ท่องคลื่นแห่งการทำลายล้างอย่างสร้างสรรค์

โพสต์นี้แชร์กับคุณจาก Anders Hjorth นักยุทธศาสตร์การตลาดดิจิทัลที่ Innovell และวิทยากรที่ Hero Conf London

AI กำลังทำลายอุตสาหกรรมการค้นหา

เป็นเรื่องที่ยุติธรรมเท่านั้นที่ฉันเริ่มต้นด้วยคำสารภาพ: Facebook คิดว่าฉันเป็นคนเยอรมัน ดังนั้นพวกเขาจึงให้บริการโฆษณาภาษาเยอรมันแก่ฉัน ฉันเป็นคนหลาย ๆ อย่าง ชาวเดนมาร์ก ชาวฝรั่งเศส ชาวเอสโตเนีย e-resident ฉันยังพูดได้หลายภาษาอีกด้วย: เดนมาร์ก ฝรั่งเศส สเปน อังกฤษ… แต่ที่รัก Facebook: ฉันไม่ใช่คนเยอรมัน ฉันไม่เข้าใจโฆษณาเหล่านั้น และคุณกำลังหลอกล่อผู้โฆษณาของคุณในบัญชีของฉัน แน่นอน ฉันเข้าใจภาษาเยอรมันได้นิดหน่อย แต่บางที่ แมชชีนเลิร์นนิงของคุณต้องทำให้ฉันสำลัก

ปุ่ม Unlearn อยู่ที่ไหนอีก

อุตสาหกรรมการค้นหาอยู่ในระดับแนวหน้าของการปฏิวัติการทำงานที่จะเกิดขึ้น เราทำงานโดยตรงบนแพลตฟอร์มของผู้เล่น AI ที่ใหญ่ที่สุดในโลก: Google, Facebook, Microsoft, Amazon และเราทุกคนรู้สึกว่าเป็นหน้าที่ของเราที่จะลองใช้ "ฟังก์ชันล่าสุด" เพื่อ "เข้าร่วมเบต้า" เพื่อ "ลองสิ่งใหม่ๆ สำหรับแคมเปญของเรา" เราเต็มใจอย่างยิ่งที่จะลองใช้คุณลักษณะและฟังก์ชันการทำงานของแมชชีนเลิร์นนิงและ AI และอาจมีการเอ็กซเรย์กิจกรรมของเราและตรวจสอบผลลัพธ์

และแน่นอน อุตสาหกรรมการค้นหาเป็นสถานที่ที่ยอดเยี่ยมในการใช้ปัญญาประดิษฐ์ เราทำงานแบบดิจิทัล 100% เราจัดการข้อมูลที่มีโครงสร้างในรูปแบบของตัวเลข ข้อความ และรูปภาพเป็นครั้งคราว เราทำงานในระบบอัตโนมัติหรือกึ่งอัตโนมัติ เราทำงานซ้ำๆ และนี่ เรารักเครื่องมือ ชอบฟีเจอร์ใหม่ๆ เราคุ้นเคยกับการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา

หนึ่งในข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับการใช้ AI ก็คือระบบอัตโนมัติ แล้วเราจะทำอย่างไรที่นั่น?

ในการวิจัยของ Innovell สำหรับรายงาน "แนวโน้มสำคัญในการค้นหาที่เสียค่าใช้จ่าย" เราพบว่าปรัชญาเกี่ยวกับระบบอัตโนมัติของทีมการค้นหาที่เสียค่าใช้จ่ายชั้นนำในยุโรปและอเมริกาเหนือคือการยอมรับอย่างสมบูรณ์: สองในสามของผู้ตอบแบบสอบถามระบุว่า "เราเป็น การสร้างสแต็กระบบอัตโนมัติของเราเองด้วยเครื่องมือภายนอกและที่เป็นกรรมสิทธิ์” หรือสุดขั้วยิ่งกว่านั้นอีก “ทุกสิ่งที่เป็นระบบอัตโนมัติได้ เราก็ทำให้เป็นอัตโนมัติ” อันที่จริง ไม่มีผู้ตอบแบบสอบถามรายใดกล่าวว่า "มนุษย์ทำสิ่งต่างๆ ได้ดีที่สุด"

และสำหรับผู้ที่ไม่ได้สังเกต มี AI และแมชชีนเลิร์นนิงมากมายในสภาพแวดล้อมการทำงานของเรา อุตสาหกรรมการค้นหาที่เสียค่าใช้จ่ายทั้งหมดก่อตั้งขึ้นบนอัลกอริทึมของ Adwords ซึ่งพิจารณาจากคำหลัก การเสนอราคา และคะแนนคุณภาพ – คะแนนคุณภาพ? นั่นคือการเรียนรู้ของเครื่องที่นั่น เราได้ทำงานกับคะแนนคุณภาพตั้งแต่เราสร้างแคมเปญแรกของเรา แมชชีนเลิร์นนิงอยู่ที่นั่นก่อนที่เราจะเริ่มต้น จะกลัวอะไร

นอกจากนี้เรายังถามทีมชั้นนำในการค้นหาที่เสียค่าใช้จ่ายว่าสัดส่วนของแคมเปญที่ได้รับการจัดการโดย AI หรือแมชชีนเลิร์นนิงเป็นอย่างไร การตอบสนองโดยเฉลี่ยอยู่ที่ประมาณ 50% - ครึ่งหนึ่งของการจัดการแคมเปญใช้ AI หรือการเรียนรู้ของเครื่อง เราแทนที่ตัวเองด้วยการทำงานอัตโนมัติและ AI แล้วหรือยัง? ทำไมเราจะทำอย่างนั้น?

Marc Poirier จาก Acquisio ให้คำตอบที่ดีสำหรับคำถามนั้นในงานวิจัยที่เขานำเสนอที่ Hero Conf London โดยเปรียบเทียบประสิทธิภาพของแคมเปญที่มีและไม่มีการใช้แมชชีนเลิร์นนิงในบัญชีการค้นหาที่เสียค่าใช้จ่ายจำนวนมาก กลุ่ม "ผู้ใช้" มีอัตราการแปลงที่ดีขึ้นระหว่าง 39 ถึง 280% ขึ้นอยู่กับประเภทธุรกิจที่พวกเขาอยู่ในยานยนต์ การศึกษา การแพทย์ การเงิน การค้าปลีก

ผู้ที่ใช้แมชชีนเลิร์นนิงทำงานได้ดีกว่า

แต่เมื่อคุณเปลี่ยนไปใช้ระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติของ AI ในแคมเปญของคุณ คุณจะพบกับภาวะที่กลืนไม่เข้าคายไม่ออก: คุณจะเรียนรู้หรือดำเนินการหรือไม่

ณ วันนี้ โซลูชั่น AI ให้ผลลัพธ์ที่เหนือกว่า แต่ในฐานะนักการตลาดในตลาดที่กำลังเคลื่อนไหว มูลค่าเพิ่มของเราคือการเข้าใจ ตีความ ปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง! ถ้าเราใช้ AI เราจะยังสามารถกำหนดกลยุทธ์การชนะได้หรือไม่? หรือเราต้องหาวิธีอื่นในการเพิ่มมูลค่านั้น? ด้วย AI เราจะส่งมอบประสิทธิภาพในวันนี้ ใช่ แล้วพรุ่งนี้ล่ะ เราได้สร้างอุตสาหกรรมของเราเพื่อเฉลิมฉลองความสำเร็จและเรียนรู้จากความผิดพลาดของเรา เป็นหลักการที่หยั่งรากลึกและเป็นสิ่งที่เราภาคภูมิใจ เราทดสอบและเรียนรู้และประสบความสำเร็จ ด้วย AI มีเพียง 1 ตัวเลือก: ดำเนินการ และเมื่อทุกคนใช้ AI แล้ว การแสดงนั้นก็อาจถูกทำให้กลายเป็นสินค้าได้ และบางทีเราอาจไม่ได้เรียนรู้อะไรเลย?!

และมีปัญหาของ AI: การฝึกอบรม AI ต้องผ่านการทำซ้ำหลายพันครั้ง เราลงเอยด้วยผลลัพธ์ที่ดีที่สุด แต่การคำนวณตัวกลางทั้งหมดถูกล้างออกไป เราไม่รู้ว่าเราไปถึงที่นั่นได้อย่างไร เราไม่ได้เรียนรู้อะไรจากกระบวนการ...

Fred Vallaeys ในประเด็นสำคัญของเขาใน Hero Conf London ได้แสดงให้เห็นความกลัวของ AI ด้วยเรื่องราวของ Lee Sedol แชมป์โลกในเกม Go ที่โดน AlphaGo ของ DeepMind พ่ายแพ้ มันเป็นปัญญาประดิษฐ์ที่ได้รับการฝึกฝนเพื่อศึกษาเกม 100,000 เกมที่เล่นโดยมนุษย์และจบลงด้วยการชนะเกมกับ Sedol บิตที่น่ากลัวคือการทำซ้ำครั้งต่อไปของ AlphaGo เรียกว่า AlphaGo Zero ปัญญาประดิษฐ์นี้เล่นกับตัวเองนับล้านครั้งและเอาชนะ AlphaGo 100 ต่อ 0 ตัวแรก ไม่มีมนุษย์อยู่ในสมการนั้น

Schumpeter นักเศรษฐศาสตร์ที่เคารพนับถืออธิบายถึงผลกระทบของนวัตกรรมที่เร่งรีบในอุตสาหกรรมว่า "การทำลายล้างอย่างสร้างสรรค์" บางสิ่งบางอย่างพังทลายลงและมีบางอย่างเกิดขึ้นจากเถ้าถ่าน เป็นคำอธิบายที่ดีเกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องในการตลาดดิจิทัล

บางครั้งก็เป็นกระบวนการของ Disruption ซึ่งความคิดสร้างสรรค์มาจากธุรกิจใหม่ แต่บางครั้งธุรกิจก็สามารถสร้างตัวเองขึ้นมาใหม่ได้ เปลี่ยนรูปแบบธุรกิจ เปลี่ยนข้อเสนอบริการ เปลี่ยนตำแหน่ง ฉันเชื่อว่าหากมีอุตสาหกรรมที่สามารถทำได้นั่นคืออุตสาหกรรมการค้นหา

นักการตลาดการค้นหาคือ AI Natives พวกเขาได้รับการอบรมให้มีการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา ในลักษณะบางอย่าง อุตสาหกรรมการค้นหากำลังหยุดชะงัก แต่เราตระหนักได้อย่างชัดเจนในวันนี้เท่านั้นเนื่องจากโฆษณา AI ในปี 2018 อุตสาหกรรมอื่น ๆ เพิ่งเริ่มเผชิญกับความท้าทายใหม่นี้ แต่ใน Search เราพร้อมมากขึ้น นี่ไม่ได้หมายความว่าเราไม่มีอะไรต้องกังวล หากเราสุ่มสี่สุ่มห้าไว้วางใจเครื่องจักรเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญของเราและไม่เรียนรู้อีกต่อไป เราจะสูญเสียมูลค่าเพิ่มของเราและทำให้ตัวเองเป็นสินค้าโภคภัณฑ์ ฉันไม่เห็นว่าเกิดขึ้น ที่จริงแล้ว ฉันค่อนข้างชอบที่จะดูวิธีที่นักการตลาดการค้นหาที่ยืดหยุ่นสร้างตัวเองขึ้นมาใหม่อย่างต่อเนื่อง เหมือนกับนักเล่นเซิร์ฟบนคลื่นแห่งการทำลายล้างอย่างสร้างสรรค์

รับข้อมูลอัปเดตเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิทยากรและเนื้อหาที่คุณจะพบได้ที่ Hero Conf