Przełącz menu

Zmieniliśmy MarTech w chatbota. Tego się nauczyliśmy (do tej pory)

Opublikowany: 2023-04-28

Wydanie ChatGPT przez OpenAI skłoniło wszystkich w świecie technologii, w tym nas samych, do zastanowienia się nad jego wpływem na wszystko. Zaczęliśmy się zastanawiać i zadawać ważne pytania dotyczące tego, w jaki sposób ChatGPT i podobne technologie ukształtują przyszłość marketingu, stron internetowych i doświadczeń klientów. Pytaliśmy:

  • Czy ten rodzaj generatywnej sztucznej inteligencji zastąpi kiedyś strony internetowe?
  • Czy ta technologia będzie mogła być użyteczna lub pomocna dla marketerów?
  • Jakie pojawiające się przypadki użycia powinniśmy zbadać?

Pytań było o wiele więcej, więc stworzyłem nawet wewnętrzną listę przypadków użycia, przeprowadzając burzę mózgów na głos, w jaki sposób możemy wykorzystać te technologie, aby pomóc nam w prowadzeniu Third Door Media, w tworzeniu lepszych treści, a ostatecznie pomóc wam, społeczność MarTech obejmuje nie tylko zmiana, którą reprezentuje generatywna sztuczna inteligencja, ale także możliwości.

Najlepszym sposobem na to było metaforyczne ubrudzenie sobie rąk i zbudowanie własnego bota. Więc John Blanchard, nasz starszy dyrektor ds. technologii marketingowych, i ja tak zrobiliśmy. Zbudowaliśmy indeks wszystkich stron i postów MarTech.org i osadziliśmy je w MarTechBot, który znajduje się na szczycie ChatGPT.

Minęło zaledwie kilka dni, ale oto niektóre z naszych pierwszych wniosków:

Ludzie lubią niszczyć rzeczy

My, ludzie, naturalnie staramy się coś zepsuć (być może w celu potwierdzenia naszych uprzedzeń?). Wielu użytkowników przesłało nam komentarze, że skoro MarTechBot nie był doskonały lub zawsze poprawny, to musi nie być zbyt dobry. To prawda, że ​​wyniki mogą być chwiejne w zależności od tego, co wpiszesz w polu. Ale prawdą jest również, że z MarTechBotem odbyły się setki rozmów, z których niektóre były wielowątkowymi wątkami o coraz większej szczegółowości. Na przykład w jednym czacie użytkownik zadał te dwa pytania jedno po drugim, uzyskując odpowiedzi na oba:

  • Jakie kluczowe kwestie należy wziąć pod uwagę przed przeprowadzeniem pełnego audytu technologii marketingowych?
  • Jakie są kluczowe pytania, które należy zadać interesariuszom wewnętrznym?

Mówiąc o tym, odkryliśmy błąd, który powoduje „błąd tokena”. Wiemy, dlaczego tak się dzieje, ale nie możemy jeszcze tego naprawić. Czekać na dalsze informacje!

Wydaje się, że nikt nie wie, jak to naprawdę działa

To jest nowa technologia. Wydaje się, że nikt nie ma pełnego mentalnego modelu tego, do czego zdolne są te nowe narzędzia ani jak dokładnie działają.

To nie jest wyszukiwarka, mimo że tak się czuje.

Słyszałem, jak Baratunde Thurston w podcaście Pivot powiedział, że podczas korzystania z tych narzędzi można odnieść wrażenie, że rzuca się zaklęcia. On ma rację. Narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji szybko stają się jednostkami typu „mech”, uzbrajając mnie w możliwości i moc, które wciąż odkrywam i uczę się ich używać.

Ale te moce wiążą się z pewnymi prawdziwymi zastrzeżeniami. Jednym z nich jest to, że nie do końca rozumiemy, dlaczego modele językowe i boty odpowiadają w określony sposób. Z wielką mocą wiąże się wielka odpowiedzialność (oraz wymóg uważnego czytania i sprawdzania swojej pracy!).

MMM, co?

Oto prawdziwy przykład. Użytkownik poprosił MarTechBota o „Powiedz mi, co muszę wiedzieć o MMM?” i otrzymałem z powrotem, co następuje:

AI: Marketing Mix Modeling (MMM) to technika stosowana przez marketerów do mierzenia wpływu reklamy i promocji w różnych kanałach przy jednoczesnym kontrolowaniu czynników zewnętrznych, na które marka nie ma wpływu, takich jak inflacja lub nastroje konsumentów. Celem MMM jest pomoc liderom marketingu w planowaniu przyszłych wydatków marketingowych i mierzeniu wyników wcześniejszych inwestycji. MMM może być używany na trzy sposoby: jako punktator, aby pokazać ogólny przyrostowy wpływ inwestycji marketingowych na cały biznes; jako prognosta, aby przewidzieć wynik, jaki podniesienie lub obniżenie budżetów marketingowych będzie miało na wkład marketingu w ogólny budżet; oraz jako trener, aby zasugerować zmiany w bieżących inwestycjach marketingowych, które poprawią wydajność. MMM to podstawowa funkcja pomiarowa, która oferuje znaczne możliwości zwiększenia zwrotu z inwestycji w media, ale modele wymagają konsekwentnej ponownej oceny, aby konsekwentnie przynosić oczekiwane korzyści.

To samo zapytanie w ChatGPT otrzymało :

MMM może odnosić się do różnych rzeczy, w zależności od kontekstu. Oto trzy możliwości:

MMM jako skrót finansowy:

MMM to symbol giełdowy firmy 3M, międzynarodowej korporacji będącej konglomeratem, która produkuje szeroką gamę produktów, w tym taśmę samoprzylepną, produkty medyczne i materiały biurowe. Firma jest notowana na nowojorskiej giełdzie papierów wartościowych (NYSE).

MMM jako kryptowaluta:

MMM Global to samozwańcza „społeczność ludzi udzielających sobie nawzajem pomocy finansowej na zasadzie bezinteresowności, wzajemności i życzliwości”. Został założony w 2011 roku przez Siergieja Mavrodiego, rosyjskiego biznesmena i rzekomo działa jako zdecentralizowana sieć peer-to-peer. MMM Global używa własnej kryptowaluty, zwanej MMM Coin, jako środka wymiany w ramach społeczności.

Warto zauważyć, że firma MMM Global była przez lata powiązana z wieloma piramidami i schematami Ponziego, a w kilku krajach spotkała się z działaniami prawnymi.

MMM jako skrót SMS-a:

W SMS-ach i komunikacji online MMM może być używane jako skrót od „mmm-hmm”, który jest sposobem na wyrażenie zgody lub potwierdzenia. Można go również użyć do wyrażenia uznania lub radości, jak w przypadku „MMM, ta pizza jest pyszna!”

Bard dał mi taki wynik:

MMM oznacza firmę 3M. Jest to amerykańska międzynarodowa korporacja konglomeratowa z siedzibą w Maplewood w stanie Minnesota. Zróżnicowane portfolio technologiczne firmy obejmuje produkty przemysłowe, bezpieczeństwa i konsumenckie. 3M zatrudnia ponad 90 000 pracowników i działa w ponad 70 krajach.

I garść innych informacji o 3M. Dostajesz obraz.

Czy to oznacza, że ​​MarTechBot jest faktycznie „wstępnie monitowany”, ponieważ przeszkoliliśmy go na podstawie treści MarTech.org? Myślę, że tak. Implikacje, że kontekst ma znaczenie, a podszepty mają znaczenie, są szalone do rozważenia. To logiczne, że MarTechBot powinien odpowiedzieć w ten sposób, ale z drugiej strony nie było monitu, tylko litery MMM. Dziki.

Ludzie nie są jeszcze pewni, jak używać generatywnych ChatBotów

Nie tylko tak naprawdę nie rozumiemy, jak te rzeczy działają, ludzie też nie są pewni, co z nimi zrobić.

Optymalne interakcje wydają się być wielowarstwowymi doświadczeniami edukacyjnymi. Wpisanie „strategii SEO” jest proste, ale nie zawiera niuansów. Zamiast tego uzyskuje się większą wartość, będąc bardziej szczegółowym. „Daj mi strategię SEO dla małej kwiaciarni w Portland. Mamy mały program influencerów i regularnie blogujemy”, co prawdopodobnie przyniesie bardziej przydatne wyniki. Zadawanie pytań uzupełniających może pomóc udoskonalić i dostroić wyniki. Powtarzam, to nie jest wyszukiwarka. To coś innego. Obcy prawie.

Im więcej eksperymentuję, tym głębsza jest królicza nora. Wczoraj, korzystając z podpowiedzi, stworzyłam dla siebie quiz, sprawdzający moją wiedzę z zakresu SEO. Dzisiaj skorzystałem z zachęty, aby przećwiczyć swoje umiejętności sprzedaży, symulując rozmowę z CMO krajowej marki, którego próbowałem przekonać do beta testów mojej fikcyjnej platformy oprogramowania analitycznego.

Implikacje tego są niewiarygodne. Bill Gates może mieć tu coś do powiedzenia, kiedy mówi o sztucznej inteligencji zastępującej nauczycieli.

Gdy my, ludzie, nauczymy się używać (i żyć z) tymi narzędziami, pojawią się nowe przypadki użycia i to szybko. Wcześniej pisałem o moim pomyśle stworzenia samotestującego się quizu i symulacji prezentacji sprzedaży. Dzisiaj użyłem Google Bard do stworzenia prostego kalkulatora Javascript, który pomógł mi przemyśleć różne scenariusze e-maili, a następnie stworzyłem interaktywną listę kontrolną uruchamiania podcastów.

Możliwości są nieskończone.

Dokąd stąd?

Szczerze mówiąc, jednym z powodów, dla których zbudowaliśmy MarTechBota, było zwrócenie uwagi na MarTech.org. Zamiast tego stała się współpracą z wami, społecznością MarTech. Opinie były mieszane. Niektórzy są wdzięczni za uruchomienie MarTechBot, a inni są sfrustrowani błędem tokena lub tym, jak powolny w porównaniu z ChatGPT jest bot. Każdy komentarz jest cenny od każdego, czego się uczymy i rozwijamy. Radość z uruchamiania wersji beta, mam rację?

Szukamy sposobów na ulepszenie bota i potrzebujemy Twojej opinii. Wypróbuj MarTechBot i znajdź formularz opinii na tej samej stronie. Czekam na wiadomość od Ciebie.

Publikuję informacje o podróży na LinkedIn, możesz mnie tam śledzić, aby uzyskać więcej informacji w czasie rzeczywistym i czatować.


Zdobądź MarTech! Codziennie. Bezpłatny. W Twojej skrzynce odbiorczej.

Zobacz warunki.



Powiązane historie

    Jak rynek rolników non-profit wykorzystuje sztuczną inteligencję
    Automatyzacja i sztuczna inteligencja: moc tworzenia prawdziwie cyfrowych doświadczeń
    W tym tygodniu podsumowanie najnowszych martech z AI/ChatGPT
    Od kliknięć do konwersji: zwiększaj skuteczność dzięki marketingowej sztucznej inteligencji
    Jak sztuczna inteligencja może pomóc rozwiązać problem niedoboru talentów do operacji marketingowych

Nowość w MarTechu

    Google wyznacza termin pobierania danych z Universal Analytics
    3 sposoby, w jakie marketerzy B2B mogą wykorzystywać generatywną sztuczną inteligencję
    Najnowsze oferty pracy w martech
    Odkryj najlepszą strategię marketingową zwiększającą zwrot z inwestycji i generowanie leadów
    Jak rynek rolników non-profit wykorzystuje sztuczną inteligencję