استخدام التوائم الرقمية المخصصة لاستهداف الرسائل بشكل أفضل

لقد أحدث ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي تغييرات كبيرة في العديد من مجالات قطاع العلاقات العامة. ومن بين هذه المشاريع التي تكتسب المزيد من الاهتمام الآن هي “التوائم الرقمية” ــ وهي نسخ افتراضية طبق الأصل من الشخصيات المستهدفة.

في جوهرها، تشبه التوائم الرقمية ملفات تعريف الشخصيات المستخدمة في خطط الاتصالات والتسويق لعقود من الزمن، وفقًا لما ذكره إفرايم كوهين، المدير الإداري العالمي لوسائل الإعلام والمنصات وسرد القصص في فليشمان هيلارد. والفرق الرئيسي هو أن التوائم الرقمية أكثر ديناميكية من حيث أنها تستطيع استخدام نطاق أوسع من البيانات، مما يؤدي إلى رؤى أفضل بناءً على نتائج العالم الحقيقي.

لقد بحث فريق FleishmanHillard التابع لشركة Cohen لأول مرة في الذكاء الاصطناعي التوليدي منذ أكثر من خمس سنوات كجزء من جهوده المستمرة لفهم الجماهير بشكل أفضل. عندما ظهرت ChatGPT ومنتجات الجيل التالي الأخرى على الساحة حوالي عام 2022، بدأت الوكالة “على الفور تقريبًا في النظر إلى التوائم الرقمية” لجعل حصد تلك الأفكار “أسرع بكثير وأسهل بكثير وأكثر فعالية من حيث التكلفة للتطوير” من الشخصيات التقليدية التي تم إنشاؤها. باليد.

جون لومباردو، المؤسس المشارك لمنصة الأبحاث الاصطناعية إيفيدينزاوأشار إلى أن التوائم الرقمية توفر أيضًا مرونة معززة، مما يسمح للفرق باختبار رسائل متعددة في وقت واحد ومقارنة الردود على كل إصدار.

وقال: “الأشياء التي كانت تستغرق أشهراً أصبحت الآن تستغرق دقائق حرفياً”.

تطوير برنامج

قامت شركة FleishmanHillard بتجميع فريق مكون من حوالي 50 شخصًا للبدء في تطوير واختبار أطر العمل الرقمية المزدوجة الخاصة بها. تضمن النهج الأولي تدريب الروبوتات على مجموعات البيانات المتعلقة بسلوكيات الجمهور وتفضيلاته والمحادثات عبر الإنترنت.

لم يتمكن كوهين من الخوض في التفاصيل حول أنواع محددة، لكنه قال إن التركيز الرئيسي لشركة FleishmanHillard يتركز على جماهير B2B وB2C.

وأوضح كوهين: “لم نرغب في القيام بذلك مع أشخاص حقيقيين، لأن هناك الكثير من التداعيات القانونية والأخلاقية”. “لذلك بدأنا بأخذ مجموعات البيانات حول كيفية تصرف الأشخاص، والعلامات التجارية المفضلة لديهم، وعادات الشراء والمحادثات عبر الإنترنت، ثم تدريب الروبوتات على مجموعات البيانات هذه.”

استخدمت الوكالة أيضًا مصادر البيانات النوعية مثل الأوراق الأكاديمية والكتب ومقتطفات الأخبار لبناء فهم أكثر شمولاً لجمهورها المستهدف. وقد أعطى ذلك نظرة ثاقبة لأشياء مثل السلوكيات واختيارات الكلمات وحتى عمليات التفكير العامة.

وقال كوهين إن الهدف لم يكن اكتساب رؤى أعمق للجمهور فحسب، بل كان أيضًا إنشاء أدوات تفاعلية يمكن أن تساعد في العلاقات الإعلامية واستراتيجية المحتوى. وأشار إلى أن الوكالة جربت إنشاء ملفات تعريف للصحفيين والمؤثرين لفهم أفضل لكيفية وضع القصص والمحتوى “بطريقة لها صدى”.

وقال لومباردو إن التوائم الرقمية جعلت الشخصية التي كانت ثابتة في السابق “تنبض بالحياة”. ويمكن أن يكون لديهم أسماء وأدوار ومعلومات مالية فعلية، مما يسمح باستجواب متعمق. من خلال طرح الأسئلة على الشخص الافتراضي، يمكنه الحصول على التعليقات الفورية اللازمة لوضع نموذج لتفضيلات العملاء ودوافعهم ونقاط الضعف.

وقال لومباردو: “(يمكن للتوائم الرقمية) أن تصمم العينة بأكملها وتعطيك رؤية أكثر قوة لما يفكر فيه السوق”. وأضاف أن عملاء Evidenza حققوا أكبر قدر من النجاح في استخدام المنصة للوصول إلى المجتمعات التي يصعب الوصول إليها.

قال لومباردو: “معظم الأشخاص الذين يرغب موظفو العلاقات العامة في إقناعهم لا يقومون باستطلاعات الرأي أو يلتقطون الهاتف”. “وفي بعض النواحي، الطريقة الوحيدة للتحدث معهم أو تصميم نماذج لهم هي استخدام الذكاء الاصطناعي”.

وقال لومباردو إن المجال الآخر الذي يمكن للتوائم الرقمية المساعدة فيه هو اختبار السرد والرسائل – فهم كيفية استجابة مختلف أصحاب المصلحة للحملات أو الرسائل الجديدة. بالإضافة إلى المساعدة في توليد الأفكار، نصح لومباردو محترفي العلاقات العامة بالبدء في سؤال شخصيات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم عما إذا كانوا يحبون زاوية القصة أو الرسائل ولماذا يشعرون بهذه الطريقة.

ليست فعالة مع التحليل في الوقت الحقيقي

في حين أن التكنولوجيا واعدة، فقد أبرز لومباردو أن التوائم الرقمية لها حدود، لا سيما في المواقف في الوقت الفعلي، مثل الأزمات أو نتائج الحملات الانتخابية فور ظهورها.

وقال: “إنها جيدة جدًا في الأشياء التي لها رؤية أوسع، مثل البحث أو التجزئة أو اختبار السرد”. “إنها ليست جيدة في الأشياء التي تعتمد على التقييم الفوري في الوقت الحقيقي.”

اتفق كوهين إلى حد كبير مع هذه المشاعر، خاصة فيما يتعلق ببرامج التوأمة الرقمية التي بدأت للتو.

لن تكون التوائم الرقمية مثالية منذ البداية، خاصة عندما يتعلق الأمر بالعمليات في الوقت الفعلي. ويرجع ذلك إلى حد كبير إلى أن معظم الأنظمة الأساسية القياسية ليست مصممة للاستخدام في الوقت الفعلي، بل للتعلم من البيانات السابقة.

قال كوهين إن العديد من النتائج الأولية لتجارب فليشمان هيلارد لم تكن ذات صلة بعملهم لأنها كانت مبنية على معلومات قديمة. وقال كوهين إنه من الممكن تدريب الأدوات وإبقائها محدثة، لكن الفريق يحتاج إلى تغذيتها وتحديثها باستمرار بالمعلومات الجديدة. ورغم أن ذلك ممكن من الناحية النظرية، إلا أن كوهين قال إنه من الناحية العملية، فإن معظم التوائم الرقمية تتطلب تطبيقًا مخصصًا للاعتماد على البيانات في الوقت الفعلي.

ورغم أن التكنولوجيا لم تصل بعد، إلا أن كوهين قال إنه يشعر أن التكنولوجيا تتحرك في هذا الاتجاه. وقال إن العديد من تقنيات التعزيز، مثل واجهات برمجة التطبيقات (APIs)، التي يمكنها الاتصال لجلب البيانات في الوقت الفعلي إلى تطبيق الذكاء الاصطناعي العام.

وقال كوهين: “في الوضع الراهن، لم نصل إلى هذه المرحلة بعد”. “لكننا سنصل إلى هناك.”

كيسي ويلدون هو مراسل لصحيفة بي آر ديلي. اتبعه ينكدين.

تعليق