Hipotenüs AI, e-ticaret için metin yazarlığının yükünü ortadan kaldırmak istiyor

<pre>Hipotenüs AI, e-ticaret için metin yazarlığının yükünü ortadan kaldırmak istiyor


İnternetten bir elbise satın aldığınızı düşünün çünkü bir kod parçası size "iltifat eden, kadınsı havası" sattı – ya da "romantik çiçek detaylarının" figürünüzü "zamansız stil" ile özetleyeceğine ikna oldu. Aynı gün, arkadaşınız aynı elbiseyi aynı web sitesinden satın alıyor, ancak "canlı tonlar", "taze pamuk hissi" ve "gösterişli kollar" açıklamasında satılıyor.

Bu bir bilim kurgu öyküsünden bir detay değil, gerçek ve büyük resim vizyonu Hipotenüs AI, e-ticaret için ürün açıklamalarını otomatikleştirmek için bilgisayarla görü ve makine öğrenimini kullanan YC destekli bir başlangıç.

Aşağıda gösterilen iki ürün açıklamasından biri, bir metin yazarı tarafından yazılmıştır. Diğeri, web sitesindeki bir örneğe göre, yeni şirketin yapay zekasının sanal kaleminden geldi.

Hangisinin hangisi olduğunu tahmin edebilir misiniz? * Ve yapabileceğinizi düşünüyorsanız – peki, önemli mi?

Screengrab: Hypotenuse AI web sitesi

Hypotenuse AI'nın kurucusu Joshua Wong, Singapur'daki girişimini telefonda tartışırken, bir arkadaşının vegan sabun satan bir web sitesi kurmasına yardım ettikten sonra, metin yazarlığını otomatikleştirmek için AI kullanma fikrini ortaya çıkardığını söyledi.

"Etkili bir kopya yazmak sonsuza kadar sürdü. Yapmak istediğimiz tek şey ürün satmak olduğu için süreçten son derece hüsrana uğradık ”diye açıklıyor. "Ancak, ne kadar açıklama ve kopyanın dönüşümleri ve SEO'yu etkilediğini biliyorduk, bu yüzden onu terk edemezdik."

Wong için çalışıyordu Amazon, Alexa AI asistanı için uygulamalı bir makine öğrenimi bilimcisi olarak. Bu yüzden sorunu kendisi çözecek teknik zekaya sahipti. "Bu süreci otomatikleştirmek için geçmişimi makine öğreniminde kullanmaya karar verdim. Ve diğer e-ticaret mağazalarının da aynısını yapmasına yardımcı olabileceğimden emin olmak istedim, ”diyor, tam zamanlı Hipotenuse gitmek için Haziran ayında Amazon'daki işinden ayrılacak.

Buradaki temel teknoloji – bilgisayar görüşü ve doğal dil üretimi – Wong'a göre son derece ileri teknolojidir.

"Arka uçta teknolojinin neye benzediği, çoğunun tescilli olması" diyor. "Ürün resimlerini gerçekten iyi anlamak için bilgisayar vizyonunu kullanıyoruz. Ve bunu, ürünün halihazırda çok "insan akıcı" bir açıklama türü oluşturması gereken herhangi bir meta verilerle birlikte kullanıyoruz. Bunu gerçekten hızlı bir şekilde yapabiliriz – saniyeler içinde bunlardan binlercesini üretebiliriz. "

"İnsan benzeri bir şekilde çok akıcı bir şekilde konuşabilen makine öğrenimi modellerine veya sinir ağı modellerine sahip olduğumuzdan emin olmak için birçok çalışma yapıldı. Bunun için, İngilizceyi gerçekten çok iyi anlamayı ve yazmayı öğrenmiş modellerimiz var. İnternette ve tüm web üzerinde eğitim almışlar, bu yüzden dili çok iyi anlıyorlar. “Sonra bunu vizyon modellerimizle birleştirerek çok akıcı bir tanım oluşturabiliriz” diye ekliyor.

Resim kredisi: Hipotenüs

Wong, girişimin "imaja çok özel" ama aynı zamanda "şirketin markasına ve yazı stiline özgü" bir şey üretebilmek amacıyla dil modellerini eğitmeye daha fazla yardımcı olmak için kendi özel veri kümesini oluşturduğunu söylüyor. çıktı, müşterinin ihtiyaçlarına göre hiper uyarlanabilir.

"Ayrıca, metnin daha anlatıcı, şiirsel veya lüks olmasını istiyorlarsa – varsayılan stillere sahibiz, ancak daha ilginç olanı, şirketlerin kendi yazı ve stil türlerine göre uyarlanmasını istediklerinde," diye ekliyor. . "Genellikle bize zaten sahip oldukları bazı açıklama örneklerini veriyorlar… ve biz bunu kullandık ve bu şekilde yazabilmesi için bu tür bir dili öğrenmek için modellerimizi aldık."

Hypotenuse'un yapay zekasının yapabildiği şey – "saniyeler" içinde özel olarak ayrıntılı, uygun şekilde tasarlanmış binlerce ürün açıklaması oluşturmak – Wong başına ancak son yıllarda mümkün oldu. Daha fazla mimari ayrıntıyı ortaya koymaya çekilmeyecek olsa da, teknolojinin "tamamen sinir ağı tabanlı, doğal dil üretme modeli" olduğunu söylemenin ötesinde.

"Şu anda yaptığımız ürün açıklamaları – teknikler, veriler ve bunu yapma şeklimiz – bu teknikler tam bir yıl öncesine benzemiyordu," diyor. "Bir yıldan fazla bir süre önce bunu yapmaya çalışan birçok şirket her zaman önceden yazılmış şablonlar kullandı. Çünkü o zamanlar, sinir ağı modellerini ya da tamamen makine öğrenimi modellerini kullanmaya çalıştığımızda, çok hızlı bir şekilde yoldan çıkabilirler ya da insandan neredeyse ayırt edilemeyen bir dil üretmede çok iyi değillerdir.

“Oysa şimdi… İnsanların hangisinin YZ, hangisinin insan tarafından yazıldığını bile söyleyemediklerini görüyoruz. Ve bir yıl önce durum böyle olmazdı. "

(Yukarıdaki örneğe tekrar bakın. Robotik kalem A mı yoksa B mi? Cevap bu yazının dibindedir)

Rakipler hakkında bir soru sorulan Wong, Hypotenuse'nin "saf" makine öğrenimi yaklaşımı ile "bu metin yazarlığı veya ürün açıklamaları sorununu çözmek için" şablonları kullanmaya güvenen diğerleri arasında bir ayrım yapıyor.

"Her zaman bir tür şablon kullandılar ya da sadece eş anlamlıları birleştirdiler. Ve sorun şu ki, şablon yazmak hala çok yorucu. Açıklamaların çok doğal olmayan veya tekrarlayıcı görünmesine neden olur. Ve dönüşümlere ve SEO'ya gerçekten zarar veren dönüşümlere yardımcı olmak yerine, ”diyor. "Oysa biz, dili anlamayı ve metni çok akıcı bir şekilde insan seviyesinde üretmeyi öğrenen tamamen makine öğrenimi tabanlı bir model kullanıyoruz."

Şu anda bazı oldukça yüksek profilli uygulamalar var Benzer metin oluşturmanızı sağlayan AI giriş verilerinize – ancak Wong, bunların Hipotenüs ile oluşturduğu şeye yönelik rekabetçi bir tehdit oluşturacak bir metin yazarlığı işi amacı için yeterince spesifik olmadıklarını iddia ediyor.

"Bunların çoğu hala çok genelleştirilmiş" diyor. "Pek çok şeyi yapmakta gerçekten harikalar ama metin yazarlığı için burası aslında insanların çok özel şeyler istediği oldukça nüanslı bir alan – markaya özel olmalı, yazı stiline özgü olmalı. Aksi takdirde bir anlam ifade etmiyor. Dönüşümlere zarar verir. SEO'ya zarar veriyor. Yani… rakipler hakkında fazla endişelenmiyoruz. Bu nüansları ve ayrıntıları doğru bir şekilde bulmak için çok zaman harcadık ve araştırma yaptık, böylece müşterilerin tam olarak istediği şeyleri üretebilelim. "

Peki, Hypotenuse'un yapay zekası hangi tür ürünler için iyi çalışmıyor? Wong, elektronik gibi belirli ürün kategorileri için biraz daha az alakalı olduğunu söylüyor. Bunun nedeni, bir satışı mühürlemek için bir ruh hali veya his uyandırmaya çalışmaktan ziyade, pazarlama odağının spesifikasyonlara odaklanmasıdır. Bunun ötesinde, aracın e-ticaret için geniş bir alaka düzeyine sahip olduğunu savunuyor. "Onu daha çok hedeflediğimiz şey, mobilya gibi şeyler, moda, giyim gibi şeyler, bir kullanıcıda bir his yaratmak istediğiniz şeyler, böylece bu ürünün onlara neden yardımcı olabileceğine ikna oluyorlar" diye ekliyor.

Girişimin SaaS teklifi şu anda olduğu gibi – e-ticaret siteleri ve metin yazarlığı atölyeleri için ürün açıklamasını otomatikleştirmeyi hedefliyor – aslında başlı başına bir yeniden yapılandırmadır.

İlk fikir, e-ticaret deneyimini kişiselleştirmek için bir "dijital kişisel müşteri" oluşturmaktı. Ancak ekip, kendilerinin önüne geçtiklerini fark etti. Wong, bu ilk pivotu tartışırken, "Buna sadece iki hafta önce odaklanmaya başladık – ancak birkaç e-ticaret şirketi ile çalışmaya ve birkaç metin yazarlığı şirketiyle pilot çalışmalar yapmaya başladık" diyor.

Dijital bir kişisel müşteri oluşturmak hala yol haritasındadır, ancak daha karmaşık "dijital müşteri" teklifi için gerekli tüm AI / CV bileşenlerini oluşturmanın bir alt kümesinin metin yazarlığı sorununu çözmekte olduğunu fark ettiklerini söylüyor. Bu yüzden buna odaklanmak için tekrar arıyoruz.

"Bunun tek başına gerçekten çok büyük bir acı noktası olduğunu fark ettik ve gerçekten sadece ona odaklanmak ve bunu müşterilerimiz için gerçekten iyi çözdüğümüzden emin olmak istedik" diye ekliyor.

Erken benimseyen müşteriler için şu anda süreç biraz hafif bir işe alım sürecini içeriyor – tipik olarak iş akışları üzerinden sohbet etmek için bir çağrı ve Hypotenuse modellerini hazırlayabilmesi için yazma tarzıdır. Wong, eğitim sürecinin ardından "birkaç gün" sürdüğünü söylüyor. Daha sonra bir hizmet olarak yazılım olarak ona bağlanırlar.

Müşteriler, ürün görüntülerini Hypotenuse platformuna yükler veya mevcut ürünlerin meta verilerini göndererek ilgili açıklamaları indirilmek üzere geri alır. Plan, gelecekte bunun için daha parlak bir boru hattı süreci sunmaktır – örneğin, e-ticaret platformlarıyla entegre olarak Shopify .

Ürün açıklamalarının kapsamlı detaylara sahip ekranlardan hiper seyrek ve / veya şifreli olanlara kadar çılgınca farklılık gösterebildiği Amazon pazarının kaotik yayılımı göz önüne alındığında, otomatik ürün açıklamalarını Wong’un eski işverenine satmak için büyük bir fırsat olabilir. Ve belki daha önce bazı stratejik yatırımlar bile çantaya koyabilir… Ancak Wong, Hypotenuse'un şu anda bağış toplayıp toplamayacağına inanmayacak.

Amazon'u gelecekteki bir müşteri olarak kullanma olasılığı üzerine, yalnızca "potansiyel olarak uzun vadede bu mümkün" diyecektir.

Joshua Wong (Fotoğraf kredisi: Hypotenuse AI)

Başlangıç ​​için daha acil öncelikler, AI'nın sunabileceği metin yazarlığı yelpazesini genişletiyor – reklam metni ve hatta içerik pazarlaması olarak kullanılabilecek bazı 'liste' tarzı blog gönderileri gibi ek formatları dahil etmek (karmaşık olmayan şeyler, 'Sahilde yapabileceğiniz 10 şey', Wong başına veya 'yaz için 10 harika elbise' vb.)

"Blog gönderilerine girmek istesek bile, hâlâ tamamen e-ticaret alanına odaklandık," diye ekliyor. "Haber makalelerine veya buna benzer bir şeye gitmeyeceğiz. Bunun hala tam olarak otomatikleştirilemeyecek bir şey olduğunu düşünüyoruz. "

İleriye baktığımızda, yapay zekanın sonsuz derecede özelleştirilebilir pazarlama kopyasına olanak sağlama olasılığını sarkıtıyor; bu, bir web sitesinin bir ziyaretçinin veri ayak izini ayrıştırabileceği ve belirli bir kişiye hitap edecek dinamik ürün açıklamaları oluşturabileceği anlamına geliyor.

Yeterince kullanıcı verilerini sıkıştırın ve belki bir site ziyaretçisinin canlı renkler tercih ettiğini ve büyük şapkalar takmayı sevdiğini fark edebilir – ergo, o kişinin zevklerine daha iyi uyum sağlamak için ürün açıklamalarındaki ilgili öğeleri çevirebilir.

"Bir e-ticaret web sitesi başlatma sürecinin tamamını süper basit hale getirmek istiyoruz. Yani bu sadece metin yazarlığı değil, aynı zamanda tüm farklı yönleri, ”diye devam ediyor Wong. "Önemli olan kişiselleştirmeye doğru gitmek istiyoruz. Şu anda e-ticaret müşterilerinin tümü aynı standart yazılı içeriği görüyor. Buradaki zorluklardan biri zor çünkü şu anda insanlar bunu yazıyor ve yalnızca bir tür kopya üretebiliyorsunuz – ve başka türden kullanıcılar için test etmek istiyorsanız başka bir tane yazmanız gerekiyor.

"Bizim için bu işlemi gerçekten iyi yapabilirsek ve otomatikleştiriyorsak, bir web sitesi için binlerce farklı türde açıklama ve kopya üretebiliriz ve her müşteri farklı bir şey görebilir."

İçerikle ilgili mevcut platform kişiselleştirme seviyelerinize bağlı olarak, e-ticaret için yıkıcı bir vizyondur (buna steroidlerde "A / B testi" deyin), muhtemelen sevindirecek veya korkutacaktır. Bu süreç, kullanıcıları özellikle perspektif balonlarını sarabilir – ve bazıları, bu tür filtrelemenin, toplumsal sözleşmenin temelini oluşturan toplumsal deneyimler ve fikir birliği üzerinde aşındırıcı bir etkiye sahip olarak kültürü ve siyaseti etkilediğini iddia ediyor. Ancak e-ticaret kopyasıyla ilgili riskler o kadar yüksek olmayacak.

Yine de, pazarlama metni / kopyası artık birime özgü üretim maliyetine sahip olmadığında ve e-ticaret sitelerinin özelleştirilmiş ürün açıklamalarını programlamak için yeterli kullanıcı verilerine erişime sahip olduğunu varsayarsak, robotik olarak kullanma yöntemlerinde gerçek bir sınır yoktur. Üretilen kelimeler hızlı bir satış peşinde yeniden yapılandırılabilir.

Wong, "Bir markanın içinde bile ince ayar yapabileceğimiz bir faktör var, bu da modelimizin ne kadar yaratıcı olduğunu gösteriyor," diyor Wong, robotun kopyasının formüle benzer bir hisle sonuçlanıp sonuçlanmayacağı sorulduğunda. “Bazı markalarımızda 50'ye yakın polo tişört var ve hepsi renkte küçük farklılıklar dışında neredeyse tamamen aynı. Modelimizin yaratıcılığını ortaya koyduğumuzda, her biri için çok benzersiz ve çok farklı türlerde açıklamalar üretebiliyoruz. "

"Bir bakıma, bazen bir insandan bile daha iyidir çünkü insanlar çok, çok benzer yazma yöntemlerine düşme eğilimindedir. Oysa bu – web üzerinden çok fazla dil öğrendiği için – geçebileceği çok daha geniş ton ve dil türlerine sahip ”diye ekliyor.

Metin yazarlığı ve reklam yaratıcı işleri ne olacak? Hypotenuse, girişiminin müşterileri olarak kazanmayı umduğu metin yazarlığı ajanslarına bir balta girmiyor mu? Öyle değil, diyor Wong. "Günün sonunda hala editörler var. AI, oradaki yolun% 95'ine ulaşmalarına yardımcı oluyor. Açıklamayı oluşturduğunuzda yaratıcılığı ateşlemelerine yardımcı oluyor, ancak bunun tam olarak müşterinin istediği bir şey olduğundan emin olmanın o son adımı – bu genellikle yine de son bir editör kontrolü, ”diyor, yapay zeka döngüsündeki insanı savunuyor. "Sadece onlar için işleri daha hızlı hale getirmeye yardımcı oluyor. Ama yine de onlar göndermeden önce bir insan kontrolünün son adımının olduğundan emin oluyoruz. "

"NLP'nin yolunu görmek [natural language processing] Araştırma son birkaç yılda değişti, gerçekten başlangıç ​​noktasında olduğumuzu hissettiriyor, ”diye ekliyor Wong. “Bir yıl önce, şu anda yaptığımız pek çok şey mümkün değildi. Ve gördüğümüz şeylerden bazıları bugün mümkün hale geliyor – bunu bir veya iki yıl beklemiyorduk. Bu yüzden, önümüzdeki birkaç yıl içinde, sadece dili çok iyi yazamayan modellerimizin olduğu, aynı zamanda onunla neredeyse konuşabileceğiniz ve ona biraz bilgi verebileceğiniz ve bunları hareket halindeyken de üretebileceğini düşünüyorum. "

* Per Wong, Hypotenuse'un robotu "A" açıklamasını oluşturmaktan sorumludur. Yapay zekanın tonal tuzaklarını fark ederseniz tam puanlar