我们创建了Reverse ChatGPT

如何使用语言模型来节省组织的时间和资源。

ChatGPT:颠覆者还是流行语?

自从它首次亮相以来，就有很多人猜测像ChatGPT这样的工具会在多大程度上改变我们的生活。

我还会有工作吗?这有危险吗?我们的世界还会和以前一样吗?

所有这些问题的答案都是，是的，也不是。

为了更好地理解chatgpt的影响，我们需要更深入地了解它是如何做到的。一旦我们揭开它所使用的方法论的帷幕，AI就会感觉不像一个妖怪，而更像一个队友。

ChatGPT的核心是一个应用程序，它使用语言建模和人工决策来查找模式，并在短语和概念之间建立联系。任何人都可以使用这项技术——ChatGPT就是在这方面做得特别好。

认识到它设计的简单性可以让我们停止问诸如“谁还会有工作?”，并开始问自己这样的问题:“我怎样才能消除工作中我讨厌的部分?”、“这将如何使我的实施计划更具侵略性?”以及“我怎样才能使我的组织比以前更好?”

在Seer，我们在2022年推出了自己的语言建模和决策应用程序之一，品牌情感分析，我们用它来消除人们不喜欢的部分工作，同时使他们的组织以他们认为不可能的方式实现。

ChatGPT:提示内容方法

ChatGPT使用AI的原理来使用提示创建一段内容。它之所以能做得这么好，部分原因是它也可以访问大量的数据池——我们在与该工具交互的过程中不断对其进行微调。(因此，赞成和反对!)

随着组织开始对ChatGPT等工具越来越熟悉，人工智能辅助内容肯定会呈上升趋势。一旦越来越多的品牌开始使用它，人工智能编写的内容就不能保证在同一领域争夺知名度的竞争中占据“优势”。它只会导致市场饱和，而竞争将会和它发行前一样。

我为什么这么说?

ChatGPT可以使用数据库中的信息从人工生成的提示中创建令人印象深刻的内容，但是操作工具的人最终还是要对策略负责．

没有预测建模或实时市场集成可以帮助用户为ChatGPT产品编写更好的提示，以更好地帮助实现用户目标。这个工具不可能存在于真空中，如果没有市场情报，就不可能创造出超越竞争对手的成功内容。

在2022年，我们采用了ChatGPT使用的一些相同原则，并使用它们来识别市场的宏观和微观趋势，以便更好地为我们的客户提供战略信息。

输入:品牌情感分析。

逆向ChatGPT:内容到策略的方法

对于我们的品牌情感分析，我们采用了相反的方法。我们不是将内容视为最终产品，而是将其视为来源。我们查看了95000次有机的、用户生成的在线内容迭代，并将其插入到我们的语言建模代码中。我们创建这个分析是为了更好地了解用户在谈论特定行业时讨论的内容，以及我们客户的品牌及其竞争对手如何融入这些对话。如果一只苍蝇可以处理数百万行数据并立即提出建议，那么这种分析就像我们客户受众墙上的一只苍蝇。

我们想要确定不同品牌在用户生成的在线内容中有多普遍，以及竞争品牌出现的主题有多多样化，以及品牌在对话中的中心地位。

例如，在论坛上看到这样的评论:“我想为一家重视社区参与的公司工作，比如Seer Interactive或红十字会”，以及“Seer Interactive为我的组织带来了外套，帮助有需要的人”，我们可以发现，在第二句中，我们的品牌是用户主要观点的中心，而在第一句中，我们只是补充。我们希望我们的语言模型能够识别这一点，这样我们就可以确定用户在其内容中的意图。

此外，我们想要确定用户在网上谈论不同话题时的真实情绪。是感觉很好，乐队，还是完全是别的什么。我们对语言模型进行了编程，以识别不同的对话语调，并对其进行进一步解析，从而根据情绪、竞争对手、平台等因素确定讨论中出现最多的主题。

ChatGPT的目标是在确定挑战后，最大限度地提高应用程序的深度，以解决挑战，而我们的方法旨在增加识别和解决挑战的机会的深度和广度。

在理想的情况下，组织可以使用品牌情感分析、ChatGPT和体验战略应用程序来最大化效率并朝着他们的目标努力。

影响

我们的品牌情感分析使我们能够插入来自世界各地的用户生成内容，并立即能够获得用户需求的见解，以及我们自己的战略中可以填补的空白。

例如，这项分析发现，当用户在谈论其他竞争对手时，对主题“x”感到愤怒时，它发现，对于我们的客户来说，关于他们品牌的愤怒讨论中最普遍的主题是“y”。在本例中，主题“x”是一个非常模糊且难以解决的问题，它存在于多个行业中。然而，主题“y”与品牌已经提供的功能有关，但由于主题“y”在用户旅程中缺乏可见性，用户通常在使用该功能时才发现，但为时已晚。

此外，由于品牌绩效是一种全渠道资产，我们能够打破客户组织内部部门之间的障碍，并制定触及数字渠道之外的战略。在这些策略中，批准了130万美元的投资，用于该组织的编程和分类。除了分类策略，我们还为付费媒体、公关、客户参与、SEO和CRO制定了策略。