Išmokykite DI kalbėti jūsų prekės ženklo balsu

Kelias į tikrą, DI pagrįstą turinio kūrimą prasideda nuo pasiruošimo. Pirmiausia susidėkite bazę: pasirinkite patikimas AI platformas, tokias kaip „OpenAI“ ar „Anthropic“, turinį ir šaltinius tvarkingai laikykite „Google Drive“ ar AWS S3, o tekstams naudokite redaktorius, pritaikytus darbui su kalba.

Tačiau vien technologijų neužtenka. Lygiai taip pat svarbu suprasti savo prekės ženklą. Surašykite tono pavyzdžius, kurie tikrai atspindėtų, kaip jūs skambate kasdien, o ne kaip turėtumėte skambėti. Susikurkite ir savo srities terminų bei frazių žodyną - tai yra jūsų balso stuburas. Jei šių dalykų neturėsite, net ir pats išmaniausias DI siūlys šabloniškas, nuobodžias frazes.

Šiame straipsnyje sužinosite, kaip paruošti DI mokymo pagrindus pagal savo unikalų balsą. Detaliai apžvelgsime, kaip surinkti šaltinius - prekės ženklo gidus, laiškus, socialinius įrašus. Išmoksite juos tvarkyti taip, kad DI galėtų įsisavinti ir suprasti, kuo jūs išsiskiriate. Parodysime, kaip fiksuoti jūsų tono poslinkius ir žargoną, kad generuojamas tekstas niekada nevirstų sausa korporatyvine kalba.

Paruošiamieji žingsniai

Prieš pradedant, pasiruoškite šiuos dalykus:

Techniniai įrankiai:

• Prisijungimas prie DI platformos (OpenAI, Anthropic ar Hugging Face)
• Debesų saugykla duomenims (Google Drive, AWS S3, Dropbox)
• Tekstinis redaktorius arba JSON tvarkyklė
• API raktai pasirinktai priemonei

Prekės ženklo medžiaga:

• Dabartinės prekės ženklo gairės ar stiliaus vadovas
• 20-50 pavyzdžių geriausio jūsų turinio (laiškai, socialinių tinklų įrašai, straipsniai)
• Kasdienis jūsų komandos žargonas
• Dokumentai, kuriuose atsiskleidžia tikras jūsų tonas

Reikalingos žinios:

• Supratimas, kokia yra jūsų prekės ženklo kalba ir vertybės
• Gebėjimas matyti, kas daro jūsų komunikaciją unikalią
• Patogumas dirbant su failais, tokiais kaip CSV ar JSON
• Galimybė pakviesti kolegas peržiūrėti DI atsakymus

Laiko sąnaudos:

• Duomenų rinkimas: 2-4 val.
• Struktūrizavimas ir žymėjimas: 3-5 val.
• Pradinė treniravimo konfigūracija: 2-3 val.
• Testavimas ir iteracijos: nuolat

Turite turėti rašymo teises pasirinktoje DI platformoje ir leidimą naudoti įmonės turinį DI mokymui.

Surinkite ir struktūrizuokite prekės ženklo kalbos duomenis DI mokymui

Kaip atrinkti autentišką prekės ženklo turinį

Pradėkite nuo plataus žvilgsnio į savo įmonės komunikaciją. Surinkite svetainės tekstus, socialinių tinklų įrašus, pardavimų el. laiškus ir sėkmės istorijas. Jūsų tikslas - užfiksuoti kalbą, kuri skamba kaip jūs, o ne tik poliruotas marketingo turinys.

Įsivaizduokite, kad ruošiate DI kavos prekės ženklui - jums nereikia surasti visų blogo įrašų nuo 2015-ųjų. Ieškokite el. laiškų, kurie patiko klientams, pažiūrėkite populiariausias Instagram antraštes. Šie fragmentai puikiai atskleidžia jūsų tikrąjį toną.

Kaip teigia Contently gidas (opens in new tab) - svarbiau kokybė nei kiekis. Geriau kelios dešimtys stiprių pavyzdžių, o ne tūkstančiai šablonų. Ieškokite frazių, kurios būdingos tik jums: galbūt tai kurioziški pasisveikinimai, firminiai pokštai, ar tik jums būdingi atsisveikinimai.

Nesate tikri, ar pavyzdys tinka? Perskaitykite garsiai - ar atpažintumėte tai, kaip savo įmonės stilių? Jei ne, drąsiai atmeskite. Svarbiausia - sufleruoti DI, kas neabejotinai yra jūsų balsas.

Sukurkite aplanką su tekstais, iš kurių lengvai galima suprasti jūsų prekės ženklo unikalumą.

Duomenų paruošimas DI mokymui

Dabar svarbiausia - tvarka. Struktūrizuokite šiuos duomenis taip, kad DI galėtų lengvai įsisavinti esmę. Padalinkite į aiškius sakinius ar pastraipas.

Prie kiekvieno fragmento pridėkite kontekstines žymas: „žaisminga", „atsiprašanti", „techninė". Taip DI supras, kada būti formaliam, kada - draugiškam.

{
 "text": "Hey! Your next shipment is brewing 🛠️",
 "tone": "playful",
 "channel": "email"
}

Fishtank straipsnis (opens in new tab) pataria aiškiai žymėti toną. Tai padeda DI modeliams suprasti, kada naudoti formalų, o kada neformalų stilių, net toje pačioje įmonės kalboje.

Jei įmanoma, pridėkite kanalų informaciją. Svetainės tekstai dažniausiai formalūs, skirtingai nei tviterio įrašai ar privačios žinutės. Tai padeda apmokyti DI modelį pagal kontekstą ir išvengti robotizuotų ar bendrinio pobūdžio rezultatų.

Jūsų duomenų failas turi būti aiškus, struktūruotas, su žymomis ir skirtingais tonais. Dabar jis tinkamas bet kokiam modelio pritaikymui (fine-tuning).

Saugumo žingsnis: Įsitikinkite, kad kiekviename įraše yra tekstas + bent viena žyma (tonas/kontekstas). Patikrinkite kelias eilutes - tvarka čia lems, kaip tiksliai DI atkartos jūsų balsą.

DI modelio pritaikymas

Pasirinkite tinkamiausią DI platformą

Pagalvokite, kuri platforma jums tinkamiausia - OpenAI leidžia lanksčiai derinti modelius, Hugging Face - kurti atvirus, tradicinius sprendimus. Svarbiausia - galite valdyti, kaip modelis mokosi iš jūsų duomenų.

Eiga:

1. Pasirinkite platformą, kuri leidžia individualiai treniruotis (OpenAI, Hugging Face, Cohere).
2. Perskaitykite jų dokumentaciją apie fine-tuning funkcijas ir priimamus failų formatus.
3. Susikurkite paskyrą, išsiimkite API raktus.
4. Įkelkite anksčiau paruoštą duomenų rinkinį į platformą - CSV arba JSONL formatu.

Jūsų darbo aplinka turi rodyti įkeltus duomenis, jei klaidų nėra, galite pradėti mokymą.

Tarpinis žingsnis: Įsitikinkite, kad visi pavyzdžiai sėkmingai matomi platformos valdymo skydelyje.

Vien „paleisti" DI nepakanka. Svarbu mokėti rinktis įrankius ir derinti procesą prie unikalios kalbos bei kultūros.

Pavyzdžiui, jei naudojate Hugging Face „Trainer API“, galite apibrėžti mokymo parametrus štai taip:

{
 "text": "Hey! Your next shipment is brewing 🛠️",
 "tone": "playful",
 "channel": "email"
}

training_args = TrainingArguments(
output_dir="./results",
num_train_epochs=3,
per_device_train_batch_size=8,
)

{
 "text": "Hey! Your next shipment is brewing 🛠️",
 "tone": "playful",
 "channel": "email"
}

Šis kodas nustato, kaip jūsų DI modelis mokosi iš prekės ženklo balso duomenų. Mokymo metu terminale matysite kontrolinius taškus, rodančius pažangą.

Teisingos DI platformos pasirinkimas yra lemiamas - ne tik teorijoje, bet ir praktikoje. Pavyzdžiui, Mygom.tech sukūrėme specialų turinio generatorių PayloadCMS platformai (opens in new tab), kuris parodė, kaip platformos galimybės greitina iteracijas ir tiksliai atitinka jūsų unikalų prekės ženklo balsą.

Tono ir terminų pritaikymas

Išmokykite DI skambėti jūsų balsu. Dažna didelių įmonių klaida - per mažai duomenų, nenuoseklios žymos, nenatūralūs pavyzdžiai. Rezultatas? Paprasta, bet niekuo neišsiskirianti kalba.

Kaip paleisti mokymą:

1. Prie kiekvieno pavyzdžio pridėkite toną („drąsus", „išradingas"), auditoriją („potencialus klientas", „esamas klientas"), kontekstą („pagrindinis puslapis", „atvejo analizė").
2. Nustatykite treniravimo parametrus: pasirinkite mokymosi greitį 5e-5, partijos dydį - 8, epochas - 2-4.
3. Pradėkite tikslųjį mokymą su pažymėtu rinkiniu.
4. Generuokite testinius rezultatus naudodami realius kasdienius pavyzdžius: el. laiškus, Slack atsakymus...
5. Lyginkite DI tekstus su tikrais įmonės dokumentais.

Rezultatas: Akivaizdžiai matysite, kur DI jau atkartoja jūsų stilių, o kur - dar stringa.

Tarpinis žingsnis: Jei DI neįtraukia svarbių terminų arba pakeičia stilių, pridėkite daugiau pavyzdžių. Rinkite kalbą, kurią kasdien linkę vartoti jūsų specialistai.

Pavyzdžiui: jei sutikimo el. laiškuose naudojate „Pradėkime!“, bet ne „Sveiki atvykę į komandą!“, būtent „Pradėkime!" įtraukite į rinkinį daugiau kartų.

Nesitikėkite tobulumo iškart. DI modelis tampa išskirtinis tik kartodamas iteracijas. Fishtank duomenys (opens in new tab) rodo, kad komandos su konkrečiais tono vadovais sutaupo 40% redagavimo laiko.

Jei gaunate vientisą, monotonišką tekstą:

• Įtraukite įvairesnes sakinių struktūras
• Naudokite tiek ilgesnius, tiek trumpesnius tekstų fragmentus
• Sužymėkite painius pavyzdžius aiškesnėmis žymomis

Šiame etape DI generuoti tekstai turi skambėti lyg jūsų tikras balsas. Jei tekstai vis dar neskamba kaip jūs, tęskite mokymą.

Galutinis patikrinimas: paskaitykite tekstą kolegoms, ar jis skamba kaip jūs? Jei taip - plėskite turinio kūrimą su tikru jūsų balsu.

Tikrinkite ir nuolat tobulinkite autentišką prekės ženklo balsą

Testuokite DI rezultatus su realiu turiniu

Rinkite paskutinių mėnesių pavyzdžius, kuriuose atsiskleidžia jūsų balsas. Atrinkite keletą skirtingų tonų, formatų - atvejo analizę, socialinius įrašus, laišką.

Veiksmai:

1. Pasirinkite 3-5 skirtingus turinio fragmentus.
2. Sugeneruokite identiškus DI tekstus naudodami tuos pačius užklausimus ar scenarijus.
3. Palyginkite

Paklauskite: ar DI tikrai skamba kaip jūs? Pavyzdžiui, jei jūsų prekės ženklas naudoja žaismingas analogijas („Mūsų valdymo skydelis - tarsi jūsų verslo misijos kontrolės centras"), ar DI jas atkartoja? Ar vis dar siūlo bendrinę kalbą?

Šiame etape sukurkite kontrolinį sąrašą:

• Ar tonas atitinka žmogaus parašytus pavyzdžius?
• Ar terminologija atspindi jūsų produktų ar paslaugų aprašymus?
• Ar matomos pagrindinės frazės ir metaforos?

Jei tekstai dar neatitinka - tiksliai susižymėkite, kas neveikia. Testavimas padeda užtikrinti kokybę ir stiprinti jūsų tikrąją komunikaciją.

Tarpinis žingsnis: Siekite, kad bent 80 % rezultatų atitiktų toną ir žodyną.

Tobulinkite ir matuokite sėkmę

Svarbus etapas - atviri, tikslingi grįžtamojo ryšio ciklai su kolegomis.

Tolimesni žingsniai:

1. Dalinkitės abiem (žmogaus ir DI) pavyzdžiais su komanda.
2. Naudokite struktūrizuotas atsiliepimų formas. Pažymėkite, kas „skamba kaip jūs", o kas neatitinka prekės ženklo.
3. Užfiksuokite visus atisliepimus - pasikartojančios problemos parodys, kur reikia papildomo mokymo.

Siekite objektyvios sėkmės:

• Nuoseklumas: Visos pastraipos yra to paties stiliaus?
• Aiškumas: Ar techninis žargonas vartojamas tik ten, kur reikia?
• Dėmesys auditorijai: Ar bandomieji tekstai surenka tokias pačias reakcijas kaip žmonių parašyti tekstai?

Pvz., sekite el. laiškų CTR dvi savaites, lyginkite socialinių tinklų pasidalinimus su žmogaus ir DI sukurtais tekstais.

Gorgias tyrimas parodė, kad 90% įmonių pagerino klientų įsitraukimą jau per 6 valandas nuo DI balso tono pritaikymo. Maža investicija - dideli ROI rezultatai.

Galiausiai, nuolat tobulinkite procesą:

1. Pridėkite naujų pavyzdžių į mokymo duomenis, kai atsiranda spragų.
2. Kas mėnesį tikrinkite rezultatus, lygindami su nauju prekės ženklo turiniu.
3. Tobulinkite užklausų šablonus, kai keičiasi jūsų žinutės.

Šis procesas užtikrina, kad kiekviena mokymo iteracija priartina DI modelį prie jūsų unikalios kalbos, o ne prie dar vieno beasmenio roboto.

Tarpinis patikrinimas: peržiūrėkite rezultatus kas ketvirtį. Tikslas - nuoseklus tonas ir augantys auditorijos rodikliai kiekvienoje kampanijoje.

Apibendrinimas

Dabar žinote, kaip DI padeda iš nuobodžių istorijų sukurti tikrą jūsų prekės ženklo atspindį. Paslaptis - ne tik gudrūs užklausimai. Svarbu dalintis su DI istorijomis, kasdienėmis frazėmis ir kalba, kuri skamba kaip jūs.

Kai tekstai suskamba nenatūraliai - pirmiausia peržiūrėkite duomenų pavyzdžių rinkinį ir instrukcijas, o ne griebkite iš naujo treniruoti modelio. Dažniausiai problema slypi duomenyse ir kontekste.

Kiekviena iteracija - naujas žingsnis. Net jei pirmi bandymai netobuli, nuosekliai pildykite, papildykite, šlifuokite. Jei reikia, pasitelkite gilesnį, individualų DI mokymą su naujausiais ir unikaliais jūsų prekės ženklo fragmentais.

Įmonės, kurios investuoja į DI, pasiekia iki 60% didesnį klientų įsitraukimą. Įvaldę šį procesą, jūsų istorijos visada skambės jūsų balsu.

Jūsų balsas unikalus. Toks gali būti ir jūsų DI.

Kaip Mygom gali padėti

Reikia pagalbos kuriant DI, atitinkantį jūsų prekės ženklo balsą? Mygom.tech specializuojasi individualiuose DI sprendimuose, kurie perteikia jūsų unikalų techninį balsą - nuo PayloadCMS turinio generatorių (opens in new tab) iki pilno darbo eigos automatizavimo (opens in new tab). Mūsų komanda pasirūpina duomenų paruošimu, modelio pritaikymu ir diegimu, kad nuo pat pirmos dienos turėtumėte gamybai parengtą DI, kuris skamba kaip jūs.

Susisiekite su mumis (opens in new tab) ir susikurkite turinį lengviau.