ในปี 2024 ผมกำลังสร้างโปรเจกต์เสริมที่จะเปลี่ยนงานวิจัย SEO ให้เป็นแผนเนื้อหาเชิงกลยุทธ์โดยอัตโนมัติ และผมไม่เคยทำเสร็จหรือเปิดตัว ผมชนกับความคิดหนึ่งที่โต้แย้งตัวเองไม่ได้ ถ้าเครื่องมือทำงานได้สมบูรณ์แบบในทางคณิตศาสตร์ ทุกคนในอุตสาหกรรมที่ใช้มันจะได้คำตอบเดียวกัน ผมแค่ไม่ค่อยเชื่อในมันจริงๆ
ความคิดนั้นตอนนี้เป็นสภาพปกติของทุกคนที่ใช้ AI ทำงานการตลาด เครื่องมือแก้ปัญหาที่ขายมาให้แก้ คือต้นทุนการผลิตถ้อยคำ และในการแก้นั้นได้ส่งปัญหาใหม่สองข้อให้ทุกธุรกิจ ผลลัพธ์ของทุกคนเริ่มฟังดูเหมือนกัน และความผิดพลาดไม่ได้อยู่ที่เดิมที่มันเกิดอีกต่อไป
ปัญหาที่หนึ่ง: ทุกคนได้คำตอบเดียวกัน
ในเดือนกรกฎาคม 2024 นักวิจัยสองคน Anil Doshi และ Oliver Hauser เผยแพร่การทดลองใน Science Advances ที่วัดปัญหาแรกโดยตรง พวกเขาให้ 293 คนเขียนเรื่องสั้น บางคนมีไอเดียเรื่องจากโมเดลภาษาขนาดใหญ่ แล้วให้ผู้อ่านแยกกัน 600 คนให้คะแนนผลงาน เรื่องที่เขียนด้วยไอเดียจาก AI ได้คะแนนสร้างสรรค์กว่า เขียนดีกว่า และอ่านสนุกกว่า และกำไรใหญ่ที่สุดตกกับนักเขียนที่สร้างสรรค์น้อยที่สุดตั้งแต่แรก เรื่องเหล่านั้นยังคล้ายกันเองมากกว่าเรื่องที่คนเขียนคนเดียว นักเขียนแต่ละคนได้เปรียบ ขณะที่ชุดรวมทั้งหมดแคบลง
ลองเปลี่ยนเรื่องสั้นเป็นหน้าผลิตภัณฑ์ ข้อความโฆษณา และบล็อกประจำเดือน แล้วคุณจะได้เห็นการล่มสลายของความแตกต่างที่วิ่งผ่านทั้งหมวดหมู่ ทุกธุรกิจที่ป้อนบรีฟคล้ายกันเข้าโมเดลคล้ายกันจะได้ร่างที่ดีกว่าที่เขียนเองคนเดียว และเป็นร่างที่ใกล้เคียงกับร่างของคู่แข่งมากกว่าเดิม เครื่องมือที่ควรให้ความได้เปรียบกลับให้ความได้เปรียบเดียวกันแก่ทุกคน ซึ่งก็คือไม่มีความได้เปรียบเลย
นานก่อนจะมี AI ผมถือว่าทุนนิยมขับเคลื่อนด้วยการแข่งขันที่ต่อสู้กัน และผลลัพธ์สุดท้ายคือตลาดที่ผูกขาดหรือกลายเป็นสินค้าโภคภัณฑ์ หมวดหมู่ที่ทุกธุรกิจเผยแพร่ค่าเฉลี่ยที่ปรับปรุงแล้วเหมือนกัน กำลังเดินไปสู่ปลายทางสินค้าโภคภัณฑ์ ในตลาดสินค้าโภคภัณฑ์ ลูกค้าเลือกตามราคา เพราะไม่เหลืออะไรอื่นให้เลือก
ปัญหาที่สอง: ความผิดพลาดเดินทาง
ในเดือนพฤษภาคม 2024 AI Overviews ใหม่ของ Google ตอบบางการค้นหาด้วยคำแนะนำให้ใส่กาวบนพิซซ่าเพื่อให้ชีสติด และให้กินหิน Liz Reid รองประธานฝ่ายการค้นหาของ Google อธิบายภายหลังว่ากาวมาจากกระทู้ในฟอรัมสนทนา และหินมาจากบทความเสียดสีที่ถูกนำไปเผยแพร่ซ้ำบนเว็บไซต์ของผู้ให้บริการซอฟต์แวร์ธรณีวิทยา Google ทำการปรับปรุงทางเทคนิคมากกว่าสิบอย่างเพื่อตอบสนอง มุกในที่หนึ่งกลายเป็นคำตอบบน Google Search
คนที่เขียนอะไรผิดวางมันไว้ในที่เดียว ระบบที่ร่างจากอินพุตที่ไม่ดีวางมันไว้ในทุกที่ที่มันร่าง ด้วยความเร็วของเครื่องจักร ในร้อยแก้วลื่นไหลแบบเดียวกับทุกอย่างที่จริงรอบๆ และนั่นคือ การขยายขนาดของข้อผิดพลาด ธุรกิจที่รัน AI ข้ามเว็บไซต์ อีเมล โฆษณา และเอกสารขาย ได้สร้างเครื่องจักรเดียวกันในขนาดเล็กกว่า และตัวเลขผิดหนึ่งตัวในบรีฟก็กลายเป็นตัวเลขผิดทุกที่ที่บรีฟไปถึง
ปัญหาทั้งสองมีรากเดียวกัน โมเดลไม่ใช่ต้นกำเนิดของสิ่งที่ทำให้ธุรกิจแตกต่าง และไม่ใช่ต้นกำเนิดของสิ่งที่ทำให้ธุรกิจถูกต้อง ป้อนค่าเฉลี่ยเข้าไป คุณก็ได้ค่าเฉลี่ยกลับมาในรูปที่ขัดเงาแล้ว ป้อนความผิดพลาดเข้าไป คุณก็ได้ความผิดพลาดกลับมาในรูปที่ทวีคูณ
เครื่องมืออีกตัวจะไม่แก้เรื่องนี้
สัญชาตญาณคือตอบปัญหาเครื่องมือด้วยเครื่องมือที่ดีกว่า ไลบรารีพรอมต์ที่คมกว่า โมเดลที่ใหม่กว่า ผู้ช่วยการตลาด AI ที่สัญญาความได้เปรียบที่อันก่อนไม่ได้ให้ ทุกอย่างเหล่านั้นคู่แข่งของคุณหาได้ในบ่ายวันเดียวกัน ซึ่งพาคุณกลับเข้าไปในปัญหาข้อแรกทันที
การผลิตมากขึ้นก็ไม่ได้แก้เช่นกัน ผมไม่ชอบโพสต์ปริมาณมาก และผมอยากสร้างหน้าถาวรจำนวนน้อยกว่าที่ดีขึ้นเรื่อยๆ เพราะแต่ละหน้ายังทำงานต่อได้แทนที่จะต้องคอยป้อน เล่นเกมถ้าคุณชนะได้ ถ้าไม่ได้ก็กลับไปทำงาน และทำสิ่งที่คุณทำได้ดีที่สุด ซึ่งดีต่อโลกกว่าเว็บไซต์อีกเว็บ รีลอีกอัน หรือการออกพอดแคสต์อีกครั้ง
ลำดับการดำเนินงาน ไม่ใช่แท็กติก
สิ่งที่แก้ทั้งสองปัญหาคือลำดับที่งานเกิดขึ้น ลูปภายในกรอบแนวคิด 4-Quadrantคือลำดับนั้น สี่ขั้นตอนพร้อมกฎว่าใครนำแต่ละขั้น ใน Q1 มนุษย์ตัดสินว่าอะไรจริงและธุรกิจเชื่ออะไร แล้วเขียนลงไป ใน Q2 เครื่องจักรลงมือจากนั้น ร่าง รูปแบบต่างๆ และการวิเคราะห์ ในปริมาณที่เป็นประโยชน์ ใน Q3 มนุษย์ตรวจทุกผลลัพธ์เทียบกับสิ่งที่เขียนไว้ก่อนที่อะไรจะขึ้นจริง ใน Q4 ระบบนำไปใช้ และสิ่งที่ตลาดสอนกลับไปที่ Q1 ใครนำอะไรมอบเจ้าของให้แต่ละขั้น
ลำดับนี้ตอบแต่ละปัญหาตรงจุดที่มันเริ่มต้น การล่มสลายเริ่มที่ Q1 เพราะธุรกิจที่ข้ามมันไปไม่ได้ให้อะไรเครื่องนอกจากค่าเฉลี่ย และเครื่องก็ส่งค่าเฉลี่ยกลับมา การขยายความผิดพลาดเริ่มที่ Q3 เพราะธุรกิจที่ข้ามการตรวจปล่อยให้ผลลัพธ์ผิดชิ้นแรกกลายเป็นแม่แบบของทุกชิ้นต่อจากนั้น
บันทึกของผมเองเกี่ยวกับสี่ควอดแรนต์ใส่แนวคิดทั้งหมดไว้ในบรรทัดเดียว: อินพุตของผู้เชี่ยวชาญใกล้ผลลัพธ์ของผู้บริโภคมากขึ้น หน้าที่ของเครื่องจักรคือย่นระยะระหว่างสิ่งที่ธุรกิจรู้กับสิ่งที่ลูกค้าอ่าน ไม่ใช่แทนที่การรู้
อินพุตคือส่วนเดียวที่คุณเป็นเจ้าของ
สิ่งที่ธุรกิจเขียนไว้ใน Q1 คือSystem Seed ความรู้ของผู้เชี่ยวชาญ จุดยืน น้ำเสียง ข้อเท็จจริงที่ตรวจสอบแล้ว และตรรกะลูกค้า เก็บไว้ที่เดียวที่เครื่องจักรอ่านจากมันใน Q2 และผู้ตรวจสอบตรวจเทียบกับมันใน Q3 โมเดลเป็นของเช่า ไลบรารีพรอมต์และผู้ช่วยที่สร้างบนมันก็เช่นกัน เมล็ดพันธุ์ คือส่วนเดียวที่คู่แข่งเช่าไม่ได้ในบ่ายนี้ เพราะสร้างได้ด้วยการลงมือทำงานเท่านั้น The System Seed is your only moat อธิบายว่าอะไรอยู่ในนั้น
ไม่มีอะไรในนี้ทำให้ผมตกใจ ผมคิดว่า AI จะยุติเศรษฐกิจโฆษณาอย่างที่เรารู้จักในที่สุด และนั่นอาจเป็นเรื่องดี แต่เครื่องมือไม่ได้ขจัดส่วนที่ยากของการตลาด พวกมันย้ายมันขึ้นต้นน้ำ ไปยังสองคำถามที่มีเพียงคนในธุรกิจตอบได้ เรารู้อะไรจริงๆ และมันจริงไหม?