क्या Machine Learning Performance Marketers को बेकार कर देगी?

शुरू करने से पहले, कुछ context — जो आपको समझने में मदद करेगी कि मेरे मन में यह सवाल क्यों आया। मैंने अपने करियर में performance marketing में काफ़ी समय बिताया है। मुझे अभी भी याद है जब मैंने शुरुआत की थी, Google Adwords आज जो है उससे बिल्कुल अलग था। उदाहरण के लिए, एक नियम था कि अगर आपके keyword का click-through rate 0.5% से नीचे जाता था, तो keyword "inactive" हो जाता था और उसे recover करना बेहद मुश्किल (या असंभव) था।

Facebook उसी साल founded हुई थी, तो Facebook advertising तो थी ही नहीं। :D

2022 में आगे आएँ — machine learning Google और Meta दोनों advertising platforms के केंद्र में है (और Amazon जैसे कई अन्य में भी)। दोनों कंपनियाँ account setup simplification (जो machine को ज़्यादा data देता है), diverse creatives (formats और concepts दोनों में), और site tagging/conversion API की वकालत कर रही हैं।

वे दिन गए जब हम audience segments के अनुसार granular search campaign structure या display campaign structure बनाते थे। अब हमें सिर्फ एक campaign (Google के Performance Max के मामले में) setup करने की सलाह दी जाती है, और machine अपने आप सही inventory source (search, YouTube, Gmail, आदि) ढूँढेगी और audience को best creatives serve करेगी। Bid optimization automatically होगी। Campaigns के बीच budget optimization भी semi-automatically।

तो हम पूरे दिन क्या करते हैं? :D Excel reports? :P

Machine learning सिर्फ एक tool है

हाँ, यह एक शक्तिशाली tool है, लेकिन आखिरकार एक tool ही है। इसका मतलब है कि machine नहीं जानती आपके business के लिए क्या अच्छा है। (यहाँ एक पल रुकें।)

Machine उस outcome (conversion या ROI) को हासिल करने में अद्भुत है जो आप सही efficiency level पर set करते हैं। लेकिन वह नहीं जानती कि क्या उस लक्ष्य को हासिल करना आपके business के लिए उचित है।

वह नहीं जानती कि आपको Google Ads, Meta ads, या कोई भी advertising चलानी चाहिए या नहीं।

Machine बहुत कुछ नहीं जानती।

• वह आपका brand या आपके potential customers नहीं जानती।
• वह नहीं जानती कि आपके potential customers competition की बजाय आपका brand क्यों चुनते हैं।
  • बिना बड़े training data के वह आपके potential customers के लिए engaging messaging या landing page experience नहीं बना सकती।
• वह नहीं जानती कि advertising चलाने से आपके business को incremental revenue मिलती है या नहीं।
  • Incremental revenue वह revenue है जो ads न चलाने पर नहीं मिलती।
  • Machine एक single channel का incremental revenue या conversion जान सकती है, लेकिन आपके पूरे business के लिए नहीं।

Walled gardens machine को सीमित करते हैं।

वह Google ecosystem, Meta ecosystem, Amazon या TikTok के भीतर बेहतरीन optimize कर सकती है — लेकिन उन सब में एक साथ नहीं। consumer privacy पर ध्यान देखते हुए यह जल्दी बदलने वाला नहीं।

इसका मतलब है कि इंसान तय करता है कि ads कहाँ चलाएँ और हर walled garden में कितना खर्च करें।

अगले 3-5 सालों में

तो कम से कम अभी के लिए, मुझे चिंता नहीं कि मेरी नौकरी machine ले लेगी — अगले 3-5 सालों में नहीं। लेकिन मुझे इस बात की चिंता ज़रूर करनी चाहिए कि business को और ज़्यादा value कैसे दूँ। उदाहरण के लिए, मुझे इन बातों पर सोचना और सीखना जारी रखना चाहिए:

• Brand और उसके potential customers को जानना।

• Company की power को समझना — जो है या नहीं है।

• क्या advertising चलाना बिल्कुल ज़रूरी है?

• अगर advertising ज़रूरी है, तो business पर उसके incremental impact को कैसे measure करें? यहाँ keyword है "incremental"।

  • Business पर impact कम समय में (तीन महीने के भीतर) या लंबे समय में (सालों में) हो सकता है — इसलिए अलग-अलग measurement solutions की ज़रूरत है।

• Machine को performance marketing में कैसे सफलता के लिए तैयार करें?

  • दुनिया भर के विभिन्न privacy laws और regulations को देखते हुए, framework क्या हो जो user privacy का सम्मान करे, कानून का पालन करे, और machine को सही signals दे?
    • वे दिन गए जब performance marketers बस अधिक से अधिक data collect करते थे और ad platform को भेज देते थे।
    • अब हमें यह सोचना होगा कि कौन सा data collect करना ज़रूरी या allow है — और उसे machine को सही तरीके से कैसे भेजें।
  • Creative messaging और overall user experience: formats, concepts, imagery, representation में diversity — यही message कई platforms दे रहे हैं।

• Machine को non-advertising activities में भी सफलता के लिए कैसे तैयार करें।

आप क्या सोचते हैं? क्या आप performance marketing में machine learning को अपने daily काम को बदलते देख रहे हैं — और अगर हाँ, तो आगे बने रहने के लिए किन skills पर double down कर रहे हैं?

शुभकामनाओं सहित,

Chandler