Görev metin, görüntü, ses veya videoyu karıştırıyorsa ve bunları bağlamak için şu anda birkaç araç ve manuel adımlar gerektiriyorsa, Multimodal AI’ya geçiş yapmaya değer. İş piksel hassasiyeti, garantili doğruluk veya denetim izleri gerektirdiğinde (örneğin, nihai tasarım dosyaları, finansal raporlar veya düzenlemeye tabi iddialar), geleneksel araçlar daha iyi bir seçenek olarak kalır.
GPT-4o ve halefleri, Google Gemini ve Anthropic Claude gibi modeller metnin yanı sıra görüntüleri ve belgeleri okuyabilir, bazıları ise ses ve videoyu da işleyebilir. Bu, birçok pazarlama iş akışını değiştirir. Ancak bu, yığınınızdaki her aracı değiştirmez.
Multimodal aslında ne anlama geliyor?
Multimodal bir model birden fazla girdi türünü kabul eder ve bazen birden fazla çıktı türü üretir. Uygulamada pazarlamacılar bunu bir ekran görüntüsünü tanımlamak, grafikli bir PDF’i okumak, bir aramayı yazıya dökmek ve özetlemek, iki reklam yaratıcısını karşılaştırmak veya yazılı bir brifingden bir görüntü oluşturmak için kullanırlar.
Eski AI araçlarından farkı, tüm değişimi tek bir modelin yönetmesidir. Bir açılış sayfası ekran görüntüsü yükleyip formun neden kötü dönüşüm sağlayabileceğini sorabilirsiniz ve cevap doğrudan sayfada olana atıfta bulunur.
Multimodal AI’nın daha iyi bir seçenek olduğu yerler
- Yaratıcı işlerin gözden geçirilmesi: reklam görsellerinin metin yoğunluğu, marka renkleri ve mobil cihazlarda okunabilirlik açısından kontrol edilmesi
- Rakip materyallerinin okunması: broşürler, PDF fiyat listeleri, açılış sayfası ekran görüntüleri
- Kayıtların içeriğe dönüştürülmesi: webinar transkriptlerinin makalelere, satış aramalarının itiraz listelerine dönüştürülmesi
- Erişilebilirlik çalışmaları: büyük görsel kütüphaneleri için gözden geçirilecek alt metinlerin hazırlanması
- Hızlı konsept görselleri: bir tasarımcı başlamadan önce mood board’lar ve kaba düzenler
Her durumda, eski süreç bir OCR aracı, transkripsiyon hizmeti, elektronik tablo ve özetleyen bir kişi arasında geçiş yapmayı içeriyordu. Artık tek bir model çağrısı kullanılabilir bir ilk taslak oluşturuyor.
Geleneksel araçları nerede tutmalısınız?
Bazı görevler küçük hataları affetmez. Bir ekran görüntüsünden grafiği okuyan bir model bir değeri yanlış okuyabilir. Bir görüntü modeli yanlış düğme sayısına sahip bir ürün çekimi üretebilir. Bunlar için özel araçlar daha güvenli kalır.
- Nihai tasarım ve marka varlıkları: Figma, Adobe Illustrator, katmanlı kaynak dosyalarıyla Photoshop
- Analitik rakamları: GA4, BigQuery veya BI aracınız, ekran görüntülerinden okunan değerler değil
- Ürün fotoğrafçılığı: e-ticaret listeleri için gerçek ürünlerin gerçek fotoğrafları
- Yasal ve düzenlemeye tabi metinler: kontrollü bir kaynaktan onaylanmış metin
- Hassas zamanlamalı video düzenleme: Premiere Pro, DaVinci Resolve, sosyal kesimler için CapCut
Bu listedeki birçok araç artık Photoshop’taki üretken dolgu gibi multimodal özellikleri kendileri içeriyor. Mesele marka isimlerinden çok kontrolle ilgili: her adımı kim görebilir ve düzeltebilir?
Belirli bir görev için nasıl karar verirsiniz?
Bir iş akışını değiştirmeden önce dört soru sorun.
- Çıktı bir kişinin gözden geçireceği bir taslak mı, yoksa doğrudan gönderilen nihai bir varlık mı?
- Hatalar gözden geçiren tarafından kolayca fark edilebilir mi, yoksa ince mi (bir grafikteki yanlış bir rakam)?
- Görev şu anda üç veya daha fazla araç veya manuel aktarım içeriyor mu?
- Görüntülerde, kayıtlarda veya belgelerde hassas veriler var mı ve AI sağlayıcınızın veri politikası buna izin veriyor mu?
Eğer çıktı gözden geçirilmiş bir taslaksa, hataları görmek kolaysa ve görev birkaç aracı kapsıyorsa, Multimodal AI genellikle kazanır. Eğer çıktı doğrudan gönderiliyorsa veya hataları görmek zorsa, geleneksel aracı tutun ve AI’yı sadece yardım için kullanın.
Maliyet ve hız karşılaştırması
Görüntü ve video girdileri metinden daha fazla token tüketir ve üretilen video saniye başına pahalıdır. Alt metne ihtiyaç duyan 500 ürün görseli için API maliyeti genellikle personel süresine kıyasla düşüktür. Yüzlerce bitmiş video klibi oluşturmak için maliyet ve gözden geçirme süresi hızla artar.
Hız daha belirgin bir kazançtır. Bir saatlik kaydedilmiş bir webinarı özetlemek bir öğleden sonra yerine dakikalar sürer. Gözden geçirme hala zaman alır ve AI çıktısını bitmiş ürün olarak kabul etmek yerine bunun için bütçe ayırmalısınız.
SEO ve içerik ekipleri için neler değişiyor?
Arama motorları da görüntüleri ve videoları eskisinden daha yetenekli okuyor. Google Lens ve multimodal arama özellikleri, ürün görsellerinin, diyagramların ve infografiklerin net, alakalı ve açıklayıcı metinlerle çevrili olduklarında daha keşfedilebilir olduğu anlamına gelir. Alt metin, başlıklar, dosya adları ve yapılandırılmış veriler hala önemlidir; Multimodal AI bunları ölçekli olarak üretmeye yardımcı olabilir.
Uzman röportajları gibi kayıtlardan oluşturulan içerik, sadece metin tabanlı üretimin eksik olduğu orijinal bilgileri ekleyebilir. Bu, organik görünürlük için multimodal araçların en iyi kullanımlarından biridir.
Alien Road multimodal AI’yı nasıl uyguluyor
Tipik bir iş birliğinde ekibimiz müşterinin içerik ve yaratıcı iş akışlarını adım adım haritalandırır ve araçlar arasındaki her aktarımı işaretler. Çok sayıda aktarımı ve gözden geçirilebilir çıktısı olan görevler aday olur; nihai varlıkları olan görevler tasarımcılar ve editörlerle kalır.
Adaylar için gerçek materyal üzerinde yan yana test yapıyoruz: örneğin, alt metin ve öznitelik çıkarma için multimodal bir model aracılığıyla 50 ürün görseli, doğruluk ve zaman açısından mevcut manuel süreçle karşılaştırılır. Sadece AI versiyonunun gözden geçirmeden sonra kaliteyi yakaladığı görevler üretime geçer.
Raporlama, tasarruf edilen saatleri, gözden geçirmede bulunan hata oranlarını ve alt metin veya video transkriptleri gibi SEO ile ilgili işler için sonraki aylarda etkilenen sayfalardaki organik metrikleri kapsar.
Karma bir iş akışı nasıl görünür?
Çoğu ekip hibrit bir yapıyla sonuçlanır. Multimodal bir model ilk taslağı üretir, uzman bir araç nihai varlığı üretir ve bir kişi aralarındaki aktarımı kontrol eder. Örneğin, bir model rakip broşürünü okur ve iddiaları bir tabloya çıkarır; bir analist tabloyu doğrular; bir tasarımcı karşılaştırma grafiğini Figma’da oluşturur.
Aktarım noktalarını yazın. Daha sonra bir şeyler ters gittiğinde, günlük hatanın modelin okumasından mı yoksa insan adımından mı kaynaklandığını gösterir ve düzeltme her durumda farklıdır.
Bu hafta nereden başlamalı
Satış aramalarını özetlemek veya alt metin yazmak gibi görselleri veya kayıtları içeren tekrarlayan bir görev seçin. On gerçek örneği multimodal bir modelden geçirin, görevi normalde yapan kişiye gözden geçirtin ve her düzeltmeyi not edin. Eğer düzeltmeler küçük ve hızlıysa, değiştirmeye değer bir iş akışı bulmuşsunuz demektir.
Okumaya devam edin: Yapay Zekâ Optimizasyonu · Yapay Zekâ Optimizasyonu