Search Beyond: Makine Öğrenimi, Pazarlama Yapma Biçimimizi Nasıl Etkileyecek?

Search Beyond, Birleşik Krallık'ın en yenilikçi bağımsız dijital ajanslarından bazılarının yürüttüğü, son tartışmalara yer verilen bir forumdur. Bir grup uzman uygulayıcı üç ayda bir, dijital pazarlama sektörüne yönelik bir konuyu tartışmak için bir araya gelir. Bu buluşmalardan çıkan analiz ve sonuçlar da burada, Think with Google'da paylaşılır.

İkinci Search Beyond oturumumuzda, bağımsız ajansların makine öğreniminden yararlanarak dijital ortamın giderek karmaşıklaşan yapısıyla baş etmeye nasıl hazırlandıklarını öğrenmek istedik. Katılımcılar tartışmaya, günümüzde müşterileri adına yürüttükleri faaliyetlerde bu araçları nasıl kullanıma soktuklarını açıklayarak başladı.

All Response Media'da Grup Hesap Direktörü olan Maria Yiangou, "Otomasyonun unsurlarından biri de makine öğrenimi. Öyle ki yaptığımız işlerin bir çoğunu kapsıyor" diyor. "Dinamik reklam öğelerinin kullanılması ve en yüksek tıklama oranını elde etmeye yönelik optimizasyon makine öğreniminin en basit şeklidir." Makinelerden yararlanma biçimine dair paylaşılan çoğu örnek angarya işlerin üstesinden gelmeye yönelik olsa da, Greenlight'ta Arama Sorumlusu olan Angela Knibb, elde ettikleri avantajların bunun çok ötesinde olduğuna değindi. "Makine öğreniminin genel işlemleri otomatikleştirdiği doğru ancak bu teknolojinin mükemmel tarafı asıl vakit ayırmamız gereken kalıpları veya trendleri görebiliyor olmamız. Sadece düğmelere basmak yerine, yaptığımız işlerde çok daha stratejik bir yaklaşım sergilememizi mümkün kılıyor."

VCCP Media'da Dijital Pazarlama Müdürü olan Sam Fenton-Elstone'a göre şimdiki görev, makine öğreniminin uygulama alanını yalnızca vakit gibi basit zorlukların üstesinden gelmek için değil aynı zamanda gerçek değeri ortaya çıkarmak için de genişletmek. "Sürecin teklif verme veya reklam öğesi optimizasyonu gibi pek çok bileşeni için, etrafındaki tüm bağlamı yok sayan basit bir kural tabanlı sistem kullanarak spesifik bir unsura veya belirli bir medya türüne mikro ölçekli bir odaklanma sağlıyor. Şu anda bizi heyecanlandıran şey ise makro bağlamda değeri nasıl ortaya çıkarabileceğimiz."

Grup, makine öğrenimini büyük resme taşımanın teknolojik olmaktan çok operasyonel bir zorluk olduğunu fark etti. Örneğin bir ajans, ilişkilendirme modellemesi yapmak ve farklı pazarlama etkinliklerinin mağazaya gelenlerin sayısını nasıl etkilediğini öğrenmek istiyor olabilir. Ancak, müşterinin kurumsal yapısı buna engel teşkil edebilir. Dijital ekipler ve fiziksel mağaza ekipleri ayrı olabilir. Bununla birlikte, TV, görüntülü reklam, sosyal ağ ve dış mekanın yerleri genellikle farklıdır. "Makine öğreniminden en iyi şekilde yararlanmak için işletmelerin bir bütün halinde hareket etmesi ve çok daha bütünsel bir düşünme tarzını benimsemesi gerekir. Deneyimlerime göre, şaşırtıcı şekilde birçok işletme bir bütün halinde hareket etmiyor ve bütünsel düşünmüyor" diyor Angela.

Makine öğrenimiyle ilgili mevcut tartışmalardan biri insan katkısının ve insanlar tarafından yapılan işlerin gereksiz hale geleceği korkusu olsa da panelde, makinelerin insanlardan daha iyi, daha hızlı ve hata yapmaya daha az eğilimli olabileceği öne sürülerek bu alanda tehditten çok daha fazla fırsat olduğu algısı ağır bastı. iCrossing UK'de Arama Sorumlusu olan Mark Williams'a göre, makineler insanların fark edemeyeceği trend ve anormallikleri de yakalıyor. "Tüm insanlar zaman içinde bir sorunu çözmeye yönelik belirli bir rotayı öğrenmeye yatkın. Doğal olarak da her zaman için daha kolay rotaları takip etme eğilimi gösteriyoruz. Makine öğrenimi ise insanların yok saydığı alanlara girmemizi sağlıyor. İnsan olarak dezavantajımız, günü atlatmak için en kolay rotayı arıyor olmamız!"

Bununla birlikte grup, makinelerin mümkün olan en iyi çalışmayı yapabilmesi için insanların üstlendikleri rolü savunmaktan geri kalmadı. "Ne olursa olsun neticede insan müdahalesine ihtiyaç var çünkü bir algoritmanın başarılı olabilmesi için, uygulamaya koyduğunuz kuralların veya sürecin de başarılı olması gerekir" diyor Angela. "Dolayısıyla hâlâ birisinin 'Evet, bu iyi bir fikir' veya 'Hayır, bunu yapma!' demesine ihtiyaç var." Sam, bu görüşü daha da ayrıntılandırarak gözlemini dile getiriyor: "Bir algoritmanın kapsamı yalnızca sahip olduğu bilgi kadardır. İnsan olmanın en güzel yanı ise bağlamı çok daha hızlı hesaplayabilme yeteneğine sahip olmamız. Çünkü çok daha büyük bir dünyanın farkındayız."

Jellyfish TBÖ Direktörü Richard Hartley gibi, konuya kötümser yaklaşmayan bazı katılımcılar ise makinelerin gittikçe akıllı hale geldiğini görmeyi sabırsızlıkla bekliyor. "Soru sormak zorunda kalmayacağımız noktaya gelmemiz ne kadar sürecek? Makine bana sadece neyin önemli olduğunu ne zaman söyleyebilecek?" sorularını yöneltiyor.

Pek çok müşteri o meşhur kara kutunun içinde neler olup bittiğini bilme ihtiyacı hissedeceğinden, gruptaki birkaç katılımcı, arka plandaki işleyişi anlamanın önemini vurguladı. Merkle | Periscopix'te Arama Sorumlusu olan Vim Badiani, "Şeffaflık olmamasının müşteriler açısından zorluk teşkil ettiğini düşünüyorum. O nedenle bir müşteriye, hesabında "X" işlemini yapan şeyin makine öğrenimi olduğunu söylemenin çok anlamlı olmadığı kanaatindeyim" dedi. Müşterilere konuyu açıklayabilmek için, ajanslarının makine öğrenimini nasıl kullandığı konusunda uygulayıcıların yeterince bilgi sahibi olması gerektiği konusunda fikir birliğine varıldı.

Ajanslarda makine öğrenimi kullanmaya geçişin hızlandırılması konusunda hemen hemen tüm misafirler, çok sayıda fırsat olmasına karşın doğru yerden başlamanın öneminden söz etti. Richard, "İlk adım neyin mümkün olduğunu anlamak. Bu anlamda derinlere pek inemediğimizi düşünüyorum" diyerek bu yaklaşımı onayladı. "Veri analizcisi bilim insanları var. Ben ise bir pazarlamacıyım. Dolayısıyla da bu arkadaşlara 'Neler yapabiliriz, nasıl oluşturabiliriz, makine öğrenimi kampanya performansının iyileştirilmesini nasıl sağlayabilir?' gibi soruları sormam gerekiyor. Sonrasında da makine öğrenimini ajans genelinde kullanıma sunmamız ve kişilerin bundan avantaj elde edeceğini, kullanımın basit olabileceğini, zaman kazandırabileceğini ve gerçek sonuçlar elde edilmesini sağlayabileceğini anlamalarına yardımcı olmamız gerekiyor. Bu, gelecek açısından korkulacak bir şey değil, kimse sizi dışarıda bırakmayacak!"

Search Beyond tartışma forumu katılımcıları:

Angela Knibb, Arama Sorumlusu, Greenlight
Maria Yiangou, Grup Hesap Direktörü, All Response Media
Mark Williams, Arama Sorumlusu, iCrossing UK
Richard Hartley, TBÖ Direktörü, Jellyfish
Sam Fenton-Elstone, Dijital Pazarlama Müdürü, VCCP Media
Vim Badiani, Arama Sorumlusu, Merkle | Periscopix

XXL, yeni çok kanallı yaklaşımı için Google Mağaza Ziyaretlerinden elde ettiği bilgileri kullanıyor