MarTech'i bir chatbot'a dönüştürdük. Bu öğrendiklerimiz (şimdiye kadar)

OpenAI'nin ChatGPT'yi piyasaya sürmesi, biz dahil teknoloji dünyasındaki herkesin bunun her şey üzerindeki etkisi hakkında düşünmesini sağladı. ChatGPT ve buna benzer teknolojilerin pazarlamanın, web sitelerinin ve müşteri deneyiminin geleceğini nasıl şekillendireceğini merak etmeye ve bazı büyük sorular sormaya başladık. Biz sorduk:

• Bu tür üretken yapay zeka bir gün web sitelerinin yerini alacak mı?
• Bu teknolojinin yararlı olma veya pazarlamacılar için yardımcı olma yeteneği olacak mı?
• Keşfetmemiz gereken yeni ortaya çıkan kullanım durumlarından bazıları nelerdir?

O kadar çok soru vardı ki, dahili bir kullanım durumları listesi bile oluşturdum, bu teknolojileri Third Door Media'yı çalıştırmamıza, daha iyi içerik üretmemize ve nihayetinde MarTech topluluğu olarak kucaklamanıza yardımcı olmak için nasıl kullanabileceğimize dair yüksek sesle beyin fırtınası yaptım. üretken yapay zekanın temsil ettiği değişim ve aynı zamanda fırsatlar.

Bunu yapmanın en iyi yolu mecazi olarak ellerimizi kirletmek ve kendi robotumuzu yapmaktı. Pazarlama teknolojisi kıdemli direktörümüz John Blanchard ve ben öyle yaptık. Tüm MarTech.org sayfalarının ve gönderilerinin bir dizinini oluşturduk ve bunları ChatGPT'nin üzerinde bulunan MarTechBot'a yerleştirdik.

Sadece birkaç gün oldu ama işte ilk öğrendiklerimizden bazıları:

İnsanlar bir şeyleri kırmayı sever

Biz insanlar doğal olarak bir şeyleri bozmaya çalışıyoruz (belki de önyargılarımızı doğrulamak için?). Birçok kullanıcı bize, MarTechBot'un mükemmel veya her zaman doğru olmadığı için çok iyi olmaması gerektiği yorumlarını gönderdi. Kutuya ne yazdığınıza bağlı olarak sonuçların titrek olabileceği doğrudur. Ancak, MarTechBot ile bazıları artan özgüllüğe sahip çok sorulu başlıklar olan yüzlerce konuşma olduğu da doğrudur. Örneğin, tek bir sohbette bir kullanıcı şu iki soruyu arka arkaya sorarak her ikisine de yanıt aldı:

• Tam bir pazarlama teknolojisi denetimi gerçekleştirmeden önce dikkate alınması gereken temel hususlar nelerdir?
• İç paydaşlara sorulacak kilit sorular nelerdir?

Konu açılmışken, "belirteç hatası"na neden olan bir hata keşfettik. Bunun neden olduğunu biliyoruz ama henüz tam olarak düzeltemiyoruz. Bizi izlemeye devam edin!

Kimse bunların gerçekte nasıl çalıştığını bilmiyor gibi görünüyor

Bu yeni bir teknoloji. Hiç kimse bu yeni araçların neler yapabildiğine veya tam olarak nasıl çalıştığına dair tam bir zihinsel modele sahip değil gibi görünüyor.

Öyle hissetmesine rağmen bir arama motoru değil.

Pivot podcast'inde Baratunde Thurston'ın bu araçları kullanırken büyü yapıyormuşsunuz gibi hissedilebileceğini söylediğini duydum. O haklı. Üretken yapay zeka araçları hızla bir "mekanik" birime dönüşüyor ve beni hâlâ keşfedip kullanmayı öğrendiğim yetenekler ve güçle donatıyor.

Ancak bu güçler bazı gerçek uyarılarla birlikte gelir. Birincisi, dil modellerinin ve robotların neden bu şekilde yanıt verdiğini tam olarak anlamıyoruz. Büyük güçle birlikte büyük sorumluluk gelir (ve yakından okuma ve çalışmanızı kontrol etme gerekliliği!).

MMM, ne?

İşte gerçek bir örnek. Bir kullanıcı, MarTechBot'tan "MMM hakkında bilmem gerekenleri bana söyler misiniz?" ve aşağıdakileri geri aldım:

AI: Pazarlama Karması Modellemesi (MMM), pazarlamacılar tarafından, enflasyon veya tüketici duyarlılığı gibi bir markanın kontrolü dışındaki dış faktörleri kontrol ederken, kanallar genelinde reklam ve promosyonların etkisini ölçmek için kullanılan bir tekniktir. MMM'nin amacı, pazarlama liderlerinin gelecekteki pazarlama harcamalarını planlamasına ve geçmiş yatırımların performansını ölçmesine yardımcı olmaktır. MMM üç şekilde kullanılabilir: pazarlama yatırımlarının genel iş üzerindeki genel artımlı etkisini göstermek için bir skor tutucu olarak; bir tahminci olarak, pazarlama bütçelerinin artırılmasının veya düşürülmesinin pazarlamanın genel bütçeye katkısı üzerindeki sonucunu tahmin etmek; ve bir koç olarak, performansı artıran mevcut pazarlama yatırımlarına geçişler önermek. MMM, medya yatırımlarının getirisini artırmak için önemli bir fırsat sunan temel bir ölçüm yeteneğidir, ancak modellerin beklenen faydaları tutarlı bir şekilde sağlaması için tutarlı bir şekilde yeniden değerlendirilmesi gerekir.

ChatGPT'deki aynı sorgu şunları aldı :

MMM, bağlama bağlı olarak farklı şeylere atıfta bulunabilir. İşte üç olasılık:

Finansal bir kısaltma olarak MMM:

MMM, yapışkan bant, tıbbi ürünler ve ofis malzemeleri dahil olmak üzere geniş bir ürün yelpazesi üreten çok uluslu bir holding şirketi olan 3M Company'nin hisse senedi sembolüdür. Şirket, New York Menkul Kıymetler Borsası'nda (NYSE) işlem görmektedir.

Bir kripto para birimi olarak MMM:

MMM Global, kendini “karşılıksızlık, karşılıklılık ve yardımseverlik ilkelerine göre birbirlerine mali yardım sağlayan insanlardan oluşan bir topluluk” olarak tanımlıyor. 2011 yılında Rus bir işadamı olan Sergei Mavrodi tarafından kuruldu ve sözde merkezi olmayan bir eşler arası ağ olarak faaliyet gösteriyor. MMM Global, topluluk içinde bir takas aracı olarak MMM Coin adı verilen kendi kripto para birimini kullanır.

MMM Global'in yıllar boyunca birden fazla piramit planı ve Ponzi planıyla ilişkilendirildiğini ve birkaç ülkede yasal işlemle karşı karşıya kaldığını belirtmekte fayda var.

Bir manifatura kısaltması olarak MMM:

Mesajlaşma ve çevrimiçi iletişimde, MMM, anlaşmayı veya kabulü belirtmenin bir yolu olan "mmm-hmm" nin kısaltması olarak kullanılabilir. "MMM, bu pizza çok lezzetli!" örneğinde olduğu gibi bir takdir veya keyif duygusu iletmek için de kullanılabilir.

Bard bana şu sonucu verdi:

MMM, 3M Şirketi anlamına gelir. Merkezi Maplewood, Minnesota'da bulunan bir Amerikan çokuluslu holding şirketidir. Şirketin çeşitlendirilmiş teknoloji portföyü, endüstriyel, güvenlik ve tüketici ürünlerini içerir. 3M'in 90.000'den fazla çalışanı vardır ve 70'ten fazla ülkede faaliyet göstermektedir.

Ve 3M hakkında bir sürü başka bilgi. Resmi aldın.

Bu, MarTechBot'u MarTech.org içeriği konusunda eğittiğimiz için etkili bir şekilde "önceden istendiği" anlamına mı geliyor? Bence de. Bağlamın önemli olduğu ve yönlendirmenin bir fark yarattığı sonuçları üzerinde düşünmek çılgınca. MarTechBot'un bu şekilde yanıt vermesi mantıklı, ancak yine de herhangi bir bilgi istemi yoktu, sadece MMM harfleri vardı. Vahşi.

İnsanlar henüz üretken ChatBot'ları nasıl kullanacaklarından emin değiller

Bu şeylerin nasıl çalıştığını gerçekten anlamadığımız gibi, insanlar da onlarla ne yapacaklarından emin değiller.

En uygun etkileşimler, çok katmanlı öğrenme deneyimleri gibi görünmektedir. "SEO stratejisi" yazmak basittir, ancak nüanslı değildir. Bunun yerine daha spesifik olunarak daha fazla değer elde edilir. "Bana Portland'da bulunan küçük bir çiçekçi dükkanı için bir SEO stratejisi verin. Küçük bir etkileyici programımız ve düzenli olarak blogumuz var”, bu muhtemelen daha faydalı sonuçlar verecektir. Takip soruları sormak, sonuçları iyileştirmeye ve ince ayar yapmaya yardımcı olabilir. Yine, bu bir arama motoru değil. Bu farklı bir şey. Uzaylı neredeyse.

Ne kadar çok deney yaparsam, tavşan deliği o kadar derin olur. Dün, SEO bilgimi test etmek için kendim için bir sınav oluşturmak için bir bilgi istemi kullandım. Bugün, hayali analitik yazılım platformumun beta testini yapmaya ikna etmeye çalıştığım ulusal bir markanın CMO'su ile bir konuşmayı simüle ederek satış becerilerimi uygulamak için bir bilgi istemi kullandım.

Bunun sonuçları inanılmaz. Bill Gates, yapay zekanın öğretmenleri değiştirmesinden bahsederken burada bir şeylerin peşinde olabilir.

Biz insanlar bu araçları kullanmayı (ve onlarla yaşamayı) öğrendikçe, yeni kullanım durumları ortaya çıkacak ve hızla ortaya çıkacaktır. Daha önce kendi kendini sınayan bir sınav oluşturma ve bir satış konuşmasını simüle etme konusundaki fikrim hakkında yazmıştım. Bugün, farklı e-posta senaryoları hakkında düşünmeme yardımcı olacak basit bir Javascript hesap makinesi oluşturmak için Google Bard'ı kullandım ve ardından etkileşimli bir podcast başlangıç ​​kontrol listesi oluşturdum.

İmkanlar sonsuzdur.

Buradan nereye?

Dürüst olmak gerekirse, MarTechBot'u geliştirmemizin nedenlerinden biri de MarTech.org'a farkındalık getirmekti. Bunun yerine, MarTech topluluğu olarak sizinle bir işbirliği haline geldi. Geribildirim karıştırıldı. Bazıları MarTechBot'u başlattığımız için minnettar ve diğerleri jeton hatasından ya da botun ChatGPT'ye kıyasla ne kadar yavaş olduğundan hüsrana uğradı. Her yorum öğrendiğimiz ve büyüdüğümüz her birinden değerlidir. Beta'nın bir şeyi başlatmanın keyfi, değil mi?

Botu iyileştirmenin yollarını arıyoruz ve geri bildiriminizi istiyoruz. MarTechBot'a bir şans verin ve aynı sayfada geri bildirim formunu bulun. Cevabınızı sabırsızlıkla bekliyorum.

LinkedIn'de yolculuk hakkında gönderi paylaşıyorum, daha fazla gerçek zamanlı bilgi ve sohbet için beni orada takip edebilirsiniz.