Multimodal AI, aynı istekte metin, görsel, ses ve video gibi birden fazla girdi türünü alabilen ve bunlar üzerinde mantık yürütebilen bir modeldir. Kampanya çalışmalarında, reklam kreatiflerini ölçekli olarak denetlemek, rakip videolarını analiz etmek, ekran görüntülerini ve PDF’leri yapılandırılmış verilere dönüştürmek, açılış sayfalarını görsel olarak kontrol etmek ve grafikleri yorumlarla birleştiren raporlar hazırlamak için kullanılır.
Google’ın Gemini, OpenAI’ın GPT modelleri ve Anthropic’in Claude gibi modellerinin tümü metnin yanı sıra görselleri de kabul eder ve bazıları ses ve videoyu doğrudan işler. Pazarlamacılar için pratik değişiklik, eskiden her dosyaya bakan bir kişinin yapması gereken görevlerin artık yazılım tarafından ilk geçişte halledilebilmesi ve insanların sonuçları gözden geçirmesidir.
Multimodal’ı metin sohbet botundan farklı kılan nedir?
Sadece metin olan bir model, yalnızca ona tarif ettiğiniz şeyi bilir. Multimodal bir model ise gerçek banner’a bakabilir, radyo spotunu dinleyebilir veya bir video reklamın ilk on beş saniyesini izleyebilir. Bu, logonun ilk karede görünüp görünmediği veya harekete geçirici mesajın (CTA) telefon ekranında okunabilir olup olmadığı gibi detayların genellikle kaybolduğu bir çeviri adımını ortadan kaldırır.
Bu, modeli güvenilir bir kalite hakemi yapmaz. Kriterleri iyi tanımlayabilir ve kontrol edebilir, ancak zevk, marka uyumu ve strateji hala insan kararlarıdır. Değer, tanımladığınız kurallara karşı tutarlı, yorulmak bilmez bir kontrolde yatar.
Hangi kampanya görevleri en çok faydayı sağlar?
- Yaratıcı denetimler: logo yerleşimi, metin bindirme miktarı, okunabilirlik ve marka renkleri için yüzlerce reklam görselinin kontrol edilmesi.
- Video reklam incelemesi: markanın ilk ne zaman göründüğünü, altyazıların olup olmadığını ve açılış saniyelerinde neler olduğunu not etmek.
- Rakip araştırması: Meta Ad Library veya Google Ads Transparency Center’daki reklamların ekran görüntülerinden mesajlaşma, teklifler ve görsel stilin özetlenmesi.
- Belge çıkarma: PDF medya planlarından, faturalardan veya görsel olarak gelen platform dışa aktarımlarından rakamların çekilmesi.
- Açılış sayfası incelemesi: mesaj uyumsuzluğunu tespit etmek için bir ekran görüntüsünün takip ettiği reklamla karşılaştırılması.
- Erişilebilirlik kontrolleri: alt metinlerin tasarlanması ve görsellerdeki düşük kontrastlı metinlerin işaretlenmesi.
Her görev aynı modeli izler: net bir kontrol listesi, bir dosya grubu, elektronik tabloda yapılandırılmış çıktı ve her öğeyi değil, yalnızca işaretlenmiş öğeleri gözden geçiren bir insan.
Alien Road, müşteri kampanyalarında multimodal AI’yı nasıl uyguluyor
Tipik bir etkileşimde keşif, ekibin dosyalara bakarak nerede zaman harcadığını bularak başlar. Meta ve Google reklamlarını yöneten bir e-ticaret müşterisi için bu, haftalık yaratıcı incelemeler, aylık rakip taramaları ve üç aylık açılış sayfası kontrolleri olabilir. Her biri multimodal bir iş akışı için aday olur.
Kurulum
Ekip, platform yönergelerine ve marka kurallarına dayanarak müşteriyle her görev için bir puanlama kontrol listesi yazar. Örneğin, bir video kontrol listesi markanın ilk üç saniyede görünüp görünmediğini, videonun sessiz çalışıp çalışmadığını ve teklifin ekranda belirtilip belirtilmediğini sorabilir. Kontrol listesi model istemine dönüşür ve sonuçların sıralanabilmesi ve karşılaştırılabilmesi için çıktı sabit sütunlara zorlanır.
Dosyalar elle yapıştırılmak yerine modelin API’si aracılığıyla işlenir, bu da giriş ve çıkışların kaydını tutar. Müşteri verileri, sağlayıcının iş şartları uyarınca eğitimi devre dışı bırakılmış hesaplarda kalır.
Ölçüm ve raporlama
İş akışına güvenmeden önce, bir örnek hem bir kişi hem de model tarafından puanlanır ve ikisi karşılaştırılır. Sık sık anlaşamadıkları yerlerde, kontrol listesinin ifadeleri gözden geçirilir. Anlaşma kabul edilebilir olduğunda, model ilk geçişi halleder ve insanlar yalnızca işaretlenmiş öğeleri gözden geçirir. Aylık raporlar daha sonra performans verilerini yaratıcı özelliklerle birleştirir, örneğin altyazılı reklamların o hesapta olmayanlardan farklı performans gösterip göstermediğini gösterir.
Multimodal AI nerede hatalar yapar?
Modeller küçük metinleri yanlış okuyabilir, nesneleri yanlış sayabilir, bulanık görüntülerde detaylar uydurabilir ve videoyu sadece bazı karelerinden tanımlayabilir. Uzun videolar kare kare izlenmek yerine örneklenmiş olabilir, bu nedenle kısa olaylar kaçırılabilir. Grafikler bilinen bir zayıf noktadır: bir model, çubuğun değerini yanlış okurken emin bir şekilde ses çıkarabilir.
- Çıkarılan rakamları kaynak dışa aktarımıyla kontrol etmeden asla bir raporda kullanmayın.
- Bir gözden geçirenin hızlıca doğrulayabilmesi için sayfa veya zaman damgası referansları isteyin.
- Kontrol listelerini spesifik tutun; bu reklam iyi mi gibi belirsiz sorular belirsiz cevaplar üretir.
- Modelin onları yakalayıp yakalamadığını görmek için kasıtlı olarak kusurlu örneklerle test edin.
Gizlilik ve haklar konusunda nelere dikkat etmelisiniz?
Görseller ve videolar genellikle insanları içerir. Müşteri fotoğraflarını, kullanıcı tarafından oluşturulan içeriği veya çağrı kayıtlarını bir modele yüklemek kişisel verilerin işlenmesidir, bu nedenle GDPR veya KVKK kapsamında yasal bir dayanak ve bunu kapsayan bir sağlayıcı sözleşmesi gerekir. İş hesaplarını kullanın, saklama ayarlarını kontrol edin ve yüklemeden önce ihtiyacınız olmayan materyalleri kaldırın.
Rakip kreatifleri araştırma için analiz etmek sorun değildir, ancak bunları kendi çıktınızda yeniden kullanmak değildir. Analiz notlarını yaratıcı üretimden ayrı tutun.
Multimodal bir iş akışını çalıştırmanın maliyeti nedir?
Görsel ve video girdileri token olarak faturalandırılır ve metinden daha hızlı artarlar. Tek bir yüksek çözünürlüklü görsel, sağlayıcıya ve ayarlara bağlı olarak yüzlerce veya binden fazla token olarak sayılabilir ve video genellikle örneklenmiş kareler artı ses olarak işlenir. Ayda birkaç yüz görselin yaratıcı denetimi için maliyetler genellikle mütevazıdır, ancak haftalık olarak işlenen uzun videolar önce hızlı bir tahmini hak eder.
Görselleri kontrol listesinin gerçekten ihtiyaç duyduğu çözünürlüğe ölçekleyerek, videoları incelenen bölüme kadar kırparak ve sağlayıcının indirim yaptığı yerlerde toplu işlem kullanarak maliyeti düşürün. Sonuçları saklayın, böylece değişmemiş kreatifler iki kez analiz edilmez. İş akışı gözetimsiz çalışmadan önce sağlayıcı panelinde aylık harcama uyarısı ayarlayın.
Bu hafta nereden başlamalı
Ekibinizin tekrarladığı bir inceleme görevini seçin ve bunu beş ila sekiz evet-hayır sorusundan oluşan bir kontrol listesi olarak yazın. Yirmi geçmiş kreatifi bu kontrol listesiyle multimodal bir modelden geçirin ve cevapları kendi yargınızla karşılaştırın.
- Görevi seçin: yaratıcı denetim, video incelemesi veya rakip taraması.
- Kontrol listesini sade bir dille yazın.
- Eğitimi kapalı bir iş hesabı kullanın.
- Yirmi öğeyi manuel olarak ve modelle puanlayın, sonra karşılaştırın.
- Kontrol listesini ayarlayın ve anlaşmazlıklar nadir ve açıklanabilir olana kadar tekrarlayın.
Model çoğu öğede sizinle hemfikirse ve anlaşmazlıklar size bir şeyler öğretiyorsa, ölçeklendirmeye değer bir iş akışınız var demektir. Değilse, kontrol listesi genellikle modelin değiştirilmesine gerek kalmadan önce daha keskin sorulara ihtiyaç duyar.
Okumaya devam edin: Yapay Zekâ Optimizasyonu · Yapay Zekâ Optimizasyonu