Comment les spécialistes du marketing B2B doivent-ils penser au ChatGPT ?

Cet article est long mais facile à consulter. 

Voici un résumé de l'analyse des forces et faiblesses (SWOT) si vous êtes un spécialiste du marketing B2B.

Cet article est syndiqué à partir de info.parmonic.com. Il a été partagé avec l'autorisation de l'auteur.

ChatGPT a pris le monde d'assaut. Voici un guide rapide pour vous aider à comprendre de quoi il s'agit, un aperçu non technique de son fonctionnement et de ses implications sur le rôle des spécialistes du marketing, l'art du marketing et le monde des affaires.

Thèmes abordés :

• • Qu'est-ce que ChatGPT ?
  • Comment cela fonctionne-t-il ? Expliquez-le en termes intuitifs, pas en langage technique.
  • Pourquoi s'en préoccuper ?
  • Qui va gagner ? Qui va perdre ? Partie A
  • Qui va gagner ? Qui perdra ? Partie B
  • Limites
  • Que faire maintenant ?
  • J'habite à Atlanta. Il y avait autrefois un poste de péage où l'on payait 50 cents. Nous nous arrêterons métaphoriquement à ce poste de péage au cours de notre voyage d'aujourd'hui.

Qu'est-ce que ChatGPT ?

Un chatbot qui vous permet de poser des questions sur BEAUCOUP de choses. 

Quel est le problème ? N'avons-nous pas vu suffisamment de chatbots au cours des dix dernières années ?

Oui, nous avons vu beaucoup de chatbots (idiots). Ce qui est remarquable avec ChatGPT, c'est la qualité de ses résultats. Il fournit des réponses très impressionnantes (et pour la plupart correctes). Si Siri et Alexa sont des enfants de maternelle, ChatGPT est à l'université. Il réussit remarquablement bien à comprendre les questions et à y répondre. 

Comment cela est-il possible ? Comment cela fonctionne-t-il ?

Il est difficile d'expliquer (et de comprendre) l'IA en termes simples et intuitifs. C'est une tâche que même ChatGPT n'a pas réussi à mener à bien. Commençons par deux éléments fondamentaux.

Fondamentaux #1

Le monde est constitué de personnes et de choses (appelons-les ensemble des objets). Les objets ont des qualités. Ils font des choses et ont des relations avec d'autres choses.

Nos ancêtres ont développé le langage pour communiquer sur le monde.

Au fur et à mesure que notre espèce a évolué de la parole à l'écrit, les règles de la langue sont devenues plus importantes à définir.

Flashback sur la grammaire de l'école primaire - il y a huit parties du discours qui constituent les ingrédients de la langue. En voici les principales :

• • Objets = noms, pronoms
  • Qualités = adjectifs, adverbes
  • Actions = verbes
  • Relations = prépositions

Fondamentale #2

L'informatique (et les sciences en général) repose sur la modélisation d'une solution à un problème. Avant de pouvoir écrire du code, il faut un algorithme. Pour développer des algorithmes, il faut créer un modèle de la solution. Les modèles rendent les choses calculables. Ils sont une condition nécessaire mais non suffisante.

Si vous pouvez le modéliser, vous pouvez (généralement) le construire.

La langue anglaise, avec ses parties du discours et sa syntaxe, est un moyen de modéliser le monde. Nous, les humains, l'utilisons depuis des siècles.

Nous pourrions transmettre ce modèle à des ordinateurs, mais les résultats obtenus jusqu'à présent n'étaient pas impressionnants, car il y a tellement de choses à dire et à demander dans la langue. C'est tellement vaste. Le simple fait de reformuler quelque chose pourrait facilement faire trébucher un ordinateur. C'est un peu comme si l'on prenait des mots dans un dictionnaire, que l'on écrivait chaque mot sur une bande de papier et que l'on mettait toutes ces bandes de papier dans une boîte. Les ordinateurs pouvaient facilement trouver des mots individuels, mais il leur manquait un véritable modèle permettant de saisir les qualités et les relations entre différentes choses.

Former un ordinateur (c'est-à-dire construire des algorithmes) pour construire un modèle robuste du monde (Internet) en utilisant les règles de la langue anglaise a été une tâche décourageante. a été une tâche ardue.

IA (apprentissage profonden particulier) a énormément progressé ces dernières années. Alors qu'elle est née il y a plus de cinquante ans, (le perceptron mérite d'être salué), elle est devenue plus robuste et plus utile depuis que les scientifiques ont passé tant d'années à améliorer les techniques et à développer les connaissances existantes.

OpenAI a pris des modèles d'apprentissage profond (Deep Learning) développés au cours des dernières décennies, les a peaufinés, a collecté des quantités de données* (à peu près une copie du World Wide Web), a utilisé des humains pour classer et étiqueter certaines données, et a résolu le problème de la construction d'un modèle du monde à l'aide de structures en langue anglaise.

ChatGPT est une technologie qui décompose l'internet en parties du discours de la langue anglaise et qui maintient un graphique de la façon dont chaque entité est liée aux autres. 

Cela lui permet de "comprendre" les questions et de fournir de bonnes réponses. Elle lui permet d'effectuer de nombreuses tâches liées à la langue, telles que la rédaction de contenu, le résumé de contenu, la reformulation de contenu.

Il s'agit d'un saut technologique orbital. 

*ChatGPT a analysé la majeure partie de l'internet. Bien que ses créateurs ne divulguent pas officiellement ce qu'il a analysé exactement, les documents de recherche accessibles au public indiquent qu'ils ont utilisé la plupart des grands ensembles de données disponibles dans la recherche sur l'intelligence artificielle, en plus de Wikipédia, des livres du domaine public et du contenu public sur l'internet. Le fait qu'ils ne divulguent pas officiellement les sources de données soulève des questions troublantes sur les ensembles de données qu'ils pourraient avoir analysés sans autorisation ou consentement. 

Techniquement parlant, ChatGPT est une interface de chatbot vers un modèle de langage appelé GPT3.5. GPT est disponible en tant que service en nuage et est utilisé par une pléthore d'entreprises. Les modèles linguistiques existent depuis un certain temps, mais ils se sont considérablement améliorés au cours des deux ou trois dernières années. 

L'apprentissage profond est basé sur les réseaux neuronaux, qui tentent d'imiter le fonctionnement de notre cerveau. Les neurones reçoivent des signaux d'entrée et envoient des signaux de sortie à d'autres neurones. Sous le capot de l'apprentissage profond, c'est ce que font les "circuits" dans un espace à plusieurs milliards de dimensions. Notre compréhension du cerveau humain étant encore limitée, les modèles d'IA en souffrent également.

Pourquoi s'en préoccuper ?

Plusieurs tâches liées à la langue peuvent désormais être effectuées par des logiciels. Si cette avancée technologique aura un impact sur tous les humains qui utilisent le service client, la recherche, etc., le marketing B2B est mûr pour les premiers cas d'utilisation.

• • Certaines tâches deviendront plus faciles - par exemple, l'édition de textes, la rédaction d'un article de blog, le résumé de documents.
  • Certaines tâches deviendront plus difficiles - si tout le monde utilise des outils basés sur les TPG pour produire du contenu, la barre de qualité pour un contenu de qualité augmentera (et cela pourrait être une bonne chose pour les spécialistes du marketing de niveau A).
  • Vous pouvez réduire certaines dépenses - comme la création de contenu externalisé, surtout si vous recevez une qualité moyenne en retour.
  • De nombreux outils que vous utilisez peut-être déjà deviendront plus conviviaux - Imaginez que vous posiez une question à Google Analytics et que vous obteniez la bonne réponse.
  • La productivité augmentera - les spécialistes du marketing peuvent désormais effectuer certaines tâches sans en attendre d'autres.
  • La créativité augmentera - les assistants d'IA sont souvent de très bons points de départ pour la création de contenu.

Qui va gagner ? Qui va perdre ? Partie A

Les spécialistes du marketing de haut niveau et les équipes de haut niveau prospéreront. 

Si vos progrès ont été entravés par le fait d'attendre les autres pour certaines tâches, vous serez gagnant. Vous pourrez faire les choses plus rapidement et à moindre coût.

Cette avancée sera une aubaine pour les spécialistes du marketing créatif. Les bonnes idées et la perspicacité susciteront encore plus de respect. La créativité en tant que monnaie d'échange vient de prendre de la valeur.

Bien que ChatGPT soit formidable, aucune IA n'est capable de synthétiser des idées aussi bien que les humains. La raison n'est pas technique, mais tient au fait qu'il existe une infinité de façons de synthétiser des idées. C'est l'essence même de la "créativité".

L'image ci-dessous montre deux sorties de ChatGPT. Sur la gauche un court contenu sur la façon d'améliorer améliorer les webinaires. Il est assez bien écrit mais aussi assez moyen en termes d'idées. Sur la à droite un autre contenu sur la façon d'améliorer les webinaires en appliquant les principes d'Aristote. En synthétisant ces deux concepts "améliorer les webinaires" et "appliquer les principes d'Aristote principes d'Aristote a permis d'obtenir un contenu beaucoup plus intéressant (ou du moins un excellent point de départ).

La capacité à synthétiser des idées en produits finis de valeur (contenu) est aujourd'hui plus importante que jamais.

Cependant, si vous faites des choses que l'IA peut désormais faire, il est temps de faire une pause et de réfléchir.

Les spécialistes du marketing et les équipes de qualité inférieure devront soit se mettre à niveau, soit vivre dans la crainte permanente. Les rédacteurs et les créateurs de contenu de qualité inférieure risquent de perdre leur raison d'être. Les agences qui facturent à leurs clients un travail de bas niveau, pas vraiment créatif, auront du mal à rivaliser avec une technologie aussi performante (sinon plus) qu'elles.

Vous vous souvenez du poste de péage dont j'ai parlé au début de cet article ?

Les personnes assises à ce poste de péage avaient une tâche banale à accomplir. Malgré leurs efforts, les heures de pointe entraînaient de longues files d'attente. Ces personnes n'avaient pas la possibilité d'être créatives ou de contribuer davantage. 

Le poste de péage n'existe plus. Il a été démantelé par les péages électroniques. Aujourd'hui, le trafic circule sans s'arrêter. Notez que le trafic reste un problème, et c'est la bonne nouvelle - il y en a et il y en aura suffisamment pour que les humains puissent le résoudre.

Le progrès permet de résoudre les problèmes hérités du passé et d'en créer de nouveaux qui méritent d'être résolus.

Les guichetiers n'ont pas disparu à cause des distributeurs automatiques de billets. Ils sont toujours là et utilisent désormais des machines au lieu de leur salive pour compter les billets de banque déposés par les commerçants locaux.

Qui va gagner ? Qui perdra ? Partie B

Une nouvelle classe de gagnants émergera, qui sera capable de prendre des avancées comme GPT et de les intégrer dans ses propres recettes qui utilisent l'expertise du domaine, des ensembles de données non évidentes et propriétaires, des techniques et des modèles d'IA supplémentaires, l'ingéniosité dans la compréhension des besoins des clients et des flux de travail, et l'obsession de fournir des produits et des services adorables soutenus par un service à la clientèle stellaire. (Autopromotion éhontée : Ici, chez Parmonic nous expérimentons le GPT depuis plus d'un an et l'ajoutons déjà à notre mélange).

• • Les grandes entreprises technologiques comme Microsoft prévoient de vendre GPTx et ChatGPT en tant que services en nuage à d'autres entreprises. Elles en tireront des bénéfices considérables en vendant des services en nuage.
  • La qualité de nombreux outils logiciels s'améliorera s'ils intègrent GPTx. L'analyse des sentiments dans les médias sociaux a été un domaine passionnant avec des produits décevants. Il y aura une nette amélioration dans ces domaines.
  • Les entreprises qui ont consacré beaucoup d'argent et de temps à l'élaboration de modèles linguistiques et de chatbots comparables auront un réveil brutal et risquent de ne pas pouvoir rivaliser avec GPTx et ChatGPT. La barre vient d'être relevée de manière significative.

Limites et questions ouvertes

Selon les documents de recherche publiés par ses créateurs, les performances de ChatGPT diminue lorsque les documents deviennent plus longs ou que le contexte s'élargit. Il fonctionne très bien sur des sujets vastes pour lesquels il existe de nombreuses informations publiées sur l'internet, mais moins bien sur des sujets étroits.

Il ne comprend pas non plus très bien le contexte et les perspectives.

Par exemple, je lui ai demandé de créer une analyse SWOT d'elle-même pour les spécialistes du marketing B2B. Bien que ce qu'il a créé soit correct (et c'est remarquable), cela ne valait pas la peine de le mettre dans ce billet de blog parce qu'il ne comprend pas le contexte en tant que spécialiste du marketing B2B.

Elle souffre des mêmes limitations que la langue. Si un sujet est abstrait et que toutes les informations disponibles sur ce sujet sont abstraites, le ChatGPT est incapable de surmonter ce caractère abstrait. Un problème plus préoccupant est que si l'Internet est rempli d'informations erronées sur un sujet, ChatGPT peut les transmettre aveuglément.

Le principe "Garbage In, Garbage Out" est toujours d'actualité. 

Une autre limite est qu'il n'est parfois pas en mesure de comprendre l'intention réelle. Par exemple, j'ai envoyé deux versions d'une même histoire pour enfants d'une page et, dans un cas, il a donné une interprétation incorrecte en raison de la subtilité de la langue.

ChatGPT travaille sur des ensembles de données publiques. Au fur et à mesure que l'API GPT et ChatGPT sera disponible, d'autres entreprises pourront utiliser les modèles sous-jacents avec des ensembles de données privés. Au moment où j'écris ces lignes, ChatGPT a analysé les données Internet jusqu'en 2021 et ne peut donc pas répondre à des questions basées sur des informations créées après 2021 (je pense qu'il s'agit d'une limitation à court terme). (Je pense qu'il s'agit d'une limitation à court terme).

Si votre public tape des questions relatives à votre marqueil est probable qu'ils n'obtiendront pas de réponses. ChatGPT n'a pas (encore) fourni aux spécialistes du marketing un moyen de soumettre des pages web à des fins d'indexation, de la même manière que Google offre la possibilité de soumettre un sitemap.

ChatGPT ne fournit pas de citations avec ses réponses. Bien qu'il ait heureusement analysé le contenu créé par d'autres sur Internet, il n'en donne pas le crédit. Pour les spécialistes du marketing qui utilisent les informations de ChatGPT pour créer du contenu, c'est un véritable casse-tête. La recherche Bing de Microsoft, qui est maintenant basée sur ChatGPT (et en version bêta), inclut des citations.

Il y a beaucoup de questions ouvertes sur la conformité juridique et la confidentialité des données.

Enfin, s'il est certain que les choses vont s'améliorer, nous ne savons pas encore dans quelle mesure elles vont s'améliorer. Le bond en avant a été si important qu'il est possible que nous devions attendre longtemps avant le prochain bond en avant.

Que faire maintenant ?

• • Réfléchissez à ce qui vous ralentit, à ce qui provoque des goulets d'étranglement. Certaines choses peuvent être résolues par l'IA ; certaines tâches du flux de travail peuvent être résolues par l'automatisation.
  • Évaluez les aspects de votre travail qui sont banals et qui vous font perdre du temps - pouvez-vous minimiser le temps consacré à ces tâches grâce à l'IA ? Les tâches liées à la langue (copie), de nombreuses tâches vidéo sont d'excellents candidats.
  • Évaluer l'état l'état actuel des solutions basées sur l'IA en rapport avec les principaux aspects de votre travail.
  • Travailler sur des problèmes qui ne peuvent manifestement pas être résolus par l'IA. S'orienter vers des travaux d'ordre supérieur.
  • Comprendre les limites Comprendre les limites de l'IA aujourd'hui et au cours des 5 à 10 prochaines années, et planifier l'évolution de sa carrière en fonction de ces limites.
  • Développez des compétences qui peuvent vous aider à raconter (et à diffuser) de meilleures histoires. S'efforcer de mieux expliquer les concepts difficiles de manière plus intuitive. Se concentrer sur le développement de nouveaux thèmes et de nouvelles perspectives de contenu, car ce sont des domaines dans lesquels l'IA a du mal à s'imposer.
  • Investir du temps et de l'énergie pour créer unique contenu "brut", puis de le réutiliser et de l'enrichir à l'aide de l'IA.
  • Si vous commencez à utiliser ChatGPT, évitez de tomber dans le piège de la création de contenu qui n'est qu'une répétition de ce que quelqu'un d'autre sur le web a écrit parce que c'est ce que ChatGPT a appris. Protégez-vous non seulement du plagiat de copies, mais aussi du plagiat d'idées.

L'IA aidera les spécialistes du marketing de niveau A à se démarquer des autres, car ils utiliseront l'IA pour accélérer les tâches de niveau inférieur et pourront consacrer plus de temps aux tâches de niveau supérieur qui requièrent de l'ingéniosité et de l'expertise.

Si la création de contenu par l'IA conduira à un contenu plus synthétique, elle permettra également de libérer du temps pour se concentrer sur un contenu plus créatif. Les personnes capables de développer un contenu exceptionnel deviendront plus précieuses.

- 

Parmonic est une solution d'automatisation vidéo alimentée par l'IA pour les spécialistes du marketing B2B. Notre plateforme transforme les longs enregistrements bruts en moments percutants, courts et mesurables et offre aux spécialistes du marketing B2B un moyen magique de faire plus de vidéo avec moins de moyens.

Il est utilisé par des marques de premier plan (F1000) et des marques de taille moyenne, et s'intègre à des outils de marketing populaires. Nous proposons des options d'IA et d'IA augmentée.

Nous utilisons l'IA maison, les meilleurs modèles, l'expertise du domaine, les données exclusives et une attention particulière aux spécialistes du marketing B2B pour assurer le succès et le bonheur de nos clients. Découvrez les cas d'utilisation les plus courants et réservez une démonstration.