Meta AI, Meta-nın WhatsApp, Instagram, Facebook, Messenger və öz tətbiqindəki köməkçisidir, Llama isə Meta-nın şirkətlərin yükləyib özləri işlədə biləcəyi açıq çəkili dil modelləri ailəsidir. Ənənəvi alətlərdən keçid, həcmli mətni yazmaq, xülasə etmək və ya təsnif etmək kimi tapşırıqlar üçün məntiqlidir. Qaydalara əsaslanan proqram təminatının artıq dəqiq, ucuz və yoxlanıla bilən olduğu hallarda bu keçid məntiqli deyil.
Meta AI və Llama tam olaraq nədir?
Meta AI istehlakçı və yaradıcı köməkçisidir. İnsanlar ondan Meta-nın tətbiqlərində suallar vermək, şəkillər yaratmaq və mətn yazmaq üçün istifadə edirlər. Marketoloqlar üçün bu iki şəkildə əhəmiyyətlidir: sürətli qaralamalar və ideyalar üçün bir alət kimi və Meta platformalarında brendlər ilə istifadəçilər arasında yerləşən bir qat kimi.
Llama bu işin çox hissəsinin arxasında duran model ailəsidir. Meta, Llama modellərini öz icma lisenziyası altında açıq çəkilərlə buraxır, beləliklə tərtibatçılar onları öz serverlərində və ya AWS, Azure, Google Cloud və ixtisaslaşmış hostlar kimi bulud provayderləri vasitəsilə işlədə bilərlər. Lisenziyanın, o cümlədən çox böyük şirkətlər üçün şərtləri var, ona görə də məhsul hazırlamazdan əvvəl onu oxuyun.
Meta həmçinin reklam alətlərində, məsələn, mətn və şəkil variasiyaları yaradan Advantage+ yaradıcı funksiyaları kimi generativ AI-dən istifadə edir. Bu funksiyalar Ads Manager-in bir hissəsidir, özünüz işlətdiyiniz bir şey deyil.
Burada “ənənəvi alət” nə sayılır?
Ənənəvi alətlər marketoloqların artıq istifadə etdiyi, sabit qaydalar, şablonlar və ya insan müdaxiləsi ilə işləyən proqramlardır: cədvəl düsturları, açar söz alətləri, qaydalara əsaslanan çatbotlar, şablon e-poçt qurucuları, CRM-də əl ilə etiketləmə, stok foto kitabxanaları və brifinqlər əsasında işləyən kopirayterlər. Bir çoxu öz işində əladır. Sual AI-nin daha yeni olub-olmaması deyil, konkret bir işi daha yaxşı yerinə yetirib-yetirməməsidir.
Nə vaxt Meta AI və ya Llama-ya keçməlisiniz?
Keçid, tapşırıq dildən ibarət olduqda, hər dəfə fərqli olduqda və tez-tez baş verdikdə özünü doğruldur. Qaydalar müxtəlifliklə mübarizə aparır; dil modelləri isə bunun öhdəsindən yaxşı gəlir.
- Minlərlə şərhi və ya rəyi mövzu və əhval-ruhiyyəyə görə təsnif etmək
- Test üçün çoxsaylı qısa reklam mətni variantları hazırlamaq
- Uzun müştəri müsahibələrini və ya dəstək qeydlərini xülasə etmək
- Qaydalara əsaslanan botun uğursuz olduğu açıq tipli müştəri suallarını cavablandırmaq
- Bir neçə bazar üçün qısa sosial media mətnlərini tərcümə etmək və uyğunlaşdırmaq
- Məhsul atributları kimi strukturlaşdırılmış məlumatları qarışıq mətndən çıxarmaq
Məlumatlar sizin infrastrukturunuzda qalmalı olduqda, həcm API xərclərini yüksəltdikdə və ya modeli öz məzmununuz üzərində incə tənzimləmək istədikdə Llama daha güclü seçimdir.
Nə vaxt keçməməlisiniz?
Dəqiqliyin mütləq olduğu və qaydaların artıq işlədiyi yerlərdə keçid etməyin. ƏDV-ni hesablayan düstur heç vaxt xəyal görmür; dil modeli isə görə bilər. Sifariş statusunu nömrəyə görə yoxlayan qaydalara əsaslanan bot, söhbətdən təxmin yürüdən LLM-dən daha sürətli və daha etibarlıdır.
- Maliyyə hesablamaları, qiymətləndirmə və stok səviyyələri
- Hüquqi mətn, şərtlər və tənzimlənən iddialar
- Quraşdırma vaxtının qənaətdən çox olduğu aşağı həcmli tapşırıqlar
- Hər bir qərarın aydın audit izini tələb edən proseslər
- Bacarıqlı bir yazıçının hələ də daha yaxşı olduğu əsas kampaniyalar üçün brend üçün kritik mətnlər
Xərclər və nəzarət necə müqayisə olunur?
Ənənəvi alətlər adətən proqnozlaşdırıla bilən abunə qiymətlərinə malikdir. İstehlakçı tətbiqlərindəki Meta AI-dən istifadə pulsuzdur, lakin siz az nəzarət edirsiniz: funksiyalar, məlumat istifadəsi və əlçatanlıq Meta tərəfindən müəyyən edilir. Llama xərcləri infrastruktura və insanlara yönəldir. Modeli öz GPU-larınızda və ya host edilmiş bir endpoint-də işlətmək saatlıq və ya token başına pula başa gəlir və kimsə onu yerləşdirməli, izləməli və yeniləməlidir.
Qısa müqayisə
Seçimlər arasında qərar verən bir komanda üçün qısa bir müqayisə kömək edir:
- Meta AI tətbiqi: quraşdırma yoxdur, aşağı nəzarət, şəxsi qaralamalar və ideyalar üçün uyğundur
- Host edilmiş API vasitəsilə Llama: aşağı quraşdırma, istifadəyə görə ödəniş, iş axınlarını tez qurmaq üçün yaxşıdır
- Llama öz-özünə host edilmiş: daha yüksək quraşdırma və texniki xidmət, ən yüksək məlumat nəzarəti, yüksək həcmdə qənaətcil
- Ənənəvi alətlər: proqnozlaşdırıla bilən, yoxlanıla bilən, qaydaların tapşırığı tam əhatə etdiyi yerlərdə ən yaxşısı
Meta-nın AI-si öz platformalarında hansı riskləri daşıyır?
WhatsApp, Instagram və Facebook-da Meta AI istifadəçilərin suallarını birbaşa cavablandıra bilər, bəzən brendinizin də əhatə etdiyi məhsullar və ya mövzular haqqında. Bu, insanların bu tətbiqlərdə məlumatı necə kəşf etdiyini dəyişir. Brendlərin bu cavablar üzərində az nəzarəti var, ona görə də biznesiniz haqqında dəqiq ictimai məlumat daha çox əhəmiyyət kəsb edir.
Məxfilik digər narahatlıqdır. Meta-nın ictimai məzmun və qarşılıqlı əlaqələrdən AI üçün necə istifadə etdiyinə dair cari parametrlərini və siyasətlərini, xüsusən də Aİ-də və xüsusi qaydaları olan digər regionlarda yoxlayın. Komandanızı çat-larda Meta AI ilə nələrin paylaşıla biləcəyi barədə məlumatlandırın.
Alien Road Meta AI və Llama-nı necə tətbiq edir
Tipik bir əməkdaşlıqda agentlik müştərinin marketinq tapşırıqlarını və hazırda hər birini yerinə yetirən aləti siyahıya almaqla başlayır. Hər bir tapşırıq həcm, giriş müxtəlifliyi və dəqiq dəqiqlik ehtiyacı üzrə qiymətləndirilir ki, bu da dil modelinin mövcud aləti harada üstələyəcəyini göstərir.
Quraşdırma tapşırıq-tapşırıq aparılır. Reklam mətni testi üçün komanda Advantage+ yaradıcı funksiyalarından insan tərəfindən yazılmış variantlarla yanaşı istifadə edir. Şərhlərin təsnifatı və ya müsahibə xülasələri üçün komanda tez-tez host edilmiş Llama endpoint-ində iş axını qurur və ya məlumat müştəridə qalmalı olduqda öz-özünə host edir. Qaydalara əsaslanan alətlər artıq işlədikləri yerlərdə qalır.
Ölçmə yeni yanaşmanı köhnə ilə eyni tapşırıqda müqayisə edir: sərf olunan vaxt, xəta dərəcəsi və nəticə, məsələn, reklam performansı və ya yoxlanılmış nümunədə etiketləmə dəqiqliyi. Tapşırıqlar yalnız rəqəmlər bunu dəstəklədikdə daimi olaraq dəyişdirilir.
Ədalətli keçid testi necə görünür?
Bir aləti əvəz etməzdən əvvəl hər ikisini eyni girişdə yan-yana işlədin. Sabit bir nümunə götürün, məsələn, 500 müştəri şərhi və onu cari üsulla və Llama iş axını ilə emal edin. Hər birindən təsadüfi 100-ünü bir nəfərə yoxlatdırın.
- Hər iki üsul üçün eyni kateqoriya siyahısından və ya brifingdən istifadə edin
- Quraşdırma və nəzərdən keçirmə daxil olmaqla sərf olunan vaxtı qeyd edin
- Xətaları cəmi olaraq deyil, növünə görə sayın
- Modelin əmin olmadığı və ya uyğunsuz olduğu halları qeyd edin
Əgər model daha sürətli və təxminən eyni dərəcədə dəqiqdirsə, keçid edin və yoxlamaları davam etdirin. Əgər daha sürətli, lakin nəzərəçarpacaq dərəcədə az dəqiqdirsə, qənaət edilən vaxt düzəlişlərə gedir və keçid buna dəyməyə bilər.
Bu həftə haradan başlamalı
Komandanızın mütəmadi olaraq yerinə yetirdiyi on marketinq tapşırığının və hər biri üçün istifadə olunan alətin siyahısını yazın. Həcmli müxtəlif mətnləri oxumağı və ya yazmağı əhatə edən tapşırıqları qeyd edin.
Birini seçin, məsələn, keçən ayın Instagram şərhlərini mövzuya görə etiketləmək. Onu aydın kateqoriya siyahısı olan host edilmiş platformada Llama modeli vasitəsilə işlədin, 100 nəticədən ibarət nümunəni əllə yoxlayın və dəqiqliyi və vaxtı cari üsulunuzla müqayisə edin.
Oxumağa davam edin: AI Marketinq Agentliyi · AI Marketinq