Kako Generativni AI Mijenja Marketing

Generativni AI nije samo buzzword – to je alat koji može transformirati vaš pristup marketingu, posebno ako radite u eCommerce sektoru ili content marketingu. No, koliko god moćan bio, mnogi ga koriste površno, očekujući "one-click" rješenja koja rijetko isporučuju prave rezultate. 

Ovaj blog vodi vas dublje u svijet generativnog AI-a, objašnjavajući napredne tehnike, stvarne primjene i, što je najvažnije, ograničenja koje trebate razumjeti kako biste ostvarili maksimalnu korist.

Za početak, ulazimo u osnove generativnih modela za tekst. 

Kako ovi modeli rade? Koje su njihove prednosti i slabosti? I kako ih možete iskoristiti za konkretne poslovne izazove? 

Odgovore ćemo pronaći u razumijevanju kako generativni AI modeli funkcioniraju – posebno kada je riječ o stvaranju tekstualnog sadržaja.

Modeli za generaciju teksta, poput GPT-a (Generative Pre-trained Transformer), temelj su modernog generativnog AI-a. Ovi modeli su dizajnirani kako bi simulirali ljudsku komunikaciju, generirajući koherentne i relevantne odgovore na različite upite. Njihova glavna snaga leži u predikciji sljedeće riječi u rečenici na temelju konteksta prethodnih riječi.

To možda zvuči jednostavno, ali kada se kombinira s ogromnim količinama podataka i sofisticiranim arhitekturama, rezultati su zapanjujući.

Kako Funkcioniraju?

1. Pre-treniranje na Velikim Skupovima Podataka: GPT modeli prolaze kroz fazu "pre-treniranja" koristeći terabajte tekstualnih podataka s interneta. To im omogućuje razumijevanje jezika, gramatike, značenja riječi i konteksta.

2. Transformer Arhitektura: Ključ uspjeha ovih modela je Transformer arhitektura, koja omogućuje modelima da obrađuju velike količine podataka paralelno. Ova struktura koristi mehanizam "self-attention" kako bi procijenila koja su slova, riječi ili fraze ključne u datom kontekstu.

3. Fine-tuning za Specifične Zadatke: Nakon pre-treniranja, modeli se "fine-tune-aju" na specifičnim skupovima podataka kako bi se prilagodili određenim aplikacijama, poput generiranja marketinških sadržaja, pisanja koda ili odgovaranja na pitanja.

1. Pisanje Sadržaja: Od blogova i članaka do e-mail kampanja i oglasa, generativni AI omogućuje brzo stvaranje tekstualnog sadržaja s minimalnim unosom.

2. Personalizacija: AI može kreirati prilagođene poruke temeljene na ponašanju i preferencijama korisnika, čime povećava angažman i konverzije.

3. Automatizacija Zadatka: Pisanje sažetaka, odgovaranje na često postavljana pitanja (FAQ) i izrada izvještaja mogu biti potpuno automatizirani.

Prednosti i Slabosti

Prednosti:

• Brzina: Generativni modeli stvaraju tekstualni sadržaj u sekundama.

• Skalabilnost: Idealni za izradu velikih količina sadržaja.

• Prilagodljivost: Mogu se prilagoditi gotovo svakom stilu pisanja ili tonu.

Slabosti:

• Površnost: Bez preciznog prompta, često generiraju generičke odgovore.

• Nedostatak točnosti: Mogu "izmisliti" informacije ili biti nepouzdani u specifičnim temama.

• Nedostatak kreativnosti: AI replicira ono što je naučio iz podataka; rijetko "razmišlja" izvan okvira.

Generativni modeli poput GPT-a dolaze pre-trenirani na ogromnim skupovima podataka, njihova snaga se doista otkriva kada ih prilagodite vlastitom skupu podataka.

Fine-tuning je proces gdje uzimate već pre-trenirani jezični model i dodatno ga obučavate na specifičnom skupu podataka koji odgovara vašim poslovnim ciljevima. To omogućuje modelu da "nauči" nijanse specifične domene, industrije, tona i stila pisanja.

Priprema Podataka:

Skup podataka treba biti relevantan za specifičnu upotrebu modela (npr. eCommerce opisi proizvoda, medicinska terminologija, pravni dokumenti).

Format podataka mora biti standardiziran (npr. tekstualni nizovi, oznake pitanja i odgovora).

Odabir Modela:

Odabire se pre-trenirani model, kao što je GPT-3 ili GPT-4, koji već posjeduje široko razumijevanje jezika.

Treniranje na Specifičnim Zadacima:

Model prolazi kroz dodatnu obuku koristeći specifične zadatke, poput prepoznavanja entiteta, odgovaranja na pitanja ili generiranja prilagođenog sadržaja.

Testiranje i Evaluacija:

Nakon fine-tuninga, model se evaluira kako bi se osiguralo da generira kvalitetne i relevantne odgovore za predviđenu upotrebu.

Recimo da imate eCommerce trgovinu s vrlo specifičnom nišom, poput luksuzne opreme za kuhanje. 

Želite da AI generira opise proizvoda koji naglašavaju kvalitetu, estetiku i funkcionalnost.

Skup Podataka: Skup podataka uključuje opisne tekstove o luksuznim kuhinjskim proizvodima:

Input: "Posuda od nehrđajućeg čelika s ergonomskom ručkom."

Output: "Ova elegantna posuda od nehrđajućeg čelika savršena je za svakodnevno kuhanje, pružajući profesionalnu kvalitetu u vašoj kuhinji."

Prompt za Fine-Tuning:

Model se uči na strukturiranim primjerima unosa i izlaza kako bi prepoznao ton i stil opisa.

Rezultat: Nakon prilagodbe, model automatski generira opise koji odgovaraju luksuznom tonu vašeg brenda.

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer, TextDataset, DataCollatorForLanguageModeling, Trainer, TrainingArguments

# Učitavanje modela i tokenizatora

model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")

# Priprema podataka za fine-tuning

train_dataset = TextDataset(

    tokenizer=tokenizer,

    file_path="luxury_kitchenware_data.txt",

    block_size=128

)

data_collator = DataCollatorForLanguageModeling(

    tokenizer=tokenizer,

    mlm=False

)

# Postavljanje treninga

training_args = TrainingArguments(

    output_dir="./fine_tuned_model",

    overwrite_output_dir=True,

    num_train_epochs=3,

    per_device_train_batch_size=4,

    save_steps=10_000,

    save_total_limit=2

)

trainer = Trainer(

    model=model,

    args=training_args,

    data_collator=data_collator,

    train_dataset=train_dataset

)

# Treniranje modela

trainer.train()

Prednosti Fine-Tuninga:

• Generira sadržaj specifičan za vaš brand.

• Poboljšava točnost u nišama gdje generalizirani modeli možda griješe.

• Uklanja potrebu za opsežnim editiranjem nakon generacije.

Izazovi Fine-Tuninga:

• Fine-tuning može biti računalno intenzivan.

• Potrebno je pažljivo pripremiti podatke kako bi se izbjegla pristranost ili pogreške.

Ovdje se ne fokusiramo samo na mogućnosti, već i na konkretne slučajeve korištenja koji donose stvarnu vrijednost u različitim industrijama.

Primjena: Generacija Opisa Proizvoda

Umjesto da zaposlenici pišu stotine opisa proizvoda, generativni modeli mogu kreirati relevantne i optimizirane opise.

Primjer Prompt:

Input: "Opis za keramičku tavu otporne na ogrebotine."

Output: "Uživajte u jednostavnom kuhanju s našom keramičkom tavom, dizajniranom da traje i osigurava ravnomjernu raspodjelu topline."

Primjena: Pisanje Blogova

Generativni AI može kreirati osnovni sadržaj za blog postove, a vi ga možete nadograditi.

Prompt:

Input: "Napiši blog o trendovima u digitalnom marketingu 2024."

Output:

Naslov: "Kako AI mijenja pravila igre u digitalnom marketingu."

Sadržaj: Ključni trendovi poput personalizacije, prediktivne analitike i automatizacije.

Primjena: Chatbotovi za Rješavanje Problema

Generativni AI može poboljšati korisničku podršku simuliranjem razgovora u stvarnom vremenu.

Primjer Prompt:

Input: "Kupac traži povrat novca za proizvod koji je kasnio s dostavom."

Output: "Žao nam je zbog kašnjenja. Pošaljite nam broj narudžbe, a mi ćemo osigurati povrat u roku od 5 radnih dana."

Primjena: Individualizirani Planovi Učenja

AI generira prilagođene planove učenja na temelju potreba učenika.

Primjer Prompt:

Input: "Prilagođeni plan za učenje kvadratnih jednadžbi za učenika srednje škole."

Output: "Dan 1: Uvod u kvadratne jednadžbe. Dan 2: Rješavanje jednadžbi faktoriranjem..."

Zaključak

Fine-tuning omogućava prilagodbu modela vašem brendu, dok praktične primjene dokazuju kako ovi modeli transformiraju eCommerce, marketing, obrazovanje i korisničku podršku.

Kao i kod svake tehnologije, uspjeh leži u vašoj sposobnosti da je prilagodite svojim potrebama i kontinuirano poboljšavate rezultate. Generativni AI nije konačno rješenje, već alat koji može donijeti ogromnu vrijednost – ako ga koristite pametno.

Problem:

Pisanje sadržaja koji angažira publiku je sporo i iscrpljujuće. No, generirani AI sadržaj često zvuči generično, površan je i može promašiti ključnu poruku.

Rješenje:

Koristite AI kao alat za ubrzavanje istraživanja i osnovnu strukturu sadržaja, ali dodajte dubinu kroz vlastitu ekspertizu.

Korak 1: Generacija Okvira Blog Posta

Koristimo AI da generiramo osnovu za blog post.

Prompt za ChatGPT:

Input: "Kreiraj osnovu za blog post o tome kako AI može povećati prodaju u eCommerce trgovinama."

Output:

Uvod: Kako AI transformira eCommerce industriju.

3 primjera korištenja AI-a (personalizacija, optimizacija cijena, prediktivna analitika).

Zaključak: Zašto je AI ključan za budućnost.

Korak 2: Istraživanje Ključnih Tema

Generirani sadržaj je dobar početak, ali nije dovoljno specifičan. Istražimo personalizaciju detaljno.

Primjer: Personalizirani Preporuke Proizvoda

Personalizacija putem AI-a može povećati konverzije za eCommerce trgovine. Na primjer, AI može analizirati podatke o korisnicima i generirati relevantne preporuke proizvoda.

import pandas as pd

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# Primjer podataka o korisnicima i proizvodima

products = pd.DataFrame({

    'Product_ID': [1, 2, 3, 4],

    'Description': ['Crni kožni novčanik', 'Sportski bijeli tenisice', 'Pametni sat', 'Srebrni prsten']

})

# Korisnikov povijesni pregled proizvoda

user_history = "Sportski bijeli tenisice, Crni kožni novčanik"

# Vektorizacija opisa proizvoda

vectorizer = CountVectorizer().fit_transform(products['Description'])

similarity = cosine_similarity(vectorizer)

# Preporuke

user_vector = CountVectorizer().fit_transform([user_history]).toarray()

recommendations = cosine_similarity(user_vector, vectorizer.toarray())

products['Score'] = recommendations[0]

recommended_products = products.sort_values(by='Score', ascending=False)

print(recommended_products[['Product_ID', 'Description', 'Score']])

Rezultat: Model preporuča proizvode na temelju sličnosti opisa. Možete iterirati i uključiti ponašanje korisnika ili povijest kupnje za dodatnu preciznost.

Problem:

AI može generirati prediktivne modele, ali bez jasnog razumijevanja podataka, možete završiti s netočnim rezultatima. Potrebno je uskladiti modele s poslovnim ciljevima.

Rješenje:

Izgradite sustav za retenciju korisnika pomoću prediktivne analitike.

Prediktivni Model za Prepoznavanje Churna

Podaci: Imate podatke o ponašanju korisnika (posjete stranici, zadnji kupovni događaj, broj artikala u košarici).

import pandas as pd

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.metrics import accuracy_score

# Podaci o korisnicima

data = pd.DataFrame({

    'User_ID': [1, 2, 3, 4, 5],

    'Visits_Last_Month': [10, 4, 2, 1, 0],

    'Last_Purchase_Days': [5, 15, 30, 40, 50],

    'Items_in_Cart': [3, 1, 0, 0, 0],

    'Churned': [0, 0, 1, 1, 1]

})

# Podjela podataka

X = data[['Visits_Last_Month', 'Last_Purchase_Days', 'Items_in_Cart']]

y = data['Churned']

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Treniranje modela

model = RandomForestClassifier()

model.fit(X_train, y_train)

# Predikcija

predictions = model.predict(X_test)

accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)

print(f"Točnost modela: {accuracy:.2f}")

Problem:

Generativni AI može brzo stvoriti sadržaj, ali nije uvijek SEO-optimiziran.

Rješenje:

Kombinirajte AI generaciju s alatima za SEO analizu poput Ahrefs ili SEMrush.

Generiranje Blog Posta + Analiza Ključnih Riječi

Primjer:

Generirajte osnovni blog post:

Prompt: "Napiši blog o prednostima AI-a za eCommerce trgovine."

Provjerite ključne riječi:

Koristite SEO alat za pronalazak ključnih riječi poput "AI eCommerce benefits" ili "personalized product recommendations."

Optimizirajte tekst:

Dodajte ključne riječi u naslov, podnaslove i prvi paragraf.

Testirajte CTR:

Generirajte više verzija meta opisa pomoću AI-a i pratite koji privlači više klikova.

Generativni AI nije savršen. Ako samo kopirate i lijepite njegov output, završit ćete s generičnim sadržajem koji ne donosi rezultate. 

Evo nekoliko savjeta:

• Dubinsko istraživanje: AI može generirati okvire, ali vi trebate dodati specifične podatke, studije slučaja i uvide.

• Iteracija: Nema "one-click" rješenja. Testirajte više verzija sadržaja, oglasa i prediktivnih modela.

• Kritička procjena: AI generirani tekst može sadržavati greške ili biti neusklađen s vašim brendom.

Generativni AI je nevjerojatno moćan alat, ali samo za one koji su spremni uložiti trud u optimizaciju i prilagodbu. Growth marketeri koji nauče koristiti AI na napredan način – kombinirajući podatke, analitiku i vlastitu stručnost – imat će značajnu prednost na tržištu.

Nemojte se zavaravati da postoji prečica. Kao i svaki alat, AI zahtijeva vašu pažnju i pametnu primjenu. Uložite vrijeme, iterirajte i gledajte kako vaši rezultati rastu.