Skip to main content

Thẻ: generative ai

Tối ưu hoá chiến lược Digital Marketing năm 2024 với 5 cách sau đây

5 cách tối ưu hoá chiến lược Digital Marketing năm 2024 cho Marketer

Written by testmtrips on . Posted in Digital, Marketing.

Nền tảng quảng cáo của Microsoft (Microsoft Advertising) mới đây đã chia sẻ một số cách mà Digital Marketer có thể tận dụng để tối ưu hoá chiến lược Digital Marketing của mình trong năm 2024 và xa hơn thế nữa.

Tối ưu hoá chiến lược Digital Marketing năm 2024 với 5 cách sau đây
Tối ưu hoá chiến lược Digital Marketing năm 2024 với 5 cách sau đây

Về tổng thể, khi sự phát triển nhanh chóng của các yếu tố công nghệ đang làm thay đổi cách người dùng tiếp cận và tương tác với thương hiệu, bối cảnh làm tiếp thị kỹ thuật số hay Digital Marketing cũng đang trải qua quá trình thay đổi tương ứng.

Bối cảnh mới đòi hỏi những người làm marketing nói chung và digital marketing nói riêng cần một cách tiếp cận phức tạp và thành thạo hơn về mặt công nghệ. Làm chủ thế giới digital marketing ngày nay có nghĩa là marketer phải tận dụng được sức mạnh của các công nghệ tiên tiến như AI tổng quát (Generative AI), thử nghiệm nhiều định dạng quảng cáo đa dạng cùng với đó là các phương pháp thực hành bền vững và hơn thế nữa.

Để giúp người làm digital marketing có nhiều cách hơn trong việc tối ưu hoá chiến lược của mình, dưới đây là một số gợi ý rất đáng để tham khảo khi xây dựng chiến lược tiếp thị kỹ thuật số trong năm 2024.

Khai thác sức mạnh của các công cụ AI tổng quát (Generative AI).

Kể từ lúc ra đời và trở nên phổ biến nhanh chóng ngay sau đó, các công cụ ứng dụng AI tổng quát như ChatGPT hay Google Bard đã trở thành một phần không thể thiếu đối với nhiều marketer.

AI tổng quát đã tạo ra một cuộc cách mạng hóa cách người làm marketing thu hút người tiêu dùng, xây dựng ý tưởng, sáng tạo nội dung và nâng cao năng suất của chính marketer. AI tổng quát có thể hoạt động như một “đối tác” sáng tạo và “người hỗ trợ” cho mọi thứ – tất cả các công việc đơn giản hàng ngày.

Với các công cụ AI tổng quát, người làm marketing có thể dễ dàng tạo ra hình ảnh, video tương tác hay các nội dung quảng cáo hấp dẫn. Những công cụ này đã và đang trao quyền nhiều hơn cho các marketer trong việc cá nhân hoá nội dung với người tiêu dùng, tương tác xuyên suốt và nhiều hơn thế nữa.

Vào năm 2024 này và xa hơn nữa, các công cụ AI sẽ tác động ngày càng nhiều đến nhiều khía cạnh khác nhau của quảng cáo  —  từ xây dựng nội dung quảng cáo đến tối ưu hoá hiệu suất quảng cáo. Các nền tảng quảng cáo như Facebook, Google hay Microsoft cũng đang ngày càng ứng dụng nhiều hơn sức mạnh của AI vào nền tảng.

Tận dụng các định dạng quảng cáo đa dạng để thu hút và tương tác với khách hàng mục tiêu.

Trong thế giới làm digital marketing, khả năng xây dựng các định dạng (nội dung) quảng cáo khác nhau luôn là một trong các chìa khoá quan trọng để thúc đẩy hiệu suất quảng cáo.

Điều này đòi hỏi nhiều kiến thức và chuyên môn về nền tảng, công nghệ, thiết bị, thấu hiểu nhu cầu của khách hàng mục tiêu. Với những khả năng này, các digital marketer có thể quản lý các chiến dịch quảng cáo được lập trình (Programmatic Advertising) đa kênh (omni channel) và xuyên các kênh (cross-channel) một cách hiệu quả.

Tính linh hoạt bên cạnh đó là nền tảng để khai thác những hành vi đang thay đổi nhanh chóng của người tiêu dùng và đảm bảo rằng các thông điệp của thương hiệu đang được chuyển đến đúng đối tượng vào đúng thời điểm và trên đúng thiết bị.

Trong khi hiếm có một giải pháp nào là hoàn hảo cho mọi thương hiệu, mục tiêu chính là xây dựng các nội dung quảng cáo hấp dẫn có khả năng thu hút sự chú ý và quan tâm của đối tượng mục tiêu.

Để làm được điều đó, các marketer cần sử dụng các định dạng quảng cáo khác nhau phù hợp với từng nhóm đối tượng mục tiêu và sở thích khác nhau.

Đối với các doanh nghiệp nhỏ, quá trình này cũng có nghĩa là họ cần tìm kiếm cho mình các đối tác hỗ trợ, các agency phù hợp với kỳ vọng, mục tiêu và ngân sách của mình.

Một chiến lược Digital Marketing tận dụng nhiều định dạng quảng cáo phù hợp sẽ không những giúp nâng cao nhận thức về thương hiệu, lưu lượng truy cập (traffic) mà còn cả doanh số bán hàng.

Tập trung vào tính bền vững và đa dạng.

Theo công bố mới đây của Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF), 2024 sẽ là năm mà tính bền vững trở thành một phần quan trọng trong chiến lược kinh doanh của doanh nghiệp.

Trong thị trường ngày nay, người tiêu dùng ngày càng đánh giá cao những thương hiệu có ý thức xã hội thể hiện cam kết đối với các vấn đề quan trọng như môi trường, tính toàn diện và sự đa dạng.

Các hoạt động thân thiện với môi trường là nền tảng để xây dựng niềm tin vào thương hiệu, điều này đòi hỏi doanh nghiệp phải sớm xây dựng các chiến lược ủng hộ các phương pháp thân thiện với môi trường, ủng hộ việc giảm lượng khí thải carbon trong các chiến dịch Marketing, hay đưa Net Zero vào mục tiêu của doanh nghiệp.

Nói đến khái niệm tiếp thị toàn diện hay Inclusive Marketing, marketer có thể gọi phương pháp này theo một tên gọi khác đó là tiếp thị có mục đích. Chiến lược liên quan đến việc xây dựng niềm tin, giá trị được chia sẻ và tính toàn diện vào mọi tương tác của khách hàng.

Từ phát triển sản phẩm đến chiến dịch quảng cáo, Inclusive Marketing là một chiến lược có khả năng mang lại kết quả tốt khi nghiên cứu của Microsoft đã chỉ ra rằng có đến 85% người tiêu dùng có nhiều khả năng chọn các thương hiệu mà họ tin tưởng và ủng hộ hơn.

Về bản chất, marketing toàn diện hay quảng cáo toàn diện sẽ được thể hiện theo 3 cách: nội dung của quảng cáo (bạn quảng cáo những gì), sự đa dạng của đối tượng mục tiêu (bạn quảng cáo cho ai) và cách bạn truyền tải thông điệp của mình (bạn quảng cáo như thế nào).

Tiếp cận người tiêu dùng theo hướng toàn diện và đa dạng không chỉ giúp thúc đẩy một hình ảnh thương hiệu tích cực mà còn thiết lập một thương hiệu dẫn đầu về marketing có đạo đức trong thời đại kỹ thuật số vốn rất cần niềm tin.

Ưu tiên tính minh bạch và thấu hiểu khách hàng dựa trên dữ liệu (Data-driven Insights).

Với sự phức tạp và phân mảnh trong hệ sinh thái quảng cáo kỹ thuật số (Digital Ads), các thương hiệu cần có khả năng hiển thị và kiểm soát nhiều hơn đối với chuỗi cung cấp quảng cáo có lập trình của mình.

Để có được sự minh bạch này, thương hiệu sẽ cần:

  • Kiểm tra và xác minh các đối tác và nhà cung cấp để đảm bảo rằng họ có thể đáp ứng được các tiêu chuẩn và mong đợi của thương hiệu. Bằng cách áp dụng điều này vào thực tế, nhà quảng cáo có thể tránh được việc phải làm việc với những đối tác có thể khiến doanh nghiệp hoặc danh tiếng của thương hiệu gặp rủi ro.
  • Sử dụng các công cụ và tiêu chuẩn ví dụ như ads.txt để xác định và xác thực nguồn cung cấp (nơi thương hiệu có thể hiển thị quảng cáo).
  • Tối ưu hóa quy trình đặt giá thầu và mua quảng cáo bằng cách sử dụng dữ liệu và phân tích theo thời gian thực. Các hoạt động này sẽ cho phép thương hiệu cải thiện lợi tức đầu tư (ROI), tăng phạm vi tiếp cận, nâng cao trải nghiệm của khách hàng và hơn thế nữa.

Tóm lại, xây dựng chiến lược và vận hành dựa trên tính minh bạch sẽ giúp thương hiệu tạo nên sự khác biệt so với đối thủ cạnh tranh, tạo ra những người ủng hộ trung thành cho thương hiệu, lẫn các tác động tích cực đến doanh nghiệp.

Thay đổi tư duy trong kỷ nguyên hậu cookies.

Trong bối cảnh ngành tiếp thị kỹ thuật số đang thay đổi nhanh chóng, việc ngừng sử dụng cookies của bên thứ ba đặt ra một thách thức đáng kể cho người làm marketing và doanh nghiệp.

Sự thay đổi này, cùng với các quy định về quyền riêng tư ngày càng gia tăng, đòi hỏi các thương hiệu phải có chiến lược và tư duy mới hướng tới các giải pháp có khả năng thay thế.

Các giải pháp này có thể bao gồm việc sử dụng dữ liệu của bên thứ nhất để hiểu sâu hơn về đối tượng, quảng cáo theo ngữ cảnh phù hợp với các tiêu chuẩn về quyền riêng tư, sử dụng các giải pháp nhận dạng để nhận dạng người dùng đa nền tảng và khai thác các giải pháp mới nổi ví dụ như các giao dịch được quản lý (curated deals).

“Curated deals” là một thuật ngữ sử dụng để mô tả các ưu đãi hoặc giao dịch mà đã được lựa chọn và tổ chức cẩn thận để đảm bảo chất lượng và giá trị. Thông thường, những ưu đãi được tạo ra thông qua việc tập trung vào việc chọn lọc những sản phẩm hoặc dịch vụ có chất lượng tốt và giá trị hấp dẫn nhất để đưa ra cho người tiêu dùng.

Các trang web hoặc ứng dụng cung cấp curated deals thường sẽ có nhóm người làm việc chuyên nghiệp, người ta có thể gọi là “curators”, để theo dõi và chọn lọc những ưu đãi tốt nhất từ nhiều nguồn khác nhau. Điều này giúp người tiêu dùng tiết kiệm thời gian và năng lượng khi tìm kiếm những ưu đãi chất lượng trên thị trường. Curated deals có thể xuất hiện trong nhiều lĩnh vực, từ mua sắm trực tuyến đến du lịch, ẩm thực, giáo dục, và nhiều lĩnh vực khác.

Ví dụ: thông qua các giao dịch được quản lý, marketer có thể kết hợp nhiều giải pháp để kết nối với khách hàng ở mức độ sâu hơn đồng thời tôn trọng các lựa chọn về quyền riêng tư của họ.

Các giao dịch được quản lý (lựa chọn) là giải pháp kết hợp nhiều chiến thuật nhắm mục tiêu lại (re-targeting) với nhau nhằm mục tiêu cung cấp cho người tiêu dùng những gói sản phẩm, dịch vụ hay ưu đãi phù hợp nhất.

Bằng cách thoát khỏi sự phụ thuộc vào cookies của bên thứ ba, các thương hiệu có thể thúc đẩy mối quan hệ minh bạch hơn với khách hàng bằng cách trao đổi một cách cởi mở về việc sử dụng dữ liệu, chính sách quyền riêng tư và trao đổi giá trị dựa trên các thông tin của họ.

Thông qua các chiến lược này, thương hiệu không chỉ có thể chứng minh các nỗ lực marketing của mình trong tương lai mà còn phù hợp hơn với nhu cầu ngày càng tăng của người tiêu dùng về quyền riêng tư dữ liệu và các hoạt động quảng cáo có đạo đức.

Khi cả marketer và người tiêu dùng đang điều hướng đến một bối cảnh digital marketing đang phát triển nhanh chóng, việc tập trung vào các giải pháp phù hợp sẽ đảm bảo rằng thương hiệu không chỉ có thể tồn tại được mà còn phát triển mạnh mẽ và bền vững trong kỷ nguyên mới này.

Special Offer từ MarketingTrips:

  • Tham khảo giải pháp Agency Listing từ MarketingTrips: Agency Networks
  • Đăng bài không giới hạn trên MarketingTrips với chi phí chỉ bằng 1 bài đăng (Booking): Content Partner
  • Đăng ký (dành cho Agency): Sign up

Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin tức trực tuyến về Marketing, Digital Marketing, Thương hiệu, Quảng cáo và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer

Cách Coca-Cola sử dụng AI cho Marketing và Quảng cáo

Cách Coca-Cola sử dụng AI cho Marketing và Quảng cáo

Written by testmtrips on . Posted in Brand, Marketing. Không có bình luận ở Cách Coca-Cola sử dụng AI cho Marketing và Quảng cáo

Cùng khám phá cách gã khổng lồ ngành F&B Coca-Cola sử dụng Generative AI (trí tuệ nhân tạo tổng hợp) cho các hoạt động marketing và quảng cáo của thương hiệu.

Cách Coca-Cola sử dụng AI cho Marketing và Quảng cáo
Cách Coca-Cola sử dụng AI cho Marketing và Quảng cáo

Trong làn sóng ứng dụng AI (trí tuệ nhân tạo) vào các hoạt động kinh doanh và marketing của doanh nghiệp năm 2023, gã khổng lồ ngành F&B Coca-Cola đã sử dụng các công nghệ AI từ OpenAI (ChatGPT) và Stable Diffusion để xây dựng từ các chiến dịch quảng cáo, content marketing, video marketing và hơn thế nữa.

Các chiến dịch này được chứng minh là vừa có tác động mạnh mẽ đến hiệu suất marketing nói chung của Coca-Cola, vừa mang lại những trải nghiệm mới mẻ của thương hiệu với khách hàng.

Cùng khám phá cách gã khổng lồ ngành F&B sử dụng Generative AI (trí tuệ nhân tạo tổng hợp) cho các hoạt động marketing và quảng cáo của thương hiệu qua phân tích dưới đây.

1. Coca-Cola sử dụng chatbot AI từ các quảng cáo tìm kiếm địa phương để tìm kiếm khách hàng tiềm năng.

Chatbot AI của Coca-Cola được quảng cáo thông qua các chiến dịch quảng cáo trên mạng xã hội Instagram, kết nối khách hàng tiềm năng với các nhà hàng địa phương, khách hàng có thể gửi tin nhắn trực tiếp hay tương tác với các chatbot nếu có yêu cầu thêm.

Sau khi tìm được nhà hàng phù hợp, khách hàng có thể truy cập trực tiếp vào OpenTable (nền tảng đặt chỗ) để tìm hiểu thêm về nhà hàng đó hoặc đặt chỗ.

Coca-Cola sử dụng công cụ tìm kiếm Bing của Microsoft cho các chiến dịch quảng cáo với mục tiêu:

  • Sử dụng công nghệ của OpenAI cho một số trải nghiệm AI tổng quát của thương hiệu.
  • Microsoft giới thiệu OpenTable trong trò chuyện Bing AI để kết nối người dùng với các nhà hàng lân cận.
  • Microsoft đã hợp tác với Meta để đưa tính năng tìm kiếm Bing vào các chatbot Meta AI.

Một quảng cáo tương tự trên Facebook sẽ dẫn khách hàng đến phần tin nhắn trực tiếp trên Messenger.

Để khiến cho quá trình đặt chỗ trở nên thuận tiện hơn, chatbot đã sử dụng địa chỉ email chính là email của tài khoản của người dùng làm mặc định (tương tự như cách người dùng đăng ký mẫu khách hàng tiềm năng từ quảng cáo khách hàng tiềm năng trên Facebook).

2. Coca-Cola sử dụng trình tạo hình ảnh bằng AI được hỗ trợ bởi công nghệ GPT-4 và DALL·E để tìm kiếm khách hàng tiềm năng.

Vào đầu năm 2023, Bain & Company đã công bố hợp tác với OpenAI để cung cấp cho các doanh nghiệp như Coca-Cola những cách thức nâng cao khi sử dụng GPT-4 và DALL·E.

Với công nghệ AI riêng biệt này, Coca-Cola đã tạo ra nền tảng Real Magic, cho phép người dùng tự tạo ra các tác phẩm nghệ thuật gốc bằng cách sử dụng nội dung từ kho lưu trữ của Coca-Cola.

Vào những ngày lễ, người dùng có thể tạo ra các tấm thiệp chúc mừng để gửi cho gia đình và bạn bè.

Một loạt các chiến dịch quảng cáo đã được chạy để quảng bá cho ứng dụng mới này.

3. Coca-Cola sử dụng AI để xây dựng các cuộc thi về nội dung do người dùng tạo (UGC).

Đầu năm nay, sau khi tuyên bố hợp tác với OpenAI, Coca-Cola đã mời những nhà sáng tạo nội dung tham gia cuộc thi Create Real Magic để tạo ra những tác phẩm nghệ thuật gốc với nội dung mang thương hiệu Coca-Cola, GPT-4 và DALL·E.

Chiến dịch đã chứng minh cách một thương hiệu có thể truyền cảm hứng cho người hâm mộ hay khách hàng bằng các nội dung do người dùng tạo ra từ việc sử dụng các đồ hoạ đơn giản.

4. Coca-Cola sử dụng AI cho Video Marketing.

Coca-Cola tiếp tục quảng bá Real Magic trong Masterpiece, một video tái tưởng tượng điển hình của Coca-Cola.

Các tác phẩm nghệ thuật do AI tạo ra có nội dung mang thương hiệu Coca-Cola cũng có sẵn dưới dạng nội dung kỹ thuật số có thể sưu tầm được.

5. Coca-Cola sử dụng AI cho trải nghiệm quảng cáo ngoài trời (OOH).

Coca-Cola Creations chọn cách kết thúc một năm phát hành phiên bản giới hạn với trải nghiệm quảng cáo OOH kéo dài một tuần mang tên “Destination Y3000” ở Las Vegas, Mỹ.

Chiến dịch được sử dụng để quảng bá Y3000 mới của Coca-Cola, loại hương vị đầu tiên được tạo ra bởi sự phối hợp giữa con người và trí tuệ nhân tạo (AI).

6. Coca-Cola sử dụng Stable Diffusion để thúc đẩy trải nghiệm sản phẩm.

Với hoạt động Product Marketing, Coca-Cola đã tận dụng các công nghệ AI từ công cụ Stable Diffusion để thúc đẩy trải nghiệm hương vị mới của sản phẩm thông qua công nghệ thực tế tăng cường (AR).

Sau khi quét mã QR và truy cập ứng dụng, công cụ sẽ chuyển bất cứ hình ảnh nào do người dùng cung cấp thành các “hình ảnh của tương lai” được tưởng tượng bởi AI.

Kết luận.

Trong suốt năm 2023, khi các thương hiệu và doanh nghiệp không ngừng nói về AI cũng như các ứng dụng của nó, Coca-Cola cũng liên tục áp dụng các công nghệ AI từ OpenAI và Stable Diffusion vào hoạt động marketing và quảng cáo nhằm mục tiêu vừa gia tăng mức độ kết nối với khách hàng, vừa thúc đẩy hiệu suất kinh doanh nói chung.

Từ các chatbot AI có khả năng tương tác, các cuộc thi nội dung do người dùng tạo ra, những trải nghiệm thực tế tăng cường sống động đến các mẫu quảng cáo OOH kiểu mới, Coca-Cola thể hiện rõ tham vọng theo đuổi việc ứng dụng công nghệ mới vào hoạt động marketing để thu hút khách hàng theo những cách mới lạ và sáng tạo nhất.

Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin tức trực tuyến về Marketing, Digital Marketing, Thương hiệu, Quảng cáo và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer

Công ty mẹ của TikTok gia nhập cuộc đua AI với công cụ tạo chatbot AI

Written by testmtrips on . Posted in Brand. Không có bình luận ở Công ty mẹ của TikTok gia nhập cuộc đua AI với công cụ tạo chatbot AI

ByteDance, Công ty mẹ của TikTok chính thức gia nhập cuộc đua Generative AI với công cụ tạo chatbot AI mới.

Khi AI mà chính xác là Generative AI đang là làn sóng phát triển không thể kìm lại, nhiều công ty công nghệ và thương hiệu đang tìm cách hoặc là gia nhập cuộc đua xây dựng hoặc là ứng dụng AI vào các hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp để tối ưu hoá hiệu suất.

Với ByteDance, công ty mẹ của mạng xã hội TikTok, tạo điều kiện thuận lợi cho việc tạo chatbot, mang đến cho người dùng (doanh nghiệp) khả năng tạo ra các bot AI tùy chỉnh của riêng họ có thể trả lời các truy vấn bằng văn bản trong luồng (in-stream) hiện là ưu tiên hàng đầu,

Trong khi điều này có thể không có nhiều giá trị đối với người dùng (cá nhân), đối với các doanh nghiệp hay thương hiệu vốn không có thế mạnh về công nghệ thì là điều ngược lại.

ByteDance cho biết hiện đang thử nghiệm và sẽ sớm ra mắt công cụ tạo chatbot AI tuỳ chỉnh, cho phép doanh nghiệp xây dựng các chatbot theo các mục đích khác nhau.

Không chỉ ByteDance, gã khổng lồ tìm kiếm Baidu cũng đang tung ra hệ thống phát triển chatbot, cung cấp các công cụ để doanh nghiệp có thể xây dựng các mô hình chatbot phản hồi nhanh, dựa trên các sản phẩm và dịch vụ của riêng doanh nghiệp.

Meta, công ty mẹ của Facebook hay Instagram, hiện cũng đang phát triển các công cụ tạo chatbot AI, trong khi OpenAI gần đây cũng đã rò rỉ công cụ “GPT Store”, nền tảng cho phép tùy chỉnh chatbot trong nhiều danh mục kinh doanh khác nhau.

TikTok cũng đang khám phá tính năng tạo hình ảnh bằng AI, thông qua các bộ lọc trong ứng dụng và nền tảng mới tương tự như Midjourney, đồng thời cũng đang thử nghiệm một chatbot trong luồng ở Philippines, cũng như các lời nhắc trong cuộc trò chuyện nhằm giúp tinh chỉnh nguồn cấp dữ liệu “Dành cho bạn” (For You) của người dùng.

Công cụ tạo chatbot AI tuỳ chỉnh có thể là làn sóng AI tiếp theo trong 2024 và xa hơn nữa.

Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin tức trực tuyến về Marketing, Thương hiệu và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer

Microsoft Bing giới thiệu Deep Search được hỗ trợ bởi Generative AI mới

Microsoft Bing giới thiệu Deep Search được hỗ trợ bởi Generative AI mới

Written by testmtrips on . Posted in Digital, SEM. Không có bình luận ở Microsoft Bing giới thiệu Deep Search được hỗ trợ bởi Generative AI mới

Microsoft Bing vừa mới giới thiệu Deep Search mới, tính năng tìm kiếm được hỗ trợ bởi Generative AI (AI tổng quát) có thể xử lý các câu hỏi khó vốn không có duy nhất một câu trả lời.

Microsoft Bing giới thiệu Deep Search được hỗ trợ bởi Generative AI mới
Microsoft Bing giới thiệu Deep Search được hỗ trợ bởi Generative AI mới

Microsoft theo đó vừa thêm một tính năng mới vào công cụ tìm kiếm Bing có tên gọi là Deep Search (Tìm kiếm sâu) – tính năng được hỗ trợ bởi AI tổng quát vốn được sử dụng trong các chatbot AI như ChatGPT.

Deep Search là gì?

Deep Search được xây dựng dựa trên hệ thống xếp hạng và lập chỉ mục tìm kiếm web của Microsoft Bing. Sau đó, nó sử dụng công nghệ GPT-4 để phân biệt tất cả các ý định tìm kiếm (Search Intent) và biến thể có thể có đằng sau các từ khoá tìm kiếm, đồng thời tính toán các mô tả cho từng ý định đó để tạo ra một “tập hợp các kết quả lý tưởng”.

Sau khi sử dụng kết hợp các kỹ thuật truy vấn tìm kiếm, Deep Search sẽ hiển thị các kết quả thường không xuất hiện trong trang kết quả tìm kiếm (SERPs).

Trong một ví dụ mẫu mà Microsoft chia sẻ, nó cho thấy khi người dùng đang tìm kiếm [cách thức hoạt động của hệ thống chấm điểm ở Nhật Bản], Deep Search có thể xác định các cụm từ khoá có liên quan khác như sau:

  • chương trình thẻ khách hàng thân thiết (loyalty card programs) ở Nhật Bản
  • thẻ khách hàng thân thiết tốt nhất cho du khách ở Nhật Bản
  • so sánh các chương trình khách hàng thân thiết theo danh mục ở Nhật Bản
  • đổi thẻ khách hàng thân thiết ở Nhật Bản
  • quản lý điểm khách hàng thân thiết bằng ứng dụng điện thoại

Bằng cách cung cấp các thông tin này, Deep Search có thể tìm thấy các kết quả bao gồm các khía cạnh khác nhau trong từ khoá của người dùng, ngay cả khi người dùng chưa hề có ý định rõ ràng về các từ khoá đề xuất mới này.

Deep Search sẽ không tải nhanh như các kết quả tìm kiếm thông thường. Microsoft cho biết có thể mất tới 30 giây để hoàn thành Deep Search (mặc dù điều này khiến nhiều người dùng rất không hài lòng).

Microsoft cho biết Deep Search hướng tới mục tiêu cung cấp “các câu trả lời phù hợp và toàn diện hơn cho các truy vấn tìm kiếm phức tạp nhất.”

“Deep Search hay Tìm kiếm sâu không phải là tính năng dành cho mọi truy vấn hoặc mọi người dùng. Deep Search cũng không phải là sự thay thế cho cách tìm kiếm web hiện tại của Bing mà là một tùy chọn khác để khám phá thế giới web theo cách sâu hơn và phong phú hơn.”

Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer

Chatbot Q

Chatbot Q: Amazon ra mắt chatbot AI mới dành cho doanh nghiệp

Written by testmtrips on . Posted in Digital. Không có bình luận ở Chatbot Q: Amazon ra mắt chatbot AI mới dành cho doanh nghiệp

Gã khổng lồ thương mại điện tử Amazon của Mỹ đã giới thiệu chatbot trí tuệ nhân tạo (AI) mang tên Q (Chatbot Q) dành cho các doanh nghiệp.

Chatbot Q: Amazon ra mắt chatbot AI mới dành cho doanh nghiệp
Chatbot Q: Amazon ra mắt chatbot AI mới dành cho doanh nghiệp

Chatbot Q được thiết kế riêng cho các khách hàng sử dụng dịch vụ điện toán đám mây AWS của Amazon và sẽ cạnh tranh trực tiếp với chatbot ChatGPT của OpenAI, chatbot Bard của Google, cũng như các tính năng AI của Microsoft sử dụng công nghệ của OpenAI. Với mức phí 20 USD/tháng, chatbot của Amazon có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ như tóm tắt tài liệu và trả lời các câu hỏi về dữ liệu cụ thể lưu trên máy chủ của công ty.

Trong thông báo trên mạng xã hội X, Giám đốc điều hành Amazon Andy Jassy cho biết, chatbot Q là công cụ AI an toàn, trong đó quyền truy cập vào nội dung sẽ được kiểm soát chặt chẽ hơn.

Trong khi đó, Giám đốc điều hành AWS của Amazon – ông Andrew Selipsky, cho biết khách hàng trên nền tảng đám mây sử dụng chatbot Q cũng có thể giới hạn chatbot truy cập nguồn dữ liệu.

Các chương trình AI tạo sinh của OpenAI đã trở thành tâm điểm chú ý vào cuối năm ngoái, khi ChatGPT thể hiện khả năng tạo ra các bài tiểu luận, bài thơ và cuộc trò chuyện từ những gợi ý ngắn gọn bằng văn bản.

Ngoài công ty khởi nghiệp OpenAI, nhiều “gã khổng lồ” công nghệ như Google, Meta và Microsoft cũng đang chạy đua phát triển AI, trong khi nỗ lực tránh những nguy cơ tiềm tàng của công nghệ này tạo ra những thông tin sai lệch và tiếp tay cho tội phạm mạng.

Trước đó, ngày 25/9, Amazon cho biết đầu tư 4 tỷ USD vào một công ty khởi nghiệp chuyên về trí tuệ nhân tạo. Việc đầu tư này nằm trong nỗ lực của Amazon nhằm gia tăng năng lực cạnh tranh trong cuộc đua với các đối thủ như OpenAI, Alphabet và Microsoft.

Hiện tại, các đối thủ của Amazon đã và đang đẩy mạnh đầu tư để phát triển công nghệ AI. Ví dụ, kể từ năm 2019, Microsoft đã đầu tư hàng tỷ USD để thành lập đối tác với OpenAI.

Trong khi đó, hồi tháng 5, hãng Google của Tập đoàn công nghệ Alphabet đã đầu tư gần 450 triệu USD vào Anthropic. Những hoạt động đầu tư này cũng cho thấy các công ty điện toán đám mây đang muốn thiết lập quan hệ với các công ty khởi nghiệp AI. Theo đó, xu hướng này sẽ góp phần tái định hình ngành công nghiệp AI.

Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer

Phân biệt khái niệm mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và công cụ tìm kiếm (Search Engines)

Phân biệt khái niệm mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và công cụ tìm kiếm (Search Engines)

Written by testmtrips on . Posted in Digital. Không có bình luận ở Phân biệt khái niệm mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và công cụ tìm kiếm (Search Engines)

Trong phạm vi bài viết này, hãy cùng MarketingTrips tìm hiểu các khái niệm cơ bản về mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), sự khác biệt giữa nó với công cụ tìm kiếm (Search Engines), những cơ hội với các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT và hơn thế nữa.

Phân biệt khái niệm mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và công cụ tìm kiếm (Search Engines)
Phân biệt khái niệm mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và công cụ tìm kiếm (Search Engines)

Trong những tháng trở lại đây, dù bạn là người làm trong lĩnh vực công nghệ hay đơn giản là sử dụng công nghệ để gia tăng năng suất làm việc, các mô hình ngôn ngữ lớn AI (LLM) như ChatGPT hay Google Bard có thể đã không còn quá xa lạ.

Kể từ khi ra đời và trở nên phổ biến, các mô hình như ChatGPT trở thành những công cụ đắc lực hỗ trợ cho việc tìm kiếm thông tin, ý tưởng và nhiều thứ khác, và cũng từ đây, nhiều người cũng tự hỏi vậy các mô hình ngôn ngữ lớn này có gì khác so với công cụ tìm kiếm, nó là công cụ thay thế hay hỗ trợ lẫn nhau.

Dưới đây là tất cả sự khác biệt chính giữa công cụ tìm kiếm và mô hình ngôn ngữ lớn.

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) khác với công cụ tìm kiếm (Search Engines) về chức năng.

Các mô hình ngôn ngữ lớn AI được thiết kế để tạo ra các đoạn văn bản (text) giống như cách con người vẫn sử dụng dựa trên thông tin đầu vào mà chúng nhận được. Chúng có thể trả lời các câu hỏi, soạn thảo nội dung, đưa ra đề xuất, hỗ trợ thực hiện nhiệm vụ và hơn thế nữa.

Mặc dù ban đầu, các công cụ như ChatGPT không hỗ trợ tìm kiếm trên web nhưng giờ đây nó có thể duyệt web hay Internet nếu bạn đang sử dụng phiên bản 4 hoặc Plus. Tuy nhiên, một số mô hình ngôn ngữ lớn AI khác lại chủ yếu tập trung tạo ra các phản hồi dựa trên lượng lớn dữ liệu đào tạo mà chúng đã được cung cấp (được đào tạo).

Ngược lại, các công cụ tìm kiếm như Google hay Bing được thiết kế để lập chỉ mục và truy xuất thông tin từ các trang web tồn tại sẵn trên không gian internet thông qua các truy vấn tìm kiếm hay từ khoá.

Bản chất của các công cụ tìm kiếm là liệt kê những thông tin có sẵn công khai thay vì tạo ra thông tin hay nội dung như các mô hình ngôn ngữ lớn.

Trong khi cả mô hình ngôn ngữ lớn và công cụ tìm kiếm đều phục vụ mục đích tìm kiếm thông tin, chúng dường như hỗ trợ lẫn nhau hơn là bài trừ nhau.

Mô hình ngôn ngữ lớn khác với công cụ tìm kiếm về nguồn dữ liệu.

Như đã phân tích ở trên, các mô hình ngôn ngữ lớn được đào tạo trên một tập hợp dữ liệu lớn (Big Data), năng lực của chúng phụ thuộc khá nhiều vào lượng dữ liệu đầu vào này. Ngược lại, các công cụ tìm kiếm sẽ truy xuất trực tiếp các dữ liệu hiện có.

Mặc dù các công cụ tìm kiếm như Google còn có cái gọi là thuật toán xếp hạng, tuy nhiên, dù thuật toán này có như thế nào thì bản chất nó vẫn đang lấy các tập dữ liệu có sẵn (và sau đó xếp hạng chúng).

Mô hình ngôn ngữ lớn khác với công cụ tìm kiếm về cách tương tác.

Một trong những đặc điểm nổi bật của các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT đó là khả năng đàm thoại hay trả lời trực tiếp theo hình thức hội thoại giống người, thứ mà công cụ tìm kiếm hiện không thể làm được.

Dựa trên các câu hỏi hay ngữ cảnh mà người dùng nhập vào, các mô hình này sẽ quyết định cách trả lời các nội dung phù hợp và có liên quan nhất.

Mô hình ngôn ngữ lớn khác với công cụ tìm kiếm về dữ liệu đầu ra.

Một điểm khác biệt lớn khác giữa các mô hình ngôn ngữ lớn và công cụ tìm kiếm đó là về dữ liệu đầu ra.

Trong khi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) có thể cung cấp chính xác các câu trả lời (bằng văn bản, hình ảnh hoặc video…), các công cụ tìm kiếm lại chỉ liệt kê các website mà chúng cho là có liên quan (dựa trên thuật toán xếp hạng tìm kiếm riêng của từng công cụ tìm kiếm), để có được câu trả lời, người dùng phải nhấp vào các website đã được liệt kê để xem thông tin.

Mặc dù vấn đề mức độ chính xác của các mô hình ngôn ngữ lớn vẫn còn gây tranh cãi, nó vẫn là công cụ cung cấp trực tiếp đáp án hơn là cung cấp các nguồn thông tin liên quan như công cụ tìm kiếm.

Ngoài ra, các phiên bản mới như GPT-4 có trong ChatGPT sẽ được trang bị khả năng cung cấp thông tin theo hướng sáng tạo và nhiều thông tin hơn, hiểu con người nhiều hơn, đây cũng là thứ mà các công cụ tìm kiếm hiện không làm được.

Mô hình ngôn ngữ lớn khác với công cụ tìm kiếm về độ tin cậy và độ chính xác.

Vì đưa ra các câu trả lời trực tiếp, các mô hình ngôn ngữ lớn hiện cũng đối mặt với các tình trạng trả lời sai câu hỏi. Ngược lại, các công cụ tìm kiếm chỉ đơn giản là dẫn nguồn nên cơ bản chuyện đúng sai sẽ nằm ở nguồn cung cấp thông tin (các website, ứng dụng…) hơn là ở chính nó.

Ngoài ra, vì thứ tự và khả năng hiển thị của các nội dung có thể bị ảnh hưởng (lớn) bởi nhiều thuật toán, thủ thuật SEO và các thành kiến tiềm ẩn khác, các nguồn thông tin từ các công cụ tìm kiếm vẫn là một ẩn số về chất lượng nội dung hay cả chuyện đúng sai.

Liệu các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT hay Google Bard sẽ lấy đi thị phần của các công cụ tìm kiếm như Google hay Bing?

Ít nhất là đến thời điểm hiện tại, các mô hình ngôn ngữ lớn vẫn chưa có tác động đáng kể đến thị phần của các công cụ tìm kiếm. Google vẫn thống trị thị phần công cụ tìm kiếm toàn cầu, với hơn 90%. Bing đứng ở vị trí thứ hai với khoảng 4%.

Tuy nhiên, khi cuộc cách mạng về trí tuệ nhân tạo (AI) cũng như việc các mô hình ngôn ngữ lớn sẽ tiếp tục phát triển, thị trường các công cụ tìm kiếm trong tương lai cũng được dự báo là sẽ thay đổi rất lớn.

Điều này còn tuỳ thuộc vào mức độ phát triển của chính các mô hình, mức độ chấp nhận của người dùng hay mức độ thay đổi của chính các công cụ tìm kiếm để đáp ứng các nhu cầu mới.

Dự báo hoàn hảo có thể là “tương lai của thế giới tìm kiếm là sự kết hợp giữa các công cụ tìm kiếm truyền thống và các mô hình ngôn ngữ lớn.”

Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer

AWS đang sáng tạo và đổi mới với công nghệ AI tổng quát

AWS đang sáng tạo và đổi mới với công nghệ AI tổng quát

Written by testmtrips on . Posted in Brand. Không có bình luận ở AWS đang sáng tạo và đổi mới với công nghệ AI tổng quát

Các tổ chức đang tái định hình việc sáng tạo nội dung, nâng cao năng suất nhân viên, cải thiện trải nghiệm khách hàng và phát triển kỹ năng nhân viên nhờ công nghệ AI tổng quát của AWS.

AWS đang sáng tạo và đổi mới với công nghệ AI tổng quát
AWS đang sáng tạo và đổi mới với công nghệ AI tổng quát

Amazon Web Services (AWS) đang giúp khách hàng mọi quy mô và các nhà phát triển ứng dụng ở mọi cấp độ tại châu Á – Thái Bình Dương dễ dàng, hiệu quả, an toàn và tiết kiệm chi phí trong việc khai thác tiềm năng của AI tổng quát.

Sự trợ giúp này bao gồm đầu tư vào hạ tầng với chi phí hợp lý để khách hàng có thể mở rộng các ứng dụng AI tổng quát, các công cụ máy học (ML) giúp lập trình dễ dàng cùng các dịch vụ AI chuyên dụng.

AI tổng quát (Generative AI) sẽ có tác động tích cực đáng kể lên các ngành và xã hội; các doanh nghiệp và tổ chức chính phủ đã rất hào hứng thử nghiệm các dịch vụ AI tạo sinh đa dạng của AWS.

Chẳng hạn, tập đoàn Takenaka là một trong những doanh nghiệp xây dựng hàng đầu Nhật Bản hợp tác với AWS để phát triển nền tảng xây dựng số Building 4.0 Digital Platform.

Nền tảng này sử dụng dữ liệu và phân tích để tăng cường hiệu quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp. AI tổng quát được ứng dụng để nâng cao đáng kể hiệu suất trong ngành xây dựng, vì thế công nghệ này đã trở thành nhân tố quan trọng trong nỗ lực chuyển đổi số của tập đoàn Takenaka.

Tập đoàn Takenaka đang xây dựng một nền tảng dựa trên các dịch vụ Amazon Bedrock và Amazon Kendra (dịch vụ tìm kiếm ứng dụng công nghệ ML nhanh và chính xác dành cho doanh nghiệp), có khả năng tổng hợp lượng thông tin khổng lồ, bao gồm thông tin pháp luật và quy định trong ngành xây dựng, hướng dẫn nội bộ và các quy trình tốt nhất, giúp nhân viên ra các quyết định kinh doanh nhanh hơn, thông minh hơn và cải thiện sự cân bằng giữa công việc và cuộc sống.

AI tổng quát cũng mang đến cơ hội chưa từng có để thay đổi và chuyển đổi các doanh nghiệp toàn cầu. AWS cam kết hỗ trợ làn sóng nhân tài công nghệ tiếp theo bằng các công cụ, các chương trình khai vấn và hỗ trợ tùy chỉnh.

Trong khu vực châu Á – Thái Bình Dương, AWS cũng đang đầu tư vào các chương trình tăng tốc khởi nghiệp và phát triển LLM, được thiết kế để giúp các tổ chức địa phương dễ dàng phát triển các ứng dụng AI tổng quát chuyên dụng.

Đầu tư này bao gồm các sáng kiến như chương trình AWS Large Language Model Development Support Program tại Nhật Bản để hỗ trợ doanh nghiệp khởi nghiệp, doanh nghiệp lớn và tổ chức nghiên cứu Nhật Bản phát triển các mô hình LLM riêng và các chương trình tăng tốc tại Úc và New Zealand, Ấn Độ và Hàn Quốc nhằm mục tiêu giúp các doanh nghiệp khởi nghiệp phát triển ứng dụng AI tổng quát để mở rộng kinh doanh.

Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer

Theo Báo Thanh Niên

Phó Chủ tịch NVIDIA: Nhập vào dữ liệu và xuất ra trí tuệ là khái niệm dễ hình dung nhất về Generative AI Phó Chủ tịch NVIDIA: Nhập vào dữ liệu và xuất ra trí tuệ là khái niệm dễ hình dung nhất về Generative AI Phó Chủ tịch NVIDIA: Nhập vào dữ liệu và xuất ra trí tuệ là khái niệm dễ hình dung nhất về Generative AI

Phó Chủ tịch NVIDIA: Nhập vào dữ liệu và xuất ra trí tuệ là khái niệm dễ hình dung nhất về Generative AI

Written by testmtrips on . Posted in Digital, Leader.

Đó là chia sẻ của ông Raymond The, Phó Chủ tịch cấp cao phụ trách bán hàng và Marketing tại khu vực Châu Á Thái Bình Dương (APAC) của NVIDIA tại sự kiện công nghệ FPT Techday 2023.

Phó Chủ tịch NVIDIA: Nhập vào dữ liệu và xuất ra trí tuệ là khái niệm dễ hình dung nhất về Generative AI
Phó Chủ tịch NVIDIA: Nhập vào dữ liệu và xuất ra trí tuệ là khái niệm dễ hình dung nhất về Generative AI

Tại sự kiện, ông Raymond The nhận định, lĩnh vực AI đã chuyển mình nhờ sự ra đời của các mô hình Trí tuệ nhân tạo tổng quát (Generative AI) mạnh mẽ. Thế giới đang chứng kiến một số kỹ năng liên quan đến sáng tạo và tưởng tượng được tự động hóa sớm hơn dự đoán.

Đối với một số tổ chức, AI tổng quát mang lại tiềm năng quý giá cho những cơ hội cấp cao hơn như các dịch vụ và mô hình kinh doanh mới.

Là một nhánh trí tuệ nhân tạo có sức ảnh hưởng mạnh mẽ, ông Raymond cho rằng Al tổng quát mang đến tiềm năng to lớn trong việc giải quyết các thách thức mà doanh nghiệp phải đối mặt. Nhiều khách hàng trước đây khai thác Al bằng cách sử dụng các tác vụ như phân loại truyền thống, nhận dạng thực thể được đặt tên (NER) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).

Các tác vụ quen thuộc này đang dần được chuyển sang thực hiện bằng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Khi đã quen dùng LLM hơn, các tổ chức dần nhận ra giá trị của Al tổng quát và ứng dụng nó nhiều hơn trên các khối lượng công việc khác nhau.

“Nhập vào là dữ liệu, xuất ra là trí tuệ. Đây chính là khái niệm dễ hình dung nhất về Generative AI” – ông Raymond khẳng định.

Phó Chủ tịch cấp cao khu vực Châu Á Thái Bình Dương công ty NVIDIA chia sẻ hành trình ứng dụng Al tổng quát, những kịch bản chính trong đó công nghệ Al có thể được tận dụng để giải quyết các thách thức của doanh nghiệp một cách hiệu quả.

AI tổng quát đang tạo ra một cuộc cách mạng trong các lĩnh vực kinh doanh, cung cấp những khả năng mà các tổ chức có thể khai thác để nâng cao hiệu suất, thúc đẩy sự gán bó của khách hàng và đẩy mạnh đổi mới.

Chia sẻ thêm về AC (Accelerated Computing), ông Raymond cho rằng AC có rất nhiều ý nghĩa trong việc giải quyết các vấn đề có tính tác động lớn đến khí hậu, cháy rừng, sóng thần, tìm hiểu mô hình nóng lên toàn cầu thế nào, hay điều chỉnh carbon, xử lý hình ảnh bằng robot.

Đại diện NVIDIA đã công bố sản phẩm hợp tác giữa NVIDIA và FPT cho thị trường Việt Nam ở các lĩnh vực: đô thị thông minh, y tế, hội nghị truyền hình,… đã có sẵn để doanh nghiệp sử dụng ngay lúc này.

Đồng quan điểm, ông Lê Hồng Việt Tổng giám đốc Công ty FPT Smart Cloud nhận định mọi doanh nghiệp trong tương lai sẽ hướng đến trở thành một doanh nghiệp công nghệ bởi cơ cấu dân số đang thay đổi.

Khách hàng trong tương lai là những công dân trẻ sinh ra trong thời đại công nghệ bùng nổ, thường xuyên sử dụng dịch vụ 24/7 và mong muốn được sử dụng dịch vụ từ doanh nghiệp một cách thông suốt, liên tục.

Việc chăm sóc khách hàng theo cách truyền thống qua email, điện thoại hay trò chuyện trực tiếp như trước đây không còn đáp ứng tốt nhu cầu đó. Vì vậy, doanh nghiệp cần thay đổi linh hoạt thích ứng với thời đại thông qua công nghệ và sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo trong việc chăm sóc khách hàng.

Về nguồn lực, nhân viên trong tương lai sẽ không chỉ là con người mà còn bao gồm cả máy móc. Việc tạo ra môi trường làm việc hài hòa, thông suốt giữa con người và máy sẽ giúp doanh nghiệp tăng năng suất lao động. Đồng thời, tự động hóa tiến tới thực hiện những gì con người, máy móc cùng nhau tạo ra.

Hơn nữa, công nghệ sẽ giúp doanh nghiệp tối ưu hóa sức lao động, đưa Việt Nam thoát khỏi bẫy thu nhập trung bình.

Cùng với đó là giúp doanh nghiệp thay đổi để thích ứng nhanh hơn. Nếu cơ hội đến, doanh nghiệp có thể tăng trưởng gấp 10 lần trong một năm. Và ngược lại, khi xuất hiện những khó khăn, công ty cũng có thể thu hẹp hoạt động nhanh chóng.

Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer

Theo Nhật Đức | Markettimes

Adobe: Đây là cách Generative AI tác động đến bối cảnh sáng tạo nội dung Adobe: Đây là cách Generative AI tác động đến bối cảnh sáng tạo nội dung Adobe: Đây là cách Generative AI tác động đến bối cảnh sáng tạo nội dung

Adobe: Đây là cách Generative AI tác động đến bối cảnh sáng tạo nội dung

Written by testmtrips on . Posted in Content, Social.

Trong một hội nghị mới đây về công nghệ (MAX conference), lãnh đạo của công cụ thiết kế Adobe đã bày tỏ quan điểm về cách Generative AI sẽ tác động đến bối cảnh sáng tạo nội dung mà cụ thể là với các nhà sáng tạo nội dung.

Adobe: Đây là cách Generative AI tác động đến bối cảnh sáng tạo nội dung
Adobe: Đây là cách Generative AI tác động đến bối cảnh sáng tạo nội dung

Trong bối cảnh khi Adobe không ngừng nỗ lực trong việc tích hợp AI tổng quát (Generative AI) tới các sản phẩm thiết kế và sáng tạo của mình, một lãnh đạo cấp cao của nền tảng đã chia sẻ rằng những công nghệ mới này sẽ không chỉ giúp các chuyên gia sáng tạo nội dung trở nên linh hoạt hơn mà còn giúp họ giải quyết tốt hơn những thách thức vốn có trong quá trình sáng tạo.

Ý tưởng là tận dụng AI để thực hiện các công việc cơ bản và theo đó các nhà sáng tạo sẽ có nhiều thời gian hơn để làm những việc khác, quan trọng hơn.

“Nếu bạn từng phải mất rất nhiều thời gian để xử lý các công việc cơ bản như thay đổi tỷ lệ khung hình, giờ đây bạn có thể làm điều đó chỉ bằng một cú nhấp chuột.”

Adobe cũng đã công bố một số cải tiến AI tổng quát mới tại hội nghị MAX 2023, bao gồm các mô hình mới có trong Firefly, công cụ chỉnh sửa hình ảnh được hỗ trợ bởi AI tổng quát của Adobe, đồng thời bổ sung thêm các tính năng mới cho Lightroom, Illustrator và cả Adobe Express.

Gã khổng lồ phần mềm cũng đã giới thiệu khả năng tạo hình ảnh vector và các mẫu thiết kế từ những câu lệnh bằng văn bản (như cách người dùng tương tác với ChatGPT).

Các công cụ mới này được giới thiệu với mục đích cung cấp cho nhà sáng tạo nhiều công cụ hơn để thúc đẩy khả năng sáng tạo của họ.

Từ MAX đến Generative Fill đều là những cách Adobe khiến cho quá trình sáng tạo của nhà sáng tạo trở nên đơn giản và tối ưu hơn nhiều.

Nói về việc AI sẽ thay thế con người, đại diện Adobe cho rằng AI chỉ giúp các chuyên gia hay nhà sáng tạo tối ưu công việc của họ hơn là bị thay thế.

Ông nói rằng ở một quốc gia như Ấn Độ, nơi có khoảng 60% dân số dưới 35 tuổi và sử dụng điện thoại thông minh làm phương tiện chính để tương tác với mọi người, chủ nghĩa tiêu dùng ngày càng gia tăng và các thương hiệu không ngừng muốn có thêm nội dung từ nhà sáng tạo (Content Creator).

“Các thương hiệu không chỉ cần tương tác với những đối tượng này mà còn phải tạo ra sự khác biệt về thương hiệu. Tất cả những điều này về cơ bản là đang thúc đẩy nhiều nhu cầu hơn về hoạt động sản xuất và sáng tạo nội dung, tạo ra nhiều quảng cáo phù hợp với sở thích của người tiêu dùng hơn.”

Nói về cách tận dụng các công cụ sáng tạo, Adobe cho biết:

“Nếu bạn có một ý tưởng nhưng không biết bắt đầu từ đâu, bạn chỉ cần sử dụng các lời nhắc bằng văn bản. Thứ nhất, nó giúp bạn bắt đầu nhanh hơn. Thứ hai, nó cung cấp cho bạn nhiều biến thể để bạn có thể lặp lại quy trình một cách nhanh chóng hơn.”

Dù mới được công bố từ đầu năm, Firefly của Adobe đã được sử dụng để tạo ra hơn 3 tỷ hình ảnh. Adobe cũng đã công bố mô hình Firefly Image 2, một phiên bản cập nhật của công cụ chuyển văn bản thành hình ảnh. Mô hình mới được cho là sẽ tạo ra những hình ảnh chất lượng cao hơn và đúng với mô tả (từ phía người dùng) hơn.

Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer

Nam Nguyen | MarketingTrips

Google tiếp tục ra mắt hàng loạt khoá học Generative AI miễn phí Google tiếp tục ra mắt hàng loạt khoá học Generative AI miễn phí Google tiếp tục ra mắt hàng loạt khoá học Generative AI miễn phí

Google thêm mới hàng loạt khoá học Generative AI miễn phí

Written by testmtrips on . Posted in Digital.

Google Cloud của Google vừa giới thiệu hàng loạt khoá học miễn phí lẫn có phí (có cấp chứng chỉ) về Generative AI.

Google tiếp tục ra mắt hàng loạt khoá học Generative AI miễn phí
Google tiếp tục ra mắt hàng loạt khoá học Generative AI miễn phí

Generative AI hay còn được gọi là AI tổng quát là một loại công nghệ máy học và trí tuệ nhân tạo (AI) hiện đang được tích hợp trong hàng loạt các chatbot AI như Google Bard của Google hay ChatGPT của OpenAI.

Nhằm mục tiêu phổ biến những kiến thức cơ bản về công nghệ này, từ các khái niệm nền tảng đến sức ảnh hưởng của chúng đến doanh nghiệp trong tương lai, Google mới đây đã giới thiệu hàng loạt các khoá học đào tạo miễn phí lẫn có phí.

Nằm trong chương trình Google Cloud Skills Boost, hiện đã có sẵn nhiều khoá học, các khoá học mới bổ sung phù hợp cho cả những người rành về kỹ thuật lẫn những người mới bắt đầu tìm hiểu.

Tuỳ vào từng mục tiêu khác nhau, bạn có thể chọn học các khoá học miễn phí hoặc có phí (có cấp chứng chỉ).

Một số khoá học Generative AI miễn phí tiêu biểu như:

Một số khoá học Generative AI có phí:

Bạn có thể xem toàn bộ các khoá học hiện có tại đây.

Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer

Nam Nguyen  | MarketingTrips   

 

Người làm Marketing đang sử dụng Generative AI như thế nào? Người làm Marketing đang sử dụng Generative AI như thế nào? Người làm Marketing đang sử dụng Generative AI như thế nào?

Người làm Marketing đang sử dụng Generative AI như thế nào?

Written by testmtrips on . Posted in Marketing.

Trong khi AI hay Generative AI không còn là thuật ngữ mới với người làm marketing nói chung, tuỳ thuộc vào từng loại doanh nghiệp khác nhau mà AI đang được sử dụng theo những cách khác nhau.

Người làm Marketing đang sử dụng Generative AI như thế nào?
Người làm Marketing đang sử dụng Generative AI như thế nào?

Kể từ được ra đời và trở nên phổ biến, AI hay trí tuệ nhân tạo trở thành một phần quan trọng không chỉ trong thế giới làm công nghệ mà còn cả trong ngành kinh doanh.

Các ứng dụng của công nghệ AI đã thực sự mở ra một cánh cửa mới dẫn vào một thế giới với những khả năng mới, với những thứ mà con người bình thường không thể thực thi được hay không thể hoàn thành một cách tối ưu nhất.

Đối với ngành marketing, theo nghiên cứu mới đây từ LocaliQ, các marketer cũng không nằm ngoài làn sóng này, tuỳ thuộc vào từng loại hình doanh nghiệp với từng quy mô khác nhau, họ đang sử dụng AI theo những cách khác nhau.

Dưới đây là một số con số đáng chú ý nhất.

Các công cụ AI được sử dụng phổ biến nhất.

  • Hơn 55% doanh nghiệp đang sử dụng chatbot AI ChatGPT của OpenAI.
  • 42% đang sử dụng Copy AI
  • 36% đang sử dụng Jasper.ai
  • 29% sử dụng Peppertype.ai
  • 28% sử dụng Lensa
  • 25% sử dụng Dall-E
  • 24% sử dụng Midjourney

Kỳ vọng của doanh nghiệp với AI.

  • 45% doanh nghiệp kỳ vọng AI sẽ giúp cải thiện hiệu suất marketing và bán hàng của doanh nghiệp.
  • 64% tin rằng AI sẽ giúp tăng năng suất lao động.

Các kiểu nội dung (Content) mà doanh nghiệp đang tận dụng AI để xây dựng.

  • Nội dung trên website (Blog) – 33%
  • Nội dung SEO – 35%
  • Hình ảnh trên website – 36%
  • Chatbots – 37%
  • Hình ành trên mạng xã hội – 39%
  • Nội dung email – 44%

Những mối lo khác về AI trong Marketing.

Mặc dù AI rõ ràng là đang mang lại rất nhiều lợi ích cho doanh nghiệp, nó cũng đi kèm với không ít các lo ngại.

  • 25% lo rằng AI sẽ làm giảm lưu lượng truy cập vào website (web traffic).
  • 22% doanh nghiệp tin rằng AI sẽ là một cản trở tới quy trình làm việc (workflow) của doanh nghiệp.
  • 75% người tiêu dùng lo ngại về tình trạng thông tin sai sự thật được cung cấp từ AI.

Với tư cách là người làm marketing, ở giai đoạn hiện tại, bạn chỉ nên sử dụng AI để tìm kiếm ý tưởng và xây dựng định hướng hơn là các nội dung cuối cùng cho người tiêu dùng hay khách hàng, yếu tố trách nhiệm vẫn là cần thiết khi nói về cách sử dụng AI trong marketing hay các hoạt động kinh doanh khác.

Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer

Nam Nguyen | MarketingTrips

Một vài cách sử dụng Generative AI để tìm kiếm ý tưởng nội dung Một vài cách sử dụng Generative AI để tìm kiếm ý tưởng nội dung Một vài cách sử dụng Generative AI để tìm kiếm ý tưởng nội dung

Một vài cách sử dụng Generative AI để tìm kiếm ý tưởng nội dung

Written by testmtrips on . Posted in Content, Marketing, Social.

Ngoài các công cụ phân tích từ khoá và nội dung phổ biến, các marketer có thể sử dụng các công cụ AI tổng quát (Generative AI) để tìm kiếm các từ khoá mà đối thủ còn chưa nhắm tới, thu hút các tập khách hàng rộng lớn hơn và hơn thế nữa.

Một vài cách sử dụng Generative AI để tìm kiếm ý tưởng nội dung
Một vài cách sử dụng Generative AI để tìm kiếm ý tưởng nội dung

Là người làm marketing nói chung, bạn thấy rằng việc có được các thứ hạng cao cho các từ khoá phổ biến (thường là có dung lượng tìm kiếm lớn) không phải là một công việc dễ dàng, trong khi đó việc có được thứ hạng cao cũng không đồng nghĩa với việc bạn giúp doanh nghiệp có thêm được khách hàng hay bán được nhiều hàng hơn.

Trong khi các công cụ phân tích từ khoá phổ biến như Ahrefs hay Semrush thường chỉ cung cấp cho bạn các từ khoá phổ biến (có sẵn), tức đối thủ của bạn cũng có thể làm theo cách tương tự, bạn cần tìm một cách khác để tách biệt mình khỏi các thương hiệu còn lại.

Đó là khi khái niệm SEO tiếp tuyến có thể trở nên hữu ích.

SEO tiếp tuyến là gì?

SEO tiếp tuyến là một chiến lược SEO, trong đó thương hiệu hay người làm marketing chủ động tiếp cận khách hàng với các từ khóa không liên quan trực tiếp đến hoạt động kinh doanh cốt lõi của doanh nghiệp, nhưng vẫn có liên quan đến đối tượng mục tiêu mà doanh nghiệp hướng tới.

Một trong những lợi ích chính của SEO tiếp tuyến là thương hiệu có thể thu hút nhiều đối tượng khách hàng tiềm năng hơn so với việc nhắm mục tiêu trực tiếp vào các từ khóa kinh doanh truyền thống.

Một lợi ích khác của SEO tiếp tuyến là giúp tăng số lượng các chủ đề nội dung mà thương hiệu có thể viết. Cũng từ đây, nội dung của thương hiệu sẽ liên tục được mở rộng với vô số các ý tưởng khác nhau.

Để có thể hình dung rõ hơn, bạn có thể hiểu thế này, nếu doanh nghiệp của bạn chuyên cung cấp các khoá học trực tuyến, thay vì bạn chỉ tối ưu và xây dựng nội dung xoay quanh những gì liên quan đến các khóa học trực tuyến, bạn có thể viết về các chủ đề khác liên quan đến đối tượng mục tiêu như “những công việc bạn có thể làm mà không cần bằng cấp”, với logic ở đây là những người tìm kiếm về các khoá học trực tuyến rất có thể không muốn đến các trường đại học hoặc lấy bằng cấp từ trường đại học.

Cách tiếp cận này về cơ bản là áp dụng được cho mọi ngành nghề và thị trường ngách, dù doanh nghiệp của bạn đang kinh doanh cái gì.

Các bước sử dụng SEO tiếp tuyến để xây dựng nội dung?

Như đã phân tích ở trên, mục đích chính khi sử dụng SEO tiếp tuyến là bạn cần tiếp cận một lượng lớn khách hàng tiềm năng thay vì chỉ là các nhóm khách hàng có nhu cầu trực tiếp, chính vì điều này mà các công cụ phân tích từ khoá SEO thông thường hiếm khi là công cụ hữu ích.
Khi sử dụng phương pháp xây dựng SEO tiếp tuyến, dưới đây là một số bước chính bạn có thể làm:
  • Xây dựng chân dung người mua.
  • Vạch ra nội dung cần viết (Content Mapping).
  • Khảo sát khách hàng.
  • Nghiên cứu từ khóa và tìm kiếm cơ hội.
  • Sử dụng phần “Mọi người cũng hỏi” (People also ask) để xây dựng tính liên quan của nội dung.

Trong khi với các cách làm truyền thống, bạn có thể sẽ mất nhiều thời gian hơn, nhờ vào các công cụ AI như ChatGPT hay Google Bard, bạn có thể tiết kiệm được nhiều giai đoạn hơn.

Về tổng thể, bạn chỉ cần làm 2 bước.

  • Viết và tinh chỉnh lời nhắc cho công cụ.
  • Cung cấp nội dung đầu vào bằng các từ khoá.

Bước 1: Viết lời nhắc

Nếu bạn đã từng sử dụng các chatbot AI, lời nhắc hoạt động như các từ khoá (keyword) hay còn được gọi là truy vấn tìm kiếm mà bạn nhập vào Google với mong muốn tìm kiếm một thông tin hay nội dung gì đó. Các lời nhắc chính là cách bạn tương tác với các công cụ AI tổng quát (Generative AI).
Cũng hoạt động theo cách tương tự, chất lượng của các thông tin hay câu trả lời có được phụ thuộc vào cách bạn đưa ra lời nhắc cho công cụ (cũng giống như chất lượng từ khoá mà bạn nhập vào các công cụ tìm kiếm sẽ ảnh hưởng đến các trang kết quả có được).
Để có thể tối đa hoá chất lượng của các lời nhắc, dưới đây là một số chiến thuật bạn có thể làm.

“Mạo danh” và thiết lập bối cảnh (ngữ cảnh).

Việc nhập vào các từ khoá hay lời nhắc ngắn dường như không phải là cách thức hiệu quả để bạn làm việc với các công cụ AI.

Thay vào đó bạn cần cung cấp các yếu tố đầu vào bao gồm ngữ cảnh hay “mạo danh” bạn (AI) thành các vai trò cụ thể.

Ví dụ trong trường hợp này, bạn có thể thiết lập lời nhắc bao gồm các ngữ cảnh như: “Với tư cách là một nhà tâm lý học và nhà tư vấn giáo dục, bạn hãy….”

Thiết lập mục tiêu cho các lời nhắc.

Sau khi thiết lập bối cảnh và “mạo danh”, bạn cũng cần cung cấp cho các công cụ AI về loại kết quả mà bạn mong muốn nhận được.
Ví dụ lời nhắc có thể là “Hãy xây dựng một danh mục nội dung tiếp tuyến”.
Bạn cần lưu ý rằng, bạn càng nhập vào nhiều yêu cầu trong một câu thì câu trả lời càng kém chính xác, do đó, bạn cần đưa ra các yêu cầu cụ thể.

Lời nhắc hỗ trợ.

Trong bước cuối cùng này, bạn có thể tập trung vào việc xác định lý do hay cơ sở nào khiến AI đưa ra các câu trả lời.
Ví dụ, lời nhắc có thể là: “Hãy đưa ra một danh sách bao gồm các lý do giải thích tại sao bạn chọn danh mục này…”
Mục tiêu của bạn khi này là xác định xem:
  • Danh mục nội dung mà AI đưa ra có phù hợp với nhóm khách hàng của thương hiệu không?
  • Có phải khách hàng đang tìm kiếm loại chủ đề nội dung đó hay không?

Bước 2: Thêm từ khóa vào lời nhắc.

Trong bước này, bạn cần đưa ra các yếu tố mang tính định hướng cho AI liên quan đến hoạt động kinh doanh và từ khóa cốt lõi của doanh nghiệp.

Cũng với ví dụ nói trên về chủ đề “các khóa học trực tuyến”, dưới đây là ví dụ về lời nhắc bao gồm cả từ khóa và mô tả doanh nghiệp:

“Từ khóa là các khóa học đào tạo cá nhân. Với phương pháp kết hợp giữa đào tạo trực tuyến và trực tiếp, chúng tôi sẽ mang lại cho bạn nhiều lợi ích rõ rệt, giúp bạn chuẩn bị sẵn sàng để bắt đầu sự nghiệp mới của mình một cách tiện lợi hơn nhiều.”

Trong lời nhắc này, bạn nên tập trung vào cách doanh nghiệp của bạn tự phân biệt mình với các đối thủ cạnh tranh còn lại trên thị trường, càng có nhiều điểm riêng biệt thì học viên hay đối tượng mục tiêu càng có nhiều lý do để chọn.

Tìm ra các từ khóa mà không có công cụ phân tích từ khoá nào tìm được.

Sử dụng AI ngoài việc có thể giúp bạn tiết kiệm rất nhiều thời gian nghiên cứu đối tượng vì AI được đào tạo với hàng tỷ điểm dữ liệu khác nhau. Bạn cũng có thể tìm thấy vô số các từ khoá hay chủ đề nội dung mà đối tượng mục tiêu có thể quan tâm.

Nội dung này như đã phân tích chúng không nhất thiết phải liên quan trực tiếp đến các sản phẩm và dịch vụ cốt lõi của doanh nghiệp, thay vào đó liên quan nhiều hơn đến đối tượng mục tiêu, những người có khả năng mua các sản phẩm của doanh nghiệp.

Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer

Nam Nguyen | MarketingTrips

Nghiên cứu của LinkedIn: Nhân viên rời đi vì không thấy cơ hội phát triển Nghiên cứu của LinkedIn: Nhân viên rời đi vì không thấy cơ hội phát triển Nghiên cứu của LinkedIn: Nhân viên rời đi vì không thấy cơ hội phát triển Nghiên cứu của LinkedIn: Nhân viên rời đi vì không thấy cơ hội phát triển Nghiên cứu của LinkedIn: Nhân viên rời đi vì không thấy cơ hội phát triển Nghiên cứu của LinkedIn: Nhân viên rời đi vì không thấy cơ hội phát triển Nghiên cứu của LinkedIn: Nhân viên rời đi vì không thấy cơ hội phát triển Nghiên cứu của LinkedIn: Nhân viên rời đi vì không thấy cơ hội phát triển Nghiên cứu của LinkedIn: Nhân viên rời đi vì không thấy cơ hội phát triển Nghiên cứu của LinkedIn: Nhân viên rời đi vì không thấy cơ hội phát triển

LinkedIn thử nghiệm tạo quảng cáo bằng AI trong Campaign Manager

Written by testmtrips on . Posted in Digital, Marketing.

Mạng xã hội LinkedIn đang thử nghiệm việc cho phép nhà quảng cáo tạo quảng cáo bằng AI (generative AI) trong trình quản lý quảng cáo Campaign Manager.

LinkedIn thử nghiệm tạo quảng cáo bằng AI trong Campaign Manager
LinkedIn thử nghiệm tạo quảng cáo bằng AI trong Campaign Manager

Theo đó, với thử nghiệm mới, tùy chọn AI tổng quát (Generative AI) của LinkedIn sẽ sử dụng trang doanh nghiệp (Company Page), các thông tin chi tiết từ các chiến dịch quảng cáo và AI để đề xuất ra nhiều biến thể quảng cáo mới (tiêu đề và nội dung quảng cáo).

Nhà quảng cáo cũng sẽ nhận được nhiều đề xuất quảng cáo từ hệ thống AI của LinkedIn vốn sử dụng công nghệ từ ChatGPT của OpenAI (hiện là đối tác của Microsoft, công ty mẹ của LinkedIn).

LinkedIn cho biết AI sẽ tính đến một loạt các yếu tố như mục tiêu quảng cáo, tiêu chí nhắm mục tiêu quảng cáo (Targeting) hay đối tượng mục tiêu mà nhà quảng cáo đang muốn tiếp cận, để tinh chỉnh các đề xuất quảng cáo, lý tưởng nhất là sẽ giúp nhà quảng cáo đạt được tốt hơn các mục tiêu quảng cáo như lượng người dùng truy cập website hay khách hàng tiềm năng (Lead).

Ở khía cạnh khác, liên quan đến việc cho phép người dùng LinkedIn sử dụng AI tổng quát (Generative AI) để tạo CV, theo dữ liệu của LinkedIn, có 56% người dùng muốn sử dụng AI tổng quát để có thể tạo ra nhiều nội dung hơn trong thời gian ngắn hơn.

LinkedIn cho biết thử nghiệm tạo quảng cáo bằng AI từ Campaign Manager (trình quản lý quảng cáo) đang khả dụng tại Bắc Mỹ, trước khi mở rộng sang nhiều khu vực khác trên toàn cầu trong những tháng tới.

Bạn cũng có thể xem chi tiết về cập nhật mới của LinkedIn tại đây.

Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer

Nam Nguyen | MarketingTrips

Công cụ thiết kế Adobe cập nhật tính năng AI mới cho nhà sáng tạo Công cụ thiết kế Adobe cập nhật tính năng AI mới cho nhà sáng tạo Công cụ thiết kế Adobe cập nhật tính năng AI mới cho nhà sáng tạo Công cụ thiết kế Adobe cập nhật tính năng AI mới cho nhà sáng tạo

Công cụ thiết kế Adobe cập nhật tính năng AI mới cho nhà sáng tạo

Written by testmtrips on . Posted in Digital.

Nền tảng thiết kế Adobe vừa công bố các tính năng dựa trên AI (trí tuệ nhân tạo) mới, công cụ có thể giúp các nhà sáng tạo giảm bớt thời gian thiết kế và tập trung nhiều hơn vào sáng tạo.

Công cụ thiết kế Adobe cập nhật tính năng AI mới cho nhà sáng tạo
Công cụ thiết kế Adobe cập nhật tính năng AI mới cho nhà sáng tạo

Sau khi ra mắt bộ công cụ chỉnh sửa AI thế hệ mới (Generative AI) Firefly cách đây không lâu, Adobe vừa thông báo rằng nền tảng thiết kế này sắp ra mắt một loạt các bản nâng cấp mới, tiếp tục trao quyền cho nhà sáng tạo thông qua các ứng dụng âm thanh và video của Creative Cloud.

Firefly là một bộ giải pháp theo mô hình AI tổng quát có thể tạo và chuyển đổi âm thanh, video, đồ họa và cả mô hình 3D bằng cách sử dụng các câu lệnh (Prompts) văn bản giống như cách mà người dùng tương tác với Dall-E hay ChatGPT.

Các tính năng AI mới của Firefly hiện đã có sẵn trên hệ sinh thái của Adobe bao gồm Premiere Pro, Illustrator, After Effects và Photoshop (trong giai đoạn thử nghiệm, các tính năng chỉ giới hạn cho một số người dùng nhất định).

Theo thông báo từ chính Adobe, với Firefly, người dùng chỉ cần nhập câu lệnh hay yêu cầu của họ, mọi việc còn lại sẽ được thuật toán xử lý, từ việc thêm hiệu ứng đến chèn hình.

Điều này sẽ bao gồm “nâng cao văn bản thành màu sắc”, một khả năng trên phạm vi rộng có thể điều chỉnh độ sáng và mức độ bão hòa, thay đổi thời gian trong ngày — thậm chí cả thời gian trong năm — bằng lời nhắc ngôn ngữ tự nhiên.

Ngoài ra, Adobe cũng sẽ tập trung nhiều hơn vào việc ứng dụng AI với âm thanh, nhà sáng tạo có thể chèn nhạc nền và hiệu ứng âm thanh bằng cách mô tả cho trình chỉnh sửa những gì họ muốn thông qua các yêu cầu cụ thể (nhập câu lệnh bằng văn bản).

Bộ công cụ Firefly thậm chí sẽ còn đưa ra các hướng dẫn được cá nhân hóa để giúp những người dùng mới trong quá trình sử dụng các tính năng nói trên.

Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer

Hà Anh  | MarketingTrips   

quảng cáo bằng AI quảng cáo bằng AI quảng cáo bằng AI quảng cáo bằng AI

Generative Advertising: Quảng cáo bằng AI và những rủi ro tiềm ẩn

Written by testmtrips on . Posted in Digital, Marketing.

Khi AI mà cụ thể là Generative AI (AI tổng quát) đang ngày càng trở nên phổ biến trong thời gian gần đây, thậm chí là Meta, công ty mẹ của Facebook còn tiết lộ kế hoạch ứng dụng AI vào các sản phẩm quảng cáo của mình vào cuối năm, quảng cáo bằng AI cũng trở thành một đề tài với nhiều lo ngại.

quảng cáo bằng AI
Generative Advertising: Quảng cáo bằng AI và những rủi ro tiềm ẩn

Trong khi AI rõ ràng là có thể thúc đẩy phát triển mạnh hơn nhiều ngành nghề, việc sử dụng AI cũng đi kèm với không ít các rủi ro, ngành quảng cáo là một ví dụ.

Meta giới thiệu SAM với nhiều dấu hiệu tích cực.

Cách đây không lâu, Meta đã công bố một mô hình AI thế hệ mới được gọi là SAM, SAM là từ viết tắt của Segment Anything Model, mô hình AI mà theo giới thiệu từ chính Meta “là mô hình AI có thể xác định bất cứ đối tượng nào trong bất cứ hình ảnh nào với chỉ 1 cú click chuột”.

Theo các nhà nghiên cứu, khả năng xác định các đối tượng (objects) trong trường hình ảnh trong thời gian thực (real-time) là một cột mốc phát triển thực sự. Nó sẽ kích hoạt các giao diện người dùng một cách kỳ diệu trong môi trường thực tế tăng cường (AR) và thực tế ảo (VR) mà các công nghệ trước đây chưa từng làm được.

Ví dụ: bạn sẽ có thể chỉ cần nhìn vào một đối tượng thực (real object) trong trường nhìn của mình, bạn chớp mắt hoặc gật đầu hoặc thực hiện một số cử chỉ riêng biệt khác và ngay lập tức nhận được thông tin về đối tượng đó hoặc cũng có thể tương tác từ xa với đối tượng đó nếu nó thông qua môi trường điện tử.

Những tương tác dựa trên ánh nhìn như vậy đã là mục tiêu của nhiều nền tảng công nghệ thực tế hỗn hợp (thực tế ảo và thực tế tăng cường) trong nhiều thập kỷ và với công nghệ AI thế hệ mới này, nó cho phép mọi thứ diễn ra một cách thuận lợi hơn.

Nguy hiểm tiềm ẩn: Quảng cáo bằng AI.

Theo thông tin từ Giám đốc Công nghệ (CTO) Andrew Bosworth của Meta cho biết, hiện Meta đang có kế hoạch bắt đầu sử dụng các công nghệ AI tổng quát để tạo ra các mẫu quảng cáo được nhắm mục tiêu tùy chỉnh cho các nhóm đối tượng cụ thể.

Nói một cách dễ hiểu, thay vì các nhà quảng cáo phải cài đặt và xây dựng các mẫu quảng cáo một cách thủ công vốn mất rất nhiều thời gian, với AI tổng quát mới, tất cả đều được thực hiện hoàn toàn tự động.

Không chỉ dừng lại ở việc tự động sản xuất các nội dung quảng cáo, việc nhắm mục tiêu quảng cáo (Targeting) cũng được thực hiện theo cách tương tự.

Với tư cách là “đối tượng của một người” cụ thể trên không gian mạng, bạn có thể sớm nhận được các quảng cáo được xây dựng tự động dựa trên các dữ liệu mà hệ thống thu thập được từ bạn.

Xét cho cùng, AI tổng quát được sử dụng để tạo ra các mẫu quảng cáo có liên quan nhất theo thời gian thực nhất cho từng người dùng.

AI này cũng có thể cung cấp dữ liệu cho biết loại chiến thuật quảng cáo nào đã hoạt động hiệu quả trong quá khứ.

Và cuối cùng, điều đáng lo ngại nhất là, cũng với cách tiếp cận tương tự, các kỹ thuật này cũng sẽ được sử dụng bởi những kẻ xấu để truyền bá các thông tin sai lệch.

Tác động mạnh đến mức “tiêu cực” theo từng cá nhân.

Điều đáng lo ngại hơn nữa là các nhà nghiên cứu đã phát hiện ra rằng các kỹ thuật mà AI tổng quát có thể làm được như đã phân tích ở trên có thể được sử dụng để tác động mạnh hơn đến từng cá nhân.

Ví dụ: các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc kết hợp các khía cạnh của đặc điểm khuôn mặt của chính người dùng với khuôn mặt do máy tính tạo ra trên môi trường internet có thể khiến người dùng đó “có thiện cảm” hơn với các nội dung được truyền tải.

Nghiên cứu tại Đại học Stanford cho thấy rằng khi các đặc điểm riêng của người dùng được kết hợp với khuôn mặt của một chính trị gia, các cá nhân người dùng đó có khả năng bỏ phiếu cho ứng cử viên cao hơn đến 20%.

Một nghiên cứu khác lại cho thấy rằng một khuôn mặt người chủ động bắt chước biểu cảm hoặc cử chỉ của chính người dùng đó cũng có thể có ảnh hưởng lớn hơn đến người dùng.

Điều này chính là nguồn gốc của sự thiên vị, thao túng và bị lợi dụng.

Tóm tại, với những sức mạnh tưởng chừng như không thể của các AI tổng quát, trừ khi chúng được sử dụng một cách phù hợp và mang lại nhiều giá trị, những rủi ro tiềm ẩn vì bị lạm dụng vẫn là một mối bận tâm lớn.

Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer

Nam Nguyen | MarketingTrips

Meta sẽ ra mắt AI tổng quát (Generative AI) trong năm nay

Written by testmtrips on . Posted in Digital.

Mặc dù Meta (Facebook) đã công bố kế hoạch phát triển AI tổng quát (Generative AI) từ đầu năm, tuy nhiên mới đây công ty này mới chính thức tiết lộ chi tiết về thời gian ra mắt sản phẩm.

Meta sẽ ra mắt AI tổng quát trong năm nay
Meta sẽ ra mắt AI tổng quát trong năm nay

Theo đó, Meta, công ty mẹ của mạng xã hội Facebook sẽ ra mắt và thương mại hoá sản phẩm AI tổng quát độc quyền của mình vào tháng 12 năm nay.

AI tổng quát (Generative AI) là công nghệ có thể trò chuyện theo kiểu hội thoại bằng ngôn ngữ tự nhiên, xây dựng văn bản, hình ảnh và hơn thế nữa.

Các chatbot AI như ChatGPT hay Google Bard chính là những sản phẩm điển hình cho công nghệ này, trong đó, ChatGPT của OpenAI đã bắt đầu thương mại hoá với phiên bản ChatGPT Plus.

Theo Meta, Meta đặt mục tiêu sử dụng AI để cải thiện hiệu quả của quảng cáo và áp dụng công nghệ này trên tất cả các sản phẩm của mình, bao gồm cả Facebook và Instagram.

Công ty cũng có kế hoạch tích hợp AI tổng quát vào quá trình phát triển metaverse, giúp việc tạo nội dung trở nên dễ tiếp cận hơn. Các nghiên cứu về AI của Meta được bắt đầu vào năm 2013 và hiện chỉ đứng sau Google về số lượng nghiên cứu được công bố.

Sản phẩm AI mới của Meta cũng ảnh hưởng đến các nhà quảng cáo.

Những tiến bộ của Meta trong công nghệ AI mới có thể giúp việc nhắm mục tiêu quảng cáo (Ad Targeting) trở nên hiệu quả hơn. Các công cụ quảng cáo được hỗ trợ bởi AI cũng giúp nhà quảng cáo hiểu rõ hơn về đối tượng mục tiêu, tối ưu hóa vị trí hiển thị quảng cáo, cá nhân hóa nội dung quảng cáo, và hơn thế nữa.

Theo một số nhà phân tích, nắm bắt công nghệ AI sẽ đóng vai trò rất quan trọng trong việc tạo ra các trải nghiệm quảng cáo tương tác (interactive advertising) và sống động (nhập vai) trong metaverse.

Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer

Nam Nguyen  | MarketingTrips   

ChatGPT là gì ChatGPT là gì ChatGPT là gì ChatGPT là gì

ChatGPT là gì? Tất cả những gì cần biết về ChatGPT

Written by testmtrips on . Posted in Digital.

ChatGPT là một chatbot AI hội thoại được phát triển bởi OpenAI. ChatGPT được viết tắt từ Chat Generative Pre-training Transformer dùng để mô tả thuật toán xử lý ngôn ngữ của ChatGPT. Với những gì mà chatbot AI này có thể mang lại, việc hiểu bản chất của ChatGPT là gì hay sử dụng nó như thế nào cho hiệu quả là vô cùng hữu ích.

ChatGPT là gì
ChatGPT là gì? Tìm hiểu toàn diện về chatbot AI ChatGPT

Kể từ khi được ra mắt bản thử nghiệm (prototype) lần đầu với tên gọi ChatGPT 3 vào tháng 6 năm 2020, tiếp đó là ChatGPT 3.5 vào ngày 30 tháng 11 năm 2022, và gần đây nhất là ChatGPT 4, ChatGPT hiện có hơn 100 triệu người dùng toàn cầu và liên tục tăng trưởng.

Theo thông tin giới thiệu chính thức từ OpenAI, bản dùng thử công khai lần đầu của ChatGPT là phiên bản GPT 3.5 và đến hiện tại đã được cập lên GPT 4 với nhiều tính năng trội hơn.

ChatGPT cùng với các chatbot AI khác là một phần của làn sóng được gọi là AI tổng quát, AI tạo sinh hay AI tổng hợp (Generative AI), khái niệm đề cập đến các hệ thống xử lý ngôn ngữ tự nhiên có thể cung cấp nội dung bằng văn bản (text) hay thậm chí là hình ảnh và video chỉ thông qua vài câu lệnh hay truy vấn yêu cầu đơn giản.

Bài viết dưới đây từ MarketingTrips sẽ phân tích toàn diện các nội dung mà bạn cần biết liên quan đến chatbot AI ChatGPT của OpenAI cũng như các thông tin khác liên quan đến các mô hình ngôn ngữ tự nhiên, thứ giá trị cốt lõi của các chatbot.

ChatGPT là gì?

ChatGPT là một chatbot AI (Generative AI) hoạt động dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn được OpenAI phát triển dựa trên phiên bản công nghệ GPT-3.5.

ChatGPT hiện có thể được xem như là một công cụ hỏi đáp có khả năng ghi nhận câu hỏi và đưa ra các câu trả lời tức thời với các nội dung tương ứng bằng ngôn ngữ tự nhiên (natural language).

Khác với các công cụ tìm kiếm truyền thống như Google hay Bing, ChatGPT đưa ra các câu trả lời cụ thể thay vì là các liên kết (links) để dẫn người dùng đến một trang web thứ ba nào đó trên trang kết quả tìm kiếm.

ChatGPT của ai hay ai đã tạo ta ChatGPT?

Sam Altman - Nhà sáng lập của OpenAI, doanh nghiệp sở hữu ChatGPT
Sam Altman – Nhà sáng lập của OpenAI, doanh nghiệp sở hữu ChatGPT

Chatbot AI ChatGPT được xây dựng bởi OpenAI, một công ty khởi nghiệp trong lĩnh vực công nghệ có trụ sở tại San Francisco, Mỹ. Sam Altman chính là nhà sáng lập và giám đốc điều hành của OpenAI.

Trước khi tạo ra ChatGPT, OpenAI nổi tiếng với DALL·E, một mô hình máy học chuyên sâu (deep-learning model) có khả năng tạo ra hình ảnh (images) từ các câu lệnh hướng dẫn bằng văn bản được gọi là lời nhắc, truy vấn hay từ khoá.

CEO Sam Altman cũng từng là chủ tịch của Y Combinator, một quỹ đầu tư chuyên rót vốn vào các công ty khởi nghiệp trong lĩnh vực công nghệ.

Đến thời điểm hiện tại, gã khổng lồ Microsoft đã đầu tư hơn 10 tỷ USD vào OpenAI và cũng là nhà đầu tư lớn nhất của công ty này.

Một số thông tin cần biết khi tìm hiểu về chatbot AI ChatGPT.

  • ChatGPT là chatbot có nghĩa là nó là công cụ có khả năng đàm thoại với người dùng theo mô hình hỏi-đáp. Vì hoạt động dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) cùng với các mô hình ngôn ngữ lớn, ChatGPT sử dụng ngôn ngữ gần giống với con người (Human-like Technology).
  • Điểm quyết định chất lượng câu trả lời (Output) của ChatGPT phụ thuộc vào lượng dữ liệu đầu vào (Input) mà nó có được. Lượng dữ liệu đầu vào càng lớn thì khả năng câu trả lời (phản hồi) đầu ra càng chính xác (vì ChatGPT được tích hợp công nghệ máy học có khả năng ghi nhận và tối ưu dữ liệu đã từng tương tác).
  • Trong nhiều trường hợp, không có 1 câu trả lời chính các cho cùng một mục đích yêu cầu. Vì ChatGPT hiểu theo kiểu ngôn ngữ tự nhiên, tuỳ vào các yêu cầu (truy vấn nhập vào công cụ) khác nhau, theo các ngữ cảnh khác nhau mà ChatGPT gợi ý các câu trả lời khác nhau.
  • Vấn đề lớn nhất của ChatGPT đó là thông tin thiếu tính kiểm chứng. Khác với các công cụ tìm kiếm thứ mà người dùng nhận được là các liên kết dẫn đến các nguồn thông tin liên quan mà họ tìm kiếm (hỏi Google), từ đây người dùng có thể đánh giá mức độ chính xác của thông tin dựa vào mức độ uy tín của nơi họ đang xem nội dung. Ví dụ khi tìm kiếm thông tin về Luật thì nội dung ở website chính thức của Hội Luật sư sẽ chính xác hơn so với các Trang tin rác nào đó. ChatGPT thì ngược lại, nó chỉ đưa ra câu trả lời mà không biết thông tin đó lấy từ đâu.

ChatGPT gắn liền với các mô hình ngôn ngữ lớn.

ChatGPT là một mô hình ngôn ngữ lớn (large language model – LLM) dựa trên công nghệ lõi là trí tuệ nhân tạo. Mô hình ngôn ngữ lớn là mô hình được đào tạo với lượng dữ liệu đầu vào (input data) khổng lồ để từ đó có thể tổng hợp, phân tích và đưa ra các câu trả lời (output data) phù hợp nhất trong một khoảng thời gian ngắn nhất.

Theo các nghiên cứu khác nhau, lượng dữ liệu đầu vào càng lớn thì khả năng đưa ra các câu trả lời của chatbot càng chính xác và ngược lại.

Theo Đại học Stanford:

“ChatGPT bản 3 có 175 tỷ tham số (parameters) và được đào tạo dựa trên 570 gigabyte văn bản (Text). Để so sánh mức độ cải tiến với phiên bản trước đó, ChatGPT bản 2, chỉ có hơn 1.5 tỷ tham số và 5.7 gigabyte văn bản.

Khác với ChatGPT 2, ChatGPT 3 có thể thực hiện các nhiệm vụ mà nó chưa từng hoặc rất ít được đào tạo rõ ràng trước đó, chẳng hạn như dịch một câu từ tiếng Anh sang tiếng Pháp.”

Quay trở lại với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) vốn là một phần cốt lõi của các chatbot AI như ChatGPT. LLM có thể dự đoán các từ tiếp theo trong một chuỗi bao gồm nhiều từ trong câu và các câu tiếp theo, với khả năng này, nó có thể viết ra một đoạn văn dài hoặc toàn bộ một trang nội dung nào đó.

Phương thức đào tạo hiện đang được áp dụng cho ChatGPT là gì?

Phương thức đào tạo hiện đang được áp dụng cho ChatGPT là gì?
Phương thức đào tạo hiện đang được áp dụng cho ChatGPT là gì?

ChatGPT bản 3.5 được đào tạo dựa trên một lượng dữ liệu khổng lồ về mã (code) và thông tin từ internet, bao gồm các nguồn nội dung từ các trang web, diễn đàn, mạng xã hội, các đoạn hội thoại, và hơn thế nữa với mục tiêu là hiểu cách con người trao đổi hay giao tiếp với nhau.

ChatGPT cũng được đào tạo bằng cách sử dụng các phản hồi của con người, từ các câu hỏi và câu trả lời tương ứng, cùng với đó là các phản hồi cụ thể của con người, AI có thể dự đoán các câu trả lời phù hợp nhất theo từng câu hỏi hay truy vấn.

Theo một nghiên cứu về các mô hình ngôn ngữ, đây chính là phương thức đào tạo máy học mang tính đột phá:

“Một trong những mục tiêu với các mô hình ngôn ngữ lớn là được đào tạo để xác định các câu trả lời phù hợp với từng câu hỏi được đưa ra. Theo mặc định, các mô hình ngôn ngữ sẽ tối ưu hóa mục tiêu dự đoán những từ tiếp theo, đó chính là thứ mà người dùng cần nhất.

Trong khi các mô hình ngôn ngữ cũng có thể đưa ra các câu trả lời sai lệch, độc hại hay không phù hợp với những gì mà người dùng tìm kiếm, việc cung cấp nhiều dữ liệu hỗ trợ hơn có thể khiến các chatbot trở nên thông minh hơn.”

Để có thể cải thiện tính chân thực của ChatGPT, những người nghiên cứu bắt đầu thử nghiệm các thuật toán mới và đây là kết quả:

“Nhìn chung, kết quả của chúng tôi chỉ ra rằng việc tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn từ việc sử dụng sở thích của con người sẽ cải thiện đáng kể năng lực của nó trong nhiều loại nhiệm vụ khác nhau, tuy nhiên, mức độ an toàn và đáng tin cậy của những nội dung mà chúng đưa ra vẫn còn là một vấn đề lớn.”

Điều khiến ChatGPT khác biệt so với các chatbot AI khác là nó được đào tạo đặc biệt để hiểu ý định của con người trong một câu hỏi cụ thể và đưa ra các câu trả lời hữu ích tương ứng, trung thực và vô hại.

Một tài liệu nghiên cứu khác liên quan đến ChatGPT cũng cho thấy cách họ đào tạo chatbot AI này để có thể dự đoán những gì mà con người kỳ vọng:

“Nhiều ứng dụng học máy tối ưu hóa các số liệu đơn giản chỉ là mang tính đại diện cho ý định chủ quan ban đầu của nhà phát triển. Điều này có thể dẫn đến khá nhiều vấn đề, chẳng hạn như các đề xuất video spam trên YouTube.”

Để giải quyết điều này, yêu cầu đặt ra là cần tạo ra một AI có thể đưa ra các câu trả lời được tối ưu hóa theo ý muốn của con người.

OpenAI đã đào tạo ChatGPT bằng cách sử dụng bộ dữ liệu so sánh của con người giữa các câu trả lời khác nhau để máy học có thể dự đoán tốt hơn những gì họ đánh giá là “một câu trả lời thỏa đáng”.

Hạn chế hiện tại của ChatGPT là gì?

  • ChatGPT hạn chế về các phản hồi hay câu trả lời độc hại.

ChatGPT được lập trình đặc biệt để không cung cấp các phản hồi mang tính độc hại hoặc có dấu hiệu tiêu cực (vi phạm chính sách). Vì vậy, các câu hỏi theo kiểu này về cơ bản là “vô dụng” khi không nhận được các câu trả lời phù hợp.

  • Chất lượng câu trả lời của ChatGPT phụ thuộc vào chất lượng người hỏi.

Một hạn chế quan trọng khác của ChatGPT là chất lượng của dữ liệu đầu ra, tức các câu trả lời phụ thuộc nhiều vào chất lượng của đầu vào, tức cách người dùng đặt câu hỏi cho nó. Nói cách khác, đặc câu hỏi càng tốt thì sẽ nhận được câu trả lời càng tốt và ngược lại.

  • Không phải những gì ChatGPT trả lời đều là chính xác.

ChatGPT cũng bị giới hạn bởi mức độ chính xác của nội dung. Vì chatbot AI được đào tạo để cung cấp những câu trả lời phù hợp với con người, nó có thể đánh lừa con người rằng kết quả đầu ra mà nó cung cấp là chính xác.

Từ các câu hỏi về toán học, hoá học, đến các nội dung tin tức đơn thuần, ChatGPT có thể đưa ra các thông tin thiếu chính xác.

  • OpenAI cũng giải thích về những hạn chế của ChatGPT.

Theo OpenAI:

“ChatGPT đôi khi viết những câu trả lời nghe có vẻ hợp lý nhưng lại không chính xác hoặc vô nghĩa.

Việc khắc phục được sự cố này thực sự là một thách thức, vì:

(1) trong quá trình đào tạo, những thông tin đầu vào mà ChatGPT có được ít được chứng thực là nó đúng (hoặc sai). Không có bất cứ tài liệu nào chứng minh cho điều này.

(2) khi nó được đào tạo để trở nên thận trọng hơn, tức hạn chế đưa ra các câu trả lời sai hoặc không chắc chắn, điều này khiến nó dễ từ chối các câu hỏi mà nó vẫn có thể trả lời đúng; Và

(3) đào tạo mô hình phụ thuộc vào những gì mô hình biết, hơn là những gì con người thể hiện là biết.”

ChatGPT có được miễn phí sử dụng không?

Hiện tại, OpenAI đưa ra 2 gói sử dụng cho người dùng bao gồm gói miễn phí với nhiều tính năng hạn chế và gói có trả phí là ChatGPT Plus với giá là 20 USD mỗi tháng, tuy nhiên tính năng này hiện chỉ khả dụng ở một số thị trường nhất định.

Liệu các mô hình ngôn ngữ hay chatbot AI như ChatGPT sẽ thay thế Google Tìm kiếm không hay thách thức của Google là gì ?

Liệu các mô hình ngôn ngữ hay chatbot AI như ChatGPT sẽ thay thế Google Tìm kiếm không?
Liệu các mô hình ngôn ngữ hay chatbot AI như ChatGPT sẽ thay thế Google Tìm kiếm không?

Trước làn sóng AI (Artificial intelligence) và đặc biệt khi công cụ tìm kiếm đối thủ là Bing của Microsoft thông báo hợp tác và tích hợp với ChatGPT, Google đã có ngay hành động đáp trả.

Cụ thể, Google đã giới thiệu một chatbot AI có tên là Bard được xây dựng dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn LaMDA. Bard hoạt động tương tự ChatGPT tuy nhiên kể từ khi ra mắt chatbot này đã liên tục mắc lỗi và tỏ ra kém hơn nhiều so với ChatGPT.

Một câu hỏi được đặt ra là, liệu ChatGPT hay các công cụ chatbot AI khác có khả năng thay thế các công cụ tìm kiếm như Google hay không.

Trong khi mục đích sử dụng hiện tại của Google tìm kiếm và ChatGPT cũng có nhiều phần khác nhau, kịch bản thay thế vẫn hoàn toàn có cơ sở khi chatbot sẽ tiếp tục được nâng cấp trong tương lai.

Các công nghệ mới vẫn còn một chặng đường dài phía trước, nhưng chúng ta hoàn toàn có thể hình dung ra một tương lai tìm kiếm mới, nơi có sự kết hợp giữa chatbot và tìm kiếm hay thậm chỉ là chỉ sử dụng chatbot để tìm kiếm.

Dưới đây là chia sẻ trực tiếp từ ChatGPT khi nói về khả năng thay thế Google?

“ChatGPT và Google là hai nền tảng công nghệ khác nhau và phục vụ mục đích khác nhau, do đó không thể nói ChatGPT có thể thay thế Google hoàn toàn.

Google là một công cụ tìm kiếm mạnh mẽ được sử dụng hàng ngày bởi hàng tỷ người trên toàn thế giới để tìm kiếm thông tin trên Internet. Nó cung cấp cho người dùng các kết quả tìm kiếm liên quan đến từ khóa được nhập vào, từ thông tin về sản phẩm, dịch vụ, địa điểm, tin tức và nhiều hơn nữa.

ChatGPT là một mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) được đào tạo để tương tác với con người thông qua các cuộc trò chuyện. Nó có thể giúp trả lời câu hỏi, thực hiện các nhiệm vụ, tìm kiếm thông tin, dự đoán và nhiều hơn nữa.

ChatGPT không cung cấp các kết quả tìm kiếm bằng liên kết như Google, mà thay vào đó là một công nghệ tương tác kiểu hội thoại với con người.

Vì vậy, dù ChatGPT có thể giúp giải quyết một số nhu cầu liên quan đến thông tin, tuy nhiên, nó không thể thay thế hoàn toàn Google trong việc tìm kiếm thông tin trên Internet, ít nhất là đến thời điểm hiện tại.”

Dùng ChatGPT để làm gì hay ChatGPT có thể làm những công việc nào?

Đối với những người mới khi tìm hiểu về chatbot AI ChatGPT, một trong những câu hỏi được thắc mắc nhiều nhất là dùng ChatGPT để làm gì hay nó có thể giúp họ hoàn thành những loại công việc cụ thể nào.

Là một chatbot hội thoại sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn, ChatGPT có thể viết mã, trả lời các câu hỏi theo kiểu hội thoại, soạn nội dung email, biên dịch, làm thơ, viết lời bài hát và thậm chí là cả viết truyện ngắn theo phong cách của một tác giả cụ thể nào đó.

ChatGPT cũng hữu ích trong việc đưa ra các ý tưởng hay giàn bài cho các nội dung cụ thể, ví dụ như bài luận hay bài báo.

ChatGPT kiếm tiền hay tạo ra doanh thu như thế nào?

Tính đến thời điểm hiện tại, ngoài các khoản được đầu tư thì OpenAI, công ty tạo ra và sở hữu ChatGPT, vẫn chưa thực sự kiếm được tiền từ chatbot. Phiên bản được sử dụng rộng rãi với hơn 100 triệu người dùng vẫn là miễn phí. Phiên bản có trả phí ChatGPT Plus vẫn khá hạn chế về lượng người dùng đăng ký.

Tuy nhiên, trong tương lai, ngoài việc mở rộng bản có trả phí, OpenAI sẽ đẩy mạnh việc bán các giải pháp công nghệ của ChatGPT (API, Plugin…) cho các doanh nghiệp muốn tích hợp ChatGPT cho mục đích nội bộ của doanh nghiệp.

Mặc dù chưa tạo ra nhiều doanh thu nhưng với tiềm năng thị trường to lớn, OpenAI hiện được định giá gần 30 tỷ USD và là một trong những công ty khởi nghiệp công nghệ thành công nhất mọi thời đại.

FAQs – Những câu hỏi phổ biến thường gặp về chatbot AI ChatGPT là gì?

  • GPT là gì?

GPT là từ viết tắt của Generative Pre-training Transformer, khái niệm mô tả một thuật toán xử lý ngôn ngữ. Sở dĩ OpenAI đặt tên cho chatbot AI của mình là ChatGPT vì nó sử dụng mô hình ngôn ngữ này để xử lý các câu trả lời.

  • ChatGPT Plus là gì?

ChatGPT Plus là phiên bản ChatGPT có trả phí. Khác với bản miễn phí vốn giới hạn về tính năng và thời gian sử dụng, ChatGPT Plus cung cấp cho người dùng nhiều tính năng độc quyền hơn, khả năng truy cập cao hơn. ChatGPT Plus hiện có giá là 20 USD mỗi tháng.

  • Làm thế nào để cài đặt, tải hay đăng ký và sử dụng ChatGPT?

Cách đăng ký và sử dụng ChatGPT tương đối đơn giản, bạn có thể đăng ký trực tiếp từ OpenAI tại liên kết: https://chat.openai.com/ hoặc xem hướng dẫn đăng ký tại đây hướng dẫn đăng ký ChatGPT.

Kết luận.

Như đã đề cập, trong khi ChatGPT hiện là chatbot hoạt động theo hướng hỏi đáp tuy nhiên nó cũng có thể tích hợp nhiều tính năng mới trong tương lai.

Bằng cách hiểu tường tận ChatGPT là gì cũng như cách nó được sử dụng, bạn có thể có thêm nhiều cách hơn để khám phá nội dung, xây dựng ý tưởng sáng tạo, và hơn thế nữa.

Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer

Nam Nguyen | MarketingTrips

google bard là gì google bard là gì google bard là gì google bard là gì

Google Bard là gì? Tất cả những gì cần biết về Google Bard

Written by testmtrips on . Posted in Digital.

Google Bard là một chatbot được xây dựng dựa trên nền tảng công nghệ AI tổng hợp (Generative AI) và các nhóm ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LaMDA) của Google. Dù bạn là người làm SEO, xuất bản nội dung trực tuyến hay các nhà sáng tạo nội dung thì việc hiểu được bản chất thực sự của Google Bard là gì cũng rất cần thiết.

google bard là gì
Google Bard là gì? Tìm hiểu toàn diện về chatbot AI Google Bard

Nếu như 2022 là năm của metaverse và nhiều công nghệ mới khác thì 2023 có lẽ là năm của AI (trí tuệ nhân tạo), chatbot AI hay các nền tảng công nghệ tận dụng AI để thúc đẩy hiệu suất kinh doanh. Google Bard hay ChatGPT của OpenAI chính là những cái tên sáng giá nhất trong không gian này.

Google vừa chính thức phát hành bản dùng thử Google Bard tại một số thị trường như Anh và Mỹ, nó chính là đối thủ trực tiếp của chatbot AI ChatGPT, nền tảng công nghệ được đầu tư bởi đế chế công nghệ Microsoft.

Cái tên ‘Bard‘ khác với nhiều sản phẩm công nghệ khác là nó không xuất phát từ một thuật ngữ chuyên môn hay thuật toán nào đó, Bard đơn giản là tên gọi mà Google đưa ra.

Bài viết dưới đây từ MarketingTrips sẽ phân tích toàn bộ những gì bạn cần biết liên quan đến chatbot AI Google Bard.

Google Bard là gì?

Google Bard là một chatbot AI (trí tuệ nhân tạo) của Google được phát triển dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn LaMDA.

Bard là một AI tổng quát (Generative AI) nơi người dùng có thể sử dụng các truy vấn, từ khoá hay câu lệnh (prompts) để có được các câu trả lời tương ứng theo ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language).

Bard cũng hỗ trợ người dùng khám phá hay tìm thấy các chủ đề nội dung khác bằng cách tóm tắt những gì nó thu thập được trên môi trường internet đồng thời cung cấp các liên kết để người dùng có thể tham khảo chi tiết hơn.

Google Bard còn được gọi là Bard AI hoặc Bard.

Tại sao Google phát hành Bard?

Như đã phân tích ở trên, 2023 và xa hơn nữa là năm của AI và các công nghệ tận dụng AI. Trong bối cảnh này, các công ty công nghệ lớn cần liên tục thử nghiệm và ra mắt các sản phẩm có liên quan nằm giữ được vị thế của mình trên thị trường.

Mặt khác, sau sự ra mắt thành công của ChatGPT (sản phẩm đối thủ của Bard) với hơn 100 triệu người dùng chỉ sau một khoảng thời gian ngắn, Google càng nhận thức rõ hơn về thách thức mà đế chế này có thể phải đối mặt.

Trong khi ChatGPT và Bard hiện vẫn không hoàn toàn giống nhau về mục đích sử dụng, Google khó có thể đoán được điều gì sẽ xảy ra tiếp theo nếu hành vi tìm kiếm thông tin của người dùng thay đổi hay đơn giản ChatGPT cùng với đó là Microsoft (đơn vị sở hữu công cụ tìm kiếm Bing đầu với Google Search) sẽ làm những gì khác, rõ ràng vị thế của gã khổng lồ tìm kiếm đã có phần bị lung lay.

Dù muốn hay không, hay chưa biết rõ là cuộc đua sẽ đi đến đâu, Google vẫn phải làm một thứ gì đó, và chatbot Bard AI chính là câu trả lời.

Trở ngại lớn nhất của Google Bard là gì?

Mặc dù là một đế chế công nghệ và hiện chiếm hơn 95% thị phần mảng tìm kiếm với Google Search, Google không thể hiện được lợi thế của mình với Bard.

Sau hàng loạt dấu hiệu tiêu cực khi ra mắt như trả lời sai hay cung cấp nội dung kém liên quan, Google Bard đối mặt với nhiều lo ngại, từ không chỉ người dùng mà còn với cả các nhà đầu tư tại công ty mẹ Google.
Giá cổ phiếu của Google sau đó đã sụt giảm.

Google Bard hoạt động như thế nào?

Google Bard hoạt động dựa trên LaMDA nhưng với phiên bản chưa hoàn thiện.

LaMDA là một mô hình ngôn ngữ lớn (large language model) được đào tạo (nạp) từ các bộ dữ liệu (datasets) bao gồm các đoạn đối thoại công khai và dữ liệu web.

Theo dữ liệu nghiên cứu mà bạn có thể xem tại đây LaMDA – large language model, có hai yếu tố quan trọng liên quan đến LaMDA.

  • Mức độ an toàn: Mô hình đạt được mức độ an toàn bằng cách điều chỉnh nó với dữ liệu được chú thích bởi các nhân viên đám đông.
  • Nền tảng: LaMDA được phát triển dựa vào các nguồn tri thức bên ngoài.

Báo cáo nghiên cứu của LaMDA nêu rõ:

“…là nền tảng thực tế, liên quan đến việc cho phép mô hình tham khảo các nguồn tri thức từ bên ngoài, chẳng hạn như hệ thống truy xuất thông tin, trình dịch ngôn ngữ và máy tính. Phương pháp cho phép mô hình tạo ra các phản hồi (Câu trả lời) từ các câu lệnh dựa trên các nguồn đã biết (đáng tin cậy) thay vì là từ các nội dung chỉ đơn giản là nghe có vẻ hợp lý.”

Theo đó, Google Bard sử dụng 3 chỉ số để đánh giá kết quả đầu ra của LaMDA:

  • Tính hợp lý: Phân tích xem câu trả lời có hợp lý hay không.
  • Tính cụ thể: Đo lường mức độ cụ thể hay tính liên quan của câu trả lời, nó có chung chung và mơ hồ hay không, có liên quan đến yếu tố ngữ cảnh như thế nào.
  • Mức độ thú vị: Đánh giá xem các câu trả lời của LaMDA có sâu sắc không, có khơi gợi trí tò mò hay sáng tạo của người hỏi không.

Google có kế hoạch tích hợp hay sử dụng Bard trong mảng tìm kiếm ra sao?

Theo Google, Bard chắc chắn không phải chỉ là công cụ độc lập, thay vào đó tương lai của nó hiện đang được hình dung như là một tính năng có trong công cụ tìm kiếm.

“Sớm thôi, bạn sẽ thấy các tính năng được hỗ trợ bởi AI (Artificial intelligence) trong Google Search giúp lọc và tổng hợp các thông tin phức tạp thành các định dạng dễ hiểu hơn nhiều, vì vậy, bạn vừa có thể nhanh chóng nắm bắt được tổng thể vấn đề vừa có thể tìm hiểu sâu hơn từ web.
Các tính năng AI mới này sẽ sớm được triển khai trên Google Search.”

Tính năng tìm kiếm là gì trong Google Search hay cụ thể hơn là với Google Bard?

Trên nền tảng Google, tính năng tìm kiếm là các công cụ tương tự như Google Knowledge Graph, nơi cung cấp thêm thông tin về từ khoá mà người dùng đang tìm kiếm.

Theo giải thích của Google:

“Các tính năng tìm kiếm của Google đảm bảo rằng bạn có thể nhận được các thông tin phù hợp vào đúng thời điểm ở định dạng hữu ích nhất cho từng truy vấn hay từ khoá tìm kiếm.

Đôi khi đó là một trang web và đôi khi đó cũng có thể là các bản đồ hoặc kho hàng tại một cửa hàng địa phương nào đó.”

Để có thể giúp người dùng hiểu rõ hơn về Bard hay thực chất Bard là gì, Ông Jack Krawczyk, trưởng nhóm sản phẩm của Google Bard chia sẻ:

“Tôi muốn nói rõ ràng là, Bard không phải là tìm kiếm.”

Một chuyên khác hiện đang phụ trách mảng tìm kiếm tại Google nói:

“Bard của Google thực sự tách biệt với tìm kiếm…”

Nói tóm lại, Bard không phải là tích hợp mới hay phiên bản mới của Google Search (Google Tìm kiếm), nó chỉ đơn giản là một tính năng (feature).

Bard của Google là một phương pháp tương tác mới để khám phá nội dung hay các chủ đề thông tin nào đó.

Một lần nữa phải nhắc lại là, Google Bard không phải là công cụ tìm kiếm. Điều này có nghĩa là, trong khi với các công cụ tìm kiếm, những gì người dùng tương tác là các liên kết (links) sẽ dẫn họ đến với các câu trả lời, Bard giúp người dùng khảo sát, phân tích và tổng hợp thông tin.

Theo giải thích của Google:

“Khi mọi người nghĩ về Google, họ thường nghĩ đến việc sử dụng để tìm kiếm những câu trả lời thực tế một cách nhanh chóng, chẳng hạn như “marketing là gì?”.

Tuy nhiên, ngày càng có nhiều người chuyển sang sử dụng Google với mong muốn tìm thấy các thông tin chi tiết và sâu sắc hơn – ví dụ như “có những phương pháp làm nghiên cứu thị trường cụ thể nào?”

Trong khi việc tìm kiếm các thông tin chuyên sâu như thế này sẽ mất rất nhiều thời gian và công sức, Bard chính là một phương pháp tương tác khác giúp người dùng nhanh chóng hiểu về một chủ đề nào đó.”

Cách Google Bard lấy mẫu thông tin.

Ở khía cạnh tổng thể, vấn đề với các mô hình ngôn ngữ lớn nói chung là chúng bắt chước các câu trả lời, điều này có thể dẫn đến nhiều vấn đề sai sót trong thực tế.

Các nhà nghiên cứu, những người đã tạo ra LaMDA nói rằng các cách tiếp cận như tăng kích thước của mô hình có thể giúp nó thu được nhiều thông tin thực tế hơn.

Tuy nhiên, cách tiếp cận này sẽ thất bại trong những lĩnh vực mà nó liên tục thay đổi theo thời gian, các nhà nghiên cứu gọi vấn đề này là “vấn đề khái quát hóa thông tin hay nội dung theo thời gian”.

Sự mới mẻ của thông tin theo nghĩa là kịp thời sẽ không thể được đào tạo hay ứng dụng với mô hình ngôn ngữ tĩnh (static language model).

Từ đó, giải pháp mà LaMDA của Google theo đuổi là các hệ thống truy xuất thông tin truy vấn tìm kiếm (search query). Vì hệ thống truy xuất thông tin vốn là một công cụ tìm kiếm (search engine), LaMDA sẽ kiểm tra các trang kết quả tìm kiếm.

Tính năng này từ LaMDA chính là một tính năng của Bard.

Google Bard giải thích như sau:

“Bard là công cụ sẽ tìm cách kết hợp nền tảng kiến thức hiện có của thế giới với trí thông minh và sự sáng tạo của các mô hình ngôn ngữ lớn của Google. Google Bard dựa trên thông tin có sẵn từ web để cung cấp những phản hồi mới và chất lượng cao nhất.”

Bard là hệ thống trả lời các câu hỏi theo kiểu hội thoại.

Như đã đề cập ở các phần đầu của bài viết, cái tên “Bard” không xuất phát từ một thuật toán cụ thể nào liên quan đến tìm kiếm hay AI (trí tuệ nhân tạo), nó đơn thuần chỉ là tên gọi mà Google đặt.

Bard hoạt động dựa trên các thuật toán liên quan đến hệ thống hỏi-đáp được hỗ trợ bởi AI, bạn có thể xem toàn bộ các báo cáo và nghiên cứu về Bard tại đây: Dialog Inpainting: Turning Documents into Dialogs.

Một trong những vấn đề lớn nhất với việc đào tạo một hệ thống chatbot AI như Bard là bộ dữ liệu gồm câu hỏi và câu trả lời thường bị giới hạn ở cách mọi người tương tác với hệ thống.

Cụ thể là, nó không bao gồm những cặp nội dung (hỏi và đáp) của những người bên ngoài môi trường đó và với từng loại câu hỏi người dùng đặt ra thì khó có thể biết được câu trả lời chính xác cho nó là gì.

Để giải quyết vấn đề này, các nhà nghiên cứu xây dựng một hệ thống dùng để đọc các trang web, sau đó sử dụng các thuật toán để dự báo các câu hỏi có thể được hỏi với các câu trả lời tương ứng.

Ví dụ nếu một đoạn nội dung trên Wikipedia có thông tin là “Quảng cáo là một phương thức truyền thông có trả phí”, thì câu hỏi mà hệ thống đưa ra có thể là “Quảng cáo là gì?”

Các bộ dữ liệu này đóng vai trò giúp các hệ thống hội thoại hỏi đáp có thêm thông tin để đối sánh để từ đó có thể đưa ra câu trả lời chính xác nhất dựa trên công nghệ máy học (Machine Learning).

Các mô hình ngôn ngữ lớn được liên kết với các nguồn thông tin.

Khác với ChatGPT, là chatbot AI này chỉ đưa ra câu trả lời mà không thể hiện rõ thông tin nó có được là từ đâu hay từ nguồn nào, Google cho biết Bard sẽ có thể trích dẫn các nguồn thông tin mà nó sử dụng để cung cấp cho người dùng.

Nghiên cứu từ Google cho biết:

“Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã cho thấy những kết quả ấn tượng. Ngày càng có nhiều bằng chứng cho thấy các LLM có thể có tiềm năng trong các tình huống tìm kiếm thông tin cụ thể.

Chúng tôi tin rằng khả năng gán thuộc tính cho các văn bản hay nội dung mà LLM tạo ra sẽ mang lại rất nhiều ý nghĩa trong bối cảnh này.

Chúng tôi xây dựng và nghiên cứu các mô hình hỏi đáp như là một bước quan trọng đầu tiên trong quá trình phát triển các LLM.”

Loại mô hình ngôn ngữ lớn này có thể đào tạo cho một hệ thống có thể trả lời bằng các tài liệu hay nội dung hỗ trợ, về mặt lý thuyết, điều này có nghĩa là, thay vì nó tự ý đưa ra các câu trả lời, nó đảm bảo rằng nó phản hồi người dùng dựa trên những thông tin cụ thể.

Theo Google:

“Theo công thức của chúng tôi, đầu vào của mô hình hay hệ thống là một câu hỏi và đầu ra của nó là một cặp (câu trả lời, phân bổ) trong đó câu trả lời sẽ bao gồm một chuỗi các câu trả lời và phân bổ sẽ được gắn với các kho văn bản cố định. Phân bổ (attribution) cũng sẽ đưa ra các bằng chứng hay nguồn thông tin cho các câu trả lời.”

Mục tiêu cuối cùng của điều này là tạo ra những cặp hỏi đáp tốt hơn – điều mà Google muốn có ở Bard.

  • Mô hình phân bổ cho phép người dùng và nhà phát triển đánh giá độ tin cậy của các câu trả lời.
  • Mô hình phân bổ cũng cho phép các nhà phát triển nhanh chóng xem xét chất lượng của các câu trả lời kể từ khi các nguồn thông tin được gửi đi (cung cấp cho người dùng).

Hạn chế lớn nhất với Google Bard hay các mô hình ngôn ngữ lớn khác là gì?

Theo một nghiên cứu từ Đại học Cornell liên quan đến cách khám phá phương thức gán nguồn phân bổ cho các mô hình ngôn ngữ lớn:

“Các mô hình ngôn ngữ (LM) lớn hiện vượt trội hơn nhiều so với các mô hình máy học vài lần (few-shot learning), hỏi-đáp hay các mô hình hội thoại khác.

Tuy nhiên, đôi khi chúng tạo ra nội dung không được hỗ trợ hoặc gây hiểu lầm (misleading content).

Người dùng không thể xác định liệu kết quả đầu ra của họ có đáng tin cậy hay không, bởi vì hầu hết các LM không có bất kỳ cơ chế tích hợp nào để ghi nhận các bằng chứng hay nguồn từ bên ngoài.

Để kích hoạt tính năng này trong khi vẫn bảo toàn tất cả các ưu điểm mạnh mẽ của các mô hình thế hệ gần đây, chúng tôi đề xuất RARR (Mô hình Phân bổ có sử dụng các Nghiên cứu và Sửa đổi).

…chúng tôi nhận thấy rằng RARR có khả năng cải thiện đáng kể tính năng phân bổ, một mặt nó có thể chủ động tìm các nguồn phân bổ đầu ra, mặt khác chúng có thể sửa các nội dung không có nguồn hỗ trợ.

Hơn nữa, việc triển khai RARR chỉ yêu cầu một số tính năng đào tạo cơ bản, mô hình ngôn ngữ lớn và tìm kiếm web tiêu chuẩn.”

Cách người dùng có thể truy cập vào Google Bard?

Google Bard hiện đang trong giai đoạn thử nghiệm và chỉ áp dụng với những người dùng được mời cũng như giới hạn ở một số thị trường nhất định.

Nếu bạn thuộc các quốc gia có hỗ trợ bạn có thể truy cập Bard ngay tại đây: Truy cập Google Bard.

Nhắc lại một lần nữa từ Google, Bard không phải là công cụ tìm kiếm, do đó khuyến khích người dùng đăng ký và sử dụng Bard theo những cách phù hợp nhất.

Hiểu Google Bard là gì và nên sử dụng nó như thế nào thực sự có ý nghĩa với bất kỳ ai dù là người làm về công nghệ, Marketing, SEO hay các nhà sáng tạo nội dung.

Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer

Nam Nguyen | MarketingTrips