Apakah Machine Learning Akan Membuat Performance Marketer Tidak Relevan?

Sebelum kita mulai, sedikit konteks akan membantu Anda memahami mengapa saya punya pertanyaan ini. Saya telah menghabiskan waktu yang signifikan di performance marketing selama karier saya. Saya masih ingat ketika saya baru memulai, Google Adwords sangat berbeda dari apa yang ada sekarang. Misalnya, ada aturan bahwa jika click-through rate keyword Anda di bawah 0,5%, keyword Anda akan menjadi "inactive" dan akan sangat sulit (atau tidak mungkin) untuk memulihkan keyword yang inactive.

Facebook didirikan di tahun yang sama, jadi belum ada Facebook advertising. :D

Maju cepat ke 2022, machine learning menjadi pusat dari platform iklan Google dan Meta (dan banyak lainnya seperti Amazon). Kedua perusahaan mengadvokasi penyederhanaan setup akun (yang memberikan mesin lebih banyak data untuk diproses), set kreatif yang beragam (baik format maupun konsep), dan tentu saja, site tagging/conversion API untuk memberikan mesin sinyal outcome (alias konversi) yang dipedulikan pengiklan.

Sudah berlalu masa di mana kita perlu menyiapkan struktur kampanye pencarian atau kampanye display yang granular untuk menyesuaikan setiap segmen audiens dengan kreatif yang relevan. Sekarang, sebagai gantinya, kita disarankan untuk menyiapkan hanya satu kampanye (dalam kasus Performance Max untuk Google), dan mesin akan secara otomatis menemukan sumber inventaris yang tepat (search, YouTube, Gmail, dll.) dan menayangkan kreatif terbaik kepada audiens (melalui format iklan responsif). Optimasi bid akan terjadi secara otomatis melalui strategi bid siap pakai yang ditawarkan setiap platform. Optimasi anggaran antar kampanye juga bisa terjadi secara semi-otomatis.

Jadi apa yang kita kerjakan sepanjang hari? :D membuat laporan Excel? :P

Machine learning hanyalah alat

Ya, ini alat yang ampuh tapi, pada akhirnya, sebuah alat. Itu berarti mesin tidak tahu apa yang baik untuk bisnis Anda. (Jeda sebentar di sini).

Mesin luar biasa dalam mencapai outcome (konversi atau ROI) yang Anda tetapkan pada tingkat efisiensi yang tepat. Namun, mesin tidak tahu apakah mencapai tujuan itu cocok untuk bisnis Anda.

Mesin tidak tahu apakah Anda harus menjalankan Google Ads atau Meta ads, atau iklan apa pun sejak awal.

Mesin tidak tahu banyak hal.

• Mesin tidak tahu brand Anda atau calon pelanggan Anda.
• Mesin tidak tahu mengapa calon pelanggan Anda memilih brand Anda dibanding kompetitor.
  • Mesin tidak bisa membuat pesan yang menarik atau pengalaman landing page untuk calon pelanggan Anda tanpa banyak data pelatihan.
• Mesin tidak tahu apakah menjalankan iklan membawa pendapatan inkremental untuk bisnis Anda.
  • Pendapatan inkremental adalah pendapatan yang tidak akan terwujud jika Anda tidak menjalankan iklan.
  • Secara potensial, mesin mungkin tahu pendapatan atau konversi inkremental dari satu channel tapi tidak di level keseluruhan untuk bisnis Anda.

Walled garden membatasi mesin.

Mesin bisa melakukan pekerjaan luar biasa dalam mengoptimasi di dalam ekosistem Google, ekosistem Meta, Amazon atau Tiktok, dll... tapi tidak lintas ekosistem. Fakta ini tidak mungkin berubah dalam waktu dekat, mengingat fokus pada privasi konsumen.

Ini berarti manusia yang memutuskan di mana menjalankan iklan dan berapa banyak yang dibelanjakan di setiap walled garden.

Dalam 3-5 tahun ke depan

Jadi setidaknya untuk saat ini, saya tidak khawatir bahwa pekerjaan saya akan digantikan oleh mesin, tidak dalam 3-5 tahun ke depan. Tapi saya harus peduli tentang bagaimana terus memberikan lebih banyak nilai bagi bisnis. Misalnya, saya harus terus memikirkan/belajar lebih banyak tentang

• Mengenal brand dan calon pelanggannya.

• Memahami power yang dimiliki atau mungkin tidak dimiliki perusahaan.

• Apakah masuk akal untuk menjalankan iklan?

• Jika iklan diperlukan, bagaimana kita bisa mengevaluasi dampak bisnis inkremental dari iklan? Kata kuncinya di sini adalah inkremental.

  • Dampak pada bisnis bisa terjadi dalam periode singkat (dalam tiga bulan) atau dalam periode panjang (bertahun-tahun), jadi kita membutuhkan solusi pengukuran yang berbeda.

• Bagaimana menyiapkan mesin untuk sukses dengan performance marketing?

  • Mengingat berbagai hukum dan regulasi privasi di seluruh dunia, apa framework untuk memastikan bahwa kita menghormati privasi pengguna, mengikuti hukum, dan memberikan mesin sinyal yang dibutuhkan untuk sukses?
    • Sudah berlalu masa di mana performance marketer hanya mengumpulkan data sebanyak mungkin lalu mengirimnya kembali ke platform iklan.
    • Sekarang, kita perlu bertujuan tentang mengapa data tertentu penting atau diizinkan untuk dikumpulkan/digunakan. Dan bagaimana mengirimnya kembali ke mesin dengan cara yang benar.
  • Pesan kreatif dan pengalaman pengguna secara keseluruhan: keragaman dalam format, konsep, citra, representasi, dll... tampaknya menjadi pesan yang diadvokasi banyak platform.

• Bagaimana menyiapkan mesin untuk sukses dengan aktivitas non-iklan lainnya

Bagaimana menurut Anda? Apakah Anda melihat machine learning mengubah pekerjaan sehari-hari Anda di performance marketing, dan jika ya, keterampilan apa yang Anda gandakan untuk tetap di depan?

Salam,

Chandler