Sightsai

Quy trình làm việc theo một quy trình thực tế gồm 3 bước: (1) thu thập có mục tiêu các hồ sơ, chủ đề và câu chuyện liên quan, (2) tạo ra một bảng tổng hợp với các hồ sơ cá nhân thực tế và các phân khúc nhân khẩu học, và (3) thử nghiệm thông điệp thông qua mô phỏng hành vi và sự thay đổi cảm xúc. Về mặt kỹ thuật, lớp LLM bị giới hạn bởi bối cảnh đã chọn lọc, vì vậy mô hình suy luận trong các ranh giới của những gì khán giả được tiếp xúc và cách các câu chuyện đang hình thành. Một lớp câu chuyện chuyên dụng thực hiện phân tích, phân cụm và dự đoán, vì vậy bạn không thử nghiệm trong một khoảng trống - bạn đang thử nghiệm trong môi trường câu chuyện mà thông điệp của bạn sẽ đi vào.

Bạn nhận được các đầu ra nhanh chóng, dựa trên mô phỏng cho thấy cách các phân khúc khác nhau có khả năng phản ứng, bao gồm các mẫu hành vi dự đoán và sự thay đổi cảm xúc mong đợi. Hệ thống được xây dựng để ước lượng sự gia tăng và tác động trên các nền tảng trước khi ra mắt, và để cảnh báo nơi có nguy cơ phản ứng ngược, nhầm lẫn hoặc thiệt hại lòng tin có thể xảy ra. Ngoài việc chấm điểm, lớp sinh tạo đề xuất các biến thể cải tiến - cách diễn đạt thay thế, góc nhìn và cách trình bày câu chuyện - và hỗ trợ các vòng lặp thử nghiệm-tinh chỉnh-thử nghiệm lại cho đến khi thông điệp được truyền tải tốt hơn. Điều này cho phép các nhóm thử nghiệm các thông điệp quan trọng và phản ứng khủng hoảng trong vài phút và khám phá hàng ngàn hướng giả thuyết, bao phủ khoảng 100 lần nhiều hơn về phạm vi và chiều sâu so với một chu kỳ nghiên cứu truyền thống.

Khảo sát và nhóm tập trung mạnh nhất cho việc xác thực khi bạn đã cam kết thời gian và ngân sách; điều này được thiết kế cho việc ra quyết định trước khi cam kết, vì vậy bạn có thể loại bỏ các tùy chọn yếu ngay từ đầu và ưu tiên những gì có khả năng hoạt động nhất. Thay vì chờ đợi tuyển dụng, thực hiện và phân tích, bạn có thể thực hiện nhiều lần thử nghiệm hơn vì chi phí biên của một thử nghiệm khác là thấp. Sự khác biệt kỹ thuật là các đầu ra đến từ các mô phỏng LLM dựa trên bối cảnh hồ sơ và câu chuyện đã chọn lọc, thay vì chỉ từ một bảng câu hỏi tĩnh. Trong thực tế, nhiều nhóm sử dụng điều này để thu hẹp xuống những khái niệm tốt nhất trước khi thực hiện thử nghiệm A/B hoặc khảo sát thị trường, điều này làm tăng khả năng rằng việc thử nghiệm có trả phí tập trung vào các ứng viên mạnh.

Hiệu suất được báo cáo bao gồm độ chính xác dự đoán trên 85% tổng thể, và độ chính xác trên 90% khi dự đoán CTR và giữ chân trong các trường hợp sử dụng tập trung vào hiệu suất. Về kết quả nội dung, nó đã được sử dụng để thúc đẩy tác động hạ nguồn đã đo lường, bao gồm mức tăng 8.7 lần cho lượt xem video lan truyền bằng cách xác định những móc câu và cách trình bày câu chuyện nào có khả năng gây tiếng vang nhất trước khi công bố. Độ chính xác được thúc đẩy bởi hai cơ chế cốt lõi: định hướng suy luận LLM trong bối cảnh hồ sơ và câu chuyện thực tế đã chọn lọc (để giảm thiểu các phản hồi chung chung hoặc ảo tưởng), và thực hiện các mô phỏng trên nhiều phân khúc và bản sao kỹ thuật số (để tránh phụ thuộc vào một câu trả lời trung bình duy nhất). Mục tiêu là độ tin cậy thực tiễn: so sánh các tùy chọn cạnh tranh với điểm số nhất quán và các chênh lệch cấp phân khúc hỗ trợ quyết định tự tin.

Có. Nền tảng hỗ trợ truy cập API và tự động hóa để các nhóm có thể nhúng mô phỏng và tinh chỉnh thông điệp vào các quy trình xem xét và xuất bản hiện có. Nó cũng được thiết kế để tích hợp với AI sinh tạo và các quy trình tác động, cho phép các vòng lặp thử nghiệm-tinh chỉnh-thử nghiệm lại liên tục khi các bản nháp phát triển. Về mặt trí tuệ, theo dõi câu chuyện là một khả năng hàng đầu, bao gồm phân tích câu chuyện, phân cụm và dự đoán, vì vậy bạn có thể theo dõi cách các cốt truyện hình thành và thay đổi và sau đó thử nghiệm thông điệp trong bối cảnh đó. Điều này làm cho nó phù hợp cho việc quản lý lặp lại: thực hiện các kiểm tra tiêu chuẩn hóa cho các tuyên bố lớn hoặc tài sản chiến dịch, so sánh kết quả giữa các phân khúc, và tạo ra các biến thể an toàn hơn, mạnh mẽ hơn khi có tín hiệu rủi ro xuất hiện.