Yapay Zekanın Kullanıldığı Yerler

Üretken yapay zekâ, bir pazarlama işlevinin yerini nadiren tamamen alır. Araştırmadan ilk taslağa ve yerelleştirmeye kadar, huninin her aşamasında fikir ile uygulama arasındaki süreyi kısaltır.

Stratejik soru yapay zekâ bunu yapabilir mi? değil, kaliteyi veya güveni düşürmeden yapay zekâ nerede bir darboğazı ortadan kaldırabilir? sorusudur. Bu çerçeve, sizi düşük değerli yenilik peşindeki çalışmalardan uzak tutar.

Her içerik varlığı öngörülebilir bir yaşam döngüsünden geçer. Yapay zekâ her aşamaya farklı biçimde eklenir ve sağladığı katkı her aşamada aynı değildir.

Önce aşamalarınızı haritalamak, en ucuz adımı (taslak oluşturmayı) otomatikleştirirken pahalı adımları (araştırma, düzenleme ve dağıtım) göz ardı etme şeklindeki yaygın tuzaktan kaçınmanızı sağlar.

Yapay zekânın yüksek katkı sağladığı görevlerin iki ortak özelliği vardır: tekrarlıdırlar ve bir insan incelemesi aşamasına uygundurlar. Meta açıklamalarını, reklam varyantlarını çoğaltmayı veya 40 müşteri görüşmesini özetlemeyi düşünün.

Düşük katkılı görevler tek seferlik, yoğun muhakeme gerektiren veya markayı tanımlayan görevlerdir; temel konumlandırma ifadeniz buna örnektir. İstem hazırlama döngülerini bu alanlarda harcamak genellikle kazandırdığından daha fazla zaman kaybettirir.

İleri düzey ekipler, ham çıktıya güvenmek yerine açık inceleme aşamaları tasarlar. Bu aşama kimin onay vereceğini, hangi ölçütlere göre karar verileceğini ve nelerin kayda geçirileceğini tanımlar.

Bu aşama olmadan yapay zekâ hacmi bir yükümlülüğe dönüşür: daha fazla varlık, olgusal hataların ve markaya uymayan üslubun üretime sızabileceği daha fazla alan anlamına gelir.

Üç entegrasyon modeli vardır. İstem kullanma: bir pazarlamacı sohbet aracını doğrudan kullanır; hızlıdır, ancak tutarsızdır. Satın alma: pazarlama şablonları hazır bulunan bir tedarikçi aracı kullanılır. Geliştirme: kendi istem kitaplığınızı veya API iş akışınızı oluşturursunuz.

Çoğu ekip istem kullanarak başlamalı, işe yarayan istemleri ortak bir kitaplıkta standartlaştırmalı ve ancak hacim mühendislik maliyetini haklı çıkardığında API kullanımına geçmelidir.

Başarısızlık alanları konusunda dürüst olun. Yapay zekâ istatistikler uydurur, belirgin marka sesini sıradan bir ortalamaya yaklaştırarak düzleştirir ve henüz duyurulmamış ürün yol haritanızı bilemez.

Ayrıca siz sağlamadığınız sürece gerçek zamanlı pazar bağlamından yoksundur. Çıktıdaki kaynaksız her sayıyı veya rakip iddiasını bir taslak varsayım olarak ele alın; asla gerçek kabul etmeyin.

Bir iş akışında yapay zekâyı benimsemeden önce onu puanlayın. Hacim yüksek ve marka riski düşükse otomasyonu agresif biçimde uygulayın. Marka riski yüksekse yapay zekâyı yalnızca destek sağlayan bir rolde tutun.

Bu matris, belirsiz hevesi şüpheci bir paydaşa gösterebileceğiniz, savunulabilir bir önceliklendirmeye dönüştürür.

Genel istemler genel içerik üretir. Fark yaratan unsur, sağladığınız kuruma özgü bağlamdır: müşteri dili, destek talepleri, kazanma/kaybetme notları ve marka yönergeleri.

Yapay zekâyla başarılı olan ekipler, bağlam kitaplıklarını bir varlık olarak görür ve mühendislerin kodu sürümlediği gibi bu kitaplıkları da sürümler.

Yapay zekâyı gösteriş amaçlı üretim hacmine göre değil, iş sonuçlarına göre izleyin. "3 kat daha fazla taslak ürettik" ifadesi, dönüşüm sabit kalıyor veya düzenleme süresi artıyorsa anlamsızdır.

Bir başlangıç dönemi belirleyin; ardından yapay zekânın iş akışında olduğu ve olmadığı durumlarda içerik başına maliyeti, yayımlama süresini ve sonraki performansı karşılaştırın.

Yönetişim olmadan yapay zekâyı ölçeklendirmek gölge iş akışları oluşturur: her pazarlamacı farklı istemler kullanır, hiç kimse kaynakları kayda geçirmez ve hataların izini sürmek mümkün olmaz.

Hangi modellerin onaylandığını, hangi verilerin yapıştırılabileceğini ve incelemeden kimin sorumlu olduğunu belirleyen hafif bir politika, daha sonra yürütülecek temizlik projesini önler.

Olgun bir yapay zekâ destekli pazarlama uygulaması bir portföydür: güvenli ve yüksek hacimli alanlarda agresif otomasyon, markanın kritik olduğu alanlarda dikkatli destek ve açıkça tanımlanmış uzak durulacak alanlar.

Harita dinamiktir. Modeller geliştikçe ve yapay zekânın performansa sessizce zarar verdiği alanları öğrendikçe üç ayda bir yeniden puanlayın.

Aşağıdaki iş akışlarından hangisi agresif yapay zekâ otomasyonu için en güçlü adaydır?

Yapay zekâ bir strateji değil, kaldıraç sağlayan bir araçtır. İçerik yaşam döngünüzü haritalayın, her iş akışını hacim ve marka riskine göre puanlayın ve yapay zekâyı buna göre konumlandırın.

Kuruma özgü bağlam sağlayın, insan incelemesi aşaması kurun, iş sonuçlarına göre ölçün ve ölçeklemeden önce yönetişim uygulayın. Bu disiplin, değeri katlayan ekipleri genel taslaklar içinde boğulan ekiplerden ayırır.