Kaip užtikrinti, kad LLM suprastų jūsų prekės ženklą ir produktą

Kiekvienas rinkodaros specialistas bijo neigiamų prekės ženklų atsiliepimų. Sukūrus dirbtinio intelekto pagrįstas pokalbių programas, pvz ChatGPT, Metos lama 2, ir „Microsoft“ kopilotas, rinkodaros specialistai turi būti pasirengę, kad blogiausi teiginiai apie jų prekės ženklą bus kartojami kaip paieškos užklausos atsakymai.

Didelės kalbos modeliai (LLM) galiausiai atsakys į milijardus paieškos užklausų kiekvieną dieną, todėl kiekvienas rinkodaros specialistas turi suprasti, ką šie modeliai tiki apie savo prekės ženklą.

Pažangesni rinkodaros specialistai pradeda sekti naują metriką: kiekvienas kompetentingas BRO žino savo rinkos dalį, bet ar žino savo „modelio dalis“? Išmatuoti, kaip kiekvienas modelis mato jūsų prekės ženklą, lygina jį su konkurentais ir kodėl rekomenduoja jūsų prekes pirkėjams, taps svarbiu bet kurios rinkodaros komandos darbu.

Štai trys dalykai, kuriuos galite padaryti, kad užtikrintumėte, jog LLM supras jūsų prekės ženklo unikalumą ir kodėl verta apsvarstyti jūsų produktą.

Pirmieji įspūdžiai paskutiniai

Kiekvienas dirbtinio intelekto tyrinėtojas patars, kaip tikėtis, kad modelis elgsis kaip žmogus. Tačiau jie neprivalo parduoti transporto priemonių, kavos ar kredito kortelių, kad užsidirbtų pragyvenimui.

Paprasčiausias būdas suprasti dirbtinio intelekto poveikį visur – stebėti, kaip klientai elgiasi dabar. Dažnai lankotės jos svetainėje, kai norite sužinoti, ar prekės ženklas yra patikimas ar tinkamas. Ir kai kiekvienas pagrindinis kalbos modelis pradės susieti su atviruoju žiniatinkliu, kad atsakytų į užklausas, jie darys tą patį.

Net labiausiai žinomiems prekių ženklams bus sunku pakeisti (ar net atpažinti) istorinius pagrindinių modelių mokymo rinkinius, kurie ilgainiui veiks daugumoje interneto, nuo paieškos užklausų iki turinio grojaraščių, produktų pasiūlymų ir klientų aptarnavimo. Taigi bet kokia informacija, kurią tvarkote už mokymo rinkinio ribų, tampa svarbia galimybe reklamuoti jūsų verslą ir produktus.

Štai kodėl kūrybinių išteklių įvertinimas yra pirmasis žingsnis įmonėms, norinčioms sekti ir optimizuoti savo modelio dalį. Kai paieškos sistemos tikrinimo programos ieško raktinių žodžių ir užuominų jūsų metaduomenyse, bet koks elementas, kurį kada nors išleidote internete, gali būti modelio motyvas kitam įvertinimui.

Vienintelis būdas suprasti, ką modelis pagalvos, yra pažvelgti į kiekvieną turinio dalį iš jo perspektyvos. Žmonėms gali patikti jūsų „Instagram“ ritės, bet ar jie moko modelius, kad jūsų transporto priemonės yra patikimos? Tie puikūs ilgos formos receptai jūsų svetainėje gali padidinti jūsų puslapio reitingą, bet ar jie atrodo per prabangūs LLM skoniui?

Kiekvienas modelis turi savo mąstymo procesą. Sužinoję, kaip kiekvienas modelis suvokia tuos išteklius, galite juos optimizuoti, kad sutelktumėte dėmesį į pageidaujamą suvokimą. Laikykite tai svarbiausia galima tiksline grupe, kurioje dalyvauja tik keturi dalyviai: Dvyniai, Copilot, GPT4 ir Llama.

Jei abejojate, klauskite

Jei norite gilintis į tai, ko anksčiau išmoko modeliai, tereikia jų paklausti.

Kelių modelių raginimas ir lyginimas panašus į prekės ženklo nuotaikų stebėjimą skirtinguose auditorijos segmentuose. LLM privalumas yra tas, kad jiems nenuobodu fokusinėje grupėje; galite paskatinti juos dažnai susikurti bazinę liniją ir tada užduoti vis sudėtingesnius klausimus apie auditorijas, prekyvietes ir įrodymus.

Rezultatai gali būti stulbinantys, nes viena populiari oro linijų bendrovė atrado, kai mūsų komanda parodė, kad modelis, atsakingas už daugiau nei 1 milijardą unikalių pokalbių iki šiol, buvo tikras, kad jie geriausiai tinka pensininkams.

Ši technika kartu su tuo, ką jau žinote ištyrę, kaip kiekvienas modelis mato jūsų prekės ženklą, leidžia kiekvienam modeliui pritaikyti sėkmingiausią turinį, palaipsniui optimizuojant savo modelio dalį.

Optimizuokite ir stebėkite

Geros naujienos rinkodaros specialistams: šie modeliai yra pasirengę mokytis. Bloga žinia ta, kad vaikai niekada nenustoja mokytis.

Pasaulyje, kuriame veikia dirbtinis intelektas, niekas nelieka statiškas, o rinkodaros specialistai turi suprasti, kad naujos metrikos rinkinio stebėjimo modelio suvokimas bus toks pat svarbus kaip ir grynojo reklamuotojo balas (rinkos tyrimo rodiklis, pagrįstas vienu apklausos klausimu). Labai svarbu sukurti modelio dalį kaip rodiklį, palyginamą su rinkos ar balso dalimi.

Kadangi saujelė modelių, kurie dominuos, laikui bėgant vis labiau išsiskiria, turime nuolat stebėti jų suvokimą ir atitinkamai optimizuoti. Reguliariai analizuojant jų rezultatus, bus lengviau pritaikyti kūrybines trumpikės, kad padidėtų modelio dalis ir būtų tiksliai nustatyti turtai, sukeliantys suvokimo pokyčius.

Nepriklausomai nuo to, kaip dažnai stebite savo modelio dalį, akivaizdu, kad modeliai netrukus nustatys jūsų rinkos dalį. Nors daugelis naujų geriausių generatyvaus AI našumo optimizavimo praktikų prasideda nuo paieškos, didžiausią įtaką turės socialiniai tinklai.

Su meta daugiau investuodami į „Llama“ modelių šeimą ir pasitelkdami dirbtinio intelekto palaikytą patirtį milijonuose diskusijų grupėse, rinkodaros specialistai turi suprasti AI ateities principus visur dabar, o pokalbyje dominuoja keli LLM.

Jei dabar nepriimsite šių modelių kaip naujų tikslinės auditorijos narių, rytoj auditorijos gali nebelikti.

Šaltinis- savaitė