Cómo está configurado ChatGPT para cambiar la tecnología de marketing

Estamos en el punto de inflexión para ChatGPT y otros chatbots impulsados ​​por IA.

En este momento, la mayor parte de la atención se centra en el uso que Microsoft y Google hacen de ellos. La discusión hasta ahora ha sido principalmente sobre el impacto en marketing y SEO. Pero, ¿qué pasa con el impacto en martech?

Christopher Penn, cofundador y científico de datos en jefe de TrustInsights.ai, dice que ya está creando grandes cambios y oportunidades.

P: Se ha hablado mucho sobre cómo estos bots de chat de IA afectarán el marketing, pero ¿qué pasa con martech? ¿Qué crees que hará allí?

R: Los proveedores de Martech deberían verlo como un acelerador de progreso. Es una herramienta de aceleración para sus equipos de desarrollo. Tengo la capacidad de pedirle a un modelo de lenguaje grande un fragmento de código que hace X para insertarse en el código existente que ya tengo. Esto me ha ayudado a superar un mes de desarrollo en un par de días. Todavía necesito estar allí para arreglar todas las pequeñas rarezas extrañas que escupe el motor, pero me hizo más rápido.

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De hecho, lo uso más para codificar que para cualquier otra cosa. [ChatGPT], tal como está hoy, genera un código que es lo suficientemente bueno para que un codificador experimentado lo mire y diga: "Está bien, esto me da algunas buenas ideas" o acelera el desarrollo de una parte del código. De ninguna manera puede escribir un código completo que esté listo para ejecutarse de inmediato, excepto para las cosas más simples.

No lo veo en su encarnación actual como una herramienta de reemplazo, pero creo que habrá empresas en las que tendrá modelos perfeccionados que pueden generar código para propósitos muy específicos. Como, esta es una biblioteca entrenada específicamente en Python, esta es una biblioteca entrenada específicamente en etcétera.

P: Esa es una gran noticia para las operaciones de marketing. ¿Qué puede hacer por los vendedores que usan martech?

Creo que tiene otros usos dentro de martech, en particular tareas de aprendizaje automático más clásicas como el análisis de regresión para hacer una puntuación de plomo como ejemplo. Nuevamente, estas herramientas aceleran dramáticamente su progreso. O una de mis tareas favoritas es darle mi código y que me diga cómo lo harías más eficiente, ¿verdad? Diría que siete de cada 10 veces presenta sugerencias útiles que funcionan.

Estos modelos se llaman transformadores por una razón. (Nota del editor: el GPT en ChatGPT significa Transformador preentrenado generativo). Son buenos para tomar algo y convertirlo en otra cosa. Están bien en generación, pero son geniales para refinar y eso, y ahí es donde creo que hay mucho poder sin explotar.

P: ¿Cuál es otro ejemplo de eso?

R: Es bueno para reestructurar contenido. Mientras conduzco y llevo a mis hijos a las cosas, grabo notas de voz y hago que las transcriba. Y todos sabemos que lo que sale en la transcripción no está listo para imprimir. Pero podemos tomar eso, introducirlo en el modelo y decir transformarlo en una copia apropiada para un artículo. Nuevamente, preserva su voz, preserva sus hechos, preserva su punto de vista. Pero lo hace a partir del tipo de lío caliente con el que sale su transcripción. Así que es una manera muy fácil de generar mucho contenido para cosas como boletines o lo que sea. Y de nuevo ahí es donde realmente brillan estas herramientas.

Los proveedores de Martech deberían poder decir, como aquí están los últimos 10 correos electrónicos de ventas que envió, reescribámoslos para que sean más profesionales. Pero aún conserva su voz, su punto de vista, los datos fácticos que está incorporando. Y creo que ahí es donde el espacio martech puede ver muchos beneficios de estas herramientas.

P: Hablando de contenido, cuando esta tecnología responde una pregunta, lo hace sin vincular directamente a la fuente. Esto tiene enormes implicaciones para el marketing de contenidos. ¿Qué tan preocupados deberían estar los especialistas en marketing de contenido?

R: La cuestión de interés va a ser variable en función de cada empresa individual. Ingrese a su cuenta de Google Analytics o su cuenta de análisis web y observe el porcentaje de tráfico y conversiones que obtiene de la búsqueda orgánica. Si es el canal mayoritario, entonces necesita profundizar un poco más para ver cuánto es búsqueda de marca versus búsqueda sin marca. La búsqueda de marca probablemente estará bien en su mayoría. ¿Si alguien busca a Constantine von Hoffman? Incluso un modelo de lenguaje grande probablemente dirá, oye, esta es probablemente la persona que estás buscando. O simplemente sabrán ir a su sitio web, su URL, etcétera.

Pero si la búsqueda sin marca es la mayor parte de su tráfico de búsqueda, particularmente su tráfico de búsqueda de conversión, debería estar muy preocupado. Ahí es donde los grandes modelos de lenguaje interceptarán su tráfico y no le darán nada o le darán muy poco.

Digo esto por las vistas previas que hemos visto de la interfaz de Bing con chat, GPT y la interfaz Bard de Google. Citan sus fuentes como pequeñas notas a pie de página. Agradecería una investigación real sobre esto, pero mi instinto es que las personas tienden a no leer las notas a pie de página muy a fondo y hacer clic (en ellas).

(Entrevista editada por extensión y claridad)