အန ောင့္ လဖက္ သြားေသာအစြမ္းထက္ေသာ performance marketing အဖဲြ႕အစည္းမ်ားအတြက္ ျဖစ္ေပၚလာလြတ္ေတာင္းမႈႀကိဳးစားေဖာ္ျပတဲ႕ "အနာဂတ္ Performance Marketing Teams" ဆိုသည့္ webinar ေလ့လာခ်က္တစ္ခုကို မကြာမီအပတ္အနည္းငယ်အတြင္း ထိထိေရာက္ေရာက္ ေဆာင္႐ြက္ခဲ့တယ္။ ဤခုပြုလုပ်ခဲ့တဲ့အျပင္ မက္ဓာက္ Epifanov (TripleTen), မက္စ် Shenton (Croud), ႏွင့် Ivan Zamesin (AJTBD) တို့ကိုပါ ပါဝင်ခဲ့ၾကၿပီး၊ သူတို့အားလုံးဟာ ထုတ္ယူမႈအမိနိစ္ထူးအေျခအေနမ်ားႏွင့် AI မူရင္းအလုပ္စဥ္မ်ားကို ေစာင့္ကြပ်မွ်ေဝေသူတွေပဲ။ အဖြစ္အယြင်းအေၾကာင္းအရာမ်ားကို ေဖာ္ပြတဲ့အခ်က္မွာ လက္ရွိ performance marketing မော်ဒယ်ကို မျမင္မိခဲ့သူေတြဘဲေတြးေခါက္ခဲ့တယ္။ AI ဟာ သူ၏ ေနာက္ခံလူ့လုပ္ငန္းမ်ားကို အေရာင္းအဝယ္ လြကာရေသြးေထာင့္ ထားေနသည္။ အဖဲြ႕အစည္းဇယားမ်ားၿပီးခဲ့တဲ့အခါမွာကပ္ပဲ့ မျပင္ဆင်ေသးဘဲမို႔ေလ deportiva **ေျခလွမ္းတစ္ဆင့္အထိ အမွားရွိတဲ့ျပဿနာေတြကို ေရြးခ်ယ္ခဲ့ၾကတယ္** အပတ္ ၁၀ ကြာကတည္းက စျေးကွက်ပညာရှင်များက performance မီတာတွေကို ကိုင်တွန်းခဲ့ပြီး ၊ dashboard မြှင့်တင်ခြင်း ၊ attribution မြန်မြန်ဆန်ဆန်တိုးတက်စေခြင်း ၊ ပစ်မှတ်တိမ်းခြင်းတို့အပေါ် အာရုံစိုက်ခဲ့ပါတယ်။ ဒါပေမယ့် AI ရဲ့ တကယ့် တန်ဖိုးက ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းအချိန်ကို လျင်မြန်စေခြင်းနဲ့ iteration cycle များကို မြန်မြန်မြှင့်တင်ခြင်းပါ။ မိတ္တူခန့်ချက်များကို ပြန်လည်စီစဉ်ကာ ရေးမြှင့်မြှင့်တင်နိုင်ပြီး လေးချစ်ပုံရိုးအတိုင်း ဆုံးဖြတ်ချက်များမု်းနှံနိုင်တယ်။ မိတ်ဆက်မြှင့်လုံလောက်တဲ့ automated system များကို အန္တရာယ်မကောင်းစေဘဲ ထိန်းချုပ်ခြင်းအပေါ်မှာ မူတည်နေသော ကုန်ကျစရိတ်ကို ပိုမိုထိရောက်အောင်လှုံ့ဆော်နေကြသည်။ ပုံမှန်ပုဂ္ဂိုလ်များ လေ့ကျင့် အာမခံများပါဝင်ခြင်း၊ autopilot စနစ်ကို မချက်အပ်ဘဲ လုပ်ဆောင်ရန် တတ်မြောက်လာသော ဥပမာလေးပဲ။ မိတ်ေဆက်ထားတဲ့အခါမှာ AI ကို productivity tool အနေနဲ့ စုစုပေါင်းထည့်သွင်းအသုံးပြုပြီးပြီ ဖြစ်နေချိန်မှာ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုတွေကြားက အသစ်အဆန်း တည်ထောင်နေကြလျက်ရှိပါတယ်။ **အရာဝတ္ထုအပြည့်အဝ တာဝန်ယူနေတည့်ခံရတဲ့အခါ有什么အပြောင်းအလဲများအကြောင်း** လက်ရှိမှာ AI agent များမှာ performance marketing ကိုအများကြီးမားမား handle လုပ်နေပါ၏။ Meta, TikTok, YouTube, Google တို့အပါအဝင် မျိုးစုံသောချန်နယ်များအပေါ် data များ從 funnel တိုးလာပြီး၊ သတ်မှတ်ထားတဲ့ logic များအသုံးပြုကာ လုပ်ဆောင်လျက်ရှိပြီးပါပြီ။ များစွာသောအခါတွင် လူ့ကူညီမှု မလိုအပ်တော့ဘဲ goal များကိုပြုလုပ်ခြင်း၊ လုပ်ဆောင်မှုများကို ဆောင်ရွက်ခြင်းများကို စနစ်တကျ ချမှတ်နေပါတယ်။ ယခုအခါမှာ marketer များက developer မလိုအပ်ပဲ ၇ ရက်အတွင်း lead များထုတ်လုပ်နိုင်တဲ့ funnel များကို သင်တန်းချင်ပါ။ generative AI ကိုအသုံးပြုတဲ့အဖွဲ့အစည်း ၇၀% ကျသည့် content ထုတ်လုပ်မှုကိုတိုးမြှင့်ပြီး အသင်းအဖွဲ့အသစ် မလိုအပ်တော့ဘဲ မျိုးစုံမူတွေကို မြန်မြန်မြှင့်တင်နိုင်ပါတယ်။ အရေးကြီးတာက AI agent များမကာကွယ်ပဲ လုပ်ဆောင်ထားသော task များကို အကြာကြီး ဆက်လက်တဲ့စက်လုပ်များအဖြစ်ဆောင်ရွက်နိုင်သောကြောင့် ၎င်းတို့၏လူ့အခန်းကဏ္ဍများ တစ်ခြားအဆင့်အသစ်များသို့ ပြောင်းလဲလာနိုင်ပါတယ်။ Campaign analysis ကာလက ၃-၄ နာရီကနေ ၁၀-१५ မိနစ်အထိ လျော့ကျနေပြီ။ AI က rules များကို လုပ်ဆောင်ပါတဲ့။ ဥပမာ - ရှုမူလာသောကြော်ငြာများကို ထူးခြားခြင်းအရင်းအမြစ်စျေးနှုန်းများကို ရှုမူထားသော target များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပြီး မညီညွတ္် များကို ဖျက်ပစ်ခြင်း။ လုပ်ဆောင်ချက်များမှာ ပင်မကြည့်ရှုနိုင်ပါတယ်။ လူတစ်ဦးအနေဖြင့် စစ်ဆေး၊ တိုင်းတာ၊ မြှင့်တင်နိုင်ပါတယ်။ ပုဂ္ဂိုလ်ကိုယ်တိုင် စစ်ဆေးတာများက ပိုမိုတိကျနေပြီး အာမခံနာရီအခါမှာ တိုက်ရိုက် ad account အမည်ပြောင်းလဲနိုင်ပါတယ်။ semi-automatic mode ကလေးမှာ လူ့အဖွဲ့အတူအတူ သေချာခွင့်ပြုပါတယ်။ များသောအခါမှာ လှုပ်ရှားမှုများမှာ မည်သို့လဲဆိုတာကိုသင့်လျော်သည့် အစိတ်အပိုင်းများကို သုံးပါ။ ထို့ကတည်းက တစ်ပတ်ကြာစွာအတွင်း ထိရောက်တဲ့ ad spend ထဲမှာ $500, 000+ ကို စီမံခန့်ခွဲနိုင်ပါတယ်။ **လူ့အလွှာမှာ ကျန် မျှော်လင့်ရကျန်သောအရာများ** သူသာလုံးခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များ၊ အဆင့်မြှင့်တင်မှု များ၊ သတ်မှတ်ချက်နှင့် logic များစွာတည်ခဲ့တာဟာ လူ့အခန်းကဏ္ဍအနေနဲ့ အခက်အခဲရောက်အောင်လျှင် မတူညီသောအရာများကြား မအောင်မြင်နိုင်ပါ။ AI မှာ မျှတသောစကားများ၊ မအောင်မြင်သောအကြံဉာဏ်များကို ကွဲပြားလွယ်ကူစွာ ခွဲခြားလို့မရပါ။ မျှော်လင့်ချက်အားလုံး မင်းရဲ့ရော့ဟတ်အသီးသီးမှာတက်မှုပေးနိုင်ပါဘူး။ မျှော်လင့်ချက်အသစ် များကိုဇယားမလိုက်ရော။ performance marketing ဟာ အောက်ပါအလွှာ ၄ ခုအဖြစ်ဖွဲ့စည်းသည် - - လုပ်ငန်းဆောင်တာများ (Execution): များစွာအလိုအလျောက်ပြီးပြီ; - မြှင့်တင်မူ (Optimization): အစိတ်အပိုင်းများ ပါဝင်ပြီးလျှင်; - ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်း (Decision-making): လူ့အနည်းငယ်ပါဝင်ပြီး; - မူဝါဒ (Strategy): ယခုအဆင့်မှာ လူ့လူ့အခန်းကဏ္ဍအသံုးပြုထားသည်။ လူ့အခန်းကဏ္ဍအုံပါသောရှုထောင့်ကို သုံးခြင်းအတွက် အကြံဉာဏ်အချို့ကတော့ ဆရာဝန်, လေ punct, မာသ္ခရာတို့ဖြစ်နိုင်သည်။ ဆရာဝန်က ပြဿနာများအား မှတ်ချက်ပေးပြီး၊ pilot ကထိန်းချုပ်ပြီး ငြင်းပယ်ခြင်းမရှိဘဲ ထိန်းချုပ်ရနို်င်သော။ မာသ္ခရာက ဝင်ရိုး targets များကို သတ်မှတ်၊ စနစ်ကို စီမံရန်နှင့် အကြံပေး။ **အဖွဲ့အစည်းများမှ စနစ်များသို့ ပြောင်းလဲမှု** AI အတွက် တစ်ကိုယ်တည်းဖြေရှင်းဖို့မရနိုင်ကြောင်းပဲ ဆိုရမည့် အချက်တစ်ခုကတော့ ပဋိပက္ခအခြေအနေများ ပိုမိုခဲြခြားချက်နဲ့ ပေးထားတဲ့ အဖွဲ့အစည်းများအကြား မျှတမှု မရှိစေရလိုက်တဲ့အခါမှာပါ။ ကျယ်ပြန့်တဲ့ chat room များ၊ စာညွှန်းစာအုပ်များ၊ dashboard များထဲမှာ သိမ်းဆည်းထားတဲ့ နညာန်တိုင် ထိပ်ထိပျောက်သွားစေတတ်ပြီး၊ siloed teams များကြား လဲလှယ်ခံရခြင်း၊ ကိုယ်ပိုင်နေကြတဲ႔ မျှတမှုကို ပျက်စီးစေပါတယ်။ ထိုကဲ့သို့သောအခက်အခဲများကြောင့် AI ၏ ထိရောက်မှု များလာဖို့ ပျက်ကြောင်း။ Agent-based AI များသည် conveyor belt ကဲ့သို့ လုပ်ငန်းလုပ်ဆောင်သည်။ data များမှာ ချေးနားခွဲသောအခါ၊ accessible များ မရှိသောအခါ၊ အဓိကအချက်အလက် မရှာခင် stall ဖြစ်ပါတယ်။ ထိထိရောက်ရောက် AI ကို အသုံးပြုနေကြသော ကုမ္ပဏီများမှာ data နှင့် decision-making architecture များကို အလေးထားတည်ဆောက်ထားကြတာပါ။ ဤအပတ်အနားမှာ performance marketing teams မှာ operator များနဲ့ system designers များအပေါ် ပိုမိုထားဇယားပြီး feedback loop များ တိကျစွာ တည်ဆောက်ထားပြီး လူ့အချိန်မရွေးစက်များကို ထိန်းချုပ်နိုင်အောင် ဖြစ်လာပါတယ်။ ဒီလိုအဖွဲ့များက autonomous system များအား ကြီးကြပ်နေသူများဖြစ်လာမှာဖြစ်ပြီး ထိုအရာတွေဟာ ဥယျာဉ်တစ်ခုလုံးကို ပိုမိုကျယ်မားစေမှာပါ။ သမိုင်းအရ performance marketing ဟာ channels, data points, variables များကြောင့် မတည်မငြိမ်ဖစ်လာသည့် အကြောင်းအရာကို ကိုင်တွယ်ခဲ့ခြင်းဖြစ်ပြီး၊ AI ဟာ ဤအကြိမ်ကို အားနာအောင် လုပ်မထားပါဘူး။ ဂိမ်းအပူအပင် ပြောင်းလဲနေပြီး လွတ်လပ်စွာ ကိုယ်ပိုင်စနစ်များတည်ဆောက်သူကသာ အနိုင်ရမည်။