Брандовете все повече се тревожат какво знаят генеративните AI за тях
Маркетолозите да внимават с какви термини се асоциират продуктите
Какво знаят огромните езикови модели за даден бранд и с какво го асоциират – това е въпрос, който от ден на ден ще безпокои маркетинговите отдели (снимка: CC0 Public Domain)
Хората все по-често се обръщат към огромни езикови модели, с цел да търсят информация за артикули. Е, освен това състояние не е изненадващо, че фирмите стават все по-загрижени за това по какъв начин огромните езикови модели възприемат съответните марки.
Джак Смит, основен шеф по решенията във компанията за цифров маркетинг Jellyfish, организира изследване, с цел да разбере за какво избрани потребителски подкани могат да накарат LLM да загатва съответни марки. Големите езикови модели провеждат думи и изречения, в това число имена на марки, според от подтекста и подредбата, с която най-често се употребяват. Така да вземем за пример LLM може да свърже името на даден лосион с термина „ гальовен “.
Но какво ще стане, в случай че моделът не успее да свърже избран термин с съответен артикул, пита се Смит? Или още по-лошо: какво ще стане, в случай че LLM свързва името на даден артикул с някакъв термин с негативна смислова натовареност? Например, в случай че въпросният лосион се окаже обвързван с понятия за сърбеж или неприятна миризма?
Всички браншове и ниши имат своите съображения да внимават какво би могъл да каже генеративният AI за техните артикули. Смит споделя, че е разговарял с финансови компании, които се пробват да се уверят, че тъкмо сега LLM не свързват имената на техните марки с избрани термини, присъщи за изборната интензивност.
Въпреки че фирмите не могат да трансформират това, което моделите към този момент „ знаят “ за дадена марка, те могат да слагат ново наличие в осведомителното пространство – с вярата, че то ще доближи и повлияе на AI моделите. Самите модели се образоват с данни, взети от голяма компресирана версия на цялото наличие в интернет. Но това наличие може да се трансформира, нали?
„ Тъй като AI моделите се свързват с отворената мрежа, което е най-хубавият метод да се уверите, че са допустимо най-полезни, то те ще гълтам от ден на ден и повече настоящо, неотдавна оповестено наличие “, споделя Смит.
„ Тук става в действителност занимателно, тъй като би трябвало да разберем какъв вид наличие ще има най-голямо влияние върху дадения модел “, споделя маркетологът. Той има вяра, че LLM от ден на ден ще се образоват посредством гледане на уеб-видеоклипове. „ Нашата работна догадка е, че видеото – единствено тъй като е по-богат формат или може да притегли повече внимание – евентуално ще бъде много значимо “.
Смит споделя, че поучава марките да преразгледат всичкото медиийно наличие, което са разгласили през годините, и да отстранен всичко, което би могло да е изпратило неверни послания.
В тази светлина необикновен интерес будят нови планове като да вземем за пример упоритостта на Apple да задейства „ стилен езиков модел “ на всеки потребителски iPhone. Моделът ще може да „ вижда “ наличие от приложения и уеб страници, които потребителят е отворил на екрана си – или работещи във фонов режим.
още по темата
В нов документ AI откривателите на компанията оферират способ за основаване на напълно текстово показване на такова наличие (и мястото му на екрана), тъй че езиковият модел да може да го разбере и употребява в диалози с потребителя. „ Доколкото ни е известно, това е първата разработка, употребяваща огромен езиков модел, който има за цел да кодира подтекст от екрана “, пишат откривателите в хранилището с отворен достъп ArXiv.
Например, в случай че консуматор гледа в приложението „ Карти “ лист с най-близко разположените до него компании, той може просто да попита „ какво е работното време на последната в листата? “ без да се постанова да посочва името на бизнеса. Или, в случай че консуматор гледа лист с телефонни номера на страницата за връзка с дадена компания в нейния уеб страница, той може да каже на AI модела „ обади се на служебния номер “.
Всичко това слага цялостен нов лист със задания пред маркетинговите дивизии на компаниите. Но предизвикването не се изчерпва дотук.
Една от най-вълнуващите сюжетни линии в генеративния AI е разширяващият се набор от видове данни, до които моделите имат достъп, надлежно от които могат да се учат. Първите LLM можеха да обработват единствено текст от интернет. Но новите мултимодални модели могат да схващат тон и видео. Това значи, че един нов езиков модел като този на Apple би могъл да „ вижда “ освен наличието на приложението на дадения телефон, само че и всичко в близост – аудио-средата, слушана от микрофоните, и света, виждан вижда посредством камерата на устройството. А за какво не и придвижването, засечено от датчиците?
От друга страна, можем да видим, че OpenAI към този момент не изисква хората да основават акаунт, с цел да употребяват ChatGPT. Потребителите могат просто да кликнат върху приложението или уеб страницата и да стартират да подсказват. Компанията желае да употребява диалоговите прозорци, посредством които потребителите си приказват с ChatGPT, с цел да образова своите AI модели.
Генерираното от потребителите наличие може да бъде също толкоз скъпо за фирмите, колкото и останалото, „ преровено “ из интернет. Отменяйки регистрацията, OpenAI отстранява спънка за събиране на данни за образование.
Сега, когато безусловно всеки може да употребява ChatGPT, рискът някой да употребява инструмента за нездравословни цели нараства. А това още повече ще изправи „ на нокти “ всички, които се занимават с уеб-маркетинг и се интересуват какво знаят AI моделите за техните марки.
Какво знаят огромните езикови модели за даден бранд и с какво го асоциират – това е въпрос, който от ден на ден ще безпокои маркетинговите отдели (снимка: CC0 Public Domain)
Хората все по-често се обръщат към огромни езикови модели, с цел да търсят информация за артикули. Е, освен това състояние не е изненадващо, че фирмите стават все по-загрижени за това по какъв начин огромните езикови модели възприемат съответните марки.
Джак Смит, основен шеф по решенията във компанията за цифров маркетинг Jellyfish, организира изследване, с цел да разбере за какво избрани потребителски подкани могат да накарат LLM да загатва съответни марки. Големите езикови модели провеждат думи и изречения, в това число имена на марки, според от подтекста и подредбата, с която най-често се употребяват. Така да вземем за пример LLM може да свърже името на даден лосион с термина „ гальовен “.
Но какво ще стане, в случай че моделът не успее да свърже избран термин с съответен артикул, пита се Смит? Или още по-лошо: какво ще стане, в случай че LLM свързва името на даден артикул с някакъв термин с негативна смислова натовареност? Например, в случай че въпросният лосион се окаже обвързван с понятия за сърбеж или неприятна миризма?
Всички браншове и ниши имат своите съображения да внимават какво би могъл да каже генеративният AI за техните артикули. Смит споделя, че е разговарял с финансови компании, които се пробват да се уверят, че тъкмо сега LLM не свързват имената на техните марки с избрани термини, присъщи за изборната интензивност.
Въпреки че фирмите не могат да трансформират това, което моделите към този момент „ знаят “ за дадена марка, те могат да слагат ново наличие в осведомителното пространство – с вярата, че то ще доближи и повлияе на AI моделите. Самите модели се образоват с данни, взети от голяма компресирана версия на цялото наличие в интернет. Но това наличие може да се трансформира, нали?
„ Тъй като AI моделите се свързват с отворената мрежа, което е най-хубавият метод да се уверите, че са допустимо най-полезни, то те ще гълтам от ден на ден и повече настоящо, неотдавна оповестено наличие “, споделя Смит.
„ Тук става в действителност занимателно, тъй като би трябвало да разберем какъв вид наличие ще има най-голямо влияние върху дадения модел “, споделя маркетологът. Той има вяра, че LLM от ден на ден ще се образоват посредством гледане на уеб-видеоклипове. „ Нашата работна догадка е, че видеото – единствено тъй като е по-богат формат или може да притегли повече внимание – евентуално ще бъде много значимо “.
Смит споделя, че поучава марките да преразгледат всичкото медиийно наличие, което са разгласили през годините, и да отстранен всичко, което би могло да е изпратило неверни послания.
В тази светлина необикновен интерес будят нови планове като да вземем за пример упоритостта на Apple да задейства „ стилен езиков модел “ на всеки потребителски iPhone. Моделът ще може да „ вижда “ наличие от приложения и уеб страници, които потребителят е отворил на екрана си – или работещи във фонов режим.
още по темата
В нов документ AI откривателите на компанията оферират способ за основаване на напълно текстово показване на такова наличие (и мястото му на екрана), тъй че езиковият модел да може да го разбере и употребява в диалози с потребителя. „ Доколкото ни е известно, това е първата разработка, употребяваща огромен езиков модел, който има за цел да кодира подтекст от екрана “, пишат откривателите в хранилището с отворен достъп ArXiv.
Например, в случай че консуматор гледа в приложението „ Карти “ лист с най-близко разположените до него компании, той може просто да попита „ какво е работното време на последната в листата? “ без да се постанова да посочва името на бизнеса. Или, в случай че консуматор гледа лист с телефонни номера на страницата за връзка с дадена компания в нейния уеб страница, той може да каже на AI модела „ обади се на служебния номер “.
Всичко това слага цялостен нов лист със задания пред маркетинговите дивизии на компаниите. Но предизвикването не се изчерпва дотук.
Една от най-вълнуващите сюжетни линии в генеративния AI е разширяващият се набор от видове данни, до които моделите имат достъп, надлежно от които могат да се учат. Първите LLM можеха да обработват единствено текст от интернет. Но новите мултимодални модели могат да схващат тон и видео. Това значи, че един нов езиков модел като този на Apple би могъл да „ вижда “ освен наличието на приложението на дадения телефон, само че и всичко в близост – аудио-средата, слушана от микрофоните, и света, виждан вижда посредством камерата на устройството. А за какво не и придвижването, засечено от датчиците?
От друга страна, можем да видим, че OpenAI към този момент не изисква хората да основават акаунт, с цел да употребяват ChatGPT. Потребителите могат просто да кликнат върху приложението или уеб страницата и да стартират да подсказват. Компанията желае да употребява диалоговите прозорци, посредством които потребителите си приказват с ChatGPT, с цел да образова своите AI модели.
Генерираното от потребителите наличие може да бъде също толкоз скъпо за фирмите, колкото и останалото, „ преровено “ из интернет. Отменяйки регистрацията, OpenAI отстранява спънка за събиране на данни за образование.
Сега, когато безусловно всеки може да употребява ChatGPT, рискът някой да употребява инструмента за нездравословни цели нараства. А това още повече ще изправи „ на нокти “ всички, които се занимават с уеб-маркетинг и се интересуват какво знаят AI моделите за техните марки.
Източник: technews.bg
КОМЕНТАРИ