc giảm thời gian ra quyết định và tăng tốc độ lặp lại. Trong quá khứ, một nhà tiếp thị sẽ dành hàng giờ để nhìn vào bảng điều khiển chỉ để đưa ra một quyết định — liệu có nên tăng ngân sách hay không. Trí tuệ nhân tạo, mặt khác, cho phép bạn đưa ra hàng trăm quyết định như vậy mỗi ngày và ngay lập tức xác minh những gì hoạt động.

Chúng ta cũng đã quá tập trung vào việc kiểm soát các hệ thống tự động. Và điều đó đã chứng minh rằng việc kiểm soát quá mức các hệ thống này thực sự giảm hiệu quả của chúng. Điều này không rõ ràng, vì mọi người tin rằng việc kiểm soát nhiều hơn sẽ mang lại kết quả tốt hơn. Trên thực tế, can thiệp thường làm gián đoạn hoạt động của các hệ thống học tập. Một sự tương tự hữu ích ở đây là hàng không: các hệ thống tự động đã giảm số vụ tai nạn hàng không, nhưng chỉ sau khi các phi công học cách hiểu khi nào không nên can thiệp. Tiếp thị đang bước vào giai đoạn tương tự.

Và điều đặc biệt thú vị là sự thay đổi vai trò không xảy ra như một quá trình chuyển đổi dần dần.

Trong các đội thực tế, nó thường xảy ra đột ngột: các công ty triển khai trí tuệ nhân tạo như một công cụ năng suất thấy được những lợi ích tăng dần, trong khi các đội xây dựng lại cấu trúc của họ xung quanh các hệ thống trí tuệ nhân tạo hoạt động trong một giải đấu hoàn toàn khác.

Thay Đổi Gì Khi Tác Nhân Thực Thi?

Hiện thực hoạt động ngày nay là một tác nhân trí tuệ nhân tạo quản lý tiếp thị hiệu suất trên nhiều kênh đồng thời — Meta, TikTok, YouTube, và Google. Tác nhân này được kết nối với dữ liệu trên toàn bộ kênh và hoạt động dựa trên logic ra quyết định đã định nghĩa trước. Tác nhân này có khả năng lập kế hoạch và hành động để đạt được mục tiêu với sự can thiệp của con người tối thiểu.

Ngày nay, một nhà tiếp thị có thể xây dựng một kênh tạo lead tương tác đầy đủ chỉ trong bảy ngày, mà không cần sự tham gia của các nhà phát triển. Hơn 70% các đội tiếp thị sử dụng trí tuệ nhân tạo tạo ra nhiều nội dung hơn mà không tăng số lượng nhân viên — trong khi tốc độ phát hành và lặp lại tăng theo cấp số nhân.

Điểm chính ở đây là tác nhân không chỉ hỗ trợ — nó thực sự làm việc. Và ngay khi việc thực thi trở nên liên tục và tự động, không còn chỗ cho tiếp thị theo nghĩa truyền thống.

Phân tích chiến dịch hàng ngày trên Meta, Google, YouTube, và TikTok giảm từ 3-4 giờ xuống 10-15 phút. Những gì để giết, những gì để giữ, những gì để tăng quy mô sử dụng dữ liệu lịch sử — tất cả các quy tắc này chạy liên tục theo logic quyết định của đội: nếu chi phí thực tế cho mỗi lead đủ điều kiện đánh bại mục tiêu, hãy tăng; nếu hiệu suất sáng tạo giảm xuống dưới ngưỡng, hãy tạm dừng. Mỗi hành động đi kèm với lý do đằng sau, vì vậy đội có thể xác minh, hiệu chỉnh, và sau đó tin tưởng. Trong chế độ tự động, tác nhân thực hiện thay đổi trực tiếp trong tài khoản quảng cáo; trong chế độ bán tự động, con người xác nhận. Đây đã là cách các đội chạy $500K+ mỗi tháng trong chi tiêu quảng cáo hoạt động.

Còn Gì Trên Lớp Con Người?

Nhưng con người nên làm gì? Nếu việc thực thi nhiệm vụ được tự động hóa, tối ưu hóa xảy ra liên tục,

và logic quyết định có thể được định hình, lợi thế rõ ràng còn lại của con người trở thành khả năng đưa ra quyết định khi dữ liệu không đầy đủ, ngữ cảnh模糊, và kết quả không thể đoán trước. Trí tuệ nhân tạo vẫn không thể phân biệt đáng tin cậy giữa các ý tưởng tốt và trung bình hoặc xác định độc lập chiến lược dài hạn.

Để hiện tại, tiếp thị hiệu suất có thể được chia thành bốn lớp:

• Thực thi được tự động hóa hoàn toàn;
• Tối ưu hóa được tự động hóa phần lớn, với một số hạn chế;
• Quyết định được thực hiện một phần bởi con người;
• Chiến lược vẫn còn hoàn toàn thuộc về con người cho đến giờ.

Một cách hữu ích để tư duy lại vai trò của con người là thông qua ba hình mẫu: bác sĩ, phi công, và giáo viên. Trong mỗi trường hợp, con người định nghĩa hoặc sửa đổi một quy trình mà nếu không sẽ chạy tự động. Một bác sĩ chẩn đoán khi có điều gì đó sai. Một phi công kiểm soát hệ thống mà không thực hiện các điều chỉnh quá mức. Một giáo viên định nghĩa đầu vào, hạn chế, và cấu trúc trong đó hệ thống hoạt động.

Từ Các Đội Đến Các Hệ Thống

Có một nút thắt chính mà không có khả năng trí tuệ nhân tạo nào có thể giải quyết độc lập. Hiệu quả của các hệ thống trí tuệ nhân tạo phụ thuộc vào ngữ cảnh trong đó chúng hoạt động, nhưng trong hầu hết các công ty hiện đại, ngữ cảnh tổ chức bị phân mảnh Tất cả kiến thức được lưu trữ trong các phòng trò chuyện, tài liệu, và bảng điều khiển rải rác. Các đội làm việc cách ly với nhau, vì vậy ngữ cảnh liên tục bị mất và phải được xây dựng lại từ đầu.

Đây là một vấn đề quan trọng trong kiến trúc tổ chức. Trí tuệ nhân tạo dựa trên tác nhân có thể được hình dung như một băng chuyền — nếu dữ liệu không được gắn nhãn, truy cập, hoặc định nghĩa rõ ràng, máy sẽ bị kẹt. Các công ty thu được giá trị thực từ trí tuệ nhân tạo đã tích hợp dữ liệu và hệ thống ra quyết định.

Trong một đội tiếp thị hiệu suất hoạt động trong thực tế mới này, có ít vận hành viên hơn và nhiều nhà thiết kế hệ thống hơn, vòng phản hồi chặt chẽ hơn, và thực thi liên tục mà không có sự chậm trễ của con người. Đội trở thành một lớp quản lý giám sát các hệ thống tự động.

Trong nhiều năm, tiếp thị hiệu suất đã được giảm xuống để quản lý sự phức tạp, với số lượng kênh, điểm dữ liệu, và biến số ngày càng tăng. Trí tuệ nhân tạo không giảm sự phức tạp này, nhưng nó hấp thụ nó. Luật của trò chơi đã thay đổi, và người chiến thắng sẽ là người xây dựng một hệ thống tự quản lý.