Pazarlamacılar İçin Temel Yapay Zeka Sözlüğü

Son siparişinizin teslimat adresini değiştirip değiştiremeyeceğinizi görmek için Facebook Messenger'da bir müşteri hizmetleri temsilcisiyle sohbet ederken, bazen gerçekten bir insanla mı konuşuyorum diye sormak cazip gelebilir. Yoksa bu tür, hızlı ajan gerçekten sadece kılık değiştirmiş bir robot mu?

İster inanın ister inanmayın, bu soru düşündüğünüzden daha eski. İnsan ve makine arasındaki şifreyi çözmeye çalışma oyunu, 1950'lere ve Alan Turing adlı bir bilgisayar bilimcisine kadar gider.

Turing ünlü makalesinde, bir makinenin akıllı davranış sergileme yeteneğinin bir insanınkinden ayırt edilemez olup olmadığını görmek için bir test (şimdi Turing Testi olarak anılacaktır) önerdi. Bir sorgulayıcı, hangisinin hangisi olduğunu anlamaya çalışmak umuduyla A öznesine (bir bilgisayar) ve B öznesine (bir kişi) metin tabanlı sorular sorardı. Bilgisayar, sorgulayıcıyı bir insan olduğunu düşünmesi için başarıyla kandırırsa, bilgisayarın başarılı bir şekilde yapay zekaya sahip olduğu söyleniyordu.

Alan Turing'in günlerinden beri, testinin yapay zekayı tanımlamak için gerçekten doğru bir yöntem olup olmadığı konusunda onlarca yıl süren tartışmalar var. Bununla birlikte, fikrin ardındaki duygu aynı kalıyor: Yapay zeka ilerleme kaydettikçe, insan ve makine arasındaki farkı anlayabilecek miyiz? Ve yapay zeka zaten müşteri hizmetleri alma şeklimizi değiştiriyorsa, pazarlamacılar olarak işlerimizi başka nasıl değiştirebilir?

Yapay Zeka Pazarlamacılar İçin Neden Önemlidir?

Turing'in tahmin ettiği gibi, AI'nın arkasındaki kavramları kavramak genellikle zordur ve bazen günlük hayatımızda tanımak daha da zordur. Yapay zeka, doğası gereği, yaptığınız görevleri daha doğru veya verimli hale getirmek için halihazırda kullandığınız araçlara sorunsuz bir şekilde akacak şekilde tasarlanmıştır. Örneğin, Netflix film önerilerini veya Spotify'ın kişiselleştirilmiş oynatma listelerini beğendiyseniz, zaten yapay zekayla karşılaşıyorsunuz demektir. Aslında, yapay zekanın benimsenmesiyle ilgili yakın tarihli araştırma raporumuzda, yanıt verenlerin %63'ünün zaten yapay zeka kullandığını bulduk. Pazarlama söz konusu olduğunda, yapay zeka önümüzdeki birkaç yıl içinde kişisel üretkenliğimizden işimizin operasyonlarına kadar pazarlamanın neredeyse her bölümünü değiştirecek konumdadır. Çalışma alışkanlıklarınıza göre otomatik olarak önceliklendirilen bir yapılacaklar listesine sahip olduğunuzu hayal edin, veya hedef müşterinizin sosyal medyada yazdıklarına göre kişiselleştirilmiş içeriğiniz. Bu örnekler, AI'nın pazarlamacıların çalışma şeklini nasıl etkileyeceğinin sadece başlangıcıdır. Yapay zeka işimizi ne kadar değiştirirse değiştirsin, hepimiz uzman bilgisayar bilimcisi olmaya çağrılmıyoruz. Bununla birlikte, yapay zekanın nasıl çalıştığı konusunda temel bir anlayışa sahip olmak, yalnızca bu tür bir teknolojinin sunduğu olanaklara bir göz atmak ve sizi nasıl daha verimli, daha veri odaklı bir pazarlamacı yapabileceğini görmek için de olsa, yine de çok önemlidir.

Aşağıda, AI dünyasında başarılı bir pazarlamacı olmak için bilmeniz gereken temel terimleri inceleyeceğiz. İnsanların yapay zekayı ne olarak gördüğü ve ne olmadığı konusunda pek çok anlaşmazlık var. Ancak bu temel tanımların yapay zekayı ve ilgili kavramları kavramayı biraz daha kolaylaştıracağını ve sizi pazarlamanın geleceği hakkında daha fazla bilgi edinmek için heyecanlandıracağını umuyoruz.

Pazarlamacıların Bilmesi Gereken 13 Yapay Zeka Terimi

Algoritma

Algoritma, değişkenler arasındaki ilişkiyi temsil eden bir formüldür. Facebook, Twitter ve Instagram'ın tümü, bir haber akışında hangi gönderileri gördüğünüzü belirlemek için algoritmalar kullandığından, sosyal medya pazarlamacıları muhtemelen tanıdıktır. SEO pazarlamacıları, içeriklerinin arama sonuçlarının ilk sayfasında sıralanmasını sağlamak için özellikle arama motoru algoritmalarına odaklanır. Netflix web tasarım ana sayfanız bile geçmiş davranışlara dayalı olarak yeni diziler önermek için bir algoritma kullanır. Yapay zekadan bahsederken algoritmalar, makine öğrenimi programlarının analiz ettikleri veri kümelerinden tahminler yapmak için kullandıkları şeydir. Örneğin, bir makine öğrenimi programı bir grup Facebook gönderisinin performansını analiz ederse, gelecekteki gönderiler için hangi blog başlıklarının en fazla tıklamayı alacağını belirleyen bir algoritma oluşturabilir.

Yapay zeka

En genel ifadeyle, yapay zeka, bir insan tarafından yapıldığında zeka gerektirecek şeyleri makinelere yaptıran bir bilgisayar bilimi alanını ifade eder. Bu, öğrenme, görme, konuşma, sosyalleşme, akıl yürütme veya problem çözme gibi görevleri içerir. Ancak, insan beyninin çalışma şeklini nöron nöron kopyalamak kadar basit değildir. Belirli bir hedefe ulaşma şanslarını en üst düzeye çıkaran yaratıcı eylemlerde bulunabilen esnek bilgisayarlar inşa ediyor.

Botlar

Botlar ("sohbet robotları" veya "sohbet botları" olarak da bilinir), insanların belirli eylemleri otomatikleştirmek veya bilgi aramak için iletişim kurduğu metin tabanlı programlardır. Genellikle, Slack, Facebook Messenger, WhatsApp veya Line gibi başka bir mesajlaşma uygulamasının içinde "yaşarlar". Hava durumu veya oy kullanmak için kaydolmanıza yardımcı olur. Bazı durumlarda, üretkenliği artırmak için halihazırda kullandığınız sistemlerle entegre olabilirler. Örneğin, pazarlama ve satış profesyonelleri için bir bot olan GrowthBot, bir şirketin en çok görüntülenen blog gönderisi veya bir rakibin satın aldığı PPC anahtar kelimeleri hakkında bilgi sağlamak için Google Ads, Google Analytics ve daha fazlasıyla bağlantı kurar.

Bazıları, büyük ölçüde önceden yüklenmiş yanıtlara veya eylemlere güvendikleri ve kendileri için "düşünemedikleri" için sohbet robotlarının yapay zeka olarak nitelendirilmediğini iddia ediyor. Bununla birlikte, diğerleri botların insan dilini anlama yeteneğini yapay zekanın temel bir uygulaması olarak görüyor.

Bilişsel Bilim

Yapay zekadan uzaklaşın ve bilişsel bilime sahipsiniz. Felsefe, psikoloji, dilbilim, antropoloji ve nörobilimin temellerinden yola çıkarak zihnin ve süreçlerinin disiplinler arası çalışmasıdır. Yapay zeka, zihin sistemlerinin makinelerde nasıl simüle edilebileceğini inceleyen bilişsel bilimin yalnızca bir uygulamasıdır.

Bilgisayar Görüşü

Bilgisayarla görme, dijital görüntüleri "anlayabilen" bir derin öğrenme uygulamasıdır. Elbette insanlar için görüntüleri anlamak daha temel işlevlerimizden biridir. Size atılan bir top görüyorsunuz ve onu yakalıyorsunuz. Ancak bir bilgisayarın bir görüntüyü görmesi ve ardından onu tanımlaması, insan gözünün ve beyninin birlikte çalışma biçimini simüle etmeyi oldukça karmaşık hale getirir. Örneğin, sürücüsüz bir arabanın trafik ışıklarını, yayaları ve yola çıkmasına izin verilmesi gereken diğer engelleri tanıması ve bunlara yanıt vermesi gerektiğini hayal edin. Ancak, bilgisayar görüşünü deneyimlemek için bir Tesla'ya sahip olmanız gerekmez. Adobe FireFly uygulamasını test edebilir ve karalamalarınızı tanıyıp tanımadığını görebilirsiniz. Görüntü işleme, zamanla gelişen makine öğrenimini kullandığından, yalnızca oynayarak programın öğretilmesine gerçekten yardımcı olacaksınız.

Veri Madenciliği

Veri madenciliği, bilgisayarların büyük veri kümeleri içindeki kalıpları keşfetme sürecidir. Örneğin, Amazon gibi bir e-ticaret şirketi, müşteri verilerini analiz etmek ve "bu ürünü satın alan müşteriler de satın aldı" kutusu aracılığıyla ürün önerileri vermek için veri madenciliğini kullanabilir.

Derin Öğrenme

Yapay zeka spektrumunun uzak ucunda, derin öğrenme, makine öğreniminin oldukça gelişmiş bir alt kümesidir. Derin öğrenmenin iç işleyişini anlamanız pek olası değildir, ancak şunu bilin: Derin öğrenme, çoklu korelasyon katmanları kullanarak veri kümelerinde süper karmaşık modeller bulabilir. En basit ifadeyle, bunu beyninizdeki nöronların katmanlaşma şeklini taklit ederek yapar. Bu nedenle bilgisayar bilimcileri bu tür makine öğrenimini "sinir ağı" olarak adlandırır.

Makine Öğrenimi

Yapay zekanın tüm alt disiplinleri arasında en heyecan verici gelişmelerden bazıları makine öğreniminde kaydedildi. Kısacası makine öğrenimi, bir programın büyük miktarda veriyi özümseme ve tahmine dayalı algoritmalar oluşturma yeteneğidir. Yapay zekanın bilgisayarların zaman içinde öğrenmesine izin verdiğini duyduysanız, muhtemelen makine öğrenimini öğreniyordunuz. Makine öğrenimine sahip programlar, bir hedefe ulaşmalarına yardımcı olan veri kümelerindeki kalıpları keşfeder. Daha fazla veriyi analiz ettikçe, hedeflerine daha verimli bir şekilde ulaşmak için davranışlarını ayarlarlar. Bu veriler herhangi bir şey olabilir: e-posta açma oranlarıyla dolu bir pazarlama yazılımı veya beyzbol vuruş ortalamalarından oluşan bir veritabanı. Makine öğrenimi, bilgisayarların açıkça programlanmadan (çoğu bot gibi) öğrenmesini sağladığından, genellikle küçük bir çocuğun yaptığı gibi deneyimleyerek öğrenebilecekleri şeklinde tanımlanırlar.

Doğal Dil İşleme

Doğal dil işleme (NLS), metin veya sesli komutları anlamalarını sağlayarak botları biraz daha karmaşık hale getirebilir. Örneğin, Siri ile konuştuğunuzda, sesinizi metne aktarıyor, sorguyu bir arama motoru aracılığıyla yürütüyor ve insan söz dizimiyle yanıt veriyor. Temel düzeyde, bir Word belgesindeki yazım denetimi veya Google'daki çeviri hizmetleri NLS'ye örnektir. NLS'nin daha gelişmiş uygulamaları, mizahı veya duyguyu yakalamayı öğrenebilir.

Semantik Analiz

Semantik analiz, her şeyden önce, deyimleri, yan tümceleri, cümleleri ve paragrafları tutarlı bir yazı halinde bir araya getirme sürecini ele alan bir dilbilim terimidir. Ancak aynı zamanda kültür bağlamında dil oluşturmaya da atıfta bulunur. Dolayısıyla, doğal dil işleme yeteneklerine sahip bir makine aynı zamanda semantik analizi de kullanabiliyorsa, bu muhtemelen insan dilini anlayabileceği ve deyimleri anlamak için gereken bağlamsal ipuçlarını yakalayabileceği anlamına gelir. metaforlar ve diğer konuşma biçimleri. Yapay zeka destekli pazarlama uygulamaları içerik otomasyonu gibi alanlarda ilerledikçe, bir içerik pazarlamacısınınkinden ayırt edilemeyen blog gönderileri ve e-kitaplar oluşturmak için anlamsal analizin faydasını hayal edebilirsiniz.

Denetimli Öğrenme

Denetimli öğrenme, insanların belirli veri kümelerini girdiği ve sürecin çoğunu, dolayısıyla adını denetlediği bir makine öğrenimi türüdür. Denetimli öğrenmede, örnek veriler etiketlenir ve makine öğrenimi programına üzerinde çalışılması için net bir sonuç verilir.

Eğitim verileri

Makine öğreniminde, eğitim verileri, kalıpları "öğrenmek" ve tanımlamak için programa başlangıçta verilen verilerdir. Daha sonra, kalıpların doğruluğunu kontrol etmek için makine öğrenimi programına daha fazla test veri seti verilir.

Denetimsiz Öğrenme

Denetimsiz öğrenme, çok az insan katılımı kullanan veya hiç kullanmayan başka bir makine öğrenimi türüdür. Makine öğrenimi programı kalıpları bulmaya ve kendi başına sonuçlar çıkarmaya bırakılır.

Ekleyecek bir yapay zeka tanımınız mı var? Aşağıdaki yorumda bize bildirin.