Kuinka varmistaa, että LLM:t ymmärtävät brändisi ja tuotteesi

Jokainen markkinoija pelkää negatiivisia tuotearvosteluja. Tekoälypohjaisten chat-ohjelmien, kuten esim ChatGPT, Meta's Lama 2, ja Microsoftin Copilot, markkinoijien on oltava valmiita siihen, että heidän brändiään koskevat huonot lausunnot toistetaan hakukyselyvastauksina.

Suuret kielimallit (LLM) vastaavat lopulta miljardeihin hakukyselyihin joka päivä, joten jokaisen markkinoijan on ymmärrettävä, mitä nämä mallit uskovat brändistään.

Edistyneemmät markkinoijat alkavat seurata uutta mittaria: jokainen pätevä markkinajohtaja tietää markkinaosuutensa, mutta tietävätkö he oman markkinaosuutensa "osuus mallista"? Sen mittaaminen, kuinka kukin malli näkee brändisi, vertaa sitä kilpailijoihin ja miksi suosittelee tuotteitasi ostajille, tulee kriittistä tehtävää mille tahansa markkinointitiimille.

Tässä on kolme asiaa, jotka voit tehdä varmistaaksesi, että LLM:t ymmärtävät brändisi ainutlaatuisuuden ja miksi tuotteesi on harkitsemisen arvoinen.

Ensivaikutelma kestää

Jokainen tekoälytutkija neuvoo sinua odottamaan mallin toimivan ihmisenä. Heidän ei kuitenkaan tarvitse myydä ajoneuvoja, kahvia tai luottokortteja elantonsa vuoksi.

Yksinkertaisin tapa ymmärtää tekoälyn kaikkialla tulevaisuuden vaikutukset on tarkkailla asiakkaiden toimintaa nyt. Vierailet sen verkkosivustolla usein, kun haluat tietää, onko tuote luotettava tai relevantti. Ja kun jokainen tärkeä kielimalli alkaa linkittää avoimeen verkkoon vastatakseen pyyntöihin, he tekevät samoin.

Jopa tunnetuimmilla tuotemerkeillä on vaikeuksia muuttaa (tai jopa tunnistaa) historiallisia koulutussarjoja perusmalleille, jotka lopulta ajavat suurimman osan Internetistä hakukyselyistä sisällön soittolistoihin, tuoteehdotuksiin ja asiakastukeen. Joten mistä tahansa koulutuksen ulkopuolella hallitsemastasi tiedosta tulee tärkeä tilaisuus mainostaa yritystäsi ja tuotteitasi.

Tästä syystä luovien resurssien arviointi on ensimmäinen askel yrityksille, jotka haluavat seurata ja optimoida malliosuuttaan. Kun hakukoneiden indeksointirobotit etsivät avainsanoja ja vihjeitä metatiedoistasi, kaikki verkossa julkaisemasi kohteet voivat kertoa mallin perusteluista seuraavaa arviointia varten.

Ainoa tapa ymmärtää, mitä malli ajattelee, on tarkastella jokaista sisältöä sen näkökulmasta. Ihmiset saattavat pitää Instagram-keloistasi, mutta opettavatko ne malleille, että ajoneuvosi ovat luotettavia? Verkkosivustollasi olevat erinomaiset pitkät reseptit voivat parantaa sivusi sijoitusta, mutta näyttävätkö ne liian ylellisiltä LLM:n makuun?

Jokaisella mallilla on oma ajatteluprosessinsa. Kun tiedät, miten kukin malli näkee nämä resurssit, voit optimoida ne keskittyäksesi ensisijaisiin käsityksiin. Pidä sitä tärkeimpänä mahdollisena kohderyhmänä, jossa on vain neljä osallistujaa: Kaksoset, Copilot, GPT4 ja Llama.

Jos olet epävarma, kysy

Jos haluat mennä syvemmälle siihen, mitä mallit ovat aiemmin oppineet, sinun tarvitsee vain kysyä heiltä.

Useiden mallien kysyminen ja vertaileminen on samanlaista kuin brändin tunteen seuraaminen eri yleisösegmenteissä. LLM:n etuna on, että he eivät kyllästy kohderyhmässä; Voit kannustaa heitä usein rakentamaan lähtötilanteen ja kysymään sitten yhä monimutkaisempia kysymyksiä yleisöstä, markkinapaikoista ja todisteista.

Tulokset voivat olla hämmästyttäviä, sillä eräs suosittu lentoyhtiö havaitsi, kun tiimimme osoitti, että tähän mennessä yli miljardista ainutlaatuisesta chatista vastaava malli oli varma, että ne sopivat parhaiten eläkeläisille.

Tämä tekniikka yhdessä sen kanssa, mitä tiedät tutkimalla, miten kukin malli näkee brändisi, mahdollistaa menestyneimmän sisällön yhdistämisen kuhunkin malliin ja optimoi osuuttasi mallista vähitellen.

Optimoi ja tarkkaile

Hyviä uutisia markkinoijille: nämä mallit ovat valmiita oppimaan. Huono uutinen on, että lapset eivät koskaan lopeta oppimista.

Mikään tekoälyä tukevassa maailmassa ei pysy staattisena, ja markkinoijien on ymmärrettävä, että uudet mittausmallit seurantamallin käsitys on yhtä tärkeä kuin nettopromoottoripisteet (yhteen kyselyyn perustuva markkinatutkimusindikaattori). On kriittistä kehittää mallin osuutta markkinaosuuden tai puheosuuden kanssa vertailukelpoiseksi indikaattoriksi.

Koska kourallinen hallitsevia malleja erottuu ajan myötä, meidän on jatkuvasti seurattava niiden havaitsemista ja optimoitava sen mukaan. Niiden tulosten säännöllinen analysointi auttaa luovien alushousujen säätämisessä mallien osuuden lisäämiseksi ja havaitsemisen muutoksia aiheuttavien resurssien paikantamiseksi.

Riippumatta siitä, kuinka usein tarkkailet malliosuuttasi, on selvää, että mallit määrittävät markkinaosuutesi pian. Vaikka monet nousevat parhaista käytännöistä luovan tekoälyn suorituskyvyn optimointiin alkavat haulla, sosiaalisilla vaikutuksilla on suurin vaikutus.

Kanssa Meta investoimalla enemmän Llama-malliperheeseen ja ottamalla tekoälypohjaisia ​​kokemuksia käyttöön miljoonissa ryhmäkeskusteluissa, markkinoijien on ymmärrettävä tekoälyn kaikkialla tulevaisuuden periaatteet nyt, samalla kun keskustelua hallitsee muutama LLM.

Jos et hyväksy näitä malleja kohdeyleisösi uusiksi jäseniksi nyt, sinulla ei ehkä ole yleisöä ollenkaan huomenna.

Lähde- Adweek