Meta AI, Meta’nın WhatsApp, Instagram, Facebook, Messenger ve kendi uygulamasındaki asistanıdır; Llama ise Meta’nın şirketlerin indirip kendilerinin çalıştırabileceği açık ağırlıklı dil modelleri ailesidir. Geleneksel araçlardan geçiş, hacimli metin yazma, özetleme veya sınıflandırma içeren görevler için mantıklıdır. Kural tabanlı yazılımın zaten doğru, ucuz ve denetlenebilir olduğu durumlarda bu geçiş mantıklı değildir.
Meta AI ve Llama tam olarak nedir?
Meta AI bir tüketici ve içerik üretici asistanıdır. İnsanlar onu Meta’nın uygulamaları içinde soru sormak, görsel oluşturmak ve metin yazmak için kullanırlar. Pazarlamacılar için bu iki şekilde önemlidir: hızlı taslaklar ve fikirler için bir araç olarak ve Meta platformlarında markalar ile kullanıcılar arasında yer alan bir katman olarak.
Llama, bu işin çoğunun arkasındaki model ailesidir. Meta, Llama modellerini kendi topluluk lisansı altında açık ağırlıklarla yayınlar, böylece geliştiriciler bunları kendi sunucularında veya AWS, Azure, Google Cloud ve özel barındırma hizmetleri gibi bulut sağlayıcıları aracılığıyla çalıştırabilirler. Lisansın, çok büyük şirketler için olanlar da dahil olmak üzere koşulları vardır, bu yüzden bir ürün oluşturmadan önce okuyun.
Meta ayrıca reklam araçlarında, örneğin metin ve görsel varyasyonları oluşturan Advantage+ yaratıcı özelliklerinde üretken AI kullanır. Bu özellikler Ads Manager’ın bir parçasıdır, kendinizin çalıştırdığı bir şey değildir.
Burada “geleneksel araç” ne sayılır?
Geleneksel araçlar, pazarlamacıların halihazırda kullandığı, sabit kurallar, şablonlar veya insan girdisi ile çalışan yazılımlardır: elektronik tablo formülleri, anahtar kelime araçları, kural tabanlı sohbet botları, şablon e-posta oluşturucuları, CRM’de manuel etiketleme, stok fotoğraf kütüphaneleri ve brief’lere göre çalışan metin yazarları. Birçoğu işini mükemmel yapar. Soru, AI’nin daha yeni olup olmadığı değil, belirli bir işi daha iyi yapıp yapmadığıdır.
Ne zaman Meta AI veya Llama’ya geçmelisiniz?
Geçiş, görev dilden oluştuğunda, durumdan duruma değiştiğinde ve sık gerçekleştiğinde karşılığını verir. Kurallar çeşitlilikle mücadele eder; dil modelleri ise bunun üstesinden iyi gelir.
- Binlerce yorumu veya incelemeyi konuya ve duyguya göre sınıflandırmak
- Test için çok sayıda kısa reklam metni varyasyonu hazırlamak
- Uzun müşteri görüşmelerini veya destek kayıtlarını özetlemek
- Kural tabanlı bir botun başarısız olduğu açık uçlu müşteri sorularını yanıtlamak
- Birkaç pazar için kısa sosyal medya metinlerini çevirmek ve uyarlamak
- Ürün özellikleri gibi yapılandırılmış verileri dağınık metinden çıkarmak
Verilerin altyapınızda kalması gerektiğinde, hacim API maliyetlerini yükselttiğinde veya bir modeli kendi içeriğiniz üzerinde ince ayar yapmak istediğinizde Llama daha güçlü bir seçenektir.
Ne zaman geçmemelisiniz?
Doğruluğun kesin olması gereken ve kuralların zaten çalıştığı yerlerde geçiş yapmayın. KDV hesaplayan bir formül asla halüsinasyon görmez; bir dil modeli görebilir. Sipariş durumunu numaraya göre kontrol eden kural tabanlı bir bot, konuşmadan tahmin yürüten bir LLM’den daha hızlı ve daha güvenilirdir.
- Finansal hesaplamalar, fiyatlandırma ve stok seviyeleri
- Hukuki metinler, şartlar ve düzenlenmiş iddialar
- Kurulum süresinin tasarruftan daha fazla olduğu düşük hacimli görevler
- Her kararın net bir denetim izine ihtiyaç duyduğu süreçler
- Yetenekli bir yazarın hala daha iyi olduğu büyük kampanyalar için markaya kritik metinler
Maliyetler ve kontrol nasıl karşılaştırılır?
Geleneksel araçlar genellikle öngörülebilir abonelik fiyatlarına sahiptir. Tüketici uygulamalarındaki Meta AI’nin kullanımı ücretsizdir, ancak çok az kontrolünüz vardır: özellikler, veri kullanımı ve kullanılabilirlik Meta tarafından belirlenir. Llama maliyetleri altyapıya ve insanlara kaydırır. Bir modeli kendi GPU’larınızda veya barındırılan bir uç noktada çalıştırmak saatlik veya token başına paraya mal olur ve birinin onu dağıtması, izlemesi ve güncellemesi gerekir.
Hızlı bir karşılaştırma
Seçenekler arasında karar veren bir ekip için kısa bir karşılaştırma yardımcı olur:
- Meta AI uygulaması: kurulum yok, düşük kontrol, kişisel taslaklar ve fikirler için uygun
- Barındırılan API aracılığıyla Llama: düşük kurulum, kullanıma göre ödeme, iş akışlarını hızlı oluşturmak için iyi
- Llama kendi kendine barındırılan: daha yüksek kurulum ve bakım, en yüksek veri kontrolü, yüksek hacimde uygun maliyetli
- Geleneksel araçlar: öngörülebilir, denetlenebilir, kuralların görevi tamamen kapsadığı yerlerde en iyisi
Meta’nın AI’si kendi platformlarında hangi riskleri taşır?
WhatsApp, Instagram ve Facebook’ta Meta AI, kullanıcıların sorularını doğrudan yanıtlayabilir, bazen markanızın da kapsadığı ürünler veya konular hakkında. Bu, insanların bu uygulamalarda bilgiyi nasıl keşfettiğini değiştirir. Markaların bu yanıtlar üzerinde çok az kontrolü vardır, bu nedenle işletmeniz hakkında doğru kamu bilgisi daha fazla önem taşır.
Gizlilik diğer endişedir. Meta’nın kamu içeriğini ve etkileşimleri AI için nasıl kullandığına dair mevcut ayarlarını ve politikalarını, özellikle AB’de ve özel kuralları olan diğer bölgelerde kontrol edin. Ekibinizi sohbetlerde Meta AI ile nelerin paylaşılabileceği konusunda bilgilendirin.
Alien Road, Meta AI ve Llama’yı nasıl uygular
Tipik bir iş birliğinde ajans, müşterinin pazarlama görevlerini ve her birini halihazırda yapan aracı listeleyerek başlar. Her görev hacim, girdi çeşitliliği ve kesin doğruluk ihtiyacı açısından puanlanır, bu da bir dil modelinin mevcut aracı nerede yeneceğinin muhtemel olduğunu gösterir.
Kurulum görev bazlı yapılır. Reklam metni testi için ekip, Advantage+ yaratıcı özelliklerini insan tarafından yazılmış varyantlarla birlikte kullanır. Yorum sınıflandırması veya görüşme özetleri için ekip genellikle barındırılan bir Llama uç noktasında bir iş akışı oluşturur veya verilerin müşteriyle kalması gerektiğinde kendi kendine barındırır. Kural tabanlı araçlar zaten çalıştıkları yerlerde kalır.
Ölçüm, yeni yaklaşımı aynı görevde eskisiyle karşılaştırır: harcanan zaman, hata oranı ve sonuç, örneğin reklam performansı veya kontrol edilen bir örnekte etiketleme doğruluğu. Görevler yalnızca rakamlar bunu desteklediğinde kalıcı olarak değiştirilir.
Adil bir geçiş testi nasıl görünür?
Bir aracı değiştirmeden önce, her ikisini de aynı girdide yan yana çalıştırın. Sabit bir örnek alın, örneğin 500 müşteri yorumu, ve bunu mevcut yöntemle ve Llama iş akışıyla işleyin. Bir kişiye her birinden rastgele 100 tanesini kontrol ettirin.
- Her iki yöntem için aynı kategori listesini veya brief’i kullanın
- Kurulum ve inceleme dahil harcanan zamanı kaydedin
- Hataları toplamda değil, türüne göre sayın
- Modelin emin olmadığı veya tutarsız olduğu durumları not edin
Model daha hızlı ve yaklaşık olarak aynı derecede doğruysa, geçiş yapın ve nokta kontrollerine devam edin. Daha hızlı ancak belirgin şekilde daha az doğruysa, tasarruf edilen zaman düzeltmelere gider ve geçiş buna değmeyebilir.
Bu hafta nereden başlamalı
Ekibinizin düzenli olarak yaptığı on pazarlama görevinin ve her biri için kullanılan aracın bir listesini yazın. Hacimli çeşitli metinleri okumayı veya yazmayı içeren görevleri işaretleyin.
Birini seçin, örneğin geçen ayın Instagram yorumlarını konuya göre etiketlemek. Bunu net bir kategori listesi olan barındırılan bir platformda bir Llama modeli aracılığıyla çalıştırın, 100 sonuçluk bir örneği elle kontrol edin ve doğruluk ile zamanı mevcut yönteminizle karşılaştırın.
Okumaya devam edin: AI Pazarlama Ajansı · AI Pazarlama