रविवार, जून 16, 2024

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मार्केटिंग में जेन एआई का उपयोग कैसे करें इस पर ब्रिटनी म्यूएलर


20वें वार्षिक मोज़कॉन में, ब्रिटनी मुलरडेटा साइंस 101 के संस्थापक ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता और डिजिटल मार्केटिंग पर इसके प्रभाव पर एक ज्ञानवर्धक प्रस्तुति दी।

उनके सत्र, “द हिडन साइड ऑफ एआई: मार्केटर्स को क्या जानना चाहिए,” ने एआई की वर्तमान और भविष्य की क्षमता का व्यापक अवलोकन प्रदान किया।

मुलर ने एआई के नैतिक विचारों, व्यावहारिक अनुप्रयोगों और सीमाओं पर चर्चा की और विपणक के लिए महत्वपूर्ण दिशानिर्देश पेश किए।

जनरेटिव कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उद्भव

मुलर ने जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के उदय पर चर्चा करके शुरुआत की, जो एआई, मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) के चौराहे पर है।

उसने व्याख्या की:

“जेनेरिक एआई, विशेष रूप से, डोमेन के इस दिलचस्प ओवरलैप से उभरा है।

हमारे पास एआई है जिसमें मशीन लर्निंग शामिल है। मशीन लर्निंग के भीतर, गहरी सीख है। और फिर मानव भाषा एनएलपी या प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के साथ खेल में आती है।”

जून 2024 में MozCon में लेखक द्वारा ली गई छवि।

मुलर की अधिकांश प्रस्तुति एआई मॉडल में प्रशिक्षण डेटा की महत्वपूर्ण भूमिका पर केंद्रित थी।

उसने जोर दिया:

“मैं कहूंगा कि एआई अपने प्रशिक्षण डेटा को दर्शाता है, और मैं इसे दोगुना करने जा रहा हूं। यह अपने प्रशिक्षण डेटा को बढ़ाता है।”

मुलर ने विकिपीडिया जैसी प्रणालियों में विविधता की कमी पर प्रकाश डाला, जहां योगदानकर्ता ज्यादातर पुरुष हैं, और यह एआई आउटपुट में पूर्वाग्रह को कैसे कायम रख सकता है।

जून 2024 में MozCon में लेखक द्वारा ली गई छवि।

विपणन में एआई के व्यावहारिक अनुप्रयोग और सीमाएँ

जनरल एआई किसमें अच्छा है?

मुलर ने मार्केटिंग में एआई के लिए व्यावहारिक अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला प्रस्तुत की, जैसा कि उनकी एक स्लाइड में दिखाया गया है।

जून 2024 में MozCon में लेखक द्वारा ली गई छवि।

उसने व्याख्या की:

“एलएमआर, सामान्य तौर पर, इन सभी चीजों में अच्छे हैं, और मेरी अलोकप्रिय राय है कि सामग्री निर्माण उनकी सबसे खराब क्षमताओं में से एक है। वे भावना विश्लेषण, चीज़ों को श्रेणियों के रूप में टैग करने, कोड समर्थन प्रदान करने में बहुत बेहतर हैं।”

इसके अतिरिक्त, उन्होंने GenAI के विशिष्ट SEO/मार्केटिंग अनुप्रयोगों पर प्रकाश डालते हुए एक स्लाइड साझा की, जिसमें शामिल हैं:

  • स्वचालित शीर्षक और मेटा विवरण
  • मैं साफ करूंगा
  • कोड सहायता
  • रचनात्मकता और विचारों में तेजी लाना
  • व्यक्तिगत अपील
  • भावनाओं का विश्लेषण
  • सामग्री नवीनीकरण
  • चैटबॉट्स
  • मीटिंग नोट की प्रतिलेख
जून 2024 में MozCon में लेखक द्वारा ली गई छवि।

GenAI किसमें खराब है?

जून 2024 में MozCon में लेखक द्वारा ली गई छवि।

मुलर स्नातक अध्ययन की सीमाओं पर चर्चा करते हैं, जो उन कार्यों से जूझते हैं जिनकी आवश्यकता होती है:

  • तथ्यात्मक सटीकता
  • तार्किक विचार
  • सन्दर्भ को समझना
  • असामान्य परिदृश्यों को संभालना
  • भावात्मक बुद्धि
  • गणित/गिनती

विपणक को अपनी रणनीतियों में एआई को शामिल करते समय इन शक्तियों और कमजोरियों को पहचानने की आवश्यकता है।

त्वरित इंजीनियरिंग युक्तियाँ

मार्केटर्स को जेनरेटिव एआई का उपयोग करने में मदद करने के लिए, मुलर ने रैपिड इंजीनियरिंग के लिए उपयोगी टिप्स प्रदान किए।

जून 2024 में MozCon में लेखक द्वारा ली गई छवि।

उनके तीन सुझाव थे:

  1. उस व्यक्ति को कार्य वैसे ही समझाएँ जैसे आप चाहते हैं
  2. आप जो चाहते हैं उसे स्पष्ट करने के लिए उदाहरणों का उपयोग करें
  3. मॉडल को एक “भूमिका” दें और उसे इच्छित दर्शकों के बारे में बताएं

उसने सलाह दी:

“अपनी इच्छानुसार व्यक्ति को कार्य या समस्या समझाएं। रैपिड इंजीनियरिंग पर बहुत सारे शोध हुए हैं, और ये चीजें काम करती हैं, लेकिन ये चीजें काम नहीं करती हैं। इस सभी शोध से सबसे बड़ी सीख उदाहरण हैं। यह सिर्फ मॉडल दिखाता है, अरे, यह अच्छा है या बुरा, और हम चाहते हैं कि आउटपुट इस तरह दिखे।”

म्यूएलर ने कोलाब, कागल, शीट्स के लिए जीपीटी, ओलामा, WordCrafter.ai और अपने स्वयं के DataSci101.com जैसे एआई टूल और संसाधनों की एक स्लाइड साझा की।

जून 2024 में MozCon में लेखक द्वारा ली गई छवि।

विपणन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के महत्वपूर्ण बिंदु और भविष्य

मुलर ने अपनी समापन स्लाइड में कैद कुछ महत्वपूर्ण बिंदुओं के साथ अपनी प्रस्तुति का समापन किया।

जून 2024 में MozCon में लेखक द्वारा ली गई छवि।

उन्होंने मानव विशेषज्ञता के पूर्ण प्रतिस्थापन के बजाय एक सहायक तकनीक के रूप में इसकी क्षमता को पहचानते हुए कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए एक जन-केंद्रित दृष्टिकोण की आवश्यकता पर जोर दिया।

मुख्य पाठ्यक्रमों में शामिल हैं:

  • GenAI एक पूर्वानुमानित तकनीक है
  • एक मॉडल उतना ही अच्छा होता है जितना उसका प्रशिक्षण डेटा
  • विपणक के पास अगले शानदार GenAI एप्लिकेशन के बारे में सोचने की शक्ति है
  • ऑनलाइन दिखाएं कि आपके उत्पाद/सेवा के बारे में बातचीत कहां हो रही है

उसने कहा:

“हमें जन-केंद्रित एआई के बारे में अधिक बात करने की ज़रूरत है, है ना? जिन लोगों के साथ हम काम करते हैं उनका समर्थन करने के लिए सबसे अच्छा मॉडल क्या होगा? और यह एक पूर्वानुमानित तकनीक है। एक मॉडल केवल उतना ही अच्छा होता है जितना उसका प्रशिक्षण डेटा और यह एक सहायक तकनीक है .यह आपके लिए पूर्ण प्रतिस्थापन नहीं है, और यह नहीं होगा।”

निष्कर्ष के तौर पर

मुलर की अंतर्दृष्टि एआई की जटिल दुनिया को नेविगेट करने के लिए एक मूल्यवान मार्गदर्शिका के रूप में काम करती है।

अपनी प्रस्तुति के दौरान, मुलर ने दोहराया कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता को मानव विशेषज्ञता के पूर्ण प्रतिस्थापन के बजाय एक सहायक तकनीक के रूप में देखा जाना चाहिए।

उन्होंने विपणक को उन कार्यों की पहचान करने के लिए प्रोत्साहित किया जो मानवीय स्पर्श बनाए रखते हुए एआई को गति देने या स्वचालित करने में मदद कर सकते हैं।

विपणक के लिए मुलर का मुख्य संदेश नैतिक प्रथाओं को बनाए रखना, मानवीय जरूरतों को प्राथमिकता देना और कमजोरियों को स्वीकार करते हुए एआई की ताकत का लाभ उठाना है।


विशेष रुप से प्रदर्शित छवि: एबेनाल्डिन/शटरस्टॉक

ibnkamal
ibnkamalhttps://iseotools.me
Wasim Ibn Kamal | founder of iseotools.me, newslike.site and healtinfo.space | A developer and UI/UX designer. Cluster-notes.blogspot.com and tsbdu.blogspot.com are two of my blogs.

11 टिप्पणी

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