ChatGPT将我们所有的工作或使他们更容易吗?
我很乐观。甚至用例早期人工智能和ChatGPT等工具来提高我们的生活效率和质量,广告科技世界持有一些早期人工智能的成功故事。人工智能是提高性能,最终使我们能够扩大hyper-segmentation,实时实验和一对一的反馈循环。但更重要的是,人工智能是人类心灵释放锋利更具战略性,好奇和探索新的想法。
宽松政策创新的瓶颈
过去十年的大部分时间里,广告科技世界hyper-segmentation告诉一个故事和基于反馈的实验。我们观众分割成越来越小的团体,朝着一对一的梦想。我们封闭循环广告的影响,我们可以看到是什么工作,常常以惊人的结果——什么赢得Clios并不总是真实的人响应,并相应地调整策略和创意。
精炼消息意味着更多的版本的一个广告。如果你做A / B (A / B / C / D)测试,你现在用所有这些版本好几次,写为几十个甚至几百个广告副本。然后你把实时反馈,做一遍。一次又一次。一次又一次。
这个创意需要发生迅速转变。广告商需要满足严格的时间表为受众广告购买偏好和兴趣转移迅速消退。
在实践中,这种变化最终限制执行。在最好的情况下,战略家们最终花太多时间写广告文案或他们被迫进行更多创新人才(内部或第三方),推高了成本,导致利润率降低。最终,这种活动浪费在太多的情况下。
自然语言模型像ChatGPT或吟游诗人可以缓解这种创造性的瓶颈。在几秒钟内,人工智能可以生成成百上千的版本的广告文案。它给战略家快捷方式或起点加速他们的活动执行工作流程,全面探索hyper-segmentation的承诺没有飞涨的成本或防水层的利润率。
使用元数据作为解决方案
一般语言模型是一位卓越的技术。但同样的“垃圾,垃圾”管理数据驱动的广告世界的其他应用,。我们需要给AI质量输出正确的信息和指导。
自然,当务之急是时间之前花在写广告文案是否将用于“促使工程”,给出了人工智能和上下文的所有信息和帧提示输出质量。
竞选战略家不是人工智能专家,也不渴望花所有的时间告诉AI要做什么。也,这是徒劳的,以取代写作任务的内容写作的任务提示。但这一负担不应依靠广告商和他们的代理合作伙伴。广告技术合作伙伴需要投入额外的工作像ChatGPT集成人工智能的方式为客户有用和有价值的。这意味着花时间做提示工程后端。
广告技术提供者可以更好地解决提示工程数据驱动,自动方式。一些广告技术平台已经拥有所需的所有信息通知AI。如果他们有元数据在每个广告的意义和目的,从详细的观众资料实时影响指标,他们可以完成惊人的结果与人工智能。
流利,我们使用这个丰富的元数据来驱动一个大组精确的自动提示,把正确的数据字段。所有这一切发生在幕后(尽管我们完全透明的是正在使用哪些数据),所以我们可以给我们的最终用户简单的点击一个按钮立即得到帮助,hyper-relevant创造性生成过程中的起点。
授权战略家和创意
值得再次说:这不是AI的开始我们的工作。这是人工智能最重复的和经常至少享受我们工作的一部分。也是坚定的“参加了AI,”,这是完全依赖于人类经验提炼和提升原始输出,以确保质量和保护品牌的安全。
战略价值是显而易见的。他们有更多的时间花在他们所做的最好和他们最喜欢的:战略与解决问题。他们可以专注于提供专业技术,在炼油观众更深的部分,测试假设和后“孤立地学习,适用于聚合”的口头禅。他们可以更自信地鼓励客户投资于这些数据驱动的运动,知道效率有利于客户端和代理底线。
广告文字撰稿人和其他创意人员更多的犹豫是可以理解的,欢迎AI进入他们的职业生涯。但是我还没有遇到一个文案的写作梦想50版本的数字广告的新季节性菜单项或两打广告标题为一辆二手车。即使是最顽固的骄傲创意者只承认有很多方面说,“访问我们的网站了解更多细节。”
生成AI像ChatGPT只是一个工具,创意人员可以使用大容量,单调乏味的工作更有效率。就像拼写检查,人工智能提供了一些建议,创意人员可以使用作为一个起点,把他们的知识应用到编辑,迭代或完全忽略。
最终,这是创意的工具,腾出更多的时间花在真正的工作要求和奖励他们的人才和专业知识:大想法,复杂的消息和长篇写作。
使用每个工具可用
最后一个问题我听到周围AI是客户是否会感觉欺骗支付AI-generated工作。
但是我们是真实的:广告客户不支付机构的劳动;他们支付的结果。一直有一个隐式的期望机构使用工具做最好的工作,无论是使用打字机、文字处理软件或数字SEO工具得分和关键字的一代。这些都是由人类专家给这些人更多的时间在战略思想运用他们的专业知识,实验和指导。这是客户要支付。
毕竟,明天最好的广告战略,像今天,会闪现在找到驱动模式为客户更好的结果。我们已经有了工具来识别这些模式。但ChatGPT和其他人工智能工具将完全赋予我们hyper-segmentation做实验,测试我们的假设,走向梦想的一对一的反馈循环,做到实时。
