Kur AI man palīdz PPC darbā un kur es tam neuzticos

PPC platformās automatizācija jau izvēlas auditoriju, cenu, izvietojumu un reklāmas variantu. Ārpus platformām AI var sagatavot tekstu, formulu, skriptu vai analīzes melnrakstu.

Mana loma tāpēc nav pazudusi. Man joprojām jāiedod pareizie dati, jānosaka mērķis un jāpamana, kad sistēma ļoti pārliecinoši optimizē nepareizo rezultātu.

Kam pievērst uzmanību, izmantojot AI

AI labi sagatavo pirmo versiju. Es reti uzskatu to par gatavu rezultātu, īpaši tad, ja atbilde satur skaitļus, platformas noteikumus vai klienta datus.

Nav viena “80% precizitātes” sliekšņa visiem uzdevumiem. Ideju sarakstā dažas kļūdas ir lētas; budžeta formulā viena kļūda var būt nepieņemama. Pārbaudes apjomu pieskaņo riskam.

Viena un tā pati uzvedne var dot atšķirīgas atbildes. Ja rezultātam jābūt atkārtojamam, saglabā uzvedni, modeļa versiju, ievaddatus un pārbaudes kritērijus.

Kā uzrakstīt labas uzvednes

Norādi auditoriju, piedāvājumu, kanālu, ierobežojumus un vajadzīgo formātu. “Uzraksti reklāmu” atstāj gandrīz visus svarīgos lēmumus modelim.

Slikta uzvedne (prompt): “Uzraksti reklāmas tekstu manam biznesam.”

Laba uzvedne (prompt): “Uzraksti trīs LinkedIn reklāmu variācijas (katru līdz 150 rakstzīmēm) aģentūrai, kas specializējas mārketingā. Reklāmas paredzētas augošiem SaaS uzņēmumiem, kas meklē efektīvu klientu piesaisti. Tonim jābūt profesionālam, bet draudzīgam. Uzsver ROI un caurspīdīgumu un pievieno aicinājumu rezervēt konsultāciju.”

Pēc pirmās atbildes pasaki, kas tieši neder: pārāk vispārīgs ieguvums, nepamatots apgalvojums, nepareizs garums vai vājš aicinājums. Konkrēta atgriezeniskā saite ir daudz noderīgāka par “uzraksti labāk”.

Datu drošība, izmantojot AI

Reklāmu eksportos var būt e-pasti, klientu identifikatori, meklēšanas frāzes un uzņēmuma konfidenciāli dati. Es tos neielīmētu publiskā AI rīkā. Vispirms izņem personas datus un laukus, kas uzdevumam nav vajadzīgi.

Uzņēmuma plāns var piedāvāt piemērotāku datu apstrādi un administrēšanu, bet pats nosaukums “Enterprise” nav pārbaude. Izlasi konkrētā pakalpojuma noteikumus, glabāšanas ilgumu un apmācības politiku.

Arī maksas rīkā nevajag ievadīt vairāk datu, nekā nepieciešams.

Kur AI ir visnoderīgākais

Ja ievēro drošības pamatprincipus, AI var būt ļoti noderīgs šādās jomās:

Pētījumos modelim vajag piekļuvi reāliem avotiem. Bez tiem tas var uzrakstīt ticamu konkurentu analīzi, kas balstīta novecojušā vai izdomātā informācijā.

Piemēram, konkurentu analīzei var izmantot šādu uzvedni:

“Izpēti, kā [konkurents 1] un [konkurents 2] reklamē savu [produktu/pakalpojumu]. Sagatavo 3–5 praktiskas atziņas, ko mēs varam izmantot, lai labāk sasniegtu savu auditoriju. Norādi arī iespējas, kuras konkurenti nav izmantojuši. Ja iespējams, pievieno reklāmu, galveno lapu vai kampaņu piemērus.”

Savukārt auditorijas izpētei:

“Apraksti, kā [mērķauditorija] izvēlas un pērk [produktu]. Iekļauj galvenos digitālos kanālus, pirkuma motīvus, cenu jutību, uzticības avotus (piemēram, atsauksmes vai ekspertus), efektīvākos mērķēšanas veidus dažādās platformās (Google, Meta, LinkedIn utt.) un beidz ar 3–5 konkrētiem ieteikumiem, kā labāk sasniegt šo auditoriju.”

Pēc atbildes pārbaudi katru piemēru un saiti. Šāda uzvedne labi strukturē izpēti, bet pati neveic pierādījumu pārbaudi.

Kā attīstīt AI prasmes komandā

Komandā ir vērts uzturēt kopīgu uzvedņu, apstiprināto rīku un pārbaudes piemēru krātuvi. Vienam cilvēkam jāseko izmaiņām, bet zināšanām nevajadzētu palikt tikai pie viņa.

Es vērtētu AI pēc ietaupīta laika un gala darba kvalitātes, nevis pēc izmantoto rīku skaita. Dažreiz parasta izklājlapas formula joprojām ir labāks risinājums.