Bir affiliate işinde yapay zekâ hakkında sorulması gereken faydalı soru, işe yarayıp yaramadığı değildir. Asıl mesele, hangi somut işleri sizden daha iyi yaptığı, hangilerini daha kötü yaptığı ve yanlış cevap üzerine bir süreç kurmadan önce ikisini nasıl ayırt edeceğinizdir.
Gerçekten iyi olduğu üç şey
Taslak hazırlamak. Yazmak değil, taslak hazırlamak. Buradaki değer, boş sayfa engelini ortadan kaldırmaktır ve bu, hafife alınmayacak bir katkıdır: bir takip e-postasının ilk hali, bir açılış sayfası, bir aylık altyazı içeriği. Geri gelen sonuç nadiren doğrudan gönderilebilir durumdadır ama neredeyse her zaman boş bir imleçe bakmaktan daha iyi bir başlangıç noktasıdır.
Özetlemek. Uzun bir yazışmayı ya da bir dizi notu, önemli olan üç noktaya indirgemek. Bu, çözülmüş sayılabilecek bir problemdir ve yeterince kullanılmamaktadır, çünkü göz alıcı bir yanı yoktur.
Hacim içinde fark etmek. Çoğu kişinin gözden kaçırdığı nokta budur. Dört yüz potansiyel müşteriniz olduğunda kimse hepsini okumaz. Bir model okuyabilir ve size bu ay on bir kişinin aynı konuyu sorduğunu ya da belirli bir kaynaktan gelen adayların hep aynı noktada sessizleştiğini söyleyebilir. Bu, zaten yaptığınız bir işin hızlandırılmış hali değil, gerçekten yeni bir yetenektir.
Zayıf olduğu yerler
Kimin önemli olduğuna karar vermek. Aday puanlama, hacim ve tutarlı bir "iyi" tanımıyla işe yarar. Elinizde birkaç düzine aday varsa, kimin sıcak olduğunu zaten bilirsiniz ve farklı düşünen bir model geçersiz sayılır, ardından görmezden gelinir.
Gerçek bir konuşmanın hafızasını gerektiren her şey. Sistem, konuşma geçmişinizi gerçekten bilmiyorsa, yapay zekânın hazırladığı bir takip mesajı geçen hafta söylediğiniz bir şeyle kendinden emin bir şekilde çelişebilir. Bu, anlaşmalara mal olan bir hatadır ve bir model sorunundan çok bir veri sorunudur.
Nihai metin yazımı. Google'ın yapay zekâ ile üretilen içerik konusundaki kendi kılavuzu tutarlı ve makuldür: içeriğin nasıl üretildiğiyle değil, faydalı ve özgün olup olmadığıyla ilgilenir. Düzenlenmemiş model çıktısı bu testi genellikle geçemez; bunun sebebi makine tarafından yazılmış olması değil, herkesin söylediğini söylemesidir. Değerin eklendiği yer, düzenleme aşamasıdır.
İşe yarayan iş akışı
Bu araçların çoğunda tutarlı olan kalıp aynıdır:
- Model, sizin bağlamınız eklenmiş bir taslak üretir.
- Siz onu düzenlersiniz; bu, onu yazmanın ancak bir kısmı kadar sürer.
- Bir şey gönderilmeden önce onu onaylarsınız.
Onay bir formalite değildir. Onay olmadan gönderim yapan bir sistem, er ya da geç gerçek bir konuşmayla çelişen bir şey gönderecektir ve bunu düzeltmenin maliyeti, otomasyonun kazandırdığından fazla olur.
Bağlamın gerçekte değiştirdiği şey
Bir demoda etkileyici görünen bir yapay zekâ özelliğiyle, salı günü gerçekten işe yarayan bir özellik arasındaki fark, hemen hemen her zaman bağlamdır.
Elinde hiçbir şey olmadan bir takip e-postası yazması istenen bir model, sıradan bir takip e-postası yazar. Aynı model; bu kişinin belirli bir kampanyadan geldiğini, fiyat sorduğunu ve beş gündür yanıt vermediğini bildiğinde, gönderilmeye değer bir şey yazar.
Bu bağlam CRM'de yaşar. Bağımsız bir yazma aracına eklenen yapay zekâ özelliklerinin hayal kırıklığı yaratma eğiliminde olmasının, aynı yeteneğin aday verisini tutan sistemin içinde bulunduğunda hayal kırıklığı yaratmamasının nedeni budur: aynı model, daha iyi bir brief ile çalışır. Prala'nın yapay zekâ arayüzleri tam olarak bu ilke üzerine kuruludur; boş bir istemin değil, pipeline'ın karşısında taslak hazırlar.
Başlamak için mantıklı bir nokta
Tekrar tekrar benzer bir şey yazmayı gerektiren, en çok sevmediğiniz görevi seçin. Çoğu affiliate pazarlamacı için bu, ya ilk temas mesajıdır ya da bir aylık içerik için altyazılardır.
Bunu iki hafta boyunca çalıştırın. Gerçekten gönderdiğinizle üretileni yan yana tutun ve aradaki farka bakın. Yaptığınız düzenlemeler kozmetikse, o görevin daha fazlasını devredin. Sıfırdan yeniden yazıyorsanız, modelde yeterli bağlam yok demektir ve çözüm modelin kendisinde değil, öncesindedir.
Satın almadan önce bir iddiayı değerlendirmek
Yapay zekâ özellikleri demolarla satılır ve demolar kurgulanmıştır. Üç soru bunların çoğunu deler geçer.
Bu, neyi ortadan kaldırıyor? İyi bir cevap somuttur: boş bir sayfa, bir okuma görevi, bir saatlik yeniden biçimlendirme. İçgörü ya da zekâ hakkında belirsiz bir cevap, genellikle kimsenin henüz görevi tanımlamadığı anlamına gelir.
Bu, neyi biliyor? Yalnızca adayın adını bilerek takip e-postası hazırlayan bir özellik, sıradan bir şey yazar. Kaynağını, son mesajını ve pipeline aşamasını bilen bir özellik ise yazmaz. Modele hangi verinin ulaştığını sorun, çünkü etkileyici demolarla hayal kırıklığı yaratan salı günleri arasındaki farkın büyük kısmını açıklayan tek şey budur.
Yanlış olduğunda ne oluyor? Üretken olan her şey bazen yanlıştır. Soru, tasarımın bunu varsayıp varsaymadığıdır. Sizin gözden geçirdiğiniz bir taslak güvenli bir şekilde başarısız olur. Otomatik bir gönderim ise olmaz.
Size bir şey söyleyen iki haftalık deneme
Satıcı denemeleri genellikle özellikleri keşfetmekle geçer. Daha yararlı bir yöntem şudur:
Bir görev seçin. İki hafta boyunca her iki şekilde de çalıştırın: modelin çıktısı ve gerçekten gönderdiğiniz. İkisini de saklayın.
Sonunda, çiftleri okuyun. Düzenlemeleriniz kozmetikse, o görevi kalıcı olarak devredin. Sıfırdan yeniden yazdıysanız, modelde bağlam eksikti ve çözüm farklı bir model denemek değil, ona daha fazla bağlam vermektir. Dördüncü güne gelmeden kullanmayı bıraktıysanız, o görev düşündüğünüz darboğaz değildi.
Bu yöntem hiçbir maliyet getirmez ve özellik listesinin cevaplayamadığı soruyu cevaplar.
Dürüst cevabın hâlâ "bunu kendiniz yapın" olduğu yerler
Sıcak bir adayla ilk konuşma. Bir modelin kullanılabilir bir şey yazamayacağından değil, bu anın, o kişi hakkındaki kendi özel yargınızın tüm değeri oluşturduğu an olmasından dolayı.
Yanlış olmanın pahalıya mal olduğu ve fark edilmesinin zor olduğu her şey. Bir görüşmeyi özetlemek sorun değildir; hatalar görünürdür. Birinin ne demek istediğini çıkarım yoluyla tahmin edip buna göre hareket etmek ise farklıdır.
Kendi gerçek bakış açınız. İnsanların belirli bir affiliate pazarlamacıyı takip etmesinin nedeni genellikle bir perspektiftir. Bir model, herhangi bir konuda ortalama, uzlaşı halindeki versiyonu üretir, çünkü eğitildiği veri budur ve uzlaşı versiyonu, kimsenin bir kopyasına daha ihtiyaç duymadığı tam olarak o şeydir. Google'ın yapay zekâ içeriği hakkındaki kılavuzu da farklı bir açıdan aynı noktaya varır: içeriğin nasıl üretildiğiyle değil, gerçekten faydalı ve özgün olup olmadığıyla ilgilenir.
Bu üçünün ortak noktası aynıdır. Tekrarlayan ve doğrulanabilir işi devredin. Yargı gerektiren işi kendinize saklayın ve kazandığınız zamanı bunun daha fazlasını yapmak için kullanın.
Ona ne verdiğinizin kaydını tutmak
Sürekli iyi sonuç alan insanlarla, çıktı kalitesi haftadan haftaya iniş çıkış yapan insanları ayıran bir alışkanlık vardır: istemlerini (prompt) saklarlar.
İyi bir ilk mesaj üreten bir istem, bir değerdir. Bulabileceğiniz bir yerde, neyin işe yaradığına dair bir notla birlikte saklandığında, her seferinde hafızadan yeniden kurduğunuz bir şey yerine sonraki yirmi mesaj için başlangıç noktası hâline gelir. Çoğu insan aynı talimatı her hafta sıfırdan yeniden yazar ve sonra neden çıktının tutarsız olduğunu merak eder.
Aynı durum ters yönde de geçerlidir. Bir şey düzeltmek zorunda kaldığınız şekilde yanlış geldiğinde, düzeltmeyi istemine ekleyin. Bir ay içinde bu, işletmenizin nasıl bir sesle konuşmasını istediğinizi kodlayan kısa bir belgeye dönüşür ve bu, modelin ürettiği herhangi bir tekil çıktıdan çok daha değerlidir.
Açıklama sorusu
Bir şeyin yazılmasına yapay zekânın yardım edip etmediğini söylemek gerekip gerekmediği sürekli gündeme gelir ve pratik cevap, tartışmanın önerdiğinden daha dardır.
Kimse ilk temas e-postasında, bir şablonda beklemediği gibi bir açıklama beklemez. İnsanların itiraz ettiği şey, kişisel bir not gibi davranan ama açıkça öyle olmayan bir mesajdır — burada belirleyici olan özgüllüktür ve onun yokluğu, dürüst olmayan izlenimi veren şeydir, araç değil.
Bunun gerçekten önemli olduğu yer, ilk elden deneyim olarak sunulan her şeydir: bir inceleme, bir tavsiye, bir şeyi kullandığınıza dair bir iddia. Bunları bir modele yazdırmayın, çünkü model deneyimi uyduracaktır ve bu, hiçbir verimlilik kazanımının telafi edemeyeceği bir güvenilirlik sorunudur.
Common questions
Yapay zeka bir affiliate pazarlamacı için gerçekte ne yapabilir?
Taslak hazırlar, özetler ve okumaya vaktinizin yetmeyeceği kadar çok kayıt arasında örüntüleri fark eder. Gerçek değerin büyük bölümü bu üç işten oluşur. Kiminle iletişime geçileceğine karar vermekte ve geçen hafta söylenenleri bilmeyi gerektiren her konuda ise, bu bağlamı kendisine vermediğiniz sürece oldukça zayıftır.
Yapay zeka sıralamada üst sıralara çıkan içerik yazar mı?
İçerik yazar. Sıralamada üst sıralara çıkıp çıkmayacağı, bir kişinin başka yerde bulamayacağı bir şey söyleyip söylemediğine bağlıdır. Yapay zeka güçlü bir ilk taslak aracıdır ama zayıf bir nihai taslak aracıdır; bu bir kalite sorunundan çok bir iş akışı sorunudur.
Yapay zekanın adaylarla doğrudan iletişime geçmesine izin vermek güvenli midir?
Mesajın taslağını hazırlaması için evet. Zaten yanıt vermiş birine incelemeden gönderilmesi için hayır. Buradaki hata biçimi utandırıcı bir metin değil, gerçek bir konuşmada söylediğiniz bir şeyle çelişmesidir.
Bir yapay zeka özelliğinin kullanmaya değer olup olmadığını nasıl anlarım?
Neyi ortadan kaldırdığını sorun. Boş bir sayfayı veya bir okuma görevini ortadan kaldırıyorsa muhtemelen faydalıdır. Bir kararı ortadan kaldırdığını iddia ediyorsa şüpheci yaklaşın ve çıktısını iki hafta boyunca kendi değerlendirmenizle karşılaştırın.