Beberapa minggu lalu, saya menjadi hos seminar web bertajuk Pasukan Pemasaran Prestasi Masa Depan, yang bertujuan lebih bersifat diagnostik berbanding visi masa depan. Saya disertai oleh tiga praktisi—Max Epifanov (TripleTen), Matt Shenton (Croud), dan Ivan Zamesin (AJTBD)—semua berpengalaman dalam mengurus aliran kerja berasaskan AI berskala besar dalam pengeluaran. Perbincangan itu mendedahkan analisis terhadap model pemasaran prestasi semasa, yang secara senyap-senyap diganti oleh AI. Pasukan yang berkinerja tinggi semakin tidak relevan apabila agen AI mengambil alih tugas-tugas yang selama ini dilakukan oleh manusia, walaupun carta organisasi belum lagi mencerminkan perubahan ini. **Kita Telah Mengatasi Masalah Salah Sepanjang Sepuluh Tahun** Selama sepuluh tahun terakhir, pemandu pemasaran fokus kepada pengoptimuman metrik prestasi—meningkatkan papan pemuka, mempercepat atribusi, dan memperhalusi sasaran. Namun, nilai sebenar AI terletak pada memendekkan masa membuat keputusan dan mempercepat kitaran iterasi. Dahulu, pemandu pemasaran menghabiskan berjam-jam menganalisis papan pemuka untuk memutuskan perubahan bajet. Kini, AI membolehkan membuat beratus-ratus keputusan sedemikian setiap hari dan dengan pantas mengesahkan hasilnya. Pemandu pemasaran juga terlalu mengawal sistem automatik, yang secara paradoks mengurangkan keberkesanan AI. Seperti juruterbang yang belajar bila tidak perlu campur tangan dengan sistem autopilot, pemandu pemasaran harus belajar mempercayai autonomi AI untuk hasil terbaik. Peralihan peranan ini sering berlaku secara mendadak berbanding secara perlahan-lahan: pasukan yang mengintegrasikan AI sebagai alat produktiviti memperoleh manfaat secara beransur-ansur, tetapi mereka yang merombak secara menyeluruh berasaskan AI beroperasi pada tahap yang jauh berbeza. **Apa yang Berubah Apabila Agen Melaksanakan Tugas?** Kini, agen AI mengendalikan pemasaran prestasi merentasi pelbagai saluran secara serentak—Meta, TikTok, YouTube, Google—menggunakan data dari seluruh corong pemasaran dan logik keputusan yang telah ditetapkan. Agen-agen ini merancang dan bertindak ke arah matlamat dengan input manusia yang minima. Pemandu pemasaran kini boleh membina corong penjanaan petanda lengkap yang interaktif dalam masa tujuh hari tanpa sokongan pemaju. Lebih 70% pasukan yang menggunakan AI generatif meningkatkan pengeluaran kandungan tanpa menambah kakitangan, sementara kelajuan pelepasan dan kitaran iterasi meningkat secara eksponen. Yang penting, agen AI tidak sekadar membantu; mereka melaksanakan tugas secara berterusan dan autonomi, menjadikan peranan pemasaran tradisional usang. Masa analisis kempen berkurang dari 3–4 jam kepada 10–15 minit, dengan AI melaksanakan aturan seperti meningkatkan iklan apabila kos per petanda melampaui sasaran, atau menangguhkan kreatif yang kurang berprestasi. Tindakan-tindakan ini bersifat telus, membolehkan pengesahan manusia, pelarasan, dan kepercayaan.

Dalam mode automatik, AI terus mengubah akaun iklan; dalam mode separa automatik, manusia mengesahkan. Ini adalah amalan biasa di kalangan pasukan yang mengendalikan perbelanjaan iklan bulanan melebihi $500, 000. **Apa yang Masih Kekal di Lapisan Manusia** Jadi, apa yang tinggal untuk manusia?Dengan pelaksanaan tugas secara automatik, pengoptimuman berterusan, dan logik keputusan yang diformalisasi, peranan utama manusia adalah membuat keputusan apabila data tidak lengkap, konteks kabur, dan hasil tidak pasti. AI belum mampu membezakan idea baik dan mediocre secara konsisten atau merancang strategi jangka panjang secara autonomi. Pemasaran prestasi kini terdiri daripada empat lapisan: - Pelaksanaan: sepenuhnya automatik; - Pengoptimuman: sebahagian automatik, dengan had; - Pengambilan Keputusan: sebahagian manusia; - Strategi: sepenuhnya manusia pada tahap ini. Satu pendekatan yang berguna untuk memandang peranan manusia ialah menggunakan tiga arketipe: doktor, juruterbang, dan guru. Doktor mendiagnosis masalah, juruterbang mengawasi tanpa kawalan berlebihan, manakala guru menetapkan input, kekangan, dan rangka kerja untuk sistem autonomi. **Daripada Pasukan kepada Sistem** Halangan utama yang tidak dapat diselesaikan oleh AI seorang diri ialah konteks organisasi, yang kekal berpecah-belah di banyak syarikat. Pengetahuan yang disimpan dalam ruang sembang yang berbeza, dokumen, dan papan pemuka, digabungkan dengan pasukan yang berdikari, menyebabkan kehilangan konteks dan memaksa pembinaan semula secara berulang-ulang. Ini menyekat keberkesanan AI. AI berasaskan agen berfungsi seperti jalur penghantar; jika data tidak dilabel dengan jelas, boleh diakses, dan ditakrifkan, sistem akan tersekat. Syarikat yang berjaya memanfaatkan AI telah mengintegrasikan seni bina data dan pengambilan keputusan. Dalam landskap baru ini, pasukan pemasaran prestasi mempunyai lebih sedikit pengendali dan lebih banyak pereka sistem, dengan kitaran maklum balas yang lebih ketat, serta pelaksanaan berterusan tanpa kelewatan manusia. Pasukan berfungsi sebagai lapisan pengurusan yang mengawasi sistem autonomi. Dari segi sejarah, pemasaran prestasi tertumpu kepada pengurusan kerumitan yang semakin meningkat dari saluran, data, dan pemboleh ubah. AI tidak mengurangkan kerumitan ini—ia menyerapnya. Permainan telah berubah, dan pemenang utama ialah yang membina sistem kendiri mengurus sendiri.