Kuidas tagada, et LLM-id mõistavad teie kaubamärki ja toodet

Iga turundaja kardab negatiivseid brändiülevaateid. AI-toega vestlusprogrammide väljatöötamisega nagu ChatGPT, Meta laama 2, ja Microsofti kopiloot, peavad turundajad olema valmis selleks, et nende brändi kohta käivaid halvimaid väiteid korratakse otsingupäringu vastustena.

Suured keelemudelid (LLM) vastavad lõpuks iga päev miljarditele otsingupäringutele, seega peab iga turundaja mõistma, mida need mudelid oma kaubamärgi kohta usuvad.

Kogenumad turundajad hakkavad jälgima uut mõõdikut: iga pädev turuosaline turuosaline teab oma turuosa, aga kas nad teavad oma turuosa "Modeli osa"? Mõõtmine, kuidas iga mudel näeb teie kaubamärki, võrdleb seda konkurentidega ja miks soovitab teie tooteid ostjatele, muutub iga turundusmeeskonna jaoks kriitiliseks tööks.

Siin on kolm asja, mida saate teha tagamaks, et LLM-id mõistavad teie brändi ainulaadsust ja miks teie toodet tasub kaaluda.

Esimesed muljed kestavad

Iga AI-uurija annab teile nõu, kuidas eeldada, et modell käitub nagu inimene. Siiski ei pea nad elatise teenimiseks müüma sõidukeid, kohvi ega krediitkaarte.

Lihtsaim viis AI kõikjal tuleviku mõjude mõistmiseks on jälgida, kuidas kliendid praegu tegutsevad. Külastate selle veebisaiti sageli, kui soovite teada, kas bränd on usaldusväärne või asjakohane. Ja kui iga suurem keelemudel hakkab päringutele vastamiseks linkima avatud veebi, teevad nad sama.

Isegi kõige tuntumad kaubamärgid näevad vaeva, et muuta (või isegi ära tunda) põhimudelite ajaloolisi koolituskomplekte, mis lõpuks käitavad enamikku Internetist, alates otsingupäringutest kuni sisu esitusloendite, tootesoovituste ja klienditoeni. Seega muutub igasugune teave, mida haldate väljaspool seda koolituskomplekti, oluliseks võimaluseks teie ettevõtte ja toodete reklaamimiseks.

Seetõttu on loomevarade hindamine esimene samm ettevõtetele, kes soovivad oma mudelite osakaalu jälgida ja optimeerida. Kuna otsingumootori indeksoijad otsivad teie metaandmetes märksõnu ja vihjeid, võivad kõik teie võrgus avaldatud üksused anda mudelile järgmise hindamise põhjuse.

Ainus viis mudeli arvamust mõista on vaadata iga sisuosa selle vaatenurgast. Inimestele võivad teie Instagrami rullid meeldida, kuid kas nad õpetavad mudelitele, et teie sõidukid on töökindlad? Need suurepärased pika vormiga retseptid teie veebisaidil võivad teie lehe asetust tõsta, kuid kas need tunduvad LLM-i maitse jaoks liiga luksuslikud?

Igal mudelil on oma mõtlemisprotsess. Kui teate, kuidas iga mudel neid varasid tajub, saate neid optimeerida, et keskenduda eelistatud arusaamadele. Pidage seda kõige olulisemaks võimalikuks fookusgrupiks, kus on ainult neli osalejat: Kaksikud, Copilot, GPT4 ja Lama.

Kui kahtled, küsi

Kui soovite modellide varem õpituga põhjalikumalt minna, pole vaja teha muud, kui neilt küsida.

Mitme mudeli küsimine ja võrdlemine sarnaneb brändi sentimentide jälgimisega erinevates vaatajaskonnasegmentides. LLM-ide eeliseks on see, et neil ei hakka fookusgrupis igav; võite julgustada neid sageli koostama lähtejoont ja seejärel esitama järjest keerulisemaid küsimusi vaatajaskondade, turgude ja tõestuspunktide kohta.

Tulemused võivad olla hämmastavad, sest üks populaarne lennufirma avastas, kui meie meeskond näitas, et praeguseks enam kui miljardi kordumatu vestluse eest vastutav mudel oli kindel, et need sobivad kõige paremini pensionäridele.

See tehnika koos sellega, mida te juba teate, uurides, kuidas iga mudel teie kaubamärki näeb, võimaldab teil sobitada iga mudeliga kõige edukama sisu, optimeerides järk-järgult oma osa mudelist.

Optimeerige ja jälgige

Hea uudis turundajatele: need mudelid on õppimiseks valmis. Halb uudis on see, et lapsed ei lõpeta kunagi õppimist.

Miski AI-toega maailmas ei jää staatiliseks ja turundajad peavad mõistma, et uus mõõdikute kogum jälgimismudeli tajumine on sama oluline kui netopromootori skoor (turu-uuringu näitaja, mis põhineb ühel uuringuküsimusel). Väga oluline on arendada mudeli osakaalu turuosa või hääleosaga võrreldava näitajana.

Kuna käputäis domineerivaid mudeleid muutuvad aja jooksul eristuvamaks, peame nende tajumist pidevalt jälgima ja vastavalt optimeerima. Nende väljundite regulaarne analüüsimine aitab kohandada loomingulisi püksikuid, et suurendada mudelite osakaalu ja määrata kindlaks varad, mis põhjustavad tajumuutusi.

Olenemata sellest, kui sageli te oma mudeliosa jälgite, on ilmne, et mudelid määravad teie turuosa peagi kindlaks. Kuigi paljud esilekerkivad parimad tavad generatiivse tehisintellekti jõudluse optimeerimiseks saavad alguse otsingust, on sotsiaalsel mõjul suurim mõju.

koos Meta investeerides rohkem Llama mudeliperekonda ja juurutades tehisintellekti toega kogemusi miljonites rühmades peetud aruteludes, peavad turundajad mõistma tehisintellekti tuleviku põhimõtteid kõikjal, samal ajal kui vestlust domineerivad mõned LLM-id.

Kui te praegu neid mudeleid oma sihtrühma uute liikmetena ei aktsepteeri, ei pruugi teil homme publikut üldse olla.

Allikas- nädala jooksul