Merhaba AI ve pazarlama tutkunları!

Her geçen gün üretken yapay zeka teknolojisinin etkileriyle işimin daha heyecan verici hale geldiğini itiraf etmeliyim. Geçen hafta çok fazla senaryoyu hayata geçirdim ama en heyecan vericisi Suno’da bir müşterim için ürün videosuna arka plan müziği hazırlatmak oldu. Runway’de de çok heyecan verici görsel canlandırmaları yaptım. Araçların kabiliyetleri gerçekten çok etkileyici!

Bunları da ayrıca paylaşacağım ancak bültenlerimde genel olarak pazarlama yönetimini iyileştirebilecek noktalara odaklandığım için bu hafta sizleri bir pazarlama kampanyası geliştirmede ChatGPT ve Claude LLM modellerinin nasıl devrim yarattığını keşfetmeye davet ediyorum.

Bu Sayının İçeriği

Bu sayıda, iki farklı dil modeli olan ChatGPT ve Claude LLM ile bir sosyal medya pazarlama kampanyası geliştirme üzerine bir çalışma yapıyorum. Çalışmada Chain of Thought (Düşünce Zinciri) prompt taktiği kullanılarak her iki modelden de alınan çıktılar karşılaştırıldı ve analiz edildi. Çalışma dört aşamadan oluşuyor:

1. Prompt Hazırlığı: ChatGPT ve Claude için içerik pazarlama senaryosuna uygun promtlar hazırlanması.
2. Prompt Çıktıları: Claude ve ChatGPT’den prompt çıktılarının alınması.
3. Karşılaştırma ve Analiz: Alınan çıktıların word dosyasına eklenerek iki dil modeline de bu word dosyalarındaki promptların çıktılarını analiz ettirme.
4. Sonuç: Elde edilen analizler ve karşılaştırma tablosunun hazırlanması.

Hazırsanız kampanya planlamanın önemi ile başalayalım ve hemen çalışmamıza geçelim!

---

Kampanya Planlamanın Önemi

Kampanya planlaması, markaların hedef kitlelerine ulaşmalarında hayati bir rol oynar. Bu stratejilerin başarılı olabilmesi için özellikle hedef kitle üzerinde doğru analiz ve değerlendirmelerin yapılması ve buna göre de uygun startejilerin uygun platformlar için planlanması gerekir. Pazarlama ekipleri, bu alanda yaratıcı fikirler üretirken, hedef kitle analizi, platform seçimi, içerik stratejisi, bütçe planlaması ve performans ölçümü gibi kritik adımları dikkatle ele almalıdır. Yaratıcılığa odaklanıp, pazarlama hedeflerine ulaşmak için gerekli hazırlıkları atlamak yaratıcı kampanyanızı her hangi bir noktaya taşımaz.

Dağınık eski kampanya verilerinin analizinden (unstructured data), planlama için hedef kitle analizlerine kadar LLM modelleri yeni dünyamızda gerçekten iyi bir asistan. Bu asistanlardan yararlanarak daha geniş bir dünyadan bilgileri toparlayabilir ve değerlendirmeniz için kaynak yaratabilirsiniz. Bu, işi yapay zekaya yaptırmak değil, daha iyisi için asistan olarak onu çalıştırmaktır. Bunun altını özellikle çiziyorum. Hadi detaylı promptumla başlayalım!

Prompt ve Çıktılar

Prompt:

“Bir pazarlama yöneticisi/uzmanı olarak, yeni açılan bir organik kahve dükkanı için kapsamlı bir sosyal medya kampanyası geliştirmeniz gerekiyor. Lütfen düşünce sürecinizi adım adım paylaşarak aşağıdaki noktalara değinin:

1. Hedef kitle analizi: Organik kahve tüketicilerinin demografik özellikleri, alışkanlıkları ve değerleri nelerdir?
2. Platform seçimi: Hangi sosyal medya platformları bu hedef kitleye ulaşmak için en uygun olacaktır? Neden?
3. İçerik stratejisi: Ne tür içerikler oluşturmalısınız? Görsel, video, metin içeriklerinin oranı ne olmalı?
4. Bütçe planlaması: Kampanya için ayrılan bütçeyi nasıl dağıtırsınız? Hangi alanlara öncelik verirsiniz?
5. Performans ölçümü: Kampanyanın başarısını nasıl ölçersiniz? Hangi KPI’ları kullanırsınız?

Her adımda neden bu kararları verdiğinizi, bir sonraki adımı nasıl etkilediğini ve olası zorlukları nasıl aşacağınızı açıklayın. Ayrıca, organik kahve pazarının trendlerini ve tüketici davranışlarını da göz önünde bulundurun.”

Bu promptun Claude ve ChatGPT çıktıları uzun olduğu için PDF olarak hazırladım. Bu çıktılara ve detaylı bülten dokümanına ulaşmak için bu linke tıklayın.

Karşılaştırma Tablosu

İki LLM modelinin çıktılarının karşılaştırması aşağıda. Buradan benzerlikleri ve farklılıkları inceleyebilirsiniz.

Heyecan Verici Bir Sonuç

Her iki LLM modelinden de iki modelin çıktısını analiz etmesini ve farklarını tablo halinde aktarmasını istedim. Claude çok hızlı bir şekilde iki alanı da analiz etti ve özet mantıklı bir çıktı verdi. ChatGPT ise yaklaşık 4 kat daha uzun bir sürede yalnızca pazarlama karşılaştırmasını verdi. Claude, analizde şu an çok daha hızlı ancak web ortamına online olarak bağlanamadığı ve Nisan ayında güncellendiği için verilen oranların ChatGPT’de daha anlamlı olduğunu varsayabiliriz. Bunları genel araştırmalardan aldılar. Siz, mutlaka önceki deneyimlerinizle bu bilgileri birleştirmeli ve son yorumu yapmalısınız.

İki dil modelini karşılaştırdığım bu çalışma beni çok heyecanlandırdı. Umarım size de ilham verir.

Bu çalışmaların çıktıları yeni pazarlamacılar için de konuyu derinlemesine anlamalarını sağlayacak ve yöntemleri kavratacak içeriklerdir. Bu anlamda hem pazarlama profesyonelleri ve şirket sahipleri hem de yeni pazarlamacılar için değerli kaynaklar sunuyorum.

Bu iki dil modelinin prompt stratejileri ile de ilgili bir bölüm ekliyorum.

Prompt Stratejileri ve Model Farklılıkları

Temel prompt stratejileri büyük ölçüde benzer çünkü Büyük Dil Modelleri (LLMs) benzer prensiplerle çalışıyor. Ancak, bazı önemli farklılıklar var. Bunlara göz atın ve ihtiyacınıza göre farklı dil modelleri kullanarak süreçlerinizi kolaylaştırın.

• Model Farklılıkları:Her LLM’in kendine özgü güçlü yönleri, sınırlamaları ve özellikleri vardır.
• Güncellik: Bilgi tabanlarının güncellenme tarihleri farklı olabilir. Bu, özellikle güncel olaylar veya yeni teknolojiler hakkında sorular sorarken önemlidir. Claude en son Nisan 2024’de güncellenmiş, ChatGPT ise sürekli güncel.
• Etik Kurallar ve Sınırlamalar: Her AI’nın farklı etik kuralları ve sınırlamaları olabilir. Bu, bazı konularda alabileceğimiz yanıtları etkileyebilir.
• Özelleştirilmiş Yetenekler: Bazı modeller belirli görevlerde (örneğin, kod yazma, matematiksel problemler çözme) daha iyi performans gösterebilir. Claude kod ve analizde daha iyi şu an.
• Dil Desteği: Desteklenen diller ve bu dillerdeki yetkinlik düzeyleri farklılık gösterebilir.
• Çıktı Formatı: Bazı modeller belirli çıktı formatlarında (örneğin, tablo oluşturma, görsel açıklama) daha iyi olabilir.
• Bağlam Penceresi: Modellerin işleyebileceği maksimum token sayısı farklı olabilir, bu da uzun konuşmalarda veya büyük miktarda bilgi gerektiren görevlerde önemli. Not: Tokenlar, dil modellerinin metni işlemede kullandığı temel birimlerdir ve maksimum token sayısı, modelin bir seferde ne kadar metni işleyebileceğini belirler. Bu, uzun konuşmalarda veya bilgi yoğun görevlerde önemli bir faktördür, çünkü bağlamın korunması ve metnin anlamının doğru bir şekilde işlenmesi için token sınırlarına dikkat edilmelidir.

Her ne kadar temel stratejiler benzer olsa da, kullanılan spesifik AI modeline göre promptlara ince ayar yapmak faydalı olabilir. Bu ince ayarları da bu dil modellerini sürekli kullanarak, aynı promptları deneyerek ve promptların nasıl iyileştiğini iterasyon süreciyle anlayarak yapabilirsiniz.

Haftaya görüşmek üzere!

Görüş ve önerileriniz için: erengul.aydin@marketingtodolist.com

Bültenime abone olarak haftalık bildirim almak için tıklayın.