Hvorfor din virksomhed har brug for en brand LLM for at trives

Når virksomheder stræber efter at levere konsekvent og personlig engagement på tværs af flere kanaler, fremstår en brand LLM som en transformerende løsning.

Drevet af generativ AI sikrer en brand LLM, at kundeinteraktioner forbliver konsistente, overholder reglerne og er personlige i stor skala, hvilket effektivt former hvert kontaktpunkt til at afspejle virksomhedens identitet.

Hvad er en brand LLM?

En brand LLM (large language model) er et generativt AI-drevet system, der er fintunet til at indarbejde en virksomheds brandidentitet, værdier, retningslinjer og indholdsstandarder.

Den fungerer som en central, dynamisk ressource til at skabe, administrere og levere konsekvent og personlig brandindhold på tværs af alle kundeinteraktioner og engagementkanaler.

3 grunde til, at din virksomhed har brug for en brand LLM

Moderne brands skal balancere konsistens, overholdelse af reglerne og personalisering for at forblive konkurrencedygtige. Traditionelle metoder til at håndtere brandaktiver opfylder ikke længere disse krav. En brand LLM adresserer disse udfordringer på tre kritiske måder.

1. Den bliver virksomhedens mest værdifulde aktiv

En brand LLM indkapsler alt, hvad dit virksomhedsbrand repræsenterer, og danner grundlaget for hver kundeinteraktion. Op til 90% af værdien i S&P virksomheder er knyttet til immaterielle aktiver som “fremtidige kunders købsintentioner” i modsætning til materielle aktiver som bygninger og inventar.

At styre dit brand handler om mere end blot at gemme aktiver på en delt server. Det handler om at forme præferencer i kundernes sind og hjerter.

2. Den sikrer overholdelse og konsistens på tværs af markeder

En brand LLM sikrer, at hver interaktion er i overensstemmelse med lokale love, produktvariationer og brandretningslinjer. For eksempel:

• At vise farven på en bilel greb i en annonce, der ikke sælges i et land, hæmmer salget.
• En tagline, der ikke er oversat til fransk, kan føre til en retssag.

En brand LLM automatiserer overholdelse og sikrer konsistens på tværs af alle markeder.

3. Den åbner for hidtil uset personalisering

En brand LLM muliggør hidtil uset personalisering ved at gøre realtids-tilpasning af tekst, billeder og videoer mulig. Mens tekstpersonalisering nu er almindelig i kampagner, forbliver visuals ofte statiske. Potentialet for fuldt personaliserede visuals i stor skala er stadig uudnyttet. En brand LLM hjælper også med at navigere den fine linje af hyperpersonalisering, og sikrer at den undgår det “ubehagelige” ved at vide, hvornår den ikke skal personalisere.

Selv om fordelene ved en brand LLM er klare, kræver realiseringen af dens fulde potentiale, at den integreres gnidningsløst i din eksisterende infrastruktur. Dette er, hvor forbindelsen mellem data- og indholdslagene bliver kritisk.

Når datalaget møder indholdslaget

Mange brands excellerer i at indsamle og fortolke kundedata, men kæmper stadig med dårlig indholdslevering. De fleste brands har et datalag, der effektivt indsamler, behandler og streamer publikumsindsigt til engagementkanaler.

I kontrast hertil forbliver indholdslaget, som håndterer kundeorienterede elementer som tekst, billeder og videoer, siloet, fragmenteret og manuelt. Mens datalaget er næstet sømløst, står indholdslaget over for betydelige integrationsudfordringer.

Dette hul er især tydeligt i tidsfølsomme kampagner på tværs af komplekse markeder med mange segmenter, sprog og valutaer. For eksempel:

• Et forsinket produktbillede kan koste en teknologivirksomhed millioner i tabt indtjening og digital hyldeplads.
• Et realtids, hyper-personaliseret tilbud i indkøbsvognen er afgørende for at fastholde kunderne i et e-handelsmiljø.

Hvorfor indholdslaget er brudt

Indholdslaget er ofte ikke-eksisterende eller i bedste fald brudt. Mens datalaget sømløst behandler oplysninger gennem nøje integrerede trin ved hjælp af API’er og (omvendte) ETL-mekanismer, mangler det samme niveau af integration i indholdsforsyningskæden.

Systemer og elementer i indholdslaget er enten ikke integrerede eller dårligt integrerede.

• Virksomhedens identitet: Retningslinjer for husstil og brandidentitet.
• Kreativ designsoftware: Designsoftware til oprettelse af aktiver.
• Digital asset management (DAM): Opbevaring af brand- og kampagnematerialer.
• Web2Publish (W2P): Skabelonbaseret produktion af materialer.
• Produktinformation management (PIM).
• Content management systems (CMS).
• Digital eXperience platforms (DXP).
• Data management (MDM): Definitioner af virksomhedsenheder.
• Engagementkanaler: Email, push, SMS, chat, in-app og mere.

Udfordringen skyldes ikke, at content-leverandører gør et dårligt stykke arbejde. I stedet er det kompleksiteten ved at generere indhold i realtid, der stammer fra tre store hindringer.

• Kreativitet: Menneskelig kreativitet er svær at efterligne for computere, derfor det besværlige manuelle arbejde. (Overvej interne studier.)
• Beregningskraft: Rendering af store filer, såsom billede- og videoaktiver, kræver langt mere behandlingskraft end numeriske data. (Tænk på størrelsen af Photoshop-, MOV- eller MP4-filer.)
• Integration: At overføre store indholdsfile på tværs af systemer er stadig en manuel proces. (Tænk på WeTransfer eller WeSendIt.)

Dessa udfordringer har efterladt indholdslaget umodent i årtier, hvilket gør det svært at realisere dets fulde potentiale — indtil nu.

Generativ AI ændrer spillet ved at give den kreativitet, beregningskraft og integration, der er nødvendig for at revolutionere indholdslaget.

Sådan bygger du et indholdslag med generativ AI

For at forme deres indholdslag bør brands starte med at forstå vigtigheden af masterfilen.

Masterfilen er den originale, højeste kvalitet version af et digitalt aktiv — ukomprimeret, høj opløsning og komplet med metadata (EXIF, IPTC, XMP). Den fungerer som kilde til at skabe afledte versioner til web, print eller sociale medier.

Men regionale tilpasninger fortynde ofte brandet og budskabet, hvilket har ført til den langvarige bedste praksis med at begrænse adgangen til masterfilen til uddannede kreative i studier.

“Del ikke masterfilen.”

– John van Tuyll, Global Brand Marketing Operations, Adidas

Nu, med generativ AI, kan konceptet om masterfilen udvikle sig. I stedet for kun at bruge statiske masterfiler kan brands skabe en brand LLM, der fungerer som den dynamiske kilde til indholdsproduktion.

Der er flere brugssager for brand LLM i daglige marketingaktiviteter. Måske bruges brand LLM i sin egen brugergrænseflade, hvor indhold kan uploades eller tilgås via et API for at generere et specifikt output. Outputtet kunne se sådan ud.

• Annotere brandmaterialer for at sikre overholdelse og konsistens.
• Forslå tilpasninger for at øge konverteringsrater eller overholde lokale regler (en brugssag, der for nylig er lanceret af Jasper.ai).
• Optimere brandmaterialer til datadrevne, højtydende kampagner.
• Producere realtidsindhold til materialer og kampagner.
• Aktivere kanal-specifikt indhold tilpasset målgruppeparametre og streamet direkte via engagementløsninger til kunder.

Udforsk mere: Mulighederne for AI i digital asset management

Hvordan man skaber brand master LLM’er

Brands kan opbygge en brand LLM ved at integrere kunde- og branddata i AI-systemer. Dette kan opnås på fire måder.

• Fine-tuning af foruddannede modeller: Tilpas eksisterende LLM’er med dit brands indhold.
• Prompt engineering: Oprette prompts for at justere AI-output til dit brands tone.
• Embedding af brugerdefinerede data: Inkludere ressourcer som produktkataloger eller FAQ’er.
• API-integration: Bruger API’er som OpenAI’s GPT til at indlejre LLM-funktionalitet i arbejdsprocesser.

Disse metoder kan arbejde sammen i en retrieval-augmented generation (RAG) ramme, som henter relevant data, anvender prompts og genererer brand-specifikke output. Denne tilgang sikrer realtids-tilpasning til applikationer som kundesupport eller kampagnestyring.

“Generering af nyt indhold direkte med en LLM gav betydeligt bedre resultater sammenlignet med at starte med afledte aktiver.”

– Rasmus Houlind, Agilic

Ved at styre indhold ved hjælp af en brand LLM kan virksomheder prioritere og strømline deres eksisterende indhold, og producere relevante budskaber på det rette tidspunkt og sted.

Hvad din brand LLM skal dække

Når du finjusterer din brand LLM, bør du inkludere følgende niveauer:

Brandniveau

Definer din brandidentitet og -omdømme ved at bruge retningslinjer eller ved at positionere det som en relaterbar personlighed. Kunderne forbinder sig følelsesmæssigt med brands, og ser ofte disse som forlængelser af grundernes intentioner.

Kampagneniveau

Skitsere (single-minded) værdiforslag, beskeder, tone og mediemixstrategier. Kampagner broder brandidentiteten med handlingsorienterede taktikker til at påvirke kundernes holdninger og adfærd.

Materialeniveau

Specificere prompts for aktiver som produktbilleder, logoer og taglines. Dette niveau sikrer konsistens og vurderer effektivitet gennem return-on-content metrikker.

Indholdsniveau

Adresser co-branded materialer, tredjeparts samarbejder og snackable indhold til digitale platforme. Dette sikrer, at dit brand skaleres problemfrit på tværs af forskellige brugssager.

Ved at tackle disse niveauer udvikler en brand LLM sig til en struktureret, omfattende løsning til realtids, integreret tværkanalindholdsproduktion. Dette låser op for den tidligere uudnyttede konkurrencefordel ved at levere det rigtige indhold på det rigtige tidspunkt til den rigtige person. Hvad der er “rigtigt”, defineres nu af indsigter fra datalaget, kombineret med generativ AI’s analyse af det højeste retur på indhold.

Udforsk mere: En co-pilot tilgang til genAI (med eksempel på prompts)