كيفية التأكد من فهم LLM لعلامتك التجارية ومنتجك

يخشى كل مسوق المراجعات السلبية للعلامة التجارية. مع تطور برامج الدردشة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي مثل شات جي بي تي, اللاما ميتا 2, و مساعد الطيار من مايكروسوفت، يجب أن يكون المسوقون مستعدين لتكرار أسوأ العبارات المتعلقة بعلامتهم التجارية كردود على استعلامات البحث.

سوف تجيب نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) في نهاية المطاف على مليارات من استعلامات البحث كل يوم، وبالتالي يجب على كل مسوق أن يفهم ما تعتقده هذه النماذج حول علامتها التجارية.

بدأ المسوقون الأكثر تقدمًا في تتبع مقياس جديد: كل مدير تسويق مختص يعرف حصته في السوق، ولكن هل يعرفون حصتهم؟ ""حصة النموذج""؟ إن قياس كيفية رؤية كل نموذج لعلامتك التجارية، ومقارنتها بالمنافسين، ولماذا يوصي المشترين بعناصرك، سيصبح مهمة بالغة الأهمية لأي فريق تسويق.

فيما يلي ثلاثة أشياء يمكنك القيام بها لضمان إدراك LLMs لتفرد علامتك التجارية ولماذا يستحق منتجك الاهتمام.

الانطباعات الأولى تدوم

سينصحك كل باحث في مجال الذكاء الاصطناعي بشأن توقع أن يتصرف النموذج كشخص. ومع ذلك، لا يُطلب منهم بيع المركبات أو القهوة أو بطاقات الائتمان لكسب لقمة العيش.

إن أبسط طريقة لفهم تأثيرات مستقبل الذكاء الاصطناعي في كل مكان هي مراقبة كيفية تصرف العملاء الآن. تقوم بزيارة موقع الويب الخاص بها بشكل متكرر عندما تريد معرفة ما إذا كانت العلامة التجارية جديرة بالثقة أو ذات صلة. وعندما يبدأ كل نموذج لغة رئيسي في الارتباط بالويب المفتوح للرد على الطلبات، فإنه سيفعل الشيء نفسه.

حتى العلامات التجارية الأكثر شهرة سوف تكافح من أجل تغيير (أو حتى التعرف على) مجموعات التدريب التاريخية للنماذج الأساسية التي ستدير في نهاية المطاف معظم شبكة الإنترنت، من استعلامات البحث إلى قوائم تشغيل المحتوى، واقتراحات المنتجات، ودعم العملاء. لذا، فإن أي معلومة تديرها خارج مجموعة التدريب تلك تصبح فرصة مهمة للترويج لأعمالك ومنتجاتك.

وهذا هو السبب في أن تقييم الأصول الإبداعية هو الخطوة الأولى للشركات التي تتطلع إلى تتبع حصة النماذج الخاصة بها وتحسينها. أثناء قيام برامج زحف محركات البحث بالبحث عن الكلمات الرئيسية والإشارات في بيانات التعريف الخاصة بك، فإن أي عنصر قمت بإصداره عبر الإنترنت قد يوضح أسباب النموذج للتقييم التالي.

الطريقة الوحيدة لفهم ما سيفكر فيه النموذج هي النظر إلى كل جزء من المحتوى من منظوره الخاص. قد يحب البشر Instagram Reels الخاص بك، لكن هل يعلمون النماذج أن مركباتك يمكن الاعتماد عليها؟ قد تؤدي هذه الوصفات الطويلة الممتازة الموجودة على موقع الويب الخاص بك إلى تعزيز ترتيب صفحتك، ولكن هل تبدو فاخرة جدًا بالنسبة لذوق ماجستير إدارة الأعمال؟

كل نموذج له عملية التفكير الخاصة به. بمجرد أن تعرف كيف ينظر كل نموذج إلى تلك الأصول، يمكنك تحسينها للتركيز على التصورات المفضلة. اعتبرها أهم مجموعة تركيز ممكنة، حيث تضم أربعة حاضرين فقط: الجوزاءومساعد الطيار وGPT4 ولاما.

عندما تكون في شك، اسأل

إذا كنت تريد المضي قدمًا في ما تعلمته النماذج سابقًا، فكل ما عليك فعله هو أن تسألهم.

إن المطالبة بنماذج متعددة ومقارنتها يشبه تتبع مشاعر العلامة التجارية عبر شرائح الجمهور المختلفة. ميزة LLMs هي أنهم لا يشعرون بالملل في مجموعة التركيز؛ يمكنك تشجيعهم في كثير من الأحيان على بناء خط أساس ثم طرح أسئلة أكثر تعقيدًا بشكل متزايد على الجماهير والأسواق ونقاط الإثبات.

قد تكون النتائج مذهلة، كما اكتشفت إحدى شركات الطيران الشهيرة عندما أظهر فريقنا أن النموذج المسؤول عن أكثر من مليار محادثة فريدة حتى الآن كان متأكدًا من أنه الأنسب للمتقاعدين.

تسمح لك هذه التقنية، إلى جانب ما تعرفه بالفعل من خلال فحص كيفية رؤية كل نموذج لعلامتك التجارية، بمطابقة المحتوى الأكثر نجاحًا لكل نموذج، مما يؤدي إلى تحسين حصتك من النموذج تدريجيًا.

التحسين والمراقبة

أخبار جيدة للمسوقين: هذه النماذج جاهزة للتعلم. الخبر السيئ هو أن الأطفال لا يتوقفون عن التعلم أبدًا.

لا شيء يبقى ثابتًا في عالم يدعم الذكاء الاصطناعي، ويجب على المسوقين أن يدركوا أن مجموعة جديدة من المقاييس التي تراقب إدراك النموذج ستكون بنفس أهمية درجة المروج الصافية (مؤشر أبحاث السوق يعتمد على سؤال استطلاع واحد). ومن الأهمية بمكان تطوير حصة من النموذج كمؤشر قابل للمقارنة بحصة السوق أو حصة الصوت.

نظرًا لأن مجموعة النماذج التي ستهيمن تصبح أكثر تميزًا بمرور الوقت، فنحن بحاجة إلى تتبع تصورهم باستمرار وتحسينه وفقًا لذلك. سيساعد التحليل المنتظم لمخرجاتهم في تعديل الملخصات الإبداعية لزيادة حصة النموذج وتحديد الأصول التي تسبب تغييرات في التصور.

بغض النظر عن عدد المرات التي تراقب فيها حصة النموذج الخاص بك، فمن الواضح أن النماذج ستحدد حصتك في السوق قريبًا. في حين أن العديد من أفضل الممارسات الناشئة لتحسين أداء الذكاء الاصطناعي التوليدي تبدأ بالبحث، فإن وسائل التواصل الاجتماعي سيكون لها التأثير الأكبر.

بدافع مييتااا من خلال الاستثمار بشكل أكبر في نماذج عائلة Llama ونشر الخبرات المدعمة بالذكاء الاصطناعي عبر ملايين المناقشات في المجموعات، يجب على المسوقين فهم مبادئ مستقبل الذكاء الاصطناعي في كل مكان الآن، بينما يهيمن عدد قليل من حاملي شهادات الماجستير في إدارة الأعمال على المحادثة.

إذا كنت لا تقبل هذه النماذج كأعضاء جدد في جمهورك المستهدف الآن، فقد لا يكون لديك جمهور على الإطلاق غدًا.

مصدر- [أدويك]