لماذا يفشل وكلاء PPC AI بدون بيانات العمل
كل بضعة أسابيع، ينشر شخص ما مقالًا عن عملاء الذكاء الاصطناعي الذين يتحكمون في إعلانات Google، أو تحسين محركات البحث، أو وسائل التواصل الاجتماعي. من المؤكد أن العملاء يبدون مثيرين للإعجاب، على الأقل من الناحية النظرية.
ولكن بعد ذلك تقوم بالبحث بشكل أعمق لتحديد البيانات التي يعمل معها الوكيل. دائما تقريبا، الجواب هو نفسه. يعمل هؤلاء الوكلاء عادةً مع البيانات الأصلية للنظام الأساسي. بالنسبة إلى إعلانات Google، يعني ذلك مرات الظهور والنقرات والتحويلات وعائد الإنفاق الإعلاني (ROAS).
هذا النهج المبسط هو السبب وراء فشل وكلاء الذكاء الاصطناعي في PPC في كثير من الأحيان في طبقة الإدخال، قبل أن يتخذوا قرارًا واحدًا. الوكيل الذي لديه حق الوصول إلى البيانات الأصلية للمنصة لا يمكنه إدارة التسويق الخاص بك حقًا.
لماذا العديد من وكلاء PPC هم مجرد مساعدين للذكاء الاصطناعي
العديد من الأدوات التي يتم وضعها كوكلاء PPC هي ببساطة مساعدين للذكاء الاصطناعي يكتبون نسخة إعلانية. يتعاملون مع مهام مثل:
إنشاء 10 متغيرات للعناوين الرئيسية.
وصف صورة منتج لإعلان مستجيب على شبكة البحث (RSA).
صياغة خيارات الحث على اتخاذ إجراء (CTA) لمجموعة أصول الأداء الأفضل (PMax).
هذه مهام مفيدة حقًا توفر الوقت. لكنهم ليسوا وكلاء PPC. وبدلاً من ذلك، فهي عبارة عن أدوات ذكاء اصطناعي توليدية مزودة ببرنامج إعلانات Google.
يعمل وكيل PPC الحقيقي على الحساب الإعلاني. ويحلل بيانات الأداء لاتخاذ قرارات مستنيرة. وبعد ذلك، يتم تطبيق التحليل لتنفيذ التغييرات مثل تغييرات الميزانية، وتعديلات عروض الأسعار، وإضافات الكلمات الرئيسية السلبية، وتعديلات بنية الحملة، والتحسينات على مستوى الخلاصة.
عملاؤك يبحثون في كل مكان. تأكد من ظهور علامتك التجارية.
مجموعة أدوات تحسين محركات البحث (SEO) التي تعرفها، بالإضافة إلى بيانات رؤية الذكاء الاصطناعي التي تحتاجها.
ابدأ النسخة التجريبية المجانية
ابدأ مع
كيف يقوم وكلاء الذكاء الاصطناعي لـ PPC بإنشاء حلقة مغلقة عن غير قصد
يمتلك إعلانات Google رؤية محدودة لبيانات نشاطك التجاري. لذلك، عند إنشاء وكيل للذكاء الاصطناعي يأخذ في الاعتبار إشارات إعلانات Google فقط، ينتهي بك الأمر إلى تحسين حلقة مغلقة.
يؤدي هذا إلى تركيز وكيلك على تحقيق الأهداف التي غالبًا ما لا علاقة لها بأداء العمل. في بعض الحالات، قد يؤثر الوكيل سلبًا على الأعمال بينما يقوم بتحسين مقاييسه المبلغ عنها.
على سبيل المثال، لا يعرف إعلانات Google متوسط حجم صفقتك، أو طول دورة المبيعات، أو مركزك النقدي هذا الشهر.
تفتقر منصة الإعلان إلى البيانات التي تتمتع بها خطوط الإنتاج حاليًا بهامش يستحق الدفاع عنه. ولا تعلم أن الحملة التي تولد 40 عميلاً محتملاً في الأسبوع لا تنتج أي فرص مؤهلة أو أن الحملة ذات عائد الإنفاق الإعلاني المتوسط هي قناة الاكتساب الأكثر ربحية بمجرد مراعاة القيمة الدائمة للعميل.
لقد شكلت حملة “الأداء الأفضل” سابقة خطيرة
هذه ليست مشكلة جديدة. كان مديرو الدفع لكل نقرة (PPC) يتنقلون بين عائد النفقات الإعلانية (ROAS) والأرباح لسنوات. لقد ظهر PMax هذه المشكلة قبل فترة طويلة من دخول عملاء الذكاء الاصطناعي في المحادثة.
تعمل حملات PMax كصندوق أسود. أنت تزود Google بميزانيتك وأصولك وهدف التحويل. وبعد ذلك، تترك للخوارزمية أن تقرر أين تنفق.
وسرعان ما اكتشف المعلنون أنه بدون بيانات الهامش أو إشارات إدارة علاقات العملاء (CRM) أو رؤى التحويل، فإن PMax سيعمل بحماس على تحسين النتيجة الخاطئة.
من شأنه أن يطارد التحويلات الرخيصة التي من المحتمل أن يتم تحويلها على أي حال، ويقلل من أولوية المنتجات ذات هامش الربح المرتفع لصالح المنتجات ذات الحجم الكبير، ويحقق هدف عائد النفقات الإعلانية مع فقدان هدف الربح.
يخاطر وكلاء الدفع لكل نقرة (PPC) بعدم التوافق في حالة عدم وجود بيانات العمل
يعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي لـ PPC على تضخيم السرعة والنطاق الذي يمكن أن تؤدي به حلقة التحسين غير المحاذاة إلى حدوث ضرر.
قبل أن تستثمر في وكيل يعمل بالذكاء الاصطناعي، ضع في اعتبارك أن إدارة المشاريع، التي أنشأتها أكبر شركة إعلانات رقمية في العالم وتم تدريبها على بيانات أكثر مما يمتلكه أي وكيل مستقل، لا تزال غير قادرة على اتخاذ قرارات جيدة بدون بيانات الأعمال الخلفية.
وكيلك لا يختلف. لا يؤدي دمج نموذج لغة كبير (LLM) إلى حل مشكلة البنية الأساسية. لتحسين حملات الدفع لكل نقرة (PPC) لتحقيق أهداف العمل، يحتاج وكيلك إلى بيانات الأعمال ذات الصلة.
تعمق أكثر: Agent PPC: كيف يمكن أن يبدو تسويق الأداء في عام 2030
احصل على النشرة الإخبارية التي يعتمد عليها مسوقو البحث.
انظر الشروط.
3 أنواع من بيانات الأعمال لوكلاء الذكاء الاصطناعي (PPC) ذوي الأداء العالي
تعد هذه الأنواع الثلاثة من بيانات الأعمال — إدارة علاقات العملاء (CRM) والمنتج والبيانات التشغيلية — أساسية لتحسين أداء وكيل الدفع لكل نقرة (PPC).
1. بيانات إدارة علاقات العملاء
الطبقة المفقودة الأكثر أهمية لحسابات توليد العملاء المحتملين هي بيانات إدارة علاقات العملاء (CRM). وبدون ذلك، يقوم الوكيل الذي يستهدف عروض أسعار التحويلات بملء النماذج دون أي فكرة عن قيمة هذه النتائج.
هناك طريقتان عمليتان لسد هذه الفجوة وربط بيانات إدارة علاقات العملاء.
تتبع التحويل دون اتصال بالإنترنت
يتضمن تتبع التحويل خارج إطار الإنترنت (OCT) تصدير العملاء المحتملين المؤهلين أو الصفقات المغلقة من نظام إدارة علاقات العملاء (CRM) الخاص بك وإعادتهم إلى إعلانات Google كأحداث تحويل خارج إطار الإنترنت، ومن الأفضل أن يكون ذلك بقيم معينة.
وهذا يمنح عروض الأسعار الذكية إشارة مفيدة للعمل معها. باستخدام OCT، يحصل وكيل الذكاء الاصطناعي الذي يحلل بيانات التحويل من داخل إعلانات Google على شيء يعكس واقع الأعمال بدلاً من مجرد حجم النموذج.
يُعد OCT خيارًا سهل الاستخدام يوفر نقطة بداية واقعية، خاصة للوكالات التي تدير حسابات متعددة. لا يتطلب تكامل CRM مباشرًا مع الوكيل. تتدفق البيانات إلى إعلانات Google بتأخير (من 24 إلى 72 ساعة عادةً)، مما يؤدي إلى تدفق الإشارات المرجحة بالإيرادات إلى النظام الذي يقرأه الوكيل بالفعل.
الوصول المباشر إلى إدارة علاقات العملاء (CRM).
يتضمن المسار الثاني منح الوكيل حق الوصول المباشر إلى إدارة علاقات العملاء (CRM). وبهذه الطريقة، يمكنه الاستعلام عن مراحل الصفقة، ومتوسط قيم العقد حسب مصدر الحملة، ومعدلات الفوز حسب نوع العميل المتوقع، ووقت الإغلاق حسب القناة.
يفتح الوصول المباشر لإدارة علاقات العملاء (CRM) طبقة قرار أكثر ذكاءً.
لم يعد يعتمد على استيراد بيانات التحويل، ويمكن للوكيل تقييم سلامة خط الأنابيب في الوقت الحقيقي. على سبيل المثال، قد تكتشف أن الحملة تولد حجمًا ولكن العملاء المتوقعين يتأخرون في مرحلة الاقتراح – ثم يتم وضع علامة على ذلك للمراجعة البشرية أو تعديل الأهداف وفقًا لذلك.
مقارنةً بـ OCT، يصعب إنشاء وصيانة الوصول المباشر إلى إدارة علاقات العملاء (CRM). ولكنه يسمح للوكيل باتخاذ قرارات مدركة للأعمال بدلاً من استخدام بيانات النظام الأساسي وحدها.
2. بيانات هامش المنتج
تحتاج حسابات التجارة الإلكترونية التي تقوم بتشغيل حملات التسوق أو حملات PMax مع خلاصة المنتج إلى الوصول إلى بيانات هامش المنتج. ومع ذلك، فإن هذه الرؤى لا تتواجد أبدًا بشكل أصلي داخل إعلانات Google.
يعرف إعلانات Google تكلفة المنتج، ومعدل التحويل، والإيرادات المبلغ عنها لكل شيء في خلاصة المنتج.
لكنها لا تعلم أن المنتج “أ” لديه هامش إجمالي بنسبة 55% بينما المنتج “ب” لديه هامش 12% بعد الأخذ في الاعتبار الوفاء والعوائد – على الرغم من وجود عائد إنفاق إعلاني أعلى. من الطبيعي أن يقوم الوكيل الذي يعمل على تحسين عائد النفقات الإعلانية في هذه البيئة بتقديم عروض أسعار لتحويلات المنتج (ب) بينما يحرم المنتج (أ) من المنتج.
ولهذا السبب يجب أن يكون لدى وكيل التسوق المتصل بشكل صحيح بيانات هامشية على مستوى المنتج أو الفئة، ويتم تغذيتها مباشرة عبر موجز إضافي أو يمكن الوصول إليها عبر اتصال بيانات خلفي.
باستخدام بيانات هامش المنتج، يمكن للوكيل تعيين قيم عائد الإنفاق الإعلاني المستهدف المتمايزة حسب مستوى الهامش، وقمع الإنفاق على وحدات SKU غير المربحة هيكليًا، وتحديد أولويات الميزانية نحو الخطوط التي ترغب الشركة في نموها.
يمكن للوكيل الذي يمكنه قراءة مستويات المخزون وبيانات الهامش أيضًا ضبط التصنيفات المخصصة ديناميكيًا، وسحب المنتجات من الحملات النشطة عندما يكون المخزون منخفضًا للغاية، وإعادة تحديد الأولويات عندما يعود منتج ذو هامش مرتفع إلى العرض.
3. البيانات التشغيلية
وتؤثر الإشارات التشغيلية (على سبيل المثال، القدرة على التنفيذ، وقيود التوظيف الموسمية، والنوافذ الترويجية) أيضًا على ما إذا كانت قرارات الوكيل تصمد في الممارسة العملية. عندما تقوم بالمزايدة بقوة على خط إنتاج لا يمكنك تحقيقه، فإنك تحرق الميزانية بسرعة وتقلل من رضا العملاء.
على سبيل المثال، لنفترض أن وكيلك يقوم بقياس إنفاق الحملة لأن الأداء يبدو قويًا. لكن فريق المستودع وصل إلى طاقته القصوى بالفعل ولا يمكنه تلبية الطلبات في الوقت المناسب. قد يبدو هذا القرار الأمثل من الناحية النظرية، لكنه يفتقر إلى السياق من الناحية العملية.
نادرًا ما تأتي الإشارات التشغيلية من واجهة برمجة تطبيقات نظيفة. وبدلاً من ذلك، يتم تخزينها في أنظمة تخطيط موارد المؤسسة (ERP) والصادرات اليدوية ولوحات المعلومات الداخلية بدون عمليات تكامل قياسية.
قد يكون من الصعب استخراج هذه البيانات. وقد يكون الحصول على التنسيق المنبع بشكل صحيح أكثر صعوبة.
ففي نهاية المطاف، يكون الوكيل منظمًا فقط مثل البشر الذين يوفرون السياق.
غالبًا ما تكافح فرق التسويق لتنسيق العروض الترويجية ودفعات المبيعات والحملات الموسمية مع الأقسام والوكالات والشركاء الخارجيين الآخرين. تحدث هذه المبادرات باستمرار، حيث يتم إرسال التفاصيل عبر سلاسل رسائل البريد الإلكتروني ورسائل Slack وجداول البيانات التي لن يراها أي وكيل على الإطلاق.
تؤدي إضافة نظام مستقل إلى هذا الإعداد إلى تسريع عملية الارتباك. ولهذا السبب، فإن الخطوة الأولى بالنسبة للعديد من المؤسسات هي تبسيط البيانات التشغيلية.
لماذا تتخطى تطبيقات وكيل PPC في كثير من الأحيان اتصالات بيانات العمل
تميل اتصالات البيانات الخلفية إلى أن تستغرق وقتًا طويلاً في الإنشاء كما أن صيانتها مكلفة. غالبًا ما تتطلب المزامنة مع مجموعة من منصات التجارة الإلكترونية ومسك الدفاتر وإدارة المخزون وإدارة علاقات العملاء وتخطيط موارد المؤسسات (ERP).
بالإضافة إلى ذلك، يعد كل تنفيذ بمثابة مهمة مخصصة تتطلب غالبًا اتصالات واجهة برمجة التطبيقات (API) أو طبقة مستودع البيانات. ويتطلب أيضًا مشاركة فرق التمويل والعمليات والمبيعات التي لديها أنظمتها وتنسيقاتها وأولوياتها الخاصة.
ونتيجة لذلك، فإن الوكالات والفرق الداخلية التي تبني وكلاء الذكاء الاصطناعي لـ PPC غالبًا ما تتخذ المسار الأقل مقاومة. إنهم يتصلون بواجهة برمجة التطبيقات (API)، ويسحبون المقاييس القياسية، وينشئون التشغيل الآلي دون توفير سياق إضافي.
يعتبر هذا النهج أسرع في الشحن وأسهل في العرض. كما أنه يتجنب السياسة الداخلية المتعلقة بالتعامل مع البيانات المالية.
والنتيجة هي طبقة من الأتمتة تبدو مثيرة للإعجاب ولكنها تقدم صورة غير مكتملة لواقع الأعمال، مما يؤدي إلى أداء ينحرف في الاتجاه الخاطئ.
لا يكافئ النظام البيئي الحالي لوكلاء الذكاء الاصطناعي أي شخص على حل هذه المشكلة.
يتم الدفع للوكالات مقابل إدارة الحسابات الإعلانية، وليس لبناء خطوط بيانات في أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) الخاصة بالعميل.
يريد بائعو الأدوات أن تعتمد على طبقة الموصل الخاصة بهم، وليس على عمليات التكامل المخصصة التي تمتلكها.
نادراً ما تمتلك الفرق الداخلية رأس المال السياسي اللازم للتعامل مع أنظمة التمويل أو العمليات. وحتى عندما يفعلون ذلك، فإن دورة المشتريات وحدها يمكن أن تدوم أكثر من الحماس للمشروع.
يوجه هيكل الحوافز الجميع نحو الشحن السريع لشيء يبدو كعامل ذكاء اصطناعي، بدلاً من بناء شيء يعمل في ظروف عمل حقيقية.
شاهد الصورة الكاملة لرؤية بحثك.
تتبع وتحسين واربح في بحث Google والذكاء الاصطناعي من نظام أساسي واحد.
ابدأ النسخة التجريبية المجانية
ابدأ مع
ما الذي يجب طرحه قبل إنشاء وكيل AI لـ PPC؟
قبل استثمار الوقت أو الميزانية في تطوير وكيل الذكاء الاصطناعي لبرنامج إعلانات Google، قم بتوضيح بيانات العمل التي يحتاجها الوكيل لتحسين الأداء.
بالنسبة لحسابات جذب العملاء المحتملين، تبدأ الإجابة بـ OCT كحد أدنى من جسر البيانات القابل للتطبيق، مع التكامل المباشر لإدارة علاقات العملاء (CRM) باعتباره البنية المثالية التي تستحق البناء عليها. بالنسبة للتسوق والتجارة الإلكترونية، يبدأ الأمر ببيانات الهامش على مستوى SKU أو الفئة ويمتد إلى إشارات المخزون والوفاء. وبالنسبة لجميع أنواع الحملات، تعد البيانات التشغيلية أمرًا بالغ الأهمية.
إن إنشاء وكيل PPC فعال هو الجزء السهل. إن ربطه بالواقع هو المكان الذي يتعين عليك فيه العمل والمكان الذي تستخرج فيه قيمة حقيقية.
تعمق أكثر: الذكاء الاصطناعي الوكيل والتشفير الحيوي: التطور التالي لإدارة الدفع لكل نقرة (PPC).
إرسال التعليق