Қыркүйек айында Google компанияларға жарнаманың сатылымдағы шынайы үлесін өлшеуге және маркетингтік бюджеттерді бөлуге көмектесетін құрал Meridian жаңартуын жариялады. Негізгі өзгерістердің бірі - AI көмекшілерінің пайда болуы. Олар бастапқы деректердің сапасын тексереді, қателерді тауып, есептеулерді орнатуға көмектеседі. Бір қарағанда, бұл өнімнің кезекті жаңартуы ғана. Бірақ оның артында, менің ойымша, маңыздырақ өзгеріс бар: күрделі аналитикалық құралдар бірте-бірте қарапайым маркетинг топтары үшін қолжетімді бола бастады. Бұл енді тек сұрақ қоюға немесе мәтін жазуға тағайындауға болатын генеративті AI туралы ғана емес. AI агенттері барған сайын дамып келеді - жұмыс процесіне тікелей енгізілуі мүмкін жүйелер: оларға қажетті деректерге қол жеткізуге мүмкіндік беріңіз, әрекеттер тізбегін және жұмыс ережелерін анықтаңыз. Бұл маркетинг үшін маңызды, өйткені жұмыстың айтарлықтай бөлігі дәл осындай тізбектерден тұрады: бірнеше көздерден мәліметтер жинау, көрсеткіштерді салыстыру, есеп дайындау; жарнамалық материалдың бірнеше нұсқасын жасау; науқанды бастау; нәтижені талдау. Бірақ технологияның болуы мұндай процесті оған ауыстыруға тұрарлық дегенді білдірмейді. Бизнес үшін негізгі сұрақ, менің ойымша, қазір басқаша естіледі: жұмыстың қай бөлігін автоматтандыру шынымен мағынасы бар және маманның тәжірибесі қай жерде әлі де көбірек пайда әкеледі? Мысал ретінде Freedom Advertising (FADS) пайдалана отырып, мен осы сызықты сызуға көмектесетін бірнеше принциптерді талдауға тырысамын. Нәтижесі анық тапсырманы таңдаңыз. Нәтижесі тексерілетін жұмыстан бастаған дұрыс. Бұл адамның AI-мен ынтымақтастығын зерттеуде анық көрінеді. Мысалы, Boston Consulting Group компаниясының 758 кеңесшісі қатысқан экспериментте GPT-4 мүмкіндігі бар қызметкерлер жұмысты шамамен 25% жылдам орындап, модель жақсы орындаған тапсырмаларда жоғары сапаны көрсетті. Бірақ қатысушыларға модельдің мүмкіндіктерінен тыс тапсырма берілгенде, AI пайдалану, керісінше, қателік ықтималдығын арттырды. Сондықтан, жақсы бастапқы нүкте нақты нәтиже бар процестерді қайталау болып табылады: ақпаратты жинау, көрсеткіштерді салыстыру, тұрақты есептерді дайындау. Әсер, әсіресе, деректерді бір суретке жинауға көп уақыт кететін бірнеше өнімдері немесе бизнес бағыттары бар компанияларда байқалуы мүмкін. Бұл жағдай Freedom компанияларын жарнамалайтын Freedom Advertising командасының мысалында анық байқалады. Бастапқыда біз жарнамалық бюджеттерді, орналастыру үшін жалпы төлемдерді және жарнама жүйелеріне қол жеткізуді біріктірумен айналыстық. Содан кейін жауапкершілік аясы кеңейді: бүгінде команда науқандарды жоспарлаумен, іске қосумен және талдаумен айналысады, ал жекелеген компанияларда өз өнімдерін терең білетін мамандар сақталады. Бұл модельдің көмегімен сіз әртүрлі кәсіпорындардан деректерді үнемі жинап, көрсеткіштерді салыстырып, күнделікті және апта сайынғы есептерді дайындауыңыз керек. Команда бұл жұмыстың көп бөлігін AI агенттеріне тапсырды. Ұжымның тәжірибесіне сәйкес, бұл ақпаратты дайындау уақытын қысқартады және нәтижелерді талқылауға, өніммен жұмыс істеуге және жаңа жарнамалық шешімдерді табуға жылдам өтуге мүмкіндік береді. Сонымен қатар, FADS дайын құралдарды пайдаланады және әлі өз шешімдерін әзірлемейді. Жасанды интеллектпен жұмыс істей бастаған компаниялар үшін бұл жол өте ұтымды болып көрінеді. Алдымен сіз белгілі бір мәселені анықтап, бар құралдың оған сәйкес келетінін тексеріп, содан кейін ғана жүйеге күрделілік қосудың мағынасы бар-жоғын шешіңіз. Бір операцияны емес, бүкіл процесті бағалау маңызды. Егер агент есепті бір сағаттың орнына бес минутта жасаса, бірақ қызметкер әр фигураны тағы бір сағатқа тексеруі керек болса, жинақ неғұрлым ресми болады. Пайда нәтиженің қажетті сапасын сақтай отырып, жалпы жұмыс уақыты қысқарған кезде пайда болады.  Сандарды бизнес нәтижелерімен байланыстыру Автоматтандыру алдында көрсеткіштердің нақты нені білдіретінін келісу маңызды. Мысалы, бір команда жаңа клиентті тіркелген адам деп санаса, екінші топ бірінші рет төлеген адамды жаңа клиент деп санауы мүмкін. Егер сіз мұндай деректерді бір кестеде жай ғана жинақтасаңыз, салыстыру дұрыс көрінеді, бірақ қорытындылар дұрыс емес болады. Сондықтан мен жалпы есептеу ережелерінен және нақты анықтамалардан бастар едім. FADS-те бұл үшін жекелеген кәсіпорындардың ерекшеліктерін ескере отырып, көрсеткіштердің бірыңғай стандарты қолданылады.  Келесі қадам маркетинг көрсеткіштерін бизнестің өзінде болып жатқан нәрселермен байланыстыру болып табылады. Қолданбаның құны төмендеді делік - компания әлеуетті клиенттің бір сұранысына жұмсайтын сома. Мұның өзі жарнаманың тиімдірек болды дегенді білдірмейді. Осы сұраулардың қаншасы сатып алуға әкелетінін, олар қанша табыс әкелетінін және тартылған тұтынушылардың қаншалықты сапалы екенін түсіну маңызды.  Немесе басқа жағдай: тіркелулер айтарлықтай көп болды, бірақ сатылым өскен жоқ. Мұның себебі дұрыс емес аудитория әкелген жарнамаға байланысты болуы мүмкін. Бірақ мәселе тұтынушы саяхатында болуы мүмкін: түсініксіз өнім шарттары, күрделі дизайн, жоғары баға немесе техникалық қате. Сандар бір нәрсенің қай кезеңде өзгергенін көруге мүмкіндік береді, бірақ олардың өзі неге екенін түсіндірмейді. Бұл әлі де өнімді, контекстті және тұтынушы мінез-құлқын білуді талап етеді. Ұқсас принцип меридианға да қолданылады. Сатылымға бір мезгілде жарнама, маусымдық, бағалар, бәсекелестердің әрекеттері және басқа факторлар әсер етеді. Модель жарнамалық шығындардың үлесін бағалауға және осы бағалауларды ROI мен бюджетті бөлуді есептеу үшін пайдалануға көмектеседі. Бірақ бұл жерде маңызды шектеу бар: модельдің болжау тұрғысынан жақсы сапасы оның нәтиженің себептерін дұрыс анықтағанын білдірмейді. Меридианның құжаттамасында атап өткендей, тіпті тарихи деректерге өте жақсы сәйкес келетін модельдің өзі маңызды факторларды өткізіп жіберсе немесе негізгі болжамдар дұрыс болмаса, қате себеп-салдарлық бағалаулар жасай алады.  Сондықтан, есептеуге негізделген бюджетті қайта бөлу алдында маман әлі де бастапқы деректерді, модельдің логикасын және оның қорытындыларының бизнестің нақты құрылымына қаншалықты сәйкес келетінін тексеруі керек. AI сандарды тез жинап, есептеулер жасай алады, бірақ бұл сандар нені білдіретіні үшін жауапкершілік адамдарда қалады.  Бос уақытты пайдалы жұмысқа бағыттаңыз Басқарудың тағы бір сұрағы бар: ұжым үнемделген уақытты не істейді?  66 компанияның далалық зерттеуі генеративті AI-ға қол жеткізу қызметкерлердің күнделікті жұмысын қалай өзгертетінін зерттеді. Алты айлық эксперименттің екінші жартысында бұл құралды пайдаланған қызметкерлер электрондық поштаға аптасына екі сағатқа аз уақыт жұмсады. Дегенмен, зерттеушілер орындалған тапсырмалардың санында немесе құрамында айтарлықтай өзгерістер таппады. Мен үшін бұл жерде маңызды екінші қорытынды. Технология белгілі бір операцияны тездетуі мүмкін, бірақ бұл бос уақыт автоматты түрде өнімдірек пайдаланылады дегенді білдірмейді. Жұмыстың жаңа тәсілін де ұйымдастыру керек. Маркетингте мен бұл уақытты ең алдымен тұтынушыларды және өнімнің өзін зерттеуге жұмсайтын едім. Компания туристік қызметті іске қосты делік. Оның функцияларын тізімдеу салыстырмалы түрде қарапайым. Сатып алушының шынымен нені қызықтыратынын түсіну әлдеқайда қиын: маршрутты қалай таңдау керек, күндермен қателеспеу, бюджет шегінде қалу немесе бүкіл отбасы үшін саяхатты тыныш ұйымдастыру. Жарнамада не туралы айту керектігін және өнімнің қандай құндылығын түсіндіру керек екенін түсінуге көмектесетін осы сұрақтардың жауаптары. Бұл күн сайын олардың мәселелерімен айналысатын тұтынушылармен және әріптестермен сөйлесуді, пікірлерді талдауды және адамдардың өнімді қалай пайдаланатынын зерттеуді қажет етеді. Бұл күннің маңызды бөлігі электрондық кестелерді, есептер мен презентацияларды дайындауға жұмсалғанда оңай итеріп кететін жұмыс. Қазақ нарығында бұған тіл мен жергілікті контекст қосылады. Кейде жарнамалық хабарламаны аудару жеткілікті, бірақ кейде басқа аудитория үшін мүлдем басқа мысал, интонация немесе өмірлік жағдай қажет. Бұл айырмашылықты түсіну және адамдардың реакциясын тексеру де маркетологтың кәсіби жұмысының бір бөлігі болып табылады. Автоматтандыру бұл мәселелерді өздігінен шешпейді. Бірақ ол оларға уақытты босата алады. Содан кейін бірнеше сағатты үнемдеу өнімділіктің көрсеткіші ғана емес, бұрын ресурстар үнемі жеткіліксіз болатын жұмысты орындау мүмкіндігіне айналады. Жарнамалық идеяларды жылдамырақ сынау AI деректер туралы ғылымға ғана емес, пайдалы. Ол идея мен оны сынау арасындағы қашықтықты қысқартады. Мысалы, Freedom Drive-ты іске қосқан кезде команданың жарнамалық суреттері дайын болды, бірақ TikTok бейнелерді қажет етті. Бір бейнені әдеттегідей дайындау екі-үш күнге созылуы мүмкін. TikTok Symphony көмегімен кескіндерді бейнеге айналдырып, мазмұнның бірнеше нұсқаларын әлдеқайда жылдам жасауға болады. TikTok өзі Symphony қолданбасын жарнамалық мазмұнды, соның ішінде суреттен бейнеге айналдыру функциясын жылдам шығаруға және масштабтауға арналған генеративті құралдар жиынтығы ретінде әзірлеуде. FADS жағдайында бұл бізге күніне онға жуық, кейде одан да көп опцияларды жасауға мүмкіндік берді. Әрине, процесс бірінші рет автоматты түрде болмады: команда сұраныстарды құрастыруды, бастапқы материалдарды таңдауды және қандай нұсқаулар қажетті нәтиже беретінін түсінуді үйренуі керек болды. Бірақ негізгі өзгеріс басқа нәрсе болды - дәл осы уақытта көбірек идеяларды сынауға мүмкіндік туды. Және бұл жерде автоматтандырудың бірнеше түрін ажырата білу маңызды. Симфония жарнамалық материал жасауға көмектеседі. FADS-те де қолданылатын Smart+ қазірдің өзінде жарнамалық науқан деңгейінде жұмыс істейді: ол жарнама беруші белгілеген мақсаттар мен шектеулер аясында мақсаттылықты, бюджетті бөлуді, орналастыруды және басқа да сатып алу элементтерін автоматтандыра алады. Сонымен бірге Smart+ қолданбасының қазіргі нұсқасында компания науқанның қай бөліктерін автоматтандыруға көшіруді және қайсысын дербес басқаруды таңдай алады. Көрсеткіштерді жинайтын және есептерді дайындайтын AI агенттері үшінші мәселені шешеді - олар іске қосылғаннан кейін не болғанын талдауға көмектеседі. Бір процестің үш түрлі бөлігі бар екен: материал жасау, жарнаманы орналастыру және нәтижені талдау. Және олардың әрқайсысы өзінің тиімділік критерийін талап етеді. Мысалы, мен шығармашылық өндірістің жылдамдығын жасалған бейнелер санымен емес, команда сынай алған пайдалы гипотезалар санымен бағалайтын едім. Бір жаман идеяны қайталайтын он бейненің көп сатылымға әкеліп соғуы екіталай, өйткені оларды жасауға бұрын бір апта уақыт кеткен. Бірдей уақыт ішінде өнімді түсіндірудің бірнеше түрлі жолдарын сынап көру әлдеқайда пайдалырақ - бағаға, ыңғайлылыққа, нақты өмірлік сценарийге немесе тұтынушының басқа қажеттілігіне назар аударыңыз, содан кейін аудитория қай опцияға жақсы жауап беретінін көріңіз. Бұл жағдайда жылдамдық бәсекелестік артықшылыққа айналады. Компания тек көбірек жарнама жасап қоймайды; ол нарықтық реакциялардан тезірек үйренеді. Іске асырудың артықшылықтарын қалай бағалауға болады Іске асырудың артықшылықтары алдын ала анықталған критерийлердің шағын жиынтығын пайдалану арқылы жақсы бағаланады. Процесс бұрын қанша уақытқа созылды және нәтижені тексеруді ескере отырып, қазір қанша уақытқа созылады? Қанша қатені түзету керек? Толық қолмен шолусыз нәтижеге сенуге бола ма? Топ бос уақытта қандай жаңа тапсырмаларды орындай алды? Енді көбірек жарнамалық гипотезаларды сынауға немесе тезірек шешім қабылдауға болады ма? Жауаптар әр компанияда әртүрлі болады. Біріншіден, мән жылдамырақ есеп береді. Екіншіден, бұл күн сайын жаңа жарнамалық материалдарды жасау және тексеру мүмкіндігі. Үшінші рет - мамандар өнімді және тұтынушыларды зерттеуге жұмсай алады. Менің ойымша, маркетингте AI енгізуге дәл осылай қарау керек сияқты: жеке технологиялық бастама ретінде емес, «мүмкін болатынның бәрін автоматтандыру» міндеті ретінде емес, жұмысты ұйымдастыру мәселесі ретінде. Егер автоматтандырудан кейін команда бірдей көлемдегі тапсырмаларды тезірек орындаса, әсер шектеулі болады. Босатылған уақыт клиентті жақсы түсінуге, гипотезаларды жиі сынауға және жақсы шешім қабылдауға мүмкіндік бергенде, нақты өзгеріс басталады. AI агенттері маркетингте нені өзгертеді деген пост алғаш рет Kursiv Media Kazakhstan сайтында пайда болды.