A la hipotenusa AI le gustaría aliviar la redacción de textos publicitarios para el comercio electrónico – TechCrunch


Imagina comprar un vestido en línea porque un código te vendió por su "estilo femenino favorecedor", o te convenció de que los "detalles florales románticos" delinearían tu figura con un "estilo atemporal". . El mismo día, su amiga compra el mismo vestido en el mismo sitio web, pero recibió una descripción de "tonos vibrantes", "tacto de algodón fresco" y "mangas llamativas".

Este no es un detalle de la historia corta de un libro de ciencia ficción, sino la realidad y el panorama general de Hypotenuse AI, una startup respaldada por YC que utiliza visión por computadora y aprendizaje automático para automatizar las descripciones de productos para el comercio electrónico.

Una de las dos descripciones de productos que se muestran a continuación fue escrita por un redactor publicitario humano. El otro proviene del lápiz virtual de la IA de la startup, usando un ejemplo en su sitio web.

¿Te imaginas cuál es cuál? * Y si cree que puede, ¿importa?

Captura de pantalla: sitio web de Hypotenuse AI

Joshua Wong, fundador de Hypotenuse AI, habla por teléfono sobre su puesta en marcha en Singapur y nos dice que se le ocurrió la idea de utilizar la IA para automatizar la redacción publicitaria después de ayudar a un amigo a crear un sitio web de jabón vegano.

para escribir una copia efectiva para siempre. Estábamos muy frustrados con el proceso cuando solo intentábamos vender productos ”, explica. "Pero sabíamos cuánto afectan la descripción y el texto a las conversiones y al SEO, por lo que no podíamos renunciar a ellos".

Wong trabajó para Amazon como científico de aprendizaje automático aplicado para su asistente de inteligencia artificial Alexa. Así que tenía las habilidades técnicas para abordar el problema él mismo. “Decidí utilizar mi experiencia en aprendizaje automático para automatizar este proceso. Y quería asegurarme de poder ayudar a otras empresas de comercio electrónico a hacer lo mismo ”, dice, dejando Amazon en junio para trabajar a tiempo completo en Hypotenuse.

La tecnología central aquí – visión por computadora y generación de lenguaje natural – es extremadamente innovadora, según Wong.

"El aspecto de la tecnología en el backend es que gran parte de ella es propietaria", dice. “Usamos la visión por computadora para comprender realmente las imágenes de los productos. Y usamos esto junto con todos los metadatos para los cuales el producto ya tiene que crear una descripción muy "fluida". Podemos hacer esto muy rápidamente, podemos generar miles de ellos en segundos. "

" Gran parte del trabajo se ha dedicado a asegurarnos de que tenemos modelos de aprendizaje automático o modelos de redes neuronales que puedan hablar con mucha fluidez y de una manera muy humana. Para ello contamos con modelos que han aprendido a entender y escribir inglés muy, muy bien. Han sido capacitados en Internet y en la web para que comprendan muy bien el idioma. “Luego combinamos eso con nuestras maquetas de visión para crear una descripción muy fluida”, agrega.

Crédito de la foto: Hypotenuse

Wong dice que la startup está creando su propio conjunto de datos patentado para respaldar aún más la capacitación en modelos de lenguaje, con el objetivo de generar algo que sea "muy específico para la imagen" pero también "específico para la marca de la empresa y el estilo de redacción ”, de modo que la producción se pueda adaptar a las necesidades del cliente.

"También tenemos guías de estilo, si queremos que el texto sea más narrativo, poético o lujoso, pero la más interesante es cuando las empresas quieren que se adapte a su propia marca de fuente y estilo", agrega. "Por lo general, nos dan algunos ejemplos de descripciones que ya tienen … y los usamos y obtuvimos nuestros modelos para aprender ese tipo de lenguaje para que ella pudiera escribir de esa manera".

En cuanto a la IA de la hipotenusa puede generar miles de descripciones de productos específicamente detalladas y diseñadas apropiadamente en "segundos", según Wong, esto solo ha sido posible en los últimos años. Aunque ya no se verá atraído por el diseño de detalles arquitectónicos, la tecnología es "un modelo completamente basado en redes neuronales para generar lenguaje natural".

"Las descripciones de productos que estamos haciendo ahora – las técnicas, los datos y cómo lo hacemos – estas técnicas no estaban ahí como lo estaban hace más de un año", afirma. “Muchas empresas que probaron esto hace más de un año siempre han utilizado plantillas prediseñadas. Porque en ese entonces, cuando intentamos usar modelos de redes neuronales o modelos puramente de aprendizaje automático, pueden desviarse del curso muy rápidamente o no son muy buenos para producir un lenguaje que difícilmente se puede distinguir de los humanos.

"Mientras que ahora … vemos que la gente ni siquiera puede decir lo que fue escrito por IA y lo que fue escrito por humanos. Y ese no habría sido el caso hace un año. “

(Vea nuevamente el ejemplo de arriba. ¿Es A o B el bolígrafo robótico? La respuesta está al final de esta publicación). [19659002] Cuando se le preguntó acerca de los competidores, Wong nuevamente diferencia entre hipotenusas 'puras' 39; El aprendizaje automático y el enfoque de otros que se basó en el uso de plantillas "para abordar este problema de redacción publicitaria o descripción del producto".

“Siempre ha utilizado algún tipo de plantilla o simplemente ha juntado sinónimos. El problema es que escribir plantillas sigue siendo muy tedioso. Esto hace que las descripciones suenen muy poco naturales o repetitivas. Y en lugar de ayudar a las conversiones que realmente perjudican las conversiones y el SEO ”, argumenta. "Si bien estamos usando un modelo basado completamente en el aprendizaje automático que ha aprendido a comprender el lenguaje y producir texto a nivel humano con mucha fluidez".

Ahora hay algunas aplicaciones de inteligencia artificial de alto perfil que puede usar para generar funciones similares puede agregar texto a sus datos de entrada, pero Wong afirma que no es lo suficientemente específico para que un propósito comercial de redacción publicitaria represente una amenaza competitiva para lo que está creando con Hypotenuse.

“Muchos de ellos todavía están muy generalizados”, argumenta. “Son realmente geniales para hacer muchas cosas bien, pero para la redacción publicitaria es en realidad un espacio bastante matizado donde la gente quiere cosas muy específicas; tiene que ser específico de la marca, tiene que ser específico del estilo de escritura. " De lo contrario, no tiene ningún sentido. Duele las conversiones. El SEO duele. Entonces … no nos preocupamos demasiado por la competencia. Hemos dedicado mucho tiempo e investigación para obtener estos matices y detalles correctos para poder producir cosas que son exactamente lo que quieren los clientes. “

¿Para qué tipos de productos no funciona bien la IA de la hipotenusa? Wong dice que para ciertas categorías de productos, como: B. Electrónica: es un poco menos relevante. Esto se debe a que el enfoque de marketing se centra en las especificaciones en lugar de tratar de crear un estado de ánimo o un sentimiento para sellar una venta. Además, sostiene que la herramienta tiene amplia relevancia para el comercio electrónico. "Es más probable que apuntemos a cosas como muebles, cosas como moda, ropa y cosas que desea que el usuario sienta para que se convenza de por qué este producto puede ayudar", agrega.

La oferta actual de SaaS de la startup, que tiene como objetivo automatizar la descripción de productos para sitios web de comercio electrónico y tiendas de redacción publicitaria, es en realidad una reconfiguración.

La idea original era crear un "comprador personal digital" para personalizar el correo electrónico. Experiencia comercial. Pero el equipo se dio cuenta de que estaban por delante de sí mismos. “Solo nos enfocamos en esto hace dos semanas, pero ya comenzamos a trabajar con varias empresas de comercio electrónico y a realizar pruebas piloto con algunas empresas de redacción de textos publicitarios”, dice Wong, explicando el primer eje.

La creación de un comprador personal digital todavía está en la hoja de ruta, pero dice que reconocieron que un subconjunto de la creación de todos los componentes AI / CV requeridos para la oferta más compleja del comprador digital resolvió el problema de redacción. Así que elige volver para centrarte en ello.

"Nos dimos cuenta de que este era realmente un problema tan grande por sí solo que solo queríamos centrarnos en él y asegurarnos de que lo estábamos haciendo realmente bien para nuestros clientes", agrega

para los primeros usuarios -Los clientes actualmente incluyen un poco de incorporación en el proceso; por lo general, una llamada para charlar sobre su flujo de trabajo es como escribir un estilo para que Hypotenuse prepare sus modelos. Wong dice que el proceso de formación lleva "unos días". Luego se unen como Software as a Service.

Los clientes cargan imágenes de productos en la plataforma Hypotenuse o envían metadatos de productos existentes y reciben las descripciones correspondientes para descargar. Se planea ofrecer un proceso de canalización más sofisticado para esto en el futuro, por ejemplo, mediante la integración en plataformas de comercio electrónico como Shopify .

Dada la expansión caótica del mercado de Amazon, donde las descripciones de los productos pueden variar ampliamente desde reglas detalladas hasta muy escasas y / o crípticas, podría haber una oportunidad considerable para vender descripciones automatizadas de productos al empleador anterior de Wong. Y tal vez incluso hacer una inversión estratégica de antemano … Sin embargo, Wong no estará convencido de si la hipotenusa es o no una recaudación de fondos.

Sobre la posibilidad de embolsar a Amazon como futuro cliente, solo dirá: “Posiblemente funcionando a largo plazo, eso es posible. “

Joshua Wong (Crédito de la imagen: Hypotenuse AI)

Las prioridades más inmediatas para la puesta en marcha son ampliar la gama de copias que su IA puede ofrecer, con formatos adicionales como redacción publicitaria e incluso algunos. Publicaciones de blog en forma de lista que pueden servir como marketing de contenido (cosas poco sofisticadas como "10 cosas que hacer en la playa", wong o "10 prendas geniales para el verano", etc.).

"Incluso, porque queremos publicar publicaciones en blogs, todavía estamos completamente enfocados en el comercio electrónico", agrega. "No vamos a ir a artículos de noticias ni nada por el estilo. Creemos que esto todavía no se puede automatizar por completo. “

Mirando hacia el futuro, ignora la posibilidad de que la inteligencia artificial permita una copia de marketing infinitamente personalizable, es decir, un sitio web podría analizar la huella de datos de un visitante y generar descripciones dinámicas de productos diseñadas para atraerlos persona concreta.

Datos de usuario lo suficientemente nítidos y tal vez podría ver que un visitante del sitio prefiere colores vibrantes y le gusta usar sombreros grandes, para que pueda elegir elementos relevantes en las descripciones de productos para interactuar mejor con los gustos de esa persona.

“Queremos que todo el proceso de creación de un sitio web de comercio electrónico sea muy fácil. Así que no se trata solo de escribir textos, sino también de varios aspectos ”, continúa Wong. “Lo más importante es que queremos dedicarnos a la personalización. Actualmente, todos los clientes del comercio electrónico ven el mismo contenido escrito estándar. Uno de los desafíos allí es difícil porque la gente lo está escribiendo en este momento y solo puede hacer un tipo de copia, y si desea probarlo para otros tipos de usuarios, debe escribir otro.

“Mientras que para nosotros, si hacemos este proceso realmente bien y lo automatizamos, podemos hacer miles de diferentes tipos de descripciones y copias para un sitio web y cada cliente puede ver algo diferente. “

Es una visión disruptiva para el comercio electrónico (llámela" prueba A / B "para esteroides que probablemente deleite o asuste, según su visión del nivel actual de personalización de la plataforma en términos de contenido. Este proceso puede atrapar a los usuarios en ciertas burbujas de perspectiva, y algunos argumentan que tal filtrado ha influido en la cultura y la política al afectar corrosivamente la experiencia y el consenso comunales que sustentan el contrato social, pero lo que está en juego en el comercio electrónico Las copias probablemente no sean tan altas.

Tan pronto como los costos de producción específicos de la unidad ya no estén asociados con la comercialización de textos / copias, y siempre que los sitios web de comercio electrónico tengan acceso a suficientes datos de usuario para programar descripciones de productos personalizadas, no habrá descripciones reales. Límite a la forma en que el robot genera palabras en busca de una Se puede reconfigurar en ventas rápidas.

"Incluso dentro de una marca, en realidad hay un factor que podemos optimizar. Nuestro modelo es muy creativo", dice Wong cuando se le pregunta si existe el riesgo de que la copia del robot se sienta formulada. “Algunas de nuestras marcas tienen 50 polos y todos son casi exactamente iguales, excepto quizás por ligeras diferencias de color. Podemos crear tipos de descripciones muy singulares y muy diferentes para cada uno de ellos si retomamos la creatividad de nuestro modelo. "

" En cierto modo, a veces es incluso mejor que un humano porque la gente tiende a caer en muy, muy. ortografías muy similares. Si bien esto, debido a que ha aprendido mucho idioma en la web, tiene una gama mucho más amplia de tonos y tipos de idiomas para recorrer ”, agrega.

¿Qué pasa con los textos y los anuncios creativos? ¿No trae Hypotenuse un hacha a los redactores publicitarios que su startup quiere atraer como clientes? No es así, argumenta Wong. “Al final todavía hay editores. La IA les ayuda a recorrer el 95% del camino. Les ayuda a ser creativos al crear la descripción, pero este paso final es para asegurarse de que sea exactamente lo que el cliente quiere; por lo general, sigue siendo una revisión final del editor ”, dice, sentándose. para los humanos en el circuito de la IA. “Simplemente les ayuda a hacer las cosas mucho más rápido. Pero aún nos aseguramos de que exista el paso final de una revisión humana antes de enviarla. "

" Dada la forma en que la investigación de PNL [natural language processing] ha cambiado en los últimos años, parece que estamos realmente en el comienzo ", agrega Wong." Hace un año hubo muchas cosas lo que hacemos ahora, ni siquiera es posible. Y algunas de las cosas que vemos se vuelven posibles hoy; no lo esperábamos durante uno o dos años. Creo que podría ser en los próximos años que tengamos modelos que No solo puedes escribir un lenguaje muy bien, sino que casi puedes hablar con él y darle algo de información, y puede generar estas cosas sobre la marcha ”.

* Per Wong es el robot de Hypotenuse para responsable de generar la descripción & # 39; A & # 39;. Puntuación completa, si pudieras ver los escollos tonales de la IA

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