الذكاء الاصطناعي جعل الاستحواذ أسرع - فلماذا يبدو النمو أقل استقرارًا؟
على مدار العامين الماضيين، حسّن الذكاء الاصطناعي بشكل كبير من كيفية اكتساب العلامات التجارية للتجارة الإلكترونية لحركة المرور. الإنتاج الإبداعي أسرع. الاستهداف أكثر دقة. دورات الاختبار أقصر. باستخدام الأدوات التوليدية، يمكن إنتاج النسخ والمرئيات ومقاطع الفيديو المختلفة وتكرارها على نطاق واسع. على لوحات قياس الأداء، تبدو العديد من المقاييس أقوى من أي وقت مضى، ومع ذلك يبدو النمو أقل استقرارًا، فإذا أوقفت الحملات المدفوعة مؤقتًا، تنخفض حركة المرور على الفور. خفض الميزانيات، فتتبعها الإيرادات. وحتى عندما تحقق حملة ما أداءً جيدًا، فمن الصعب معرفة ما إذا كان هذا الأداء سيستمر. فكل جولة جديدة من الإنفاق تبدو وكأنها تبدأ من جديد. لقد تحسنت الكفاءة، ولكن لم تتحسن القدرة على التنبؤ، وهذا التوتر ليس تشغيليًا في المقام الأول. بل هو هيكلي، فالذكاء الاصطناعي لم يجعل الاستحواذ أكثر كفاءة ببساطة. لقد كشف عن اختلاف أعمق بين نموذجين اقتصاديين مختلفين اختلافاً جوهرياً: أحدهما مبني على المنافسة المتكررة لجذب الانتباه، والآخر مبني على تراكم العلاقات مع مرور الوقت. وكما استكشفنا في تحليلنا لكيفية قيام الذكاء الاصطناعي بإعادة تشكيل عمليات العلامات التجارية، فإن التحولات الهيكلية نادراً ما تلغي الجهد المبذول - فهي تنقل مكان خلق الميزة. إن فهم هذا الاختلاف ضروري لتفسير سبب عدم ترجمة الكفاءة التي يحركها الذكاء الاصطناعي إلى استقرار.
كيف يعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل اقتصاديات حركة المرور
يكمن التأثير الأكثر وضوحاً للذكاء الاصطناعي على حركة المرور في جانب الإنتاج. فما كان يتطلب في السابق فرق عمل منسقة - كتّاب الإعلانات والمصممين والمحررين والمشترين الإعلاميين - يمكن الآن إنشاؤه واختباره وتكراره بواسطة عدد أقل بكثير من الأشخاص في وقت أقل بكثير. تتضاعف الاختلافات الإبداعية بسرعة. تعديلات الاستهداف تحدث في الوقت الفعلي تقريباً. انخفضت حواجز الدخول إلى الاستحواذ المدفوع، لكن الإنتاج الأرخص لا يعني اهتمامًا أرخص، فمع توسع عرض المحتوى، تشتد المنافسة. يمكن للمزيد من العلامات التجارية تحمل تكلفة اختبار المزيد من الزوايا وإطلاق المزيد من الحملات والدخول في نفس المزادات. والنتيجة ليست سوقًا أكثر هدوءًا، بل سوقًا أكثر كثافة. يقلل الذكاء الاصطناعي من تكلفة المشاركة، مما يزيد من عدد المشاركين. ومع ذلك، يظل الاهتمام محدودًا، ففي هذه البيئة، تتغير الندرة. لم تعد تكمن في القدرة على إنتاج الأصول. بل تكمن في القدرة على جذب الانتباه والاحتفاظ به لفترة طويلة بما يكفي لإضفاء الأهمية. يمكن للأنظمة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي تحديد الجماهير ذات الصلة بشكل أسرع وتحسين عروض الأسعار بشكل أكثر كفاءة. فتصبح الحملات أكثر دقة ويقل الهدر ويتحسن الأداء على المدى القصير. ومع ذلك، فإن هذه الدقة تعمل أيضًا على توحيد القدرات. عندما تعمل العديد من العلامات التجارية بأدوات تحسين متشابهة، يصبح التمايز من خلال الاستهداف وحده صعبًا. لا يزال كل انطباع يتطلب منافسة متجددة. لهذا السبب لا تُترجم مكاسب الكفاءة تلقائيًا إلى متانة، فكل نقرة لا تزال مستأجرة. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يسرع من سرعة وصول حركة المرور، ولكنه لا يغير الاقتصاديات الأساسية لكيفية تصرف حركة المرور. يظل الوصول المدفوع مرهونًا بالإنفاق المستمر. تظل الرؤية الخوارزمية متوقفة على إشارات الملاءمة المستمرة. عندما تتباطأ المدخلات، تتلاشى المخرجات، وبعبارة أخرى، أصبح النموذج الاقتصادي لحركة المرور أسرع - ولكن لم يختلف اختلافًا جوهريًا. لا يزال نظام الدفع مقابل التجديد. يقلل الذكاء الاصطناعي من الاحتكاك داخل هذا النظام، ولكنه لا يحول حركة المرور إلى شيء يتراكم من تلقاء نفسه، وفهم هذا التمييز أمر بالغ الأهمية. لقد حسّن الذكاء الاصطناعي آليات الاستحواذ، لكنه لم يغير هيكلية التبعية. يمكن تحسين حركة المرور وتوسيع نطاقها وتنقيحها. لا يمكن أن تتراكم من تلقاء نفسها، فالاستقرار الذي تسعى إليه العديد من العلامات التجارية لن ينشأ من كفاءة الاستحواذ وحدها. إنه يعتمد على ما إذا كانت حركة المرور التي تدخل النظام تصبح جزءًا من شيء يتعلم - أو تظل سلسلة من المعاملات المعزولة.
نقطة الانعطاف الحقيقية: ملكية البيانات والتعلم المستمر
إذا كان الذكاء الاصطناعي قد جعل حركة المرور أسرع ولكن ليس أكثر دواماً، فإن نقطة الانعطاف الحقيقية تكمن في مكان آخر: في من يتحكم في البيانات التي تسمح للأنظمة بالتعلم بمرور الوقت، وغالباً ما يوصف الذكاء الاصطناعي بأنه أداة إنتاجية. من الناحية العملية، لا تكمن قيمته الأعمق في سرعة التنفيذ بل في التعرف على الأنماط. فهو يتحسن عندما يتمكن من مراقبة السلوك بشكل متكرر، واكتشاف الإشارات عبر التفاعلات، وتحسين تنبؤاته بناءً على الملاحظات التاريخية. وبعبارة أخرى، يخلق الذكاء الاصطناعي نفوذاً عندما يعمل داخل نظام يراكم الذاكرة، وهنا تبدأ الاختلافات الهيكلية في الأهمية، ففي البيئات التي تركز على السوق أو البيئات المرتبطة بالمنصة، يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين المعاملة الحالية. ويمكنه تحسين القوائم، وتعديل عروض الأسعار، وتنقيح الكلمات الرئيسية، وتخصيص العناصر الموجودة في الموقع داخل حدود المنصة. يمكن أن تؤدي هذه التحسينات إلى زيادة الأداء على المدى القصير بشكل مفيد. لكن الكثير من البيانات السلوكية - كيف يتصفح المستخدمون أو يقارنون أو يترددون أو يعودون أو يغيّرون - تظل مدمجة داخل النظام البيئي للمنصة. يحدث التحسين دورة بدورة، ففي بيئة البنية التحتية المملوكة، يتغير المنطق. عندما تحدث تفاعلات العملاء داخل الأنظمة التي تتحكم فيها العلامة التجارية - واجهة المتجر، وتدفق الخروج، وقنوات الاتصال، وآليات الولاء - لا تختفي البيانات السلوكية التي يتم إنشاؤها عبر الزيارات بعد التحويل. بل تتراكم. يمكن للشركة أن تلاحظ ليس فقط ما تم تحويله، ولكن كيف ولماذا. وبمرور الوقت، تصبح مجموعة البيانات هذه ذات قيمة متزايدة، ليس فقط لإعداد التقارير، ولكن لتحسين القرارات المستقبلية، وهذا هو الفرق بين التحسين والتعلم، فالتحسين يحسن دورة واحدة. أما التعلّم فيتضاعف عبر الدورات، فالذكاء الاصطناعي يضخّم أي هيكل يعمل ضمنه. إذا تمت إعادة تعيين النظام الأساسي في كل مرة تنتهي فيها الحملة، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يجعل كل دورة أكثر كفاءة. إذا كان النظام يحتفظ بالبيانات السلوكية ويعيد استخدامها عبر نقاط اتصال متعددة، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقلل من عدم اليقين تدريجيًا. ويبدأ في التوقع بدلاً من رد الفعل، والآثار الاقتصادية المترتبة على ذلك كبيرة. عندما تتراكم البيانات، تصبح قرارات الاستحواذ أكثر استنارة. تصبح قيمة عمر العميل أكثر وضوحًا. تصبح إعادة الاستهداف أكثر دقة. يصبح وضع المنتج أكثر استنادًا إلى السلوك الملاحظ بدلاً من الافتراض. عندما لا تتراكم البيانات، تظل كل حملة تفاوضية جديدة مع السوق، ولهذا السبب لا يدور النقاش في النهاية حول قنوات المرور أو اختيار الأدوات. بل يتعلق بالبنية. لا يخلق الذكاء الاصطناعي ميزة دائمة تلقائيًا. إنه يضخم البنية التي يعمل فيها. فحيثما يمكن التقاط البيانات وتفسيرها وإعادة استخدامها باستمرار، يصبح الذكاء الاصطناعي مضاعفًا للأصول. وحيثما تظل التفاعلات مجزأة، يظل الذكاء الاصطناعي مسرعًا للتنفيذ، وبالتالي فإن الخط الفاصل في عصر الذكاء الاصطناعي ليس التبني بل التراكم.
لماذا يضخم الذكاء الاصطناعي قيمة بيانات الطرف الأول
إذا كانت الفجوة الحقيقية تكمن في ما إذا كانت الأنظمة تتعلم، فإن جودة البيانات وملكيتها تصبح محورية، فغالبًا ما يتم اختزال بيانات الطرف الأول في قوائم البريد الإلكتروني أو سجلات الشراء. أما في الواقع، فهي أوسع من ذلك بكثير. فهي تشمل كيفية وصول المستخدمين، وما الذي ينقرون عليه، ومدة ترددهم، والحوافز التي تؤثر عليهم، وما الذي يعيدهم وما الذي يدفعهم إلى الابتعاد. ويشمل هيكل التفاعل نفسه - تخطيط الصفحات، وتسلسل الرسائل، ونقاط الاحتكاك في عملية الدفع. من يتحكم في هذه العناصر يتحكم في الظروف التي يتم فيها توليد البيانات.يعتمد الذكاء الاصطناعي على الاستمرارية. فهو يتحسن عندما يتمكن من مراقبة نفس الجمهور عبر تفاعلات متعددة، وليس فقط ضمن نافذة حملة واحدة. عندما يمكن تتبع السلوك عبر الجلسات وعمليات الشراء ومراحل دورة الحياة، تبدأ الأنماط في الظهور. وتقلل هذه الأنماط من التخمين. وبمرور الوقت، تبدأ الكفاءة في التحول إلى حكم، فبدون الاستمرارية، تظل كل حملة قائمة بذاتها. وحتى إذا تحسن الأداء بشكل هامشي، فإن التعلم لا يتضاعف. تصبح كل جولة جديدة من الإنفاق تجربة أخرى تُجرى في عزلة جزئية. قد تتحرك الأعمال بشكل أسرع، لكنها لا تصبح بالضرورة أكثر حكمة، وهذا هو السبب في أن الذكاء الاصطناعي يزيد بهدوء من قيمة بيانات الطرف الأول. فهو يحول البيانات من أداة إعداد التقارير إلى أصل استراتيجي. لا يظهر الفرق في لقطة واحدة للوحة تحكم واحدة. بل يظهر بمرور الوقت، حيث تقل التقلبات وترتفع الثقة في اتخاذ القرارات، وحيث يتضاعف التعلم، تصبح المخاطر تدريجياً أكثر قابلية للتنبؤ. وحيثما تظل البيانات مجزأة، يظل النمو حساسًا للتقلبات الخارجية.
ما يعنيه ذلك بالنسبة للعلامات التجارية الإلكترونية في مراحل مختلفة
بالنسبة للعلامات التجارية في مراحلها المبكرة، لا يتطلب عصر الذكاء الاصطناعي بالضرورة التوسع الفوري. بل يتطلب الوضوح. عندما يصبح توليد حركة المرور أسهل، يصبح السؤال الأهم هو ما هي حركة المرور التي تستحق الاحتفاظ بها. لا تستحق كل نقرة استثماراً طويل الأجل. إن العلامات التجارية التي تنشئ آليات لتحديد ورعاية المستخدمين ذوي النوايا العالية أو المستخدمين ذوي القيمة العمرية العالية في وقت مبكر تكون في وضع أفضل لبناء الاستقرار، حتى مع الميزانيات المحدودة.بالنسبة للعلامات التجارية المتوسعة، يتغير هيكل المخاطر. فتكاليف الاستحواذ المتزايدة مرئية وقابلة للقياس، لكن عدم اليقين الأعمق غالباً ما يأتي من الاعتماد على المنافسة المتكررة. إذا كانت كل دورة نمو تتطلب إعادة كسب الاهتمام من الصفر، فإن التوسع يزيد من التعرض للتقلبات. قد تؤدي الميزانيات الأكبر إلى تقلبات أكبر في الإيرادات. وفي كلتا الحالتين، لا يزيل الذكاء الاصطناعي حالة عدم اليقين من تلقاء نفسه، فبدون نظام تعلم يضاعف الرؤية مع مرور الوقت، يمكن أن يصبح النمو أكثر هشاشة مع توسعه، وفي كلتا الحالتين، لا يزيل الذكاء الاصطناعي حالة عدم اليقين من تلقاء نفسه. فهو يغير الشروط التي يمكن بموجبها إدارة عدم اليقين. ستشهد العلامات التجارية التي تتعامل مع الذكاء الاصطناعي كمحرك اكتساب أسرع دورات أسرع. أما العلامات التجارية التي تدمج الذكاء الاصطناعي داخل الأنظمة التي تجمع بيانات الطرف الأول وتفسرها فستشهد استقرارًا تدريجيًا، ويظهر الفرق ببطء، ثم بشكل حاسم.
حيث يخلق الذكاء الاصطناعي في الواقع ميزة طويلة الأجل
لا يجعل الذكاء الاصطناعي حركة المرور غير ذات صلة. بل يجعل الهيكلية حاسمة، وتبقى حركة المرور ضرورية. يظل الاكتشاف تنافسيًا. ستستمر القنوات والخوارزميات المدفوعة في تشكيل الرؤية. ولكن في عصر الذكاء الاصطناعي، من غير المرجح أن يكون الاستحواذ خندقًا دائمًا. إنها بوابة، وتظهر الميزة طويلة الأجل عندما يغذي الاستحواذ نظاماً يتعلم. عندما يثري كل تفاعل مجموعة بيانات تتحكم فيها العلامة التجارية، تصبح القرارات المستقبلية أقل تخمينية. تصبح الرسائل أكثر اتساقًا. وتصبح استراتيجيات الاستبقاء أكثر دقة. وبمرور الوقت، تتحول الكفاءة إلى رؤية ثاقبة. وتتحول البصيرة إلى قدرة على التنبؤ. وتتحول القدرة على التنبؤ إلى مرونة، وهذا هو التحول الذي يعززه الذكاء الاصطناعي بهدوء. فهو لا يلغي الجهد المبذول. بل يغير المكان الذي ينتج فيه الجهد عوائد دائمة.
الخلاصة
في عصر الذكاء الاصطناعي، الاستثمار الحقيقي ليس حركة المرور - إنه التعلّم
لقد جعل الذكاء الاصطناعي اكتساب حركة المرور أسرع وأكثر دقة وقابلية للتطوير. لكن السرعة والدقة وحدهما لا يضمنان الاستقرار، فالفرق الهيكلي يكمن في ما إذا كانت حركة المرور ستظل نفقات متكررة أو ستصبح نقطة الدخول إلى نظام مركب. عندما يتم التقاط التفاعلات وتفسيرها وإعادة استخدامها، يعزز الذكاء الاصطناعي عملية اتخاذ القرار عبر الدورات. وعندما لا يتم ذلك، يعمل الذكاء الاصطناعي ببساطة على تسريع كل جولة من جولات المنافسة، فالاختلاف الحقيقي في عصر الذكاء الاصطناعي ليس من يتبنى الأدوات الجديدة أولاً، بل من يعمل في بيئة تتراكم فيها البيانات ويتراكم فيها التعلم، فحركة المرور تدفع النمو. والتعلم يحافظ عليه.
الأسئلة الشائعة
هل هذا يعني أن حركة المرور المدفوعة أصبحت أقل أهمية؟
لا، تظل حركة المرور المدفوعة محركًا أساسيًا للاكتشاف والنمو. يحسّن الذكاء الاصطناعي من مدى كفاءة الحصول على حركة المرور. والسؤال هو ما إذا كانت حركة المرور تلك تغذي نظامًا يضاعف البصيرة بمرور الوقت أو يبقى معتمدًا على التجديد المستمر.
هل البيع في السوق غير مؤهل هيكلياً في عصر الذكاء الاصطناعي؟
ليس بالضرورة. توفر الأسواق نطاقاً واسعاً وطلباً مدمجاً. ومع ذلك، في البيئات التي تكون فيها البيانات على مستوى العميل محدودة، قد يركز تأثير الذكاء الاصطناعي على تحسين المعاملات الحالية أكثر من تركيزه على بناء حلقات تعلم طويلة الأجل.
ما الذي يعتبر بيانات الطرف الأول في هذا السياق؟
تتضمن بيانات الطرف الأول الإشارات السلوكية التي يتم إنشاؤها داخل الأنظمة التي تتحكم فيها العلامة التجارية - مثل أنماط التصفح وسجل الشراء واستجابات المشاركة ومسارات التفاعل. ولا تكمن قيمتها في جمعها فحسب، بل في استمراريتها وإعادة استخدامها.
هل يمكن للذكاء الاصطناعي تعويض ضعف ملكية البيانات؟
يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين كفاءة التنفيذ حتى مع التحكم المحدود في البيانات. ومع ذلك، فبدون الوصول المستمر إلى البيانات السلوكية القابلة لإعادة الاستخدام، تظل قدرته على مضاعفة الرؤى مع مرور الوقت محدودة.
بالنسبة للعلامات التجارية الصغيرة، هل من السابق لأوانه إعطاء الأولوية لأنظمة بيانات العملاء؟
على العكس من ذلك، غالبًا ما يؤدي التكامل المبكر إلى إنشاء أسس أقوى. لقد قلل الذكاء الاصطناعي من التكلفة التشغيلية لإدارة العلاقات مع العملاء، مما يجعل من الأجدى للفرق الأصغر حجماً بناء أنظمة التعلم منذ البداية.
