Como o ChatGPT está definido para mudar a tecnologia de marketing

Estamos no ponto de inflexão para o ChatGPT e outros chatbots baseados em IA.

No momento, a maior parte da atenção está voltada para o uso que a Microsoft e o Google fazem deles. A discussão até agora tem sido principalmente sobre o impacto no marketing e no SEO. Mas e o impacto no martech?

Christopher Penn, cofundador e cientista-chefe de dados da TrustInsights.ai, diz que já está criando grandes mudanças e oportunidades.

P: Muito se fala sobre como esses bots de bate-papo com IA afetarão o marketing, mas e a martech? O que você acha que vai fazer lá?

R: Os fornecedores da Martech devem considerá-lo um acelerador de progresso. É uma ferramenta de aceleração para suas equipes de desenvolvimento. Eu tenho a capacidade de pedir a um grande modelo de linguagem um pedaço de código que faça X para encaixar no código existente que eu já tenho. Isso me levou a um mês de desenvolvimento em alguns dias. Eu ainda preciso estar lá para consertar todas as pequenas esquisitices estranhas que o motor produz, mas cara, isso me deixou mais rápido.

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Na verdade, eu o uso mais para codificar do que qualquer outra coisa. [ChatGPT] como está hoje gera código que é bom o suficiente para um programador experiente olhar e dizer, 'OK, isso me dá algumas boas ideias' ou acelera o desenvolvimento de um pedaço de código. De forma alguma ele pode escrever um código completo que esteja pronto para ser executado imediatamente, exceto para as coisas mais simples.

Não o vejo em sua encarnação atual como uma ferramenta de substituição, mas acho que haverá empresas onde você terá modelos ajustados que podem gerar código para fins muito específicos. Tipo, esta é uma biblioteca treinada especificamente em Python, esta é uma biblioteca treinada especificamente em etc.

P: Isso é uma ótima notícia para as operações de marketing. O que isso pode fazer pelos profissionais de marketing que usam a martech?

Eu acho que tem outros usos dentro do martech, particularmente tarefas de aprendizado de máquina mais clássicas, como análise de regressão para fazer como pontuação de chumbo como exemplo. Mais uma vez, essas ferramentas aceleram drasticamente seu progresso. Ou uma das minhas tarefas favoritas é fornecer meu código e fazer com que ele me diga como você o tornaria mais eficiente, certo? Eu diria que sete em cada dez vezes ele apresenta sugestões úteis que funcionam.

Esses modelos são chamados de transformadores por um motivo. (Nota do editor: o GPT no ChatGPT significa Transformador pré-treinado generativo.) Eles são bons em pegar algo e transformá-lo em outra coisa. Eles são bons na geração, mas são ótimos no refino e isso e é aí que eu acho que há muito poder inexplorado.

P: Qual é outro exemplo disso?

R: É bom para reestruturar o conteúdo. Enquanto estou dirigindo por aí levando meus filhos para as coisas, vou gravar memorandos de voz e transcrevê-los. E todos nós sabemos que o que sai na transcrição não está pronto para impressão. Mas podemos pegar isso, alimentá-lo no modelo e dizer transformá-lo em uma cópia apropriada para um artigo. Mais uma vez, preserva sua voz, preserva seus fatos, preserva seu ponto de vista. Mas o faz a partir do tipo de confusão que sua transcrição apresenta. Portanto, é uma maneira muito fácil de gerar muito conteúdo para coisas como boletins informativos ou qualquer outra coisa. E, novamente, é aí que essas ferramentas realmente brilham.

Os fornecedores da Martech devem ser capazes de dizer como aqui estão os últimos 10 e-mails de vendas que você enviou, vamos reescrevê-los para serem mais profissionais. Mas ainda preserva sua voz, seu ponto de vista, os dados factuais que você está incorporando. E acho que é aí que o espaço martech pode se beneficiar muito dessas ferramentas.

P: Por falar em conteúdo, quando essa tecnologia responde a uma pergunta, ela o faz sem vincular diretamente à fonte. Isso tem enormes implicações para o marketing de conteúdo. Quão preocupados os profissionais de marketing de conteúdo devem estar?

R: A questão de interesse será variável com base em cada empresa individual. Acesse sua conta do Google Analytics ou sua conta de análise da web e observe a porcentagem de tráfego e conversões que você obtém da pesquisa orgânica. Se for o canal majoritário, você precisa pesquisar um pouco mais para ver quanto dele é de marca versus pesquisa sem marca. A pesquisa de marca provavelmente será boa. Se alguém procurar por Constantine von Hoffman? Mesmo um grande modelo de linguagem provavelmente dirá, ei, esta é provavelmente a pessoa que você está procurando. E ou eles apenas saberão acessar seu site, sua URL, etc.

Mas se a pesquisa sem marca é a maior parte do seu tráfego de pesquisa, especialmente o tráfego de pesquisa de conversão, você deve se preocupar muito. É aí que os grandes modelos de linguagem estarão interceptando seu tráfego e não dando nada para você ou dando muito pouco para você.

Digo isso porque as prévias que vimos da interface do Bing com chat, GPT e interface do Google Bard. Eles citam suas fontes como pequenas notas de rodapé. Gostaria de receber algumas pesquisas reais sobre isso, mas meu instinto é que as pessoas tendem a não ler as notas de rodapé com muita atenção e clicar (nelas).

(Entrevista editada para maior duração e clareza)