Чувствуете, что застряли в генеративном искусственном интеллекте?
Вот способ выйти из тупика.
Я хотел бы попросить вас подумать над двумя вопросами.
Прежде всего, вы видели новый фильм «Охотники за привидениями: Холодное сердце»? Если нет, просто подумайте о последнем фильме, который вы смотрели (для меня это был ремейк «Дома у дороги» – тьфу). Тебе понравилось?
Я имею в виду «Охотников за привидениями» только потому, что они плохо приняли критиков (44% на Гнилые помидоры) против аудитории (84%). Кроме того, «Охотники за привидениями» показали хорошие кассовые сборы, достигнув дохода в 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 боевик и шпионский фильм Для Арджи, данные – кассовые сборы, отзывы и аудитория – 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, думаете ли вы, что постоянно получаете ценные результаты, достойные, но не отличные результаты или посредственные результаты?
Недавно я задал этот вопрос нескольким аудиториям, и большинство людей выбрали середину – все еще прилично, но не отлично. Однако, независимо от вашего ответа, я знаю одно. У тебя все неправильно. И ты в порядке.
Все зависит от точки зрения. Весь маркетинговый контент похож на фильм. То, что движет тобой, не может тронуть меня. Данные могут указывать на то, что ваш контент успешен, но вопрос о том, нравится ли он человеку или мотивирован ли он, является субъективным.
Содержание
Застрял между неопределенностью и сомнением с помощью генеративного ИИ
А недавнее обсуждение 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 вездесуща. Компании всех размеров ищут правильное применение генеративного ИИ. Лидеры оказывают огромное давление на свои команды, чтобы они «обнаружили эффективность» и «полезность» генеративного ИИ. Это так ново и так инновационно; ДОЛЖНО быть что-то, что вы можете с этим сделать.
Каждое сканирование ленты социальных сетей, эпизода подкаста, вебинара или отраслевого мероприятия выявляет использование генеративного искусственного интеллекта. Трудно уследить за всеми возможностями, потому что каждый день кто-то придумывает что-то, чего нет у вас.
Но помогает 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, какие приложения использовать.
Самая коварная часть? Вы не сможете узнать, лучше ли созданный искусственным интеллектом контент, пока не начнете с ним работать.
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, это ли лучшее, что он может сделать, он обычно ответит другим вариантом. Переписывание не прекратится, пока вы не остановите процесс. Он никогда не скажет: «Ну, третья итерация была лучшей, так что перестаньте спрашивать». »
Генеративный ИИ не всегда дает вам ВЕРНО контент, и это также 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 обеспечивают необходимую перспективу
Я начал помогать клиентам выйти из тупика, применив более структурированный подход к составлению сценариев использования. В маркетинге к генеративному ИИ можно применить два спектра. Первый предполагает новые или существующие возможности. Работает ли уже этот вариант использования, где генеративный ИИ может сделать его более ценным? Или это что-то невозможное или настолько сложное, что оно того не стоило?
Перевод звонков в службу поддержки клиентов в режиме реального времени является примером существующей функциональности, обеспечиваемой искусственным интеллектом. Переписывание исследовательской работы в более дружественные версии для разных людей с использованием ИИ — пример новой возможности.
Второй спектр фокусируется на 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 эффективности. Инструмент искусственного интеллекта, анализирующий ваши данные CRM, а также LinkedIn для составления отчета о пробелах в контенте, являются 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. Он разделен посередине линией эффективности, идущей от наименее эффективной слева к наиболее эффективной справа.
Четыре квадранта попадают в следующие категории:
- Улучшение: новая функция, которая делает вашу работу более эффективной. Например, инструмент генеративного искусственного интеллекта изучает правила, тон и редакционный жаргон вашего бренда (новая функция). Он автоматически сообщает об этих дефектах (повышает эффективность), чтобы помочь вам создавать контент стабильно хорошего качества.
- Уточнение: существующая способность, которая делает вас более эффективными. Например, инструмент генеративного искусственного интеллекта может производить (более эффективный) перевод контента в режиме реального времени для запросов на обслуживание клиентов (существующая возможность).
- Дополнение: существующая способность, которая будет менее эффективной, но более ценной. Хорошим примером являются конкурентные исследования. Добавив немного больше времени и ресурсов с помощью ИИ, вы сможете проводить комплексный конкурентный анализ на постоянной основе.
- Дополнение: новая функция, которая делает вашу работу менее эффективной. Такое использование является настоящей инновацией. Например, вы создаете нового чат-бота, используя специальную модель обучения, которая анализирует всю учебную документацию и предоставляет клиентам интерактивное приложение поддержки. Этот удивительный новый опыт потребует большего внимания к качеству и структуре ваших учебных пособий.
Эти категории могут показаться эзотерическими. Как я уже отмечал, случаи могут лежать в широком спектре, поэтому одно использование может находиться в верхней части верхнего правого квадранта (очень новая и очень эффективная способность), тогда как другое может быть ближе к средней точке диаграммы в этом (несколько новом ) квадрант. мощность и в целом эффективность).
Однако эта таблица категоризации практична.
Категории вариантов использования откроют вам доступ
Одна из самых больших проблем при планировании генеративного искусственного интеллекта возникает, когда варианты 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 разделены на четыре категории:
- Улучшение (новая способность, более эффективная): 6%
- Переработка (существующие мощности, более эффективные): 31%
- Доплата (существующая мощность, менее эффективная): 45%
- Дополнение (новые мощности, менее эффективные): 18%
Треть вариантов использования можно назвать наиболее распространенными: повседневные задачи становятся более эффективными. Но что интересно, это только третий.
Безусловно, наиболее популярными вариантами использования (45%) являются работы, которые когда-то были утрачены из-за того, что требовали слишком много усилий, а теперь стоят того благодаря генеративному искусственному интеллекту. Фактически, они добавлять потребность в большем количестве ресурсов. Этот вывод согласуется с ранними неофициальными данными, которые я собрал во время работы с клиентами. Большинство интеграций генеративного искусственного интеллекта в маркетинге добавляют новые требования к бюджету и ресурсам, дополняя существующие возможности.
Кроме того, неудивительно, но приятно видеть, как мало вариантов использования попадает 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». Путь к созданию генеративного ИИ только начинается, и новые возможности только начинают открываться.
Однако самый важный момент, который следует помнить, — не навязывать определенный баланс в вариантах использования вашей работы. Скорее, речь идет о понимании того, каким приоритетам следует уделять внимание, чтобы соответствовать ожиданиям руководства. Если вы отдаете приоритет использованию генеративного ИИ в категории пищевых добавок, но руководство ожидает, что ИИ обеспечит более эффективное использование, например, возникают конфликты и напряженность.
Когда вы не предлагаете должным образом использовать генеративный искусственный интеллект, вы обрекаете себя на неудачу. Я знаю, что одна компания недавно разработала новое генеративное решение на базе искусственного интеллекта для создания набора контента, который будет автоматически создавать целевой/персонализированный контент на их веб-сайте. Это был реальный вариант использования доработки, но они представили его как вариант использования доработки – способ сэкономить деньги. Конечно, эти две вещи не совпадали, и их аргументы провалились.
Только ты можешь сказать, что хорошо
Собирая свои команды вместе и разрабатывая варианты использования генеративного ИИ в своем маркетинговом и контент-плане, не забудьте по-настоящему понять, какую ценность они принесут.
Все они будут фантастическими и принесут отличные результаты. Кроме того, все они будут выглядеть ужасно, как пустая трата денег и времени. Только вы и ваша команда можете определить, что есть что. Но если вы сопоставите задачу, которую должен решить каждый человек, вы, по крайней мере, поймете, что важнее: оценка критиков, оценка зрителей или кассовые сборы.
Это твоя история. Скажи это хорошо.
ПОДБРАННЫЙ ПОХОЖИЙ КОНТЕНТ:
Изображение на обложке: Джозеф Калиновский/Институт контент-маркетинга.
