Google تضيف الذكاء الاصطناعي الوكيلي إلى Meridian لتحسين قياس الحملات التسويقية

الشركة أعلنت عن تحديثات لمنصة ميريديان Meridian، وهي أداة قياس الأداء التسويقي مفتوحة المصدر Open Source، تتضمن إضافة قدرات الذكاء الاصطناعي الوكيلي Agentic AI لمساعدة المسوقين على تحليل البيانات وبناء نماذج قياس أكثر دقة.

ما هي منصة ميريديان Meridian وماذا تفعل؟

ميريديان Meridian هي منصة قياس أداء تسويقي أطلقتها جوجل Google كأداة مفتوحة المصدر Open Source ومجانية للمسوقين.

مهمتها الأساسية ليست إطلاق الإعلانات، بل الإجابة على أهم سؤال بعد إطلاقها: أي القنوات الإعلانية هي التي حققت عائداً حقيقياً؟

فبدلاً من الاعتماد على أدوات التتبع التقليدية التي أصبحت غير دقيقة بعد إيقاف الكوكيز Cookies، تقوم ميريديان ببناء نماذج متقدمة تقيس تأثير كل جنيه تم إنفاقه على تيك توك TikTok أو يوتيوب YouTube أو إعلانات المشاهير Influencers على المبيعات الفعلية.

والجديد هنا أن جوجل أضافت لهذه المنصة قدرات الذكاء الاصطناعي الوكيلي Agentic AI.

كيف تعمل منصة ميريديان؟ آلية عمل ميريديان تمر بثلاث مراحل

أولاً، تجمع المنصة كل بياناتك التسويقية: كم أنفقت أسبوعياً على كل قناة، وكم بعت أسبوعياً، بالإضافة إلى العوامل الخارجية مثل الطقس وموسم الأعياد وأسعار المنافسين.

ثانياً، تستخدم المنصة نموذجاً إحصائياً متطوراً يعتمد على النمذجة البايزية Bayesian Modeling، لفهم العلاقة بين الإنفاق والمبيعات، مع مراعاة أن تأثير الإعلان لا يظهر فوراً، فإعلان يوتيوب قد يحتاج لأسابيع ليؤثر على قرار الشراء.

ثالثاً، بعد تحليل كل ذلك، تقدم المنصة خلاصة واضحة: كل قناة كم أعادت من مبيعات، وما هي القنوات التي وصلت لمرحلة التشبع Saturation ولم يعد الإنفاق عليها مجدياً، وما هي القنوات التي يمكن اختبار تأثيرها بشكل مباشر عبر التجارب الجغرافية.

وكانت هذه العملية في السابق تتطلب أسابيع من مراجعة و تحليل البيانات، وهو ما أصبح يقوم به الآن  Agentic AI داخل ميريديان بشكل تلقائي.

ما هو الذكاء الاصطناعي الوكيلي Agentic AI وما الفرق بينه وبين الذكاء الاصطناعي العادي؟

لفهم أهمية التحديث، يجب التمييز بين نوعين من الذكاء الاصطناعي.

النوع الأول هو الذكاء الاصطناعي التوليدي Generative AI، مثل شات جي بي تي ChatGPT في صورته التقليدية. هذا النوع يجيب على سؤالك، يكتب لك نصاً أو يصمم صورة، ثم ينتهي دوره. هو ينتظر أمراً وينفذ أمراً.

أما النوع الثاني، وهو الذكاء الاصطناعي الوكيلي Agentic AI، فلا يكتفي بالإجابة، بل يتصرف لتحقيق هدف. أنت تعطيه هدفاً وهو يخطط وينفذ خطوات متتالية بشكل مستقل.

على سبيل المثال: إذا طلبت من ذكاء اصطناعي عادي تحليل حملة إعلانية، سيقدم لك ملخصاً للأرقام. أما الوكيل الذكي AI Agent في منصة ميريديان، فسيراجع البيانات، يكتشف أن هناك خللاً في بيانات تيك توك TikTok، يصلحه، يبني نموذج نمذجة المزيج التسويقي Marketing Mix Modeling (MMM)، ثم يوصي بنقل 20% من الميزانية من قناة إلى أخرى. هو لم يجب فقط، بل أتم المهمة كاملة.

جوهر التحديث أن ميريديان لم يعد مجرد أداة تعرض أرقاماً، بل أصبح وكيلاً قادراً على تدقيق جودة البيانات، اكتشاف الأخطاء فيها والمساعدة على حلها، وتقديم إرشادات أثناء بناء نماذج نمذجة المزيج التسويقي Marketing Mix Modeling (MMM).

في السابق، كان بناء نموذج MMM يتطلب فريقاً متخصصاً يقضي أسابيع في مراجعة و تحليل البيانات وتوحيدها، وهي مهمة معقدة خصوصاً مع تعدد القنوات من تيك توك TikTok و سناب شات Snapchat إلى يوتيوب YouTube ومتاجر مثل نون Noon. الآن، يمكن للوكيل الذكي داخل ميريديان أن يراجع البيانات ويشير إلى الثغرات، بل ويقترح أيضاً القنوات التي تستحق اختبار تأثيرها بشكل مباشر.

وتأتي هذه الخطوة ضمن توسع جوجل في منظومة القياس، بعد تحديثات سبتمبر التي شملت توحيد بيانات الطرف الأول First-Party Data وتحسين أدوات تحليل الأداء، إلى جانب إتاحة أداة ميريديان جيو إكس Meridian GeoX التي تقيس التأثير الفعلي للاستثمارات عبر التجارب الجغرافية Geo Experiments.

ويركز الإصدار الجديد أيضاً على نقطة كانت مهملة لسنوات، وهي قياس تأثير حملات بناء العلامة التجارية. فبدلاً من قياس المبيعات المباشرة فقط، أصبحت نماذج MMM في ميريديان قادرة على إظهار تأثير استثمارات أعلى القمع Upper Funnel، مثل حملات الفيديو والتوعية، إلى جانب النتائج المباشرة.

ويعكس هذا التطور تحولاً أوسع في استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي. فبعد أن كان دورهم ينحصر في إنشاء المحتوى أو إدارة الحملات، أصبحوا الآن يدخلون إلى قلب عملية اتخاذ القرار، من خلال فهم البيانات وتقييم أداء الاستثمارات والمساعدة في توزيع الميزانية.

وبالنسبة للمسوقين، فإن هذا يعني انتقال أدوات قياس الأداء تدريجياً من مرحلة عرض ما حدث في الحملات، إلى مرحلة تقديم توصيات واضحة تساعد على تحديد ما ينبغي فعله لاحقاً.