Хотя в последнее время искусственный интеллект является горячей темой, он существует уже давно. надолго.

В нашем агентстве Механизммы смотрим за рамки шумихи и исследуем, как ИИ повлияет на все аспекты маркетинга, включая исследования, стратегию, творчество и производительность.

И есть ли одна область, созревшая для перемен? Реклама.

Давайте рассмотрим, как частные инструменты искусственного интеллекта могут изменить вашу рекламную стратегию.

Инструмент искусственного интеллекта настолько эффективен, насколько эффективны предоставляемые вами данные.

Благодаря использованию инструментов ИИ в наших оценках мы заметили одну общую особенность: во многих инструментах ИИ нет ничего особенного. Что особенного, так это входные данные, которые мы вкладываем в них, и данные, которые мы предоставляем каждому инструменту.

Многие скажут вам об ИИ: мусор на входе, мусор на выходе. Вы хотите быть уверены, что набор данных, который вы используете с любым инструментом искусственного интеллекта, является лучшим, что вы можете предложить.

Это означает сбор всех возможных сторонних данных, чтобы сделать результаты работы ИИ максимально продуктивными и персонализированными.

Чтобы получить мощный маркетинговый план, созданный с помощью искусственного интеллекта, вы включите, например, ожидания клиентов, собственные данные о потребителях, которых вы пытаетесь охватить, прошлые примеры кампаний и их эффективность и т. д.

Наша миссия по решению этой проблемы: будущее искусственного интеллекта в рекламе будет заключаться в создании индивидуальных собственных инструментов искусственного интеллекта, которые защищают данные клиентов и предлагают персонализированный маркетинг.

Пять элементов, которые необходимо интегрировать в свои инструменты искусственного интеллекта для более эффективной рекламы

Есть несколько ключевых элементов, которые необходимы бизнес-инструменту искусственного интеллекта для успеха в рекламе. Давайте сейчас перейдем к ним.

1. Общая библиотека подсказок.

ОДИН общая библиотека вопросов — это единый ресурс для всей вашей организации, который позволяет каждому поделиться своими лучшими вопросами для выполнения работы. Поделившись этой информацией, вы поможете членам вашей команды более эффективно использовать ИИ.

Объединение и защита ваших библиотек вопросов также решает проблемы конфиденциальности. Быстрые библиотеки помогают централизовать знания вокруг ИИ, сокращая потери производительности, когда люди покидают организацию.

2. Библиотека документов.

ОДИН библиотека документов Внутри собственного инструмента искусственного интеллекта — это индивидуальное обучение, которое вы проводите для всех LLM (больших языковых моделей). Эта библиотека является «мозгом» ИИ вашей организации и должна включать всю соответствующую документацию, которая поможет научить ИИ выдавать более персонализированные результаты.

Библиотека может включать предыдущие кампании бренда, кампании конкурентов, результаты кампаний, данные о вашем потребителе и результаты предыдущего мозгового штурма.

3. Рекомендации по тону и голосу бренда.

В составе этой библиотеки должен быть один Рекомендации по тону и голосу бренда документ, в котором четко указано, что будет, а что нет в сообщениях вашего бренда. Этот документ должен иметь больший вес, чем другие в руководстве, чтобы помочь сохранить ваш бренд во всем создаваемом контенте.

4. Потоки утверждения.

Внутренний инструмент ИИ также должен включать в себя поток одобрения, который позволяет проверять весь контент, созданный ИИ, на наличие таких вещей, как галлюцинации и предубеждения, прежде чем использовать его за пределами инструмента.

В рамках этого процесса утверждения ИИ может проверять и другие вещи, например, любые заявления, сделанные посредством ссылки, или любые нормативные вопросы, с которыми могут столкнуться некоторые бренды на используемом языке. Этот поток утверждений является ключом к сохранению человечности работы. Используя хороший вкус, который может использовать только человек, мы можем избежать работы, которая кажется роботизированной.

5. Безопасность.

Наконец, что наиболее важно, эти инструменты должны включать в себя надежный набор Безопасность меры, гарантирующие, что все поколения останутся частными, прежде чем они будут одобрены как публичные. Эта безопасность также должна обеспечить безопасность библиотеки документов и, возможно, офлайн-режим, чтобы лучше защитить любые сторонние данные, предоставляемые LLM.

Как выглядят персонализированные результаты с помощью частных инструментов искусственного интеллекта

Благодаря добавлению значительных сторонних данных в частный инструмент искусственного интеллекта компания может ожидать результатов, которые будут как персонализированными, так и потенциально прогнозируемыми по производительности. Это непростая задача для генеративного ИИ, но, обладая достаточной информацией о прошлых результатах, ИИ может генерировать ответы, имитирующие лучшие практики лучших компаний прошлого.

Задание простого вопроса, например «Создать 10 объявлений о возвращении в школу», вернет результаты не только с более фирменными ответами с использованием частного ИИ, но и с прогнозируемыми результатами рядом с каждым ответом.

Эти инструменты также могут напрямую подключаться к API-интерфейсам платформ электронной коммерции, а также социальных платформ, чтобы отслеживать производительность органического и платного контента и оптимизировать его создание в режиме реального времени.

Частные инструменты искусственного интеллекта, которые продолжают учиться

Если наши частные инструменты искусственного интеллекта учатся на качественных данных, таких как клики, лайки и репосты, то почему бы не использовать и качественные данные? В этом и заключается сила инструментов LLM: возможность манипулировать написанным словом и рассчитывать его так же, как числа. Эти инструменты также смогут учитывать настроения потребителей посредством комментариев и обзоров, чтобы создавать более эффективные результаты для брендов.

Одна из областей, которую в настоящее время изучает Mekanism, — это сбор и измерение обширного количества комментариев TikTok, чтобы лучше понять, о чем думают потребители. Поскольку полезность социального прослушивания на таких платформах, как Twitter, снижается, комментарии к видео становятся все более важными.

Обычный рабочий процесс для нашей команды по социальной стратегии всякий раз, когда они исследуют бренд или тему, — это собирать комментарии к самым популярным видео в этой области, а затем запускать эти разговоры через LLM, например Code Interrupter ChatGPT, чтобы лучше понять темы разговоров. После того, как эти данные будут введены в ChatGPT, наши стратеги могут «побеседовать» с этими потребителями и задать им несколько вопросов на основе этих данных, чтобы лучше понять их понимание бренда или темы.

Что будет дальше

В настоящее время многие организации оглядываются вокруг и задаются вопросом: как они будут использовать ИИ, и у многих из них одни и те же проблемы, связанные с авторским правом и безопасностью. Мы надеемся, что мы предоставили основу для того, как индустрия рекламы и маркетинга может двигаться вперед в использовании этих инструментов, инвестируя в частный ИИ.

Если мы хотим, чтобы инструменты ИИ оправдали наши ожидания в будущем, нам необходимо предоставлять больше полезных данных. И чтобы каждый чувствовал себя в безопасности, разработчики этих инструментов должны предоставить организациям возможность запускать эти инструменты локально, вне облака или со строгими параметрами безопасности.

Это довольно захватывающее время для людей и ИИ.