Чувствуете, что застряли в генеративном искусственном интеллекте?

Вот способ выйти из тупика.

Я хотел бы попросить вас подумать над двумя вопросами.

Во-первых, вы видели новый фильм «Охотники за привидениями: Ледяная империя»? Если нет, просто подумайте о последнем фильме, который вы смотрели (для меня это был ремейк «Дома у дороги» — тьфу). Тебе понравилось?

Я упоминаю «Охотников за привидениями» только потому, что они получили низкую оценку критиков (44% на Гнилые помидоры) по сравнению с аудиторией (84%). Кроме того, «Охотники за привидениями» получили хорошие кассовые сборы, заработав 45 миллионов долларов за первые недели после выхода.

Но вот в чем дело: считаете ли вы фильм замечательным или ужасным — вы правы и ошибаетесь. Даже данные не могут сказать вам, правы ли вы. Если вам понравился недавний шпионский боевик Для Арджи, данные — кассовые сборы, отзывы критиков и зрителей — говорят о том, что вы ошибаетесь. Но если вы ответите: «Но Генри Кавилл», вы не ошибетесь.

Теперь второй вопрос: если вы экспериментируете с генеративным искусственным интеллектом для создания маркетингового контента, верите ли вы, что получаете стабильно ценные результаты, достойные, но не отличные результаты или плохие результаты?

В последнее время я задавал этот вопрос нескольким аудиториям, и большинство людей выбирают середину — неизменно приличную, но не выдающуюся. Однако, независимо от вашего ответа, я знаю одно. Вы все ошибаетесь. И с тобой все в порядке.

Это все вопрос перспективы. Весь маркетинговый контент похож на фильм. То, что волнует тебя, может не волновать меня. Данные могут говорить о том, что ваш контент успешен, но вопрос о том, ценит ли он его или мотивирует его, является субъективным.

Застрял между неопределенностью и сомнением с помощью генеративного ИИ

А недавний разговор включал разговор о банке, который обратился к компании, занимающейся искусственным интеллектом, с 500 вариантами использования, к которым он хотел применить большие языковые модели.

Да, они застряли.

Я считаю, что эта тенденция широко распространена. Компании любого размера ищут правильное применение генеративного ИИ. Руководство оказывает огромное давление на свои команды, чтобы они «нашли эффективность» и «полезность» от генеративного ИИ. Это так ново и так инновационно; ДОЛЖНО быть что-то, что вы можете с этим сделать.

При каждом просмотре ленты в социальных сетях, выпуске подкаста, вебинаре или отраслевом мероприятии обнаруживается использование генеративного искусственного интеллекта. Трудно уследить за всеми возможностями, потому что каждый день кто-то придумывает что-то, чего вы не делаете.

Но служит ли генеративный искусственный интеллект маркетологам?

Это не. Вот почему вы чувствуете себя застрявшим. Это классический парадокс выбора. Вы думаете, что наличие такого большого количества вариантов использования упрощает применение генеративного ИИ к вашему контенту и маркетингу. Но это действительно усложняет принятие решения о том, какие приложения использовать.

Самая коварная часть? Вы не можете знать, лучше ли контент, созданный ИИ, пока не выберете его.

Вот что я имею в виду.

Реакция генеративного ИИ на подсказку непредсказуема. Если вы попросите инструмент переписать, отредактировать или создать что-то, он никогда не ответит одинаково дважды. Если вы нажмете и спросите, лучшее ли это, что он может сделать, он обычно ответит другим вариантом. Перезапись не прекратится, пока вы не остановите процесс. Он никогда не скажет: «Ну, третья итерация была лучшей версией, так что перестаньте спрашивать».

Генеративный ИИ не всегда дает вам верно содержание и не дает вам лучший содержание. Он просто дает наиболее вероятный контент. Если вы думаете, что этого достаточно, вы правы. И ты ошибаешься.

Новизна и эффективность привносят необходимую перспективу

Я начал помогать клиентам выйти из тупика, применяя более структурированный подход к составлению их вариантов использования. В маркетинге к генеративному ИИ можно применить два спектра. Первый предполагает новые или существующие возможности. Является ли вариант использования уже выполненной работой, в которой генеративный ИИ мог бы сделать ее более ценной? Или это что-то невозможное или настолько сложное, что не стоило человеческих усилий?

Перевод звонков в службу поддержки клиентов в режиме реального времени — это пример существующей возможности, упрощенной с помощью ИИ. Переписывание исследовательской работы в более дружественные версии для разных людей с использованием ИИ — пример новой возможности.

Второй спектр сосредоточен вокруг эффективности. Повысит ли использование генеративного ИИ вашу эффективность? Сэкономит ли это время и ресурсы? Или это менее эффективно? Потребуется ли для этого больше времени и ресурсов?

Использование генеративного инструмента искусственного интеллекта для генерации ключевых слов SEO или исправления грамматики является примером большей эффективности. Инструмент искусственного интеллекта, сканирующий ваши данные CRM, а также данные LinkedIn для составления отчета о пробелах в контенте, является примером менее эффективной работы. Вы бы добавили задачу в чей-то список дел, потому что результат представляет собой новое ценное использование их времени.

Имея в виду эти спектры, вы можете составить четырехквадрантную диаграмму для оценки использования генеративного ИИ. Вертикальная линия идет от новых возможностей вверху к существующим возможностям внизу. В середине она пересекается линией эффективности, идущей от менее эффективной слева к более эффективной справа.

Четыре квадранта соответствуют следующим категориям:

1. Улучшение — новая возможность, которая сделает вас более эффективными. Например, инструмент генеративного искусственного интеллекта изучает правила, тон и редакционный жаргон вашего бренда (новая возможность). Он автоматически указывает на эти недостатки (повышает эффективность), чтобы помочь вам создавать стабильно фирменный контент.
2. Уточнение — существующая возможность, которая делает вас более эффективными. Например, инструмент генеративного искусственного интеллекта может производить перевод контента в режиме реального времени (более эффективный) для запросов на обслуживание клиентов (существующая возможность).
3. Дополнение — существующая возможность, которая будет менее эффективной, но более ценной. Отличным примером являются конкурентные исследования. Добавив к этому немного больше времени и ресурсов с помощью ИИ, вы сможете проводить комплексный конкурентный анализ на постоянной основе.
4. Дополнение — новая возможность, которая делает вас менее эффективными. Такое использование является настоящей инновацией. Например, вы создаете нового чат-бота, используя специальную модель обучения, которая сканирует всю учебную документацию и предоставляет клиентам интерактивное вспомогательное приложение. Новый потрясающий опыт потребует большего внимания к качеству и структуре ваших учебных пособий.

Эти категории могут показаться эзотерическими. Как я уже отмечал, случаи могут попадать в спектр, поэтому одно использование может находиться в верхней части верхнего правого квадранта (совершенно новая возможность и высокая эффективность), а другое может быть ближе к центральной точке диаграммы в этом квадранте (несколько новое). возможности и в целом эффективность).

Однако эта классификационная таблица практична.

Категории вариантов использования выведут вас из тупика

Одно из самых больших противоречий в генеративном планировании ИИ возникает, когда сценарии использования не соответствуют тому, что вы считаете приоритетным, и тому, что высшее руководство считает важным.

Позволь мне объяснить.

Я собрал более 230 вариантов использования генеративного ИИ в контенте и маркетинге. Вот как они делятся на четыре категории:

• Улучшение (новые возможности, более эффективный): 6%
• Уточнение (существующие возможности, более эффективный): 31%
• Дополнение (существующие возможности, менее эффективные): 45%
• Дополнение (новые возможности, менее эффективные): 18%

Треть случаев использования подпадают под категорию наиболее распространенных — выполнение повседневной работы становится более эффективным. Но что интересно, это только третий.

Безусловно, наиболее популярными вариантами использования (45%) являются работы, которые когда-то были утрачены из-за того, что они требовали слишком много усилий, но теперь их стоит выполнять благодаря генеративному ИИ. Они на самом деле добавлять потребность в большем количестве ресурсов. Этот вывод соответствует ранним неофициальным данным, которые я собрал, работая с клиентами. Большинство интеграций генеративного ИИ в маркетинге предъявляют новые требования к бюджету и ресурсам, дополняя существующие возможности.

Кроме того, неудивительно, но приятно видеть, как мало вариантов использования попадают в категорию улучшений — вещи, которые вы не могли сделать раньше, также делают вас более эффективными. Объясните это словами: «Мы не знаем того, чего не знаем». Это приключение в области генеративного искусственного интеллекта все еще находится на ранней стадии своего развития, и новые возможности только начинают открываться.

Однако самый важный вывод заключается не в обеспечении некоторого баланса в вариантах использования в вашей работе. Скорее, нужно понять, как расставить приоритеты, чтобы соответствовать ожиданиям руководства. Если вы отдаете приоритет использованию генеративного ИИ в категории добавок, но руководство ожидает, что ИИ обеспечит усовершенствованное использование, например, возникают конфликты и напряженность.

Если вы неправильно предложите использование генеративного ИИ, вы обрекаете себя на неудачу. Я знаю, что одна компания недавно предложила новое генеративное решение на базе искусственного интеллекта для создания набора контента, который будет автоматически создавать целевой/персонализированный контент на их веб-сайте. Это был настоящий вариант использования усовершенствований, но они представили его как вариант усовершенствования — способ сэкономить деньги. Конечно, эти две вещи не совпадали, и их презентация провалилась.

Только ты можешь сказать, что хорошо

Собирая команды и разрабатывая варианты использования генеративного ИИ в своем маркетинговом и контент-плане, не забудьте по-настоящему понять, какую ценность они принесут.

Все они будут выглядеть фантастически и давать хорошие результаты. Кроме того, все они будут выглядеть ужасно, как большие деньги и ямы времени. Только вы и ваша команда можете определить, что есть что. Но если вы договоритесь о том, какую задачу решит каждый из них, вы, по крайней мере, будете знать, что важнее — оценка критиков, оценка зрителей или кассовые сборы.

Это твоя история. Расскажи это хорошо.

ПОДБРАННЫЙ ПОХОЖИЙ КОНТЕНТ:

Изображение на обложке: Джозеф Калиновский/Институт контент-маркетинга.