۵ عامل هوش مصنوعی که تبلیغ‌کنندگان در سال ۲۰۲۶ استفاده خواهند کرد

تبلیغات دیجیتال وارد مرحله‌ای شده است که سرعت، مقیاس و پیچیدگی کمپین‌ها از آنچه تیم‌ها به طور واقعی می‌توانند به تنهایی مدیریت کنند، پیشی گرفته است. چند سال پیش، یک تبلیغ‌کننده می‌توانست به راحتی تعداد محدودی کمپین را در یک یا دو پلتفرم راه‌اندازی کند، عملکرد را هفتگی بررسی کند و تنظیمات را به صورت دستی انجام دهد. اما امروز، حتی یک کمپین واحد می‌تواند دهها کانال، هزاران مکان و مخاطبانی را در بر بگیرد که رفتارهایشان هفتگی یا حتی روزانه تغییر می‌کند. 

در نتیجه، از تیم‌های AdOps انتظار می‌رود که کمپین‌ها را در زمان واقعی بهینه‌سازی کنند، نرخ بازگشت سرمایه خود را سریع‌تر اثبات کنند و تقریباً به طور فوری به تغییرات عملکرد واکنش نشان دهند - همه اینها در حالی که با بودجه‌های محدودتر و انتظارات بالاتر مشتریان کار می‌کنند. حاشیه تأخیر از بین رفته است، با این حال حجم کاری عملیاتی همچنان در حال افزایش است.

بسیاری از برندها و آژانس‌ها برای حفظ روند، به AI Agent مبتنی بر هوش مصنوعی روی آورده‌اند. برخلاف ابزارهای سنتی هوش مصنوعی که در توسعه محتوا یا ارائه بینش‌ها یا توصیه‌ها کمک می‌کنند، AI Agent می‌تواند گام بیشتری بردارد و به طور مستقل وظایفی مانند تنظیم پیشنهادات، تخصیص مجدد بودجه، آزمایش مخاطبان و به‌روزرسانی محتوای خلاقانه در چارچوب محدودیت‌های مشخص را اجرا کند. آنچه در مرحله بعد تغییر می‌کند نحوه استقرار این سیستم‌ها در مقیاس گسترده است. اگر سال ۲۰۲۵ سالی بود که شرکت‌ها به طور جدی شروع به آزمایش AI Agent کردند، سال ۲۰۲۶ سالی خواهد بود که واقعاً عملیاتی می‌شود.

به جای اتکا به ابزارهای مختلف هوش مصنوعی در سراسر سازمان که لزوماً با یکدیگر تعامل ندارند، تبلیغ‌کنندگان به طور فزاینده‌ای نیاز به استقرار AI Agent تخصصی خواهند داشت که توسط یک سیستم ثبت اداره شود و بتواند گردش کارهای خاص را در طول چرخه عمر تبلیغات پشتیبانی کند.

در اینجا پنج نوع AI Agent وجود دارد که تبلیغ‌کنندگان می‌توانند انتظار داشته باشند در سال ۲۰۲۶ ببینند.

• Smart Bidding Agents

یکی از رایج‌ترین AI Agent که تبلیغ‌کنندگان امسال مستقر خواهند کرد، Smart Bidding Agent است. این Agent طراحی شده است تا فراتر از تنظیم ساده پیشنهادات حرکت کند و به سمت انتخاب استراتژی مناقصه مناسب در زمان مناسب بر اساس شرایط زمان واقعی برود. 

اکثر تبلیغ‌کنندگان در حال حاضر با یک رویکرد مناقصه واحد کار می‌کنند، خواه این حداکثر کردن تبدیل‌ها، هدف‌گذاری هزینه خاص به ازای هر اکتساب (CPA) یا بهینه‌سازی برای نرخ بازگشت سرمایه هزینه تبلیغات (ROAS) باشد، و برای مدت زمان طولانی به آن پایبند هستند. مشکل این است که بازارها ثابت نمی‌مانند. رفتارهای مصرف‌کننده تغییر می‌کند، نرخ بهره نوسان دارد و عملکرد کانال می‌تواند به سرعت تغییر کند، بنابراین استراتژی که یک روز خوب کار می‌کند ممکن است روز بعد عملکرد ضعیفی داشته باشد. 

Smart Bidding Agents این شکاف را با ارزیابی مداوم سیگنال‌های عملکرد در کمپین‌ها برای شناسایی علائم اولیه انحراف نتایج از مسیر برطرف خواهند کرد. به جای علامت‌گذاری یک مشکل برای بررسی بعدی توسط یک استراتژیست، این Agent ها می‌توانند زمانی که هزینه‌ها ناگهان افزایش می‌یابد از هدف‌گذاری CPA خاص به حداکثر کردن تبدیل‌ها تغییر دهند، تهاجم مناقصه را برای محصولات با حاشیه سود بالا در طول تقاضای اوج افزایش دهند یا هزینه را در بخش‌هایی که بازده افزایشی کاهش یافته است کاهش دهند. 

این تنظیمات ممکن است در نگاه فردی کوچک به نظر برسند. اما زمانی که به طور خودکار، هر روز و در چندین کمپین اجرا شوند، به دستاوردهای معناداری تبدیل می‌شوند که کارایی قوی‌تر، زمان پاسخ سریع‌تر و عملکرد درآمد ثابت‌تر را بدون افزودن سربار عملیاتی ایجاد می‌کنند.  

• Targeting and Audience Selection Agents

تیم‌های AdOps معمولاً مخاطبان را در زمان راه‌اندازی تعریف می‌کنند و تنها پس از شروع کاهش عملکرد، آنها را مجدداً بررسی می‌کنند، که می‌تواند منجر به تخلیه بودجه شود. اما امسال، شاهد افزایش استفاده از AI Agent هدف‌گذاری خواهیم بود که قادر خواهند بود انتخاب مخاطب را در طول چرخه عمر یک کمپین با آزمایش مداوم مخاطبان، چرخش بخش‌ها به داخل و خارج، و حفظ سابقه عملکرد جاری - همه اینها بدون نیاز به نظارت مداوم انسانی - به طور فعال مدیریت کنند. 

از دیدگاه عملیاتی، این امر گردش کارهای روزانه تیم‌های AdOps را اساساً تغییر می‌دهد. به جای نظارت دستی بر عملکرد مخاطبان و انجام تنظیمات دوره‌ای، AI Agent به آنها کمک می‌کند تا:

• بخش‌های مخاطب با عملکرد ضعیف را به طور خودکار با گزینه‌های با عملکرد قوی‌تر جایگزین کنند
• بین هدف‌گذاری رفتاری، زمینه‌ای و مبتنی بر علاقه تغییر دهند همانطور که سیگنال‌های عملکرد تغییر می‌کنند
• تأثیر هر تنظیم را ردیابی کنند و از آن بینش‌ها برای اصلاح تصمیمات هدف‌گذاری آینده استفاده کنند

یکی از بزرگترین مزایای این Agent ها، به طور خاص، ثبات است. آنها فراموش نمی‌کنند که آزمایش کنند، بهینه‌سازی‌ها را به تأخیر نمی‌اندازند و می‌توانند الگوهای عملکرد ظریفی را که انسان‌ها ممکن است از دست بدهند شناسایی کنند. نتیجه، نمایش‌های هدر رفته کمتر، تثبیت سریع‌تر پس از تغییرات کمپین و نتایج بهتر - بدون افزایش بار کاری عملیاتی یا اندازه تیم است.

• Budget Management and Reallocation Agents

AI Agent همچنین نقش بسیار فعال‌تری در مدیریت دارایی بر عهده خواهند گرفت و در حالی که به طور مداوم برای عملکرد بهینه‌سازی می‌شوند، در محدودیت‌های متعدد به طور همزمان عمل می‌کنند. 

تیم‌های AdOps امروز بودجه‌ها را از طریق ترکیبی از بررسی‌های دوره‌ای، تخصیص‌های ثابت و بررسی‌های سرعت واکنشی مدیریت می‌کنند - اغلب با الزامات رقیب در کمپین‌ها، کانال‌ها و مدل‌های بودجه دست و پنجه نرم می‌کنند. Agent های مدیریت بودجه قادر خواهند بود این پیچیدگی را به طور خودمختار مدیریت کنند. بنابراین، به جای انتظار برای مداخله دستی، این سیستم‌ها عملکرد را در زمان واقعی نظارت می‌کنند و هزینه را به صورت پویا به سمت کمپین‌ها، کانال‌ها یا محصولات با بالاترین عملکرد تخصیص مجدد می‌دهند همانطور که فرصت‌ها ظاهر می‌شوند. 

اما این استقلال به معنای از دست دادن کنترل نیست. تیم‌های AdOps همچنان قادر خواهند بود محدوده‌هایی مانند قوانین انطباق، سقف‌های مالی و الزامات خاص مشتری را تعریف کنند تا اطمینان حاصل شود که AI Agent وظایف خود را بدون به خطر انداختن اهداف استراتژیک یا مشتری اجرا می‌کنند. 

• Creative Storytelling and Copywriting Agents

همچنین شاهد افزایش استفاده از Agent های داستان‌سرایی خلاق و نویسندگی خواهیم بود. به جای نوشتن ساده تبلیغات، این Agent ها به عنوان شرکای خلاق همیشه فعال عمل خواهند کرد - به استراتژیست‌های تبلیغاتی کمک می‌کنند تا رفتار مخاطب، داده‌های عملکرد و صدای برند را متصل کنند تا یک تجربه داستان‌سرایی منسجم و سازگار در کانال‌ها ارائه دهند.

به عنوان مثال، یک استراتژیست تبلیغاتی که روی یک حساب خودرو کار می‌کند می‌تواند از یک Copywriting Agent استفاده کند تا شناسایی کند که پیام‌رسانی ایمنی و قابلیت اطمینان در میان خریداران خانواده‌محور تعامل قوی‌تری ایجاد می‌کند، در حالی که عملکرد و طراحی بیشتر با خریداران در بازار که مدل‌های خاص را تحقیق می‌کنند طنین‌انداز می‌شود. بر اساس آن بینش‌ها، Agent می‌تواند به طور خودکار سرفصل‌ها، فراخوان‌های اقدام و نسخه پشتیبانی را بر اساس بخش مخاطب و کانال تنظیم کند. 

برای تیم‌های AdOps، این به معنای تکرار خلاقانه سریع‌تر، تازه‌سازی دستی کمتر و داستان‌سرایی است که در کنار عملکرد کمپین تکامل می‌یابد - نه روزها یا هفته‌ها پشت سر آن.

• Automated Reporting Agents

گزارش‌دهی اغلب به نظر می‌رسد که نیاز به یک تیم کامل برای استخراج داده‌ها، تجزیه و تحلیل روندها، تهیه ارائه‌ها و تنظیم بینش‌ها برای هر مشتری دارد. امسال، خواهیم دید که Agent های گزارش‌دهی خودکار بیشتر این بار را با تولید، تجزیه و تحلیل و توزیع خودکار گزارش‌های عملکرد خاص حساب در کل پورتفولیوی یک تبلیغ‌کننده از بین می‌برند. این Agent ها داده‌ها را از کانال‌های متعدد جمع‌آوری می‌کنند، مجموعه داده‌های بزرگ را پردازش می‌کنند تا روندها را آشکار کنند و نتایج واضح و قابل اجرا را متناسب با اهداف هر مشتری ارائه می‌دهند.

گزارش‌دهی همچنین از خلاصه‌های ثابت به اطلاعات عملکرد زمان واقعی تغییر خواهد کرد. AI Agent به طور مداوم تغییرات کمپین - مانند تنظیمات مناقصه، تخصیص مجدد بودجه یا به‌روزرسانی‌های خلاقانه - را نظارت می‌کنند، تأثیر آنها را ارزیابی می‌کنند و گام‌های بعدی را بر اساس نتایج توصیه می‌کنند.

با حذف گردش کارهای گزارش‌دهی دستی و زمان‌بر، این Agent ها هر هفته ساعت‌ها را به تیم‌های AdOps پس می‌دهند - زمانی که می‌تواند در بهینه‌سازی، برنامه‌ریزی استراتژیک و روابط قوی‌تر با مشتری دوباره سرمایه‌گذاری شود.

همانطور که این گردش کارها رشد می‌کنند، Agent های هماهنگ‌سازی کلی نیز ظاهر خواهند شد که تمام Agent های فردی شناسایی شده در بالا را ترکیب می‌کنند. به جای جایگزینی Agent های خاص گردش کار، Agent های هماهنگ‌سازی بالای آنها قرار خواهند گرفت، اولویت‌ها را مدیریت می‌کنند، تعارضات بین بهینه‌سازی‌ها را حل می‌کنند و اطمینان می‌دهند که اقدامات با اهداف تجاری گسترده‌تر هماهنگ هستند. این لایه به طور فزاینده‌ای مهم خواهد شد همانطور که تبلیغ‌کنندگان از موارد استفاده منفرد هوش مصنوعی به گردش کارهای کاملاً مبتنی بر Agent حرکت می‌کنند.

مؤثرترین تبلیغ‌کنندگان در سال ۲۰۲۶ کسانی نخواهند بود که بیشتر از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، بلکه کسانی خواهند بود که از آن به طور عمدی‌تر استفاده می‌کنند - جفت کردن مزایای هوش مصنوعی با قابلیت پیش‌بینی و کنترل اتوماسیون. با استقرار Agent های تخصصی و هدفمند در سراسر مناقصه، هدف‌گذاری، بودجه‌بندی، خلاقیت و گزارش‌دهی، تیم‌های AdOps می‌توانند از اجرای واکنشی کمپین‌ها به مدیریت دارایی فعال تغییر یابند. و نتیجه عملیات تبلیغاتی مقیاس‌پذیرتر و انعطاف‌پذیرتر خواهد بود.