نقشه راه ۴ مرحلهای برای استفاده از ایجنتهای هوش مصنوعی در گوگل ادز
برای استفاده از هوش مصنوعی در گوگل ادز عجله نکنید
با وجود هیاهوی فراوان پیرامون ایجنتهای هوش مصنوعی، ساخت سریع آنها لزوماً مزیت رقابتی ایجاد نمیکند. کسبوکارهایی که از این فناوری ارزش واقعی کسب میکنند، یک نقشه راه مشخص را دنبال میکنند که با ساخت زیربنای داده و دانش آغاز میشود، نه با پرش مستقیم به مرحله پرهزینه توسعه.
تقریباً هر هفته خبر جدیدی درباره ایجنتهای هوش مصنوعی (AI agents) منتشر میشود. گوگل در حال ساخت آنهاست، شرکتهای نرمافزاری آنها را میفروشند و شبکههای اجتماعی اینطور القا میکنند که هر تیم بازاریابی بهزودی یک کارمند خودکار برای مدیریت شبانهروزی کمپینها خواهد داشت.
بهراحتی میتوان نتیجه گرفت که مزیت رقابتی بعدی، ساخت هرچه سریعتر یک ایجنت هوش مصنوعی است. اگرچه این ایده تا حدی درست است، اما این دیدگاه کاملی نیست.
پس از یک سال تجربه در ساخت سیستمهای مبتنی بر ایجنت برای گوگل ادز (Google Ads)، مشخص شده است که هر سازمانی برای داشتن یک ایجنت هوش مصنوعی آماده نیست. کسبوکارهایی که به ارزش تجاری واقعی دست پیدا میکنند، تقریباً همگی یک مسیر مشابه را طی میکنند، در حالی که شرکتهایی که با چالش مواجه میشوند، معمولاً مستقیماً به سراغ بخش پرهزینه ماجرا میروند.
۱. پیش از درگیر کردن هوش مصنوعی، یک بنیاد محکم بسازید
قبل از آزمایش هوش مصنوعی، روی دو پایه اساسی سرمایهگذاری کنید: پایگاه دانش (knowledge base) و دادههایتان. این مرحله کمهیجانترین بخش کار است و به همین دلیل اغلب توسط کسبوکارها نادیده گرفته میشود.
یکی از بزرگترین تصورات غلط در مورد هوش مصنوعی این است که میتواند فرآیندهای ضعیف را جبران کند. در واقعیت، هوش مصنوعی فقط همان فرآیندهای ضعیف را سریعتر خودکار میکند.
کیفیت هر سیستم هوش مصنوعی، کمتر به مدلی که استفاده میکنید و بیشتر به زمینهای (context) که به آن میدهید بستگی دارد. حتی بهترین مدلهای زبان بزرگ (LLM) نیز نمیتوانند تصمیمات منطقی بگیرند اگر دانش کسبوکار شما غیرقابل دسترس و دادههایتان در پلتفرمهای مختلف پراکنده باشد.
در بازار ایران که انضباط دادهای گاهی یک چالش است، این مرحله اهمیت دوچندان دارد. پایگاه دانش شما باید موارد زیر را در قالبی که برای هوش مصنوعی قابل درک باشد، مستند کند:
محصولات، خدمات، قوانین کسبوکار، لحن برند (Tone of voice)، ساختار کمپین و فرآیندهای داخلی.
همزمان، اطمینان حاصل کنید که دادههای بازاریابی شما دقیق، متصل و در دسترس هستند. اینکه از ابزاری مانند بیگکوئری (BigQuery) گوگل یا یک انبار داده متمرکز دیگر استفاده کنید، اهمیت کمتری نسبت به حذف سیلوهای اطلاعاتی دارد که مانع از دیدن تصویر کامل توسط هوش مصنوعی میشوند.
۲. قبل از ساخت، ابزارهای آماده هوش مصنوعی را به حداکثر برسانید
برای بهرهمندی از هوش مصنوعی نیازی به استخدام توسعهدهنده ندارید. بسیاری از تیمهای تبلیغاتی هنوز از تمام پتانسیل ابزارهای آماده موجود استفاده نکردهاند. برای شروع، دادههای کمپین خود را استخراج کرده و در ابزارهایی مانند چتجیپیتی (ChatGPT) یا کلود (Claude) بارگذاری کنید. از آنها بخواهید ساختار اکانت را بررسی کنند، هزینههای بیهوده را شناسایی کنند، فرصتهای کلمات کلیدی جدید را بیابند یا فید محصولات شما در گوگل مرچنت را بازبینی کنند. مدلهای جدید در تحلیل مجموعه دادههای بزرگ بسیار توانمند هستند و الگوهایی را کشف میکنند که پیش از این ساعتها کار با اکسل نیاز داشت.
در مرحله بعد، میتوانید این ابزارها را از طریق اتصالدهندههای آماده به گوگل ادز، گوگل آنالیتیکس یا گوگل مرچنت سنتر متصل کنید. با این روش، به جای استخراج هفتگی فایلهای اکسل، میتوانید مستقیماً دادههای زنده اکانت را تحلیل کنید. برای بسیاری از سازمانها در ایران، همین سطح از استفاده، بخش عمدهای از ارزش مورد نیازشان را فراهم میکند. تنها زمانی به فکر ساخت ابزار سفارشی بیفتید که واقعاً به محدودیتهای این روش رسیده باشید.
۳. زمانی که به پیچیدگی نیاز دارید، سیستمهای سفارشی بسازید
سرانجام ممکن است ابزارهای آماده دیگر پاسخگوی نیازهای شما نباشند. این اتفاق زمانی میافتد که الزامات شما بسیار خاص میشوند.
برای مثال، شاید نیاز داشته باشید عملکرد تبلیغات را با دادههای موجودی انبار، قیمتگذاری، حاشیه سود و دادههای مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) ترکیب کنید. یا شاید بخواهید هوش مصنوعی به طور مداوم اکانتها را نظارت کند، نه اینکه منتظر دستور شما بماند. در بازار ایران، این مرحله میتواند شامل یکپارچهسازی با سیستمهای حسابداری یا انبارداری بومی باشد.
اینجاست که توسعه سفارشی ارزشمند میشود. توسعهدهندگان، سیستمهای هوش مصنوعی را قابل اعتمادتر میکنند و با افزودن کنترلها، زمانبندی و بهینهسازی هزینه، یک نسخه آزمایشی جالب را به سیستمی قابل اتکا برای استفاده روزمره تبدیل میکنند.
۴. پیشگامان استفاده از هوش مصنوعی را شناسایی و تشویق کنید
جالب است که بزرگترین مانع در پذیرش موفقیتآمیز هوش مصنوعی، بهندرت به فناوری مربوط میشود؛ بلکه به انسانها برمیگردد.
سازمانهایی که سریعترین پیشرفت را دارند، لزوماً از همه کارمندان انتظار ندارند که یکشبه متخصص هوش مصنوعی شوند. آنها افراد مشتاق و پیشگام را شناسایی کرده و به آنها فضا برای آزمونوخطا میدهند. سپس این افراد را تشویق میکنند تا آموختههای خود را با دیگران به اشتراک بگذارند و بهتدریج این فرآیندها را در کل تیم نهادینه کنند.
هوش مصنوعی جایگزین بازاریابها نمیشود، بلکه نحوه و محل ارزشآفرینی آنها را تغییر میدهد. ما همین حالا هم در دهه گذشته با ابزارهایی مانند قیمتگذاری هوشمند (Smart Bidding)، کلمات کلیدی Broad Match و کمپینهای پرفورمنس مکس (Performance Max)، بخش زیادی از اجرا را به الگوریتمها سپردهایم. ایجنتهای هوش مصنوعی مرحله بعدی این تکامل هستند و نقش بازاریاب همچنان از اجرای دستی به سمت استراتژی و قضاوت تغییر میکند.
هدف، بازاریابی کاملاً خودکار نیست
بزرگترین اشتباهی که کسبوکارها مرتکب میشوند، تلاش برای خودکارسازی تمام جنبههای گوگل ادز است. ارزش واقعی در این نقطه نهفته نیست.
هوش مصنوعی ایجنت در کارهای تکراری و مبتنی بر داده مانند ممیزی اکانتها، نظارت بر عملکرد، تحلیل روندها و شناسایی فرصتهای بهینهسازی فوقالعاده عمل میکند. وقتی این وظایف را از دوش بازاریابان باتجربه برمیدارید، آنها میتوانند زمان بیشتری را صرف استراتژی، حل خلاقانه مسائل و اهداف کلان کسبوکار کنند.
تیمهایی که در سالهای آینده عملکرد بهتری خواهند داشت، لزوماً پیچیدهترین ایجنتهای هوش مصنوعی را ندارند. آنها تیمهایی هستند که درک میکنند هوش مصنوعی در کجا اهرم ایجاد میکند، قضاوت انسانی در کجا هنوز اهمیت دارد و چگونه میتوان پایههایی ساخت که این دو بتوانند با هم کار کنند. به همین دلیل است که اولین قدم، ساختن سازمانی است که برای بهرهمندی از ایجنتهای هوش مصنوعی آماده باشد.
چرا مهم است؟
این نقشه راه به کسبوکارهای ایرانی کمک میکند تا از هیاهوی هوش مصنوعی دور شده و با رویکردی عملی و مبتنی بر زیرساخت، از این فناوری در تبلیغات گوگل بهرهبرداری کنند.
اقتباسی از: Search Engine Land
نظرات (۰)
هنوز نظری ثبت نشده — اولین نفر باشید.