Защо оптимизацията тласка марките към еднаквост

В ерата на изобилие от данни и оптимизация, задвижвана от изкуствен интелект, марките удвояват усилията си за рационално вземане на решения, но по този начин рискуват да се придържат към едни и същи категорийни конвенции, които потребителите вече са се научили да разпознават и игнорират, което води до намаляване на ефективността.

Като третират данните като бенчмарк, а не като отправна точка, маркетолозите подсилват минали модели, а не създават нови, твърди Кумар Канагасабапати от UM в статия за WARC.

Растежът се крие в идентифицирането и умишленото разрушаване на тези модели, независимо дали това е в начина, по който се разбира аудиторията, къде се показват съобщенията или как се измерва успехът. Не става въпрос за това да бъдеш различен сам по себе си, а за използване на въображение и дисциплина, за да се оспорят предположения, които ограничават въздействието, и да се отключат пренебрегнати възможности. В обобщение Канагасабапати казва:

Системите за оптимизация не откриват най-добрите идеи, а се приближават към най-средните, защото са обучени върху това, което вече е работило, като ефективно подсилват еднаквостта на категориите, а не пробивното мислене.

Потребителите не отхвърлят рекламата просто поради претрупване на съобщенията. Те филтрират рекламите превантивно, защото повтарящите се категорийни модели са ги обучили да разпознават и отхвърлят съобщенията почти мигновено.

Най-ценните възможности за растеж се крият в игнорираните или неразбрани човешки напрежения, а не в установени категорийни предположения спрямо които всички продължават да се оптимизират.

Ефективното разбиване на модели не е свързано с новост, а с вземане на съзнателно, основано на доказателства решение за оспорване на специфична конвенция, която ограничава растежа.