LLM にブランドと製品を理解してもらう方法

すべてのマーケティング担当者はブランドに対する否定的なレビューを恐れています。 AIを活用したチャットプログラムの開発により、 AI言語モデルを活用してコードのデバッグからデータの異常検出まで、, メタのラマ 2, および マイクロソフトの副操縦士, マーケティング担当者は、自社のブランドに関する最悪の発言が検索クエリの応答として繰り返されることを覚悟しなければなりません。

大規模言語モデル (LLM) は最終的には毎日何十億もの検索クエリに答えることになるため、すべてのマーケティング担当者は、これらのモデルが自社のブランドについて何を信じているかを理解する必要があります。

より高度なマーケティング担当者は、新しい指標を追跡し始めています。有能な CMO は皆、自社の市場シェアを知っていますが、自社の市場シェアを知っているでしょうか。 「モデルシェア」?各モデルがあなたのブランドをどのように見ているか、ライバルと比較しているか、そしてなぜあなたの商品を購入者に勧めているかを測定することは、マーケティング チームにとって重要な仕事になります。

LLM があなたのブランドの独自性と、なぜあなたの製品が検討に値するのかを確実に理解するためにできる 3 つのことを以下に示します。

第一印象が重要だ

すべての AI 研究者は、モデルが人間のように振る舞うことを期待することについてアドバイスします。ただし、生計を立てるために車、コーヒー、クレジット カードを販売する必要はありません。

AI があらゆる場所に存在する未来の影響を理解する最も簡単な方法は、顧客が現在どのように行動しているかを観察することです。ブランドが信頼できるか、関連性があるかどうかを知りたいときに、その Web サイトに頻繁にアクセスします。そして、すべての主要な言語モデルがリクエストに応えるためにオープンな Web にリンクし始めると、同様のことを行うことになります。

最も有名なブランドでさえ、検索クエリからコンテンツのプレイリスト、製品の提案、顧客サポートに至るまで、最終的にインターネットの大部分を実行する基本モデルの過去のトレーニング セットを変更する (または認識することさえ) のに苦労するでしょう。したがって、トレーニング セット以外で管理する情報はすべて、ビジネスや製品を宣伝する重要な機会になります。

このため、モデル シェアを追跡して最適化したい企業にとって、クリエイティブ アセットの評価が最初のステップとなります。検索エンジンのクローラーがメタデータ内のキーワードや手がかりを探すにつれて、これまでにオンラインで公開したあらゆるアイテムが、次回の評価におけるモデルの推論に情報を提供する可能性があります。

モデルが何を考えるかを把握する唯一の方法は、各コンテンツをモデルの観点から見ることです。人間はあなたの Instagram リールを気に入っているかもしれませんが、あなたの車が信頼できるものであることをモデルに教えているでしょうか?あなたの Web サイト上のこれらの優れた長い形式のレシピは、ページ ランクを上げる可能性がありますが、LLM の好みには豪華すぎるように見えませんか?

各モデルにはそれぞれの思考プロセスがあります。各モデルがこれらの資産をどのように認識するかを理解したら、望ましい認識に焦点を当てるようにモデルを最適化できます。参加者はわずか 4 名であり、可能な限り最も重要なフォーカス グループであると考えてください。 双子座、副操縦士、GPT4、およびラマ。

迷ったときは質問してください

モデルが以前に学習した内容をさらに詳しく知りたい場合は、モデルに質問するだけです。

複数のモデルのプロンプトと比較は、さまざまな視聴者セグメントにわたるブランド感情を追跡することに似ています。 LLM の利点は、フォーカス グループにいても退屈しないことです。ベースラインを構築し、その後、視聴者、市場、実証ポイントに関してますます複雑な質問をするよう頻繁に奨励できます。

ある人気航空会社が、これまでに 1 億を超えるユニークなチャットを担当するモデルが退職者に最適であると確信していることをチームが示したときに発見したように、その結​​果は驚くべきものかもしれません。

このテクニックと、各モデルがブランドをどのように見ているかを調査することですでにわかっていることを活用すると、最も成功したコンテンツを各モデルに一致させ、モデルのシェアを徐々に最適化することができます。

最適化と観察

マーケティング担当者にとって朗報です。これらのモデルは学習する準備ができています。悪いニュースは、子供たちが学習を決してやめないことです。

AI 対応の世界では静的なものは何もなく、マーケティング担当者は、モデルの認識を監視する新しい一連の指標が、ネット プロモーター スコア (単一の調査質問に基づく市場調査指標) と同じくらい重要になることを認識する必要があります。市場シェアや発言権シェアに匹敵する指標としてモデルのシェアを開発することが重要です。

支配的な少数のモデルが時間の経過とともにより特徴的になるため、私たちはそれらの認識を常に追跡し、それに応じて最適化する必要があります。定期的にアウトプットを分析することは、クリエイティブブリーフを調整してモデルシェアを高め、認識の変化を引き起こしているアセットを特定するのに役立ちます。

モデル シェアを監視する頻度に関係なく、モデルがすぐに市場シェアを決定することは明らかです。生成 AI のパフォーマンスを最適化するための新たなベスト プラクティスの多くは検索から始まりますが、ソーシャルが最も大きな影響力を持つことになります。

Meta Llama ファミリのモデルにさらに投資し、グループでの何百万ものディスカッションに AI 対応のエクスペリエンスを導入することで、マーケティング担当者は、会話が少数の LLM によって支配されている今、AI どこでも未来の原則を理解する必要があります。

今すぐこれらのモデルをターゲットオーディエンスの新しいメンバーとして受け入れなければ、明日にはオーディエンスがまったくいないかもしれません。

ソース- 週末