Google توسّع الوكلاء الذكيين عبر Ads وAnalytics

Google تتقدم أكثر في أدوات التسويق الوكيلة

تقول Google إنها تطرح مجموعة جديدة من ميزات الذكاء الاصطناعي عبر Google Ads وGoogle Analytics، في توسيع لجهودها لجعل تحليل الحملات وتحسينها أكثر حوارية وأتمتةً ومتكاملة في سير العمل التسويقي اليومي. ويرتكز التحديث على وعد مألوف في الذكاء الاصطناعي المؤسسي: تقليص الوقت اللازم لفهم تغيرات الأداء، وإنشاء التقارير، واتخاذ القرار بشأن الخطوة التالية.

ووفقًا لـ Google، يبني الإصدار الأحدث على وكيل الذكاء الاصطناعي المدمج داخل المنتج Ask Advisor، ويضيف قدرات جديدة مصممة لمساعدة المسوقين على اكتشاف الرؤى بسرعة أكبر مع الحفاظ على التحكم في القرارات والتنفيذ. وتعرض الشركة هذه الخطوة باعتبارها وسيلة لدمج التحليل الذي تولده الآلة مع الحكم البشري بدلًا من استبدال الإشراف الاستراتيجي.

يركز الإعلان على ثلاث حالات استخدام عملية. أولًا، تقول Google إن ملخصات الصفحة الرئيسية الجديدة في Google Analytics يمكن أن تعرض التحولات الكبيرة في الأداء واتجاهات البيانات البارزة من دون الحاجة إلى أن يراجع المستخدمون عدة تقارير يدويًا. ثانيًا، تضيف الشركة تقارير مرئية قائمة على الأوامر، بحيث يمكن للمستخدمين إنشاء المخططات والتقارير باستخدام طلبات نصية باللغة الطبيعية. ثالثًا، تقدم ميزات للمقارنة المرجعية تتيح للشركات مقارنة أدائها بشركات مماثلة.

ما الذي تقول Google إنه يتغير

يشير وصف Google إلى تطور تدريجي من لوحات المعلومات نحو التحليل الموجّه. ففي منتجات التحليلات التقليدية، تحتاج الفرق عادةً إلى مراقبة التغيرات، وتحديد الشذوذات، وتحديد الأسباب المحتملة، ثم إعداد النتائج لأصحاب المصلحة الداخليين. وتحاول Google اختصار هذه السلسلة عبر تحويل الذكاء الاصطناعي إلى طبقة للتلخيص ومساعد للتقارير في الوقت نفسه.

وتقول الشركة إن رؤى الصفحة الرئيسية الجديدة تهدف إلى إبراز التغيرات المهمة فور حدوثها. وهذا مهم لأن أدوات التحليلات غالبًا ما تحتوي على بيانات أكثر مما تستطيع الفرق الصغيرة مراقبته بكفاءة. ويمكن لعرض الملخص أن يساعد المسوقين على رصد تحولات الزيارات أو حركة الحملات أو تغيرات التحويل من دون الحاجة إلى البحث عنها أولًا.

تشير ميزة التقارير القائمة على الأوامر إلى تحول مهم آخر: أصبحت واجهات التحليلات أقل اعتمادًا على الاستكشاف القائم على القوائم. فإذا تمكن المستخدمون من وصف التقرير الذي يريدونه بلغة طبيعية، تصبح عملية إنشاء التقارير أسرع وأكثر سهولة لغير المتخصصين. وقد يكون ذلك مفيدًا بشكل خاص للشركات الصغيرة أو للفرق متعددة الوظائف التي لا تمتلك محللين مخصصين.

تضيف المقارنة المرجعية نوعًا مختلفًا من القيمة. فمقارنة أداء الحملات أو الأعمال مع نظرائها يمكن أن تساعد الفرق على تحديد ما إذا كان المؤشر الضعيف مشكلة خاصة بالشركة أم نمطًا أوسع في السوق. وتقول Google إن هذه المقارنات تهدف إلى مساعدة المستخدمين على إيجاد طرق جديدة لتحسين النتائج.

لماذا يهم هذا الأمر خارج نطاق الإعلانات

على الرغم من أن الإعلان متمحور حول التسويق، فإن أهميته الأوسع هي بنيوية. فـ Google تدمج الذكاء الاصطناعي بعمق أكبر في منتجات تقع بالفعل داخل العمليات التجارية اليومية. وهذا يختلف عن التعامل مع الذكاء الاصطناعي التوليدي باعتباره روبوت دردشة مستقلًا أو ميزة جديدة. في هذا النموذج، يصبح الذكاء الاصطناعي جزءًا من السطح التشغيلي للبرمجيات التي يستخدمها الناس بالفعل لإنفاق المال وقياس العوائد وعرض النتائج داخليًا.

وتعكس هذه الاستراتيجية في التكامل أيضًا المرحلة التنافسية الحالية في الذكاء الاصطناعي المؤسسي. فشركات البرمجيات تتسابق لتحويل الذكاء الاصطناعي إلى طبقة افتراضية للتلخيص والتوصية والتنفيذ. وبالنسبة إلى Google، تُعد Ads وAnalytics منتجات شديدة الأهمية لأنها تلامس قرارات الإيرادات مباشرة. وإذا استطاع الذكاء الاصطناعي مساعدة المعلنين على تفسير إشارات الأداء المعقدة بسرعة أكبر، فإن Google تعزز في الوقت نفسه رسوخ أدواتها ومبررها بأن الأتمتة يمكن أن تحسن كفاءة التسويق.

كما أن الشركة حريصة في وصفها لدور المستخدم. تقول Google إن الأدوات تهدف إلى تعزيز الخبرة ومساعدة المستخدمين على البقاء في مقعد القيادة. وتقر هذه اللغة بتوتر أساسي في الذكاء الاصطناعي للأعمال: فالمستخدمون يريدون السرعة والتبسيط، لكن كثيرين منهم ما زالوا متحفظين بشأن تسليم قدر كبير من التحكم في مجالات ترتبط مباشرة بتوزيع الميزانيات والأداء التجاري.

أين قد تظهر المكاسب العملية أولًا

من المرجح أن يكون المستفيدون الأكثر مباشرة هم الفرق التي لديها بالفعل وصول إلى كميات كبيرة من بيانات الحملات والمواقع، لكن ليس لديها الوقت الكافي لتفسيرها. ويمكن للملخصات الآلية أن تقلل عبء المراقبة. كما أن التقارير المعتمدة على الأوامر قد تجعل من الأسهل على المديرين أو التنفيذيين أو العملاء طلب عروض مخصصة من دون الحاجة إلى أن يبنيها متخصص يدويًا في كل مرة. ويمكن للمقارنة المرجعية أن تمنح محادثات الأداء سياقًا أوضح، خصوصًا في الفترات التي تتغير فيها الظروف الخارجية.

وقد تساعد هذه الميزات أيضًا في تقليص الفجوة بين المستخدمين الخبراء وغير الخبراء. فغالبًا ما تجعل منصات التحليلات عددًا صغيرًا من أعضاء الفريق ذوي الكفاءة التقنية محورًا للاعتماد. وإذا عملت أدوات اللغة الطبيعية بشكل موثوق، فسيتمكن عدد أكبر من الأشخاص داخل المؤسسة من المشاركة مباشرة في فهم بيانات الأداء.

ومع ذلك، ستعتمد فائدة هذه الأنظمة على جودة التنفيذ. يجب أن تعرض الملخصات تغيرات ذات معنى حقيقي لا ملاحظات عامة. ويجب أن تفسر التقارير المعتمدة على الأوامر النية بدقة. كما يجب أن تقدم المقارنات المرجعية ما يكفي من الصلة لتوجيه الفعل. يحدد إعلان Google الاتجاه العام، لكن الاختبار الحقيقي سيكون ما إذا كان المستخدمون سيثقون بالمخرجات في قرارات الحملات عالية المخاطر.

إشارة أوسع للقطاع

يمثل تحديث Google أيضًا إشارة إلى اتجاه تصميم منتجات الذكاء الاصطناعي في فئات البرمجيات الناضجة. فبدلًا من مطالبة المستخدمين بزيارة تجربة منفصلة للذكاء الاصطناعي، تريد الشركات على نحو متزايد أن يجلس الذكاء الاصطناعي فوق سير العمل القائمة، محولًا البيانات إلى فهم أسرع ومقلصًا المسافة بين الرؤية والفعل.

وبالنسبة إلى برمجيات التسويق، فإن هذا النهج جذاب على نحو خاص لأن المشكلة الأساسية ليست نقص البيانات، بل عبء تفسير الكثير منها، وبشكل متكرر، وتحت ضغط الوقت. وتراهن Google على أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يؤدي الدور الأول في هذا العمل: يلخص التغير، وينشئ العرض، ويضيف السياق، ثم يترك للإنسان قرار ما يجب فعله بعد ذلك.

إذا نجح هذا النموذج، فقد يكون الأثر أقل تعلقًا بقدرات جديدة مذهلة وأكثر تعلقًا بإعادة تصميم تدريجية لواجهات الأعمال اليومية. ستصبح منظومة التسويق أقل اعتمادًا على التنقيب في التقارير وأكثر اعتمادًا على الاستجابة للتوصيات المركبة. ويشير أحدث تحديث من Google لـ Ads وAnalytics إلى أن هذا التحول لم يعد نظريًا. إنه يتحول إلى استراتيجية منتج.

تعتمد هذه المقالة على تقرير من Google AI Blog. اقرأ المقال الأصلي.