Birçok insan gibi siz de işinizi yapay zekaya kaptırmaktan endişeleniyorsunuz.
“Eski okulun” neredeTBÖYapay zeka ajanları işin daha fazlasını devraldıkça beceriler uygun mu?
Rahatlamak. O kadar ikili değil. Odak noktası veri ve stratejiye doğru kayıyor.
Dışarıdan bakıldığında medya satın almanın otomatikleştirildiği görülüyor. Ama durumu düzeltelim: öyle değil. Rol değişiyor (tekrar).
15 yılı aşkın süredir PPC'de çalışıyorum ve korkacak hiçbir şey yok. Asıl soru şu: Dalgaya mı biniyorsun yoksa geride mi kalıyorsun?
Mevcut PPC ortamının haritasını çıkaralım: reklam ağı otomasyonu ve en önemlisi, PPC ekiplerinin bugün değer yarattığı yer; rekabet etmek için gereken kritik beceri setleri ve ekip yapısı.
Teknik PPC ekibinin dönüşü
On yıl önce, teknik PPC ajansları komut dosyaları geliştirme, verileri geniş ölçekte işleme ve karmaşık yapıları yönetme yoluyla farklılaştı. Daha sonra otomasyon olgunlaştı. Herkes yararlanmaya başladıMaksimum PerformansveyaAvantaj+kampanyaları kurmanın ve yürütmenin çok daha kolay olması nedeniyle.
Sonuç olarak birçok ekip strateji ve yaratıcılığa yöneldi.
Ancak yapay zeka ile yeterince iyi yaratıcılar üretmek veya devasa veri kümelerini analiz edip iyi bir strateji gibi görünen sonuçları ortaya çıkarmak her zamankinden daha kolay. Şimdi beni yanlış anlamayın, bu çıktılar mükemmel olmayacak ama:
- Ücretsizdir (bir nevi) ve hızlıdır.
- Kalite düzeyi hiç de kötü değil (mükemmel de değil).
Müşteri açısından bakıldığında bu, ortalama yaratıcı odaklı veya strateji meraklısı ajansın oyunun dışında olduğu anlamına gelir. Bu ekiplerin yapay zekanın yerini alamayacağı becerilere ihtiyacı var.
PPC'ciler, sevinin: teknik üstünlük geri döndü. Kesinlikle farklı bir şeye dönüştü. Ancak 2010'lu yılların elektronik tablo bağımlılarını geri getirmenin zamanı geldi. PPC'yi tekrar teşvik edecek doğru kişiler onlar.
Bundan şüphen mi var? Biraz geri saralım ve gerekli beceri setine bakalım.
PPC avantajı: Elektronik tablo becerilerinden veri meraklılarına
Başarılı PPC ajanslarının şu anda sattıkları şey, on yıl öncesinden çarpıcı biçimde farklı. Ancak aynı temel zihniyet yeniden ortaya çıktı.
Neden?
Bugünlerde temel performans faktörlerine bakalım:
- Dönüşüm hunisinin alt kısmındaki verileri stratejiye entegre etme.
- Söz konusu stratejiyi destekleyecek bir veri altyapısı oluşturmak.
- Reklam algoritmalarına doğru sinyalleri beslemek.
- Reklam öğeleri de dahil olmak üzere geniş ölçekte çalışacak sistemler oluşturma.
Deseni görüyor musun? Bozuk bir veri modelinden çıkış yolunu bulamazsınız. Avantajınızın kaldığı ve müşterilerin değer verdiği yer burasıdır.
İyi haber şu ki otomasyon teknik okuryazarlığın değerini artırıyor. Bunu azaltmaz.
Teknik okuryazarlığı ele almak için kimi ararsınız? Eski PPC pazarlamacıları. Oluşturdukları özel Excel makrolarını kullanarak ücretli arama reklamlarını değiştirmeyi veya yüz binlerce ürün feed'i öğesini yönetmeyi sevenler. Doğru zihniyete sahipler: Otomasyonu, verileri ve matematiği seviyorlar ve PPC'yi seviyorlar.
Daha derine inin:Yapay zeka çağında ücretli bir medya ekibi nasıl oluşturulur?
Peki ekibinizde kimler olmalı, şirket içi mi yoksa ajans tarafında mı? İşte dört temel rol. Tek bir kişi tüm kapsamı kapsayamaz; bir ekibe ihtiyacınız var.
1. Veri mühendisi
Bu rol temel olarak altyapıyı oluşturur ve korur. Veri tedarik zincirinde izleme uzmanından sonra yer almasına rağmen en merkezi roldür. Bu yüzden ilk sırada yer alıyor.
Karmaşık, çok platformlu bir dünyada faaliyet gösteriyoruz: Google Ads ile CRM entegrasyonunu düşünün. Veya müşteri yolculuğunun haritasını çıkarmak ve stratejiyi yönlendirmek için çevrimiçi ve çevrimdışı veri kümelerini birleştirmek.
Eksiksiz bir veri modeli olmadan stratejiniz, çoğunlukla gerçeklik kontrolü gerektiren belirsiz bir içgüdüye dönüşür. Veri mühendisinin rolü, mümkün olduğunca bu durumdan kaçınmanın temelini atmaktır.
Tersine, ekibinizde bu rol olmazsa, tekrarlayan manuel aktarımlar gerçekleştirecek, ekipler arasında tutarsız sayılar elde edecek ve yavaş karar döngüleriyle karşılaşacaksınız.
Veri mühendisinin kapsamı nedir?
Bir veri altyapısı oluşturmak temel olarak bir ETL sürecini takip eder: verileri çıkarın, değiştirin ve bir raporlama aracında kullanılabilir hale getirin (Looker Studio, Power BI veya Tableau'yu düşünün).
İşte bu kapsamlı hedefi gösteren birkaç görev:
- Reklam platformlarından, analizlerden veya CRM araçlarından veri ambarına kadar veri hatları oluşturun (harcamaları, gelirleri ve diğer verileri ambarın içine almak için).
- Bu kaynaklara yönelik tabloları yapılandırın ve belirli kullanım durumlarına yanıt vermek için bunları "birleştirin" (birleştirin).
- Bu veri kümelerini koruyun ve yenileme programları da dahil olmak üzere otomatik QA'lar oluşturun.
Veri mühendisi hangi beceri setlerini ve araçları kullanır?
Genel olarak konuşursak, Google'ın öncelikli olduğu bir dünyada yaşadığımız için Google'ın veri depolama çözümü BigQuery hakkında çok şey duyuyoruz. Microsoft Azure gibi başka çözümler de var. Ancak aradığınız ana beceri kodlamadır; daha spesifik olarak SQL ve Python.
Buradaki amaç, veri ambarındaki tabloları yapılandırmak (SQL kullanarak) ve veri hatları oluşturmak (Python kullanarak) için bu dilleri kullanmaktır.
2. Takip ve ölçüm mimarı
Bazı insanlar bunun veri mühendisleriyle aynı rol olduğunu düşünüyor. Kesinlikle katılmıyorum.
Bana göre bu rolün tek odak noktası sinyal kalitesini korumaktır. İşler ters gittiğinde çok sıkı teslim tarihleriyle karşı karşıya kalan tek kişi odur: Dönüşüm verilerini birkaç günden fazla kaybetmeyi göze alamazsınız. Geriye dönük de değildir: İzleme kapalı olduğunda dönüşümler sonsuza kadar kaybolur.
Reklam platformlarının performansı, dönüşüm verilerinin omuzlarında duruyor. Bu kaliteli etkinliklerden yeterince yararlanamazsanız rekabet açısından ciddi bir dezavantajla karşı karşıya kalırsınız.
Bunu genellikle CPA'lar herhangi bir açıklama yapılmadan dalgalandığında veya platform içi verileriniz "doğruluk kaynağınızdan" (GA, CRM ve diğer sistemler) büyük ölçüde farklılık gösterdiğinde fark edersiniz. İzleme ve ölçüm mimarları teklifleri dengeler, etkinlik eşleştirme kalitesini artırır ve Google Ads'e daha fazla veri aktarır.
İzleme mimarının kapsamı nedir?
Hem eksiksiz hem de mevzuata uygun veri toplama mekanizmaları tasarlıyorlar (merhaba, GDPR):
- İzlemeyi gizlilik uyumluluğuyla uyumlu hale getirin.
- İstemci ve sunucu tarafı izlemeyi tasarlayın.
- GTM ve sunucu kapsayıcılarını uygulayın.
- Dönüşüm API entegrasyonlarını veri mühendisiyle birlikte yönetin.
- Tekilleştirme mantığını medya alıcısıyla birlikte sağlayın.
İzleme mimarı hangi beceri setlerini ve araçları kullanıyor?
Her ne kadar PPC'lerin çoğu Google Etiket Yöneticisi ile uğraşmış olsa da, çok azı aslında sunucu tarafı etiketleme altyapısını kurmuştur. Bu, "normal" PPC'leri bir izleme uzmanından ayırmanın kolay bir yoludur. Ancak aynı zamanda İzin Modu çerçeveleri, CAPI ve ilgili araçlar konusunda da bilgi sahibi olmaları gerekir.
Daha derine inin:PPC, AI arama ve sosyal kampanyalar için AI araçları: Şimdi kullanmaya değer olanlar
3. Veri analisti
Veri mühendisi boruları oluşturursa ve izleme mimarı sinyali korursa, veri analisti verinin ne anlama geldiğine karar verir.
Yapay zekadan en çok etkilenen rol budur. Elbette yapay zeka ile çok şey yapabilirsiniz ancak harika bir veri analistinin ne kadar etkili olduğunu hafife almayın.
Yanlış yorum, göz açıp kapayıncaya kadar milyonlarca doların boşa gitmesine neden olabilir. Veri analistlerini tamamen yapay zekayla değiştirmek büyük bir hata olur.
Örneğin, Google Ads'teki ROAS, katkı marjına eşit değildir. Meta Reklam EBM'si müşterinin yaşam boyu değerine eşit değildir.
Güçlü bir veri analisti olmadan verileri yanlış yorumlama ve yanlış tavşan deliğine düşme riskiyle karşı karşıya kalırsınız. Kısa vadede verimsiz görünen ancak uzun vadede değer sağlayan kampanyaları kesmeyi düşünün. Veya pazarlama ve finansa farklı "gerçekleri" bildirmek - bunu istemezsiniz.
Veri analistinin kapsamı nedir?
Alanın dışındaki kişiler Power BI veya Looker Studio panoları oluşturduklarını düşünüyor. Bu sadece buzdağının görünen kısmı. Veri analistleri ayrıca:
- İş KPI'larıyla uyumlu veri modelleri tasarlayın (bu adım zaman zaman veri mühendisleriyle örtüşür).
- Analizi çalıştırın — grup performansını, kayıp oranlarını, kârlılığı ve azalan getirileri düşünün.
- Platform anlatılarına meydan okuyun.
Veri analisti hangi beceri setlerini ve araçları kullanıyor?
Veri analistlerini çevirmenler gibi düşünme eğilimindeyim: Başka bir dili biraz akıcı bir şekilde konuşabilirsiniz, ancak bu sizi geniş ölçekte çeviri yapma konusunda nitelikli yapmaz. Veri analistleri için de durum aynı: Rakamları bir dereceye kadar anlıyor olabilirsiniz ancak muhtemelen yine de bir analiste ihtiyacınız var.
Depoyu doğrudan sorgulamak için genellikle SQL okuryazarlığı gerekir. Elektronik tablo modelleme aynı zamanda senaryo planlaması için de kritik olmaya devam etmektedir. Temel beceri istatistiksel akıl yürütmedir. Örneklem büyüklüğünü, varyansı ve önyargıyı anlamak yanlış sonuçları önler.
4. CRO ve deney lideri
Tüm bu veriler temiz, kullanılabilir ve analiz edildikten sonra CRO'lar her ziyaretçinin ekonomisini iyileştirmek için bu verilerden yararlanır. Dönüşüm oranının, potansiyel müşteri kalitesinin ve genel müşteri yolculuğunun iyileştirilmesi, bileşik bir etki yaratır.
CRO'ların değerini kanıtlamanın basit yolu, %3 yerine %1,5 oranında dönüşüm sağlayan bir açılış sayfasının EBM'nizi iki katına çıkardığınız anlamına geldiğini anlamaktır. Kimse bunu istemiyor. İşte CRO'ların devreye girdiği yer burasıdır. Bunun yerine, verimli bir şekilde ölçeklendirmek istersiniz, sızdıran bir kovaya daha fazla para itmek istemezsiniz.
PPC açısından bakıldığında, CRO'lar hem performansı (daha iyi dönüşüm oranı) hem de sinyal kalitesini (daha fazla dönüşüm) güçlendirir ve bu da akıllı teklife yardımcı olur.
CRO'nun kapsamı nedir?
Yaygın inanışın aksine, CRO (yalnızca) açılış sayfası anlamına gelmez. Bu rol dönüşüm hunisinin tamamında çalışır:
- Gösterimden gelire kadar olan yolculuğun haritasını çıkarma.
- Isı haritalarını ve oturum kayıtlarını kullanarak çevrimiçi sürtünme noktalarını belirleme.
- Rastgele deneyler yerine test yol haritalarının yapılandırılması.
- Teklif konumlandırma konusunda yaratıcı ve ürün ekipleriyle işbirliği yapmak.
CRO lideri hangi beceri setlerini ve araçları kullanıyor?
En sık gördüğüm giriş yığını GA4 ve Hotjar gibi bir ısı haritası aracıdır. Ancak ContentSquare gibi araçlarla çok daha pahalı olabilir. Yığın, müşterinin ihtiyaçlarına ve bütçesine bağlı olarak ölçeklenir.
En önemli beceriler şunlardır:
- Tıpkı veri analistleri gibi, derin bir matematik ve istatistiksel akıl yürütme anlayışı (önceden hesaplanmış örnek boyutlarını düşünün).
- Yapılandırılmış bir zihniyet, açık hipotezler ve iş düzeyinde başarı ölçümleri.
Daha derine inin:Ajans PPC: 2030'da performans pazarlaması nasıl görünebilir?
Medya alıcılarından veri ekiplerine
Modern PPC ekibi, medya alıcılarına daha az benziyor ve daha çok pazarlama, veri ve ürün arasında bir melez gibi görünüyor. Avantaj, bu yetenekleri bilinçli olarak yapılandıran ekiplere aittir.
Kazanan PPC takımları, algoritmaları anlayan, ancak daha da önemlisi bunların arkasındaki verileri ve ekonomiyi anlayanlardır. Ekibiniz altyapı, sinyal tasarımı, analiz ve deneme konularında uzmanlaşırsa yapay zeka bir avantaj haline gelir. Aksi takdirde bu bir sorumluluk haline gelir.
