Multimodal AI, tek bir istekte metin, görseller, ses, video ve belgeler gibi birden fazla veri türünü alabilen ve üretebilen modellere atıfta bulunur. GPT-4o ve sonraki OpenAI modelleri, Google’ın Gemini’ı ve Anthropic’in Claude’u ekran görüntülerini, PDF’leri ve grafikleri okuyabilir. B2B pazarlama ekipleri için pratik değer, webinarlar, sunumlar ve ürün ekran görüntüleri gibi mevcut materyalleri daha hızlı bir şekilde kullanılabilir içeriğe ve içgörülere dönüştürmekte yatar.
Bir modeli “multimodal” yapan nedir?
Daha önceki dil modelleri sadece metin işliyordu. Bir webinarın özetini istiyorsanız, önce bir transkripte ihtiyacınız vardı; bir açılış sayfası hakkında geri bildirim istiyorsanız, onu kelimelerle tanımlıyordunuz. Multimodal modeller bu adımları ortadan kaldırır. Kaydı, PDF’i veya ekran görüntüsünü yüklersiniz ve model doğrudan onun hakkında akıl yürütür.
Yazıldığı sırada her satıcının farklı güçlü yönleri vardır. Gemini modelleri uzun video ve ses girişlerini kabul eder. OpenAI modelleri görselleri ve gerçek zamanlı sesi işler. Claude, uzun PDF’leri grafikler ve tablolarla iyi okur. Hepsi küçük metinleri, karmaşık diyagramları veya el yazısını okurken hatalar yapabilir, bu nedenle çıktıların yine de kontrol edilmesi gerekir.
Multimodal AI, B2B ekiplerine en çok nerede yardımcı olur?
B2B pazarlaması, zengin ancak yeniden kullanılması zor olan çok sayıda materyal üretir: kaydedilmiş webinarlar, satış sunumları, analist raporları, fuar fotoğrafları ve ürün arayüz ekranları. Multimodal AI, bu materyali yapılandırılmış metne dönüştürmede iyidir.
En güçlü kullanım durumları şunlardır:
- Webinar ve podcast yeniden kullanımı: bir kaydı yükleyin ve özet, bölüm listesi, zaman damgalı alıntılar ve taslak bir blog taslağı isteyin.
- Sunumdan içeriğe: bir satış veya konferans sunumunu uzun bir makaleye, e-posta dizisine veya tek sayfalık bir özete dönüştürün.
- Rakip analizi: rakip fiyatlandırma sayfalarının, açılış sayfalarının veya reklamlarının ekran görüntülerini karşılaştırın ve teklif ve mesajlaşmadaki farklılıkları listeleyin.
- Açılış sayfası incelemeleri: tam sayfa bir ekran görüntüsü yükleyin ve netlik, kanıt ve harekete geçirici mesaj kontrol listesine göre bir eleştiri isteyin.
- Belge çıkarma: PDF raporlarından, RFP’lerden veya vaka çalışmalarından rakamları bir tabloya çekin.
- Erişilebilirlik: ürün ekran görüntüleri için alt metin ve görsel açıklamaları hazırlayın.
Üç temel oyun nasıl çalışır?
Aşağıdaki oyunlar özel bir yazılım gerektirmez. Ana asistanların iş sürümlerinde zaten mevcut olan yükleme ve sohbet özelliklerini ve konuyu bilen bir gözden geçiren kişiyi kullanırlar.
Oyun 1: webinar içerik motoru
Tek bir saatlik webinar, bir aylık içeriği besleyebilir. Süreç basittir. Kaydı Zoom, Teams veya webinar platformunuzdan dışa aktarın. Video veya sesi kabul eden bir modele yükleyin veya transkripti ve slaytları PDF olarak yükleyin.
“Bir özet” yerine belirli çıktılar isteyin. Örneğin: zaman damgalı beş temel iddia, Soru-Cevap bölümünden üç müşteri sorusu, konuşmacının kendi örneklerini kullanan 1.200 kelimelik bir makale taslağı ve konuşmacıdan alıntı yapan on sosyal medya gönderisi. Bir pazarlamacı daha sonra alıntıları kayıtla karşılaştırır ve taslağı düzenler. Alıntıların doğruluğu, ekiplerin en sık atladığı adımdır ve adı geçen bir uzman dahil olduğunda en çok önem taşıyan şey budur.
Oyun 2: satış sunumundan kampanya varlıklarına
Satış sunumları genellikle ürünün ve değerinin en net açıklamasını içerir. Ayrıca pazarlamanın nadiren gördüğü materyallerdir. En son sunumu yükleyin ve modelden ana problem ifadesini, kanıt noktalarını ve itiraz yönetimini belirlemesini isteyin. Ardından, aynı argümanları kullanan bir açılış sayfası taslağı ve e-posta besleme dizisi oluşturmasını isteyin.
İddialar konusunda bir insanı döngüde tutun. Sunumlar bazen belirli bir potansiyel müşteri için tasarlanmış rakamlar veya eski fiyatlandırmalar içerir ve model bunları sadakatle tekrarlayacaktır.
Oyun 3: ölçekli görsel denetimler
Multimodal modeller, ekran görüntülerini bir rubriğe göre inceleyebilir. Bu, onları günler süren denetimler için yararlı kılar. Masaüstü ve mobil cihazlardaki ana açılış sayfalarınızın ekran görüntülerini yakalayın, bir kontrol listesi tanımlayın ve modelden her sayfayı puanlamasını ve her puanı açıklamasını isteyin.
Yararlı bir denetim kontrol listesi şunları kapsar:
- Ana değer önerisi kaydırma yapmadan görülebiliyor mu?
- Sayfa, üst kısma yakın bir yerde logolar, vaka çalışmaları veya sertifikalar gibi kanıtlar gösteriyor mu?
- Birincil bir harekete geçirici mesaj var mı ve görsel olarak net mi?
- Gövde metni yeterince büyük mü ve yeterli kontrasta sahip mi?
- Form alanları yalnızca gerekli bilgileri mi istiyor?
Puanları ilk geçiş olarak değerlendirin. Bunları, bir tasarımcının hangi sayfaları incelemesi gerektiğine karar vermek için kullanın, nihai bir karar olarak değil.
B2B ekipleri bunu nasıl kurmalı?
Dağıtımdan önce üç noktayı çözün. Birincisi, veriler: hangi materyalin hangi araca yüklenebileceğine karar verin. Müşteri kayıtları, sözleşmeler ve yayınlanmamış yol haritaları genellikle tüketici hesaplarına girmemelidir; verileriniz üzerinde eğitimin varsayılan olarak kapalı olduğu ChatGPT Enterprise, Gemini for Google Workspace veya Claude for Work gibi veri kontrollerine sahip iş planlarını kullanın.
İkincisi, şablonlar: sonuçların ekip genelinde tutarlı olması için her oyun için istem şablonları yazın. Üçüncüsü, inceleme: herhangi bir şey yayınlanmadan önce alıntıları, rakamları ve iddiaları kimin kontrol edeceğini belirleyin.
Neyi ölçmelisiniz?
Modeli değil, iş akışını ölçün. Yararlı metrikler arasında webinardan ilk yayınlanan varlığa kadar geçen süre, kaynak kayıt başına varlık sayısı, taslak başına düzenleme süresi ve organik trafik, e-posta tıklama oranları ve satışların yeni materyalleri kullanımı gibi ortaya çıkan içeriğin performansı yer alır. İnceleme sırasında bulunan hata türlerini takip edin; alıntı hataları görünmeye devam ederse, istemi veya inceleme adımını sıkılaştırın.
Alien Road multimodal AI’yı nasıl uygular
Tipik bir çalışmada, içerik envanteriyle başlarız: müşterinin zaten sahip olduğu kayıtlar, sunumlar, raporlar ve ekran görüntüleri, artı her biri için geçerli olan veri kuralları. Keşif genellikle aylarca kullanılmamış materyal bulur.
Kurulum, her giriş türü için doğru modeli seçmek, yukarıdaki oyunlar için istem şablonları yazmak ve adlandırılmış onaylayıcılarla bir inceleme iş akışı üzerinde anlaşmak anlamına gelir. İlk döngüyü müşterinin ekibiyle birlikte yürütürüz, böylece tekrarlayabilirler.
Ölçüm, üretim süresini, kaynak başına varlık sayısını ve yayınlanan parçaların analitik ve CRM’deki performansını takip eder. Raporlama aylıktır ve hangi kaynakların en yararlı içeriği ürettiğini ve hangi oyunların genişletilmesi gerektiğini gösterir.
Bu hafta nereden başlamalı
En son webinarınızı veya konferans konuşmanızı seçin. Kaydı veya transkripti ve slaytları şirketinizin zaten lisansladığı multimodal araca yükleyin ve zaman damgalı beş iddia, bir makale taslağı ve beş sosyal medya gönderisi isteyin. Her alıntıyı kayıtla karşılaştırın. Taslaklar yalnızca hafif düzenlemeler gerektiriyorsa, ilk tekrarlanabilir oyununuz var demektir.
Okumaya devam edin: Yapay Zekâ Optimizasyonu · Yapay Zekâ Optimizasyonu