2024'te Ajanslar için Oyunun Kurallarını Değiştiren İçgörüler [Ücretsiz E-kitap]

Bugün bir pazarlama ajansı işletiyorsanız, muhtemelen her zamankinden farklı ve karmaşık engellerle dolu bir labirentte ilerliyorsunuzdur. Elbette, ne yapacağınızı bildiğinizden daha fazla müşteri verisine benzeri görülmemiş bir erişime sahipsiniz. Ancak aynı zamanda değişen algoritmalarla, yeni veri gizliliği yasalarının şifresini çözerek, müşterileri mutlu ederek ve espresso içen bir Japon balığının dikkat aralığına sahip bir izleyici kitlesi için içerik yaratarak hokkabazlık yapıyorsunuz.

Her gün değişiyor gibi görünen sektör trendleriyle bağlantıda kalırken tüm bu sorumlulukların üstesinden gelmek korkaklara göre değil. Bunu başarılı bir şekilde yapmak için yaratıcılık becerisinden veya sayıları görebilme yeteneğinden daha fazlası gerekir. Ajansınızın başarısı, zamanlı ve zamansız içgörülerin rehberliğinde her ikisinin bir karışımını gerektirir.

Bu labirentte size yardımcı olmak için "2024'te Ajansların Sahip Olması Gereken Uzman Görüşleri" e-kitabını oluşturduk. Bu, 2023 Ajans Zirvesi'nde uzmanlardan öğrenilen en iyi 10 bilginin bir özetidir. Bu yetenekli profesyoneller labirentten çıkmanın bir yolunu buldular ve ajansınızın başarılı bir şekilde büyümesine ve ölçeklenmesine yardımcı olacak vazgeçilmez derslerle ortaya çıktılar. İster yapay zeka canavarından yararlanma konusunda tavsiyeye ihtiyacınız olsun ister sosyal medya yatırım getirisini anlama ve kanıtlama konusunda tavsiyeye ihtiyacınız olsun; bunu yarının ajans dünyasında sadece hayatta kalmak için değil aynı zamanda başarılı olmak için rehberiniz olarak düşünün.

E-kitapta ajanslara yönelik pazarlama ipuçlarından ikisine bir göz atalım. Tam sürüm için ÜCRETSİZ kopyanızı hemen indirin.

İçgörü No.1: Yapay zeka işinizi elinizden almayacak. Ancak yapay zekayı nasıl kullanacağını bilen biri bunu yapacaktır.

Kaynak: Christopher Penn, Bildiğiniz Gibi Ajansınızın Sonu

Ajans Zirvesi sırasında Trustinsights.ai'nin kurucu ortağı ve baş veri bilimcisi Christopher Penn ile konuştuk. Penn, yapay zekanın şu anda nasıl kullanıldığına, gelecekte nasıl kullanılacağına ve pazarlama ajansları için ne anlama geldiğine ilişkin ayrıntıları paylaştı.

İşte Penn'in paylaştığı önemli çıkarımlar:

Yazı duvarda. Yapay zeka yalnızca moda bir sözcük değil; işletmelerin çalışma biçiminde sarsıcı bir değişimdir. Rutin görevlerin otomatikleştirilmesinden veri analitiğine ve müşteri katılımına kadar yapay zeka, inovasyonun omurgası haline geliyor.

Gartner, 2025 yılına kadar pazarlama fonksiyonlarında yapay zekayı kullanan kuruluşların, personel operasyonlarının %75'ini üretimden daha stratejik faaliyetlere kaydıracağını öngörüyor.

Teknoloji döngüsünde olmayanlar için korku gerçektir: "Bir makine işimi elimden alacak mı?"

Cevap nüanslıdır. Yapay zekanın iş piyasasını önemli ölçüde değiştireceği (ve zaten değiştirdiği) doğrudur. Ancak yapay zeka belirli rollerin yerini alırken, aynı zamanda henüz hayal edemediğimiz yeni roller de yaratacak.

Büyük ihtimalle yapay zeka konusunda yetenekli olan işçiler, olmayanların işini üstlenecek. Burada önemli olan uyum ve esneklik olacaktır. Pazarlamacıların iş piyasasında rekabetçi kalabilmek için becerilerini artırmaları ve yeniden beceriler kazanmaları gerekecek.

Yapay zekanın temellerini, veri bilimini ve hatta yapay zeka araçlarını iş akışınıza etkili bir şekilde nasıl entegre edeceğinizi öğrenmek sizi yeri doldurulamaz hale getirebilir. Hiçbir şekilde bir gecede tam teşekküllü bir veri bilimcisi olmanıza gerek yok. Ancak bu yeni teknolojilerle nasıl işbirliği yapacağınızı anlamak sizi bilmeyenlerin önünde tutacaktır.

Agorapulse'un ÜCRETSİZ deneme sürümüne hemen kaydolun!

Yeniden beceri kazanmak da aynı derecede önemlidir. İşiniz otomasyona son derece duyarlıysa, becerilerinizi çeşitlendirmek bir güvenlik ağı sağlayabilir. Örneğin pazarlama profesyonellerinin artık yapay zeka algoritmalarını kullanan veri analitiği araçlarına ve müşteri ilişkileri yönetimi yazılımına aşina olmaları bekleniyor.

Bu, etkili istem mühendisliğini anlamanın ve öğrenmenin göz ardı edilemeyeceği anlamına gelir.

2. Görüş: Hemen mühendisliği öğrenin veya geride kalma riskini alın.

Kaynak: Christopher Penn, Bildiğiniz Gibi Ajansınızın Sonu

Pazarlama operasyonlarında ChatGPT veya Bard gibi yapay zeka araçlarının kullanılması anlaşmazlıkları azaltacak ve fazlalığı ortadan kaldıracaktır. Pazarlamacıların bütçelerini ve kaynaklarını daha dinamik bir pazarlama organizasyonunu destekleyen faaliyetlere kaydırmalarına olanak tanır.

Ajanslar, çalışanların yalnızca anlık mühendislik konusunda değil, rutin görevlerin otomatikleştirilmesi, çağrı transkripsiyon, kod yazma vb. dahil olmak üzere yapay zekaya yönelik diğer kullanım durumları konusunda da eğitilmesini sağlayarak işe başlamalı.

Hızlı mühendislik öğrenmek istiyorsanız LLM'leri (büyük dil modelleri) temel alan yapay zeka araçlarının nasıl çalıştığını anlamanız çok önemlidir.

İşte Penn'in web seminerinden kısa bir özet:

Öncelikle büyük dil modelleri nelerdir? Her şey John Rupert Firth'ün 1957'de söylediği şu sözle başlıyor: "Bir kelimeyi, içinde bulunduğu arkadaşlığa göre tanırsın." Bu, tüm büyük dil modellerinin üzerinde çalıştığı temeldir.

Peki bu tam olarak ne anlama geliyor?

GPT-4 gibi yapay zeka dil modelleri özünde büyük bir metin veri kümesi üzerinde eğitilmiş devasa sinir ağlarıdır. Bunlar aslında, kendisinden önce gelen kelimelere dayanarak bir sonraki kelimeyi tahmin etmek için istatistiksel olasılıkları kullanan kalıp tanıyıcılardır.

Eğitim, modelin tonlarca veriyle beslenmesini ve dahili parametrelerin ayarlanmasını içerir, böylece model doğru tahminler yapmayı öğrenir. Bu aşamada model temel olarak hata oranını en aza indirmeye çalışıyor ve bir dahaki sefere daha iyisini yapmak için dahili "bilgisini" uyarlıyor.

Model eğitildikten sonra belirli bir istemi temel alarak metin üretebilir. Daha sonra hangi kelimelerin gelmesi gerektiğini tahmin etmek için eğitim sırasında öğrendiklerini kullanır ve istemi insan benzeri dili taklit edecek şekilde etkili bir şekilde "tamamlar".

Ancak bu modeller bilinçli değildir ve bağlamı anlamazlar veya herhangi bir farkındalığa sahip değildirler. Verilerdeki kalıpları tanıma konusunda olağanüstü derecede iyiler. Yani bir bilgi istemini tasarlarken, aslında bir soruyu, modelin eğitim verilerinde gördüğü kalıplarla uyumlu olacak şekilde çerçevelemiş olursunuz.

GPT-4 ve benzeri modeller deterministik değil, olasılıksaldır. Bu, size bir sonraki kelime veya ifadenin en olası olduğunu "düşündükleri" şeyi verdikleri anlamına gelir. Ancak onları gerçekten yararlı bulduğunuz yanıtlara veya sonuçlara doğru yönlendirmek size kalmıştır.

"Anlama mühendisliğini anlamanın temel çıkarımı, bilgi isteminde ne kadar alakalı kelimeler kullanırsanız, istemlerinizin o kadar iyi performans göstereceği ve sonuçlarınızın da o kadar iyi olacağıdır." (Christopher Penn)

Bilgi istemi, modelin çıktısı için zemin hazırladığından iyi bir sonuç elde etmek açısından çok önemlidir. Bu, birine doğaçlaması için bir konu vermek gibidir: Ne kadar net ve spesifik olursanız, yanıt beklentilerinize o kadar yakın olacaktır.

İsteminizi oluştururken bazı basit kuralları izlerseniz, bir dil modelini faydalı sonuçlara yönlendirmek daha kolaydır:

• Kesinlik. Modelin içinde çalıştığı sınırları veya parametreleri belirleme yönteminizi göz önünde bulundurun. Belirsiz bir bilgi istemi size teknik olarak doğru olan ancak aslında aradığınız şey olmayan bir yanıt getirebilir. Bu nedenle, kesin olmak ve isteminizi belirli bir dille hazırlamak daha iyidir. "Bana pazarlamadan bahsedin" yerine "E-ticarette müşteriyi elde tutmayı artırmaya yönelik yenilikçi stratejiler nelerdir?" diye sorabilirsiniz.
• Bağlam. Yeterli arka plan bilgisi verin. Model neyi bilmediğini bilmiyor, bu yüzden biraz çerçeveleme yardımcı olur. Örneğin, isteğinizin nihai amacını, hedef kitlenin kim olduğunu, biçimini, üslubunu ve belirli bir kelime sayısı gibi herhangi bir sınırlamanın olup olmadığını belirtmek isteyeceksiniz.
• Kısıtlamalar. Sorunun kapsamını sınırlandırın. "E-posta pazarlamasını geliştirmenin yollarını" sorarsanız çok çeşitli yanıtlar alırsınız. Ancak "bir sosyal medya pazarlama ajansı için e-posta pazarlama kampanyası açılma oranlarını iyileştirmenin üç yolu" diye sorarsanız, muhtemelen daha odaklanmış bir yanıt alırsınız.
• Yineleme. İlk yanıt mükemmel değilse isteminizi hassaslaştırın ve tekrar sorun. Bunu, modeli istediğiniz cevaba doğru yönlendireceğiniz bir konuşma olarak düşünün.
• Çoklu istemler. Bazen aynı soruyu farklı şekillerde sormak yardımcı olabilir. Bunu yapmak, aralarından seçim yapabileceğiniz daha geniş bir yanıt yelpazesi sunabilir veya aynı konuya ilişkin farklı bakış açılarını vurgulayabilir.
• Doğrudan komutlar. Modele adım adım düşünmesi talimatını verebilir veya bir cevaba karar vermeden önce artıları ve eksileri tartışabilirsiniz. “Ayrıntılı bir açıklama yapın” veya “Önemli noktaları özetleyin” gibi komutlar da çıktıyı yönlendirebilir. Örneğin, çok basit veya genel bir yanıt alırsam bunu ChatGPT'ye söyleyeceğim. Ben de şöyle yanıt veriyorum: “Bu oldukça genel ve basit geliyor. Bundan çok daha yüksek bir düzeyde yazma yeteneğine sahip olduğunuzu biliyorum. Ve sonra genellikle şöyle bir yanıt verir: "Haklısın, dürttüğün için teşekkürler." ve ardından daha derinlemesine ve karmaşık daha fazla bilgi sağlamaya devam edin.
• Geribildirim döngüsü . Modelin size verdiklerini alın, geliştirin ve modele geri aktarın. Bu süreç daha ayrıntılı veya karmaşık yanıtlar almanıza yardımcı olabilir.

Bu kesinlikle kesin bir bilim değil ve daha çok bir sanat formu olduğunu söyleyebilirim; pratik yaparak daha iyi hale gelebilirsiniz.

Bazen ChatGPT'den alacağınız yanıtlar sizi şaşırtabilir. Aklınıza bile gelmeyen içgörüler veya bakış açıları verecektir; bu nedenle üzerinde deneme yapmaya değer.

Pazarlama İpuçları infografik

Daha fazla bilgi edinmek için “Ajanslar İçin Sahip Olunması Gereken Uzman Görüşleri”nin ücretsiz kopyasını hemen indirin.