Як переконатися, що магістратури розуміють ваш бренд і продукт

Кожен маркетолог боїться негативних відгуків про бренд. З розвитком програм чату на основі ШІ, таких як ChatGPT, Лама Мета 2, та Копілот Microsoft, маркетологи повинні бути готові до повторення найгірших тверджень про їхній бренд у відповідях на пошуковий запит.

Великі мовні моделі (LLM) з часом відповідатимуть на мільярди пошукових запитів щодня, тому кожен маркетолог повинен розуміти, що ці моделі думають про свій бренд.

Більш просунуті маркетологи починають відстежувати новий показник: кожен компетентний маркетинговий директор знає свою частку ринку, але чи знають вони свою «частка моделі»? Вимірювання того, як кожна модель бачить ваш бренд, порівнює його з конкурентами та чому рекомендує ваші товари покупцям, стане критично важливою роботою для будь-якої команди маркетингу.

Ось три речі, які ви можете зробити, щоб гарантувати, що LLM усвідомлять унікальність вашого бренду та чому ваш продукт вартий уваги.

Перші враження залишаються

Кожен дослідник штучного інтелекту порадить вам, як очікувати від моделі поведінки як людини. Однак їм не потрібно продавати транспортні засоби, каву чи кредитні картки, щоб заробляти на життя.

Найпростіший спосіб зрозуміти наслідки повсюдного майбутнього штучного інтелекту — спостерігати, як клієнти діють зараз. Ви часто відвідуєте його веб-сайт, коли хочете дізнатися, чи бренд заслуговує довіри чи актуальний. І коли кожна основна мовна модель почне посилатися на відкриту мережу, щоб відповідати на запити, вони зроблять те саме.

Навіть найвідомішим брендам буде важко змінити (або навіть розпізнати) історичні навчальні набори для базових моделей, які згодом керуватимуть більшою частиною Інтернету, від пошукових запитів до списків відтворення вмісту, пропозицій продуктів і підтримки клієнтів. Отже, будь-яка інформація, якою ви керуєте за межами цього навчального набору, стає важливою можливістю для просування вашого бізнесу та продуктів.

Ось чому оцінка креативних активів є першим кроком для компаній, які прагнуть відстежувати й оптимізувати свою модельну частку. Поки сканери пошукових систем шукають ключові слова та підказки у ваших метаданих, будь-який елемент, який ви коли-небудь оприлюднили в Інтернеті, може стати основою міркувань моделі для наступної оцінки.

Єдиний спосіб зрозуміти, що думатиме модель, — це подивитися на кожну частину вмісту з її точки зору. Людям можуть подобатися ваші Instagram Reels, але чи вчать вони моделей, що ваші транспортні засоби надійні? Ці чудові довгі рецепти на вашому веб-сайті можуть підвищити рейтинг вашої сторінки, але чи здаються вони занадто розкішними на смак магістра права?

Кожна модель має свій процес мислення. Коли ви дізнаєтеся, як кожна модель сприймає ці активи, ви можете оптимізувати їх, щоб зосередитися на бажаному сприйнятті. Вважайте, що це найважливіша фокус-група з можливих, лише чотири учасники: Близнюки, Copilot, GPT4 і Llama.

Якщо сумніваєтеся, запитуйте

Якщо ви хочете глибше розібратися в тому, про що моделі дізналися раніше, все, що вам потрібно зробити, це запитати їх.

Підказка та порівняння кількох моделей схоже на відстеження настроїв бренду в різних сегментах аудиторії. Перевага LLM в тому, що вони не нудьгують у фокус-групі; Ви можете часто заохочувати їх будувати базову лінію, а потім ставити дедалі складніші запитання про аудиторію, ринки та докази.

Результати можуть бути приголомшливими, як виявила одна популярна авіакомпанія, коли наша команда показала, що модель, відповідальна за понад 1 мільярд унікальних чатів на сьогоднішній день, була впевнена, що вони найкраще підходять для пенсіонерів.

Ця техніка разом із тим, що ви вже знаєте, досліджуючи, як кожна модель бачить ваш бренд, дозволяє підібрати найуспішніший вміст для кожної моделі, поступово оптимізуючи свою частку в моделі.

Оптимізуйте та спостерігайте

Хороші новини для маркетологів: ці моделі готові до навчання. Погана новина полягає в тому, що діти ніколи не перестають вчитися.

Ніщо у світі з підтримкою штучного інтелекту не залишається статичним, і маркетологи повинні усвідомити, що новий набір показників для моніторингу сприйняття моделі буде таким же вирішальним, як чистий бал промоутера (індикатор дослідження ринку, заснований на одному питанні опитування). Дуже важливо розробити частку моделі як індикатор, який можна порівняти з часткою ринку або часткою голосу.

Оскільки кілька моделей, які будуть домінувати, з часом стають більш характерними, нам потрібно постійно відстежувати їхнє сприйняття та відповідно оптимізувати. Регулярний аналіз їхніх результатів допоможе скорегувати креативні завдання, щоб збільшити частку моделі та точно визначити активи, що викликають зміни у сприйнятті.

Незалежно від того, як часто ви відстежуєте свою частку моделі, очевидно, що моделі незабаром визначатимуть вашу частку ринку. Хоча багато передових методів оптимізації продуктивності генеративного ШІ починаються з пошуку, соціальні мережі матимуть найбільший вплив.

з Meta інвестуючи більше в сімейство моделей Llama та розгортаючи досвід зі штучним інтелектом у мільйонах обговорень у групах, маркетологи повинні розуміти принципи майбутнього ШІ всюди вже зараз, поки в розмові домінують кілька LLM.

Якщо ви зараз не приймете цих моделей як нових членів вашої цільової аудиторії, завтра ви можете взагалі не мати аудиторії.

Джерело- тиждень