Tự động hóa PPC luôn hướng đến hiệu quả.
Chúng tôi đã dựa vào các tập lệnh, tối ưu hóa dựa trên quy tắc và API để quản lý các chiến dịch ở quy mô lớn.
Những công cụ này rất cần thiết, nhưng tất cả đều có một hạn chế chung: chúng tuân theo logic được lập trình sẵn nghiêm ngặt.
Vì vậy, vẫn cần có người, ngay cả với những nhiệm vụ đơn giản và nhàm chán.
Nhưng giờ đây chúng ta đang ở ngưỡng cửa của một loại tự động hóa mới có thể giảm thêm khối lượng công việc của chúng ta và giải phóng bộ não của chúng ta để làm những công việc hấp dẫn và mang tính chiến lược hơn.
Chúng ta đang đến gần ngày mà một trình thu thập dữ liệu bị hỏng khi một trang web thay đổi bố cục hoặc một tập lệnh PPC bị lỗi vì nó không thể xác định được tất cả các cách mà thương hiệu của một công ty có thể bị viết sai chính tả.
GPT Operator, một tác nhân sử dụng máy tính (CUA) từ OpenAI có thể thay đổi cách chúng ta nghĩ về các ràng buộc tự động hóa vì nó có khả năng linh hoạt hơn các công cụ tự động hóa truyền thống.
Tính năng mới hỗ trợ AI này cho phép ChatGPT duyệt web và thực hiện các tác vụ mà không cần API. Không giống như tự động hóa truyền thống, vốn cứng nhắc và mang tính quyết định, GPT Operator có thể đưa ra quyết định năng động ngay lập tức.
Lưu ý: GPT Operator chỉ khả dụng tại Hoa Kỳ và yêu cầu đăng ký gói Pro trị giá 200 đô la/tháng. Vì vậy, đây không phải là giải pháp thực tế đối với phần lớn các nhà tiếp thị hiện nay.
Nhưng, giống như mọi thứ trong AI, GPT Operator sẽ trở nên rẻ hơn và dễ tiếp cận hơn một cách nhanh chóng, vì vậy hãy coi đây là cái nhìn thoáng qua về những gì có thể xảy ra trong tương lai gần.
Tôi bắt đầu hành trình của riêng mình với GPT Operator bằng một nhiệm vụ đơn giản: tìm và đặt bàn tại một nhà hàng. Operator đã làm rất tốt nhiệm vụ này. Nó duyệt web và cuối cùng đặt chỗ thông qua trang web của OpenTable. Nếu bạn muốn xem trải nghiệm, tôi đã ghi lại trải nghiệm đó.
Về mặt lý thuyết, công cụ này có thể được triển khai để tự động hóa các quy trình công việc PPC phức tạp đòi hỏi sự phán đoán của con người.
Nhưng lý thuyết và thực tế không phải lúc nào cũng phù hợp.
GPT Operator thực sự hoạt động tốt như thế nào trong các ứng dụng PPC và nó vẫn còn thiếu sót ở đâu?
Tôi đã thử một vài tình huống. Đây là những gì tôi tìm thấy.
Tự động hóa đã chuyển đổi PPC trong nhiều năm qua, nhưng nó luôn có ranh giới.
Các hệ thống dựa trên quy tắc hoạt động tốt khi các điều kiện có thể dự đoán được.
Một tập lệnh có thể hạ giá thầu nếu ROAS giảm xuống dưới mục tiêu đã đặt hoặc thêm từ khóa phủ định nếu một thuật ngữ tìm kiếm chi tiêu nhiều hơn dự kiến mà không chuyển đổi.
Những tự động hóa xác định này đảm bảo tính nhất quán, nhưng chúng hạn chế những gì có thể tự động hóa khi cần sự tinh tế.
Trong thế giới PPC đang phát triển rất nhanh, tự động hóa tinh tế sẽ là một lợi ích.
Hành vi tìm kiếm thay đổi, chiến lược của đối thủ cạnh tranh phát triển và không phải mọi quyết định đều có thể được rút gọn thành một câu lệnh if-then đơn giản.
GPT Operator đại diện cho một bước tiến tới tự động hóa thích ứng – nơi AI không chỉ tuân theo một quy tắc mà còn điều chỉnh dựa trên các điều kiện thay đổi.
Thay vì chỉ thực hiện một lệnh, GPT Operator có thể diễn giải, phân tích và đưa ra quyết định sáng suốt theo thời gian thực.
Nhưng điều này đặt ra một câu hỏi quan trọng:
Liệu tự động hóa dựa trên quy tắc có còn cần thiết nữa không?
Để trả lời câu hỏi đó, chúng ta phải hiểu sự khác biệt giữa tự động hóa xác định và linh hoạt.
Sau khi chia sẻ kinh nghiệm thử nghiệm GPT Operator, Anton Zelenin đã hỏi trên LinkedIn liệu nó có thể thay thế các công cụ như Zapier không.
Đây là một câu hỏi thú vị, nhưng tôi tin rằng Zapier và các công cụ tự động hóa xác định tương tự vẫn đóng vai trò quan trọng.
Có hai loại quy trình trong PPC: xác định và không xác định. Các quy trình xác định tuân theo các quy tắc có thể dự đoán được và hoạt động tốt khi logic rõ ràng và có thể lặp lại. Mặt khác, tự động hóa linh hoạt là cần thiết khi các tác vụ yêu cầu diễn giải.
Để minh họa cho điều này, hãy xem một ví dụ thực tế về cách hai cách tiếp cận này khác nhau như thế nào trong thực tế.
Tôi đã từng sử dụng Phân tích nâng cao của GPT (trước đây là Trình thông dịch mã) để kiểm tra thuật ngữ tìm kiếm để xem nó có thể tự động hóa quy trình tốt như thế nào. Nhiệm vụ có vẻ đơn giản:
Phần thứ hai đã thất bại. Khi GPT cố gắng đánh giá mức độ liên quan, nó đã sử dụng mã Python xác định thay vì lý luận linh hoạt của LLM.
Mức độ liên quan là chủ quan và phụ thuộc vào ngữ cảnh, nhưng logic cứng nhắc của Python đã buộc nó vào một khuôn khổ trắng đen đơn giản là không hiệu quả. Kết quả tệ hơn so với việc tôi chỉ yêu cầu LLM đánh giá mức độ liên quan trực tiếp.
Như bạn có thể thấy trong mã ở trên, mức độ liên quan được xác định bằng cách tìm kiếm sự hiện diện của một từ duy nhất trong thuật ngữ tìm kiếm, không liên quan đến bất kỳ từ nào khác.
Dựa trên cách tiếp cận cứng nhắc này, tập lệnh tin rằng một thuật ngữ tìm kiếm bao gồm đối thủ cạnh tranh cùng với thương hiệu của chúng tôi có mức độ liên quan Rất cao. Và điều đó có thể đúng, nhưng còn tìm kiếm [logo Optmyzr] thì sao? Đó không hẳn là một thuật ngữ có mức độ liên quan cao để quảng cáo mặc dù nó bao gồm tên thương hiệu của chúng tôi.
Điểm mấu chốt?
Tự động hóa xác định thôi là chưa đủ. Nhưng khi kết hợp với AI linh hoạt, nó trở nên hữu ích hơn nhiều.
Điều luôn khiến tôi ngạc nhiên là bản thân ChatGPT, khi cung cấp mã Python, không thể đạt được sự cân bằng hoàn hảo giữa mã xác định và mã linh hoạt. Nó sử dụng một trong hai cách nhưng không thể kết hợp chúng theo cách phục vụ người dùng tốt nhất.
Nhưng giờ đây, nhờ có Operator, chúng ta có thể yêu cầu chatbot sử dụng một tập lệnh xác định, giống như tập lệnh mà nó đã giúp chúng ta tạo bằng Python, bằng cách sử dụng trình duyệt để truy cập tập lệnh đó, sau đó sử dụng trí thông minh AI của nó để xử lý các phần sắc thái hơn của tác vụ.
Một trong những thách thức lớn nhất với tự động hóa là xử lý các đầu vào không thể đoán trước.
Ví dụ, các trình thu thập dữ liệu truyền thống rất mong manh. Nếu bố cục trang web thay đổi dù chỉ một chút, toàn bộ quá trình tự động hóa có thể bị hỏng.
GPT Operator cung cấp phương pháp tiếp cận linh hoạt hơn bằng cách diễn giải nội dung một cách động. Thay vì dựa vào các bộ chọn cố định, nó có thể điều chỉnh khi các thành phần di chuyển hoặc nhãn thay đổi, cho phép thu thập dữ liệu web mạnh mẽ hơn.
Trên thực tế, nó đọc nội dung của trang và tìm liên kết hoặc tính năng liên quan đến tác vụ. Nếu bạn quan tâm đến cách thức hoạt động về mặt kỹ thuật của phương pháp này, OpenAI có một bài đăng tuyệt vời về cách thức hoạt động của Computer Using Agents (CUA).
Một ứng dụng đầy hứa hẹn khác là trong quản lý thuật ngữ tìm kiếm.
Tự động hóa truyền thống thường áp dụng một quy tắc cố định như chặn một từ khóa chi tiêu quá nhiều mà không chuyển đổi, nhưng GPT Operator có thể phân tích ngữ cảnh thay vì chỉ các con số.
Ví dụ: một công ty có thể có các chính sách cụ thể xung quanh tên thương hiệu của đối thủ cạnh tranh. GPT Operator không chỉ có thể xác định các đề cập rõ ràng đến một thương hiệu mà còn cả lỗi chính tả và các biến thể, áp dụng một chiến lược tinh tế hơn.
GPT Operator thậm chí có thể phân tích tình cảm của một thuật ngữ tìm kiếm, giúp có thể loại trừ chỉ các truy vấn tình cảm tiêu cực liên quan đến một thương hiệu trong khi vẫn giữ nguyên các truy vấn tình cảm tích cực. Để đạt được điều này, bạn chỉ cần hỏi Operator những gì bạn muốn.
Giống như ChatGPT, bạn không cần phải giải thích tình cảm có nghĩa là gì hoặc cách phân tích tình cảm đó. AI sẽ tự động xử lý thay cho bạn.
Khả năng phân tích ý định này thay vì chỉ các số liệu thô cho phép tự động hóa theo chiến lược thay vì chỉ đưa ra các quyết định dựa trên quy tắc.
Một trong những khía cạnh thú vị nhất của GPT Operator là khả năng hỗ trợ, học hỏi chủ động và cải thiện theo thời gian thực.
Gần đây tôi đã thử nghiệm khả năng của nó bằng cách yêu cầu nó sử dụng Optmyzr để khởi chạy các thử nghiệm quảng cáo A/B mới. Mặc dù cần một số hướng dẫn ban đầu, nhưng nó đã nhanh chóng thích nghi — hiểu giới hạn ký tự cho bản sao quảng cáo và thậm chí duyệt web để tìm cảm hứng sáng tạo.
Điều đặc biệt ấn tượng là khả năng vượt ra ngoài việc thực hiện đơn giản. Nó không chỉ tạo ra các ý tưởng quảng cáo; mà còn tinh chỉnh chúng dựa trên các ràng buộc, lặp lại dựa trên phản hồi và cuối cùng là thiết lập thành công các quảng cáo trong Optmyzr.
Mức độ tự động hóa này mở ra một chiều hướng mới cho quản lý PPC — nơi AI không chỉ tuân theo các lệnh mà còn đưa ra quyết định sáng suốt trong suốt quá trình.
Ngoài việc tạo quảng cáo, tôi muốn xem liệu GPT Operator có thể xử lý một tác vụ kỹ thuật hơn hay không: viết, cài đặt, thử nghiệm và lên lịch cho một tập lệnh Google Ads.
Kết quả ra sao?
Sự kết hợp giữa tiềm năng ấn tượng và những hạn chế gây khó chịu.
GPT Operator xuất sắc như một công cụ học tập, hướng dẫn tôi thiết lập một tập lệnh và chỉ cho tôi chính xác vị trí dán mã.
Sự hỗ trợ từng bước này có thể là một bước ngoặt trong quá trình hướng dẫn và đào tạo cho người mới sử dụng tập lệnh Google Ads.
Tuy nhiên, mọi thứ trở nên khó khăn khi đến phần gỡ lỗi.
Mặc dù xử lý tốt quá trình thiết lập ban đầu, nhưng cách tiếp cận của nó để sửa lỗi lại không hề suôn sẻ. Nó đưa vào các dòng mã trùng lặp, tạo thành một vòng lặp các bản sửa lỗi ngày càng hỏng.
Ngay cả khi được thúc đẩy, GPT Operator vẫn gặp khó khăn khi thực hiện bước cuối cùng — lên lịch cho tập lệnh trong Google Ads. Sau 20 phút cố gắng vô ích, tôi đã phải can thiệp.
Điểm chính cần rút ra là gì?
GPT Operator giống như một trợ lý cấp dưới háo hức — hữu ích, quyết tâm và học nhanh, nhưng vẫn dễ mắc lỗi khi không được giám sát.
Với tốc độ cải thiện nhanh chóng của AI, tôi sẽ không ngạc nhiên nếu sau một vài lần lặp lại, nó trở thành một công cụ đáng tin cậy để tự động hóa các tập lệnh Google Ads với sự can thiệp tối thiểu.
Tiếp theo, tôi quyết định kiểm tra xem Operator có thể sử dụng ChatGPT để tự động hóa cách tôi sử dụng nhiều GPT tùy chỉnh cho một tác vụ duy nhất hay không.
Ví dụ, khi tinh chỉnh bài đăng trên blog, tôi chạy thủ công qua các GPT khác nhau đảm nhiệm các vai trò cụ thể: người đọc hoài nghi, người kiểm tra thực tế và một số GPT mô phỏng các nhân vật khác nhau trong đối tượng mục tiêu của tôi. Cuối cùng, một GPT biên tập hợp nhất phản hồi của họ thành các đề xuất có thể thực hiện được.
Sau đây là các GPT tùy chỉnh mà tôi đã xây dựng để giúp tôi viết tốt hơn:
Quy trình này hoạt động tốt nhưng vẫn thủ công. Trong thử nghiệm của tôi để kiểm tra xem GPT Operator có thể tự động hóa quy trình công việc này bằng cách sắp xếp nhiều GPT để tương tác trong một quy trình có cấu trúc hay không, thì không thể vì nó không đăng nhập được vào tài khoản GPT của tôi.
Điều này làm nổi bật một hạn chế chính của phiên bản GPT Operator hiện tại: mặc dù cung cấp tính linh hoạt, nhưng nó vẫn gặp khó khăn với tính năng tự động hóa yêu cầu nhiều bước và quyền truy cập tài khoản.
Nhưng đây là một lĩnh vực mà Operator có thể làm được điều gì đó độc đáo và giúp tôi tiết kiệm thời gian. Nó đã giúp mở khóa dữ liệu mà Google không hiển thị trong API Quảng cáo của mình để sử dụng trong công cụ trực quan hóa.
Auction Insights là một trong những tập dữ liệu có giá trị nhất nhưng chưa được sử dụng hết trong PPC, một phần là do nó không có trong API. Việc xuất báo cáo thủ công, xác định xu hướng và hiểu dữ liệu mất quá nhiều thời gian.
GPT Operator có thể chuyển đổi quy trình này bằng cách:
Nhưng quay lại với phần thú vị nhất của CAU như Operator. Họ có thể đưa các hoạt động tự động hóa đòi hỏi sự tham gia của con người tiến gần hơn đến tự động hóa hoàn toàn.
Để kiểm tra điều này, tôi đã yêu cầu nó tối ưu hóa một tài khoản bằng Optmyzr Blueprints, một quy trình làm việc tự động hóa có cấu trúc được thiết kế để hợp lý hóa việc quản lý PPC bằng cách hướng dẫn người dùng thực hiện một loạt các bước tối ưu hóa —từ kiểm toán và thông tin chi tiết đến thực hiện các thay đổi chiến lược cho tài khoản.
Tò mò muốn biết liệu GPT Operator có thể xử lý được một trong số chúng hay không, tôi đã yêu cầu nó tìm và chạy một Blueprint từ tài khoản Optmyzr của tôi.
Kết quả ra sao?
Một sự pha trộn giữa hứa hẹn và hạn chế.
Mặt tích cực là GPT Operator đã định vị và khởi tạo thành công Bản thiết kế phù hợp. Nó điều hướng trơn tru qua các bước liên quan đến việc tạo báo cáo, kiểm toán và thông tin chi tiết—về cơ bản là bất kỳ thứ gì không yêu cầu sửa đổi tài khoản. Tuy nhiên, khi gặp phải các bước yêu cầu ra quyết định, chẳng hạn như chọn từ khóa có điểm chất lượng thấp nào để xóa, thì nó cần được trợ giúp.
Nó có thể hỗ trợ trong quá trình ra quyết định khi tôi đưa ra hướng dẫn cụ thể — như chỉ xóa các từ khóa chung chung, QS thấp. Nó đưa ra những lựa chọn hợp lý, nhưng không hoàn hảo. Việc hướng dẫn nó qua lại từng lựa chọn trở nên nhàm chán và cuối cùng, tôi đã từ bỏ nhiệm vụ.
Một điểm chính cần lưu ý là GPT Operator có thể là trợ lý hữu ích cho người mới bắt đầu sử dụng Optmyzr, giúp họ hiểu cần đưa ra quyết định nào và tại sao. Yếu tố đàm thoại cho phép người dùng đặt câu hỏi làm rõ, biến nó thành một công cụ học tập vững chắc.
Tuy nhiên, hạn chế về bộ nhớ của nó trở nên rõ ràng. Khi tôi yêu cầu nó xem lại các từ khóa đã chọn, nó phải cuộn thủ công qua trang để kiểm tra hộp kiểm nào đã được chọn. Nó không thể tham chiếu đến bộ nhớ trong của các hành động trong quá khứ, nghĩa là nó thiếu một cách hiệu quả để theo dõi các thay đổi theo thời gian.
Kết luận?
Nó vẫn chưa có khả năng loại bỏ các quy trình ra quyết định của con người. Nhưng với những cải tiến hơn nữa, đặc biệt là học hỏi từ việc quan sát một chuyên gia PPC dày dạn kinh nghiệm thực hiện một vài tối ưu hóa, tôi có thể thấy nó sẽ trở thành một trợ lý cấp dưới hữu ích, có khả năng đưa ra các quyết định PPC chiến lược với sự giám sát tối thiểu.
GPT Operator là một bước tiến thú vị hướng tới tự động hóa tiên tiến hơn nhưng vẫn chưa thay thế các công cụ xác định. Thay vào đó, chúng ta cần một phương pháp tiếp cận kết hợp:
Chúng ta đang ở bên bờ vực của một sự thay đổi lớn trong tự động hóa PPC, nhưng GPT Operator vẫn chưa phải là giải pháp hoàn chỉnh.
Hiện tại, GPT Operator là một trợ lý đầy triển vọng, không phải là một nhà quản lý tự chủ.
Câu hỏi thực sự là OpenAI sẽ sớm đưa GPT Operator vượt qua giới hạn hiện tại và biến nó thành một công cụ thay đổi cuộc chơi thực sự để thực hiện công việc trước đây chỉ dành cho con người.
Tôi, một người, rất phấn khích trước viễn cảnh có thể tập trung nhiều hơn vào khía cạnh sáng tạo trong công việc của mình khi những cách thức tự động hóa mới được hoàn thiện.
Chúng tôi đã dựa vào các tập lệnh, tối ưu hóa dựa trên quy tắc và API để quản lý các chiến dịch ở quy mô lớn.
Những công cụ này rất cần thiết, nhưng tất cả đều có một hạn chế chung: chúng tuân theo logic được lập trình sẵn nghiêm ngặt.
Vì vậy, vẫn cần có người, ngay cả với những nhiệm vụ đơn giản và nhàm chán.
Nhưng giờ đây chúng ta đang ở ngưỡng cửa của một loại tự động hóa mới có thể giảm thêm khối lượng công việc của chúng ta và giải phóng bộ não của chúng ta để làm những công việc hấp dẫn và mang tính chiến lược hơn.
Chúng ta đang đến gần ngày mà một trình thu thập dữ liệu bị hỏng khi một trang web thay đổi bố cục hoặc một tập lệnh PPC bị lỗi vì nó không thể xác định được tất cả các cách mà thương hiệu của một công ty có thể bị viết sai chính tả.
GPT Operator, một tác nhân sử dụng máy tính (CUA) từ OpenAI có thể thay đổi cách chúng ta nghĩ về các ràng buộc tự động hóa vì nó có khả năng linh hoạt hơn các công cụ tự động hóa truyền thống.
GPT Operator là gì?
Tính năng mới hỗ trợ AI này cho phép ChatGPT duyệt web và thực hiện các tác vụ mà không cần API. Không giống như tự động hóa truyền thống, vốn cứng nhắc và mang tính quyết định, GPT Operator có thể đưa ra quyết định năng động ngay lập tức.
Lưu ý: GPT Operator chỉ khả dụng tại Hoa Kỳ và yêu cầu đăng ký gói Pro trị giá 200 đô la/tháng. Vì vậy, đây không phải là giải pháp thực tế đối với phần lớn các nhà tiếp thị hiện nay.
Nhưng, giống như mọi thứ trong AI, GPT Operator sẽ trở nên rẻ hơn và dễ tiếp cận hơn một cách nhanh chóng, vì vậy hãy coi đây là cái nhìn thoáng qua về những gì có thể xảy ra trong tương lai gần.
Tôi bắt đầu hành trình của riêng mình với GPT Operator bằng một nhiệm vụ đơn giản: tìm và đặt bàn tại một nhà hàng. Operator đã làm rất tốt nhiệm vụ này. Nó duyệt web và cuối cùng đặt chỗ thông qua trang web của OpenTable. Nếu bạn muốn xem trải nghiệm, tôi đã ghi lại trải nghiệm đó.
Về mặt lý thuyết, công cụ này có thể được triển khai để tự động hóa các quy trình công việc PPC phức tạp đòi hỏi sự phán đoán của con người.
Nhưng lý thuyết và thực tế không phải lúc nào cũng phù hợp.
GPT Operator thực sự hoạt động tốt như thế nào trong các ứng dụng PPC và nó vẫn còn thiếu sót ở đâu?
Tôi đã thử một vài tình huống. Đây là những gì tôi tìm thấy.
Tại sao GPT Operator lại thú vị đối với tự động hóa PPC
Tự động hóa đã chuyển đổi PPC trong nhiều năm qua, nhưng nó luôn có ranh giới.
Các hệ thống dựa trên quy tắc hoạt động tốt khi các điều kiện có thể dự đoán được.
Một tập lệnh có thể hạ giá thầu nếu ROAS giảm xuống dưới mục tiêu đã đặt hoặc thêm từ khóa phủ định nếu một thuật ngữ tìm kiếm chi tiêu nhiều hơn dự kiến mà không chuyển đổi.
Những tự động hóa xác định này đảm bảo tính nhất quán, nhưng chúng hạn chế những gì có thể tự động hóa khi cần sự tinh tế.
Trong thế giới PPC đang phát triển rất nhanh, tự động hóa tinh tế sẽ là một lợi ích.
Hành vi tìm kiếm thay đổi, chiến lược của đối thủ cạnh tranh phát triển và không phải mọi quyết định đều có thể được rút gọn thành một câu lệnh if-then đơn giản.
GPT Operator đại diện cho một bước tiến tới tự động hóa thích ứng – nơi AI không chỉ tuân theo một quy tắc mà còn điều chỉnh dựa trên các điều kiện thay đổi.
Thay vì chỉ thực hiện một lệnh, GPT Operator có thể diễn giải, phân tích và đưa ra quyết định sáng suốt theo thời gian thực.
Nhưng điều này đặt ra một câu hỏi quan trọng:
Liệu tự động hóa dựa trên quy tắc có còn cần thiết nữa không?
Để trả lời câu hỏi đó, chúng ta phải hiểu sự khác biệt giữa tự động hóa xác định và linh hoạt.
Tự động hóa xác định so với tự động hóa linh hoạt: Tại sao cả hai đều quan trọng
Sau khi chia sẻ kinh nghiệm thử nghiệm GPT Operator, Anton Zelenin đã hỏi trên LinkedIn liệu nó có thể thay thế các công cụ như Zapier không.
Đây là một câu hỏi thú vị, nhưng tôi tin rằng Zapier và các công cụ tự động hóa xác định tương tự vẫn đóng vai trò quan trọng.
Có hai loại quy trình trong PPC: xác định và không xác định. Các quy trình xác định tuân theo các quy tắc có thể dự đoán được và hoạt động tốt khi logic rõ ràng và có thể lặp lại. Mặt khác, tự động hóa linh hoạt là cần thiết khi các tác vụ yêu cầu diễn giải.
- Tự động hóa xác định (tập lệnh, quy tắc, API) đáng tin cậy, có thể dự đoán được và hiệu quả nhưng không thành công khi cần phán đoán hoặc khả năng thích ứng.
- Tự động hóa linh hoạt (GenAI, GPT Operator) nhận thức được ngữ cảnh và có khả năng thích ứng, có khả năng xử lý dữ liệu phi cấu trúc nhưng chậm hơn, yêu cầu giám sát và không phải lúc nào cũng có được thông tin chi tiết chính xác.
Để minh họa cho điều này, hãy xem một ví dụ thực tế về cách hai cách tiếp cận này khác nhau như thế nào trong thực tế.
Một ví dụ thực tế: Giới hạn của tự động hóa xác định trong phân tích thuật ngữ tìm kiếm
Tôi đã từng sử dụng Phân tích nâng cao của GPT (trước đây là Trình thông dịch mã) để kiểm tra thuật ngữ tìm kiếm để xem nó có thể tự động hóa quy trình tốt như thế nào. Nhiệm vụ có vẻ đơn giản:
- Xác định các thuật ngữ tìm kiếm có khối lượng lớn (một nhiệm vụ xác định).
- Đánh giá mức độ liên quan của chúng (một nhiệm vụ đòi hỏi khả năng của LLM).
Phần thứ hai đã thất bại. Khi GPT cố gắng đánh giá mức độ liên quan, nó đã sử dụng mã Python xác định thay vì lý luận linh hoạt của LLM.
Mức độ liên quan là chủ quan và phụ thuộc vào ngữ cảnh, nhưng logic cứng nhắc của Python đã buộc nó vào một khuôn khổ trắng đen đơn giản là không hiệu quả. Kết quả tệ hơn so với việc tôi chỉ yêu cầu LLM đánh giá mức độ liên quan trực tiếp.
Như bạn có thể thấy trong mã ở trên, mức độ liên quan được xác định bằng cách tìm kiếm sự hiện diện của một từ duy nhất trong thuật ngữ tìm kiếm, không liên quan đến bất kỳ từ nào khác.
Dựa trên cách tiếp cận cứng nhắc này, tập lệnh tin rằng một thuật ngữ tìm kiếm bao gồm đối thủ cạnh tranh cùng với thương hiệu của chúng tôi có mức độ liên quan Rất cao. Và điều đó có thể đúng, nhưng còn tìm kiếm [logo Optmyzr] thì sao? Đó không hẳn là một thuật ngữ có mức độ liên quan cao để quảng cáo mặc dù nó bao gồm tên thương hiệu của chúng tôi.
Điểm mấu chốt?
Tự động hóa xác định thôi là chưa đủ. Nhưng khi kết hợp với AI linh hoạt, nó trở nên hữu ích hơn nhiều.
Điều luôn khiến tôi ngạc nhiên là bản thân ChatGPT, khi cung cấp mã Python, không thể đạt được sự cân bằng hoàn hảo giữa mã xác định và mã linh hoạt. Nó sử dụng một trong hai cách nhưng không thể kết hợp chúng theo cách phục vụ người dùng tốt nhất.
Nhưng giờ đây, nhờ có Operator, chúng ta có thể yêu cầu chatbot sử dụng một tập lệnh xác định, giống như tập lệnh mà nó đã giúp chúng ta tạo bằng Python, bằng cách sử dụng trình duyệt để truy cập tập lệnh đó, sau đó sử dụng trí thông minh AI của nó để xử lý các phần sắc thái hơn của tác vụ.
Nơi GPT Operator có thể cải thiện quy trình làm việc PPC
1. Tự động hóa các tác vụ trước đây yêu cầu sự linh hoạt của con người
Một trong những thách thức lớn nhất với tự động hóa là xử lý các đầu vào không thể đoán trước.
Ví dụ, các trình thu thập dữ liệu truyền thống rất mong manh. Nếu bố cục trang web thay đổi dù chỉ một chút, toàn bộ quá trình tự động hóa có thể bị hỏng.
GPT Operator cung cấp phương pháp tiếp cận linh hoạt hơn bằng cách diễn giải nội dung một cách động. Thay vì dựa vào các bộ chọn cố định, nó có thể điều chỉnh khi các thành phần di chuyển hoặc nhãn thay đổi, cho phép thu thập dữ liệu web mạnh mẽ hơn.
Trên thực tế, nó đọc nội dung của trang và tìm liên kết hoặc tính năng liên quan đến tác vụ. Nếu bạn quan tâm đến cách thức hoạt động về mặt kỹ thuật của phương pháp này, OpenAI có một bài đăng tuyệt vời về cách thức hoạt động của Computer Using Agents (CUA).
Một ứng dụng đầy hứa hẹn khác là trong quản lý thuật ngữ tìm kiếm.
Tự động hóa truyền thống thường áp dụng một quy tắc cố định như chặn một từ khóa chi tiêu quá nhiều mà không chuyển đổi, nhưng GPT Operator có thể phân tích ngữ cảnh thay vì chỉ các con số.
Ví dụ: một công ty có thể có các chính sách cụ thể xung quanh tên thương hiệu của đối thủ cạnh tranh. GPT Operator không chỉ có thể xác định các đề cập rõ ràng đến một thương hiệu mà còn cả lỗi chính tả và các biến thể, áp dụng một chiến lược tinh tế hơn.
GPT Operator thậm chí có thể phân tích tình cảm của một thuật ngữ tìm kiếm, giúp có thể loại trừ chỉ các truy vấn tình cảm tiêu cực liên quan đến một thương hiệu trong khi vẫn giữ nguyên các truy vấn tình cảm tích cực. Để đạt được điều này, bạn chỉ cần hỏi Operator những gì bạn muốn.
Giống như ChatGPT, bạn không cần phải giải thích tình cảm có nghĩa là gì hoặc cách phân tích tình cảm đó. AI sẽ tự động xử lý thay cho bạn.
Khả năng phân tích ý định này thay vì chỉ các số liệu thô cho phép tự động hóa theo chiến lược thay vì chỉ đưa ra các quyết định dựa trên quy tắc.
2. Tự động hóa việc tạo quảng cáo và thử nghiệm A/B
Một trong những khía cạnh thú vị nhất của GPT Operator là khả năng hỗ trợ, học hỏi chủ động và cải thiện theo thời gian thực.
Gần đây tôi đã thử nghiệm khả năng của nó bằng cách yêu cầu nó sử dụng Optmyzr để khởi chạy các thử nghiệm quảng cáo A/B mới. Mặc dù cần một số hướng dẫn ban đầu, nhưng nó đã nhanh chóng thích nghi — hiểu giới hạn ký tự cho bản sao quảng cáo và thậm chí duyệt web để tìm cảm hứng sáng tạo.
Điều đặc biệt ấn tượng là khả năng vượt ra ngoài việc thực hiện đơn giản. Nó không chỉ tạo ra các ý tưởng quảng cáo; mà còn tinh chỉnh chúng dựa trên các ràng buộc, lặp lại dựa trên phản hồi và cuối cùng là thiết lập thành công các quảng cáo trong Optmyzr.
Mức độ tự động hóa này mở ra một chiều hướng mới cho quản lý PPC — nơi AI không chỉ tuân theo các lệnh mà còn đưa ra quyết định sáng suốt trong suốt quá trình.
3. Tự động hóa các tập lệnh Google Ads
Ngoài việc tạo quảng cáo, tôi muốn xem liệu GPT Operator có thể xử lý một tác vụ kỹ thuật hơn hay không: viết, cài đặt, thử nghiệm và lên lịch cho một tập lệnh Google Ads.
Kết quả ra sao?
Sự kết hợp giữa tiềm năng ấn tượng và những hạn chế gây khó chịu.
GPT Operator xuất sắc như một công cụ học tập, hướng dẫn tôi thiết lập một tập lệnh và chỉ cho tôi chính xác vị trí dán mã.
Sự hỗ trợ từng bước này có thể là một bước ngoặt trong quá trình hướng dẫn và đào tạo cho người mới sử dụng tập lệnh Google Ads.
Tuy nhiên, mọi thứ trở nên khó khăn khi đến phần gỡ lỗi.
Mặc dù xử lý tốt quá trình thiết lập ban đầu, nhưng cách tiếp cận của nó để sửa lỗi lại không hề suôn sẻ. Nó đưa vào các dòng mã trùng lặp, tạo thành một vòng lặp các bản sửa lỗi ngày càng hỏng.
Ngay cả khi được thúc đẩy, GPT Operator vẫn gặp khó khăn khi thực hiện bước cuối cùng — lên lịch cho tập lệnh trong Google Ads. Sau 20 phút cố gắng vô ích, tôi đã phải can thiệp.
Điểm chính cần rút ra là gì?
GPT Operator giống như một trợ lý cấp dưới háo hức — hữu ích, quyết tâm và học nhanh, nhưng vẫn dễ mắc lỗi khi không được giám sát.
Với tốc độ cải thiện nhanh chóng của AI, tôi sẽ không ngạc nhiên nếu sau một vài lần lặp lại, nó trở thành một công cụ đáng tin cậy để tự động hóa các tập lệnh Google Ads với sự can thiệp tối thiểu.
4. Tự động hóa quy trình làm việc nhiều bước
Tiếp theo, tôi quyết định kiểm tra xem Operator có thể sử dụng ChatGPT để tự động hóa cách tôi sử dụng nhiều GPT tùy chỉnh cho một tác vụ duy nhất hay không.
Ví dụ, khi tinh chỉnh bài đăng trên blog, tôi chạy thủ công qua các GPT khác nhau đảm nhiệm các vai trò cụ thể: người đọc hoài nghi, người kiểm tra thực tế và một số GPT mô phỏng các nhân vật khác nhau trong đối tượng mục tiêu của tôi. Cuối cùng, một GPT biên tập hợp nhất phản hồi của họ thành các đề xuất có thể thực hiện được.
Sau đây là các GPT tùy chỉnh mà tôi đã xây dựng để giúp tôi viết tốt hơn:
Quy trình này hoạt động tốt nhưng vẫn thủ công. Trong thử nghiệm của tôi để kiểm tra xem GPT Operator có thể tự động hóa quy trình công việc này bằng cách sắp xếp nhiều GPT để tương tác trong một quy trình có cấu trúc hay không, thì không thể vì nó không đăng nhập được vào tài khoản GPT của tôi.
Điều này làm nổi bật một hạn chế chính của phiên bản GPT Operator hiện tại: mặc dù cung cấp tính linh hoạt, nhưng nó vẫn gặp khó khăn với tính năng tự động hóa yêu cầu nhiều bước và quyền truy cập tài khoản.
5. Tự động hóa phân tích thông tin chi tiết về đấu giá
Nhưng đây là một lĩnh vực mà Operator có thể làm được điều gì đó độc đáo và giúp tôi tiết kiệm thời gian. Nó đã giúp mở khóa dữ liệu mà Google không hiển thị trong API Quảng cáo của mình để sử dụng trong công cụ trực quan hóa.
Auction Insights là một trong những tập dữ liệu có giá trị nhất nhưng chưa được sử dụng hết trong PPC, một phần là do nó không có trong API. Việc xuất báo cáo thủ công, xác định xu hướng và hiểu dữ liệu mất quá nhiều thời gian.
GPT Operator có thể chuyển đổi quy trình này bằng cách:
- Lấy và diễn giải dữ liệu Auction Insights từ Google Ads.
- Xác định các thay đổi và xu hướng cạnh tranh mà nếu không có thể sẽ không được chú ý.
- Tạo báo cáo rõ ràng, bằng văn bản với các khuyến nghị có thể thực hiện được.
6. Loại bỏ các kịch bản có sự tham gia của con người
Nhưng quay lại với phần thú vị nhất của CAU như Operator. Họ có thể đưa các hoạt động tự động hóa đòi hỏi sự tham gia của con người tiến gần hơn đến tự động hóa hoàn toàn.
Để kiểm tra điều này, tôi đã yêu cầu nó tối ưu hóa một tài khoản bằng Optmyzr Blueprints, một quy trình làm việc tự động hóa có cấu trúc được thiết kế để hợp lý hóa việc quản lý PPC bằng cách hướng dẫn người dùng thực hiện một loạt các bước tối ưu hóa —từ kiểm toán và thông tin chi tiết đến thực hiện các thay đổi chiến lược cho tài khoản.
Tò mò muốn biết liệu GPT Operator có thể xử lý được một trong số chúng hay không, tôi đã yêu cầu nó tìm và chạy một Blueprint từ tài khoản Optmyzr của tôi.
Kết quả ra sao?
Một sự pha trộn giữa hứa hẹn và hạn chế.
Mặt tích cực là GPT Operator đã định vị và khởi tạo thành công Bản thiết kế phù hợp. Nó điều hướng trơn tru qua các bước liên quan đến việc tạo báo cáo, kiểm toán và thông tin chi tiết—về cơ bản là bất kỳ thứ gì không yêu cầu sửa đổi tài khoản. Tuy nhiên, khi gặp phải các bước yêu cầu ra quyết định, chẳng hạn như chọn từ khóa có điểm chất lượng thấp nào để xóa, thì nó cần được trợ giúp.
Nó có thể hỗ trợ trong quá trình ra quyết định khi tôi đưa ra hướng dẫn cụ thể — như chỉ xóa các từ khóa chung chung, QS thấp. Nó đưa ra những lựa chọn hợp lý, nhưng không hoàn hảo. Việc hướng dẫn nó qua lại từng lựa chọn trở nên nhàm chán và cuối cùng, tôi đã từ bỏ nhiệm vụ.
Một điểm chính cần lưu ý là GPT Operator có thể là trợ lý hữu ích cho người mới bắt đầu sử dụng Optmyzr, giúp họ hiểu cần đưa ra quyết định nào và tại sao. Yếu tố đàm thoại cho phép người dùng đặt câu hỏi làm rõ, biến nó thành một công cụ học tập vững chắc.
Tuy nhiên, hạn chế về bộ nhớ của nó trở nên rõ ràng. Khi tôi yêu cầu nó xem lại các từ khóa đã chọn, nó phải cuộn thủ công qua trang để kiểm tra hộp kiểm nào đã được chọn. Nó không thể tham chiếu đến bộ nhớ trong của các hành động trong quá khứ, nghĩa là nó thiếu một cách hiệu quả để theo dõi các thay đổi theo thời gian.
Kết luận?
Nó vẫn chưa có khả năng loại bỏ các quy trình ra quyết định của con người. Nhưng với những cải tiến hơn nữa, đặc biệt là học hỏi từ việc quan sát một chuyên gia PPC dày dạn kinh nghiệm thực hiện một vài tối ưu hóa, tôi có thể thấy nó sẽ trở thành một trợ lý cấp dưới hữu ích, có khả năng đưa ra các quyết định PPC chiến lược với sự giám sát tối thiểu.
Tương lai của tự động hóa PPC: Vẫn là phân lớp tự động hóa!
GPT Operator là một bước tiến thú vị hướng tới tự động hóa tiên tiến hơn nhưng vẫn chưa thay thế các công cụ xác định. Thay vào đó, chúng ta cần một phương pháp tiếp cận kết hợp:
- Sử dụng tự động hóa xác định (Zapier, Optmyzr) cho các tác vụ yêu cầu các quy tắc nghiêm ngặt và tính nhất quán.
- Sử dụng GPT Operator cho các tác vụ yêu cầu khả năng thích ứng, ra quyết định theo ngữ cảnh và tính linh hoạt theo thời gian thực.
Tiếp theo là gì?
Chúng ta đang ở bên bờ vực của một sự thay đổi lớn trong tự động hóa PPC, nhưng GPT Operator vẫn chưa phải là giải pháp hoàn chỉnh.
Hiện tại, GPT Operator là một trợ lý đầy triển vọng, không phải là một nhà quản lý tự chủ.
Câu hỏi thực sự là OpenAI sẽ sớm đưa GPT Operator vượt qua giới hạn hiện tại và biến nó thành một công cụ thay đổi cuộc chơi thực sự để thực hiện công việc trước đây chỉ dành cho con người.
Tôi, một người, rất phấn khích trước viễn cảnh có thể tập trung nhiều hơn vào khía cạnh sáng tạo trong công việc của mình khi những cách thức tự động hóa mới được hoàn thiện.
