Meta AI ve Llama, e-ticaret markalarına yapay zekaya giriş için iki farklı yol sunar. Meta AI, Facebook, Instagram, WhatsApp ve Messenger’a entegre edilmiş bir asistandır ve Meta’nın reklam ve iş araçlarındaki yapay zeka özelliklerini içerir. Llama, işletmelerin indirebileceği, kendi altyapılarında çalıştırabileceği veya bulut sağlayıcıları aracılığıyla kullanabileceği Meta’nın açık ağırlıklı dil modelleri ailesidir. Pratik kullanım senaryoları her biri için farklılık gösterir.
Meta AI ve Llama arasındaki fark nedir?
Meta AI bir tüketici ürünüdür. İnsanlar Meta’nın uygulamaları içinde onunla sohbet eder, sorular sorar, görseller oluşturur ve öneriler alır. Markalar onu kontrol etmez, ancak ondan etkilenirler çünkü alışveriş yapanlar giderek daha fazla ona ürünler hakkında sorular sormakta ve reklamları gördükleri aynı uygulamalarda onu kullanmaktadır.
Llama bir ürün değil, bir modeldir. Meta, ağırlıkları kendi topluluk lisansı altında yayınlar; bu lisans, çok büyük şirketler için ek şartlar dahil olmak üzere belirli koşullarla ticari kullanıma izin verir. Kullandığınız sürüm için lisansı okuyun. Llama modelleri Hugging Face, Amazon Bedrock, Google Vertex AI, Microsoft Azure ve diğerleri gibi platformlarda mevcuttur ve Ollama veya vLLM gibi araçlarla yerel olarak çalıştırılabilir.
Hangi Meta AI özellikleri bir çevrimiçi mağaza için önemlidir?
En doğrudan değer, tüketici sohbet robotundan ziyade Meta’nın iş araçları aracılığıyla gelir.
- Advantage+ creative altındaki Reklam Yöneticisi’ndeki üretken özellikler: arka plan oluşturma, görsel genişletme ve reklamlar için metin varyasyonları.
- Meta’nın bazı pazarlarda bir işletme adına müşteri sorularını yanıtlamak için test ettiği ve kullanıma sunduğu WhatsApp ve Messenger’daki iş yapay zeka özellikleri.
- Gönderi metni öneren ve mesajları yönetmeye yardımcı olan Meta Business Suite araçları.
Kullanılabilirlik ülkeye ve hesaba göre değişir. Duyurulara güvenmek yerine Reklam Yöneticinizde ve Business Suite’inizde nelerin açık olduğunu kontrol edin.
Kullanım senaryosu 1: reklam kreatif varyasyonları
Güçlü bir ürün fotoğrafına sahip bir giyim markası, yeni bir çekim yapmadan farklı arka planları veya en boy oranlarını test etmek için Advantage+ creative’in üretken özelliklerini kullanabilir. Bu, Stories, Reels ve Feed formatlarını hızlı bir şekilde eşleştirmek için kullanışlıdır.
Kontrolü elinizde tutun. Oluşturulan her varyasyonu doğruluk açısından inceleyin: bir ürünün su geçirmez olduğunu ima eden ancak aslında olmayan bir arka plan veya garip nesneler ekleyen genişletilmiş bir görsel müşterileri yanıltabilir. Onaylamadığınız iyileştirmeleri kapatın.
Kullanım senaryosu 2: WhatsApp ve Messenger’da müşteri mesajlaşması
Türkiye, Orta Doğu ve Latin Amerika’daki birçok mağaza, soruların büyük bir kısmını WhatsApp üzerinden almaktadır. Bir yapay zeka katmanı, teslimat süreleri, bedenler, çalışma saatleri veya sipariş durumu hakkındaki rutin soruları yanıtlayabilir.
Bunu oluşturmanın iki yolu vardır. Meta’nın kendi iş yapay zeka araçları, mevcut olduğunda, hızlı bir şekilde kurulur ancak sınırlı kontrol sunar. Alternatif olarak, WhatsApp Business Platform API’sini, ürün ve politika verilerinizle birlikte bir Llama modeli veya başka bir model kullanan kendi sisteminize bağlayın. Bu daha fazla çalışma gerektirir ancak tam olarak ne söylendiğine ve verilerin nereye gittiğine karar vermenizi sağlar.
Kullanım senaryosu 3: Llama ile ürün verisi zenginleştirme
Büyük kataloglar genellikle düzensiz verilere sahiptir: tutarsız başlıklar, eksik nitelikler, karışık dillerdeki tedarikçi açıklamaları. Kendi altyapınızda çalışan bir Llama modeli bunu toplu olarak işleyebilir.
- Malzeme, renk ve beden gibi nitelikleri serbest metin açıklamalarından yapılandırılmış alanlara çıkarın.
- Başlıkları sabit bir düzene göre standartlaştırın.
- Yapılandırılmış verilerden birkaç dilde açıklamalar taslaklayın.
- Çelişkili bilgilere sahip ürünleri bir kişinin kontrol etmesi için işaretleyin.
Modeli kendiniz çalıştırmak, katalog verilerinin ve tedarikçi dosyalarının ortamınızdan çıkmadığı anlamına gelir ki bu bazı markalar için bir gerekliliktir.
Kullanım senaryosu 4: dahili arama ve destek araçları
İade politikası, tedarikçi sözleşmeleri ve ürün kılavuzları gibi kendi belgeleriniz üzerinde arama ile birleştirilmiş bir Llama modeli, müşteri hizmetleri personeli için dahili bir asistanı güçlendirebilir. Temsilciler bir soru sorar ve kaynak belgeye bağlantı içeren bir yanıt alır; bu da yanıtları hızlandırır ve tutarlı tutar.
Aynı yaklaşım, “3.000 liranın altında yürüyüş için sıcak tutan su geçirmez ceket” gibi doğal dildeki sorguları anlayarak site içi aramayı iyileştirebilir, ancak özel arama sağlayıcılarının dağıtımı daha hızlı olabilir.
Llama ne zaman barındırılan bir modele göre doğru seçimdir?
Açık ağırlıklı modeller her zaman daha ucuz veya daha iyi değildir. Çeşitli sağlayıcılardan gelen barındırılan modeller zorlu muhakemelerde daha güçlü olabilir ve hiçbir altyapı gerektirmez. Llama, bunlardan bazıları geçerli olduğunda mantıklıdır.
- Veriler kendi sunucularınızda veya belirli bir bölgede kalmalıdır.
- Hacim yüksektir ve istek başına API maliyetleri önemli olacaktır.
- Modeli, örneğin LoRA ile katalog dilinize göre ince ayar yapmak veya uyarlamak istiyorsunuz.
- Bir sağlayıcı modelini güncellediğinde değişmeyen öngörülebilir bir davranışa ihtiyacınız var.
Takas, mühendislik çabasıdır: barındırma, izleme, güncellemeler ve güvenlik sizin sorumluluğunuz haline gelir.
Sınırlar ve riskler nelerdir?
Oluşturulan metin hatalar içerebilir, bu nedenle ürün iddialarının gözden geçirilmesi gerekir. Müşteriye yönelik botlar, şikayetler, iadeler ve hassas konular için bir kişiye devredilmelidir. Mesajlaşma yoluyla gönderilen kişisel veriler GDPR, KVKK veya yerel kurallara uygun olarak işlenmelidir. Meta’nın kendi tüketici yapay zekası ile ürünleriniz hakkında ne söylediğini kontrol edemezsiniz, sadece herkese açık bilgilerinizin doğru ve eksiksiz olduğundan emin olabilirsiniz.
Alien Road, e-ticaret müşterileri için Meta AI ve Llama’yı nasıl uyguluyor
Tipik bir çalışmada, Alien Road iki yolu ayırır. Meta’nın yerleşik özellikleri için ekip, müşterinin hesaplarında hangi Advantage+ creative ve mesajlaşma seçeneklerinin aktif olduğunu denetler, hangilerine izin verildiğini kararlaştırır ve sonuçların raporlarda ayrılabilmesi için net bir adlandırma ile standart kreatiflere karşı oluşturulan varyasyonları test eder.
Llama için çalışma, katalog temizleme veya çok dilli açıklamalar gibi bir veri göreviyle başlar. Küçük bir pilot çalışma bir ürün örneği üzerinde yürütülür, sonuçlar müşterinin mağazacılık ekibi tarafından gözden geçirilir ve hata oranları kaydedilir. Pilot çalışma kararlaştırılan kalite eşiklerini karşıladığında tüm kataloğa genişletilir. Raporlama, tasarruf edilen süreyi, hata oranlarını ve reklamlar için kontrole karşı sonuç başına maliyeti kapsar.
Bu hafta nereden başlamalı
Reklam Yöneticisi’ni açın ve en son kampanyanızda hangi Advantage+ creative iyileştirmelerinin varsayılan olarak açık olduğunu kontrol edin. Hangilerini istediğinize karar verin ve gerisini kapatın.
Ardından, düzensiz verilere sahip 50 ürün açıklamasını dışa aktarın ve bir Llama modelinin, bir bulut konsolu aracılığıyla veya yerel olarak Ollama ile bunlardan temiz nitelikler çıkarıp çıkaramayacağını test edin. Ölçeklendirmeye karar vermeden önce her sonucu elle kontrol edin.
Okumaya devam edin: Yapay Zeka Pazarlama Ajansı · Yapay Zeka Pazarlaması