Dijital Pazarlama Programı Yapay Zeka Kullanmanın 4 Yolu

Dijital Pazarlama Programı, GPT-3 teknolojisini kullanarak, bir yapay zekanın SEO çoktan seçmeli testini başarıyla geçebileceğini ve SEO vaka çalışmalarını çözebileceğini gösterdim. Aşağıdaki alanlarda GPT-3’ten daha iyi performans gösteren Deepmind’s Gopher gibi başka, hatta daha gelişmiş teknolojiler vardır: Beşeri bilimler, sosyal bilimler, tıp, bilim ve matematik. Aşağıdaki grafik, Gopher, UnifiedQA, GPT-3 ve bir insan uzmanı tarafından sağlanan yanıtların doğruluğunu vurgulamaktadır. Konuya bağlı olarak, yapay zekanın seviyesi ile bir uzmanın seviyesi arasındaki dar farkı görebiliriz . Bu aynı zamanda AI’nın potansiyel olarak uzman olmayan bir kişinin seviyesini aşabileceğini de göstermektedir.

Şu anda, AI birçok dijital pazarlama konusu için yararlı bir destekleyici kaynak olabilir. Yapay zeka ile nasıl çalışacağınıza ve daha da önemlisi onu işinize nasıl entegre edebileceğinize bir göz atalım.

Dijital Pazarlama Programı Bir AI Aracıyla Etkileşime Geçmenin 4 Yolu

En iyi AI-insan kombinasyonunu başarıyla kurmak için ana etkileşim yöntemlerine odaklanacağız.

1. Web Tarayıcınızı Kullanma

En ilginç etkileşim türü, AI’yı arka ofisinize veya bir Chrome eklentisi ile web tarayıcınıza bağlamaktır. Belge sınıflandırma, yazma yardımı, meta etiket oluşturma, metin çıkarma ve hatta yeni konular önerme gibi gelişmiş projelerde kullanıcılarınıza yardımcı olabileceğiniz için çok sayıda potansiyel uygulama vardır.

AI’yı, belirli görevleri gerçekleştirmesini isteyen basit bir Javascript çağrısı yoluyla araçlarınıza bağlayabilirsiniz. Aşağıda GPT-3 ile bir JS entegrasyonu örneği verilmiştir. Örnek, 20 satır kod ve uygun talimatlarla GPT-3 gibi bir dil modelini kolayca bağlayabileceğinizi göstermek için basitleştirilmiştir.

var xhr = new XMLHttpRequest();
xhr.open("POST", 'https://api.openai.com/v1/engines/text-davinci-002/completions');

xhr.setRequestHeader("Content-Type", "application/json");
xhr.setRequestHeader("Authorization", "Bearer sk-RkXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX");

xhr.onreadystatechange = function () {
if (xhr.readyState === 4) {

if (xhr.status==200){
var data=xhr.responseText;
var jsonResponse = JSON.parse(data);
answerGPT3 = jsonResponse["choices"][0]['text'];
console.log(answerGPT3);
}
else {
console.log('API error');
console.log(xhr.responseText);
}
}};


var prompt = "List 50 concepts about … "

var data = `{
"prompt": "PROMPT",
"temperature": 0,
"max_tokens": 256,
"top_p": 1,
"frequency_penalty": 0,
"presence_penalty": 0
}`;

data = data.replace('PROMPT', prompt)

xhr.send(data);

Arka ofisiniz Javascript’i destekliyorsa ve deneyimli geliştiricileriniz varsa, gelişmiş AI özelliklerini entegre etmek hiç bu kadar kolay olmamıştı. Bu ilk bağlantıyı test etmek için bir yapay zekayı uzmanlar için tasarlanmış sertifikalara doğru yanıt verme kapasitesi açısından değerlendirmek üzere bir Chrome eklentisi oluşturun. Bunu yapmak için, her türlü metni yakalamak için optik karakter tanımaya izin veren bir Chrome eklentisi kullanın.

Ardından, sayfayı olabildiğince anlaşılır kılmak için sayfanın CSS’sini değiştiren ayrı bir Chrome eklentisinden yararlanın. Örnek bir alıştırmada, çoktan seçmeli bir testin her cevabını karşılık gelen bir harfe atadık. Ardından, önceki 20 satırlık kodla, bir metin alanında sonuçları oluşturmak için talimatları AI’ya gönderdik. “Asimov’un testleri” adı verilen bu programla yapay zeka birkaç sertifika almayı başardı.

Daha sonra yapay zekayı tıp bilimi konusunda test ettim ve belirli bir disiplinde önceden herhangi bir eğitim almadan %60’ın üzerinde puan aldı. Bu, konunuzu doğru bir şekilde seçerek, yapay zekanın ürettiği sonuçların ekiplerinizin günlük işlerini iyileştirmesine güçlü bir şekilde yardımcı olabileceğini doğrular.

2. Veri Görselleştirme Araçlarınızı Kullanma

Son birkaç ayda, dokümantasyon oluşturan veya kod yazmayı kolaylaştıran araçlar ortaya çıkmaya başladı. Dikkate değer bir kullanım örneği, talimatlar içeren panolar veya SEO araçları oluşturmaktır. Artık Veri Görselleştirme veya Veri Manipülasyonunda çok gelişmiş bileşenlere sahip Streamlit gibi açık kaynaklı araçlar var.

Uygun talimatları sağlayarak, verilerinizle doğrudan etkileşime giren bir uygulamanın oluşturulmasını istemek kolaydır. Örneğin, eksiksiz bir arayüze ve işlevsel koda sahip bir web uygulaması oluşturabilirsiniz. Bu uygulama oldukça yenidir, çünkü yalnızca bilgisayar koduyla beslenen dil modelleri kullanıyoruz. Ve yine, sonuçlar oldukça etkileyici. Aşağıdaki grafikte, en popüler kod oluşturucuların tümünü ve bunların oluşturuldukları verileri görebilirsiniz.

• CodeParrot: 50 GB.
• GPT-3 Codex: 159 GB.
• InCoder: 216 GB.
• PolyCoder: 249 GB.
• AlphaCode: 715.1 GB.
• CodeGen: 1.38 TB.

Birçok dilde uygulama üretmek mümkündür; başlıcaları Java, C, JS ve PHP’dir.

İster yeni başlayan ister uzman olun, denemenizi tavsiye ederim – AI, SQL sorgunuzu veya grafiklerinizi saniyeler içinde oluşturabileceğinden. En sevdiğiniz araçları kullanmakta daha iyi olmak istiyorsanız pratik kullanım önemlidir.

3. Bir Chatbot Kullanmak

Ayrıca, talimatlarda hangi rolü oynaması gerektiğini açıkça belirterek çok özel soruları yanıtlamak için bir sohbet robotu da oluşturabilirsiniz. Burada, sohbet robotundan bir doktormuş gibi yanıt vermesini ve aynı zamanda bir nezaket ve mizah dokunuşunu kullanmasını istiyorum.

Yapay zeka tabanlı sohbet robotları bu nedenle müşteri tercihlerine göre kişiselleştirilmiş tavsiyeler ve öneriler sağlayabilir. Yapay zekayı belirli bir şekilde yanıt verecek şekilde uyarlamaktan çekinmeyin. Harika bir örnek, Google‘ın John Mueller’in MuellerBot adlı bir AI sürümünü oluşturan Danny Richman’dır. Bu bot, SEO sorularını John Mueller’in kendisi yanıtlıyormuş gibi yanıtlamak için yukarıdaki ilkeye dayanmaktadır. Cevaplar oldukça doğru olabileceğinden, hem eğlenceli hem de rahatsız edici.

4. Bir AI Asistan Programı Kullanma

Son olarak, SEO için AI yardımcıları, arka planda çalışan ve bir sayfa kötü yapılandırılmışsa veya klasik hatalar içeriyorsa SEO düzeltmelerini uygulayan programlardır. Bu tür ilk uygulamalar, Facebook’un Getafix ile otomatik hata düzeltmeleri uyguladığı 2016 yılına kadar uzanıyor . Asistan, geçmişte düzeltilen tüm hataları temel alarak, kullanıma sunulmadan önce bir insan tarafından uygulanan ve gözden geçirilen düzeltme şablonları hazırlar. Bu, meta etiket başlıkları, açıklamalar, sayfalandırma ve bağlantılarla ilgili endişelerin tipik sorunlar olduğunu bildiğimiz SEO’da çok uygulanabilir.

Bunu yapmak için GPT-3’ü düzenleme modunda kullanabilir ve uygun talimatları kullanarak SEO sayfalarını değiştirebilirsiniz. Talimatlarım aşağıdadır:

• Metnin başına H1 etiketi olan bir başlık ekleyin.
• Metnin gövdesindeki en önemli kelimeye bir <a href> bağlantısı ekleyin.
• <ul><li> kullanarak metnin sonunda faydalı dış bağlantılar oluşturun.
• Metnin gövdesine bir YouTube videosu ekleyin.
• İlk beş kavramı kalın harflerle yazın.

Oluşturulan metni incelersek, sonuçların mükemmel olduğunu görebiliriz: H1 başlığı makaleyi özetliyor, koyu yazılan kelimeler doğru ve YouTube videosu ve giden bağlantılar temayla alakalı.

Kısacası: AI asistanınız size çok zaman kazandırabilir. Sadece bir not: Bağlantıların tümü sahte bağlantılardır, ancak her şeyi bir bağlantı veritabanına bağlayabilir ve LINK1’i veritabanınızdaki veya CSV dosyanızdaki bir bağlantıyla değiştirmek için eşleme tablolarını kullanabilirsiniz. Şimdi, bu tür görevleri otomatikleştirme potansiyelini takdir edebilirsiniz. Artık bir dil modelini mevcut araçlarınızla arayüz oluşturmanın farklı yollarını bildiğinize göre, sizin için en uygun yöntem(ler)i uygulamakta tereddüt etmeyin, örneğin:

• Chrome Eklentisi.
• Doğrudan CMS’nize.
• Bir sohbet robotu aracılığıyla.
• Veri goruntuleme.
• AI Yardımcısı.