ما المهام المتكررة التي ينبغي لأتمتة التسويق بالذكاء الاصطناعي البدء بها؟

إن الأعمال الأكثر ملاءمة لأن يتولاها تسويق الذكاء الاصطناعي أولاً ليست تسعير العملاء أو توزيع ميزانيات الإعلانات أو تحديد المواقع السوقية، وهي أعمال تتطلب حكماً تجارياً، بل هي الخطوات ذات القواعد الواضحة نسبياً، والمدخلات والمخرجات المتكررة، والتي تستغرق المعالجة اليدوية فيها وقتاً طويلاً ويسهل إغفالها. وبالنسبة للأشخاص المسؤولين يومياً عن الموقع الإلكتروني والإعلانات والمحتوى ومعالجة الاستفسارات، فإن أتمتة هذه العمليات الميكانيكية أولاً عادةً ما تحقق تحسناً عملياً أسهل من السعي المباشر إلى «اكتساب العملاء عبر الذكاء الاصطناعي على مستوى العملية بالكامل».

يمكن تقييم مدى ملاءمة مهمة ما لإسنادها إلى الذكاء الاصطناعي أولاً من خلال ثلاثة شروط: هل البيانات موجودة بالفعل في النماذج أو لوحة إدارة الإعلانات أو الموقع الإلكتروني أو الجداول؛ وهل يمكن توضيح قواعد المعالجة؛ وهل يحتاج الموظف إلى النسخ أو الفرز أو المقارنة أو إعادة الصياغة بشكل متكرر. ويمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في المعالجة الأولية للمهام التي تستوفي هذه الشروط؛ أما الأجزاء التي تتطلب فهم نية العميل الحقيقية، أو تقييم مخاطر الصفقة، أو تحديد الشروط التجارية، فينبغي أن يبقى تأكيدها من مسؤولية البشر.

ابدأ بتنظيم المحتوى بدلاً من إنشاء المحتوى بكميات كبيرة مباشرةً

لا يقتصر التكرار في أعمال المحتوى على «كتابة المقالات» فقط. وتشمل الخطوات المستهلكة للوقت الشائعة في مواقع التجارة الخارجية: تنظيم معلمات المنتجات، وتوحيد الوحدات والمصطلحات، واستخراج نقاط البيع من المواد، وإعادة صياغة المواد الصينية إلى عبارات قصيرة مناسبة للصفحات الإنجليزية، ووضع قواعد لتسمية الصور، وتصنيف المقالات القديمة، وإنشاء مسودة أولية للصفحة استناداً إلى المواد المتاحة.

تناسب هذه الأعمال طريقة «استخراج الذكاء الاصطناعي — التحقق البشري — النشر عبر النظام». إذ يقرأ الذكاء الاصطناعي أولاً كتالوجات المنتجات أو أوراق المواصفات أو سجلات الأسئلة والأجوبة أو الصفحات السابقة المتوفرة، ثم يخرج حقولاً منظمة، مثل اسم المنتج، والمادة، والأبعاد، والاستخدام، وطريقة التغليف، وشرح مدة التسليم، والأسئلة الشائعة؛ ثم يتحقق المشغّل من المعلمات الرئيسية، ويحذف العبارات غير المناسبة للسوق المستهدف، ويقرر ما إذا كان سيتم نشر الصفحة.

المفتاح هو عدم السماح للذكاء الاصطناعي باستكمال المعلومات المفقودة من تلقاء نفسه. وبشكل خاص، لا يجوز الاستناد في الشهادات، والطاقة الإنتاجية، ودورة التسليم، وإقرارات مطابقة المواد الغذائية، وأداء المنتج، والتزامات ما بعد البيع إلا إلى مواد مؤكدة. يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في اكتشاف فجوات المعلومات، مثل عدم وجود وصف للحد الأدنى لكمية الطلب في صفحة منتج ما، أو نقص صور التغليف، أو عدم توضيح سيناريوهات الاستخدام، لكنه لا يستطيع تحويل «النقص» تلقائياً إلى إجابة تبدو مكتملة.

على سبيل المثال، في مواقع الزراعة والأغذية، غالباً ما تحتاج الصفحات إلى نقل الطابع الطبيعي للمنتج، مع تمكين المشترين من الحصول سريعاً على معلومات التصنيف والتغليف والخدمة. ويمكن في حلول الصفحات التي تتضمن شبكة منتجات ومنطقة لمحتوى الأخبار ونموذج تغليف مخصص، مثل الزراعة، المنتجات الزراعية، الأغذية، أن يساعد الذكاء الاصطناعي أولاً في ربط مواد الفئات المختلفة بحقول ثابتة، ثم يؤكد الموظفون يدوياً ما إذا كانت الصور وعبارات المنشأ ومواصفات التغليف وخيارات النموذج متسقة. وما يتم توفيره فعلياً هنا هو وقت تنظيم المواد ونقل المحتوى بشكل متكرر، وليس تقليل المراجعة الضرورية.

دع الذكاء الاصطناعي ينجز فرز الاستفسارات واستكمال المعلومات أولاً

بعد وصول نماذج الموقع الإلكتروني ورسائل البريد الإلكتروني والرسائل الخاصة عبر وسائل التواصل الاجتماعي والعملاء المحتملين من الإعلانات، فإن المشكلة الأكثر شيوعاً ليست نقص المعلومات، بل عدم توحيد تنسيقها: فبعض الأشخاص يتركون اسم المنتج فقط، بينما يكتب آخرون متطلبات شراء تفصيلية؛ وبعض الاستفسارات تأتي من مشترين نهائيين، وبعضها من وسطاء؛ كما أن بعضها لا يرتبط بوضوح بفئات المنتجات الرئيسية، لكنه يختلط بالعملاء المحتملين العاديين.

تكمن قيمة تسويق الذكاء الاصطناعي في هذه المرحلة في تحويل النصوص غير المنظمة إلى قائمة قابلة للمعالجة. إذ يمكنه استخراج البلد أو المنطقة، والمنتج المطلوب، والكمية المتوقعة، ودور المشتري، واكتمال معلومات الاتصال، ومتطلبات مدة التسليم، والأسئلة الخاصة وفقاً لقواعد محددة مسبقاً، وإضافة علامات للعملاء المحتملين. وينبغي الانتباه إلى أن العلامات لا ينبغي أن تعادل مباشرةً «عملاء ذوي جودة عالية». فعلى سبيل المثال، إدخال الكمية لا يعني بالضرورة وجود خطة شراء، واستخدام بريد إلكتروني للشركة لا يعني أيضاً موثوقية القدرة على السداد. ما يخرجه الذكاء الاصطناعي هو عملاء محتملون ذوو أولوية للمتابعة، وليس استنتاجاً لاحتمال إتمام الصفقة.

والنهج الأكثر أماناً هو إنشاء مستويين من الفرز:

• يعالج المستوى الأول وفق قواعد واضحة: يمكن وضع الرسائل المزعجة، والبريد الإلكتروني غير الصالح، والإرسالات المكررة، والطلبات من أسواق غير مستهدفة أو لمنتجات غير رئيسية، في قائمة بانتظار المراجعة أو ذات أولوية منخفضة.
• يعالج المستوى الثاني وفق معلومات الأعمال: تعطى الأولوية لتوزيع الاستفسارات التي تحتوي على مواصفات وكميات ومواعيد تسليم ووجهات واضحة؛ أما الاستفسارات ذات المعلومات غير المكتملة لكنها مرتبطة بالمنتج، فينشئ الذكاء الاصطناعي مسودة أسئلة لاستكمال المعلومات بشأنها.

ينبغي أيضاً حصر الردود التلقائية في الإجراءات منخفضة المخاطر، مثل تأكيد الاستلام، وطلب المعلومات الناقصة، وإرسال كتالوج عام، أو تحديد موعد للتواصل. ولا يناسب أن يرسل الذكاء الاصطناعي مباشرةً عروض الأسعار، أو شروط الدفع، أو الوكالة الحصرية، أو رسوم العينات، أو التزامات مواعيد التسليم، لأن هذه المحتويات غالباً ما تتأثر بالمخزون وترتيبات الإنتاج والسياسات الإقليمية وأهلية العميل.

تصلح مراقبة بيانات الإعلانات للإنذار التلقائي، لا لاتخاذ القرار تلقائياً

تتركز الأعمال المتكررة في حسابات الإعلانات بشكل أساسي في مراجعة الإنفاق والنقرات وعبارات البحث وأحداث التحويل وأداء الصفحات المقصودة يومياً. ويمكن للذكاء الاصطناعي تلخيص البيانات من القنوات المختلفة في تنسيق ثابت، وتحديد التغيرات الواضحة، مثل الإنفاق غير الطبيعي لمجموعة إعلانية ما، أو الانخفاض المفاجئ لتتبع التحويلات إلى الصفر، أو ظهور عدد كبير من النوايا غير ذات الصلة في عبارات البحث، أو ارتفاع النقرات في منطقة ما دون تغير متزامن في إرسال النماذج.

تكمن أهمية هذه القدرة في تقصير وقت اكتشاف المشكلات، وليس في جعل النظام يعدل الميزانية بشكل كبير من تلقاء نفسه. فبيانات الإعلانات تنطوي على مشكلات مثل تأخر الإسناد، وتقلبات مرحلة التعلم، والتغيرات الموسمية، وعدم كفاية حجم العينة. وانخفاض معدل النقر ليوم واحد لا يعني بالضرورة فشل المادة الإعلانية؛ كما أن استفساراً ناتجاً عن كلمة مفتاحية معينة لا يعني بالضرورة أنها تستحق زيادة العرض فوراً.

والحدود الأكثر منطقية للأتمتة هي أن ينشئ الذكاء الاصطناعي يومياً قائمة بالحالات غير الطبيعية، ويحدد مجموعات الإعلانات التي تحتاج إلى فحص، ويلخص موضوعات عبارات البحث، وينبه إلى مخاطر الميزانية أو التتبع وفق عتبات محددة مسبقاً. ثم يراجع الموظفون الصفحة المقصودة، ونوع الجهاز، والمنطقة، ومسار التحويل، وجودة العملاء المحتملين، ويقررون ما إذا كانوا سيوقفون الإعلان أو يستبعدون الكلمات أو يعدلون النص الإعلاني أو يضبطون العرض. وبهذه الطريقة يمكن تجنب فهم «أتمتة المراقبة» على أنها «أتمتة قرارات التحسين».

أكثر ما يستحق الأتمتة في صيانة الموقع هو الفحص، لا التعديل غير المراجع

يحتاج الموقع الإلكتروني التسويقي إلى صيانة مستمرة لكثير من المحتويات: الروابط المعطلة، والعناوين المكررة، والأوصاف المفقودة، والصور الكبيرة جداً، والنماذج التي لا يمكن إرسالها، والصفحات متعددة اللغات غير المتزامنة، والمنتجات القديمة التي لا تزال موجودة في التنقل، ومقالات المدونة التي تفتقر إلى روابط داخلية، وغيرها. وغالباً لا يصعب حل هذه المشكلات، لكنها يسهل أن تُهمَل لفترة طويلة لأنها موزعة على صفحات متعددة.

بعد الجمع بين الذكاء الاصطناعي وأدوات فحص الموقع، يمكن إنشاء قوائم تحقق حسب نوع الصفحة. تركز صفحات المنتجات على فحص حقول المواصفات ومدخل الاستفسار والنص البديل للصور؛ وتفحص صفحات المقالات تسلسل العناوين والروابط الداخلية والعبارات المتقادمة؛ وتفحص الصفحات المقصودة للإعلانات معلومات الجزء الظاهر أولاً وحقول النموذج وتتبع التحويلات. وبالنسبة للمواقع متعددة اللغات، ينبغي أيضاً التحقق مما إذا كانت إصدارات اللغات المختلفة قد عرضت حقولاً صينية أو عملة افتراضية أو عمليات إعادة توجيه خاطئة أو ترجمات غير صالحة في الواجهة الأمامية.

يمكن أن يؤدي إنشاء اقتراحات التعديل تلقائياً إلى رفع الكفاءة، لكن ما زال يجب تأكيد المعنى قبل النشر. تستطيع الآلة اكتشاف أن «الصفحة تفتقر إلى الأسئلة الشائعة»، لكنها قد لا تعرف بالضرورة ما إذا كانت هذه الصفحة مناسبة لإضافة أسئلة وأجوبة؛ ويمكنها التعرف على استخدام العنوان نفسه في صفحات مختلفة، لكنها لا تستطيع أن تحكم بصورة مستقلة ما إذا كانت الصفحات تخدم نوايا بحث مختلفة. لا تكمن صعوبة تحسين الموقع في الامتثال التقني فقط، بل أيضاً في دقة المعلومات ومدى توافق الصفحة مع المرحلة الشرائية التي يمر بها العميل.

ابدأ بالتقارير ذات التكرار والتنسيق الثابتين

تعد التقارير الأسبوعية والشهرية أيضاً من الجوانب التي يسهل تطبيق تسويق الذكاء الاصطناعي فيها نسبياً. فكثيراً ما تتوزع بيانات الإعلانات وSEO ووسائل التواصل الاجتماعي والاستفسارات على منصات مختلفة، ومن السهل أن تظهر تعريفات إحصائية غير متسقة عند جمعها يدوياً: فبعضها يحسب عمليات إرسال النماذج، وبعضها يحسب العملاء المحتملين الفعالين؛ وبعضها يعتمد المنطقة الزمنية للحساب، وبعضها يعتمد الأيام التقويمية؛ وبعضها يخلط الكلمات المرتبطة بالعلامة التجارية مع الكلمات غير المرتبطة بها.

قبل إنشاء التقارير تلقائياً، ينبغي أولاً تثبيت تعريفات المؤشرات. فعلى سبيل المثال، هل «الاستفسار» هو جميع عمليات إرسال النماذج، أم السجلات بعد إزالة التكرارات والمعلومات غير الصالحة؛ وهل يشمل «التحويل» نقرات WhatsApp أو تنزيل الملفات أو إجراء المكالمات الهاتفية؛ وهل تستخدم القنوات المختلفة نافذة الإسناد نفسها. ومن دون تعريفات موحدة، لن يدعم حتى الملخص الذي ينشئه الذكاء الاصطناعي بأفضل صورة العمليات اللاحقة.

ينبغي أن تتضمن التقارير المناسبة للأتمتة مصادر البيانات الأصلية، وفترة الإحصاء، والعناصر غير الطبيعية، والمسائل التي تحتاج إلى معالجة، بدلاً من مجرد وصف نصي لـ«النمو» أو «الانخفاض». وبالنسبة لأسباب التغيرات، يمكن للذكاء الاصطناعي سرد العوامل المحتمل ارتباطها، مثل تعديل الميزانية، أو تغيير الصفحة، أو خلل التتبع، أو زيادة نوع معين من عبارات البحث، لكن ينبغي إبقاؤها عناصر قيد التحقق، ولا يجوز كتابتها مباشرةً كاستنتاجات مؤكدة.

لا تبنِ الأتمتة على عمليات فوضوية

لا يرجع عدم استقرار نتائج كثير من تطبيقات الذكاء الاصطناعي إلى قصور في قدرة النموذج، بل إلى أن المواد والحقول والعمليات الأصلية نفسها غير موحدة. فتوجد صيغ متعددة لأسماء المنتجات، وحقول بلدان تعبأ بحرية، ومصادر استفسارات لا يمكن تتبعها، وتحويلات إعلانية لم يتم التحقق منها، ونماذج مواقع بلا قواعد للحقول الإلزامية؛ وفي هذه الحالات لن تؤدي الأتمتة إلا إلى تضخيم الفوضى بسرعة أكبر.

تتمثل نقطة البداية الأفضل في اختيار مهمة ذات حجم كبير وقواعد واضحة وتأثير يمكن التحكم فيه عند حدوث خطأ، وتشغيلها لفترة من الوقت أولاً، ثم التحقق مما إذا كانت مخرجات الذكاء الاصطناعي متسقة مع نتائج المعالجة البشرية. ويمكن فحص معدل إغفال المعلمات في تنظيم المحتوى؛ ودقة العلامات وحالات عدم الفرز في فرز العملاء المحتملين؛ وما إذا كانت تنبيهات الإعلانات غير الطبيعية تساعد فعلاً على اكتشاف المشكلات. وبعد تأكيد استقرار القواعد، يمكن ربط المزيد من مصادر البيانات أو توسيع نطاق التنفيذ التلقائي.

ينبغي أن يصبح الذكاء الاصطناعي أولاً «منظماً ومنبهاً وفاحصاً أولياً» ضمن سير العمل التشغيلي. فعندما يتولى أعمالاً متكررة قابلة للتتبع والمراجعة، يستطيع المشغّلون توفير وقتهم من النسخ واللصق والبحث المتكرر والتجميع الميكانيكي، وإعادة تركيز اهتمامهم على الجوانب التي تتطلب بالفعل حكماً تجارياً، مثل التواصل مع العملاء، وجودة معلومات الصفحة، ومسار التحويل.