Cihazdaxili AI modelləri buludda deyil, birbaşa telefonda, planşetdə və ya kompüterdə işlədir. Son iPhone, iPad və Mac-lərdə Apple Intelligence və bir çox Android telefonlarında və Chrome-da Google-un Gemini Nano-su ən çox tanınan nümunələrdir. Marketoloqlar və tətbiq komandaları üçün ümumi səhvlər bu funksiyaların mesajları və məzmunu necə dəyişdirdiyini görməməzlikdən gəlmək, hər istifadəçinin bunlara sahib olduğunu fərz etmək və məxfilik və ya imkanlar barədə həddindən artıq vəd verməkdir.
Cihazdaxili AI nədir və brendlər üçün niyə vacibdir?
Cihazdaxili modellər telefonun prosessorunda işləyəcək qədər kiçikdir, ona görə də onlar tez cavab verir, bəzi tapşırıqlar üçün oflayn işləyir və məlumatları cihazda saxlayır. Apple Intelligence bir çox funksiyalar üçün cihazdaxili modellərdən istifadə edir və daha böyük sorğuları Apple-ın Private Cloud Compute serverlərinə göndərir. Gemini Nano dəstəklənən Android cihazlarında ağıllı cavablar, xülasələr və fırıldaqçılığın aşkarlanması kimi funksiyaları gücləndirir və Google onu Android API-ləri vasitəsilə tərtibatçılara və Chrome-dakı eksperimental daxili AI API-ləri vasitəsilə veb tərtibatçılara təqdim edib.
Brendlər üçün təsir dolayı, lakin realdır. Bu sistemlər e-poçtlarınızı və bildirişlərinizi ümumiləşdirir, istifadəçilərin yazdığı mətni yenidən yazır və insanların tətbiqinizdə məzmun tapmasına kömək edir. Bu, mesajlarınızın heç kim onları açmazdan əvvəl necə göründüyünü dəyişdirir.
Səhv 1: bildiriş və e-poçt xülasələrinə məhəl qoymamaq
Apple Intelligence bildiriş və e-poçt yığınlarını ümumiləşdirə bilər və poçt tətbiqləri getdikcə daha çox AI xülasələrini və ya prioritet etiketlərini göstərir. Əsas təklifi üçüncü abzasda gizlənmiş tanıtım e-poçtu qeyri-müəyyən bir xülasəyə endirilə bilər. Apple, başlıqların qeyri-dəqiq xülasələrinin şikayətlərə səbəb olmasından sonra 2025-ci ildə xəbər bildirişi xülasələrini bir müddət dayandırdı, bu da xülasə qatının mesajı nə qədər təhrif edə biləcəyini göstərir.
Düzəlişlər:
- Əsas məqamı e-poçtların mövzu sətrinə və ilk cümləsinə qoyun.
- Push bildirişlərini tizer kimi deyil, tam, sadə ifadələr kimi yazın.
- Bir-biri ilə əlaqəsiz bir neçə mesajı qısa müddətdə üst-üstə yığmaqdan çəkinin.
- Mesajlarınızın xülasələri aktiv olan cihazlarda necə göründüyünü yoxlayın.
Səhv 2: hər istifadəçinin bu funksiyalara sahib olduğunu fərz etmək
Dəstək cihaz modelindən, əməliyyat sistemi versiyasından, dildən və regiondan asılıdır. Apple Intelligence son aparat tələb edir və dildən-dilə yayılıb. Gemini Nano müəyyən Android cihazları ilə məhdudlaşır. Cihazdaxili AI-dən asılı olan bir kampaniya və ya tətbiq funksiyasını ehtiyat variant olmadan qurmaq, auditoriyanızın böyük bir hissəsini pozulmuş və ya boş təcrübə ilə qoyur.
Funksiyaları planlaşdırmadan əvvəl cihaz və OS paylanması üçün öz analitikanızı yoxlayın və həmişə AI qatı olmadan işləyən bir yol dizayn edin.
Səhv 3: məxfiliyi həddindən artıq vəd etmək
“Cihazınızda işləyir” güclü bir məxfilik mesajıdır, lakin bu, həmişə tam mənzərə deyil. Bəzi sorğular, istər Apple-ın Private Cloud Compute-a, istərsə də istifadəçinin icazəsi ilə Apple-ın inteqrasiyası vasitəsilə ChatGPT kimi üçüncü tərəf modellərinə buluda gedir. Tətbiqiniz AI funksiyaları əlavə edirsə, hər bir halda məlumatlarla nə baş verdiyini dəqiq təsvir edin. Qeyri-müəyyən iddialar istifadəçiləri çaşdıra və xüsusilə Avropada GDPR çərçivəsində tənzimləyicilərin diqqətini cəlb edə bilər.
Səhv 4: telefonda sərhəd modeli keyfiyyəti gözləmək
Kiçik cihazdaxili modellər sürətli və məxfidir, lakin onlar böyük bulud modellərindən daha az bilir və mürəkkəb tapşırıqları daha pis idarə edir. Tətbiq komandaları bəzən cihazdaxili modeldən uzunmüddətli yazı, dərin təhlil və ya ətraflı məhsul məsləhəti vəd edir və istifadəçiləri məyus edirlər. Tapşırığı modelə uyğunlaşdırın:
- Cihazdaxili qısa xülasələr, təsnifat, ağıllı cavablar, sadə yenidən yazma və oflayn funksiyalar üçün uyğundur.
- Bulud modelləri uzun məzmun, çoxpilləli mühakimə və geniş bilik tələb edən hər şey üçün uyğundur.
- Hibrid yanaşma sadə tapşırıqları cihaza, daha çətin olanları isə məlumatın cihazdan çıxdığı yerdə istifadəçi razılığı ilə buluda göndərir.
Səhv 5: tətbiq məzmununu sistem AI üçün oxunaqlı etməmək
Apple-ın App Intents çərçivəsi tətbiqlərə hərəkətləri və məzmunu Siri, Spotlight və Apple Intelligence funksiyalarına təqdim etməyə imkan verir. Android öz tətbiq hərəkətləri və AI API-ləri vasitəsilə müqayisəli inteqrasiya təklif edir. Bu çərçivələri qəbul etməyən tətbiqlər, insanlar tətbiqlər arasında tapşırıqları yerinə yetirmək üçün köməkçilərə daha çox güvəndikcə daha az görünən ola bilər. “Son alışımı yenidən sifariş et” və ya “rezervasiyamı göstər” kimi əsas hərəkətləri ifşa etmək tətbiqinizi axının bir hissəsi kimi saxlayır.
Tətbiq komandaları üçün sürətli audit sualları
- İstifadəçilər hansı üç hərəkəti ən çox təkrarlayır və onlar sistem köməkçisinə təqdim olunurmu?
- Bildirişlər ümumiləşdirildikdə aydın oxunurmu?
- AI funksiyaları olmayan cihazlarda nə baş verir?
- Hər bir AI funksiyası üçün məlumat axını sadə dildə yazılıbmı?
Alien Road müştəri işində cihazdaxili AI-ni necə tətbiq edir
Tipik bir işdə, kəşf müştərinin e-poçtunu, push və tətbiqdaxili mesajlaşmasını, analitikadan cihaz və OS məlumatları ilə birlikdə nəzərdən keçirir. Biz mesajların xülasələri aktiv olan cihazlarda necə göründüyünü və əsas məlumatların harada itdiyini yoxlayırıq.
Quraşdırma praktikdir: mövzu sətirlərini, preheaderləri və bildirişləri yenidən yazmaq, beləliklə əsas mesaj xülasədən sağ çıxır və müştərinin tətbiq tərtibatçıları ilə sistem çərçivələri vasitəsilə hansı hərəkətlərin ifşa ediləcəyi üzərində işləmək. İstənilən AI funksiyaları üçün məxfilik ifadələri nəzərdən keçirilir ki, iddialar faktiki məlumat axınına uyğun gəlsin.
Ölçmə, mümkün olduqda cihaz növünə görə seqmentləşdirilmiş, yenidən yazılmış mesajlardakı açılış, toxunma və konversiya dərəcələrini əvvəlki versiyalarla müqayisə edir. Müştəriyə hesabat verilən dəyişiklikləri, seqment üzrə nəticələri və inkişaf komandası üçün açıq sualları ümumiləşdirir.
Cihazdaxili AI marketinq əhatəsi üçün niyə vacibdir?
Hər bir xülasə, prioritet etiketi və ağıllı cavab mesajınızla onu oxuyan şəxs arasında dayanır. Cihaz bir e-poçtun aşağı prioritetli olduğuna qərar verərsə və ya bildirişi cansıxıcı bir sətirə endirərsə, göndərmə nömrələrinizdə heç bir dəyişiklik olmadan əhatə dairəniz azalır. Açılış dərəcələri sürüşə bilər və heç kim bunun səbəbini deyə bilməz.
Aydın, konkret yazı sizi burada qoruyur. Faydanı, son tarixi və hərəkəti sadə dildə ifadə edən mesajlar ağıllı söz oyunundan daha yaxşı xülasədən sağ çıxır. Bu, cihazdaxili AI-dən əvvəl yaxşı təcrübə idi; indi isə buna məhəl qoyulmadıqda ölçülə bilən bir xərci var.
Tərtibatçılar cihazdaxili funksiyaları necə sınaqdan keçirməlidirlər?
Test yalnız simulyatorları deyil, dəstəklənən və dəstəklənməyən modellər üzrə real cihazları tələb edir. Funksiyanı AI aktiv olduqda, parametrlərdə deaktiv edildikdə və onu ümumiyyətlə dəstəkləməyən aparatda yoxlayın. Cavab vaxtlarını qeyd edin, çünki köhnə çiplərdəki kiçik modellər gözləniləndən daha yavaş ola bilər və komandanın bulud və ya qeyri-AI yolunun nə qədər tez-tez istifadə edildiyini görməsi üçün ehtiyat dərəcələrini qeyd edin.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Son beş marketinq e-poçtunuzu və beş push bildirişinizi götürün. Hər birinin yalnız mövzu sətrini və ilk cümləsini oxuyun və onlardan qurulmuş xülasənin hələ də təklifi daşıyıb-daşımayacağını soruşun.
Uğursuz olanları yenidən yazın. Sonra komandanızın bu funksiyaların auditoriyanın nə qədərini artıq əhatə etdiyini bilməsi üçün Apple Intelligence və ya Gemini Nano-nu dəstəkləyən cihazlardakı istifadəçilərin payı üçün analitikanızı yoxlayın.
Oxumağa davam edin: Süni intellekt optimallaşdırması · Süni intellekt optimallaşdırması