هوش مصنوعی بدون زمینه منجر به نتایج تجاری نمی شود

بازاریابان عملکرد برای رسیدگی به هزینه‌های فزاینده، از دست دادن داده‌ها و سفرهای خریدار پیچیده‌تر به هوش مصنوعی روی می‌آورند – و این کار هم کار می‌کند. خلاقیت شخصی تر است، هدف گذاری واضح تر است و بهینه سازی در زمان واقعی انجام می شود.

هوش مصنوعی در شناسایی الگوها، پیش‌بینی نتایج و افزایش سود در معیارهای کلیدی به طور قابل ملاحظه‌ای مؤثر بوده است. با این حال، بسیاری از بازاریابان هنوز یک سوال سخت‌تر می‌پرسند: اگر هوش مصنوعی کارایی را بهبود می‌بخشد، چرا ما شاهد افزایش مشابه در نتایج کسب‌وکار نیستیم؟

پاسخ اغلب به رابطه یا فقدان آن مربوط می شود. بسیاری از ابزارهای هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی یک قطعه از پازل عملکرد – پیشنهاد، هدف‌گیری یا اندازه‌گیری – طراحی شده‌اند، بدون اینکه بفهمند چگونه قطعات با هم قرار می‌گیرند. ممکن است شاخص ها به صورت مجزا بهبود یابند، اما این همیشه به نتایج تبدیل نمی شود. حلقه گم شده توسط یک هوش مصنوعی هدایت می شود که می تواند به شما بگوید چی برای یک مورد خاص از یک هوش مصنوعی که درک می کند انجام شود چرا بنابراین می توان آن را در موقعیت های مشابه دیگر تکرار کرد.

برای پر کردن این شکاف، بازاریابان به مدل‌های هوش مصنوعی نیاز دارند که عملکرد را واقعاً درک کنند، که به دو بعد نیاز دارد.

اولین مورد یکپارچه سازی برای اتصال داده ها، ابزارها و تصمیم گیری در طول سفر خریدار است. دومین مورد، تخصص حوزه است که به هوش مصنوعی یک درک اساسی از نحوه عملکرد واقعی تجارت، از جمله نحوه حرکت محصولات، نحوه رفتار خریداران و تبدیل قصد به خرید می دهد.

وقتی این دو لایه کنار هم قرار می‌گیرند، مدل‌ها از بهینه‌ساز کار به محرک‌های عملکرد تبدیل می‌شوند.

ابزارهای تکه تکه شده تأثیر هوش مصنوعی را محدود می کنند

هر بازاریاب عملکردی درد ابزارهای تکه تکه را می داند. پلتفرم‌های مناقصه، بهینه‌سازهای خلاق و سیستم‌های اندازه‌گیری بخشی از داستان را بیان می‌کنند، اما بدون زمینه مشترک، تیم‌ها به جای تسریع نتایج، زمان ارزشمندی را صرف تطبیق داشبوردها می‌کنند.

سیستم‌های خراب بهینه‌سازی را کند می‌کنند، محرک‌های عملکرد ابری را کاهش می‌دهند و حتی هوشمندترین مدل‌های هوش مصنوعی را محدود می‌کنند.

وقتی داده‌ها، تصمیم‌گیری و فعال‌سازی با هم آموزش داده می‌شوند، هوش مصنوعی در نهایت می‌تواند تصویر کامل را ببیند. می‌تواند یاد بگیرد که چگونه تغییر قیمت بر نرخ‌های افزودنی به سبد خرید تأثیر می‌گذارد یا چگونه عملکرد خلاقانه بر اساس کانال و مخاطب متفاوت است. این حلقه بازخورد بسته بهینه سازی را از واکنشی به فعال تبدیل می کند.

اما در اینجاست که هوش مصنوعی هدف کلی کوتاهی می کند.

چرا به هوش مصنوعی با سواد تجاری نیاز دارید؟

حتی زمانی که بینش ها به هم متصل هستند، اکثر سیستم های هوش مصنوعی هنوز فاقد تجربه تجاری در دنیای واقعی هستند. آنها بر روی مجموعه داده های محدودی مانند تاریخچه کمپین یک برند یا داده های CRM، بدون زمینه گسترده تر از نحوه تعامل محصولات، خریداران و رسانه ها در مقیاس آموزش دیده اند.

آنها یادگیرنده های درخشانی هستند اما فاقد تجربه هستند. پیش بینی فلات بدون قرار گرفتن در معرض مکانیک پویا رسانه های تجاری. عناصری مانند کشش قیمت، روند دسته بندی و رفتار خریداران بین کانالی هر ساعت در حال تغییر هستند. توانایی پیش‌بینی آنچه در آینده اهمیت دارد به هوش مصنوعی بستگی دارد که واقعاً این پویایی‌های بازار را درک کند.

در اینجا تفاوت بین هوش مصنوعی همه منظوره و هوش مصنوعی با سواد تجاری در عمل وجود دارد. یک مدل همه منظوره می تواند تشخیص دهد که یک خریدار یک پیراهن آبی دیده است. اما یک مدل باتجربه می‌داند که ترکیبی از پنبه/کتانی است که در بازارهای ساحلی محبوب است، کشش قیمتی آن سفت‌تر می‌شود و تبلیغات ویدیویی در آخر هفته عملکرد بهتری از تصاویر ثابت برای آن SKU دارند.

این سطح از سیالیت به تخصص زمینه ای نیاز دارد تا ویژگی های دقیق محصول را با رفتار خریدار زنده و پویایی رسانه مرتبط کند. اینجاست که مدل‌های هوش مصنوعی از بهینه‌سازی برای تعامل به درک واقعی می‌رسند چرا مردم خرید می کنند

داده های عمیق تر، تجربه عمیق تری ایجاد می کند

موثرترین سیستم‌های هوش مصنوعی بر پایه هوش تجاری ساخته شده‌اند: معاملات خرید واقعی، کاتالوگ‌های محصولات یکپارچه در میان خرده‌فروشان، ویژگی‌های سطح SKU و سیگنال‌های چندوجهی از سراسر وب باز. این پایه با استفاده از یادگیری ماشین برای مقیاس‌بندی، از جمله تشخیص الگو در میان میلیاردها تعامل و LLM برای غنی‌سازی و عادی‌سازی داده، تقویت می‌شود. چند نمونه خوب عبارتند از ایجاد برچسب های محصول ثابت، ترکیب بینش از نظرات مشتریان، یا پیوند SKU های مختلف در بین خرده فروشان.

ساختن و حفظ این عمق داده کار سختی است. این به خطوط لوله مهندسی نیاز دارد که داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار را دریافت و عادی می‌کند، مشارکت‌های قابل اعتماد بین تبلیغ‌کنندگان و ناشران، و استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی – هم یادگیری ماشین و هم LLM – برای تازه و دقیق نگه داشتن سیگنال‌ها.

اما کار سخت ارزشش را دارد. این همان چیزی است که هوش مصنوعی را از یک بهینه‌ساز توانا به یک متخصص فروش واقعی تبدیل می‌کند – کسی که می‌تواند تصمیم‌های سریع‌تر، دقیق‌تر و مقرون‌به‌صرفه‌تر در مورد اینکه به چه کسی دسترسی داشته باشد، چه زمانی درگیر شود، کجا ظاهر شود و چه چیزی را نشان دهد.

هوش مصنوعی چگونه تجربه تجارت را یاد می گیرد

مسیر رسیدن به تخصص در یک حوزه خاص نشان می دهد که چگونه افراد از طریق یادگیری لایه ای تسلط پیدا می کنند:

1. بازار را بیاموزید: قبل از بهینه سازی برای هر مشتری، مدل باید در مورد داده های خرید گسترده و چندوجهی مانند کاتالوگ محصولات، قیمت ها، در دسترس بودن، بررسی ها، ارائه خلاقانه و رفتار خرید واقعی آموزش ببیند. این یک درک اساسی از نحوه حرکت معاملات ایجاد می کند.
2. به مشتری آموزش دهید: هنگامی که این پایه ایجاد شد، می توان مدل را برای اهداف خاص برند و شاخص های کلیدی عملکرد تنظیم کرد. او نیازی به “درک” ندارد که چه چیزی باعث تغییر در مد در مقایسه با سفر در مقابل خرده فروشی می شود، زیرا او از قبل زمین را می شناسد. یادگیری سریع‌تر، پیش‌بینی‌ها واضح‌تر و نتایج قوی‌تر است.

این رویکرد منحنی های یادگیری را تسریع می کند و کارایی را با هم ترکیب می کند. مدل‌هایی که تجارت را از پایه درک می‌کنند، می‌توانند از روز اول در چند ثانیه تصمیم بگیرند، قیمت‌ها را تنظیم کنند، هزینه‌های خلاقانه را سفارشی کنند و مجدداً تخصیص دهند تا دستاوردهای قابل اندازه‌گیری در تعامل، تبدیل‌ها و ROAS به دست آورند.

انقلاب بعدی هوش مصنوعی: درک تجارت

هوش مصنوعی قبلاً ثابت کرده است که می تواند به سرعت یاد بگیرد. تکامل بعدی به او کمک می کند تا جهان را عمیق تر درک کند.

برای بازاریابان عملکرد، این به معنای حرکت فراتر از ابزارهای تکه تکه به سیستم‌های مرتبط و با سواد تجاری است. آنها به هوش مصنوعی نیاز دارند که کل سفر خریدار را ببیند و بفهمد که چگونه هر سیگنال، هر کانال و هر تصمیمی به نتایج واقعی متصل می شود. ما در مورد هوش مصنوعی صحبت می‌کنیم که نه تنها الگوها را مشخص می‌کند، بلکه نبض تجارت را به تصویر می‌کشد، از آنچه باعث فروش می‌شود و زمانی که قصد تغییر می‌کند تا نحوه حرکت تقاضا.

نسل بعدی بازاریابان عملکرد از هوش مصنوعی خود نمی خواهند که بهینه سازی کند. آنها از او التماس خواهند کرد که بفهمد – و کسانی که اولین بار این جهش را انجام می دهند، یک مزیت پایدار به دست خواهند آورد.