CMO’lar Pazarlama Liderlerini Kampanyalar Yerine Sistemlerle Düşünmeye Çağırıyor

Eduard Luta, dua.com'un CMO'sudur. Ayrıca İsviçre'nin en büyük SEO ve SEA ajanslarından birini kurmuştur.

Yapay zekânın erken dönemdeki etkisini fark ettikten sonra, modern pazarlamanın yapay zekâ merkezli hâle nasıl getirileceğini yeniden düşünmeye odaklandı. Yapay zekâyı entegre etmenin mevcut iş akışlarının üzerine araçlar eklemekten ibaret olmadığını; altyapıyı yeniden kurmayı, rolleri yeniden tanımlamayı ve kampanyalar yerine sistemlerle çalışmayı gerektirdiğini savunuyor.

Gerçek anlamda bir yapay zekâ öncelikli pazarlama ekibi kurmanın neleri gerektirdiğini ve bugün en büyük fırsatların (ve sınırlamaların) nerede bulunduğunu anlamak için Eduard ile konuştuk. Bize anlattıkları şöyle.

Birleşik Mesajla Çok Kanallı Operasyon

Ben Eduard Luta, Arnavutlara yönelik flört uygulaması dua.com'un CMO'suyum.

2014 yılında ortaklarım Valon Asani, Ilir Trstena ve Maxi Maxhuni ile MIK Group'u kurdum. Yıllar içinde şirketi İsviçre'nin en büyük SEO ve SEA ajanslarından birine dönüştürdük. Büyük markalar da dâhil olmak üzere yüzlerce müşteriyle çalıştık. Şirketi 2019'dan 2023'e kadar CEO olarak yönettim.

Ardından ChatGPT, Kasım 2022'de ortaya çıktı ve her şey değişti. Yapay zekânın daha ilk dönemlerinde bile neler yapmak üzere olduğunu gördüm. Bu yüzden bir karar verdim: 2019'da kuruluşundan beri parçası olduğum dua.com'a tamamen odaklanmak için ajanstan ayrıldım. Daha sonra bir Alman flört uygulaması olan spotted.de'yi ve Z Kuşağına yönelik bir flört uygulaması olan irly.app'yi satın aldık.

Hem dijital hem de çevrim dışı faaliyet gösteriyoruz. Ev dışı reklamlardan sosyal medyaya ve web sitesine, video oluşturma, PPC, dijital halkla ilişkiler, içerik ve daha fazlasına kadar birçok alanda çalışıyoruz. Temel ilke basit: Tüm kanallarda uygulanan tek bir fikir. Ancak bunun her platformda yerel biçimde çalışmasını sağlamak asıl karmaşıklığı yaratıyor.

Her içerik parçası aynı anda yeni kullanıcılar kazanmalı ve markayı geliştirmeli. Ayrıca web, Android ve iOS'ta çalışmalı. Her yerde aynı mesaj, aynı deneyim. Tek bir birleşik mesajla çok kanallı ve çok platformlu bir operasyon yürüten yalın bir ekibiz.

Yapay Zekâ Entegrasyonu Neden Süreçleri Değiştirmek Anlamına Geliyor?

Şu anda SEO ve dijital pazarlamanın yapay zekâ çağında nasıl göründüğünü anlamaya odaklanıyorum. Bu, yalnızca yeteneklerimizi genişletmek değil, aynı zamanda yapay zekâyı mevcut sistemlerimize ve iş akışlarımıza entegre ederek mevcut süreçleri geliştirmek anlamına geliyor.

Bu da temel bir öncelik ortaya koyuyor: Altyapımızı yapay zekâ öncelikli bir yapıya dönüştürmek. Her pazarlama lideri, her şeyden önce bunu yapmalı.

Her şeyi basitleştiriyor, gereksiz unsurları ortadan kaldırıyor ve yapay zekânın yalnızca sonradan eklenen bir unsur ya da araç olmadığı bir temel oluşturuyoruz. Bunun yerine yapay zekâ yapının doğal bir parçası oluyor. Sistemin işleyişini yapay zekâ yönlendiriyor. Bu temel oluşturulduğunda, zekâyı doğal biçimde entegre ettiğimiz için diğer her şey daha hızlı, daha akıllı ve daha ilgi çekici hâle geliyor.

Bu nedenle temel unsurlarla başlayın. Web sitenizin temiz, hızlı ve yapay zekânın anlayabileceği şekilde yapılandırılmış olması gerekir. Her şey birbirine dolanmışsa, kapıda bir şeyi düzeltirken pencere kırılır. Ardından tüm verilerinizi bir araya getirin, iş akışlarınızı optimize edin ve ekibinizin sorumluluklarını değiştirin.

Önemli olan, mevcut yapınızın üzerine yapay zekâ eklememektir. Süreci, merkezinde yapay zekâ olacak şekilde yeniden tasarlayın. Bu temel olmadan, yaptığınız şey yalnızca geliştirilmiş manuel çalışmadan ibaret kalır.

Yapay Zekâ İçerik Oluşturmayı ve Araştırmayı Nasıl Optimize Ediyor?

Yapay zekâyla optimize ettiğimiz ilk iş akışı içerik oluşturma oldu.

Araştırma, içerik oluşturmanın hemen ardından geldi. Günümüzde mevcut API'ler ve veriler sayesinde manuel araştırma artık mantıklı değil.

Ancak asıl değişim daha fazlasını yapmakla ilgili değil. İş akışlarımız çok daha verimli hâle geldi; artık aynı kaynaklarla çok daha derinlemesine çalışabiliyor ve çok daha iyi içerikler oluşturabiliyoruz. Yapay zekâ, içeriklerimizi daha tutarlı hâle de getirdi. Önceden tüm kanallarda marka bütünlüğünü korumak, yoğun bir mikro yönetim gerektiriyordu. Artık marka sesini, tarzını ve yönergelerini yapay zekâ iş akışımıza dâhil ediyoruz; böylece tutarlılık doğal biçimde ortaya çıkıyor. Bu da zamanımızı önemli olan şeye, her şeyin doğru görünüp duyulduğunu sürekli kontrol etmek yerine harika içerikler oluşturmaya ayırmamızı sağlıyor.

Bu, işi çok daha eğlenceli hâle de getirdi; çünkü artık geçmişte aklımıza gelen ancak hayata geçirmek için hiçbir zaman yeterli kaynağa sahip olmadığımız fikirleri uygulayabiliyoruz.

Yapay Zekâ Video İçeriğini Nasıl Değiştiriyor?

Video içeriği, yapay zekâ destekli içerik oluşturma yaklaşımımıza iyi bir örnektir. Geçmişte planlama aşaması büyük ölçüde kurum içi görselleştirmeye dayanıyordu. Bir kurgu düzenini tarif etmeniz ve odadaki herkesin aynı şeyi hayal ettiğini ummanız gerekiyordu. Artık yapay zekâ sayesinde düşüncelerinizi bir görüntü olarak görselleştirebiliyor ve herkes ne anlatıldığını anlayabiliyor. İnsanların daha önce zihninde canlandırdığı tüm ayrıntılar artık doğrudan karşımızda.

Böylece yapay zekâ, yön konusunda hikâye panosu oluşturmayı, fikir geliştirmeyi ve uyum sağlamayı çok daha kolay hâle getirdi. Planlama aşamasındayken son ürünün nasıl görüneceğini görebiliyorsunuz.

Bu durum yalnızca uyum üzerinde değil, kalite üzerinde de büyük bir etkiye sahip.

Buna iyi bir örnek aşk hikâyelerimizdir. Birçok çift, hayatlarının aşkını buldukları ve hikâyelerini paylaşmak istedikleri için bize ulaşıyor.

Bunu mümkün olduğunca belgeliyoruz; bazen onlarla video röportajları da gerçekleştiriyoruz. Önceden bu çok zor bir süreçti. Çiftin hikâyesini anlamak, hikâye panosunu oluşturmak, kurguyu görselleştirmek ve onları planımıza dâhil etmek gerekiyordu. Her yeni bir şey geliştirdiğimizde, formatı çifte aktarmak zor oluyordu. Her zaman soruları vardı.

Artık süreç basit. Çiftle oturuyor, tüm bilgileri topluyor ve ardından hikâye panosunu oluşturmak ve görselleştirmek için yapay zekâyı kullanıyoruz. Yüzlerini kullanıp onları kurguya yerleştiriyoruz. Hikâyelerini anlatırken iki sandalyede oturacaklarsa, onlara bunun tam olarak nasıl görüneceğini gösteriyoruz. Bunu gördüklerinde hemen anlıyorlar ve hiçbir soru işareti kalmıyor. Kurgunun nasıl görüneceğini, ne giyeceklerini biliyor ve her şeyi zihninde canlandırabiliyorlar.

Herkes hazırlıklı olduğunda bir şey üretmek çok daha kolay. Ne kadar hazırlıklı olursanız o kadar özgüvenli olursunuz. Çift kamera karşısında ne kadar özgüvenli olursa ve biz ne yaptığımızı ne kadar iyi bilirsek sonuç o kadar iyi olur.

Eskiden çok zor olan bir süreç artık yaptığımız en ilginç ve eğlenceli işlerden biri; her birini sabırsızlıkla bekliyoruz.

Yapay Zekâ Veri Odaklı Kararları Nasıl Değiştiriyor ve Eksikleri Nasıl Ortaya Çıkarıyor?

Yapay zekâ konusunda elde ettiğimiz en büyük kazanım, verilerimizle konuşabilmemiz. Artık yalnızca gösterge panolarına sahip olmak yerine bir soru sorup saniyeler içinde yanıt alabiliyoruz. Bir ekip üyesine gidip bir sayıyı çıkarmasını beklemek yerine doğrudan yapay zekâya soruyoruz. Günlük işlerde görüşe dayalı karar alma yaklaşımından veriye dayalı karar almaya geçiş çok büyük bir değişim.

Dezavantajı ise yapay zekânın altyapınızdaki eksikleri acımasızca ortaya çıkarması. Yapay zekânın verilerinizle çalışmasına izin vermeye çalıştığınız anda verilerinizin ne kadar dağınık, eksik veya kötü yapılandırılmış olduğunu fark ediyorsunuz. Darboğaz yapay zekâ değil; onu çevreleyen her şey. Buna kod tabanı, veri akışları ve bilgilerin nasıl depolandığı da dâhil.

Bu bir paradoks. Yapay zekânın neler yapabildiğini gördüğünüz anda önünüzde ne kadar çok iş olduğunu da görüyorsunuz. Bu alçakgönüllüleştirici ama değerli bir deneyim. Göremediğiniz bir şeyi düzeltemezsiniz.

Yapay Zekâ Teknik Pazarlama Kararlarına Neden Yön Vermeli?

Dolayısıyla süreçlerimiz tamamen değişti, ancak sorumluluk değişmedi. Kalite kontrolü, ince ayar ve son onay her zaman bizde kalıyor.

Üst düzey strateji de insanların sorumluluğunda kalıyor ve uzun bir süre daha böyle olacağına inanıyorum. Hiçbir yapay zekâ; marka geçmişi, vizyon, konumlandırma ve bu işin içinde yıllar geçirerek geliştirdiğiniz sezgiden oluşan tam bağlama sahip değil. Tüm büyük kararları birbirine bağlayan bir hat var ve bu hat modellerden değil, insanlardan geliyor.

Bununla birlikte, stratejiyi daha küçük ve teknik parçalara ayırdığınızda yapay zekâ daha iyi bir seçenek hâline geliyor. Verileri bir araya getirmek, kaynakları karşılaştırmak, kapsamlı araştırma yapmak ve teknik iş akışlarını yürütmek. Yapay zekâ, bir insan ekibinin günlerini veya haftalarını alacak görevleri tamamlayabiliyor. Burada yalnızca yardımcı olmakla kalmıyor; daha iyi performans gösteriyor.

Yani neden ve nerede sorularının sorumluluğu bizde. Ardından yapay zekânın yardımıyla istenen sonucu ve bunu nasıl hayata geçireceğimizi belirliyoruz.

Yapay Zekâ Tasarım Görevlerinde Beklentileri Karşılamada Neden Başarısız Oluyor?

Yapay zekânın yetersiz kaldığı başka bir alan da tasarım. Hiç şüphesiz.

Görsel çalışmalar konusunda yapay zekânın şimdiye kadar çok daha ilerlemiş olmasını bekliyordum, ancak henüz o noktada değil. İlgi çekici görseller oluşturabilir, yaratıcı fikirler edinebilir ve hatta ilk bakışta etkileyici görünen bir şey üretebilirsiniz. Ancak onu markanız, ürününüz, görsel kimliğiniz ve kendinize özgü bağlamınız için kullanmanız gerektiğinde her şey dağılıyor.

Görselleri düzenlemek, yetkin bir Photoshop kullanıcısının dakikalar içinde yaptığı görevleri gerçekleştirmek ve marka unsurlarını tutarlı bir şekilde entegre etmek söz konusu olduğunda, bu yeterli değil. Harika görünen, yapay zekâ tarafından oluşturulmuş bir görselle pazarlamamızda kullanabileceğimiz bir şey arasındaki fark hâlâ çok büyük.

En fazla ilerleme beklediğim alan buydu ve beni en çok hayal kırıklığına uğratan alan da bu oldu.

İnsanların nelerden hoşlandığını, neyi ilginç bulduğunu ve birinin ilgisini nasıl çekeceğini anlamak söz konusu olduğunda AI hâlâ çok yüzeysel kalıyor. İçerik üretebiliyor, ancak birinin durup dikkatini vermesini sağlayan şeyi anlamıyor. Duyguların devreye girdiği noktalarda AI, gerçek yaratıcılıktan hâlâ çok uzakta.

Üç yıldır ilişki kurduğunuz topluluğunuzla, insanlarla konuştuğunuzda AI bunu anlamıyor. Her zaman fazla satış odaklı. Çoğu zaman yanlış hissettiriyor. On seferden dokuzunda ton doğru olmuyor. Fikirler elde ediyorsunuz ve bazen küçük bir dokunuşla mükemmel sonuca ulaşıyorsunuz. Ancak doğrudan kullanmak — mümkün değil.

Mevcut AI Çözümlerini Kullanmak Başarı İçin Neden Önemlidir?

İnsanlar AI kullanmaya ilk başladıklarında, özellikle de daha önce geliştirme darboğazlarıyla karşılaştılarsa, birdenbire çok sayıda üretim olanağı görürler. Bu aynı zamanda en büyük tuzaktır. Her şeyi özelleştirmeye, her şeyi sıfırdan oluşturmaya başlar ve süreç içinde kaybolursunuz.

Bu yüzden her şeyi kendiniz oluşturmak zorunda olmadığınızı unutmayın. Çözümler zaten mevcut. Belirli çözümler sizin sorununuzu daha önce ele aldı. Onları kullanın. İş akışlarınıza entegre edin. Önce nihai sonuca ulaşın.

AI ile çalışmaya başladığımda bunu bilseydim keşke. Mükemmel sistemi oluşturmaya çalıştım ve bu yüzden hiçbir şeyi tamamlayamadım.

Sürecin içinde takılıp kalmayın. Nihai sonuca ulaşın, ardından oradan ilerleyerek yineleyin.

Şunu da belirteyim: Çoğu zaman ihtiyacınız olan tek şey Claude veya ChatGPT olacak. Bu genel amaçlı araçlar, en iyi fikir ortaklarınız, araştırmacılarınız ve geliştiricilerinizdir.

AI Pazarlama Liderlerinin Kalıpları Tanımasına Nasıl Yardımcı Olur?

AI, sistemler üzerinden düşünmeme yardımcı oldu. Yaptığım iş, birbirinden bağımsız yaratıcı kampanyalardan ibaret değil. Önemli ölçüde emek verdiğim birçok kampanya aslında tekrarlanabilir. Bunların şemaları ve çerçeveleri var. Daha önce bunu görebilecek üst düzey bakış açısına sahip değildim. Ancak AI ile ne kadar çok çalışırsam bu kalıplar o kadar belirgin hâle geliyor.

Gerçek değişim daha fazlasını yapmakla ilgili değil. İş akışlarımız çok daha etkili hâle geldi; böylece aynı kaynaklarla daha derinlemesine çalışabiliyor ve daha iyi içerikler oluşturabiliyoruz.

Dijital PR buna iyi bir örnek. Geçmişte harika bir PR kampanyasını neyin oluşturduğunu anlamak için belki yüz kampanyayı elle araştırır, kurslara katılır ve vaka çalışmalarını okurdum. Bu içeriği işlemek zordu ve temel çerçeveleri ve kalıpları görebilecek kadar bilgi edinmekte zorlanıyordum.

AI ortaya çıktığından beri binlerce dijital PR kampanyasından oluşan bir veri tabanı oluşturdum. Bu verilerle etkileşime girebiliyor, işe yarayan şeyleri geriye dönük olarak analiz edebiliyor, benzerlikleri belirleyebiliyor ve kendi çerçevelerimi çıkarabiliyorum. Artık tek tek kampanyaları düşünmüyorum. Sistemleri düşünüyorum.

Orkestrasyon Ekipleri Pazarlama Stratejilerini Nasıl Geliştirir?

Pazarlama ekibimiz manuel çalışma ekiplerinden orkestrasyon ekiplerine dönüştü.

Önceden bir kişi sistemi düşünür, bir diğeri sistemi açıklar, diğer herkes de sistemi hatırlar ve onun içinde çalışırdı. Şimdi ise aracılar ve yapay zekâya ve verilere doğrudan erişim sayesinde herkes sistem üzerinde çalışıyor. Herkes iş akışına katkı sağlıyor. Bu da çok daha hızlı ilerlemeniz ve gelişim için çok daha fazla alanınız olması anlamına geliyor.

Bu aynı zamanda ekip üyelerinizin niteliğinin daha önemli olduğu anlamına geliyor. Öğrenmeye istekli ve yapay zekânın yapabileceklerinin sınırında çalışmaya hazır insanlara ihtiyacınız var. Böyle insanlardan oluşan bir ekip kurabilirseniz kazanan bir ekibe sahip olursunuz.

Bu bir zorluk. Herkes yapay zekânın insanların yerini almasını bekliyor, ancak gerçekte yapay zekâyla çalışabilecek insanları bulmanız gerekiyor. Üstelik bu yetenek havuzu çok küçük.

Pazarlama Liderleri Neden Mühendis Olmalı?

Tavsiyem, pazarlamayı yönetmeyi bırakıp onu inşa etmeye başlamanız. Tamamen otomatikleştirilmiş bir iş akışı için en iyi fikrinizi tasarlayın ve hayata geçirin. Neyin mümkün olduğunu böyle öğrenirsiniz.

Artık pazarlama adasının şefi değilsiniz. Siz bir mühendissiniz. Bu kadar basit.

Yapay zekâyla üretim gücü parmaklarınızın ucunda ve bir geliştirici gibi düşünmeye başlamanız gerekiyor. API'lerin ne olduğunu, verilerin nasıl aktığını ve istemlerin neleri yapıp neleri yapamayacağını anlayın. Kampanyalarla değil, sistemlerle çalışın.

Ölçeklenmenin tek yolu bu. Önceden ölçeklenmek daha fazla insan, daha fazla manuel iş ve daha fazla kaynak anlamına gelirdi. Şimdi ise kod demek. Düşünce biçiminizi insanlardan ve duygulardan verilere ve otomasyonlara kaydırmalısınız. Kaldıraç noktası burada. Bunun daha kolay olduğunu düşünmüyorum. Sadece farklı.

Takip Edin

Eduard Luta'nın çalışmalarını LinkedIn üzerinden takip edebilirsiniz. Ayrıca dua'ya göz atın.

The CMO Club'da daha fazla uzman röportajı sizlerle olacak!