A muchos en el mundo SEM les preocupa que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático hagan que sus trabajos sean obsoletos, pero el columnista Frederick Vallaeys cree que los humanos y las máquinas que trabajan juntos generarán en última instancia el mayor valor para los clientes.
A principios de este año, escribí sobre cómo la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático están impulsando la automatización en PPC y luego nuevamente sobre cómo la última ola de innovaciones de AdWords de Google está impulsada en gran medida por estas mismas tecnologías.
A medida que se acelera el movimiento hacia la automatización, ¿cómo deberían las agencias y los gerentes de PPC actualizar su estrategia? ¿Qué procesos necesitarán para seguir siendo competitivos? ¿Y qué pueden esperar realmente de las herramientas de automatización del mercado actual? Cubriré todos estos temas en una serie de próximas publicaciones, así que me encantaría escuchar tus ideas. Pero hoy, comencemos por ver qué roles desempeñarán los humanos y las agencias en el PPC.
1. Las agencias enseñarán a las máquinas a aprender
Ahora que las máquinas pueden aprender, ciertamente superarán a los humanos, ¿verdad? La realidad es que el aprendizaje automático aún depende mucho de los humanos. Programamos los algoritmos, proporcionamos los datos de entrenamiento, incluso manipulamos los datos de entrenamiento para ayudar a la máquina a hacerlo bien.
El aprendizaje automático a menudo requiere datos estructurados de los que aprender y necesita un problema muy bien definido para resolver. Nosotros, como seres humanos, desempeñaremos un papel durante algún tiempo para definir el problema y ayudar a dar forma al resultado deseado manipulando cómo la máquina puede «aprender».
Por ahora, las máquinas necesitan que seamos sus maestros. El Nivel de calidad de AdWords solo funciona porque la sabiduría de las multitudes proporciona un conjunto masivo de datos sobre consultas y clics que la máquina puede usar para aprender.
El piloto automático de Tesla funciona porque miles de conductores controlan sus coches manualmente en situaciones complicadas. Debido a que todos están conectados en red, esto ayuda a que el próximo Tesla se conduzca mejor a través del mismo lugar.
En PPC, lo que hemos aprendido durante años de gestión manual de campañas puede ser la base para enseñar a las computadoras cómo responder en situaciones similares.
Los maestros no pueden enseñar todo, por lo que gran parte de lo que hacen es ayudar a los estudiantes a hacer mejores preguntas. Como maestros de las computadoras, deberíamos permitirnos hacer más preguntas, porque el intelecto sintético no tiene las mismas limitaciones humanas sobre la rapidez con la que puede encontrar respuestas.
Tome el nivel de calidad, por ejemplo: es un sistema de aprendizaje automático que puede analizar cientos de factores relacionados con una búsqueda y encontrar patrones de cosas que tienen un impacto significativo en el CTR. Debido a que puede analizar datos mucho más rápido, podemos alimentarlos con datos aparentemente aleatorios y no conectados y dejar que nos diga si esto hace una diferencia.
Aquí hay una pregunta loca que una vez le hicimos al sistema de Nivel de calidad: ¿El ciclo lunar afecta el CTR? Si bien la respuesta no es lo importante (no, no hubo correlación), lo importante es que pudimos hacer preguntas completamente nuevas y obtener rápidamente una respuesta que ayudó a mejorar el sistema.
Pero también deberíamos priorizar las preguntas que hacemos basándonos en la intuición humana. No queremos desperdiciar energía de la máquina preguntando todo cuando ya sabemos con una alta probabilidad de que algunas respuestas no nos ayudarán a mejorar. Considere el siguiente ejemplo: Pídale a Google Maps que calcule la mejor ruta de San Francisco a Nueva York. Calcular todas las carreteras secundarias posibles llevará mucho tiempo, y teniendo en cuenta que sabemos que las carreteras tienden a ser más rápidas que las carreteras locales, es casi seguro que ese cálculo no producirá un mejor resultado, por lo que podemos ignorar esa pregunta con seguridad.
2. Las agencias proporcionarán la creatividad de la que carecen las máquinas
El mayor valor de una agencia será la capacidad de sus empleados para trabajar en colaboración con la automatización.
El gran maestro de ajedrez Garry Kasparov señala que cuando se trata de ajedrez, equipos de humanos asistidos por máquinas dominan incluso las computadoras más fuertes. En un experimento de 2005, Playchess.com lanzó un torneo de ajedrez en el que los participantes podían jugar en equipos con otros jugadores y / o computadoras. Según Kasparov:
La máquina de ajedrez Hydra, que es una supercomputadora específica de ajedrez como Deep Blue, no era rival para un jugador humano fuerte que usaba una computadora portátil relativamente débil. La guía estratégica humana combinada con la agudeza táctica de una computadora fue abrumadora.
Los seres humanos siguen siendo buenos en la estrategia creativa, juntando viejas ideas de nuevas formas y probando los resultados. La razón por la que no tenemos las computadoras de Google escribiendo todos los anuncios de AdWords es que todos terminarían pareciendo iguales, y luego dejarían de evolucionar porque la máquina ya no tendría variaciones para probar.
Los algoritmos evolutivos, un subconjunto de la IA, se basan en la evolución biológica y necesitan acceso a variaciones para funcionar bien. Y aunque pueden crear sus propias mutaciones, los humanos a menudo todavía conocen los atajos adecuados para generar mejores ideas.
Un anunciante en Facebook una vez envió un anuncio que era una imagen estática que se sacudió un poco. Este tuvo un CTR mucho mejor que el mismo anuncio cuando era completamente estático. Es una forma un tanto tonta de producir un mejor CTR, pero es un gran ejemplo de seres humanos que intentan algo nuevo que la máquina probablemente no habría pensado porque nadie había hecho esto antes dentro del ámbito de los datos a los que tenía acceso.
3. Las agencias serán el piloto que evite desastres
Los autos que se conducen solos no son autos “sin conductor” porque todavía hay un ser humano detrás del volante para monitorear la máquina. Eso tiene sentido porque no matar a sus pasajeros u otras personas en la carretera es lo suficientemente valioso como para merecer algunos recursos humanos.
En PPC, afortunadamente no estamos lidiando con escenarios de vida o muerte; pero aún podemos poner en marcha una prueba piloto para monitorear las áreas más importantes de automatización. El truco es descubrir la regla 80/20 y ahorrar la participación humana para las automatizaciones con el mayor impacto potencial.
Una vez audité una cuenta que se había hundido por completo porque la automatización de ofertas había reducido correctamente las ofertas después del lanzamiento de una página de destino con un rendimiento terrible. Pero aunque la página de destino fue arreglada rápidamente por humanos, nadie se acordó de restablecer las ofertas, y la cuenta pasó meses con un rendimiento mediocre porque sus mejores palabras clave permanecían en la página dos de los resultados de búsqueda.
El problema con muchos sistemas construidos hoy en día es que tienen objetivos estrechos que pueden fallar debido a bucles de retroalimentación que se refuerzan a sí mismos y que pueden causar una espiral descendente:
mal rendimiento → bajar un poco la oferta → rendimiento aún peor → bajar un poco más → ¡condenación!
También podemos mirar más allá de lo que están haciendo nuestras propias automatizaciones para encontrar debilidades que explotar en los algoritmos de nuestros competidores. Recuerde que muchas automatizaciones están realizando tareas que están bien definidas y esto las hace predecibles. Por ejemplo, una vez tuve que cruzar cuatro carriles de tráfico en mi bicicleta e iba a esperar para dejar que un automóvil me pasara primero. Pero cuando noté que era un automóvil autónomo de Google, di la vuelta de todos modos porque sabía que el automóvil tenía una visión perfecta y estaba programado para no golpear a los ciclistas. Y como estoy compartiendo esta historia, las cosas me salieron bien en ese escenario.
A veces, podemos aprender de lo que hace la máquina. Lee Sedol, el jugador campeón mundial de Go que fue derrotado por la computadora AlphaGo de DeepMind, se convirtió en un mejor jugador gracias a la experiencia de perder contra una máquina. Él, así como muchos otros que vieron el juego, estaban perplejos por la jugada 37 que hizo la computadora. Simplemente no era un movimiento que hubiera jugado ningún ser humano. Pero fue el movimiento lo que preparó a la computadora para la victoria, y ahora los humanos lo han agregado a su propio repertorio.
Y a veces tu trabajo como copiloto es ver algo que no está pero que debería haber estado. El libro «How Not To Be Wrong» de Jordan Ellenberg cuenta la historia del matemático Abram Wald, quien descubrió qué parte de un avión debería fortalecerse para resistir el derribo de un avión enemigo durante la Segunda Guerra Mundial. Los datos de los aviones que regresaron con agujeros de bala mostraron que había más agujeros de bala en el sistema de combustible que en el motor. Los científicos concluyeron que deberían reforzar el sistema de combustible. Pero Wald argumentó que los aviones que fueron impactados en el motor probablemente se estrellaron y nunca regresaron, y esto sesgó los datos.
Pongamos eso en un ejemplo de PPC. Cuando observa qué conduce a una conversión porque desea hacer más de eso, tal vez también debería preguntar qué no conducir a una conversión y hacer menos de eso. Por ejemplo, las tarifas de envío altas pueden reducir su tasa de conversión, pero no lo descubriría si hiciera la pregunta incorrecta.
4. Las agencias tendrán la falta de las máquinas de empatía
Incluso cuando las computadoras hagan todas las partes de la administración de PPC, todavía no tendrán la misma conexión humana que tiene con sus clientes. Comprender los matices del negocio de su cliente (lo que lo ayudará a proponer nuevas ideas para probar), comprender sus temores sobre PPC, comprender sus frustraciones con el último gerente de cuentas, etc. Todo esto te ayudará a tener una relación más productiva con ellos.
Una profesión sorprendente que está aprovechando la inteligencia artificial son los médicos. Simplemente no pueden leer tanto de la investigación existente como Watson, por lo que la supercomputadora de IBM puede ser un magnífico diagnosticador. Pero es posible que Watson no pueda explicar las condiciones a un paciente, y ciertamente no tendrá la empatía de un humano cuando comparta noticias potencialmente devastadoras. Todavía hay un lugar para los médicos incluso cuando tienen una supercomputadora para ayudarlos.
Y como expertos en PPC, gran parte de nuestra función será saber qué automatizaciones expertas probar en una cuenta. Solo para la gestión de ofertas, existe una abrumadora cantidad de opciones, que van desde las estrategias de oferta de cartera gratuitas de Google hasta las nuevas empresas de administración de ofertas que cobran miles de dólares por la promesa de un resultado ligeramente mejor. Saber qué está disponible, qué vale la pena probar y cómo calcular las compensaciones seguramente será una gran parte del valor que brindan las agencias.
Conclusión
La automatización está asumiendo muchas de las tareas que los humanos han realizado históricamente en PPC; pero a medida que este cambio continúe, habrá muchas oportunidades nuevas para que los expertos y agencias de PPC proporcionen valor a sus clientes.
La próxima vez, cubriré nuevas estrategias y procesos que ayudarán a cerrar la brecha entre los humanos y las máquinas PPC con inteligencia artificial.
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