Birkaç haftada bir, birisi yapay zeka ajanlarının Google Ads'ü, SEO'yu veya sosyal medyayı ele geçirdiğine dair bir yazı yayınlıyor. Kaçınılmaz olarak, ajanlar etkileyici görünüyor; en azından teoride.
Ancak daha sonra aracının hangi verilerle çalıştığını belirlemek için daha derine inersiniz. Neredeyse her zaman cevap aynıdır. Bu aracılar genellikle platforma özgü verilerle çalışır. Google Ads için bu, gösterimler, tıklamalar, dönüşümler ve reklam harcamalarından elde edilen gelir (ROAS) anlamına gelir.
Bu aşırı basitleştirilmiş yaklaşım, PPC'deki yapay zeka aracılarının genellikle tek bir karar vermeden önce giriş katmanında başarısız olmasının nedenidir. Yalnızca platforma özgü verilere erişimi olan bir aracı, pazarlamanızı gerçek anlamda yönetemez.
Neden birçok PPC temsilcisi sadece yapay zeka asistanıdır?
Birçok araç şu şekilde konumlandırılmıştır:PPC aracılarıreklam metnini yazan yapay zeka asistanlarıdır. Aşağıdaki gibi görevleri yerine getirirler:
- 10 başlık çeşidi oluşturuluyor.
- Duyarlı Arama Ağı Reklamı (RSA) için bir ürün görselini açıklama.
- Maksimum Performans (PMax) öğe grubu için harekete geçirici mesaj (CTA) seçeneklerinin hazırlanması.
Bunlar gerçekten zaman kazandıran faydalı görevlerdir. Ancak bunlar ajan PPC değil. Bunun yerine, Google Ads sarmalayıcıya sahip üretken yapay zeka araçlarıdırlar.
Gerçek bir PPC temsilcisi harekete geçerAçıkreklam hesabı. Bilinçli kararlar vermek için performans verilerini analiz eder. Daha sonra bütçe değişiklikleri, teklif ayarlamaları, negatif anahtar kelime eklemeleri, kampanya yapısı değişiklikleri ve feed düzeyinde optimizasyonlar gibi değişiklikleri uygulamak için analizi uygular.
PPC için yapay zeka aracıları yanlışlıkla nasıl kapalı bir döngü oluşturur?
Google Ads'ün iş verilerinize ilişkin bilgisi sınırlıdır. Dolayısıyla, yalnızca Google Ads sinyallerini dikkate alan bir yapay zeka aracısı oluşturduğunuzda, kapalı bir döngüyü optimize etmiş olursunuz.
Bu, temsilcinizin genellikle hiçbir ilgisi olmayan hedefleri vurmaya odaklanmasına neden olur.iş performansı. Bazı durumlarda temsilci, kendi raporlanan ölçümlerini geliştirirken işi olumsuz yönde etkileyebilir.
Örneğin, Google Ads bu ayki ortalama anlaşma büyüklüğünüzü, satış döngüsü uzunluğunu veya nakit pozisyonunuzu bilmiyor.
Reklam platformunda şu anda hangi ürün gruplarının savunmaya değer marjı olduğuna ilişkin veriler bulunmuyor. Haftada 40 potansiyel müşteri üreten bir kampanyanın sıfır nitelikli fırsat ürettiğini veya vasat bir ROAS'a sahip bir kampanyanın, müşteri yaşam boyu değerini hesaba kattığınızda en kârlı edinme kanalınız olduğunu bilmiyor.
Maksimum Performans tehlikeli bir emsal oluşturdu
Bu yeni bir sorun değil. PPC yöneticileri yıllardır ROAS ile kâr arasındaki dengeyi sağlamaya çalışıyor. PMax bu sorunu, AI ajanları konuşmaya başlamadan çok önce ortaya çıkardı.
PMax kampanyaları bir kara kutu gibi çalışır. Google'a bütçenizi, varlıklarınızı ve dönüşüm hedefinizi sağlarsınız. Daha sonra algoritmanın nereye harcama yapacağına karar vermesine izin verirsiniz.
Reklamverenler, marj verileri, müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) sinyalleri veya dönüşüm öngörüleri olmadan PMax'ın heyecanla yanlış sonuca doğru optimizasyon yapacağını kısa sürede keşfetti.
Muhtemelen zaten dönüşebilecek olan ucuz dönüşümlerin peşine düşecek, yüksek marjlı ürünleri yüksek hacimli olanlar lehine önceliklendirecek ve kâr hedefini kaçırırken ROAS hedefine ulaşacaktı.
PPC temsilcileri, iş verilerinin yokluğunda yanlış hizalama riskiyle karşı karşıya kalır
PPC'ye yönelik yapay zeka aracıları, yanlış hizalanmış bir optimizasyon döngüsünün zarar verebileceği hızı ve ölçeği artırır.
Bir yapay zeka aracısına yatırım yapmadan önce, dünyanın en büyük dijital reklam şirketi tarafından oluşturulan ve herhangi bir bağımsız aracının sahip olabileceğinden daha fazla veriyle eğitilen PM'nin, arka uç iş verileri olmadan hala iyi kararlar veremeyeceğini düşünün.
Temsilciniz de farklı değil. Büyük bir dil modelinin (LLM) dahil edilmesi, altta yatan mimari sorununu çözmez. PPC kampanyalarını iş hedeflerine göre optimize etmek için temsilcinizin ilgili iş verilerine ihtiyacı vardır.
Daha derine inin:Ajans PPC: 2030'da performans pazarlaması nasıl görünebilir?
Yüksek performanslı PPC AI aracıları için 3 tür iş verisi
Bu üç tür iş verisi (CRM, ürün ve operasyonel) PPC aracısının performansını iyileştirmenin anahtarıdır.
1. CRM verileri
Potansiyel müşteri yaratma hesapları için en kritik eksik katman CRM verileridir. Bu olmadan, form doldurmalarda dönüşüm tekliflerini hedefleyen bir aracı, bu sonuçların değerinin ne olduğu hakkında hiçbir fikri olmadan.
Bu açığı kapatmanın ve CRM verilerini birbirine bağlamanın iki pratik yolu vardır.
Çevrimdışı dönüşüm izleme
Çevrimdışı dönüşüm izleme(OCT), CRM'nizden nitelikli potansiyel müşterileri veya kapanmış anlaşmaları dışa aktarmayı ve bunları ideal olarak atanmış değerlerle çevrimdışı dönüşüm etkinlikleri olarak Google Ads'e geri aktarmayı içerir.
Bu, Akıllı Teklif'e çalışmak için yararlı bir sinyal sağlar. Google Ads içinden dönüşüm verilerini analiz eden bir yapay zeka aracısı, OCT ile yalnızca form hacminden ziyade iş gerçekliğini yansıtan bir şeye sahip olur.
OCT, özellikle birden fazla hesabı yöneten ajanslar için gerçekçi bir başlangıç noktası sunan, daha hafif bir dokunuş seçeneğidir. Temsilci ile doğrudan CRM entegrasyonu gerektirmez. Veriler Google Ads'e gecikmeli olarak (genellikle 24 ila 72 saat) akar ve gelir ağırlıklı sinyaller aracının halihazırda okuduğu sisteme akar.
Doğrudan CRM erişimi
İkinci yol, aracıya doğrudan CRM erişimi verilmesini içerir. Bu şekilde anlaşma aşamalarını, kampanya kaynağına göre ortalama sözleşme değerlerini, potansiyel müşteri türüne göre kazanma oranlarını ve kanala göre kapanma süresini sorgulayabilir.
Doğrudan CRM erişimi daha akıllı bir karar katmanının kilidini açar.
Artık dönüşüm verilerinin içe aktarılmasına bağlı olmayan aracı, satış hattının durumunu gerçek zamanlı olarak değerlendirebilir. Örneğin, bir kampanyanın hacim oluşturduğunu ancak potansiyel müşterilerin teklif aşamasında durduğunu tespit edebilir ve ardından bunu insan incelemesi için işaretleyebilir veya hedefleri buna göre ayarlayabilir.
OCT ile karşılaştırıldığında doğrudan CRM erişiminin oluşturulması ve sürdürülmesi daha zordur. Ancak bir aracının yalnızca platform verilerini kullanmak yerine iş bilinçli kararlar almasına olanak tanır.
2. Ürün marjı verileri
Ürün feed'li Alışveriş veya PMax kampanyaları yürüten e-ticaret hesaplarının ürün marjı verilerine erişmesi gerekir. Ancak bu analizler neredeyse hiçbir zaman yerel olarak Google Ads'te mevcut değildir.
Google Ads, ürün feed'indeki her şeyin ürün maliyetini, dönüşüm oranını ve bildirilen gelirini bilir.
Ancak, ROAS'ı daha yüksek olmasına rağmen, A ürününün %55 brüt kar marjına sahip olduğunu, B ürününün ise yerine getirme ve iadeleri hesaba kattıktan sonra %12 kar marjına sahip olduğunu bilmiyor. Bu ortamda ROAS için optimizasyon yapan bir aracı, A ürününü aç bırakırken doğal olarak B ürünü dönüşümleri için teklif verecektir.
Bu nedenle, düzgün bir şekilde bağlanan bir Alışveriş temsilcisinin, ürün veya kategori düzeyinde marj verilerine sahip olması, doğrudan ek bir feed aracılığıyla beslenmesi veya bir arka uç veri bağlantısı aracılığıyla erişilmesi gerekir.
Temsilci, ürün marjı verileriyle marj katmanına göre farklılaştırılmış hedef ROAS değerleri belirleyebilir, yapısal olarak kârlı olmayan SKU'lara yapılan harcamaları bastırabilir ve bütçeyi işletmenin büyümek istediği satırlara göre önceliklendirebilir.
Envanter düzeylerini ve marj verilerini okuyabilen bir aracı, aynı zamanda özel etiketleri dinamik olarak ayarlayabilir, stok kritik derecede düşük olduğunda ürünleri aktif kampanyalardan çekebilir ve yüksek marjlı bir ürün arza geri döndüğünde yeniden öncelik belirleyebilir.
3. Operasyonel veriler
Operasyonel sinyaller (örneğin, yerine getirme kapasitesi, sezonluk personel kısıtlamaları, terfi pencereleri) aynı zamanda bir temsilcinin kararlarının uygulamada geçerli olup olmayacağını da etkiler. Karşılayamayacağınız bir ürün grubu için agresif bir şekilde teklif verdiğinizde, bütçeyi hızla yakarsınız ve müşteri memnuniyetini azaltırsınız.
Örneğin, temsilcinizin performans güçlü göründüğü için kampanya harcamasını ölçeklendirdiğini varsayalım. Ancak depo ekibi zaten dolu ve siparişleri zamanında yerine getiremiyor. Bu karar teoride optimal görünebilir ancak pratikte bağlamdan yoksundur.
Operasyonel sinyaller nadiren temiz bir API'den gelir. Bunun yerine, standart entegrasyonlar olmadan kurumsal kaynak planlama (ERP) sistemlerinde, manuel dışa aktarmalarda ve dahili kontrol panellerinde depolanırlar.
Bu verilerin çıkarılması zor olabilir. Ve yukarı yöndeki koordinasyonu doğru bir şekilde sağlamak daha da zorlayıcı olabilir.
Sonuçta bir aracı yalnızca bağlamı sağlayan insanlar kadar organize olabilir.
Pazarlama ekipleri genellikle promosyonları, satış kampanyalarını ve sezonluk kampanyaları diğer departmanlar, ajanslar ve dış ortaklarla koordine etmekte zorlanır. Bu girişimler, hiçbir temsilcinin asla göremeyeceği e-posta dizileri, Slack mesajları ve e-tablolar aracılığıyla iletilen ayrıntılarla sürekli olarak gerçekleşir.
Bu düzene otonom bir sistemin eklenmesi kafa karışıklığını daha da artırıyor. Bu nedenle birçok kuruluş için ilk adım operasyonel verileri basitleştirmektir.
PPC aracısı uygulamaları neden sıklıkla iş verisi bağlantılarını atlıyor?
Arka uç veri bağlantılarının oluşturulması zaman alıcı ve bakımı pahalı olma eğilimindedir. Genellikle çeşitli e-ticaret, defter tutma, envanter yönetimi, CRM ve ERP platformlarıyla senkronizasyon gerektirirler.
Ayrıca her uygulama, genellikle API bağlantıları veya veri ambarı katmanı gerektiren özel bir iştir. Aynı zamanda kendi sistemleri, formatları ve öncelikleri olan finans, operasyon ve satış ekiplerinin katılımını da gerektirir.
Sonuç olarak, PPC için yapay zeka aracıları oluşturan ajanslar ve şirket içi ekipler genellikle en az direnç gösteren yolu seçer. API'ye bağlanırlar, standart ölçümleri alırlar ve ek bağlam sağlamadan otomasyonu oluştururlar.
Bu yaklaşımın nakliyesi daha hızlıdır ve gösterilmesi daha kolaydır. Aynı zamanda finans verilerine dokunmanın iç siyasetinden de kaçınıyor.
Sonuç, etkileyici görünen ancak iş gerçekliğinin eksik bir resmini sunan ve performansın yanlış yöne kaymasına yol açan bir otomasyon katmanıdır.
Mevcut yapay zeka aracı ekosistemi, bu sorunu çözdüğü için kimseyi ödüllendirmiyor.
- Ajanslara, müşteri ERP sistemlerine veri hatları oluşturmak için değil, reklam hesaplarını yönetmek için ödeme yapılır.
- Araç satıcıları, sahip olduğunuz özel entegrasyonlara değil, kendi bağlayıcı katmanlarına bağımlı olmanızı ister.
- Şirket içi ekipler nadiren finans veya operasyon sistemlerine dokunacak siyasi sermayeye sahiptir. Ve bunu yaptıklarında bile, satın alma döngüsü tek başına projeye duyulan heyecandan daha uzun süre dayanabilir.
Teşvik yapısı, herkesi, gerçek iş koşullarında işe yarayan bir şey oluşturmak yerine, yapay zeka aracısına benzeyen bir şeyi hızlı bir şekilde göndermeye yönlendiriyor.
PPC için bir AI aracısı oluşturmadan önce sormanız gerekenler
Google Ads için bir AI aracısı geliştirmeye zaman veya bütçe ayırmadan önce, aracının performansı optimize etmek için hangi iş verilerine ihtiyaç duyduğunu netleştirin.
Potansiyel müşteri yaratma hesapları için yanıt, minimum uygulanabilir veri köprüsü olarak OCT ile başlar ve inşa edilmeye değer ideal mimari olarak doğrudan CRM entegrasyonu ile başlar. Alışveriş ve e-ticaret için SKU veya kategori düzeyindeki marj verileriyle başlar ve envanter ve sipariş karşılama sinyallerine kadar uzanır. Tüm kampanya türleri için operasyonel veriler kritik öneme sahiptir.
İşlevsel bir PPC aracısı oluşturmak işin kolay kısmıdır. Onu gerçekliğe bağlamak, işe koymanız gereken yerdirVegerçek değeri elde ettiğiniz yer.
Daha derine inin:Ajansal yapay zeka ve titreşim kodlaması: PPC yönetiminin bir sonraki evrimi
