마케팅 프로그램을 위해 지금 바로 AI에 대해 알아야 할 사항

게시 됨: 2022-07-20

AI(인공 지능)를 도우미로 사용하여 모든 종류의 작업을 자동화하고 마케팅 활동을 레벨 업하는 방법을 배웁니다.

주제나 산업에 관계없이 인텔리전스는 우리의 질문에 답하는 데 점점 더 능숙해지고 있습니다. AI는 GPT-3 기술을 사용하여 SEO 객관식 테스트를 통과하고 SEO 사례 연구를 해결할 수 있습니다. Deepmind의 Gopher와 같은 기타 고급 기술은 인문학, 사회 과학, 의학, 과학 및 수학 분야에서 GPT-3을 능가합니다.

아래 그래프는 Gopher, UnifiedQA, GPT-3 및 인간 전문가가 제공한 답변의 정확도를 보여줍니다. 전문가와 AI의 차이는 주제에 따라 상대적으로 작다고 볼 수 있다. 이것은 또한 AI가 잠재적으로 비전문가보다 더 나은 성과를 낼 수 있음을 의미합니다. AI는 현재 많은 마케팅 주제에 대한 귀중한 자원입니다.

AI를 사용하는 방법과 더 중요하게는 AI를 비즈니스에 통합하는 방법을 살펴보겠습니다.

AI 도구와 상호 작용하는 4가지 방법

우리는 최고의 AI-인간 조합을 성공적으로 설정하기 위해 주요 상호 작용 모드에 집중할 것입니다.

#1. 웹 브라우저 활용하기

가장 흥미로운 상호 작용 유형은 Chrome 플러그인을 통해 AI를 백오피스 또는 웹 브라우저에 통합하는 것입니다. 문서 분류, 쓰기 지원, 메타 태그 생성, 텍스트 추출 및 새로운 주제 제안과 같은 고급 프로젝트로 사용자를 지원할 수 있습니다.

간단한 Javascript 호출을 사용하여 AI를 도구에 연결하고 특정 작업을 수행하도록 요청할 수 있습니다.

JS와 GPT-3의 통합 예는 아래와 같습니다.

지나치게 단순한 예는 GPT-3과 같은 언어 모델을 단 20줄의 코드와 필요한 지침으로 연결하는 것이 얼마나 간단한지 보여주기 위한 것입니다.

var xhr = 새로운 XMLHttpRequest();
xhr.open(“포스트”, 'https://api.openai.com/v1/engines/text-davinci-002/completions');
xhr.setRequestHeader("콘텐츠 유형", "응용 프로그램/json");
xhr.setRequestHeader("승인", "베어러 sk-RkXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX");

xhr.onreadystatechange = 함수() {
if (xhr.readyState === 4) {
if (xhr.status==200){
var 데이터=xhr.responseText;
var jsonResponse = JSON.parse(데이터);
answerGPT3 = jsonResponse[“선택”][0]['텍스트'];
console.log(answerGPT3);
}
또 다른 {
console.log('API 오류');
console.log(xhr.responseText);
}
}};
variable promt="...에 대한 50가지 개념 나열"
변수 데이터 = `{
"프롬프트": "프롬프트",
"온도": 0,
"max_tokens": 256,
"top_p": 1,
"frequency_penalty": 0,
"presence_penalty": 0
}`;

데이터 = data.replace('PROMPT', 프롬프트)
xhr.send(데이터);

백오피스가 Javascript를 지원하고 경험이 풍부한 개발자가 있다면 고급 AI 기능을 통합하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. 이 초기 연결을 테스트하기 위해 전문가용으로 설계된 인증에 올바르게 응답하는 AI의 능력을 평가하는 Chrome 플러그인을 만듭니다.

AI가 도구에 연결하도록 지시하는 간단한 Javascript 호출을 통해 광학 문자 인식을 허용하는 Chrome 플러그인을 사용하여 모든 유형의 텍스트를 캡처할 수 있습니다. 그런 다음 페이지의 CSS를 최대한 명확하게 수정하는 별도의 Chrome 플러그인을 사용하세요.

한 예제 연습에서 우리는 객관식 테스트의 각 답변에 문자를 할당했습니다. 그런 다음 이전 20줄의 코드를 사용하여 AI에게 텍스트 필드에 결과를 생성하도록 지시했습니다. AI는 "Asimov의 테스트"로 알려진 이 프로그램을 사용하여 여러 인증을 통과할 수 있었습니다.

그런 다음 의학을 주제로 AI를 테스트했는데 특정 분야에 대한 사전 교육이 없었음에도 60% 이상의 점수를 받았습니다. 그런 다음 의학 분야에서 AI를 테스트했는데 특정 분야에 대한 사전 교육 없이도 60% 이상의 점수를 받았습니다.

이는 주제를 올바르게 선택함으로써 AI 결과가 팀의 일상 업무를 개선하는 데 크게 도움이 될 수 있음을 확인합니다.

#2. 데이터 시각화 소프트웨어 사용

최근 몇 달 동안 문서를 생성하거나 코드 작성을 용이하게 하는 도구가 등장하기 시작했습니다. 한 가지 뛰어난 응용 프로그램은 지침이 포함된 대시보드 또는 SEO 도구를 생성하는 것입니다. 이제 Streamlit과 같은 데이터 시각화 또는 데이터 조작에 매우 고급 구성 요소가 포함된 오픈 소스 도구가 있습니다.

필요한 지침을 제공하여 데이터와 직접 상호 작용하는 앱 생성을 요청하는 것은 간단합니다. 예를 들어, 완전한 인터페이스와 기능 코드로 웹 애플리케이션을 생성할 수 있습니다. 우리는 컴퓨터 코드만 제공되는 언어 모델을 사용하므로 이 관행은 상당히 새로운 것입니다. 그리고 다시 한 번, 결과는 매우 인상적입니다.

아래 그래프는 가장 널리 사용되는 모든 코드 생성기와 이를 생성하는 데 사용되는 데이터를 보여줍니다.

CodeParrot의 경우 50GB.
GPT-3 코덱스 크기: 159GB
InCoder 용량은 216GB입니다.
PolyCoder용 249GB.
715.1GB는 AlphaCode입니다.
CodeGen용 1.38TB.

많은 언어를 사용하여 응용 프로그램을 만들 수 있으며 그 중 가장 일반적인 언어는 Java, C, JS 및 PHP입니다.

AI가 몇 초 만에 SQL 쿼리나 그래프를 생성할 수 있기 때문에 초보자든 전문가든 시도해 보십시오. 좋아하는 도구를 더 잘 사용하려면 실제 사용이 중요합니다.

#삼. 챗봇 활용하기

지침에서 역할을 명확하게 정의하여 매우 구체적인 질문에 답하는 챗봇을 구축할 수도 있습니다.

여기에서 챗봇은 약간의 친절과 유머로 의사처럼 응답해야 합니다.

따라서 AI로 구동되는 챗봇은 고객 선호도에 따라 개인화된 조언과 추천을 제공할 수 있습니다. 특정 방식으로 응답하도록 AI를 프로그래밍하는 것을 두려워하지 마십시오. Google의 John Mueller의 AI 버전인 MuellerBot을 만든 Danny Richman이 좋은 예입니다.

이 봇은 이전 원칙을 사용하여 SEO 질문에 John Mueller가 직접 답변한 것처럼 답변합니다. 답변이 매우 정확할 수 있기 때문에 재미있기도 하고 불안하기도 합니다.

#4. AI 어시스턴트 프로그램 활용

마지막으로 AI SEO 도우미는 페이지가 제대로 구성되지 않았거나 기존 오류가 포함된 경우 백그라운드에서 실행되고 SEO 수정 사항을 적용하는 프로그램입니다.

이러한 응용 프로그램은 2016년 Facebook이 Getafix를 사용하여 버그 수정을 자동화했을 때 처음 등장했습니다.

이전의 모든 버그 수정을 기반으로 어시스턴트는 수정 템플릿을 생성한 다음 롤아웃되기 전에 사람이 적용하고 검토합니다.

이는 메타 태그 제목, 설명, 페이지 매김 및 링크에 대한 우려가 일반적인 문제라는 것을 알고 있는 SEO와 특히 관련이 있습니다.

이를 수행하려면 편집 모드에서 GPT-3을 실행하고 지침에 따라 SEO 페이지를 수정하십시오.

다음은 지시문입니다.

텍스트 시작 부분에 H1 태그가 있는 제목을 포함합니다.
텍스트 본문에서 가장 중요한 단어에 대한 href> 링크를 추가하십시오.
ul>li>를 사용하여 텍스트 끝에 유용한 아웃링크를 만듭니다.
텍스트 본문에 YouTube 동영상을 삽입합니다.
상위 5개 아이디어를 돋보이게 만드십시오.

생성된 텍스트를 보면 알 수 있듯이 결과는 탁월합니다. H1 제목의 굵게 표시된 단어는 내용을 올바르게 요약하고 YouTube 비디오 및 아웃바운드 링크는 주제와 관련이 있으며 H1 제목 자체는 기사를 정확하게 요약합니다.

요컨대, AI 비서는 상당한 시간을 절약할 수 있습니다.

링크는 모두 더미 링크이지만 모든 것을 링크 데이터베이스에 연결하고 매핑 테이블을 사용하여 LINK1을 데이터베이스 또는 CSV 파일의 링크로 바꿀 수 있습니다.

이제 이러한 유형의 작업을 자동화하는 것의 가치를 알 수 있습니다.

언어 모델을 현재 도구와 통합하는 다양한 접근 방식을 알고 있으므로 다음과 같이 가장 적합한 접근 방식을 사용하는 것을 주저하지 마십시오.

크롬 확장 프로그램.
CMS로 바로 이동합니다.
챗봇을 사용합니다.
데이터 시각화
인공지능 어시스턴트