Cihazdaxili AI dil və görüntü modellərini bulud məlumat mərkəzi əvəzinə birbaşa telefon, planşet və ya noutbukda işlədir. Son model iPhone, iPad və Mac-lərdə Apple Intelligence, Pixel və bəzi digər Android cihazlarında isə Google-un Gemini Nano-su bildirişləri ümumiləşdirmək, mətni yenidən yazmaq, qeydləri transkripsiya etmək və fotoları yerli olaraq redaktə etmək kimi tapşırıqları yerinə yetirir. Onların üzərində qurulmuş iş axınları sürətli, məxfi tapşırıqlara vaxta qənaət edir və auditoriyanın marketinq mesajlarını qəbul etmə tərzini dəyişir.
Cəlbedicilik sürət və məxfilikdir. Yerli işləyən model mətni serverə göndərməyə ehtiyac duymur, oflayn işləyə bilir və tez cavab verir. Bunun əvəzində ölçü məsələsi var: cihazdaxili modellər bulud modellərindən daha kiçikdir, ona görə də onlar uzun təhlillərdən çox qısa, fokuslanmış tapşırıqları yerinə yetirirlər.
Apple öz cihazdaxili modellərini daha ağır sorğular üçün Private Cloud Compute ilə cütləşdirir və isteğe bağlı ChatGPT inteqrasiyası təklif edir. Google cihazda Gemini Nano-dan, buludda isə daha böyük Gemini modellərindən istifadə edir və Chrome eksperimental brauzer API-ləri vasitəsilə daxili AI funksiyalarını təqdim etməyə başlayıb. Dəqiq funksiyalar cihaz, region və dildən asılı olaraq dəyişir və əlçatanlıq tədricən genişlənib, ona görə də cihazlarınızın nəyi dəstəklədiyini yoxlayın.
Cihazdaxili AI bu gün nə edə bilər?
Marketinq və agentlik işi üçün ən uyğun funksiyalar bir neçə qrupa bölünür.
- Yazı alətləri: Apple cihazlarında Mail, Notes və bir çox üçüncü tərəf tətbiqlərində seçilmiş mətni yenidən yazın, korreksiya edin, tonunu dəyişin və ümumiləşdirin.
- Bildiriş və mesaj xülasələri: uzun mövzular və qruplaşdırılmış bildirişlər bir və ya iki sətirə qədər sıxılır.
- Qeyd və transkripsiya: cihazdan və tətbiqdən asılı olaraq səsli qeydlər, zənglər və görüşlər transkripsiya edilir və ümumiləşdirilir.
- Şəkil redaktəsi: fotolardan obyektləri silmək və sadə şəkillər və ya emoji üslublu qrafiklər yaratmaq.
- Ağıllı cavablar və təkliflər: mesajlaşma tətbiqlərində qısa qaralama cavablar.
Bunların bir çoxu bulud alətlərində də mövcuddur. Fərq ondadır ki, onlar əməliyyat sisteminə daxil edilib və heç bir şeyə qeydiyyatdan keçmədən dəstəklənən cihazı olan hər kəs üçün əlçatandır.
Hansı iş axınları vaxta qənaət edir?
Yolda sürətli korreksiya
Telefonda müştəri e-poçtlarını yazan hesab menecerləri göndərməzdən əvvəl qaralamanı seçib korreksiya və ya yenidən yazma alətindən istifadə edə bilərlər. Bu, mətni başqa tətbiqə köçürmədən saniyələr ərzində yazım səhvlərini və yöndəmsiz ifadələri tutur.
Görüş və zəng qeydləri
Müştəri zəngini və ya planlaşdırma sessiyasını qeyd etmək və yerli transkript və xülasə almaq o deməkdir ki, qeydlər növbəti görüşdən əvvəl hazır olur. Həssas müzakirələr üçün cihazdaxili emal məzmunu cihazda saxlayır ki, bu da məxfiliklə maraqlanan müştərilərə izah etmək daha asandır. Qanun və nəzakət tələb etdiyi üçün həmişə iştirakçılara qeydin aparıldığını bildirin.
Tədbirlərdə məzmunun ələ keçirilməsi
Sərgidə və ya çəkilişdə işçilər qısa müsahibələri qeyd edə, onları yerindəcə transkripsiya edə və həmin gün məzmun komandasına xülasələri göndərə bilərlər. Foto təmizləmə alətləri sürətli sosial istifadə üçün məhsul şəklindən kənar obyekti silə bilər, yekun aktivlər isə hələ də düzgün redaktədən keçir.
Sadə iş axını şablonu
- Tutma: cihazda qeyd edin və ya yazın.
- Emal: daxili ümumiləşdirmə, transkripsiya və ya yenidən yazma alətindən istifadə edin.
- Yoxlama: nəticəni oxuyun və adları, rəqəmləri və məhsul terminlərini düzəldin.
- Paylaşma: AI dəstəkli qeydi ilə paylaşılan qovluğa və ya layihə alətinə göndərin.
- Arxiv: orijinal qeydi və ya qaralamanı istinad üçün saxlayın.
Cihazdaxili AI marketoloqlar üçün nəyi dəyişir?
Daha böyük təsir auditoriya tərəfindədir. Telefon bildirişləri və e-poçtları ümumiləşdirdikdə, xülasə insanın oxuduğu yeganə hissə ola bilər.
E-poçt mövzu sətirləri və mesajın ilk sətirləri indi xülasə funksiyalarını qidalandırır. Aydın, konkret açılış cümlələri xülasənin düzgün mesajı çatdırması ehtimalını artırır. Məqsədi gizlədən ağıllı mövzu sətri sadə və ya çaşdırıcı bir şeyə çevrilə bilər.
Push bildirişləri qruplaşdırılır və sıxılır. Çoxlu bildiriş göndərən brendlər onları tək bir xülasə sətrinə endirilmiş görə bilərlər, ona görə də az, aydın bildirişlər tez-tez olanlardan daha yaxşı işləyir.
Dəstəklənən cihazlarda Apple-ın Mail tətbiqi də mesajları kateqoriyalara ayıra və prioritet mesajları vurğulaya bilər. Tanıtım e-poçtları Gmail nişanlarına bənzər şəkildə promosyonlar görünüşünə düşə bilər. Nişanlanma və göndərən reputasiyası fəndlərdən daha vacibdir.
Məhdudiyyətlər nələrdir?
- Kiçik modellər mürəkkəb və ya uzun mətndə bulud modellərindən daha çox səhv edir.
- Dil dəstəyi dəyişir; bəzi funksiyalar əvvəlcə ingilis dilində gəlir.
- Xülasələr endirimin bitmə tarixi və ya şərtləri kimi vacib keyfiyyətləri buraxa bilər.
- Funksiyalar aparatdan asılıdır; köhnə cihazlar onları almır.
- Təşkilatlardakı administratorlar cihaz idarəetməsi vasitəsilə funksiyaları məhdudlaşdıra bilərlər.
Alien Road cihazdaxili AI-ni necə tətbiq edir
Tipik bir işdə cihazdaxili AI ən çox e-poçt və tətbiq mesajlaşmasında önəmlidir. Kəşfiyyat müştərinin son e-poçt kampaniyalarını və push bildirişlərini cari iPhone və Android cihazlarında göründüyü kimi, o cümlədən xülasə funksiyalarının onları necə sıxışdırdığını nəzərdən keçirməyi əhatə edir. Biz əsas təklifin və son tarixin xülasədə qalıb-qalmadığına baxırıq.
Quraşdırma dəyişiklikləri adətən sadədir: hər e-poçtun ilk cümləsini əsas məqamı bildirmək üçün yenidən yazmaq, tarixləri və şərtləri erkən qoymaq, bildiriş tezliyini azaltmaq və göndərən adlarını ardıcıl etmək. Biz həmçinin preheader mətninin naviqasiya linklərini çəkmək əvəzinə qəsdən təyin olunduğunu yoxlayırıq.
Ölçmə müştərinin e-poçt platformasından və tətbiq analitikasından istifadə edir. Apple-ın Mail Məxfilik Mühafizəsindən bəri açılma dərəcələri etibarsızdır, ona görə də hesabatlar dəyişikliklərdən əvvəl və sonra bir neçə göndəriş üzrə kliklərə, konversiyalara və abunəlikdən çıxmalara yönəlir.
Brendlər öz cihazdaxili funksiyalarını qurmalıdırmı?
Brendlərin çoxu üçün, xeyr. Tərtibatçılar Apple-ın Foundation Models çərçivəsini öz iOS tətbiqlərində çağıra və dəstəklənən cihazlarda Android-in AI funksiyaları vasitəsilə Gemini Nano-dan istifadə edə bilərlər ki, bu da brendin tətbiqində yerli ümumiləşdirmə və ya ağıllı təkliflər kimi funksiyalara imkan verir. Bu, qeydlər, maliyyə və ya sağlamlıq tətbiqləri kimi gündəlik istifadəsi çox olan və məxfi məzmunlu tətbiqlər üçün məntiqlidir.
Tipik pərakəndə və ya xidmət tətbiqi üçün səy nadir hallarda buna dəyər. Daha yaxşı investisiya, əməliyyat sisteminin öz funksiyaları onu ümumiləşdirdikdə məzmununuzun yaxşı oxunduğundan əmin olmaqdır.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Son üç marketinq e-poçtunuzu mesaj xülasələrini dəstəkləyən cihazdakı test qutusuna göndərin və onların necə ümumiləşdirildiyinə baxın. Təklifin, son tarixin və hərəkətə çağırışın qalıb-qalmadığını qeyd edin.
Sonra növbəti e-poçtunuzun ilk cümləsini yenidən yazın ki, məqamı aydın şəkildə bildirsin və klikləri son orta göstəricinizlə müqayisə edin. Öz komandanızda bir tapşırıq seçin, məsələn, müştəri zəngi qeydləri və iki həftə ərzində cihazdaxili transkripsiya və ümumiləşdirmə iş axınını sınayın.
Oxumağa davam edin: Süni intellekt optimallaşdırması · Süni intellekt optimallaşdırması