مهارت‌های ضروری را که بازاریابان برای پیمایش در چشم‌انداز در حال تکامل هوش مصنوعی و LLM، از مدیریت داده‌ها تا داستان‌گویی و غیره، نیاز دارند، کاوش کنید.
درک فناوری. هوش مصنوعی بیش از آگاهی از ویژگی های تکنولوژیکی متکی است.

پتانسیل بازاریابی درخواست‌ها در را برای بازاریابان باز می‌کند تا از تعدادی بینش و مهارت استفاده کنند.

تنوع مهارت انواع مهارت‌ها می‌توانند به دریافت پاسخ‌های بهتر از LLM کمک کنند.

در بازی پوکر فناوری دیجیتال، بسیاری از حرفه‌ای‌ها سینتکس را به عنوان ACE در عرشه در نظر می‌گیرند. با این حال، مانند یک بازیکن کارت باتجربه، ترکیبی از مهارت ها دست برنده را تشکیل می دهد. بیایید نگاهی به مهارت های مورد نیاز برای موفقیت در استفاده از هوش مصنوعی در بازاریابی بیندازیم.

برتری هوش مصنوعی تمرکز بر مهارت های ترکیبی برای استفاده حداکثری از مدل های موجود امروزی است.

بنابراین هنگام کار با هوش مصنوعی در بازاریابی، چه مهارت هایی واقعاً برای بازاریابان ضروری است؟

در بازار پر جنب و جوش و پرتلاطم امروزی، مهارت‌های هوش مصنوعی بازاریابی مورد نیاز از تمرکز بر جزئیات برنامه‌نویسی پیچیده به درک فعالیت برنامه‌ریزی شده در پشت فرمان‌ها تغییر کرده است. درخواست ها فراتر از پرس و جوهای صرف هستند. آنها به کاربران اجازه می دهند تا سوالات خود را بر اساس دانش خود چارچوب بندی کنند. این تخصص راه را برای مهارت‌های مختلفی هموار می‌کند که بازاریابان می‌توانند از آنها برای افزایش پاسخ‌های سریع و بهره‌وری گردش کار هوش مصنوعی استفاده کنند.

در اینجا نگاهی داریم به اینکه چگونه این مهارت‌ها می‌توانند به طور بالقوه در جریان کاری که شامل ChatGPT، Gemini، Claude، یا هر راه‌حل‌های هوش مصنوعی مولد دیگری است، به نمایش درآیند.

۱٫ مهارت های دامنه

مدل‌های زبان بزرگ (LLM) -large language model- می‌توانند مقادیر زیادی محتوا تولید کنند، اما ارزیابی کیفیت و دقت آن بسیار مهم است. بازاریابان باید مهارت های تفکر انتقادی خود را در رابطه با موضوع حوزه خاصی که از LLM آنها برای ارزیابی موثر استفاده می شود، تقویت کنند.

به عنوان مثال، اگر من یک درخواست ChatGPT در مورد خریداران خودرو ایجاد کنم، باید دانش صنعت خودرو را داشته باشم. این شامل اعمال معیارهای ارزیابی محتوا برای ارزیابی خروجی تولید شده توسط LLM و تأیید همسویی آن با استانداردهای برند است.

۲٫ بررسی داده ها

مدیریت داده اغلب توسط دانش دامنه مرتبط با کاربرد آن هدایت می شود. همانطور که مدل‌ها برای چندوجهی‌تر شدن تکامل می‌یابند، داده‌ها می‌توانند به اشکال مختلف، از توصیف ابرداده گرفته تا انواع رسانه‌های مختلف، ظاهر شوند. بنابراین، بازاریابان باید پتانسیل اطلاعات از طریق هوش مصنوعی را درک کنند تا بهترین گردش کار برای استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی را شناسایی کنند.

LLM ها مبتنی بر داده هستند، بنابراین بازاریابان باید در تنظیم و آماده سازی پرس و جوهای با کیفیت بالا برای بهینه سازی LLM برای وظایف بازاریابی خاص مهارت داشته باشند.

توصیف داده های منبع شده از پایگاه های داده SQL را در نظر بگیرید. ابزارهای متعدد شما را قادر می‌سازد تا طرح‌واره داده‌ها را با حداقل نحو ترسیم کنید و به شما امکان می‌دهد تا روابط بالقوه جدول را درک کنید. چارچوب نموداری Mermaid را می توان برای ترسیم جداول مرتبط به هم مورد استفاده قرار داد. به طور مشابه، راه حل DrawSQL می تواند جداول مرتبط با هم را ترسیم کند و یک طرحواره SQL را پیش نویس کند.

با هوش مصنوعی در بازاریابی، بازاریابان این فرصت را دارند تا با استفاده از ابزارهای پیش‌نمایش مانند DrawSQL برای راهنمایی بیشتر، درخواستی را ایجاد کنند که می‌تواند یک طرح کلی ایجاد کند. منابع حاکی از آن است که بازاریابان باید ایده بسیار خوبی از اینکه به چه داده هایی به طور مکرر دسترسی خواهند داشت و چه پرس و جوهایی به طور کلی امکان پذیر است داشته باشند، سپس آن داده ها و ساختار را به گونه ای توصیف کنند که ابزار هوش مصنوعی بتواند آن را درک کند.

۳٫ درک اصول LLM

بازاریابان باید بدانند که چگونه LLM ها در سطح کمی بهتر از کاربران معمولی فناوری کار می کنند. این بدان معنی است که بدانید چه اطلاعاتی در مجموعه داده‌های یک مدل استفاده شده است، و همچنین چه اطلاعاتی در یک Retrieval-Augmented Generation (RAG)، بردارهای تقویت‌کننده استفاده شده در یک پرس‌وجو، وجود دارد. انجام این کار می‌تواند به ایجاد سریع‌تر دستورات مفید در اولین تکرارها کمک کند.

بازاریابان همچنین باید از محدودیت‌های یک مدل، مانند ویژگی‌های انواع مختلف LLM، نحوه آموزش آنها و سوگیری‌های بالقوه‌ای که ممکن است داشته باشند، قدردانی کنند.

۴٫ مهندسی سریع

ایجاد اعلان‌های مؤثر کلید دریافت خروجی مطلوب از LLM است. علاوه بر این، مهارت‌های مورد نیاز برای ایجاد یک اعلان به سرعت در حال تغییر است. محققان در حال کشف بینش‌های عملکردی جدیدی مانند تغییرات زنجیره‌ای از پیام‌های فکری و تکنیک‌های اتوماسیون هستند. بازاریابان باید مهارت های مهندسی سریع خود را تقویت کنند تا اهداف و محتوای مورد نظر خود را به وضوح بیان کنند.

تسلط بر تکنیک های مهندسی سریع به بازاریابان این امکان را می دهد که به وضوح نتایج مورد انتظار را به اشتراک بگذارند و LLM را به سمت پاسخ دلخواه هدایت کنند. پست من در مورد مهندسی سریع برخی از اصول اولیه فوری را که بازاریابان باید تمرین کنند را توضیح می دهد.

۵٫ مهارت های تجسم

یکی از مزایای هوش مصنوعی در بازاریابی این است که کاربران را قادر می سازد بدون اتکا به نحو یا زبان فنی، تجسم ایجاد کنند. این به کاربران اجازه می دهد تا مطالب را با سرعت بیشتری ویرایش کنند.

به عنوان مثال، در مقاله خود در مورد ChatGPT ADA، نحوه تصحیح نمودار میله ای در هنگام کشف خطا در داده ها را نشان دادم. به جای بازدید مجدد از اکسل و بارگیری مجدد داده ها، می توانم به اعلان هوش مصنوعی دستور دهم که خطا را نادیده بگیرد و نمودار میله ای را کاملاً دوباره ایجاد کرد.

مهارت های تجسم فراتر از داده ها است. آنها همچنین می توانند شامل شکل دادن به یک تصویر باشند، زیرا بسیاری از مدل ها اکنون دارای قابلیت ایجاد تصویر هستند. به عنوان مثال، اعلان‌های Midjourney می‌توانند شامل جزئیات فوتوژنیک مانند نوع لنز و حتی مدل دوربین برای تکمیل یک تصویر هنری باشند.

در نهایت، انتخاب تجسم مناسب برای داده های خود یا ایجاد یک تصویر با دقت می تواند به یک نتیجه بصری خیره کننده منجر شود.

۶٫ تجزیه و تحلیل داده ها

در مدیریت داده، مدیریت و تجزیه و تحلیل مراحل گردش کار متمایز هستند. Curation اساساً تمیز کردن داده ها است که شامل ویرایش فرمت ها می شود، در حالی که تجزیه و تحلیل بر کشف معنای داده ها پس از پردازش تمرکز دارد.

تجزیه و تحلیل مزایای متعددی را در درک مدل های هوش مصنوعی فراتر از تفسیر خروجی مدل ارائه می دهد. همچنین عملکرد یک LLM را روشن می کند و به شناسایی زمینه های بهبود کمک می کند، از اصلاح دستورات گرفته تا تقویت RAG که از مدل پشتیبانی می کند.

تجزیه و تحلیل شامل تجزیه اطلاعات پیچیده است. بازاریابان برای بررسی دقیق داده های تولید شده و ارزیابی عملکرد مدل، باید خروجی LLM را تجزیه و تحلیل کنند و اطمینان حاصل کنند که پاسخ ها به خوبی با پرسش های مطرح شده هماهنگ هستند.

۷٫ بینش انسان در حلقه در جریان کار هوش مصنوعی

LLM ها ابزارهای قدرتمندی هستند، اما نمی توانند خلاقیت انسان را در تنظیم استقرار هوش مصنوعی در یک گردش کار جایگزین کنند. بازاریابان اغلب این گردش کار را ایجاد می کنند، بنابراین مهارت هایی که به طور موثر قابلیت های LLM را با تخصص انسانی ترکیب می کند برای نتایج بهینه بسیار مهم است. در زمینه هایی مانند وام مسکن، بورسیه های تحصیلی و استخدام، که در آن تصمیمات تایید بر دسترسی افراد تاثیر می گذارد، از جمله انسان در حلقه ضروری است.

۸٫ ملاحظات اخلاقی که بر حریم خصوصی و امنیت داده ها تأثیر می گذارد

ملاحظات اخلاقی، مانند سوگیری و سوء استفاده، با ظهور AI و LLM ها اهمیت فزاینده ای پیدا کرده اند. این نگرانی‌ها در تصمیماتی که مدل‌ها باید در خصوص حریم خصوصی و امنیت داده بگیرند، منعکس می‌شوند. من پنج سوال کلیدی را که بازاریابان باید در نظر بگیرند در پست قبلی مطرح کردم.

بازاریابان باید از این ملاحظات اخلاقی آگاه باشند و از LLM ها مسئولانه استفاده کنند. با انجام این کار، آن‌ها می‌توانند استراتژی‌های بهتری برای کاهش مشکلات بالقوه در مورد هوش مصنوعی در بازاریابی ایجاد کنند.

۹٫ داستان سرایی با اطلاعات

علیرغم کمک LLM ها، ایجاد روایت های بازاریابی قانع کننده همچنان حیاتی است. بازاریابان باید مهارت های داستان سرایی خود را اصلاح کنند تا به وضوح نحوه پشتیبانی خروجی های مدل از طرح های کمپین خود را بیان کنند. همکاری با سهامداران برای تولید ایده ها و رسانه های مناسب اغلب در استفاده از LLM برای تولید محتوا ضروری است. درک کامل قابلیت‌ها، محدودیت‌ها و بینش‌های LLM برای همکاری مؤثر بین بازاریابان و سازندگان محتوا در شکل‌دهی داستان حول یک محصول، خدمات یا رویداد حیاتی است.

۱۰٫ به روز بودن

این مهارت نهایی نه مهارت دیگر را در بر می گیرد. از آنجایی که حوزه هوش مصنوعی در نوسان دائمی است، بازاریابان باید از آخرین پیشرفت‌های فناوری LLM برای استفاده کامل از پتانسیل آن مطلع باشند.

نظرات نهایی در مورد مهارت های مورد نیاز برای هوش مصنوعی در بازاریابی

همانطور که چشم انداز بازاریابی دیجیتال در حال تکامل است، ادغام هوش مصنوعی و LLM به طور فزاینده ای حیاتی می شود. مهارت های ذکر شده در این مقاله یک ابزار جامع را برای بازاریابانی که در این منطقه حرکت می کنند تشکیل می دهد. با تسلط بر این شایستگی ها، از دانش دامنه گرفته تا داستان سرایی، بازاریابان می توانند هوش مصنوعی را در بازاریابی با حداکثر پتانسیل خود مورد استفاده قرار دهند و اطمینان حاصل کنند که استراتژی های آنها مرتبط و موثر در دنیای همیشه در حال تغییر فناوری دیجیتال باقی می ماند.

درباره نویسنده
پیر دبوآس
Pierre DeBois بنیانگذار و مدیر عامل Zimana است، یک شرکت خدمات تحلیلی که به سازمان ها کمک می کند تا در بازاریابی، توسعه وب سایت و عملیات تجاری پیشرفت کنند. Zimana خدمات تحلیلی را با استفاده از Google Analytics، R Programming، Python، JavaScript و سایر فناوری‌هایی که داده‌ها و معیارها رعایت می‌کنند، ارائه کرده است.