Pazarlamada Yapay Zeka İçeriği: Nerede İşe Yarıyor, Nerede Yaramıyor
Yapay zekanın içerik üretimindeki asıl kazancı hız değil, ilk taslağın maliyetinin neredeyse sıfıra inmesi. Ama bu kazanç her içerik türünde aynı şekilde çıkmıyor. Ayrımı belirleyen konunun zorluğu değil, çıktının doğrulanmasının ne kadar pahalı olduğu.
Doğrulaması ucuz olan içerikte kazanç net
Bir e-posta konu başlığının iyi olup olmadığını anlamak beş saniye sürer. Modelden on tane isteyip üçünü eleyip birini seçmek, boş sayfaya bakmaktan hızlıdır ve sonuç ölçülebilir. Aynı mantık kısa sosyal medya metinlerinde, kampanya sloganlarında, iniş sayfası başlık varyasyonlarında da geçerli: metin kısa, hata görünür, düzeltme ucuz.
Bu grupta modelin gerçek işlevi yaratıcılık değil, varyasyon üretmek. İnsan zaten üç alternatif üretip birine takılır. Model kırk tane üretir, sen eleme işini yaparsın.
Ürün açıklamaları: metin değil, veri problemi
Katalogdaki ürün açıklamaları ilk bakışta yapay zekanın en verimli alanı gibi görünür. Bin ürünün açıklamasını tek tek modele yazdırmak, aynı kategoride birbirini tutmayan bin ayrı üslup demek. Ben bunu genelde alanları belli bir şablonla çözerim: teknik özellikler, ölçüler, uyumluluk gibi kısımlar doğrudan üründen gelir, model yalnızca serbest metin bölümünde çalışır. Böylece çıktı tekrar üretilebilir olur, veri değiştiğinde metin de değişir.
Tamamen serbest bırakılan üretimde en sık görülen hata uydurulmuş özellik. Model, kategorideki diğer ürünlerden öğrendiği bir özelliği eldeki ürüne yakıştırır. E-ticarette bunun bedeli iade ve şikayet olarak geri döner.
Her şeyi A/B testiyle çözün tavsiyesi çoğu listede çalışmaz
Yapay zeka içerik yazılarının değişmez tavsiyesi şudur: iki versiyon üret, test et, kazananı kullan. Bu tavsiye küçük listelerde matematiksel olarak yürümez.
Kaba hesabı yapalım. Açılma oranınız %20 civarındaysa ve yeni konu başlığının bunu %22'ye çıkarıp çıkarmadığını anlamak istiyorsanız, iki oran karşılaştırması için gereken örneklem yaklaşık 16 × p(1−p) / δ² kadardır. Yani 16 × 0,16 / 0,0004, kol başına altı bin küsur kişi. İki kol için on iki binin üzerinde alıcı gerekir, üstelik tek testte.
Üç bin kişilik bir listeniz varsa bu testin sonucu istatistiksel olarak gürültüdür. Kazanan versiyonu ilan edip stratejiyi ona göre kurmak, yazı tura atıp gelen yüze inanmaktır. Küçük listede yapılacak şey test değil, tercih: bir kişi karar verir, tutarlı gider, açılma oranını aylık trend olarak izler.
Uzun içerikte düzeltme maliyeti kazancı yer
Blog yazısı, teknik doküman, vaka analizi gibi uzun metinlerde denklem tersine döner. Model dört yüz kelimelik bölümü otuz saniyede yazar, ama o bölümün doğru olup olmadığını kontrol etmek yirmi dakika alır. Sektöre özgü bir iddia, bir tarih, bir fiyat, bir mevzuat maddesi geçtiği anda kontrol yükü yazma yükünü aşar.
Uzun içerikte modeli taslak yazarı olarak değil, iskelet çıkarıcı ve redaktör olarak kullanmak daha çok işe yarar. Konu başlıklarını, atlanan bölümleri, zayıf geçişleri bulmakta iyidir. Kendi bilmediği bir şeyi anlatmakta değil.
Video ve ses tarafında beklenti ile gerçek
Otomatik seslendirme ve otomatik kurgu araçları, ham malzemesi olan ekipler için zaman kazandırır. Ham malzemesi olmayan ekipler için hiçbir şey kazandırmaz, çünkü sorun kurgu değil, çekim. Bu araçların pazarlanma biçimi bu ayrımı gizler.
Pratik sınır
Yapay zekayı içerik zincirinin başına koyarsanız, üretim hızlanır ve kalite kontrolü darboğaz olur. Sonuna koyarsanız, yani üretilmiş metni denetlemek, kısaltmak, tutarsızlığını bulmak için kullanırsanız, darboğaz açılır. Ölçeklenen kısım üretim değil, ayıklama. Marka sesi de burada korunur: modele üslup anlatmakla değil, çıktısını kendi metinlerinizle karşılaştırıp gereğini yapmakla.