Papalitan Ba ng Machine Learning ang mga Performance Marketers?

Bago tayo magsimula, makakatulong ang konteksto para maintindihan mo kung bakit ko itinatanong ito. Malaking oras ang ginugol ko sa performance marketing sa aking career. Naalala ko pa noong nagsimula ako, ibang-iba ang Google Adwords sa ngayon. Halimbawa, may rule na kung ang click-through rate ng iyong keyword ay nasa ibaba ng 0.5%, magiging "inactive" ang iyong keyword at magiging napakahirap (o imposible) na ma-recover ang isang inactive keyword.

Noong parehong taon naitatag ang Facebook, kaya wala pang Facebook advertising noon. :D

Fast forward sa 2022, ang machine learning ang sentro ng parehong Google at Meta advertising platforms (at marami pang iba tulad ng sa Amazon). Parehong kumpanya ang nagtataguyod ng account setup simplification (na nagbibigay sa machine ng mas maraming data), diverse na set ng creatives (parehong formats at concepts), at syempre, site tagging/conversion API para mabigyan ang machine ng outcome signal (aka conversion) na pinapahalagahan ng mga advertiser.

Wala na ang panahon na kailangang mag-set up ng granular na search campaign structure o display campaign structure para i-customize ang bawat audience segment na may relevant creatives. Ngayon, sa halip, pinapayuhan tayong mag-set up ng isang campaign lang (sa kaso ng Performance Max para sa Google), at ang machine na ang awtomatikong maghahanap ng tamang inventory source (search, youtube, Gmail, etc.) at magse-serve ng pinakamahusay na creatives sa audience (sa pamamagitan ng responsive ad format). Awtomatikong mangyayari ang bid optimization sa pamamagitan ng angkop na off-the-shelf bid strategies na inaalok ng bawat platform. Ang budget optimization sa pagitan ng campaigns ay maaari ring mangyari nang semi-automatically.

Kaya ano ang ginagawa natin buong araw? :D nagpa-pa-run ng excel reports? :P

Isang tool lang ang machine learning

Oo, malakas na tool ito pero, sa huli, isang tool lang. Ibig sabihin, hindi alam ng machine kung ano ang maganda para sa iyong negosyo. (Isang saglit na pag-pause dito).

Ang machine ay napakahusay sa pag-achieve ng outcome (conversion o ROI) na itinakda mo sa tamang efficiency level. Gayunpaman, hindi nito alam kung ang pag-achieve ng layuning iyon ay angkop sa iyong negosyo.

Hindi nito alam kung dapat ka bang mag-run ng Google Ads o Meta ads, o mag-advertise man lang sa simula pa lang.

Maraming hindi alam ang machine.

• Hindi nito alam ang iyong mga brands o ang iyong mga potential customers.
• Hindi nito alam kung bakit pinipili ng iyong potential customers ang iyong brand kaysa sa kompetisyon.
  • Hindi ito makakagawa ng engaging na messaging o landing page experiences para sa iyong potential customers nang walang malaking halaga ng training data.
• Hindi nito alam kung ang pag-run ng advertising ay nagdadala ng incremental revenue sa iyong negosyo.
  • Ang incremental revenue ay revenue na hindi mangyayari kung hindi ka mag-run ng ads.
  • Posible na maaaring malaman ng machine ang incremental revenue o conversion mula sa isang channel pero hindi sa overall level para sa iyong negosyo.

Nilimitahan ng walled gardens ang machine.

Nakakagawa ito ng napakahusay na trabaho sa pag-optimize sa loob ng Google ecosystem, Meta ecosystem, sa Amazon o Tiktok, etc... pero hindi across them. Ang katotohanang ito ay malamang na hindi magbabago sa lalong madaling panahon, dahil sa focus sa consumer privacy.

Ibig sabihin, ang tao ang nagde-decide kung saan i-run ang ads at kung magkano ang gagastusin sa bawat walled garden.

Sa susunod na 3-5 taon

Kaya hindi muna ako nag-aalala na papalitan ng machine ang aking trabaho, hindi sa susunod na 3-5 taon. Pero dapat akong maging concerned kung paano patuloy na magbibigay ng mas maraming value sa negosyo. Halimbawa, dapat akong patuloy na mag-alala/matuto pa tungkol sa

• Pagkilala sa brand at mga potential customers nito.

• Pag-intindi ng power na mayroon o maaaring wala ang kumpanya.

• Makatuwirang ba ang pag-run ng advertising?

• Kung kailangan ang advertising, paano natin mae-evaluate ang incremental business impact ng advertising sa negosyo? Ang keyword dito ay incremental.

  • Ang epekto sa negosyo ay maaaring mangyari sa maikling panahon (sa loob ng tatlong buwan) o sa mahabang panahon (mga taon), kaya kailangan natin ng iba't ibang measurement solutions.

• Paano i-set up ang machine para sa success sa performance marketing?

  • Dahil sa iba't ibang privacy laws at regulations sa buong mundo, ano ang framework para matiyak na igalang natin ang user privacy, sundin ang batas, at mabigyan ang machine ng mga signals na kailangan nito para magtagumpay?
    • Wala na ang mga panahon na basta na lang nangongolekta ang performance marketers ng pinakamaraming data hangga't maaari at pagkatapos ay ipinapadala pabalik sa ad platform.
    • Ngayon, kailangan nating maging purposeful kung bakit mahalaga o pinapayagan ang koleksyon/paggamit ng ilang data. At kung paano ipadala ang mga ito pabalik sa machine sa tamang paraan.
  • Creative messaging at overall user experience: diversity sa formats, concepts, imagery, representation, etc... ang tila mensahe na itinataguyod ng maraming platform.

• Paano i-set up ang machine para sa success sa iba pang non-advertising activities

Ano sa tingin mo? Nakikita mo bang binabago ng machine learning ang iyong day-to-day na trabaho sa performance marketing, at kung oo, anong skills ang dinoble-down mo para manatiling nangunguna?

Maraming salamat,

Chandler