ทำไม “โมเดล LLM ที่ดีที่สุด” ไม่มีอยู่จริงสำหรับการตลาด

การเปิดตัวโมเดลภาษาขนาดใหญ่ใหม่ๆ มาพร้อมกับคำมั่นสัญญาเดียวกันเสมอ: วินโดว์บริบทที่ใหญ่ขึ้น การให้เหตุผลที่แข็งแกร่งขึ้น และประสิทธิภาพการทำงานที่ดีขึ้นบนเครื่องหมายมาตรฐาน จากนั้นไม่นาน มาร์กเก็ตเตอร์ที่ชำนาญด้าน AI จะเริ่มรู้สึกกังวลใจที่คุ้นเคยขึ้นมา คือโมเดลที่พวกเขากำลังใช้สำหรับทุกอย่างนั้นล้าหลังไปแล้วหรือไม่? มันคุ้มค่าที่จะเปลี่ยนและฝึกอบรมทุกอย่างใหม่ตั้งแต่ต้นหรือไม่? ถ้าพวกเขาทำอะไรไม่ถูกต้องและถูกทิ้งไว้ข้างหลังล่ะ?

ความกังวลนั้นเป็นเรื่องที่เข้าใจได้ แต่ก็ไม่จำเป็น

ในฐานะผู้ที่รับผิดชอบในการสร้างระบบที่นักการตลาดพึ่งพาทุกวัน ผมได้เห็นรูปแบบนี้เกิดขึ้นในทีมและกระบวนการทำงานก่อนที่จะปรากฏในหัวข้อข่าว

จากมุมมองของผลิตภัณฑ์และแพลตฟอร์ม สิ่งที่ชัดเจนมากขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาคือ ไม่มีโมเดลเดียวที่สามารถทำงานได้ดีที่สุดในทุกงานการตลาด การมีที่นั่งด้านหน้าของการเปิดตัวแคมเปญระดับโลกของทีมการตลาดหลายร้อยทีมในขณะที่ความเร็วของนวัตกรรมโมเดลเพิ่มขึ้น ทำให้เห็นได้ชัดว่าความต้องการของงานการตลาดจริงนั้นซับซ้อนเกินไปสำหรับกลยุทธ์โมเดลเดียวที่จะยั่งยืนได้

การเลือก “โมเดลที่ถูกต้อง” ไม่สำคัญเพราะไม่มีโมเดลเดียวที่เหมาะสมสำหรับทุกงาน สิ่งที่สำคัญคือการออกแบบระบบที่สามารถประเมินโมเดลและจับคู่โมเดลกับงานที่นักการตลาดพยายามทำได้อย่างต่อเนื่อง สิ่งนี้ไม่ใช่สิ่งที่นักการตลาดแต่ละคนควรจัดการ แต่เป็นสิ่งที่เครื่องมือของพวกเขาควรจัดการให้พวกเขา แนวทางปฏิบัติที่ง่ายคือ หยุดถามว่าโมเดลไหน “ดีที่สุด” และเริ่มถามว่าเครื่องมือของคุณสามารถปรับตัวเมื่อโมเดลเปลี่ยนแปลงได้หรือไม่

ทำไมการคิด “โมเดลที่ดีที่สุด” ล้มเหลวในการตลาด

การอภิปรายสาธารณะเกี่ยวกับ LLM มักจะหมุนรอบเครื่องหมายมาตรฐานทั่วไป: ปัญหาเลขคณิต, การท้าทายการให้เหตุผล, การสอบมาตรฐาน เครื่องหมายเหล่านี้เป็นสัญญาณที่มีประโยชน์สำหรับการค้นคว้า แต่ไม่ใช่ตัวบ่งชี้ที่ดีของประสิทธิภาพงานจริง

เนื้อหาการตลาดโดยเฉพาะมีลักษณะที่เครื่องหมายมาตรฐานทั่วไปไม่ครอบคลุม:

• มักจะเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์หรือบริการเฉพาะ
• มักจะเขียนสำหรับผู้ชมที่กำหนด
• ต้องสะท้อนเสียง โทน และมาตรฐานของแบรนด์อย่างต่อเนื่อง

ตัวอย่างเช่น เราเห็นอย่างต่อเนื่องว่าโมเดลต่างๆ มีจุดแข็งในงานการตลาดที่แตกต่างกัน บางรุ่นเหมาะกว่าในการสร้างคัดลอกในเสียงแบรนด์ของคุณตั้งแต่ต้น ในขณะที่รุ่นอื่นๆ ทำได้ดีกว่าในการเข้าใจเอกสารทางเทคนิคที่ซับซ้อนและย่อให้เข้าใจง่ายในบล็อกโพสต์ เราเรียนรู้สิ่งนี้ผ่านการทดสอบอย่างเข้มงวด เนื่องจากความสามารถใหม่ๆ สร้างมูลค่าเฉพาะเมื่อประเมินอย่างรวดเร็วและเป็นจริง

ต้นทุนซ่อนเร้นที่ไม่เคยบอกเล่าในการตามรุ่นใหม่ๆ

เมื่อทีมพยายามติดตามการเปิดตัวโมเดลและเปลี่ยนเครื่องมือในลักษณะตอบสนอง ต้นทุนการดำเนินงานจะเพิ่มขึ้น มาร์กเก็ตเตอร์ประสบ:

• การหยุดชะงักของกระบวนการทำงาน เนื่องจากคำสั่ง ซjablons และกระบวนการต่างๆ ต้องการการปรับเปลี่ยนอย่างต่อเนื่อง
• คุณภาพการผลิตที่ไม่สม่ำเสมอ เนื่องจากโมเดลต่างๆ มีพฤติกรรมที่แตกต่างกันในงานต่างๆ
• ความเหนื่อยล้าในการตัดสินใจ เนื่องจากเวลาการประเมินแทนที่การทำงานที่มีประสิทธิผล

ผมเห็นทีมการตลาดใช้เวลาทั้งไตรมาสในการย้ายจากผู้ให้บริการหนึ่งไปยังอีกผู้หนึ่ง เพียงเพื่อค้นพบว่าคำสั่งที่ตั้งไว้แล้วไม่ทำงานตามที่คาดหวัง เนื้อหาที่เคยรู้สึกเหมือนแบรนด์เดิมๆ อ่านดูแปลกๆ ทีมสมาชิกที่เพิ่งเริ่มคุ้นเคยกับกระบวนการทำงานหนึ่งๆ ตอนนี้ต้องเผชิญกับการเรียนรู้ใหม่ การเพิ่มประสิทธิภาพที่สัญญาไว้ไม่เคยเกิดขึ้นในลักษณะที่ชดเชยการหยุดชะงัก

การวิจัยในอุตสาหกรรมแสดงให้เห็นอย่างต่อเนื่องว่าคุณค่าของ AI ส่วนใหญ่สูญเสียไปไม่ใช่ที่ชั้นโมเดล แต่ในด้านการบูรณาการและการจัดการการเปลี่ยนแปลง จากมุมมองของผลิตภัณฑ์ ความเสี่ยงที่ใหญ่ที่สุดคือการผูกกระบวนการทำงานเข้ากับโมเดลเดียวมากเกินไป ซึ่งจะสร้างการล็อกอินทางเทคนิคที่ทำให้การปรับปรุงยากขึ้นในระยะยาว

แนวทางที่ทนทานกว่า: ระบบที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับ LLM

แนวทางที่ทนทานกว่าคือการถือว่าความผันผวนเป็นสิ่งที่คาดหวัง และออกแบบสำหรับมัน

ในระบบที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับ LLM โมเดลถูกมองว่าเป็นส่วนประกอบที่สามารถเปลี่ยนได้ ไม่ใช่ความพึ่งพาที่ตายตัว ประสิทธิภาพถูกประเมินอย่างต่อเนื่องโดยใช้กระบวนการทำงานจริง ไม่ใช่เครื่องหมายมาตรฐานทั่วไป โมเดลที่แตกต่างกันสามารถถูกส่งไปยังงานที่แตกต่างกันตามผลลัพธ์ที่สังเกตได้ ไม่ใช่ความสามารถทางทฤษฎี

สิ่งนี้อาจหมายถึงการส่งการสร้างคำบรรยายแคปชั่นบนโซเชียลมีเดียไปยังโมเดลหนึ่งที่มีความชำนาญในเรื่องความสั้นและผลกระทบ ในขณะที่ส่งเนื้อหาบล็อกยาวไปยังโมเดลอื่นที่รักษาความสม่ำเสมอในช่วงหลายพันคำ ระบบตัดสินใจในการส่งโมเดลเหล่านี้โดยอัตโนมัติตามโมเดลใดที่ทดสอบได้ดีที่สุดสำหรับงานแต่ละประเภท

ทำไมการวัดมีความสำคัญมากกว่าเครื่องหมายมาตรฐาน

การตัดสินใจเกี่ยวกับโมเดลมีความสำคัญเฉพาะเมื่อสร้างการปรับปรุงที่วัดได้ในกระบวนการทำงานจริง เครื่องหมายมาตรฐานทั่วไปให้ข้อมูลเชิงทิศทาง แต่ไม่ตอบคำถามการดำเนินงานเฉพาะของการตลาด เช่น:

• โมเดลนี้ใช้เสียงแบรนด์ได้ดีขึ้นหรือไม่?
• โมเดลนี้รวมความรู้เกี่ยวกับผลิตภัณฑ์เข้ากับข้อผิดพลาดน้อยลงหรือไม่?
• โมเดลนี้ลดเวลาในการแก้ไขหรือการขัดขวางการกำกับดูแลหรือไม่?

การวิจัยล่าสุดเน้นย้ำถึงความสำคัญของการประเมินแบบมีมนุษย์ในวงจรและทดสอบงานเฉพาะสำหรับระบบ LLM ที่ใช้จริง ในระดับขนาดใหญ่ สัญญาณเหล่านี้มีความสามารถในการคาดการณ์มูลค่าที่มากกว่าการจัดอันดับบนกระดานผู้นำ

การเปลี่ยนแปลงของ Agentic เพิ่มความเสี่ยง

เมื่อระบบ AI มีความสามารถในการวางแผน การสร้าง稿 การปรับปรุง และการดำเนินการด้วยการกำกับดูแลโดยตรงมากขึ้น ความสำคัญของการเลือกโมเดลที่เหมาะสมจะเพิ่มขึ้น ในเวลาเดียวกัน มันจะยากขึ้นสำหรับมนุษย์ที่จะกำกับดูแลทุกการตัดสินใจ

สิ่งนี้สะท้อนถึงการวิจัยปัจจุบันเกี่ยวกับระบบ Agentic ซึ่งเน้นย้ำว่าทางเลือกเครื่องมือและโมเดลส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อความน่าเชื่อถือและความปลอดภัย ในสภาพแวดล้อมนี้ การเลือกโมเดลกลายเป็นตัดสินใจด้านโครงสร้างพื้นฐาน ไม่ใช่ความชอบส่วนบุคคล ระบบต้องรับรองว่าส่วนประกอบของกระบวนการทำงานแต่ละส่วนได้รับการขับเคลื่อนด้วยโมเดลที่เหมาะสมที่สุดในขณะนั้น ตามผลลัพธ์ที่สังเกตได้ ไม่ใช่ตามนิสัย

การดูดซับเปลี่ยนแปลงแทนการตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลง

หัวข้อข่าวจะยังคงมาถึง โมเดลใหม่ๆ จะยังคงถูกเปิดตัว และการเป็นผู้นำในประสิทธิภาพ LLM จะยังคงเปลี่ยนแปลง

ความสำเร็จคือการสร้างระบบที่สามารถดูดซับความผันผวนของโมเดลได้ แทนที่จะตอบสนองต่อการเปิดตัวทุกครั้งให้เร็วที่สุด สิ่งนี้คือวิธีที่นักการตลาดสามารถขยายงานได้อย่างรวดเร็ว รักษาคุณภาพและความสอดคล้องของแบรนด์ และมุ่งเน้นไปที่งานที่มีผลกระทบจริง

ผมเชื่อมั่นว่าอนาคตของ AI ในการตลาดคือการทำให้การเปลี่ยนแปลงโมเดลไม่สำคัญต่อผู้ที่ทำงานจริงๆ หลังจากทั้งหมด นักการตลาดมีงานสำคัญกว่าการฝึกอบรมโมเดลทุกๆ หกเดือน