Lezione dal corso Intelligenza Artificiale applicata al Marketing
Un'altra.
Applicazione estremamente interessante è quella a supporto della costruzione di testi è tramite una serie di strumenti sono gli stessi che vengono utilizzati alla base a livello tecnologico.
Tra l'altro tra la classificazione del testo è possibile addirittura andare a costruire del testo originale.
Il sistema allenato sulla base di tantissimi testi, permette per esempio di andare qui.
Gpt tre è una tecnologia sicuramente interessante, un modello da vinci di andare a andare a costruire tutta una serie di testi funzionali a diversi obiettivi, partendo da un brief molto, molto semplice.
Quindi applicazioni sono potenzialmente anche malevole e quindi il tema etico diventa importantissimo.
La capacità di andare a costruire griffe, di utilizzare questo tipo di tecnologie non per la generazione massiva di testi, ma per riuscire effettivamente a costruire qualcosa di valore per l'utente più leggibile.
Per l'utente qualcosa sicuramente di estremamente interessante.
Vediamo un'applicazione molto, molto semplice e pratica che forse l'applicazione regina in questo senso nell'ambito della tech generation e qui è sicuramente pensiamo all'ambito del dell'e-commerce nell'e-commerce.
Abbiamo spesso la necessità di andare a descrivere quelle che sono le caratteristiche di un prodotto in modo che siano facilmente leggibili, dall'utente, andando oltre le semplici specifiche tecniche in forma tabellare.
La tabella è difficile da leggere scomoda non necessariamente descrive in modo corretto quelle che sono i vantaggi per l'utente di un determinato prodotto.
La next-generation in questo senso non sostituisce completamente l' attività umana che aggiunge elementi di contesto sicuramente interessanti, ma velocizza all'attività complessiva.
Possiamo andare a dare come brief un sistema come GPT tre con un modello da vinci, una serie di informazioni relativamente al nostro prodotto e quindi tutta la scheda prodotto.
Banalmente che andremo a esporre sottoforma tabellare all'in all'interno del nostro sito web e il sistema a partire da quelle informazioni riesce a costruire un vero e proprio testo che rende leggibili tutte quelle informazioni e quindi la forma tabellare.
Passiamo a raccontare il nostro prodotto e dire per esempio equa qualificare per esempio un'informazione rispetto a un contesto.
E dire per esempio che se stiamo vendendo un determinato tipo di apparecchio che a una determinata dimensione immaginiamo di vendere un sacco a pelo, questo sacco a pelo deve essere è un sacco a pelo molto, molto piccolo.
Una volta compresso su un sito di outdoor, ecco che il sistema sia stato adeguatamente allenato su quello specifico ambito riesce a dire che il sacco a pelo è piccolo e può entrare in uno zaino da venti litri perché analizzando leggendo delle dimensioni, sa che tutti sa capelli con tutti il pelo con una determinata dimensione possono entrare in uno zaino da venti litri.
E questo aggiunge dell'informazione estremamente utile all'utente, perché in questo modo l'utente non vede semplicemente dimensione da chiuso con sacca di compressione di un tot di centimetri, ma un utente inesperto che non si è misurato lo zaino in cui dovrà mettere quel quel sacco a pelo sa che comprando quello oggetto potrà utilizzarlo in determinati contesti.
Ovviamente parliamo di un caso molto molto specializzato e anche qui la fase progettuale dell'applicazione dell'intelligenza artificiale deve partire da un elemento chiare chiave che è l'analisi ha degli obiettivi di marketing degli obiettivi di miglioramento dell'esperienza dell'utente che abbiamo bene in mente prima di iniziare l'applicazione di questi strumenti, in questo caso quello dell'utilizzo sul sacco a pelo.
Dobbiamo sapere che il tema è riuscire a raggiungere in forma utile, non solo narrare quello che era all'interno di una tabella informato diverso b dobbiamo sapere quelli che sono i pain dell'utente in modo da dare al training set che andremo a costruire per allenare l'algoritmo, a scrivere i testi in modo efficace delle informazioni utili che possono aggiungere contesto e non semplicemente andare a riempire i nostri siti di testo in modo tale che possono essere maggiormente più facilmente digeriti da un motore di ricerca.
La Tech Generation ci aiuta in questo sicuramente ci può aiutare nella costruzione di AIDS e performanti nella costruzione di e B test che possano rendere più facile la l'utilizzo dei vari strumenti di advertising, andando a variare parole e quindi può velocizzare in modo notevole, sempre con un controllo umano a valle per anche per per essere sicuri, insomma, che il sistema non metta online ha informazioni fuorvianti o che possono essere di danno ai nostri utenti non effettivamente utili ai nostri utenti, ma sicuramente velocizzare tantissimo le operazioni di narrazione di quelle che sono informazioni standard, arricchire gli elementi di contesto e quindi migliorare da una parte la nostra efficacia nella comunicazione dall'altra l'esperienza utente e la raccolta di informazioni anche da parte di soggetti non esperti
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