ChatGPT và tương lai của ngành marketing

Hiệu ứng chatGPT

ChatGPT, chatbot tương tác do OpenAI phát triển, đã tạo ra cuộc cách mạng trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo (AI) sau khi ra mắt vào năm 2020. Khả năng mô phỏng cuộc trò chuyện của con người của AI nói chung và chatGPT nói riêng đã mở ra những tiềm năng to lớn cho AI trong nhiều lĩnh vực.

Hiện nay, ChatGPT có thể được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau: sáng tác, tóm tắt, dịch,...

Vậy, ChatGPT thực chất là gì? Công nghệ này sẽ đem lại những thay đổi lớn nào đến lĩnh vực Marketing?

AI tạo sinh

ChatGPT là một nhánh của AI tạo sinh (Generative AI), có thể tạo ra văn bản logic và phù hợp với ngữ cảnh dựa trên thông tin đầu vào từ người dùng.

Nó được sử dụng để mô phỏng cuộc trò chuyện giống như con người.

AI tạo văn bản đang phát triển nhanh chóng và được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm marketing.

Để tận dụng các công cụ tiên tiến này, việc hiểu rõ về những động lực đằng sau các mô hình AI tạo văn bản đóng vai trò hết sức quan trọng.

NLP và LLM: Những từ khóa thịnh hành về AI hiện nay

NLP (Natural Language Processing) và LLM (Large Language Models) là hai thuật ngữ phổ biến trong lĩnh vực AI hiện nay.

NLP nhằm mục đích giúp máy tính hiểu và sử dụng ngôn ngữ của con người, và được xây dựng trên Language Modeling (LM) dự đoán khả năng xuất hiện của những từ thường hay được xuất hiện kết hợp với nhau.

Deep learning của NLP tập trung vào thiết kế và quản lý các mạng nơ-ron, hay còn gọi là các cụm được kết nối mô phỏng não của con người.

Tham khảo: 

1. ChatGPT giúp viết content quảng cáo, kịch bản chuẩn Marketing

2. Ứng dụng AI trong công việc và kinh doanh

Sự xuất hiện của Transformer và các kỹ thuật mới đã thay đổi NLP:

• Mô hình mạng Transformer và kỹ thuật tự vận hành mới cho phép xây dựng mạng nơ-ron lớn hơn (LLM).
• LLM có khả năng xử lý ngôn ngữ gần như con người (ví dụ: ChatGPT, MUM, LaMDA, PaLM, BARD).
• OpenAI và Google đang dẫn đầu phát triển LLM với mục tiêu AGI.
• Nhiều ngành công nghiệp đang đầu tư vào ứng dụng LLM.
• Hệ sinh thái LLM đang phát triển nhanh chóng.

LLM trong thực tế: các trường hợp ứng dụng cụ thể

Large Language Model (LLM) đã được áp dụng vào nhiều dịch vụ.

Nhờ LLM, các dịch vụ có thể cá nhân hóa trải nghiệm người dùng cao độ, cung cấp nội dung phù hợp cho từng người.

LLM giúp tạo ra các dịch vụ và sản phẩm mới mà trước đây không thể tưởng tượng được.

Nâng cao trải nghiệm người dùng với LLM

Ứng dụng Instacart sử dụng LLM để nâng cấp chức năng tìm kiếm. Khách hàng giờ đây có thể đặt câu hỏi về thực phẩm để nhận được gợi ý các món ăn và nguyên liệu mua sắm. Tính năng này giúp Instacart tăng cơ hội bán hàng thêm.

Ứng dụng Shop của Shopify giúp 100 triệu người mua hàng tìm và mua sản phẩm từ các thương hiệu yêu thích. LLM được sử dụng cho tính năng trợ lý mua sắm mới, đề xuất sản phẩm cá nhân hóa dựa trên lịch sử tìm kiếm của người dùng. Tính năng này giúp người mua dễ dàng tìm thấy sản phẩm mong muốn, khám phá sản phẩm mới và thúc đẩy doanh số bán hàng.

Morgan Stanley sử dụng chatbot hỗ trợ LLM để giúp cố vấn tài chính truy cập thông tin từ các tệp PDF lớn. Chatbot giúp cố vấn nhanh chóng tìm kiếm thông tin và cung cấp câu trả lời chất lượng cao cho khách hàng. Hơn 200 nhân viên sử dụng chatbot mỗi ngày và phản hồi của họ giúp cải thiện hệ thống liên tục. Chatbot ngày càng trở thành công cụ hiệu quả, hỗ trợ đắc lực cho các cố vấn tài chính.

Mở rộng Dòng sản phẩm với LLMs

Braze

Braze ra mắt Sage AI, công cụ CRM sử dụng AI giúp nhà quảng cáo tự động tạo bài viết và hình ảnh cá nhân hóa cho chiến dịch tiếp thị. Sage AI giúp giảm bớt sự phụ thuộc vào đội ngũ thiết kế và sáng tạo nội dung, cho phép nhà quảng cáo tập trung vào chiến lược tiếp thị.

Amplitude

AmpAI, bản cập nhật bổ sung mới nhất của Amplitude, đã cách mạng hóa việc phân tích. Nó tạo ra biểu đồ từ các câu hỏi bằng ngôn ngữ một cách tự nhiên mà không cần dùng các truy vấn SQL. Ví dụ, câu hỏi 'Tỷ lệ chuyển đổi giữa việc thêm sản phẩm và mua hàng theo quốc gia là bao nhiêu?' sẽ được đáp ứng bằng một biểu đồ tự động hiển thị quá trình chuyển đổi giữa hai hành động của khách hàng.

Duolingo

Duolingo, một ứng dụng học ngôn ngữ nổi tiếng với biểu tượng hình con cú mèo màu xanh lá cây và những memes nổi tiếng, cũng đã tích hợp GPT vào ứng dụng của mình. Ứng dụng giới thiệu hai tính năng được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo: 'Role Play' và 'Explain My Answer'. Cả 2 bổ sung mới này đều thuộc bản đăng ký cao cấp Duolingo Max, cho phép người học tham gia vào các cuộc thảo luận hữu ích với một chatbot dựa trên LLM.

Khan Academy

Khan Academy, một nền tảng học trực tuyến, hiện đang sử dụng GPT để cải thiện trợ lý AI của mình, Khanmigo. Với nhiệm vụ như một giáo viên ảo, trợ lý ảo và người hướng dẫn, Khanmigo tham gia vào các cuộc trò chuyện phức tạp hơn so với những chatbot thông thường. Ngoài ra, Khan Academy đang nghiên cứu việc sử dụng GPT-4 để giáo viên tạo ra tư liệu học tập tùy chỉnh cho các lớp học của họ.

Palantir

Palantir, một công ty phần mềm phân tích dữ liệu ban đầu tập trung vào các hoạt động quốc phòng, đang mở rộng tầm ảnh hưởng của mình cả trong lĩnh vực quốc phòng và tư nhân bằng nền tảng mới được tích hợp LLM, AIP (Artificial Intelligence Platform). AIP thể hiện khả năng của mình trong các lĩnh vực quốc phòng và doanh nghiệp tư nhân, cho phép người dùng thực hiện một số hoạt động kinh doanh cụ thể một cách dễ dàng thông qua các lệnh ngôn ngữ tự nhiên trong một môi trường không cần mã lập trình.

LLM trong quảng cáo: Xu hướng và Cơ hội

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang dần thay đổi ngành quảng cáo kỹ thuật số. Từ việc tạo nội dung quảng cáo và bài đăng blog đến sáng tạo nền tảng quảng cáo mới, các LLM như ChatGPT có sức ảnh hưởng làm thay đổi cả ngành công nghiệp. Trong khi tác động chính xác của ChatGPT đối với quảng cáo vẫn chưa được hiện thực hóa hoàn toàn, những thay đổi đầy hứa hẹn đang dần xuất hiện.

Siêu cá nhân hóa và các không gian quảng cáo mới

Sự xuất hiện của Không gian quảng cáo mới trong LLM

LLM, như ChatGPT, cần chiến lược kiếm tiền do chi phí phát triển và vận hành cao (hơn 1 triệu USD/ngày). Giải pháp là sử dụng quảng cáo trong dịch vụ miễn phí, xuất hiện trong tương tác chatbot hoặc chờ kết quả LLM, mang lại cơ hội và thách thức mới cho nhà quảng cáo.

Thúc đẩy Marketing cá nhân hóa đến mọi đối tượng

Siêu cá nhân hóa (Hyper-personalization) trong marketing: thách thức, giải pháp và yêu cầu. Thách thức: Cung cấp nội dung cá nhân hóa trong thời đại đề cao quyền riêng tư. Giải pháp: Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cho phép tạo nội dung siêu cá nhân hóa. Lợi ích: Tăng tỷ lệ chuyển đổi cao hơn đáng kể. Yêu cầu: - LLM học hỏi từ dữ liệu cá nhân. - Kênh quảng cáo cập nhật mô hình ngôn ngữ. - Đối tác đo lường di động áp dụng phân tích hiệu suất tiên tiến.

Quảng cáo Tìm kiếm Siêu Cá Nhân Hóa: Mở ra Kỷ nguyên mới cho Quảng cáo nhắm mục tiêu

Ngành tìm kiếm đang thay đổi: Từ tìm kiếm truyền thống sang tìm kiếm dựa trên LLM.

Tìm kiếm truyền thống: Cung cấp thông tin phù hợp nhất, đòi hỏi đầu tư SEO cao.

Tìm kiếm dựa trên LLM: Cung cấp kết quả theo dạng hội thoại, điều chỉnh theo nhu cầu người dùng.

Lợi ích:

• - Khuyến khích tương tác tích cực hơn.
• - Cải thiện hiệu suất quảng cáo.
• - Doanh nghiệp nhắm mục tiêu tốt có thể đạt kết quả tốt với chi phí thấp hơn.

Cuộc cách mạng của ngành Thương mại điện tử với Gợi ý sản phẩm được cá nhân hóa

Các công ty thương mại điện tử lớn đang sử dụng LLM để cải thiện hệ thống gợi ý sản phẩm, dựa trên dữ liệu người dùng như lịch sử mua hàng và giỏ hàng. Việc này hứa hẹn sẽ mang đến trải nghiệm mua sắm hoàn toàn mới cho khách hàng.

The Key Roles and Workflow Evolving with LLM

Thích ứng với LLM: Cẩm nang hướng dẫn dành cho marketer

Cải tiến SEO cho LLM

SEO vẫn đóng vai trò quan trọng trong quảng cáo kỹ thuật số, đảm bảo website xếp hạng cao trong kết quả tìm kiếm. Tuy nhiên, sự xuất hiện của LLM mang đến thách thức mới: Tối ưu hóa mô hình ngôn ngữ phức tạp. Doanh nghiệp cần nghiên cứu và thực hiện chiến lược LLMO hiệu quả để tối ưu hóa website, thu hút truy cập chất lượng cao, thúc đẩy doanh thu. Kết hợp SEO và LLMO là chìa khóa cho thành công trong quảng cáo kỹ thuật số.

Thành thạo trong việc tạo các mẫu câu hỏi

Giao tiếp hiệu quả với LLM là chìa khóa cho các nhà quảng cáo. Chất lượng câu hỏi quyết định chất lượng kết quả từ LLM. Doanh nghiệp cần đầu tư vào việc đào tạo đội ngũ nhân viên am hiểu LLM để tạo ra các mẫu câu hỏi hiệu quả, từ đó tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo và đạt được mục tiêu đề ra.

LLM: Mở rộng và phát triển không ngừng

Tham khảo từ môi trường bên ngoài

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có tiềm năng quảng cáo lớn, nhưng cũng có những hạn chế. Chúng có thể cung cấp câu trả lời không chính xác hoặc thiếu câu trả lời cho dữ liệu mới. Để giải quyết vấn đề này, mô hình Retrieval-Augmented Generation (RAG) đã xuất hiện. Các công ty đầu tư vào RAG để tận dụng tiềm năng của LLM. RAG cho phép mô hình tham khảo đa dạng nguồn dữ liệu, bao gồm lịch sử trò chuyện nội bộ và hướng dẫn của công ty, để tạo ra câu trả lời chính xác. Nhờ đó, mô hình dựa trên RAG có thể tạo ra tài liệu, hình ảnh và dữ liệu cần thiết cho một công ty mà không cần thông tin cụ thể về công ty đó.

Học hỏi theo thời gian thực

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thường gặp hạn chế không thể tiếp thu thông tin thời gian thực và có chi phí đào tạo cao. Để giải quyết vấn đề này, người dùng cần tích hợp dữ liệu thời gian thực vào yêu cầu đầu vào. Các công ty cung cấp mô hình tiên tiến, bao gồm cả RAG, có khả năng cập nhật dễ dàng và học từ dữ liệu mới mỗi ngày. Điều này giúp các marketer sử dụng LLM để tạo nội dung nhanh chóng và đáp ứng các yêu cầu cập nhật thường xuyên.

Tạo nguồn dữ liệu tổng hợp không phân biệt

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) không chỉ giới hạn trong tạo ra văn bản, mà còn có khả năng mở rộng vào lĩnh vực dữ liệu tổng hợp. Dữ liệu tổng hợp có thể đại diện cho dữ liệu thực tế và có nhiều ứng dụng hữu ích, đặc biệt là trong bối cảnh quan tâm đến quyền riêng tư ngày càng tăng. Các mô hình này có thể tạo ra dữ liệu tổng hợp phù hợp để huấn luyện các mô hình học máy, thực hiện thử nghiệm A/B, hoặc dự đoán phản ứng của thị trường. Doanh nghiệp có thể kỳ vọng xuất hiện các dịch vụ SaaS trong tương lai để tạo ra dữ liệu tổng hợp và kiểm tra hiệu suất các chiến dịch quảng cáo một cách hiệu quả.

Mở đường cho Phân tích Dữ liệu thông minh (Data Intelligence)

Các chuyên viên phân tích dữ liệu marketing thường gặp các công việc tốn thời gian như tiền xử lý dữ liệu và trích xuất thông tin chi tiết. Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) giúp tối ưu hóa quy trình này. LLM có thể xử lý tiền xử lý dữ liệu bằng cách chuyển đổi dữ liệu thô thành định dạng gọn gàng và sử dụng được, cũng như phát hiện và loại bỏ dữ liệu ngoại lai. Điều này giúp chuyên viên tiết kiệm thời gian đáng kể. LLM cũng rất hữu ích trong việc trích xuất thông tin từ dữ liệu, đặc biệt là khi nó được phát triển để hiểu biểu đồ hoặc lược đồ. Các mô hình ngôn ngữ lớn chuyên sâu trong phân tích dữ liệu marketing, với kiến thức và dữ liệu chuyên ngành, sẽ hỗ trợ chuyên viên phân tích một cách hiệu quả.

Hãy cùng bước vào thế giới nơi mà LLM sẽ định hình lại chiến lược marketing của doanh nghiệp. Chào đón thay đổi mang tính bước ngoặt này với sự tiên phong của ChatGPT. Truyền thêm cảm hứng cho sự sáng tạo của bản thân và bạn sẽ trở thành người đi đầu trong bức tranh ngành marketing đang không ngừng phát triển. Đừng bỏ lỡ cơ hội định vị chiến lược cho doanh nghiệp của mình thông qua các mô hình ngôn ngữ mới này.

Nguồn: Airbridge