Yapay zekâ pazarlamada yanlış hedefi büyütüyor
Uzman yaklaşımlara göre yalnızca indirme, tıklama veya kayıt sayısını artırmaya odaklanan algoritmalar, yüksek hacimli ancak düşük kaliteli kullanıcılar getirerek pazarlama bütçelerinin verimsiz kullanılmasına yol açabiliyor.
Yapay zekânın mobil pazarlama süreçlerinde daha fazla kullanılması, şirketlere kampanya optimizasyonu, kullanıcı edinimi ve bütçe yönetiminde önemli avantajlar sağlıyor. Ancak algoritmaların performansı yalnızca kullandıkları teknolojiyle değil, kendilerine verilen hedeflerle de doğrudan bağlantılı.
Örneğin bir e-ticaret uygulamasında yapay zekâya yalnızca “olabildiğince fazla uygulama indirmesi getir” hedefi verilmesi, kısa sürede indirme sayısında büyük bir artış sağlayabilir. Ancak bu kullanıcıların önemli bölümü uygulamayı hemen silebilir veya sahte trafik kaynaklarından gelebilir. Böyle bir durumda algoritma teknik olarak kendisine verilen görevi başarıyla yerine getirirken şirket açısından gerçek bir değer üretmeyebilir.
Buradaki temel sorun yapay zekânın yetersizliği değil, yanlış başarı kriterinin son derece verimli biçimde optimize edilmesi olarak öne çıkıyor.
Rekabet artık yapay zekayı kullanmakla sınırlı değil
Mobil pazarlamada aynı reklam teknolojilerine ve büyük platformların yapay zekâ destekli altyapılarına erişebilen çok sayıda şirket bulunuyor. Bu nedenle rekabet giderek “hangi yapay zekâ kullanılıyor?” sorusundan, “yapay zekâya başarı olarak ne öğretiliyor?” sorusuna kayıyor.
Bir oyun uygulamasında yalnızca yeni kayıt sayısını artırmayı hedefleyen algoritma, daha fazla kullanıcı kaydı sağlayabilir. Ancak bu kullanıcıların önemli bölümü oyunun ilk aşamalarında uygulamayı terk ediyorsa yüksek kayıt sayısı şirket açısından sürdürülebilir bir başarı anlamına gelmiyor.
Buna karşılık hedefin uygulamayı indiren kullanıcı sayısından çıkarılıp ilk birkaç gün içerisinde belirli seviyeye ulaşan, uygulamayı tekrar ziyaret eden veya alışveriş davranışı gösteren kullanıcıların bulunmasına yöneltilmesi, algoritmaya daha değerli bir öğrenme sinyali sağlayabiliyor.
Pazarlamada yeni değer ölçüsü: Öğrenme sinyali
Pazarlama dünyasında uzun süredir büyük miktarda veri toplanıyor. Tıklamalar, oturumlar, indirmeler ve kullanıcı hareketleri milyonlarca veri noktası oluşturuyor. Ancak yüksek veri hacmi tek başına doğru kararlar alınmasını sağlamıyor.
Yapay zekâ destekli pazarlamada asıl önem taşıyan unsur, algoritmanın doğru davranışı öğrenmesini sağlayan kaliteli sinyaller haline geliyor.
Bir kullanıcının yalnızca uygulamayı indirmesi sınırlı bir bilgi sunarken, aynı kullanıcının uygulamaya düzenli olarak geri dönmesi, ürünleri incelemesi ve alışveriş sürecine ilerlemesi daha güçlü bir müşteri kalitesi göstergesi oluşturuyor.
Bu nedenle yalnızca düşük edinme maliyetini hedefleyen kampanyalar yüksek kullanıcı hacmi yaratabilirken, kullanıcıların uzun vadeli değerini dikkate alan modeller daha nitelikli müşteri kazanımına odaklanabiliyor.
Başarı göstergesi ile finansal sonuç aynı hizaya gelmeli
Mobil pazarlamada kullanılan KPI'ların raporlanabilir olması, bunların mutlaka yapay zekâya hedef olarak verilmesi gerektiği anlamına gelmiyor.
Yalnızca düşük maliyetli indirmeleri optimize eden bir sistem, kısa vadede başarılı görünen ancak uzun vadede şirkete gelir yaratmayan kullanıcılar getirebilir. Buna karşılık kullanıcıların yaşam boyu değerini, tekrar kullanımını ve gerçek müşteri davranışlarını dikkate alan sinyaller, algoritmanın şirketin finansal hedefleriyle daha uyumlu çalışmasını sağlayabilir.
Bu noktada kritik mesele, algoritmik hedeflerle işletmenin gerçek finansal hedeflerinin aynı doğrultuda olması.
Mobil ölçümleme yapay zekânın yönünü belirliyor
Atıf ve ölçümleme sistemlerinin rolü de bu dönüşümle birlikte değişiyor. Geleneksel pazarlama anlayışında ölçümleme çoğunlukla kampanya sonrasında hangi kullanıcının hangi kanaldan geldiğini belirlemek ve bütçeyi buna göre dağıtmak için kullanılıyordu.
Yapay zekâ destekli pazarlamada ise ölçümleme yalnızca geçmiş performansı raporlayan bir mekanizma olmaktan çıkıp algoritmanın gelecekteki kararlarını etkileyen bir veri katmanına dönüşüyor.
Ölçümleme altyapısının kullanıcı kalitesi, uygulamayı terk etme riski ve sahte trafik gibi unsurları zamanında tespit ederek algoritmaya aktarabilmesi önem kazanıyor.
Örneğin belirli bir kanal yüksek sayıda kullanıcı getiriyor ancak bu kullanıcıların büyük bölümü birkaç gün içinde uygulamayı terk ediyorsa, bu bilginin sisteme aktarılmaması bütçenin aynı kanala yönelmeye devam etmesine neden olabilir.
Pazarlamacının rolü değişiyor
Yapay zekâ ve otomasyonun yaygınlaşması, pazarlamacının rolünün ortadan kalkmasından çok değişmesine yol açıyor.
Geçmişte ağırlıklı olarak medya satın alma ve kampanya yönetimi öne çıkarken, bugün ölçümleme ve veri analizi daha fazla önem taşıyor. Gelecekte ise pazarlamacının temel görevlerinden biri, makinenin hangi veriyi başarı sinyali olarak kabul edeceğini belirlemek olacak.
Bu dönüşümde pazarlamacı yalnızca kampanya yöneten kişi olmaktan çıkarak işletmenin hedefleriyle algoritmanın öğrenme mekanizması arasında bağlantı kuran stratejik bir role geçiyor.
Asıl soru: Yapay zekâ ne kadar akıllı değil, neyi öğreniyor?
Pazarlama teknolojilerinde kullanılan yapay zekâ modelleri birbirine yaklaştıkça rekabet avantajını yalnızca teknoloji üzerinden yaratmak zorlaşıyor.
Bu noktada yanlış tanımlanan bir başarı kriteri, şirketin bütçesini yüksek hızda tüketirken düşük kaliteli sonuçları da aynı hızla büyütebilir. Doğru tanımlanan kriterler ise yapay zekânın şirketin gerçek büyüme ve gelir hedefleri doğrultusunda çalışmasını sağlayabilir.
Bu nedenle mobil pazarlamada önümüzdeki dönemin temel sorusu yalnızca “Yapay zekâmız ne kadar akıllı?” olmayacak.
Asıl soru, “Yapay zekâya doğru şeyi öğretiyor muyuz?” olacak.
Web.tv
