Günümüzde yapay zeka — her yerde.

Reklam oluşturmak için üretken yapay zeka ve reklam kampanyalarını yönetmek için AI platformları var. Buzdolabınıza ve hatta diş fırçanıza bile yapay zekanın entegre edildiği iddia ediliyor — en azından ambalajında böyle yazıyor.

Yapay zeka tabanlı teknolojileri benimsemek isteyen reklamverenler ve yeni "akıllı" Oral-B diş fırçası almayı düşünen tüketiciler benzer sorular soruyor: Bir üründe yapay zekanın varlığı ne anlama geliyor? Gerçekten önemli mi?

Bir reklamveren, ajans yöneticisi veya reklam teknolojileri geliştiricisi misiniz? İşletmenize yapay zeka ve/veya makine öğrenimi çözümlerini entegre etmeyi mi düşünüyorsunuz? Bu makale, bu alanda dikkat edilmesi gereken önemli noktaları açıklıyor.

Temel Bilgiler

AI ve ML sıkça karıştırılır.

Bunun ana nedenlerinden biri, "yapay zeka" teriminin daha popüler hale gelmesi ve aslında ML kullanan ürünlerin, pazarlama açısından daha çekici görünmesi için AI olarak etiketlenmesidir.

ML, algoritmaların büyük veri kümeleri üzerinde çalışarak desenleri keşfetmesini ve öğrenmesini sağlayan bir yöntemdir. AI ise, insan zekasını taklit eden veya bağımsız olarak yeni fikirler üretebilen yazılımlar geliştirmeye yönelik daha geniş bir disiplindir.

Birçok AI ürünü, büyük dil modelleri (LLM) üzerine kuruludur, örneğin ChatGPT (OpenAI), Google Gemini veya Claude (Anthropic). Bu modeller, devasa metin, görsel ve video veri kümelerini analiz ederek kullanıcıların isteklerini anlamlandırıp yanıtlar üretir.

Gelişen yapay zeka alanında birçok teknik terim kullanılır: derin öğrenme, sinir ağları ve sanallaştırma gibi kavramlar sıklıkla karşımıza çıkar. Örneğin, üretken bir yapay zeka sohbet botu olan ChatGPT aynı zamanda bir sinir ağıdır — bu, yazılımın geniş veri kümelerinde belirgin olmayan ilişkileri keşfetmesine olanak tanır.

Sinir ağlarının karmaşıklığı ve bilgisayarın büyük veri kümeleri arasındaki bağlantıları belirlemesi, ML ürünlerinin nasıl çalıştığını basit bir şekilde açıklamayı zorlaştırır. Başka bir deyişle, bir yapay zeka sohbet botunun neden belirli bir yanıt verdiğini anlamak her zaman mümkün olmayabilir.

Pratik bir örnek olarak Google’ın yapay zeka tabanlı reklam ürünü olan Performance Max (PMax) gösterilebilir.

PMax yalnızca retargeting yapmaz veya benzer (lookalike) kullanıcıları bulmaz; bunun yerine, sinir ağları kullanarak reklamverenin doğrudan belirleyemeyeceği sinyallere dayanarak potansiyel dönüşüm sağlayabilecek kişileri tahmin eder.

Ancak, PMax'in nasıl bir hedef kitle belirlediğini tam olarak açıklayamazsınız. Hatta Google'da çalışan geliştiriciler bile bazen sistemin neden belirli bir kararı verdiğini anlayamaz.

Bot Trafiği Nedir?

PubMag • 2024-12-07

AI mi, ML mi?

Yapay zeka ve makine öğrenimi arasındaki fark, insan müdahalesine olan bağımlılıkla ilgilidir.

Örneğin, bir AI sistemi çalıştırıldıktan sonra, insan müdahalesine gerek kalmadan işlemlerini sürdürebilir. Buna karşılık, ML sistemleri genellikle insan kullanıcıların kararlarına dayanır.

AI veya ML kullanan bir teknoloji sağlayıcısı, büyük olasılıkla OpenAI gibi yapay zeka odaklı başka bir şirketin platformuna dayanmaktadır. Kullanıcı tarafından özelleştirilebilen bir hizmet sunan bir sağlayıcı muhtemelen ML kullanırken, API aracılığıyla tam işlevsel bir ürün sunan bir sağlayıcı gerçek bir AI çözümü sunmaktadır.

Bununla birlikte, AI ve ML sağlayıcıları, yalnızca algoritmik modelleme ve standart veri kümeleri kullanarak kampanya optimizasyonu yapan şirketlerden önemli ölçüde farklıdır — hatta bu şirketler kendilerini AI çözümleri olarak pazarlasa bile.

Bir reklamveren olarak, yapay zeka veya makine öğrenimi teknolojilerini değerlendirirken bu farkları bilmek gerçekten gerekli mi?

Belki de bu ayrıntılara dikkat etmek gerekir. AI ve ML farklı olsa da, her ikisi de geleneksel algoritmalardan çok daha gelişmiş çözümler sunmaktadır.

«Eğer bir sağlayıcının ürünü JavaScript tabanlıysa ve müşteri temsilcileri Snowflake veya temiz veri odaları gibi ML tabanlı analiz araçlarını kullanmayı bilmiyorsa, bu bir uyarı işareti olabilir,» dedi AdExchanger'e konuşan bir CPG (Hızlı Tüketim Ürünleri) pazarlama yöneticisi.

Ayrıca, reklamverenlerin, AI ve ML sağlayıcılarının hangi büyük dil modellerini (ChatGPT, Anthropic, Gemini vb.) lisansladığını sorgulamaları önemlidir.

Bilinmeyen Zekalar

AI ve ML terminolojisini anlamanın ötesinde, bu yenilikçi teknolojilerle çalışan reklam teknolojisi sağlayıcılarının, ajansların ve reklamverenlerin dikkate alması gereken başka kritik faktörler de vardır.

Reklam teknolojileri — "Herkes analist, ancak herkes teknik uzman değil" — diye açıklamıştı Kamakshi Sivaramakrishnan, 2023 yılında AdExchanger’a verdiği röportajda, Snowflake’e Samooha isimli startup’ını sattığında.

Makine öğrenimi ve yapay zekaya dayalı sistemlere geçiş yapmak genellikle yeni programlama dillerini öğrenmeyi gerektirir. Örneğin, SQL ve Google BigQuery, reklam teknolojilerinde yaygın olarak kullanılan dillerdir.

Samooha’nın Snowflake için değerli olmasının ana nedenlerinden biri, reklam teknolojisi geliştiricilerinin ML modelleriyle çalışmasını kolaylaştıran özellikler sunmasıdır. Bu, geliştiricilerin özel kodlarını SQL tabanlı sorgulara dönüştürmesini mümkün kılmaktadır.

AI ve ML çözümlerinin işleme hızları arasında da farklar bulunmaktadır. Gelişmiş teknolojiler genellikle daha hızlı çalışır; ancak AI ve ML kullanılarak yapılan analizler, karar verme sürecinin bir parçası olarak daha uzun sürebilir.

Örneğin, geçen yıl Amazon unBoxed etkinliğinde geliştiricilere yönelik bir soru-cevap oturumunda, Amazon Ads ML kullanan reklam teknolojisi mühendisleri, veri analizi sürecinde yaşanan gecikmelerden şikayet etmişlerdi.

Benzer şekilde, Google’ın temiz veri odası ürünü olan Ads Data Hub da benzer performans sorunlarına sahiptir.

Ancak, Amazon’un teknik yöneticileri geliştiricilere bu gecikmelerin bir hata değil, karar alma sürecinin doğal bir parçası olduğunu açıkladılar.

AI ve ML modelleri, büyük veri kümelerini analiz ederken simülasyonlar çalıştırarak cevaplar oluşturur.

«Yapay zeka çözümleri, insan zekasına daha çok benzemesi için tasarlandı,» dedi Amazon ürün yöneticileri. «Bunun için bir saniyeliğine düşünmeleri gerekiyor.»

Ve reklamverenler de AI ve ML çözümlerini değerlendirirken benzer bir titizlikle kararlarını vermektedir.

Reklam Dolandırıcılığı ve Yanıltıcı Bilgilerde Yapay Zeka Kullanımı

Digiday • 2024-06-18