ලාභ:
- ඉලක්කගත ප්රේක්ෂකයින්, ඛණ්ඩය සහ පෞරුෂය යන සංකල්ප තේරුම් ගැනීමට සහ තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය සහ පුද්ගල කෙටුම්පත නිපදවීමට නිවැරදි දත්ත සමඟ කෘතිම බුද්ධිය භාවිතා කිරීමේ හැකියාව.
- අමු පාරිභෝගික දත්ත සහ වෙළඳපල පර්යේෂණ මත පදනම්ව, කෘතිම බුද්ධි සහය සමඟ කොටස් සහ පණිවිඩ ගැලපීමේ හැකියාව
- AI පෞරුෂයක් උපකල්පනවල කෙටුම්පතක් බව හඳුනාගැනීමේ හැකියාව සහ සැබෑ දත්ත සහ ක්ෂේත්ර වලංගුකරණය සමඟ පරීක්ෂා කළ යුතු
වෙළඳ ප්රචාරණයේ මිල අධිකම වැරැද්ද වැරදි පුද්ගලයාට නිවැරදි පණිවිඩය පැවසීමයි. කොයිතරම් හොඳ නිෂ්පාදනයක් වුණත්, කොච්චර ආකර්ශනීය සටන් පාඨයක් වුණත් ඒක ගණන් ගන්නෙ නැති ප්රේක්ෂක පිරිසක් අතරට ගියොත් අයවැය අපතේ යනවා. එබැවින්, සෑම ව්යාපාරයකම පදනම වන්නේ ඉලක්කගත ප්රේක්ෂකයින් ය: වෙළඳ ප්රචාරණයට ළඟා වීමට අවශ්ය නිර්වචනය කළ පොදු ලක්ෂණ සහිත පුද්ගලයින් කණ්ඩායම. නමුත් "ඉලක්ක ප්රේක්ෂකයින්" බොහෝ විට තනි ස්කන්ධයක් නොවේ; එහි විවිධ අවශ්යතා සහ හැසිරීම් සහිත උප කණ්ඩායම් අඩංගු වේ. මෙම උප කණ්ඩායම් වලට බෙදීමේ ක්රියාවලිය ඛණ්ඩනය ලෙස හැඳින්වේ. එක් එක් කොටස වඩාත් සජීවී සහ භාවිතා කළ හැකි බවට පත් කිරීම සඳහා, එම කොටස නියෝජනය කරන මනඃකල්පිත චරිතයක් නිර්මාණය වේ; මෙය පුද්ගලයා (ගැනුම්කරු පුද්ගලයා) ලෙස හැඳින්වේ.
පුද්ගලයෙකු "මැදි වයසේ කාන්තාවන්" වැනි වියුක්ත විස්තරයක් "Zeynep, 38, දෙදරු මවක්, පූර්ණ කාලීනව වැඩ කරයි, කාලය ඉතිරි කරන නිෂ්පාදන සඳහා මුදල් ගෙවයි, සවස් වරුවේ දුරකථනයෙන් තීරණ ගනී" වැනි සංයුක්ත සහ පණිවිඩය සහිත චරිතයක් බවට පරිවර්තනය කරයි. මෙම ඒකකයේ කරුණු දෙකක් සඳහා කෘතිම බුද්ධිය ප්රයෝජනවත් වේ: අමු දත්ත වලින් තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය සංස්ලේෂණය කිරීම සහ පුද්ගල සැලැස්ම නිෂ්පාදනය කිරීම. නමුත් විවේචනාත්මක අනතුරු ඇඟවීම ආරම්භයේ සිටම පැමිණේවා: AI පුද්ගලයා උපකල්පිත සටහනක් මිස සැබෑ පාරිභෝගිකයා නොවේ. එය සත්ය දත්ත සමඟ පරීක්ෂා නොකර සාමාන්ය දෙයක් ලෙස ගතහොත්, ඔබ බොරු සිහිනයක් ප්රචාරය කරනු ඇත.
තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය යනු කුමක්ද සහ AI උදව් කරන්නේ කොතැනද
ප්රචාරණයේ තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය යනු ඉලක්කගත ප්රේක්ෂකයන්ගේ හැසිරීම පිටුපස ඇති සැබෑ හේතුව ග්රහණය කර ගන්නා සොයාගැනීමයි. උදාහරණයක් ලෙස, "මිනිසුන් දත් බුරුසු මිලදී ගන්නවා" යනු නිරීක්ෂණයකි; "මිනිසුන් ඇත්ත වශයෙන්ම දත් බුරුසුව ගැන උනන්දුවක් නොදක්වයි, නමුත් උදෑසන හොඳින් හැඩගස්වා ගැනීමට" යනු තීක්ෂ්ණ බුද්ධියකි. හොඳ අවබෝධයක් පණිවිඩය මතුපිට සිට ගැඹුරට ගෙන යයි. AI හට ඔබගේ දත්ත (සමීක්ෂණ ප්රතිචාර, පාරිභෝගික සමාලෝචන, විකුණුම් දත්ත, සමාජ මාධ්ය සංවාද) ඉක්මනින් කියවා රටා සහ තේමා උපුටා ගත හැක; මෙය තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය සෙවීමේ ප්රබල ත්වරණයකි. නමුත් AI නිස්සාරණය කරන තේමාව උපකල්පනයකි; සැබෑ පාරිභෝගිකයා සමඟ එය සත්යාපනය කිරීම ඔබට භාරයි.
ඉඟිය: AI අමු දත්ත (නිර්නාමික පාරිභෝගික සමාලෝචන වැනි) ලබා දී "එයින් මතුවන පුනරාවර්තන තේමා මොනවාද?" මුල සිට පෞරුෂයක් නිර්මාණය කිරීමට යමෙකුගෙන් ඉල්ලා සිටිනවාට වඩා, දත්ත වලින් තේමාවක් ලබා ගැනීමට ඔවුන්ගෙන් ඉල්ලා සිටීම වඩාත් විශ්වාසදායකය.
පියවරෙන් පියවර: කොටසේ සිට පණිවිඩය දක්වා
පියවර 1 - දත්ත එකතු කිරීම සහ නිර්නාමික කිරීම. පාරිභෝගික සමාලෝචන, සමීක්ෂණ පිළිතුරු, විකුණුම් වාර්තා. නම, ඊමේල්, දුරකථනය වැනි පුද්ගලික දත්ත ඉවත් කරන්න.
පියවර 2 - උපුටා ගැනීම කොටස. ප්රේක්ෂකයින් අර්ථවත් උප කාණ්ඩවලට බෙදන්න: අවශ්යතාවය, හැසිරීම, මිලදී ගැනීමේ වාර ගණන, ජීවන අවධිය යනාදිය අනුව. ඔබට AI වෙත දත්ත ලබා දී "විවිධ හැසිරීම් කණ්ඩායම් කීයක් දිස්වේද?"
පියවර 3 - පුද්ගල කෙටුම්පතක් නිෂ්පාදනය කරන්න. එක් එක් වැදගත් කොටස සඳහා පෞරුෂය: ජනවිකාස, ඉලක්ක, වේදනා ලකුණු, මිලදී ගැනීමේ ප්රේරකය, විරෝධතා ලකුණු.
පියවර 4 - මැච් පණිවිඩය. එක් එක් පුද්ගලයාට ගැලපෙන කුමන පොරොන්දුව, කුමන ස්වරය සහ කුමන නාලිකාවද යන්න තීරණය කරන්න.
පියවර 5 - තහවුරු කරන්න. සැබෑ දත්ත සහිත පුද්ගලයන් සහ කොටස් පරීක්ෂා කරන්න (විකුණුම් සංඛ්යා, සමීක්ෂණ, ක්ෂේත්ර සම්මුඛ පරීක්ෂණය); වැඩ නොකරන දේ යාවත්කාලීන කරන්න.
පහත වගුව එකම නිෂ්පාදනය සඳහා විවිධ පුද්ගලයන් සහ පණිවිඩ ගැලපීම් දෙකක් පෙන්වයි (පිඟන් සෝදන ඩිටර්ජන්ට්):
අයිතමය
පුද්ගලයා 1: "සයිනෙප්, කාලය ජය ගන්නා"
පුද්ගලයා 2: "Safarrufçu Kemal"
පැතිකඩ
38, වැඩ කරන මව, කාර්යබහුල
55, විශ්රාමික, කල්පනාකාරී ගැනුම්කරු
ප්රධාන අවශ්යතාව
වේගවත්, වෙහෙසකින් තොරව පිරිසිදු කිරීම
දිගුකාලීන, ආර්ථිකමය භාවිතය
බාධාවකි
වෙලාවක් නැත
නාස්තිය වළක්වයි
පොරොන්දු වෙනවා
"එකවර දීප්තිමත්, ඔබට කාලය"
"අඩු නිෂ්පාදන, වැඩි සේදීම"
සුදුසු නාලිකාව
Instagram, කෙටි වීඩියෝ
පුවත්පත් අතිරේකය, ඊමේල්
ස්වරය
ප්රායෝගික, ජවසම්පන්න
විශ්වසනීය, දැරිය හැකි මිලකට
කුඩා නඩු තුනක්
නඩුව 1 - දත්ත වලින් තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය. ඊ-වාණිජ්යය සන්නාමයකට පාරිභෝගික සමාලෝචන 800ක් කියවීමට කාලය සොයා ගැනීමට නොහැකි විය. ඔහු නිර්නාමිකව අදහස් (නම/ඇණවුම් අංකය ඉවත් කර ඇත) AI වෙත ලබා දී පුනරාවර්තන තේමා ඉල්ලා සිටියේය. YZ "නැව්ගත කිරීමේ වේගය අපේක්ෂාව ඉක්මවා ගිය විට තෘප්තිය අහස උසට නැඟේ" යන තේමාව ඉස්මතු කළේය. කණ්ඩායම තමන්ගේම විකුණුම් දත්ත සමඟ මෙය තහවුරු කළ අතර ප්රචාරක පණිවිඩය “එකම දින නැව්ගත කිරීම” පොරොන්දුව වෙත යොමු කළේය. AI විසින් තේමාවක් ඉදිරිපත් කරන ලදී, මිනිසා එය සත්යාපනය කර එය තීරණයක් බවට පත් කළේය.
නඩුව 2 - තහවුරු නොකළ පුද්ගල පිරිවැය. එක් යෙදුම් සන්නාමයක් AI ට පැවසුවේ "තරුණ පරිශීලකයින් සඳහා පුද්ගල චරිත ජනනය කරන ලෙස" YZ "වයස අවුරුදු 18-24, සමාජ මාධ්යවලට ඇබ්බැහි වූ, මිල සංවේදී" චරිතයක් ලබා දුන්නේය. කණ්ඩායම මෙය සත්යයක් ලෙස පිළිගෙන ව්යාපාරය ආරම්භ කළේය. කෙසේ වෙතත්, සැබෑ පරිශීලක දත්ත පෙන්නුම් කළේ ප්රධාන ප්රේක්ෂකයින් වයස අවුරුදු 30-40 වෘත්තිකයන් බවයි. අයවැයෙන් සමහරක් වැරදි ප්රේක්ෂකයින් අතරට ගියා. දෝෂය: දත්ත දෙස නොබලා AI විසින් නිර්මාණය කරන ලද පුද්ගලයා විශ්වාස කිරීම.
නඩුව 3 - කොටස වෙන් කිරීමේ අගය. ව්යායාම ශාලාවක් සියලුම සාමාජිකයින්ට එකම "සුවසුව සිටින්න" පණිවිඩය යවමින් සිටියේය. AI සමඟ නිර්නාමිකව සාමාජික දත්ත විශ්ලේෂණය කිරීමෙන් පැහැදිලි කොටස් දෙකක් අනාවරණය විය: "ලැජ්ජා සහගත නවකයන්" සහ "ඉලක්ක-නැඹුරු ප්රවීණයන්." කණ්ඩායම් දෙකකට විවිධ පණිවිඩ දෙකක් යවන විට (එකක් "පළමු පියවර පහසුයි" සහ අනෙක "ඔබම ජය ගන්න"), ප්රතිචාර අනුපාතය සැලකිය යුතු ලෙස වැඩි විය. ඛණ්ඩ වෙන් කිරීම පණිවිඩය කාරණයට පත් කළේය.
පිටපත් කළ හැකි සැකිලි හතරක්
1) අදහස් වලින් තේමා උපුටා ගැනීම:
පහත දැක්වෙන්නේ නිර්නාමික පාරිභෝගික අදහස් (නම/ඇණවුම් තොරතුරු නොමැත):[අදහස් අලවන්න]කාර්යය: (1) පුනරාවර්තන තේමා 5ක් උපුටා ගන්න (තෘප්තිය සහ පැමිණිල්ල වෙනම).(2) එක් එක් තේමාව සඳහා නියැදි අදහස් ගණන ඇස්තමේන්තු කර උපුටා දැක්වීම් ලබා දෙන්න.(3) මේවායින් ප්රචාරක පණිවිඩයක් බවට හැරවිය හැක්කේ කුමක් දැයි යෝජනා කරන්න. දත්තවල නොමැති තේමා කිසිවක් සාදන්න එපා; ඔබට විශ්වාස නැති බව ප්රකාශ කරන්න.
2) කොටස් දළ සටහන:
නිෂ්පාදනය: [නිෂ්පාදනය]. පහත දැක්වෙන්නේ නිර්නාමික පාරිභෝගික ලක්ෂණ: [දත්ත/සාරාංශය]. කාර්යය: අවශ්යතා සහ හැසිරීම මත පදනම්ව මෙම ප්රේක්ෂකයින් කොටස් 3-4කට බෙදන්න. එක් එක් කොටස සඳහා: ටැග්ලයින්, අවකලනය කිරීමේ විශේෂාංගය, ප්රධාන අවශ්යතාවය, මිලදී ගැනීමේ ප්රේරකය. මෙය ආරම්භක දළ සටහනකි; මම සත්ය දත්ත සමඟ සත්යාපනය කරන්නම් කියා සිතන්න.
3) පුද්ගල උත්පාදක යන්ත්රය:
කොටස: "[කොටසේ නම සහ සාරාංශය]". කාර්යය: මෙම කොටස නියෝජනය කරන පුද්ගල කෙටුම්පතක් ලියන්න. අන්තර්ගතය: නම, වයස් පරාසය, ජීවන තත්ත්වය, ඉලක්ක, බාධක (වේදනා ලකුණු), මිලදී ගැනීමට පෙර විරෝධතා, ඔහු කාලය ගත කරන්නේ කුමන නාලිකාවේද යන්න. එය සැබෑ පුද්ගලයෙක් නොව උපකල්පනයක් බව මාතෘකාවේ සඳහන් කරන්න.
4) පුද්ගල-පණිවිඩ ගැලපීම:
මගේ පුද්ගලයන්: [පුද්ගල 1 සාරාංශය], [persona 2 සාරාංශය]. නිෂ්පාදන පොරොන්දුව: [පොරොන්දුව]. කාර්යය: එක් එක් පුද්ගලයා සඳහා: වඩාත්ම සුදුසු එක් වාක්ය පණිවිඩය, ස්වරය, ප්රමුඛතා නාලිකාව සහ විභව විරෝධයට ප්රතිචාරය. සාක්ෂි අවශ්ය ප්රකාශයක් කිරීම.
දුර්වල ක්ෂණික / ශක්තිමත් විමසුම
දුර්වල ක්ෂණික:
මගේ නිෂ්පාදනය සඳහා ඉලක්කගත ප්රේක්ෂක පෞරුෂයක් සාදන්න.
දත්ත නැත, නිෂ්පාදනයක් නැත, සන්දර්භය නැත; AI විසින් පුද්ගල චරිත සම්පූර්ණයෙන් සාමාන්යකරණය නොකර සාදයි, ඒවා සත්යාපනය කළ නොහැක.
බලවත් විමසුම:
නිෂ්පාදනය: නිවස සඳහා ස්මාර්ට් උෂ්ණත්ව පාලකය. මිල: මැද-ඉහළ කොටස. පහත දැක්වෙන්නේ නිර්නාමික පාරිභෝගික දත්තවල සාරාංශයකි:- බොහෝ ගැනුම්කරුවන් වයස අවුරුදු 35-50, නිවාස හිමියන්, තාක්ෂණයට විවෘතයි.- නිතර සඳහන් කරන ප්රතිලාභය: බිල්පත් ඉතිරිකිරීම් සහ සුවපහසුව.- නිතර නිතර විරුද්ධත්වය: ස්ථාපනය කිරීමේදී අපහසුතා ගැන සැලකිලිමත් වීම. කාර්යය: මෙම දත්ත වලින් පුද්ගල රූප සටහන් 2ක් සාදන්න. එක් එක් සඳහා, ඉලක්කය, බාධාව, මිලදී ගැනීමේ ප්රේරකය, ස්ථාපන විරෝධයට ප්රතිචාරය සහ සුදුසු නාලිකාව. මෙය සත්යාපනය කළ යුතු උපකල්පනයක් බව සඳහන් කරන්න; දත්තවල නැති දේ හදන්න එපා.
දෙවන හිමිකම් පෑම සැබෑ දත්ත මත පදනම් වේ; ක්ෂේත්ර සහ විකුණුම් දත්තවලට එරෙහිව ප්රතිදානය තවමත් පරීක්ෂා කෙරේ.
පොදු වැරදි
- දත්ත ලබා නොදී පුද්ගල භාවයක් ඉල්ලා සිටීම. AI සාමාන්යකරණයකින් තොරව සකස් කරයි; මෙය සැබෑ ප්රේක්ෂකයින් පිළිබිඹු නොකරනු ඇත.
- පුද්ගලයා සැබෑ ලෙස වරදවා වටහා ගැනීම. Persona යනු කල්පිතයකි; විකුණුම් සහ ක්ෂේත්ර දත්ත සමඟ එය සත්යාපනය කරන තුරු එය තීරණ සඳහා පදනමක් ලෙස ගත නොහැක.
- තනි ප්රේක්ෂකයෙක් යැයි උපකල්පනය කරයි. විවිධ අවශ්යතා කොටස් නොකිරීමෙන් පණිවිඩය සෑම කෙනෙකුටම එක හා අකාර්යක්ෂම වේ.
- පුද්ගලික දත්ත මෙවලමට ඇලවීම. නම, ඊමේල්, දුරකථන අංකය KVKK හි විෂය පථය තුළ ඇත; නිර්නාමික කරන්න.
- පුද්ගලයා කිසිසේත්ම යාවත්කාලීන නොකරයි. මහජන හැසිරීම් වෙනස් කිරීම; පුද්ගලයා යනු ජීවමාන ලියවිල්ලකි.
අවවාදයයි: පුද්ගලයා වඩාත් විචිත්රවත් ලෙස ලියා ඇති තරමට, එය "සැබෑ" ලෙස හැඟේ; මේක උගුලක්. සජීවී බව යනු නිරවද්යතාවය නොවේ. "මෙයට සහාය දක්වන දත්ත මොනවාද?" යන ප්රශ්නය සමඟ එක් එක් පුද්ගලයා පරීක්ෂා කරන්න.
සාරාංශයක් ලෙස
ඉලක්කගත ප්රේක්ෂක විශ්ලේෂණය යනු නිවැරදි පුද්ගලයාට නිවැරදි පණිවිඩය ලබා දීමේ පදනමයි. ඛණ්ඩනය කිරීම ප්රේක්ෂකයින් අර්ථවත් උප කණ්ඩායම්වලට බෙදයි; personala විසින් සෑම කොටසක්ම පණිවිඩයක් ජනනය කළ හැකි සංයුක්ත චරිතයක් බවට පත් කරයි. කෘත්රිම බුද්ධිය නිර්නාමික දත්ත වලින් තේමා සහ තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය උකහා ගැනීමේ සහ පුද්ගල චරිත නිෂ්පාදනය කිරීමේ ප්රබල ත්වරණයකි. කෙසේ වෙතත්, AI විසින් නිපදවන සෑම අංශයක්ම සහ පෞරුෂයක් උපකල්පිත සටහනකි; සත්ය විකුණුම්, සමීක්ෂණ සහ ක්ෂේත්ර දත්ත සමඟ සත්යාපනය නොකර තීරණ සඳහා පදනමක් ලෙස ගත නොහැක. පුද්ගලික දත්ත සෑම විටම නිර්නාමිකව භාවිතා වේ.
යෙදුම් කාර්යය
නිෂ්පාදනයක් තෝරන්න. (1) ඔබේ සැබෑ හෝ උපකල්පිත පාරිභෝගික තොරතුරු නිර්නාමික සාරාංශයකට සම්පාදනය කරන්න. (2) "කොටස් ස්කීච්" අච්චුව සමඟ කොටස් 3ක් උපුටා ගන්න. (3) "පුද්ගල උත්පාදකයක්" සමඟින් කොටසක් සජීවී පුද්ගල චරිතයක් බවට පත් කරන්න. (4) "පුද්ගල-පණිවිඩ ගැළපීම" සමඟ මෙම පුද්ගලයා සඳහා නිශ්චිත පණිවිඩයක්, ස්වරයක් සහ නාලිකාවක් සකසන්න. (5) වඩාත්ම වැදගත් දෙය නම්: මෙම පුද්ගලය වලංගු කිරීම සඳහා ඔබ බලන්නේ කුමන සැබෑ දත්ත මූලාශ්ර (විකුණුම්, සමීක්ෂණය, සම්මුඛ පරීක්ෂණ) දැයි ලියන්න. කිසිම තහවුරු නොකළ පුද්ගලයක් "නිශ්චිත" ලෙස සලකුණු නොකරන්න.
පිරික්සුම් ලැයිස්තුව
- [ ] මම එය මෙවලමට දීමට පෙර පාරිභෝගික දත්ත නිර්නාමික කළෙමි.
- [ ] මම ස්කන්ධය සැලකුවේ කොටස් ලෙස මිස තනි ස්කන්ධයක් නොවේ.
- [ ] මම AI පුද්ගලයන් "උපකල්පිත සටහන" ලෙස ලේබල් කළෙමි.
- [ ] මම එක් එක් පුද්ගලයා සඳහා පණිවිඩය, ස්වරය සහ නාලිකාව ගැලපුම් කළෙමි.
- [ ] මම පුද්ගලයන් සත්යාපනය කරන සත්ය දත්ත මූලාශ්ර හඳුනාගෙන ඇත.
- [ ] මම පෞරුෂය සහ කොටස් යාවත්කාලීනව තබා ගැනීමට සැලසුමක් සකස් කළෙමි.