Liệu Machine Learning có khiến Performance Marketer lỗi thời?

Trước khi bắt đầu, một chút bối cảnh sẽ giúp bạn hiểu tại sao tôi có câu hỏi này. Tôi đã dành thời gian đáng kể trong performance marketing suốt sự nghiệp. Tôi vẫn nhớ khi bắt đầu, Google Adwords hoàn toàn khác so với ngày nay. Ví dụ, có quy tắc rằng nếu tỷ lệ nhấp chuột của từ khóa dưới 0,5%, từ khóa sẽ trở nên "inactive" và cực kỳ khó (hoặc không thể) khôi phục.

Facebook được thành lập cùng năm, nên chưa có quảng cáo Facebook. :D

Chuyển nhanh đến 2022, machine learning là trung tâm của cả nền tảng quảng cáo Google và Meta (và nhiều nền tảng khác như Amazon). Cả hai công ty đều ủng hộ đơn giản hóa thiết lập tài khoản (cho máy nhiều dữ liệu hơn), bộ sáng tạo đa dạng (cả format và concept), và tất nhiên, tagging/conversion API để cho máy tín hiệu kết quả (conversion) mà nhà quảng cáo quan tâm.

Đã qua rồi ngày chúng ta cần thiết lập cấu trúc chiến dịch search hoặc display chi tiết để tùy chỉnh mỗi phân khúc đối tượng với sáng tạo phù hợp. Giờ, thay vào đó, chúng ta được khuyên thiết lập chỉ một chiến dịch (trong trường hợp Performance Max của Google), và máy sẽ tự động tìm nguồn inventory phù hợp (search, youtube, Gmail, v.v.) và phục vụ sáng tạo tốt nhất cho đối tượng (qua responsive ad format). Tối ưu giá thầu tự động qua các bid strategies sẵn có. Tối ưu ngân sách giữa các chiến dịch cũng có thể bán tự động.

Vậy chúng ta làm gì cả ngày? :D chạy báo cáo excel? :P

Machine learning chỉ là công cụ

Vâng, nó là công cụ mạnh nhưng cuối cùng vẫn là công cụ. Nghĩa là máy không biết điều gì tốt cho doanh nghiệp bạn. (Dừng một chút ở đây).

Máy tuyệt vời trong việc đạt kết quả (conversion hoặc ROI) mà bạn đặt ra ở mức hiệu quả phù hợp. Tuy nhiên, nó không biết liệu đạt mục tiêu đó có phù hợp với doanh nghiệp.

Nó không biết bạn có nên chạy Google Ads hay Meta ads, hay bất kỳ quảng cáo nào ngay từ đầu.

Máy không biết rất nhiều.

• Nó không biết thương hiệu hay khách hàng tiềm năng của bạn.
• Nó không biết tại sao khách hàng tiềm năng chọn thương hiệu bạn thay vì đối thủ.
  • Nó không thể tạo thông điệp hấp dẫn hay trải nghiệm trang đích mà không có dữ liệu huấn luyện đáng kể.
• Nó không biết chạy quảng cáo có mang lại doanh thu gia tăng cho doanh nghiệp không.
  • Doanh thu gia tăng là doanh thu sẽ không xảy ra nếu không chạy quảng cáo.
  • Có thể máy biết doanh thu gia tăng từ một kênh đơn lẻ nhưng không ở cấp tổng thể cho doanh nghiệp.

Walled gardens giới hạn máy.

Nó có thể tối ưu tuyệt vời trong hệ sinh thái Google, Meta, Amazon hoặc TikTok... nhưng không xuyên suốt các hệ sinh thái. Điều này khó thay đổi sớm vì tập trung vào quyền riêng tư.

Nghĩa là con người quyết định chạy quảng cáo ở đâu và chi bao nhiêu trong mỗi walled garden.

Trong 3-5 năm tới

Nên ít nhất hiện tại, tôi không lo công việc bị thay thế bởi máy, không trong 3-5 năm tới. Nhưng tôi nên lo về cách tiếp tục cung cấp nhiều giá trị hơn cho doanh nghiệp. Ví dụ, tôi nên tiếp tục lo/tìm hiểu thêm về

• Hiểu thương hiệu và khách hàng tiềm năng.
• Hiểu sức mạnh công ty có hoặc không có.
• Có hợp lý để chạy quảng cáo không?
• Nếu cần quảng cáo, làm sao đánh giá tác động gia tăng lên doanh nghiệp? Từ khóa là gia tăng.
  • Tác động có thể trong ngắn hạn (trong ba tháng) hoặc dài hạn (nhiều năm), nên cần giải pháp đo lường khác nhau.
• Cách thiết lập máy để thành công với performance marketing?
  • Với các luật và quy định quyền riêng tư khác nhau trên thế giới, framework nào đảm bảo tôn trọng quyền riêng tư, tuân thủ luật, và cho máy tín hiệu cần?
    • Đã qua rồi ngày performance marketer chỉ thu thập càng nhiều dữ liệu càng tốt rồi gửi về nền tảng quảng cáo.
    • Giờ, chúng ta cần có chủ đích về tại sao dữ liệu nhất định quan trọng hoặc được phép thu thập/sử dụng. Và cách gửi lại cho máy đúng cách.
  • Thông điệp sáng tạo và trải nghiệm người dùng tổng thể: đa dạng về format, concept, hình ảnh, đại diện, v.v. là thông điệp nhiều nền tảng ủng hộ.
• Cách thiết lập máy để thành công với các hoạt động không phải quảng cáo

Bạn nghĩ sao? Bạn có thấy machine learning thay đổi công việc hàng ngày trong performance marketing không, và nếu có, bạn đang tập trung phát triển kỹ năng nào?

Thân mến,

Chandler