Reklam Mutfağının Yeni Yardımcı Şefi: Yapay Zeka

Reklam Mutfağının Yeni Yardımcı Şefi: Yapay Zeka

İyi bir medya planının tarifi nedir? Biraz bilim biraz da sanat.. İyi bir yemek gibi.. Tarifin malzemeleri belki uzun yıllardır hiç değişmedi ama hangi malzemeden tam olarak ne kadar koyacağımızın cevabını en başından beri arıyoruz. Tam bulduk derken; trendlerin, teknolojilerin, tüketici alışkanlıklarının değişim hızı biz reklamcıların mutfağını birbirine katıyor ve en başa dönüp yeniden başlıyoruz.

Yine o anlardan birindeyiz. Bu sefer mutfağı dağıtansa yapay zeka. 2022’de ChatGPT ile hayatımıza giren yapay zekanın dağıttığı reklam mutfağını bu kez nasıl düzenleyeceğiz? Bu yeni mutfak neye benzeyecek? Ve belki de en önemlisi, bu mutfaktan yeni nesil medya planları için nasıl bir tarif çıkacak?

24 Eylül’de, İstanbul Bilgi Üniversitesi santralistanbul Kampüsü’nde gerçekleştireceğimiz “IAB Connect: Dijital Pazarlamada Yapay Zeka” etkinliğinin de çıkış noktası olan bu sorulara kesin cevaplar vermek için henüz erken olsa da, geçmişe bakmak, önümüzdeki yolu aydınlatmaya yardımcı olabilir.

Medya Planlamanın Evrimi
Dijital teknolojilerin olmadığı, şimdilerde “geleneksel” dediğimiz medyanın başı çektiği dönemlerde tarif bolca sanat, biraz da bilimden oluşuyordu. İşin sanat kısmı, yılların getirdiği tecrübeyle birlikte hangi kanalın iyi çalışacağını, hangi mesajın yerine ulaşacağını, hangi trendlerin öne çıkacağını kestirebilmek, kültürel nüanslara hakim olmak ve tüm planı bunlar ışığında şekillendirebilmekti aslında. Bilim kısmınıysa çoğunlukla odak gruplarından toplanan veriler ve kampanya bittikten sonra yapılan analizler oluşturuyordu.

Medyanın dijitalleşmesi, bize veri olarak geri döndü. Hangi reklam metni iyi çalışıyor? En yüksek erişimi hangi kanallar sağlıyor? Hangi kelime en çok satışı getiriyor? Biz bu gibi sorulara cevap buldukça, iyi medya planının tarifi de değişti: daha çok bilim, daha az sanat.

Dijital kanallar büyüdü, teknoloji gelişti, topladığımız verinin miktarı arttı. Fakat veri işleme kaslarımız, veri toplama kaslarımız kadar hızlı gelişmedi. Bugün geldiğimiz noktadaysa, içinde birçok kritik sorunun cevabını barındırdığını bildiğimiz ama bu cevaplara ulaşamadığımız veri yığınları ile mücadele ediyoruz. Kısacası, tarife nasıl daha fazla bilim ekleyeceğimizi bilmiyoruz. Yapay zeka bu probleme bir çözüm sunabilir.

Yapay Zekanın Reklam Mutfağındaki Rolü
Yapay zekanın en güçlü olduğu alan, büyük veriyi işleyebilmek ve içinde gizlenen örüntüleri tespit edebilmek. Biz insanların aksine, verinin miktarı arttıkça yapay zeka modelleri bu işte daha da iyi bir hale geliyor. Yapay zekanın bu benzersiz yetenekleri de biz reklamcılar için yeni bir dünyanın kapılarını aralıyor.

Mikro Segmentasyon ve Kişiselleştirme
Yıllardır topladığımız veriler, bize hedef kitlemizi ve müşterilerimizi daha yakından tanımamızı sağladı. Biz de bu içgörüleri, daha küçük segmentlere, daha ilgili ve kişiselleştirilmiş mesajlar vermek için kullandık.

Yapay zeka artık bize bunu bir adım daha ileri taşıma imkanı veriyor. Klasik demografik segmentler veya jenerik davranışsal segmentler yerine; ilgi alanları, satın alma niyeti, çevrimdışı davranışlar gibi verilerden beslenen, çok daha spesifik mikro segmentlerle, iletişimi neredeyse tüketici ve marka arasındaki karşılıklı bir diyaloğa dönüştürmek mümkün hale geliyor.

Makine öğrenimi modelleri, zamanla hangi kitlelerin daha yüksek getiri sağladığını öğrenerek yeni hedef gruplarını da dinamik şekilde keşfedebiliyor. Kısacası yapay zeka, hedef kitle analizini sezgilere dayalı bir tahmin sürecinden çıkarıp, tamamen veriye dayalı bir modele dönüştürüyor.

Bütçe Dağılımı ve Kanal Seçimi
İyi bir medya planı artık sadece “nerede görünelim?” sorusunu değil, “nerede görünürsek yatırımın karşılığını alırız?” sorusunu yanıtlamak zorunda.

Sürekli daha da karmaşık hale gelen dijital medya ekosisteminde, bu soru cevaplaması kolay bir soru değil. Yapay zeka, her kanalın geçmiş performansını, hedef kitlenin davranış eğilimlerini ve mecralar arası etkileşimleri analiz ederek, bütçenin hangi platformlara, hangi oranlarda dağılması gerektiği konusunda veriye dayalı öneriler sunabiliyor.

Yapay zekayla birlikte, geleneksel medyadan tanıdığımız MMM (Media Mix Modeling) teknolojileri de tekrar hayatımıza girmeye başladı. Örneğin, Google’ın Meridian ve Facebook’un Robyn modelleri yapay zeka kullanarak bu soruya cevap verebilmeyi hedefliyor.

Veriye Dayalı Performans Modellemesi
İyi bir medya planının kesin bir tarifi olmasa da, arkasında uzun saatler, detaylı analizler ve bolca kaynak olduğunu biliyoruz. Ama tüm bu çaba bile, planın gerçekten hedefine ulaşıp ulaşmayacağını garanti etmiyor. Bunu anlamanın tek yolu hala kampanyayı hayata geçirmek ve verileri beklemek.

Her şey yolunda giderse sorun yok. Ama işler beklendiği gibi gitmezse, çoğu zaman geri dönüp bütçeyi, kanal seçimlerini ve kreatifleri baştan ele almak gerekiyor. Bu da zaman, kaynak ve bütçe kaybı demek. Kısacası, medya planlama doğası gereği riskli ve büyük ölçüde reaktif bir süreç.

İşte bu noktada yapay zeka, tahmin ve modelleme kabiliyetleri sayesinde, medya planlamayı proaktif bir sürece dönüştürmemize yardımcı olabilir. Artık yapay zeka ile kampanya başlamadan önce farklı senaryoları simüle edebiliyor; belirli bir bütçeyle hangi kanal kombinasyonunun daha yüksek dönüşüm sağlayacağı, hangi hedef kitlenin daha iyi yanıt vereceği ya da mecralar arası dinamiklerin nasıl işleyeceği gibi kritik sorulara veriye dayalı öngörülerle yanıt bulabiliyoruz. Bu yaklaşım bize, yalnızca daha isabetli kararlar alma değil, aynı zamanda riskleri minimize etme ve fırsatları erken yakalama imkanı sunuyor.

Gerçek Zamanlı Optimizasyon ve Otomasyon
Dijital dünyada artık her şey anlık; tüketici davranışları, trendler ve kampanya performansı neredeyse saniyeler içinde değişebiliyor. Bu hız karşısında bugüne kadar güvendiğimiz manuel kampanya yönetimi ve optimizasyon artık yetersiz kalıyor.

Yapay zekanın desteğiyle artık kampanya performansını anlık olarak izleyip, teklif stratejisini,  bütçe dağılımını, kanal tercihlerini veya kreatif varyantları otomatik olarak değiştirebiliyoruz. Örneğin, belirli bir saat aralığında mobil cihazlardan gelen etkileşimler düşerse sistem bunu fark edip, o zaman diliminde masaüstü cihazlara daha fazla bütçe ayırabiliyor. Ya da düşük performanslı bir reklam görseli anında devre dışı bırakılırken, yüksek performanslı olan versiyon önceliklendirilebiliyor.

Bu otomasyonlar yalnızca hız kazandırmakla kalmıyor; aynı zamanda verimliliği ve yatırımın getirisini de artırıyor. Ajanslar için operasyonel yük azalırken, reklamverenler de kampanyalarının maksimum etkiyle yürütüldüğünden emin olabiliyor.

Google’ın Performance Max ve Facebook’un Advantage+ kampanya modelleri, yapay zekanın kampanya optimizasyonu ve otomasyonu süreçlerine nasıl dahil olduğunun en güncel örneklerinden.

Kreatif Testleri ve İçerik Önerileri
İyi bir medya planı, bütçeyi doğru kanallara dağıtmakla ve en iyi şekilde optimize etmekle bitmiyor tabii. Bunların hepsini bir arada tutabilmek için iyi de bir yapıştırıcı gerekiyor: güçlü kreatifler.

Mesajlar, görseller, videolar… Bunlar, içine daha da fazla bilim katmaya çalıştığımız tarifin ‘sanat’ kısmı olsa da, yapay zeka burada da tam bir yardımcı şef gibi işimizi kolaylaştırıyor. Normalde hangi kreatifin, hangi hedef kitlede iyi çalıştığını anlamak için azımsanmayacak bütçeler harcayıp haftalar süren testler yapmamız gerekiyordu. Artık, yapay zeka sayesinde bu testleri gerçek zamanlı olarak ve çok daha geniş ölçekte yapabiliyoruz.

Yapay zeka destekli dinamik kreatif optimizasyon sistemleri; bir reklamın metin, görsel, renk, CTA gibi bileşenleri otomatik olarak farklı hedef kitle segmentlerinde test etmeyi mümkün hale getiriyor. Sistem, en yüksek etkileşim veya dönüşümü sağlayan kombinasyonu belirleyip kazanan kreatifi otomatik olarak öne çıkarıyor. Böylece, eskiden tamamen insan eforuna bağlı olan kreatif optimizasyon süreci artık anlık ve ölçeklenebilir hale geliyor. Bu da hem ajanslar hem de reklamverenler için ciddi zaman ve bütçe avantajı demek.

Ama yapay zeka sadece var olan kreatifleri test etmiyor, aynı zamanda yeni kreatifler de üretebiliyor. Çoğu kişinin de bildiği yapay zeka türü aslında bu: Generative AI, yani üretken yapay zeka. Üretken olmasına üretken, ama ne kadar yaratıcı? İşte bilim ve sanat arasındaki ayrıma geldik.

Bugün mükemmel olmasa da, yapay zeka sadece metin değil, görseller ve videolar da üretebiliyor. Coca-Cola gibi global markalar bu teknolojiyi kullanarak ilk yapay zeka destekli reklam filmlerini yayınlamaya başladı bile. Yapay zekanın son birkaç yılda gösterdiği ilerleme düşünüldüğünde, ekranlarımızda gerçeğinden ayırt edilemeyen içeriklerle karşılaşmamız an meselesi.

Fakat tüketiciyi etkilemek için gerçekçilik mi daha önemli, yoksa empati mi? Bir duyguyu yakalamak, bir içgörüyü sezmek, ufak bir kelime oyunuyla insanla bağ kurmak… Konu bunlar olunca, hiçbir yapay zeka insanın eline su dökemez. İşte bu yüzden mutfağın yıldız şefi hala biziz ve muhtemelen öyle de kalacağız.

Mutfağın Yeni Dinamikleri
Reklam mutfağında yapay zeka, daha şimdiden kendini vazgeçilmez bir yardımcı şef olarak kanıtladı. Kampanya bütçe planlamasından kanal seçimine, hedef kitle analizinden kreatif testlerine ve içerik üretimine kadar sürecin neredeyse tamamında yapay zeka biz reklamcılara hız, verimlilik ve öngörü kazandırıyor. Yapay zekayla olan işbirliğimiz; tecrübe, sezgi ve yaratıcılığımızı artık çok daha fazla veriyle birleştirmemizi mümkün hale getiriyor.

Bu dönüşüm, mutfağı tamamen makinelerin devraldığı anlamına gelmiyor kesinlikle. Aksine, yaratıcılığımız, stratejik bakış açımız ve empati yeteneğimiz gibi yapay zekanın erişemediği
alanlar artık daha da değerli hale geliyor.

İyi medya planının tarifi, “bilim ve sanat”, “veri ve içgörü”, “hız ve yaratıcılık” arasında denge kurabilen ekiplerin mutfağından çıkacak. Kazananlar ise bu yeni düzeni en iyi harmanlayanlar
olacak.

Tüm bu konuları ve daha fazlasını, 24 Eylül’deki “IAB Connect: Dijital Pazarlamada Yapay Zeka”etkinliğinde sektör profesyonelleriyle birlikte konuşacağız. Bilgi Üniversitesi santralistanbul
Kampüsü’nde gerçekleştireceğimiz bu etkinlikte görüşmek üzere.

Sarper Danış
IAB Yönetim Kurulu Üyesi ve Yapay Zeka Çalışma Kurulu Başkanı