Marketing toolsలో agentic AIను మరింత లోతుగా తీసుకెళ్తోంది Google
Google, Google Ads మరియు Google Analytics అంతటా కొత్త AI features సముదాయాన్ని విడుదల చేస్తోందని చెబుతోంది; దీని ద్వారా campaign analysis మరియు optimization మరింత conversational, automated, మరియు రోజువారీ marketing workflowsలో దగ్గరగా ఉండేలా చేయాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. ఈ update enterprise AIలోని పరిచిత హామీపై దృష్టి పెడుతోంది: performance మార్పులను అర్థం చేసుకోవడం, reports రూపొందించడం, తరువాత ఏమి చేయాలో నిర్ణయించడం కోసం తీసుకునే సమయాన్ని తగ్గించడం.
Google ప్రకారం, ఈ తాజా release దాని in-product AI agent Ask Advisorపై నిర్మించబడింది మరియు మార్కెటర్లకు insightsను వేగంగా కనుగొనడంలో సహాయపడే కొత్త capabilitiesను జోడిస్తోంది, అదే సమయంలో decisions మరియు executionపై నియంత్రణ మనుషుల చేతిలోనే ఉంచుతుంది. machine-generated analysis మరియు human judgmentను కలిపే మార్గంగా కంపెనీ ఈ మార్పును చూపిస్తోంది, strategic oversightను భర్తీ చేసే ప్రయత్నంగా కాదు.
ఈ ప్రకటన మూడు ప్రాయోగిక use casesపై దృష్టి పెడుతోంది. మొదటిది, Google Analyticsలో కొత్త homepage summaries ప్రధాన performance shifts మరియు గమనించదగిన data trendsను, వినియోగదారులు పలు reportsను మానవీయంగా చూడాల్సిన అవసరం లేకుండా, బయటకు తీయగలవని Google అంటోంది. రెండవది, prompt-based visual reportingను జోడిస్తోంది, తద్వారా plain-language text requests ద్వారా charts మరియు reports సృష్టించవచ్చు. మూడవది, సమానమైన కంపెనీలతో performanceను పోల్చుకునే benchmarking featuresను పరిచయం చేస్తోంది.
Google చెప్పిన ప్రకారం ఏమి మారుతోంది
Google వివరణ dashboards నుంచి guided analysis వైపు క్రమంగా జరిగిన పరిణామాన్ని సూచిస్తోంది. సాంప్రదాయ analytics productsలో teams సాధారణంగా మార్పులను పర్యవేక్షించాలి, anomaliesను గుర్తించాలి, సాధ్యమైన కారణాలను నిర్ధారించాలి, ఆపై findingsను internal stakeholders కోసం సిద్ధం చేయాలి. Google ఆ శృంఖలాను కుదించడానికి AIను summarization layer మరియు reporting assistant రెండింటిగానూ మార్చుతోంది.
కొత్త homepage insights ముఖ్యమైన మార్పులు జరిగిన వెంటనే వాటిని హైలైట్ చేయడానికి ఉద్దేశించబడ్డాయని కంపెనీ చెబుతోంది. ఇది ముఖ్యమైనది, ఎందుకంటే analytics toolsలో చాలా data ఉండటం వల్ల చిన్న teams దాన్ని సమర్థవంతంగా పర్యవేక్షించడం కష్టం. Summary view marketersకు traffic shifts, campaign movement, లేదా conversion changesను ముందుగా వెతకకుండానే గుర్తించడంలో సహాయపడుతుంది.
Prompt-based reporting feature మరో ముఖ్యమైన మార్పును చూపిస్తోంది: analytics interfaces ఇప్పుడు menu-driven explorationపై తక్కువగా ఆధారపడుతున్నాయి. వినియోగదారులు కావాల్సిన reportను natural languageలో వివరిస్తే, report generation వేగంగా మరియు non-specialistsకు మరింత అందుబాటులోకి వస్తుంది. ప్రత్యేక analysts లేని చిన్న businesses లేదా cross-functional teamsకు ఇది చాలా ఉపయోగపడుతుంది.
Benchmarking వేరే రకం valueను ఇస్తుంది. campaign లేదా business performanceను peersతో పోల్చడం ద్వారా, ఒక weak metric company-specific సమస్యనా లేదా broader market patternనా అనే విషయాన్ని teams నిర్ణయించుకోవచ్చు. ఈ comparisons usersకు పనితీరు మెరుగుపరచడానికి కొత్త మార్గాలను కనుగొనడంలో సహాయపడటానికి ఉద్దేశించబడ్డాయని Google చెబుతోంది.
ఇది ప్రకటనలకే పరిమితం కాదు
ఈ ప్రకటన marketingను కేంద్రంగా ఉంచినప్పటికీ, పెద్ద ప్రాధాన్యం నిర్మాణాత్మకమైనది. Google AIను ఇప్పటికే రోజువారీ business operationsలో ఉన్న productsలో మరింత లోతుగా చేర్చుతోంది. ఇది generative AIను standalone chatbot లేదా novelty featureగా చూడటానికి భిన్నం. ఈ మోడల్లో AI, people money ఖర్చు చేసే, returns కొలిచే, మరియు internal resultsను ప్రదర్శించే software యొక్క operational surfaceలో భాగమవుతుంది.
ఈ integration strategy enterprise AIలో ప్రస్తుత పోటీ దశను కూడా ప్రతిబింబిస్తోంది. Software కంపెనీలు summarization, recommendation, actionలకు default layerగా AIను మార్చే ప్రయత్నంలో ఉన్నాయి. Googleకు Ads మరియు Analytics చాలా ముఖ్యమైన products, ఎందుకంటే అవి revenue decisionsకు దగ్గరగా ఉంటాయి. AI advertisersకు complex performance signalsను వేగంగా అర్థం చేసుకోవడంలో సహాయపడితే, Google తన tools stickinessనూ marketing efficiency మెరుగుపరుస్తాయన్న తన వాదననూ బలపరుస్తుంది.
కంపెనీ user పాత్రను వివరించే విధానంలో కూడా జాగ్రత్తగా ఉంది. ఈ tools expertiseను పెంచడానికి, usersను driver’s seatలో ఉంచడానికి రూపొందించబడ్డాయని Google చెబుతోంది. business AIలోని ముఖ్యమైన tensionను ఈ భాష అంగీకరిస్తోంది: customers వేగం మరియు సరళత కోరుకుంటారు, కానీ budget allocation మరియు commercial performanceకు నేరుగా సంబంధించిన ప్రాంతాల్లో ఎక్కువ నియంత్రణను వదిలేయడంలో చాలా మంది ఇంకా జాగ్రత్తగా ఉంటారు.
ప్రయోజనాలు మొదట ఎక్కడ కనిపించవచ్చు
మొదటి లాభదారులు, campaign మరియు site data ఎక్కువగా ఉన్నా వాటిని అర్థం చేసుకోవడానికి సమయం తక్కువగా ఉన్న teams కావచ్చు. Automated summaries monitoring overheadను తగ్గిస్తాయి. Prompt-driven reports managers, executives, లేదా clientsకు specialist ఒకరు చేతితో build చేయాల్సిన అవసరం లేకుండా tailored views కోరుకోవడం సులభం చేస్తాయి. Benchmarking performance conversationsకు, ముఖ్యంగా బయట పరిస్థితులు మారుతున్నప్పుడు, మరింత context ఇస్తుంది.
ఈ features expert మరియు non-expert users మధ్య ఖాళీని కూడా తగ్గించవచ్చు. Analytics platforms తరచుగా కొంతమంది సాంకేతిక నైపుణ్యం కలిగిన team membersపై ఆధారాన్ని పెంచుతాయి. Plain-language tools విశ్వసనీయంగా పనిచేస్తే, సంస్థలోని మరింత మంది performance dataను నేరుగా అర్థం చేసుకోవడంలో పాల్గొనగలరు.
అయితే, ఈ systems యొక్క ఉపయోగకరత execution qualityపై ఆధారపడి ఉంటుంది. Summaries నిజంగా అర్థవంతమైన మార్పులను చూపాలి; సాధారణ observations కాదు. Prompt-based reporting intentను ఖచ్చితంగా అర్థం చేసుకోవాలి. Benchmarking తగినంత సంబంధిత comparisonsను అందించాలి, అవి చర్యకు మార్గనిర్దేశం చేయగలిగేవి కావాలి. Google ప్రకటన దిశను తెలియజేస్తుంది, కానీ అధిక ప్రాధాన్య campaign decisionsలో users outputsను నమ్ముతారా అన్నదే అసలు పరీక్ష.
పరిశ్రమకు విస్తృత సంకేతం
మొదటిగా separate AI experienceకు usersను పంపకుండా, AIను ఉన్న workflows పైన ఉంచాలని కంపెనీలు increasingly కోరుకుంటున్నాయి; dataను వేగవంతమైన అవగాహనగా మార్చి insight మరియు action మధ్య దూరాన్ని తగ్గించాలనే దిశగా product design మారుతోంది. ఇది mature software categoriesలో AI product design ఎటు వెళ్తోందో Google update సూచిస్తోంది.
Marketing software కోసం ఈ విధానం ప్రత్యేకంగా ఆకర్షణీయమైనది, ఎందుకంటే అసలు సమస్య data లేకపోవడం కాదు. సమస్య data ఎంతో ఎక్కువగా ఉండటం, అది కూడా తరచూ, సమయ ఒత్తిడిలో అర్థం చేసుకోవాల్సి రావడం. AIను ఆ పనికి మొదటి passగా ఉపయోగించవచ్చని Google బెట్ చేస్తోంది: మార్పును summarize చేయడం, viewను రూపొందించడం, context జోడించడం, తరువాత మనిషిని తదుపరి నిర్ణయం తీసుకునేందుకు వదలడం.
ఈ model పనిచేస్తే, ప్రభావం అద్భుతమైన కొత్త capabilities కన్నా రోజువారీ business interfaces యొక్క మెల్లని పునర్నిర్మాణం ఎక్కువగా ఉంటుంది. Marketing stack reportsలో తవ్వుకోవడం కంటే synthesized recommendationsకు ప్రతిస్పందించే దిశగా మారుతుంది. Google యొక్క తాజా Ads మరియు Analytics update ఈ మార్పు ఇక సిద్ధాంతం కాదని సూచిస్తోంది. ఇది product strategyగా మారుతోంది.
ఈ వ్యాసం Google AI Blog నివేదికపై ఆధారపడింది. మూల వ్యాసాన్ని చదవండి.
Originally published on blog.google