Какво знаят големите езикови модели за даден бранд и с какво го асоциират – това е въпрос, който все повече ще безпокои маркетинговите отдели (снимка: CC0 Public Domain)
Хората все по-често се обръщат към големи езикови модели, за да търсят информация за продукти. Е, при това положение не е изненадващо, че компаниите стават все по-загрижени за това как големите езикови модели възприемат съответните марки.
Джак Смит, главен директор по решенията във фирмата за дигитален маркетинг Jellyfish, провежда проучване, за да разбере защо определени потребителски подкани могат да накарат LLM да споменава конкретни марки. Големите езикови модели организират думи и фрази, включително имена на марки, в зависимост от контекста и подредбата, с която най-често се използват. Така например LLM може да свърже името на даден лосион с термина „нежен“.
Но какво ще стане, ако моделът не успее да свърже определен термин с конкретен продукт, пита се Смит? Или още по-лошо: какво ще стане, ако LLM свързва името на даден продукт с някакъв термин с отрицателна смислова натовареност? Например, ако въпросният лосион се окаже свързан с понятия за сърбеж или лоша миризма?
Всички сектори и ниши имат своите съображения да внимават какво би могъл да каже генеративният AI за техните продукти. Смит казва, че е разговарял с финансови фирми, които се опитват да се уверят, че точно в момента LLM не свързват имената на техните марки с определени термини, характерни за изборната активност.
Въпреки че компаниите не могат да променят това, което моделите вече „знаят“ за дадена марка, те могат да поставят ново съдържание в информационното пространство – с надеждата, че то ще достигне и повлияе на AI моделите. Самите модели се обучават с данни, взети от огромна компресирана версия на цялото съдържание в интернет. Но това съдържание може да се променя, нали?
„Тъй като AI моделите се свързват с отворената мрежа, което е най-добрият начин да се уверите, че са възможно най-полезни, то те ще поглъщат все повече и повече актуално, наскоро публикувано съдържание“, казва Смит.
„Тук става наистина забавно, защото трябва да разберем какъв тип съдържание ще има най-голямо въздействие върху дадения модел“, казва маркетологът. Той вярва, че LLM все повече ще се обучават чрез гледане на уеб-видеоклипове. „Нашата работна хипотеза е, че видеото – само защото е по-богат формат или може да привлече повече внимание – вероятно ще бъде доста значимо“.
Смит казва, че съветва марките да преразгледат всичкото медиийно съдържание, което са публикували през годините, и да премахнат всичко, което би могло да е изпратило грешни послания.
В тази светлина особен интерес будят нови проекти като например амбицията на Apple да активира „компактен езиков модел“ на всеки потребителски iPhone. Моделът ще може да „вижда“ съдържание от приложения и уебсайтове, които потребителят е отворил на екрана си – или работещи във фонов режим.
В нов документ AI изследователите на компанията предлагат метод за създаване на изцяло текстово представяне на такова съдържание (и мястото му на екрана), така че езиковият модел да може да го разбере и използва в разговори с потребителя. „Доколкото ни е известно, това е първата разработка, използваща голям езиков модел, който има за цел да кодира контекст от екрана“, пишат изследователите в хранилището с отворен достъп ArXiv.
Например, ако потребител гледа в приложението „Карти“ списък с най-близко разположените до него фирми, той може просто да попита „какво е работното време на последната в списъка?“ без да се налага да назовава името на бизнеса. Или, ако потребител гледа списък с телефонни номера на страницата за връзка с дадена фирма в нейния уебсайт, той може да каже на AI модела „обади се на служебния номер“.
Всичко това поставя цял нов списък със задачи пред маркетинговите дивизии на фирмите. Но предизвикателството не се изчерпва дотук.
Една от най-вълнуващите сюжетни линии в генеративния AI е разширяващият се набор от типове данни, до които моделите имат достъп, съответно от които могат да се учат. Първите LLM можеха да обработват само текст от интернет. Но новите мултимодални модели могат да разбират звук и видео. Това означава, че един нов езиков модел като този на Apple би могъл да „вижда“ не само съдържанието на приложението на дадения телефон, но и всичко наоколо – аудио-средата, слушана от микрофоните, и света, виждан вижда чрез камерата на устройството. А защо не и движението, засечено от сензорите?
От друга страна, можем да забележим, че OpenAI вече не изисква хората да създават акаунт, за да използват ChatGPT. Потребителите могат просто да кликнат върху приложението или уебсайта и да започнат да подсказват. Компанията иска да използва диалоговите прозорци, чрез които потребителите си говорят с ChatGPT, за да обучава своите AI модели.
Генерираното от потребителите съдържание може да бъде също толкова ценно за компаниите, колкото и останалото, „преровено“ из интернет. Отменяйки регистрацията, OpenAI премахва пречка за събиране на данни за обучение.
Сега, когато абсолютно всеки може да използва ChatGPT, рискът някой да използва инструмента за вредни цели нараства. А това още повече ще изправи „на нокти“ всички, които се занимават с уеб-маркетинг и се интересуват какво знаят AI моделите за техните брандове.