Yapay Zeka ve Otomatik Metin Üretimi

0 Shares
0
0
0

Bilim adamları ve mühendisler çok uzun yıllardır insanın sahip olduğu algı yeteneklerine ve karar verme kapasitesine sahip olan bilgisayarlar yaratmanın hayalini kuruyorlar. Bu çok uzak bir hayal gibi görünse de yapay zeka alanında alanında atılan önemli adımlar ve yapılan geliştirmeler günümüzdeki insan yaşamını etkilemeye çok yönlü olarak ve değiştirmeye başladı bile.

Geçtiğimiz birkaç yılda yapay zeka teknolojisi, dijital pazarlama endüstrisinin en önemli kollarından biri olan içerik pazarlaması alanında kullanılabilecek önemli kabiliyetleri olduğunu göstermeye başladı. Yapay zeka ve içerik pazarlaması arasındaki gittikçe büyüyen ve dikkat çeken ilişki, endüstri içerisindeki birçok profesyonel tarafından heyecanla takip ediliyor.

Bu yazıda, yukarıda da değinildiği gibi içerik pazarlaması ve yapay zeka arasındaki ilişkiye, yapay zekanın içerik pazarlaması alanında çalışan profesyoneller için nasıl en önemli teknolojilerden biri olabileceğine, günümüzde bu teknolojiyi içerik pazarlaması alanında kullananlara, bu teknolojinin günümüzde yaygın olarak kullanılan içerik pazarlaması yöntem ve taktiklerini nasıl etkileyeceğine ve bizi neler beklediğine dair ipuçlarını keşfediyor olacağız.

Yapay zeka nedir?

İngilizce’deki kısa formu “AI” olan yapay zeka, en basit tanımıyla makineler ve özellikle de bilgisayar sistemleri tarafından gerçekleştirilen bi “insan zekası” simülasyonudur. Oldukça karmaşık olan bu kavram, öğrenme (bilgiyi edinme ve edinilen bilgiyi kullanabilmek için kuralların öğrenimi), akıl yürütme (yaklaşık ya da kesin sonuçlara varabilmek için kuralları kullanabilme) ve olası bir “mantık” hatası durumunda kendini düzeltme süreçlerini kapsamaktadır.

En temelde yapay zeka kavramı ikiye ayrılmaktadır: Kısıtlı ( Weak AI) ve Genel (Strong AI). Aynı zamanda “zayıf yapay zeka” olarak tanımlanan Weak AI yalnızca belirli bir görev için tasarlanıp kodlanmış yapay zeka sistemidir. Apple’ın Siri uygulaması gibi sanal kişisel asistanlar bu tip yapay zekaya örnek olarak gösterilebilir. Bununla birlikte “güçlü yapay zeka” olarak da bilinen Strong AI ise bir insanın sahip olduğu tüm bilişsel yeteneklere sahip bir yapay zeka sistemi olarak tanımlanabilir. İşte “akıl yürütme” sürecinin devreye girdiği ve daha önce karşılaşılmamış bir problemle karşılaşıldığında tüm bu süreçleri kusursuz bir şekilde işleterek, herhangi bir insan müdahalesi gerekmeksizin çözüme ulaşabilen yapay zeka sistemleri, Genel Yapay Zeka olarak nitelendirilmektedir.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi (Machine Learning) aynı şey midir?

Yapay zeka ve makine öğrenimi kavramları birbirinden bağımsız oldukları kadar süreç içerisinde bir o kadar bağımlı kavramlardır. Makine öğrenimi yapay zekanın en sık kullanılan uygulamalarından biri olmakla beraber, veriyi toplama ve analiz etme noktasında yalnızca yapay zekanın da yardımıyla fonksiyonel olabilmektedir.

“Yapay zeka, insanın tüm bilişsel fonksiyonlarını taklit edebilen bir konsept olmakla birlikte makine öğreniminden çok daha geniş bir kavramdır. Ne zaman ki makineler “insani zeka” yöntemiyle belirli görevleri yerine getirmeye başlar, işte yapay zeka konsepti bu noktada ortaya çıkar.” 

Kaynak: Data Science Central

Kaynak: Edureka

Yapay Zeka ve İçerik Pazarlaması

Yapay zekanın içerik pazarlaması içindeki rolü oldukça kapsamlıdır. Bu kapsam içerisinde Web üzerinde gittikçe artan veriyi anlamlandırmaya yardımcı olmaktan içerik üretimi sürecini hızlandırmaya ve kişiselleştirilmiş reklamın sunacağı avantajlardan yararlanmaya kadar uzanabilen ve bunlarla da sınırlı olmayan, hatta gittikçe genişleyen bir alandır.

  1. Gizli Veri İçgörülerinin Keşfedilmesi

Son zamanlarda gittikçe büyüyen internet ve sosyal medya penetrasyonu var olan veri hacminin sürekli artmasında önemli bir rol oynuyor.

2017 yılında bir IBM Marketing Cloud tarafından yayınlanan araştırmaya göre, güncel olarak bulunan toplam verinin %90’ı araştırma öncesindeki iki yıl içerisinde üretilmiş ve yine aynı araştırmaya göre üretilen yeni cihazlar, sensörler ve geliştirilen teknolojilerle birlikte bu veri artışı oranı gittikçe daha da yükselecek.

Burada asıl dikkat çekmek istediğimiz nokta bu verilerin, gelecekteki potansiyel müşterilerimiz ve onların online ortamlardaki davranışlarıyla ilgili paha biçilemez içgörüler içeriyor olması. Fakat ne yazık ki, toplam verinin çok büyük bir kısmı hala (ve belki de çok daha uzun bir süre) kategorize edilememiş ve etiketlendirilmemiş olarak bulunmakta, ki bu da tamamen kullanılamaz olamaları demek oluyor. Bu verilerin süreç içerisinde kullanılabilir duruma getirilmesi için analiz edilmesi ve ilgili bilgilerin ayıklanması gerekiyor. İşte yapay zeka tam da bu noktada devreye giriyor.

Dünya çapında birçok şirket tam olarak bu sebeple ve amaçla makine öğrenimi teknolojisini kullanmaya başlamış durumda. IBM Watson Explorer Deep Analytics Edition (WEXDAE) gibi bir çok yapay zeka programı bu veriler içerisinde gizli kalmış ilgili bilgileri tanımlayabilmek için makine öğrenimi teknolojisinden ve Natural Language Processing (NLP) adı verilen ve bilgisayar sistemleri ile insanlar arasındaki interaksiyonu kusursuzlaştırmaya yönelik olarak tasarlanan bir teknolojiden faydalanırlar.

Bu teknolojiler ile kendi web siteniz, sosyal medya mecraları, haberler ve diğer bir çok alan olmak üzere, dahili ve harici tüm veri kaynaklarını tarayabilirsiniz. Yine anahtar kelime öbeklerini analiz edip metinsel bilgileri görselleştirerek özgün trendleri, paternleri (örüntüleri) ve yapılandırılmamış veri setlerindeki düzensizlikleri tespit edebilirsiniz.

2 – Kestirimsel Analizi Hızlandırma

Bugün kestirimsel analiz yöntemini kullanan küçük ve orta ölçekli işletmelerin sayısı gittikçe artıyor. Dünya’nın en önemli araştırma ve danışmanlık şirketlerinden biri olan Gartner’ın 2018 tarihli Magic Quadrant for Data Science and Machine Learning Platforms isimli raporunda da açıkladığı üzere odaklarını betimleyici ve tanı analizi yöntemlerinden kestirimsel analize doğru çevirenler yalnızca teknoloji devleri değil, aynı zamanda geleneksel yazılım üreticileri de bu yöne doğru evriliyorlar.


Peki nedir bu analiz yöntemleri? 

Descriptive analytics –  tarihsel veri ve performansın baz alınarak yapılan analiz yöntemi (adım 1)

Predictive analytics – geliştirilen algoritmalar ile tarihsel datayı ileriki dönemler için tahminler oluşturmak amacıyla kullanan analiz yöntemi (adım 2)

Prescriptive analytics – alınabilecek ve alınması gereken aksiyonların analiz edildiği yöntem (adım 3)

Yapay zeka sadece gizli kalmış verilerden değerli içgörüler çıkarmanıza olanak sağlamakla kalmayıp aynı zamanda bu içgörüleri içerik pazarlaması stratejilerinizi optimize etmenize de olanak sağlamaktadır. İşte tüm bu süreç  kestirimsel analiz olarak adlandırılmakta çünkü süreç içerisinde veri bilimi, istatistik ve gelecek hakkında belirli tahminlemeler geliştirmek üzere yapılan modellemeler yer almaktadır.

Potansiyel bir müşterinizin çoktan markanıza karşı ilgisini keşfettiğinizi düşünün! Böylece gördüğünde göz ardı edemeyeceği ve tam olarak ilgi alanına hitap eden içerikleri önüne sermek istemez misiniz?

Bu noktada yapay zeka elinizdeki veriyi hızlıca analiz edebilir, analiz sonucunda anlamlı örüntüleri keşfedebilir ve buradan çıkan içgörülere dayanan bir içerik üretebilir; ki bu da analistler ve pazarlamacıların bulunduğu bir ekip tarafından üretilecek içerik sürecinden çok daha hızlı gerçekleşecektir.

  1. – Kişiselleştirme

Özellikle dijital pazarlama endüstrisinde son yıllarda popülerliğini oldukça artırmış olan kişiselleştirilmiş “content” kavramı, önümüzdeki yıllarda daha da büyük önem kazanarak alandaki bir çok çalışmaya liderlik edecek gibi görünüyor. Statista şirketinin 2017 yılında yaptığı bir araştırmaya göre Amerika Birleşik Devletleri’nde yaşayan yetişkinlerin %90’ı kişiselleştirilmiş içeriği etkili bulurken yalnızca %4’ü etkili veya cazip olmadığını düşünüyor.

İçerik alanında kişiselleştirme klasik yöntemlerde oldukça karmaşık olmakla ve beraberinde büyük bir iş yükü getirmekle beraber, yapay zekanın da bu sürece dahil olmasıyla şirketler ve tüketiciler arasında birebir etkileşim sağlayabilecek kişiselleştirilmiş içerik üretimi daha kısa sürede ve daha az eforla hayata geçirilebiliyor.

Kişiselleştirilmiş maillerden yine e-ticaret alanında kişiye özel olarak dizayn edilmiş karşılama sayfalarına (landing page), özelleştirildiğinde çekiciliği artabilecek her türlü alanda yapay zekanın, dijital pazarlamadaki iş yükünü hafifleteceği artık herkes tarafından kabul edilmiş durumda. Ama en önemlisi, bu teknolojinin pazarlamacılar için kritik sayılabilecek tüketicinin gerçek zamanlı konumu, aktüel durumu, davranış biçimi ve ilgi alanları gibi değişken verilerde en büyük yardımcı olabileceği gerçeği. 

Kaynak: Optinmonster

Yapay zeka teknolojisiyle her bir kullanıcı için en son değişkene kadar yapılabilen kırılımlar ile elde edilen veri sayesinde maksimum performansa ulaşılabilir. Örneğin bir kullanıcının vegan mı vejeteryan mı olduğu, seyahat ettiği sırada, hafta sonları, ailesiyle zaman geçirirken ya da yalnızken neler yemekten hoşlandığı elde edilebilir veriler olabilirler. Elde edilebilecek tüm bu verilerin analizi ise uç noktalarda olarak nitelendirilebilecek bir kişiselleştirilmiş içerik üretiminin bazı olacaktır.

  1. – İçerik Otomasyonu

Dijital pazarlamacılar olarak birçok sorumluluğumuz var ve bir blog yazısı ya da içerik oluşturmak bazen olmayan zamanımından feragat etmemizi gerektiriyor. İçerik otomatizasyonu kavramı yalnızca içerik üretimin çok daha ötesinde olsa da, yapay zeka bu noktada içerik üretimi konusunda yardımcınız olabilir. Yapay zekanın dahil olduğu içerik üretimi sürecinde içeriği iyileştirebilir, etkişelimin maksimum düzeyde olacağı “dağıtım” stratejileri oluşturabilir böylece de paradan ve zamandan tasarruf edebilirsiniz.

Tıpkı yazının daha önceki bölümlerinde değindiğimiz NLP (Natural Language Processing) gibi Natural Language Generation (NLG) de yapay zeka teknolojisinin önemli bir disiplinidir. Akıl yürütme fazında kullanılan NLP gibi içerik üretimi sürecinde de NLG bazlı algoritmalar sayesinde herhangi bir insan müdahalesi olmadan basit metinler ve haber makaleleri üretilebilir. The Associated Press, FOX ve The Washington Post gibi bir çok haber ajansı hava durumu ve spor içeriklerini günümüzde bu teknoloji ile üretmektedirler.

Bu noktada göz ardı edilmemesi gereken bir konu var ki bu içerik üretimi tamamen ve yalnızca veri ve yapı temelli olduğundan, bu teknoloji ile insanın dil üzerindeki tüm yetkinliklerini kapsayan serbest akışlı (free-flowing) bir içerik üretmek henüz mümkün değil. Dolayısıyla “deneme” olarak tanımlanabilecek ve bireysel fikirlerin ön planda tutulduğu her türlü metin üretimi için hala kanlı canlı bir yazara ihtiyacınız var. Yine de bu otomatize edilmiş içerik süreci pazarlama ve haber gibi bir çok alanda cankurtarıcı olmaya devam ediyor ve edecek gibi de görünüyor.

Son olarak ise bu içeriklerin stratejik dağıtımını da yine bu teknoloji sayesinde yapabileceğinizi söyşemiştik. Bu aşamada ise yardımınıza Buffer ve Hootsuite gibi araçlar yetişiyor. Bu araçlar sayesinde içerik dağıtım ve yayın sürecinizi optimize edebilir, otomatize edilmiş bir şekilde birden fazla mecrada yayınlayabilir ve yatırım getirinizi (ROI) kolayca takıp edebilirsiniz.

İçerik Dünyasında Kimler Yapay Zeka Teknolojisini Kullanıyor?

  1. The Washington Post

The Washington Post isimli Amerikan haber ajansı ilk defa Rio Olimpiyatları sırasında Heliograf adını verdiği içerik üretme robotuyla içerik otomasyonu yöntemiyle üretilmiş metinler yayınladı. 2016 yılının Ağustos ayında başlayan bu uygulama ile binlerce içerik üretilmiş ve yayına alınmıştır. 

The Washington Post’un Heliograf adını verdiği içerik robotu tarafından üretilen bir haber örneği için tıklayınız.

  1. LA Times

Dünya üzerindeki en aktif deprem bölgerinden biri olan Los Angeles şehrindeki deprem haberleri için The Los Angeles Times Quakebot adını verdiği bir içerik robotu üretti. Amerikan Jeoloji Araştırmaları Merkezi’nden gelen her uyarıda, Quakebot gerekli veriyi çekerek önceden belirlenmiş bir şablonda deprem raporunu hazırlıyor.

Ajans içerisinde bulunan İçerik Yönetim Departmanı’ndaki bir editör tarafından kontrol edilen rapor daha sonra aşağıda bir örneği görülebileceği üzere yayına alınarak insanlara ulaşıyor.

Ve şimdi, günümüzde Quakebot isimli bu içerik üretme robotunun kendi Twitter sayfası var. Sayfayı ziyaret etmek için tıklayınız.

  1. National Geographic

National Geographic tarafından 2017 yılında yayınlanan Genius isimli Albert Einstein’ın hayatını konu alan belgesel serisi büyük bir hayran kitlesi tarafından ilgiyle karşılanınca, NG buna karşılıksız kalamayarak Albert Einstein Messenger Chatbot adını verdiği bir yapay zeka geliştirdi ve hayranlarının kullanımına sundu.

Yapay zeka ile güçlendirilerek hazırlanan bu sohbet robotu insanlarla Einstein’ın özel ve profesyonel hayatı, görelilik kuramı ve diğer bilimsel konular hakkında sohbet ederken bir yandan da ikna edici espri yeteneğini, özellikle de olay GIF kullanımına geldiğinde ortaya koymaktan çekinmiyor. Tabi ki yine göz ardı etmemek gerekiyor ki bu botun Genius isimli serinin tanıtımında da rolü çok büyük.

0 Shares
Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Bunlar da ilginizi çekebilir

Google RankBrain nedir?

RankBrain, Google’ın temel algoritmasının, arama motoru sorgularıyla en alakalı sonuçları belirlemek için makine öğrenimini (makinelerin veri girişlerinden kendilerini…