Hoe het gebruik van grote taalmodellen in marketing kan worden vergroot

Hoe het gebruik van grote taalmodellen in marketing kan worden vergroot post thumbnail image
Generatieve kunstmatige intelligentie en grote taalmodellen zullen de marketingindustrie zoals wij die kennen transformeren. Om concurrerend te blijven, moet u technologie begrijpen en begrijpen hoe deze onze marketinginspanningen zal beïnvloeden, zei Christopher Penn, hoofd datawetenschapper bij TrustInsights.ai, sprekend op de MarTech-conferentie. Leer hoe u het gebruik van grote taalmodellen kunt uitbreiden, wat de waarde is van snelle engineering en hoe marketeers zich kunnen voorbereiden op wat komen gaat.

Een aanname van grote taalmodellen

Sinds de lancering is ChatGPT een hot topic in veel sectoren. Je kunt niet online gaan zonder te zien hoe iedereen het waardeert. Maar weinig mensen begrijpen wat de technologie is, zei Penn. ChatGPT is een AI-chatbot gebaseerd op OpenAI GPT-3.5 en GPT-4 Large Language Models (LLM). De LLM is gebaseerd op 1957 van de Engelse taalkundige John Rupert Firth aanname:
  • ‘Je kent het woord van het gezelschap dat het houdt.’
Dit betekent dat de betekenis van een woord begrepen kan worden door de woorden die er meestal naast staan. Simpel gezegd, woorden worden niet alleen gedefinieerd door hun woordenboekdefinitie, maar ook door de context waarin ze worden gebruikt. Deze aanname is cruciaal voor het begrijpen van natuurlijke taalverwerking. Kijk bijvoorbeeld naar de volgende zinnen:
  • “Ik ben thee aan het zetten.”
  • “Ik heb de thee gemorst.”
De eerste betekent een warme drank, terwijl de laatste roddeltaal is. “Thee” heeft in deze gevallen heel verschillende betekenissen. Woordvolgorde is ook belangrijk.
  • “Ik ben thee aan het zetten.”
  • “De thee die ik maak.”
De bovenstaande zinnen benadrukken verschillende objecten, ook al wordt hetzelfde werkwoord ‘koken’ gebruikt.

Hoe grote taalpatronen werken

Hieronder staat een schematisch diagram van het transformatorsysteem, een architectonisch model waarin modellen van grote talen zijn gebouwd. Transformator - modelarchitectuurEr zijn hier twee belangrijke kenmerken invoegingen En positionele codering. Simpel gezegd, een transformator neemt een invoer en transformeert (dat wil zeggen, “transformeert”) deze in iets anders. LLM’s kunnen worden gebruikt om te creëren, maar ze zijn beter in het omzetten van één ding in iets anders. OpenAI en andere softwarebedrijven beginnen de enorme dataset te absorberen, waaronder miljoenen documenten, academische papers, nieuwsartikelen, productrecensies, forumopmerkingen en nog veel meer. Recensies van theeproducten en forumopmerkingen   Bedenk eens hoe vaak de uitdrukking “Ik maak thee” in al deze gebruikte teksten te vinden is. Amazon-productrecensies en Reddit-opmerkingen zijn enkele voorbeelden. Let op het “gezelschap” dat deze zin houdt – dat wil zeggen, alle woorden rond “thee zetten”. ‘Taste’, ‘ruik’, ‘koffie’, ‘aroma’ en meer geven context aan deze LLM’s. Machines kunnen niet lezen. Dus om al deze tekst te verwerken, gebruiken ze inserties, de eerste stap in de transformatorarchitectuur. Met nesten kunnen modellen een numerieke waarde toewijzen aan elk woord, en deze numerieke waarde wordt herhaald in de hoofdtekst. Plaatsing Woordpositie is ook belangrijk voor deze patronen. Positie codering In het bovenstaande voorbeeld blijven de numerieke waarden hetzelfde, maar in een andere volgorde. Dit is positionele codering. Over het algemeen werken modellen voor grote talen als volgt:
  • Machines accepteren tekstgegevens.
  • Wijs numerieke waarden toe aan alle woorden.
  • Kijk naar de statistische frequenties en verdelingen tussen verschillende woorden.
  • Probeer erachter te komen wat het volgende woord in de reeks zal zijn.
Dit alles vereist veel rekenkracht, tijd en middelen. Ontvang de dagelijkse nieuwsbriefzoekopdracht die marketeers vertrouwen. Aan het verwerken … Even wachten, a.u.b. INSCHRIJVEN Zie voorwaarden. functie getCookie(cname) { let name = cname + “=”; laat decodedCookie = decodeURIComponent(document.cookie); laat ca = gedecodeerdCookie.split(‘;’); voor(laat i = 0; i[i]; terwijl (c.charAt(0) == ‘ ‘) { c = c.substring(1); } if (c.indexOf(naam) == 0) { return c.substring(naam.lengte, c.lengte); } } opbrengst “”; } document.getElementById(‘munchkinCookieInline’).waarde = getCookie(‘_mkto_trk’);

Rapid engineering: een vaardigheid die je moet leren

Hoe meer context en instructie we LLM’s bieden, hoe groter de kans dat ze betere resultaten opleveren. Dit is de waarde van rapid engineering. Penn ziet de aanwijzingen als een vangrail voor wat de machines zullen produceren. Machines nemen de woorden in onze invoer en plaatsen ze in de juiste context wanneer ze de uitvoer produceren. Als u bijvoorbeeld ChatGPT-prompts schrijft, zult u merken dat gedetailleerde instructies meer bevredigende antwoorden opleveren. In sommige opzichten zijn prompts als creatieve instructies voor schrijvers. Als u wilt dat uw project goed wordt uitgevoerd, geeft u uw schrijver geen instructies van één regel. In plaats daarvan stuur je een redelijk grote briefing van waar je over wilt schrijven en hoe je het wilt schrijven.

Omvang van het gebruik van LLM

Als je denkt aan AI-chatbots, denk je misschien meteen aan een webinterface waar gebruikers prompts kunnen typen en wachten tot de tool reageert. Dit is wat iedereen gewend is te zien. ChatGPT Plus-scherm “Dit is zeker niet het eindspel voor deze tools. Het is een speeltuin. Dit is waar mensen met de tool kunnen werken,” zei Penn. “Dat is niet hoe bedrijven het op de markt gaan brengen.” Beschouw snel schrijven als programmeren. Je bent een ontwikkelaar die instructies schrijft voor een computer om iets te doen. Na het verfijnen van de prompts voor specifieke use-cases, kunt u gebruikmaken van de API en echte ontwikkelaars zover krijgen om die prompts toe te voegen aan aanvullende code om programmatisch gegevens op schaal te verzenden en te ontvangen. Dit is hoe LLM zal opschalen en het bedrijf ten goede zal veranderen. Aangezien deze tools alomtegenwoordig worden, is het belangrijk om te onthouden dat iedereen een ontwikkelaar is. Deze technologie bevindt zich in Microsoft Office (Word, Excel en PowerPoint) en vele andere tools en services die u dagelijks gebruikt. “Omdat je in natuurlijke taal programmeert, zijn het niet noodzakelijkerwijs de traditionele programmeurs die de beste ideeën hebben”, voegt Penn toe. Omdat bij de LLM schrijven, marketing of PR betrokken zijn, kunnen professionals, in plaats van programmeurs, innovatieve manieren ontwikkelen om de tools te gebruiken.

Hoe een LLM invloed heeft op zoekmarketing en wat u eraan kunt doen

We beginnen de impact te zien van grote taalpatronen op marketing, met name zoeken. In februari introduceerde Microsoft een nieuwe Bing aangedreven door ChatGPT. Gebruikers kunnen met de zoekmachine chatten en direct antwoord krijgen op hun vragen zonder op links te klikken. De nieuwe Bing-zoekmachine “Je zou verwachten dat deze tools je off-brand zoeken gemakkelijker maken, omdat ze vragen beantwoorden op een manier die geen klik vereist”, zei Penn. “We hebben dit als SEO-professionals al aangepakt, met showfragmenten en zero-click-zoekresultaten… maar het wordt nog erger. Hij raadt aan om Bing Webmaster Tools of Google Search Console te bezoeken om te zien welk percentage van het verkeer uw site ontvangt van informatieve zoekopdrachten zonder merknaam, aangezien dit het grootste SEO-risico is. Organische zoekverkeersgegevens

Bouw aan je merk

“Als branding niet een van je belangrijkste strategische prioriteiten is in 2023. en later moet het zijn, ‘benadrukte Penn. U moet uw merk opbouwen en ervoor zorgen dat mensen naar u zoeken op naam. Wanneer gebruikers om ideeën of aanbevelingen over een bepaald onderwerp vragen, is de kans groter dat LLM hen naar geaggregeerde informatie leidt dan u. Maar als mensen specifiek om je merknaam vragen, komen ze toch waar ze heen willen. Merkaanvraag - ChatGPT. Maak de online aanwezigheid van uw merk zo sterk mogelijk.

Gebruik een publicatieplatform dat AI-proof is

Penn benadrukte ook het belang van het gebruik van een platform waar je directe, onbemiddelde toegang hebt tot je publiek. e-mailen Met e-mail- of sms-kanalen (zelfs direct mail) kunt u rechtstreeks contact maken met uw klanten en ervoor zorgen dat u ze bereikt zonder AI-bemiddeling. Natuurlijk zoeken en sociale media worden al sterk gemedieerd door kunstmatige intelligentie. De kans dat zelfs maar een fractie van het publiek betrouwbaar wordt bereikt, is dus klein. Zelfs de grootste merken kunnen genoeg weergaven krijgen als ze geld uitgeven aan betaalde campagnes.

Focus op gemeenschap

Met services zoals Slack, Telegram en Discord kunt u gelijkgestemde mensen ontmoeten en zinvolle contacten leggen. Gratis gemeenschappen Wanneer u waarde toevoegt aan uw gebruikers, kunt u ze betrouwbaar bereiken, loyaliteit verdienen en merkmeerwaarde opbouwen.

Zie: Marketing-singulariteit: grote taalpatronen en het einde van marketing zoals u die kent

Penn deelde meer inzichten over de impact van de LLM op marketingbanen op de MarTech-conferentie. Bekijk hier zijn volledige presentatie: Het bericht Hoe u het gebruik van grote taalpatronen in marketing kunt vergroten, verscheen voor het eerst op Search Engine Land.

Relevante berichten