Transformamos o MarTech em um chatbot. Isso é o que aprendemos (até agora)

O lançamento do ChatGPT pela OpenAI fez com que todos no mundo da tecnologia pensassem, inclusive nós mesmos, sobre seu impacto em tudo. Começamos a nos perguntar e a fazer algumas perguntas importantes sobre como o ChatGPT e tecnologias semelhantes moldariam o futuro do marketing, dos sites e da experiência do cliente. Nós perguntamos:

• Esse tipo de IA generativa substituirá os sites um dia?
• Essa tecnologia terá a capacidade de ser útil ou útil para os profissionais de marketing?
• Quais são alguns dos casos de uso emergentes que devemos explorar?

Havia tantas outras perguntas que até criei uma lista interna de casos de uso, discutindo em voz alta como poderíamos usar essas tecnologias para nos ajudar a executar a Third Door Media, produzir conteúdo melhor e, finalmente, ajudá-lo, a comunidade MarTech abraça não apenas a mudança que a IA generativa representa, mas também as oportunidades.

A melhor maneira de fazer isso era sujar as mãos metaforicamente e construir nosso próprio bot. Então John Blanchard, nosso diretor sênior de tecnologia de marketing, e eu fizemos. Construímos um índice de todas as páginas e postagens do MarTech.org e os incorporamos ao MarTechBot, que fica no topo do ChatGPT.

Faz apenas alguns dias, mas aqui estão alguns de nossos aprendizados iniciais:

Humanos gostam de quebrar coisas

Nós, humanos, naturalmente tentamos quebrar as coisas (talvez para confirmar nossos preconceitos?). Muitos usuários nos enviaram comentários dizendo que, como o MarTechBot não era perfeito ou sempre correto, ele não deveria ser muito bom. É verdade que os resultados podem ser instáveis ​​dependendo do que você digitar na caixa. Mas também é verdade que houve centenas de conversas com o MarTechBot, algumas das quais foram tópicos com várias perguntas com especificidade crescente. Por exemplo, em um único bate-papo, um usuário fez essas duas perguntas seguidas, obtendo respostas para ambas:

• Quais são as principais considerações antes de realizarmos uma auditoria completa de tecnologia de marketing?
• Quais são as principais perguntas a serem feitas às partes interessadas internas?

Falando nisso, descobrimos um bug que gera um “erro de token”. Sabemos por que isso está acontecendo, mas ainda não podemos consertar. Fique atento!

Ninguém parece saber como nada disso realmente funciona

Esta é uma nova tecnologia. Ninguém parece ter um modelo mental completo do que essas novas ferramentas são capazes, ou exatamente como elas funcionam.

Não é um mecanismo de busca, apesar de parecer um.

Ouvi Baratunde Thurston no podcast Pivot dizer que pode parecer que você está lançando feitiços ao usar essas ferramentas. Ele tem razão. As ferramentas generativas de IA estão rapidamente se tornando como uma unidade “mecânica”, armando-me com recursos e poder que ainda estou descobrindo e aprendendo a usar.

Mas esses poderes vêm com algumas ressalvas reais. Uma delas é que não entendemos exatamente por que os modelos de linguagem e os bots respondem da maneira que respondem. Com grandes poderes, vêm grandes responsabilidades (e um requisito para ler atentamente e verificar seu trabalho!).

MMM, o que?

Aqui está um exemplo real. Um usuário pediu ao MarTechBot para “Diga-me o que preciso saber sobre o MMM?” e voltou o seguinte:

AI: Marketing Mix Modeling (MMM) é uma técnica usada pelos profissionais de marketing para medir o impacto da publicidade e das promoções nos canais, enquanto controla fatores externos fora do controle de uma marca, como inflação ou sentimento do consumidor. O objetivo do MMM é ajudar os líderes de marketing a planejar gastos futuros com marketing e medir o desempenho de investimentos anteriores. O MMM pode ser usado de três maneiras: como um contador, para mostrar o impacto incremental geral que os investimentos em marketing estão tendo nos negócios como um todo; como um previsor, para prever o resultado que aumentar ou diminuir os orçamentos de marketing terá na contribuição de marketing para o orçamento geral; e como coach, para sugerir mudanças nos investimentos atuais de marketing que melhorem o desempenho. O MMM é um recurso de medição central que oferece uma oportunidade significativa para aumentar o retorno sobre os investimentos em mídia, mas os modelos exigem uma reavaliação consistente para fornecer consistentemente os benefícios esperados.

Essa mesma consulta no ChatGPT obteve :

MMM pode se referir a coisas diferentes, dependendo do contexto. Aqui estão três possibilidades:

MMM como uma abreviação financeira:

MMM é o símbolo de ações da 3M Company, um conglomerado multinacional que produz uma ampla gama de produtos, incluindo fita adesiva, produtos médicos e material de escritório. A empresa está listada na Bolsa de Valores de Nova York (NYSE).

MMM como criptomoeda:

A MMM Global é autodescrita como uma “comunidade de pessoas que fornecem ajuda financeira umas às outras com base no princípio da gratuidade, reciprocidade e benevolência”. Foi fundada em 2011 por Sergei Mavrodi, um empresário russo, e supostamente opera como uma rede ponto a ponto descentralizada. A MMM Global usa sua própria criptomoeda, chamada MMM Coin, como meio de troca dentro da comunidade.

Vale a pena notar que a MMM Global foi associada a vários esquemas de pirâmide e esquemas Ponzi ao longo dos anos e enfrentou ações legais em vários países.

MMM como uma abreviatura de texto:

Em mensagens de texto e comunicação online, MMM pode ser usado como abreviação de “mmm-hmm”, que é uma forma de indicar concordância ou reconhecimento. Também pode ser usado para transmitir um sentimento de apreciação ou prazer, como em “MMM, esta pizza está deliciosa!”

Bard me deu este resultado:

MMM significa 3M Company. É um conglomerado multinacional americano com sede em Maplewood, Minnesota. O diversificado portfólio de tecnologia da empresa inclui produtos industriais, de segurança e de consumo. A 3M tem mais de 90.000 funcionários e opera em mais de 70 países.

E um monte de outras informações sobre a 3M. Você entendeu.

Isso significa que o MarTechBot é efetivamente “pré-solicitado” porque o treinamos no conteúdo do MarTech.org? Eu penso que sim. As implicações de que o contexto é importante e a sugestão faz a diferença são difíceis de contemplar. Faz sentido lógico que o MarTechBot responda dessa maneira, mas, novamente, não houve prompt, apenas as letras MMM. Selvagem.

As pessoas ainda não têm certeza de como usar ChatBots generativos

Não apenas não entendemos realmente como essas coisas funcionam, como também as pessoas não têm certeza do que fazer com elas.

As interações ideais parecem ser experiências de aprendizagem multicamadas. Digitar “estratégia de SEO” é simples, mas sem nuances. Em vez disso, mais valor é extraído por ser mais específico. “Me dê uma estratégia de SEO para uma pequena floricultura localizada em Portland. Temos um pequeno programa de influenciadores e um blog regularmente”, o que provavelmente produzirá resultados mais úteis. Fazer perguntas de acompanhamento pode ajudar a refinar e ajustar os resultados. Novamente, não é um mecanismo de busca. É algo diferente. Alienígena quase.

Quanto mais experimento, mais fundo fica o buraco do coelho. Ontem, usei um prompt para criar um questionário para mim, testando meus conhecimentos de SEO. Hoje, usei um prompt para praticar minhas habilidades de venda, simulando uma conversa com um CMO de uma marca nacional que eu estava tentando convencer a fazer um teste beta em minha plataforma fictícia de software analítico.

As implicações disso são incríveis. Bill Gates pode estar no caminho certo quando fala sobre a substituição de professores pela IA.

À medida que nós humanos aprendemos a usar (e conviver com) essas ferramentas, novos casos de uso surgirão e surgirão rapidamente. Anteriormente, escrevi sobre a ideia que tive de criar um questionário de autoteste e simular um discurso de vendas. Hoje, usei o Google Bard para criar uma calculadora Javascript simples para me ajudar a pensar em diferentes cenários de e-mail e, em seguida, criei uma lista de verificação interativa para inicialização de podcast.

As possibilidades são infinitas.

Para onde daqui?

Para ser franco, uma das razões pelas quais construímos o MarTechBot foi conscientizar o MarTech.org. Em vez disso, tornou-se uma colaboração com você, a comunidade MarTech. O feedback foi misto. Alguns estão gratos por termos lançado o MarTechBot e outros estão frustrados com o bug do token ou com a lentidão do bot em comparação com o ChatGPT. Cada comentário é valioso de cada um aprendemos e crescemos. As alegrias de lançar algo beta, estou certo?

Estamos procurando maneiras de melhorar o bot e queremos seu feedback. Dê uma chance ao MarTechBot e encontre o formulário de feedback na mesma página. Estou ansioso para ouvir de você.

Estou postando sobre a jornada no LinkedIn, você pode me seguir lá para mais informações e bate-papo em tempo real.