İçerik Oluşturma için Üretken Yapay Zeka Kullanmanın Riskleri ve Ödülleri: Marka Pazarlamacılarının Bilmesi Gerekenler
Yayınlanan: 2023-02-03Bunu bütünüyle okumak için 10 dakikanız yoksa, işte TL;DR:
Üretken yapay zeka, insan içerik oluşturuculara rakip olacak yeterlilikte içerik üretme noktasına kadar ilerledi. Bu gelişmelere rağmen pazarlamacılar, içerik oluşturmak için kullanmaya başlamadan önce üretken yapay zekanın getirdiği risklerin ve sınırlamaların farkında olmalıdır. Alıntılar uydurma, güvenilmez gerçekleri sunma ve uzman düzeyinde içgörülerden yoksun orijinal olmayan içerik üretme eğilimi, dikkate alınması gereken faktörlerdir.
ChatGPT'nin herkese açık olarak yayınlanması, yapay zeka tarafından oluşturulan içeriğe olan ilginin hızla artmasına neden oldu, ancak önde gelen medya yayıncılarının yıllardır otomatik raporlamayı kullandığını ve bu durumun, ilk kullanım örneklerine ve teknolojiye halkın tepkilerine ilişkin bazı içgörüler sağladığını belirtmek önemlidir.
Bu teknoloji geliştikçe ve daha erişilebilir hale geldikçe, yapay zeka tarafından üretilen daha fazla içeriğin pazara akacağını ve pazarlamacıların dijital görünürlük için rekabet etmesini giderek zorlaştıracağını tahmin edebiliriz.
Bununla birlikte, ücretli medya etkinliğinin artması ve ardından aşınmasıyla gördüğümüz gibi, yapay zeka tarafından üretilen içeriğe aşırı bağımlı hale gelenler, algılama algoritmaları, engelleme araçları ve veri kullanım düzenlemeleri yetiştiğinde kendilerini kolayca önemli bir dezavantajda bulabilirler. ölçeği, tüketicilerin otantik, yüksek kaliteli içerik talebi lehine yeniden dengelemek.
Benim için tüm bu tartışma, yalnızca, üst düzey pazarlama içeriği oluşturmanın gerçekten kısayolları olmadığı konusunda uzun süredir devam eden gerçeğin altını çiziyor. Pazara liderlik etmek, orijinal düşünce, benzersiz değer ve alıcıların istediklerinin ve rakiplerin sunduklarının ötesinde yardım içeren pazar lideri içerik gerektirir. AI, yüksek kaliteli içeriğin oluşturulmasını ve sunulmasını hızlandırmak için gerekli olacak, ancak kendi başına çözüm değil.
Bu makalenin amacı, pazarlamacılara, özellikle marka içeriği oluşturma söz konusu olduğunda, üretici yapay zekanın faydalarını ve dezavantajlarını özetleyerek, üretken yapay zekadan yararlanma konusunda eğitimli kararlar vermek için gereken bilgileri sağlamaktır.
Ayrıntılara dalmadan önce, bazı temel terimleri tanımlayalım.
Üretken AI, yapay zekanın bir alt kümesidir. Mevcut içerikten "öğrenmek" ve bu öğrendiklerini özerk "yeni" içerik (resimler, metin, müzik vb.) oluşturmaya uygulamak için programlama algoritmalarını içeren bir makine öğrenimi türüdür.
ChatGPT, kullanıcı istemlerini yorumlamak ve bunlara insan benzeri bir akıcılıkla yanıt vermek için üretken yapay zekayı kullanan, OpenAI tarafından geliştirilmiş bir sohbet robotu uygulamasıdır.
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3), ChatGPT'nin kullandığı üretken AI modelidir. Bir soru, bilgi komutu veya ifade gibi bir metin istemine yanıt olarak insan benzeri metin oluşturma konusunda uzmanlaşmak üzere eğitildi.
DALL-E (Derin Algoritmik Öğrenme Kitaplığı - Deneysel), OpenAI tarafından geliştirilen ve metin istemlerine dayalı olarak görüntü oluşturma konusunda uzmanlaşmış başka bir üretken yapay zeka modelidir.
ChatGPT'de konuşulanlar neler?
OpenAI, halkın etkileşim kurması için ChatGPT arayüzünü açtığında bir medya çılgınlığını tetikledi. Chatbot'un çok çeşitli sorulara ve komutlara insan benzeri bir akıcılık ve tutarlılıkla yanıt verebilmesi, GPT-3 ve benzeri yapay zeka modellerinin potansiyel uygulamalarına yönelik bir ilgi seline yol açtı.
ChatGPT ve kardeş ürünü DALL-E'nin halka açık "testi", üretken yapay zeka modelleriyle ilişkili bazı önemli sınırlamaları ve yasal sonuçları da ortaya çıkardı; bunlardan bazıları, yıllardır yaratıcılar için yardımcı araçlara dahil edilmiştir.
İçerik pazarlama endüstrisinde merkezi bir soru: Üretken yapay zeka, görevleri üstlenmek ve insanlar kadar iyi ve verimli bir şekilde içerik oluşturmak için yeterince iyi mi? ChatGPT ve DALL-E'de kullanılanlar gibi üretici yapay zeka modellerinin tamamen insan içerik oluşturucuların yerini alıp almayacağı özellikle tartışılıyor. Kısa cevap: henüz orada değiliz.
Medyada otomatik içerik kullanımı
Yukarıda bahsedildiği gibi, on yılı aşkın bir süredir büyük medya şirketleri, ezbere dayalı raporlama görevlerini yerine getirmek için hem yerel hem de üçüncü taraflarca sağlanan üretken yapay zekadan yararlandı. Bazı örnekler şunları içerir:
- Associated Press ve Bloomberg, şirket kazanç raporları ve spor haberleri hakkında makaleler oluşturmak için yapay zekayı kullanıyor.
- The Washington Post ve The Guardian, Avustralya, yerel spor etkinlikleri kapsamı ve seçim ve Olimpiyat oyunları sonuçlarıyla ilgili kısa raporlar ve uyarılar oluşturmak için yapay zekayı kullanıyor.
- Los Angeles Times, yapay zekayı depremler ve diğer doğal afetler hakkında haber yapmak için kullanıyor.
- Forbes, kaba taslaklar ve hikaye şablonları olan yazarları desteklemek için yapay zekayı kullanıyor.
Otomatik raporlamanın bu durumlarda sağladığı temel fayda ölçektir. Yapay zeka ile bu şirketler, başka türlü elde edebileceklerinden daha fazla makale (Bloomberg örneğinde bildirildiği üzere binlerce daha fazla) ve daha fazla tıklama oluşturabildiler.
Uygulamalar temel olarak standartlaştırılmış verilerin standartlaştırılmış şablonlarda sentezlenmesini içerir: kurumsal kazanç özetleri, oyun puanları, doğal afet istatistikleri vb.
Yapay zeka (çoğunlukla), okuyucuların aradıklarını tatmin etmek için sanat veya görüş yerine veri ve olay özetlemenin yeterli olduğu bu tür dar içerik oluşturma uygulamalarında cesaretini kanıtlamıştır.
CNET yakın tarihli bir istisna ve uyarıcı hikayedir. Şirket içi yapay zeka modelleri, finansal haberleri sentezlerken sayıların yer değiştirmesi, şirket adlarının yanlış yazılması ve uygun alıntı yapılmadan intihal gibi kopyalama masasının ötesine geçen hatalar yaptı. Sonuç olarak, rakipler şirketi patlattı ve muhtemelen itibarı zarar gördü.
Medya yayıncıları arasındaki kullanım, içerik ataması ne kadar basit olursa olsun, AI tarafından oluşturulan içerik söz konusu olduğunda editoryal gözetimin gerekli olduğunu göstermiştir. Ve gazetecilik alanındaki en iyi uygulama, etik açıdan şeffaf kalmak için yapay zekanın katkısına alt satırlarda atıfta bulunmaktır.
Üretken yapay zekanın sınırlamalarını anlama
Gelişmiş işleme ve eğitim gücü, robot muhabir öncüllerinin yönetebileceğinden çok daha geniş bir bilgi istemi yelpazesine ve içerik oluşturma kullanım durumlarına uyum sağlamasına izin veren GPT-3 gibi üretken modellerle artık yeni bir olasılık düzeyine ulaştık.
Bununla birlikte, üretici yapay zeka modellerinin, insan içerik oluşturucuların içerik oluşturma sürecine getirebileceği kalite, uzmanlık ve özgünlüğün tamamen yerine geçmesini engelleyen temel sınırlamaları vardır. İşte bunun birkaç nedeni:
Gerçekleri uyduracak ve bunları güvenle ve yeterlilikle sunacaklar. Özellikle finans ve sağlık gibi sıkı denetime tabi sektörlerde, otomatik içerik oluşturmanın ihmalkar kullanımı yoluyla yanlış bilgilerin yanlışlıkla yayılması bile, kamuoyunda kınamalara ve düzenleyici kurumlar tarafından önemli para cezalarına neden olabilir.
Kaynak göstermezler veya iddialarının güvenilirliği hakkında bilgi vermezler.
Verileri gerçek zamanlı olarak almıyor ve öğrenmiyorlarsa, güncel olayları yorumlayamaz veya farkındalıklarını dahil edemezler.
Büyük dil modelleri, üzerinde eğitildikleri verilerdeki (yani, internet - 'yeterli değil') bilgilerin doğasında var olan yanlılık ve yanlışlık nedeniyle yanlılığı, ön yargıyı ve yanlış bilgiyi güçlendirebilir.
Algoritması eleştirel düşünmeyi, risk değerlendirmesini ve gerçek yaşam deneyimini bu faaliyetlere uygulayamadığı için tahminler, tavsiyeler veya tavsiyeler için güvenilemez. Tahmine dayalı yapay zeka modelleri mevcuttur ancak makine öğreniminin tamamen farklı bir alanıdır.
OpenAI'nin kurucusu Sam Altman, Twitter'da bu risklerin çoğunu açıkça kabul etti:
Açıkçası, tüm bu sınırlamalar, üretici yapay zekanın gerçekten marka içeriği pazarlamasının can damarı olan düşünce liderliği, tavsiye odaklı veya danışma içeriği oluşturmak için kullanılması durumunda önemli bir itibar riski ortaya çıkarır.
Bu sınırlamalar, yapay zekanın sıfırdan önemli içerik oluşturmak için kullanıldığı her durumda, dikkatli insan marka gözetimi, düzenleme ve doğrulamanın gerekli olduğu göz önüne alındığında, verimliliği de azaltır.
Buradaki sonuç: Üretken yapay zeka, bilgiyi sentezlemek ve yazılı insan etkileşimini taklit etmek için eğitilmiştir, yani eleştirel düşünceyi uygulamakta ve kendini düzenlemekte gerçekten iyidir, ancak aslında bunu yapamaz.
Peki, pazarlamacılar üretken yapay zekadan nasıl yararlanabilir?
Anahtar, üretici yapay zekayı kendi başına bir içerik oluşturucu yerine bir içerik etkinleştirme aracı olarak düşünmektir. İçerik oluşturma konusunda uzmanlaşmış bir şirket olarak Skyword, üretken yapay zekayı aşağıdaki alanlarda aktif olarak kullanıyor ve keşfediyor:
İçerik planlaması:
Generative AI, ilgili temaları ve konuları belirlemek için makaleler, kitaplar ve hatta konuşmalar gibi kaynak materyallerden metinleri analiz edebilir. Toplanan veriler daha sonra fikir için bir çerçeve oluşturmak ve geliştirme için olası yönler önermek için kullanılabilir.
Fikir ve konu üretme:
Örneğin: bir görüşme transkripti almak ve görüşmeye dayalı içerikte keşfedilecek konuların bir listesini oluşturmak.
İçerik atamaları oluşturuluyor:
Örneğin: tanımlanmış bir konuyu ele almak ve konuyla ilgili bir içerik parçasında ele alınacak alt konuların veya noktaların bir taslağını oluşturmak.
Oluşturucu etkinleştirme:
Üretken yapay zekanın bilgileri sentezleme ve stil istemlerini yorumlama yeteneği, insanların yapılandırılmamış fikirleri ve kavramları anlamlı metinler halinde düzenlemesine, taslakları hızlı bir şekilde oluşturup yinelemesine ve son kopyanın dilbilgisi açısından doğru ve akıcı olmasını sağlamasına yardımcı olan güçlü bir araçtır.
Kaba taslak oluşturma:
Örneğin: Bir makalenin temeli olarak kullanılabilecek cümleler oluşturmak için yazar notları, kaynak içerik veya bir konu istemi almak ve AI kullanmak. Oluşturulan metin daha sonra daha gösterişli bir parça oluşturmak için düzenlenebilir ve revize edilebilir. Yetenekli insan yönlendirmesi ve cilalama olmadan, ilk taslağın içeriğinin nispeten genel olacağını unutmayın.
'Temizleme' ve 'yumruklama' kopyası:
Örneğin: Mevcut kopyayı alıp yapay zekadan eşanlamlılar önererek, ifadeleri yeniden yazarak ve alternatif ifade seçenekleri sunarak geliştirmesini istemek.
Ölçeklendirme çıktısı:
Büyük dil modellerinin içerik biçimlerini anlaması, kişisel istemleri yorumlama yeteneği ve karşılık gelen yazma stillerini taklit etme becerisi, kanallar arası büyütme için içeriği hızlı bir şekilde yeniden biçimlendirmeye ve dar metin yazarlığı görevleri için 'yeni' içerik seçenekleri oluşturmaya yardımcı olabileceği anlamına gelir.
kişiselleştirme
Örneğin: Belirli bir hedef kitle türüyle alakalı belirli dil veya konu konularını birleştirmek için bir içerik parçası almak ve yapay zekayı kullanmak.
Yinelemeli varlıklar:
Örneğin: AI'dan bir makaleyi tanıtmak için bir tweet oluşturmasını istemek veya indirme açılış sayfası için bir teknik incelemenin içeriğini ve önemli çıkarımlarını özetlemek.
Promosyonlar, reklamlar ve CTA'lar için metin yazarlığı:
Örneğin: AI'dan belirli bir metin parçasını veya metin ve veri kombinasyonunu okumasını ve buradan reklam metni, tanıtım metni veya CTA önerileri oluşturmasını istemek. Benzer slogan üreteçleri ve metin yazarlığı araçları bir süredir var olduğundan, bu mutlaka yeni bir uygulama değildir. GPT-3 gibi modeller bu konuda daha iyidir ve karmaşık istemlerle "ayarlaması" daha kolaydır.
İçeriği optimize etme veya yenileme:
Örneğin: Mevcut bir makaleyi alıp belirli anahtar kelimeleri veya gerçekleri (sağladığınız) dahil etmek için yapay zekayı kullanmak ve/veya okunabilirlik, etkileşim ve dönüşüm açısından daha etkili olması için dili gözden geçirmesini istemek.
Görüntü seçimi ve üretimi:
Örneğin: Bir makaleyi almak ve kopyayla ilişkilendirmek için belirli bir veritabanından (uygun atıf dahil) bir görüntü veya görüntüler seçmek için yapay zekayı kullanmak. Yapay zeka görüntü oluşturucularını eğitmek için kullanılan veri ve metodolojinin, bu tür modelleri takip ederken son derece dikkatli olmayı gerektirecek kadar çok sayıda davaya yol açtığını ve yeterince etik soru ortaya çıkardığını unutmayın.
Skyword bugün üretken yapay zekayı nasıl uyguluyor?
İçerik pazarlama platformumuz Skyword360, artık GPT-3 teknolojisinin doğrudan bir uygulaması olan Content Atomization'ı içeriyor. AI'yı tescilli bilgi istemi mimarisiyle katmanlayarak, müşterilerimize birincil bir içerik parçasını kaynak olarak tanımlama ve anında yinelemeli varlıklar (sosyal gönderiler, haber bülteni özetleri, daha kısa makaleler, video storyboard'lar vb.) oluşturma yeteneği sunabiliyoruz. Kaynak içerikteki bilgiler, süreçte farklı kişiler ve belirli marka tonları için stil ve bağlamın uyarlanması.
Bu içerik, daha sonra, belirtildiği gibi, içerik kalite güvencesi sürecinde önemli bir adım olan insan editoryal incelemesine sunulur.
"İnternetten" bildiklerine dayanarak sıfırdan çok sayıda "bot" içeriği oluşturmak için yapay zekayı kullanmak yerine, onun becerisini orijinal, yüksek kaliteli, insan yapımı içeriğin stilini yeniden amaçlandırmak ve uyarlamak için kullanıyoruz. birden fazla kişiyi hedeflemek için hızla güçlendirilebilir, atomize edilebilir ve daha fazla kanalda kullanılabilir.
Bunu, insan yaratıcılığının gücü ile üretici yapay zekanın ustalıkla sağlayabileceği ölçek verimliliği arasında bir araya gelmenin birçok ideal yolundan sadece biri olarak görüyoruz.
Gelecek görünümü
Arama motorları üzerindeki olası etkisi:
Şimdilik, üretken yapay zeka, bugün arama motorlarının sağladığı tüm yanıt alma ve araştırma işlevinin yerini alacak kadar güvenilir ve ayırt edici olduğunu henüz kanıtlamış değil.
Bu nedenle, pazarlamacıların karşılaştığı daha acil sorun, dijital ortama daha fazla yapay zeka tarafından üretilen içerik girdikçe aramada kimin kazanacağıdır.
Enerjilerini oyun arama motoru algoritmalarına içerik oluşturmaya harcayan içerik çiftlikleri ve şirketler, site görünürlüğünü artırmak için yapay zeka tarafından üretilen içeriği yaymaya başlayan ilk kişiler arasında olacaktır. Hiçbir kötü niyeti olmayan küçük işletmeler, aksi takdirde desteklemeyi göze alamayacakları içerikleri üretmek için teknolojiye yönelmekle de ilgileniyor.
Bildiğimiz gibi, hacim, arama kazancı elde etmede kritik bir rol oynar ve GPT-3 gibi yapay zeka tarafından oluşturulan içeriğin kalitesi, en azından zaten orada bulunan birçok anahtar kelimeyle doldurulmuş SEO içeriği kadar iyidir. Bununla birlikte, yapay zeka tarafından üretilen içerik algılama daha gelişmiş hale geldikçe, pazarı tamamen otomatik içerikle doldurarak elde edilen herhangi bir kazanımın kısa ömürlü olması muhtemeldir.
Ağustos 2022'de Google (arama pazar payının ~%84'üne hakim olan), özellikle arama sonuçlarında gösterilen düşük değerli, yapay zeka tarafından üretilen mevcut içerik akışını hedeflemek için tasarlanmış Faydalı İçerik güncellemesini duyurdu.
Özetle, Google güvenilir, alakalı ve benzersiz şekilde bilgilendirici içeriği tespit etmek ve tercih etmek için resmi olarak çıktı. Yapay zeka tarafından oluşturulan içeriği aramada kazanmak için tasarlanmış ancak içerikten yoksun markalar, içeriklerinin sıralamalarda düşüşünü görmeye devam edecek. Öte yandan, tutarlı bir yüksek kaliteli orijinal içerik tabanı geliştirmek, markaların diğer sitelere karşı rekabet avantajını korumalarına yardımcı olmaya devam edecektir.
Benzer şekilde, yanlış bilgileri ve yanıltıcı içeriği tespit etmek ve ortadan kaldırmak için tasarlanan gerçek kontrol teknolojisine halihazırda akıtılan büyük para, şüphesiz, gelişmekte olan yapay zeka kaynaklı içerik algılama araçları pazarıyla örtüşecektir.
İçerik oluşturucu ekosistemi üzerindeki olası etki:
Kariyerimin ilk bölümünü robotik endüstrisini takip ederek geçirmiş biri olarak, tüm bunları ChatGPT'ye karşı İnsan Yaratıcılar tartışmasına indirgeme girişimlerine karşı hassasım. Tarih boyunca teknolojinin evrimiyle birlikte gördüğümüz gibi, bu nadiren bir ya/ya da önermesidir.
Üretken yapay zeka ve insan içerik oluşturucular bir arada var olacak, ancak içerik oluşturucuların çalışma şekli ve onlara sunulan kariyer yolları, bu teknolojinin ortaya çıkışıyla büyük olasılıkla önemli ölçüde değişecek. Bu konuyu gelecekteki bir gönderide daha derinlemesine inceleyeceğiz.
Şimdilik markalar, yakın gelecekte içerik oluşturucularla nasıl etkileşim kuracakları, telafi edecekleri ve içerik oluşturuculardan neler bekleyebilecekleri açısından neler bekleyebilir?
Promosyon kopyası veya haber bülteni özetleri yazmak gibi belirli ezbere dayalı içerik atamaları için üretken yapay zeka artı editoryal gözetimin, insan içerik oluşturucuları kullanmaktan daha etkili ve daha verimli olmasını beklemek mantıklıdır.
Bununla birlikte, uzman insan içerik oluşturucular, uzmanlık bilgilerini ve uzmanlıklarını bir göreve uyguladıklarında içeriğe yeri doldurulamaz bir değer katarlar. Benzersiz kalıplar ve içgörüler geliştirmekten, karmaşık konularda derinlemesine düşünme ve araştırma sağlamaktan, henüz bilinmeyen gerçekleri ortaya çıkarmaktan, son derece alakalı tavsiyeler sunmaktan ve gerçek kişisel deneyimleri içeriğe entegre etmekten bahsediyorum.
Kısa vadede, yüksek şablonlu içerik türlerinin ucuz tedarikini artırmak için yapay zekadan yararlanıldıkça ve daha fazla insan içerik oluşturucu, daha hızlı içerik oluşturmak için yapay zekayı kullanmaya başladıkça, markaların 'jenerik' içerik maliyetlerinin düştüğünü görmesi muhtemeldir.
Öte yandan, kendilerini daha da gürültülü bir içerik ortamında farklı kılmak için kaliteye ve orijinalliğe daha fazla güvenmek zorunda olan markalar arasında becerilerine olan talep arttıkça, yüksek beceriye sahip yaratıcılar ve sektör uzmanları arasındaki oranların arttığını görmemiz muhtemel.
Pazarlamacıların yapay zeka tarafından yazılan ödevleri teslim eden içerik oluşturuculara ödeme yapma konusunda endişelenmeleri gerekip gerekmediğine gelince, yapay zeka yardımcı araçlarının içerik oluşturucular tarafından bir süredir - daha temel yinelemelerde - kullanıldığını kabul etmek önemlidir. Günün sonunda, AI'yı yaratıcı, anlayışlı ve çekici bir şekilde benzersiz hissettiren içerik üretmeye yönlendirmek zaman ve beceri gerektirir. Yapay zekanın kullanılıp kullanılmaması, çıktının benzersiz bir şekilde bilgilendirici, iyi hazırlanmış ve güvenilir olup olmadığı kadar önemli değil.
Uygulanan gerçek insan çabasının kanıtı olduğundan, teslim edilen içeriğin markanızın kalite, konu uzmanlığı ve orijinallik standartlarını karşılayıp karşılamadığına karar vermek için editör ekiplerinden ve intihal tespit araçlarından yararlanın. Yapay zeka tarafından oluşturulan belirli içerik algılama araçları geliştiriliyor, ancak (henüz) bir parçaya ayrılan insan ve makine çabasının düzeyini güvenilir bir şekilde belirleyemiyor - eğer amacınız buysa.
Müşteri davranışı üzerindeki olası etki
Bu, bir pazarlamacı olarak en çok ilgilendiğim soru: Yapay zeka tarafından oluşturulan içerik daha da yaygınlaştığında müşteri güvenine ne olur? CEO'muz bir sonraki haber bülteninde bu konuya ayrıntılı olarak değinecek, ancak tarihsel kalıplara bakılırsa, üretken yapay zekanın daha geniş kullanımı ve erişilebilirliğinden muhtemelen üç davranış etkilenecektir:
Alıcıların markalara ve marka pazarlamasına olan güveni, tarayıcılar ve diğer platformlar, alıcıları bir şeyin yapay zeka tarafından yaratıldığına dair algılayıp uyaran araçlar oluşturdukça ve markaların yapay zeka tarafından oluşturulan içeriği kullanması veya kullanmaması, rekabetçi bir farklılaşma noktası haline geldikçe aşınacaktır .
Alıcılar, günlük yaşamlarında yapay zeka destekli daha fazla deneyimle meşgul oldukları için markalardan daha da fazla kişiselleştirme, kişiselleştirme ve sürükleyici deneyimler bekleyecekler . Manuel "araştırma" konusundaki sabırsızlık arttıkça, markalar deneyimsel kalite ve aşırı uygunluk konusunda daha da fazla rekabet edecek.
Alıcılar, ürünleri araştırırken gerçek insan tavsiyelerine , hikayelere ve müşteri video incelemelerine daha fazla yer ayıracak . Tüketici güvensizliğine yanıt olarak 'doğrulanmış insan' içeriğinin özel kaynakları ortaya çıktıkça, daha geleneksel dijital bilgi platformlarını terk etmeye bile başlayabilirler.
Her zaman böyle olmayacak, ancak (şimdilik) üretken yapay zeka nicelik oyunudur, kalite oyunu değildir ve markaların günümüzün pazarlama ortamında rekabet edebilmek için hem niceliğe hem de kaliteye ihtiyacı vardır. Bu nedenle, üretken yapay zekayı içerik üretiminiz için bir verimlilik ve olanak sağlama aracı olarak keşfedin ve test edin, ancak bunun insan içerik oluşturucuların yerine geçebileceğini düşünme tuzağına düşmekten kaçının.
Markalar ileriye doğru rekabet edebilmek için bu teknolojide (evin içerik üretimi ve marka deneyimi tarafında) uzmanlaşmak zorunda kalacak. Bu nedenle, teknolojiyi bilen, onu doğru şekillerde uygulayan ve sizin için riskleri yönetip azaltabilen satıcılarla çalışın.
Üretken yapay zeka üzerine devam eden serimizde doğrudan gelen kutunuza gönderilen daha fazla içerik almakla ilgileniyorsanız, haber bültenimize abone olmanızı tavsiye ederim. Kaliteden veya marka bütünlüğünden ödün vermeden marka müşterilerimizin içerik oluşturma verimliliğini artırmak için Skyword'de üretici yapay zekayı nasıl kullandığımıza içeriden bir bakış için ekibimizle bir toplantı ayarlayın.
DeepMind tarafından Unsplash'ta öne çıkan görsel