ವಿಶ್ವಾಸ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ತತೆಗಾಗಿ ChatGPT ಯ ಹೊಸ ಜಾಹೀರಾತು ವ್ಯವಸ್ಥೆ ನಿರ್ಮಿಸಿದ ಬಗೆ

ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಜಾಹೀರಾತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರ ಉದ್ದೇಶದ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಘಟಕಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವಂತೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ. ಬಳಕೆದಾರರು ಆನ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ಏನನ್ನಾದರೂ ಹುಡುಕುತ್ತಾರೆ ಅಥವಾ ವೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಾರೆ. ಜಾಹೀರಾತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಮತ್ತು ಪುಟ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳನ್ನು ಘಟನೆಗಳಾಗಿ ಸ್ವೀಕರಿಸಿ, ಅವುಗಳ ಆಧಾರದಲ್ಲಿ ಹೊಂದುವ ಜಾಹೀರಾತುಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತದೆ. ChatGPT ಗಾಗಿ ಜಾಹೀರಾತು ತಂತ್ರವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿತ್ತು. ಬಳಕೆದಾರರ ಉದ್ದೇಶವು ಸಂಭಾಷಣೆಗಳ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಬೆಳೆಯುತ್ತದೆ, ಹಲವು ಸುತ್ತುಗಳಲ್ಲಿ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಜಾಹೀರಾತಿಗೆ ಸೂಕ್ತ ಸಂದರ್ಭವೇ ಎದುರಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ಹೊಸ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು ನಾವು ವಿಶೇಷ ಜಾಹೀರಾತು ತಲುಪಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಈ ಹೊಸ ಬಗೆಯ ಜಾಹೀರಾತು ತಂತ್ರವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ರೂಪಿಸಿದ ಪೋಸ್ಟ್-ಟ್ರೇಂಡ್ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ LLM ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಇದು ಹಿಂಪಡೆಯುವಿಕೆ (ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು), ಶ್ರೇಯಾಂಕ (ಬಳಕೆದಾರರ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯ ಮುನ್ನಂದಾಜು), ಪ್ರಸ್ತುತತೆ (ಜಾಹೀರಾತಿನ ಉಪಯುಕ್ತತೆಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ) ಹಾಗೂ ಅಂತಿಮ ಜಾಹೀರಾತಿನ ಆಯ್ಕೆ ಮತ್ತು ಬೆಲೆ ನಿಗದಿಗಾಗಿ ಹರಾಜು ನಡೆಸಲು ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಕರೆಯುತ್ತದೆ.

ಬದಲಾಗುತ್ತಾ ಹೋಗುವ ಬಳಕೆದಾರರ ಗುರಿಗಳ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ನಮ್ಮ ಜಾಹೀರಾತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಮೂರು ಪ್ರಮುಖ ವಿನ್ಯಾಸ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಕೈಗೊಂಡಿದ್ದೇವೆ: 1) ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಜಾಹೀರಾತು ಸೆಶನ್‌ಗಳ ಅನುಷ್ಠಾನವಾಗಿದೆ. ಅಂದರೆ, ಸಂಭಾಷಣೆಯ ವಿವಿಧ ಸುತ್ತುಗಳು ಮತ್ತು ಹಲವು ಸಂಭಾಷಣೆಗಳ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವುದು. 2) ವಿಶೇಷವಾಗಿ ರೂಪಿಸಿದ ಪೋಸ್ಟ್-ಟ್ರೇಂಡ್ LLM ಬಳಕೆ. ಇದು ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಕರೆಯುವ ರಚನೆಯ ಮೂಲಕ ಸಂಭಾಷಣೆಯ ಸಂದರ್ಭ ಮತ್ತು ಒಳಗಿರುವ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಿ, ಜಾಹೀರಾತುಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ, ಶ್ರೇಯಾಂಕ ನೀಡಿ ತಲುಪಿಸುತ್ತದೆ. 3) ChatGPT ಯ ಉತ್ತರ ರಚನೆಯಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ, ಜಾಹೀರಾತು ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಅದರದೇ ಸೇವೆಯಲ್ಲಿ ನಡೆಸುವುದು. ಇದರಿಂದ ಜಾಹೀರಾತುಗಳು ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಪ್ರಭಾವಿಸದಂತೆ ತಡೆದು, ChatGPT ಯ ತಟಸ್ಥ ಧ್ವನಿಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಬಹುದು. ಇಡೀ ಜಾಹೀರಾತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸಮನ್ವಯಗೊಳಿಸಲು ನಾವು ನಮ್ಮ ಪೋಸ್ಟ್-ಟ್ರೇಂಡ್ LLM ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ. ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರಸ್ತುತ ಸುತ್ತು ಮತ್ತು ಸಂಭಾಷಣೆಯ ಇತಿಹಾಸ ಎರಡರ ಆಧಾರದಲ್ಲಿ ಸರಿಯಾದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಬೇಕಾದ ಸೂಕ್ತ ಜಾಹೀರಾತನ್ನು ಇದು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಇಂತಹ ಸ್ವಯಂ ಸುಧಾರಣಾ ಜಾಹೀರಾತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಮೊದಲಿನಿಂದ ನಿರ್ಮಿಸಲು ಹಿಂದೆ ವರ್ಷಗಳೇ ಬೇಕಾಗುತ್ತಿದ್ದವು. ಆದರೆ ChatGPT ಜಾಹೀರಾತುಗಳು ಬಿಡುಗಡೆಯಾದ 200 ದಿನಗಳೊಳಗೆ ವಾರ್ಷಿಕೀಕೃತ ಆದಾಯ ದರದಲ್ಲಿ $1 ಶತಕೋಟಿ ತಲುಪಿತು. ಬಿಡುಗಡೆಯಾದಾಗಿನಿಂದ ಈವರೆಗೆ 100,000ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಜಾಹೀರಾತುದಾರರು ChatGPT ಯಲ್ಲಿ ಜಾಹೀರಾತುಗಳನ್ನು ನೀಡಿದ್ದಾರೆ.

ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಜಾಹೀರಾತು ವಿನಂತಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿದ ಈವೆಂಟ್‌ನಿಂದ ಆರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ. ಬಳಕೆದಾರರು ಹುಡುಕಾಟ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಸಲ್ಲಿಸಿದಾಗ ಅಥವಾ ವೆಬ್‌ಪುಟ ತೆರೆದಾಗ ಜಾಹೀರಾತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ವಿನಂತಿಯು ಬರುತ್ತದೆ. ಈ ಬಗೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಸರಳವಾಗಿದೆ: ಇದು ಸಂಭಾವ್ಯ ಜಾಹೀರಾತುಗಳನ್ನು ಹಿಂಪಡೆದು, ಶ್ರೇಯಾಂಕ ನೀಡಿ, ಅವಕಾಶಕ್ಕೆ ಸೂಕ್ತ ಬೆಲೆ ನಿಗದಿಪಡಿಸಲು ಹರಾಜು ನಡೆಸಿ, ಆಯ್ಕೆಯಾದ ಜಾಹೀರಾತನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ChatGPT ಯಲ್ಲಿ ಇಂತಹ ಸ್ಪಷ್ಟ ಕ್ಷಣ ಸಹಜವಾಗಿ ಸೃಷ್ಟಿಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ.

ChatGPT ಸಂಭಾಷಣೆಗೆ ಜನರು ಬರುವುದು ಒಂದೇ ಉತ್ತರ ಸಿಗುವ ಹುಡುಕಾಟ ಪ್ರಶ್ನೆಯೊಂದಿಗೆ ಅಲ್ಲ, ಗುರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಬರುತ್ತಾರೆ. ಅವರು ಪ್ರವಾಸಕ್ಕೆ ಯೋಜಿಸುತ್ತಿರಬಹುದು, ತಮ್ಮ ಉದ್ಯಮಕ್ಕೆ ತಂತ್ರಾಂಶ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತಿರಬಹುದು, ಮನೆಗೆ ಪೀಠೋಪಕರಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುತ್ತಿರಬಹುದು ಅಥವಾ ಹೊಸ ಹವ್ಯಾಸ ಕಲಿಯುತ್ತಿರಬಹುದು. ಇವೆಲ್ಲವೂ ಸಂಭಾಷಣೆಯ ಒಂದೇ ಸುತ್ತಿನಲ್ಲಿ ನಡೆಯುವುದಿಲ್ಲ. ಸಂಭಾಷಣೆ ಸಾಗುತ್ತಾ ಹೋದಂತೆ ಯಾವುದು ಮುಖ್ಯ ಎಂಬುದನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ChatGPT ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ನೆರವಾಗುತ್ತದೆ.

ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಓಟದ ಸ್ಪರ್ಧೆಗೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆಯುವುದು ಹೇಗೆಂದು ನಮ್ಮ ತಾಂತ್ರಿಕ ತಂಡ ChatGPT ಯನ್ನು ಕೇಳಿತು. ಸಂಭಾಷಣೆ ಓಟದ ಬಗ್ಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಶ್ನೆಯಿಂದ ಆರಂಭವಾಯಿತು. ಹಲವು ಸುತ್ತುಗಳ ನಂತರ ಅವರು ತರಬೇತಿಗೆ ನೆರವಾಗುವ ಶೂಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಕೇಳಿದರು. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಷರತ್ತು ಸೇರಿಕೊಂಡಂತೆ ಸಂಭಾಷಣೆಯ ವಾಣಿಜ್ಯ ಅರ್ಥ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಸಂದರ್ಭವು ಹಲವು ಸೆಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಮೊದಲ ಸಂದೇಶಕ್ಕೇ ಕ್ರಮ ಕೈಗೊಳ್ಳುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ತಪ್ಪಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸಬಹುದು. ಇದರಿಂದ ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವ ಹದಗೆಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಅವರ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಅಡ್ಡಿಯಾಗಬಹುದು.

ನಮ್ಮ ಜಾಹೀರಾತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ವಿನಂತಿ-ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಆಧಾರಿತ ಜಾಹೀರಾತು ರಚನೆಯನ್ನು ಮೀರಿ ಹೋಗಬೇಕಾಯಿತು. ಬಳಕೆದಾರರ ವಿಶ್ವಾಸ ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಜನಕ್ಕೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತಲೇ ಸಂಭಾವ್ಯ ಆರ್ಥಿಕ ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ತಂತ್ರವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಮೊದಲಿನಿಂದ ನಿರ್ಮಿಸಬೇಕಾಯಿತು.

ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಜಾಹೀರಾತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಂತೆ ಪ್ರತಿ ಸಂದೇಶವನ್ನೂ ಸ್ವತಂತ್ರ ವಿನಂತಿಯಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿದರೆ, ನಮ್ಮ ಚಾಟ್ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಅಪಾಯಗಳಿರುತ್ತಿದ್ದವು: 1) ಬಳಕೆದಾರರ ಗುರಿಯನ್ನು ಅತಿಯಾಗಿ ಸರಳೀಕರಿಸಿ ತಪ್ಪಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸುವುದು, 2) ಬಳಕೆದಾರರ ನಿಜವಾದ ಅಗತ್ಯ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗುವ ಮೊದಲೇ ಜಾಹೀರಾತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಆರಂಭಿಸುವುದು, 3) ಬಳಕೆದಾರರ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ನೆರವಾಗುವ ಬದಲು ಅಡ್ಡಿಯಾಗುವ ಜಾಹೀರಾತುಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುವುದು ಮತ್ತು 4) ವಿನಂತಿ ಬದಲಾದಾಗಲೆಲ್ಲ ದಕ್ಷವಲ್ಲದ ಜಾಹೀರಾತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಮರುನಡೆಸಿ, ಅನಗತ್ಯ ಗೊಂದಲ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚ ಉಂಟುಮಾಡುವುದು. ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಈವೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸುವ ಬದಲು, ಹಿಂಪಡೆಯುವಿಕೆ, ಶ್ರೇಯಾಂಕ ಮತ್ತು ತಲುಪಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ಜಾಹೀರಾತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಸೆಶನ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂದರೆ, ಅರ್ಹ ಸುತ್ತಿನ ಅವಧಿಯಿಡೀ ಜಾಹೀರಾತು ಸೆಶನ್ ನಡೆಯುತ್ತದೆ; ಮಾಹಿತಿ ಬದಲಾದಂತೆ ಅದನ್ನು ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಂಡು ಅಪ್‌ಡೇಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ChatGPT ಆರಂಭಿಕ ವಿನಂತಿಯ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಜಾಹೀರಾತು ಸರ್ವರ್‌ಗೆ ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ. ಒಂದೇ ಸರಳೀಕೃತ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುವ ಬದಲು, ಜಾಹೀರಾತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ಮಾತುಕತೆಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ ಅದಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

ಜಾಹೀರಾತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ChatGPT ಯ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಪ್ರಭಾವ ಬೀರದಂತೆ ಖಚಿತಪಡಿಸಲು, ಜಾಹೀರಾತು ಆಯ್ಕೆಯು ChatGPT ಯ ಸಾಮಾನ್ಯ ಉತ್ತರ ರಚನೆಗೆ ಸಮಾನಾಂತರವಾಗಿ ನಡೆಯುತ್ತದೆ. ಸಂಭಾಷಣೆಯನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ತನ್ನದೇ ಅರ್ಹತೆ, ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ತಲುಪಿಸುವಿಕೆ ನಿರ್ಬಂಧಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಜಾಹೀರಾತುಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಿ, ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಕೋಡ್ ಬಳಸುವ ವಿಭಿನ್ನ ಸೇವೆಗಳ ಈ ಪ್ರಮುಖ ರಚನಾತ್ಮಕ ಗಡಿಯಿಂದ, ಮೂಲ ChatGPT ಸರ್ವರ್‌ಗಳು ಸಹಜ ಉತ್ತರ ರಚನೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಇದೇ ವೇಳೆ, ಜಾಹೀರಾತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಸೂಕ್ತ ಜಾಹೀರಾತು ಅವಕಾಶವಿದೆಯೇ ಎಂದು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ. ಇದ್ದರೆ, ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪ್ರದರ್ಶನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮೂಲಕ ಪ್ರಾಯೋಜಿತ ಜಾಹೀರಾತನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಈ ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆಯು ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವವನ್ನು ಕಾಪಾಡುವುದರ ಜೊತೆಗೆ ಕೆಲವು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನೂ ಹೊಂದಿದೆ. ChatGPT ಜಾಹೀರಾತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿಲ್ಲ. ಈ ಸೇವೆಗಳು ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯಲ್ಲೂ ಒಂದಕ್ಕೊಂದು ಬೆಸೆದುಕೊಂಡಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ವಿಷಯ ರಚನೆಗೆ ಒಂದೇ ಮಾಡೆಲ್ ಬಳಸುವುದಿಲ್ಲ. ಹೀಗಾಗಿ ಜಾಹೀರಾತು ಪ್ರದರ್ಶನ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೂ ಅಥವಾ ನಿಧಾನವಾಗಿದ್ದರೂ, ChatGPT ಸಹಜವಾಗಿ ಉತ್ತರ ನೀಡುವುದಕ್ಕೆ ಅಡ್ಡಿಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಅಂದರೆ, ಜಾಹೀರಾತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ChatGPT ಉತ್ಪನ್ನದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ಸ್ಥಗಿತಗೊಳಿಸಲು ಅಥವಾ ವಿಳಂಬಗೊಳಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಜಾಹೀರಾತುಗಳ ಉಪಯುಕ್ತತೆಗೆ ಅತ್ಯುನ್ನತ ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಕಾಯ್ದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಈ ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆಯ ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಯೋಜನವಾಗಿದೆ. ಯಾವುದೇ ಜಾಹೀರಾತನ್ನು ನೀಡದಿರುವುದೂ ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ, ಯಶಸ್ವಿ ಫಲಿತಾಂಶವೇ. ಬಳಕೆದಾರರು ಮತ್ತು ಜಾಹೀರಾತುದಾರರಿಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾಗಿದ್ದರೆ ಮಾತ್ರ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಜಾಹೀರಾತನ್ನು ತಲುಪಿಸುತ್ತದೆ.

ನಮ್ಮ ಜಾಹೀರಾತು ತಂತ್ರವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಮುಖ ರಚನಾತ್ಮಕ ಭಾಗವೆಂದರೆ ಪೋಸ್ಟ್-ಟ್ರೇಂಡ್ LLM. ಇದು ಸಂಭಾಷಣೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಿ, ಸ್ವಾಯತ್ತ ಕಾರ್ಯಚಕ್ರದಲ್ಲಿ ಇಡೀ ಜಾಹೀರಾತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತದೆ. ಹಿಂಪಡೆಯುವಿಕೆಯಿಂದ ಶ್ರೇಯಾಂಕ, ಹರಾಜು ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ತಲುಪಿಸುವವರೆಗೆ ಜಾಹೀರಾತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಪ್ರಮುಖ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಕರೆಯುತ್ತದೆ. ಈ LLM ಅನ್ನು ನಾವು ಸಮನ್ವಯಕ ಎಂದು ಕರೆಯುತ್ತೇವೆ.

ಜಾಹೀರಾತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮೊದಲ ಭಾಗವೆಂದರೆ ಬಳಕೆದಾರರ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡು ಹಿಂಪಡೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ಆರಂಭಿಸುವುದಾಗಿದೆ. ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ನಂತರ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಸಂಭಾವ್ಯ ಜಾಹೀರಾತುಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ವಿಶಾಲ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಂಭಾಷಣೆಯು ಹಂತಹಂತವಾಗಿ ದೊರೆಯುವುದರಿಂದ ಹಿಂಪಡೆಯುವಿಕೆಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿ ಸಿಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಯೂ ಹೆಚ್ಚುತ್ತದೆ. ಏಕೆಂದರೆ ಜಾಹೀರಾತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಪ್ರಸ್ತುತ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಹಳೆಯ ಸಂದರ್ಭದಿಂದ ಬೇರ್ಪಡಿಸಿ ಗುರುತಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಸಮನ್ವಯಕವು ಹಿಂದಿನ ಸಂದೇಶಗಳ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಬೇಕು, ಬಳಕೆದಾರರು ಕಾಲ್ಪನಿಕವಾಗಿ ಮಾತನಾಡುತ್ತಿರುವುದನ್ನು ಗುರುತಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನ ಅಥವಾ ಸೇವೆಯ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಉಲ್ಲೇಖವನ್ನೂ ಖರೀದಿಯ ಕೋರಿಕೆಯೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಾರದು.

ಜಾಹೀರಾತು ಸಮನ್ವಯಕವು ಲಭ್ಯವಿರುವ ಸಂಭಾಷಣೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಬಳಸಿ, ಉತ್ತಮ ಜಾಹೀರಾತುಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ಯಾವ ಪರಿಕರವನ್ನು ಯಾವಾಗ ಕರೆಯಬೇಕೆಂದು ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಆ ಸಂಭಾಷಣೆ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭಕ್ಕೆ ಅತ್ಯಂತ ಸೂಕ್ತವಾದ, ಬಳಕೆದಾರರು ಹಾಗೂ ಜಾಹೀರಾತುದಾರರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಸಮತೋಲನದಿಂದ ನೀಡುವ ಜಾಹೀರಾತನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದೇ ಇದರ ಮೂಲ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ. ಬಳಕೆದಾರರು ಜಾಹೀರಾತುಗಳನ್ನು ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸಲು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿದರೆ, ಸಮನ್ವಯಕವು ಅತ್ಯಂತ ಸೂಕ್ತ ಜಾಹೀರಾತುಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಅವರ ಹಿಂದಿನ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಲ್ಲದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನೂ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ.

ಸಂಭಾಷಣೆ ಮುಂದುವರಿದಂತೆ ಜಾಹೀರಾತು ಸಮನ್ವಯಕಕ್ಕೆ ಹೊಸ ಮಾಹಿತಿ ಸಿಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅಪ್‌ಡೇಟ್ ಮಾಡಿದ ಸಂದರ್ಭದೊಂದಿಗೆ ಅದು ಹೊಸದಾಗಿ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಕರೆದು, ಉತ್ತಮ ಜಾಹೀರಾತುಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಿ ಬಳಕೆದಾರರ ಅನ್ವಯಕ್ಕೆ ಕಳುಹಿಸಬಹುದು. ಅವು ಸಮಯಕ್ಕೆ ತಲುಪಿದರೆ ಅನ್ವಯವು ಈ ಹೊಸ ಜಾಹೀರಾತುಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಸದಾ ಮೊದಲ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತಲೇ, ಬಳಕೆದಾರರು ಮತ್ತು ಜಾಹೀರಾತುದಾರರಿಗೆ ದೊರೆಯುವ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಸಮತೋಲನದಲ್ಲಿಡುವಂತೆ ಸಮನ್ವಯಕವನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಜಾಹೀರಾತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪರಿಕರಗಳಿವೆ. ಸಂಭಾಷಣೆಗೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಜಾಹೀರಾತುಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಸಮನ್ವಯಕವು ಅವುಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ ಕರೆಯುತ್ತದೆ. ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ, ಸಮನ್ವಯಕವು ಸಂಭಾಷಣೆಗಳನ್ನು ಚಿಕ್ಕ ಪಠ್ಯ ಸಾರಾಂಶಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ನಂತರ ಅವುಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಾಧಾರಿತ ಸಂಖ್ಯಾ ನಿರೂಪಣೆಗಳಾಗಿ ಬದಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇವುಗಳು ಜಾಹೀರಾತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಸುಲಭವಾಗಿ ಶೋಧಿಸಲು ಅನುಕೂಲವಾಗುವಂತೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಅರ್ಥರೂಪಗಳು. ಅವುಗಳ ಮೂಲಕ ಸಂಭಾವ್ಯ ಜಾಹೀರಾತುಗಳನ್ನು ಹಿಂಪಡೆದು, ಬಜೆಟ್, ಬಳಕೆದಾರರ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳ ಆಧಾರದಲ್ಲಿ ಅರ್ಹವಾದವುಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಿ, ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಬಳಿಕ ಅವುಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟ ಹಾಗೂ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ, ಚಾಟ್ ಉತ್ತರದ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಯೋಜನ ನೀಡುವ ಜಾಹೀರಾತನ್ನು ಇರಿಸಲು ಅಂತಿಮ ಶ್ರೇಯಾಂಕ ನಿಗದಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಪ್ರದರ್ಶನಕ್ಕೆ ಅರ್ಹವಾಗಲು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಜಾಹೀರಾತೂ ಅರ್ಹತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯ ಉನ್ನತ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಬೇಕು.

ಸಮನ್ವಯಕ LLM ಮೊದಲು ಸೂಕ್ತವಾದ ವಾಣಿಜ್ಯ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಇದರಲ್ಲಿ ನೇರವಾದ 1:1 ಹುಡುಕಾಟ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಾಣಿಜ್ಯ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳಲು ಸಂಭಾಷಣೆಯ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಮರುಬರೆಯುವುದು ಮತ್ತು ನಂತರ ಅರ್ಥಾಧಾರಿತ ನಿರೂಪಣೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಸೇರಿರಬಹುದು. ಸಮನ್ವಯಕವು ಹಲವು ಸುತ್ತುಗಳ ಸಂಭಾಷಣೆಯನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಾಗಿ ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸಿ, ನಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಿಂದ ಜಾಹೀರಾತುಗಳನ್ನು ಫೋಕಸ್ ಮಾಡಿದ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ ಹಿಂಪಡೆಯುತ್ತದೆ.

ಬಳಕೆದಾರರ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಆಳವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡಾಗ ಮಾತ್ರ ಜಾಹೀರಾತುಗಳು ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡರೆ, ಅವುಗಳು ಬಳಕೆದಾರರು ಮತ್ತು ಜಾಹೀರಾತುದಾರರು ಇಬ್ಬರಿಗೂ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾಗುತ್ತವೆ. ಹಲವು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಉದ್ದೇಶದ ವಿಭಿನ್ನ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪ್ರವಾಸದ ಯೋಜನೆಯ ಕುರಿತ ಸಂಭಾಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಸಾರಿಗೆ, ವಸತಿ ಅಥವಾ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಅಗತ್ಯಗಳಿರಬಹುದು. ಇಡೀ ಸಂಭಾಷಣೆಯನ್ನು ಒಂದೇ ಅಕ್ಷರಶಃ ಪಠ್ಯ ಸಾಲಿಗೆ ಕುಗ್ಗಿಸುವ ಬದಲು, ಹಿಂಪಡೆಯುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಈ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.

ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಹೈಕಿಂಗ್ ಶೂಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಡೆಯಬಹುದಾದ ಸಂಭಾಷಣೆಯೊಂದನ್ನು ನೋಡೋಣ:

1. ಯೊಸ್‌ಮೈಟ್‌ಗೆ ಎರಡು ದಿನಗಳ ಪ್ರವಾಸದಲ್ಲಿ ಏನೇನು ನೋಡಬೇಕು?

2. ಮುಂದಿನ ವಾರ ಚಳಿ ಇರುತ್ತದೆಯೇ?

3. [insert brand]ನ ಹೊಸ ಉತ್ಪನ್ನ ಶ್ರೇಣಿಗಳು ಯಾವುವು?

ಬಳಕೆದಾರರು ಶೂ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಕುರಿತ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಯೊಸ್‌ಮೈಟ್ ಪ್ರವಾಸಕ್ಕೆ ಕನೆಕ್ಟ್ ಮಾಡದಿದ್ದರೂ, ನಮ್ಮ ಜಾಹೀರಾತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಈ ಸಂಭಾಷಣೆಯನ್ನು [shoes appropriate for hiking trip] ಮತ್ತು [new [brand] product lines good for travel] ಎಂಬ ಎರಡು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದು. ಇದು ಮೊದಲ ಪ್ರಯತ್ನವಷ್ಟೇ ಆಗಿರಬಹುದು. ನಮ್ಮ ಸಂಗ್ರಹದಲ್ಲಿ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾದ ಜಾಹೀರಾತುಗಳು ಸಿಗುವವರೆಗೆ ಈ ನಿರೂಪಣೆಗಳನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸುತ್ತಾ ಹೋಗುವಂತೆ ಸಮನ್ವಯಕವನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಹಿಂಪಡೆಯುವಿಕೆ ಎಂದರೆ ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಜಾಹೀರಾತು ಆಯ್ಕೆಗಳ ಸಮೂಹವನ್ನು ರಚಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ. ಸಂಭಾವ್ಯ ಜಾಹೀರಾತುಗಳು ವಿವಿಧ ಹಿಂಪಡೆಯುವಿಕೆ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರಗಳಿಂದ ಬರಬಹುದು. ನಂತರ ಅವುಗಳು ಪ್ರದರ್ಶನದ ಒಂದೇ ನಿರ್ಬಂಧಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಸ್ಪರ್ಧಿಸಬಹುದು. ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನದ ವಿಭಿನ್ನ ನಿರ್ಬಂಧಗಳಿಗೆ ಹೊಂದುವಂತೆ ನಾವು ಹಲವು ಸೂಚ್ಯಂಕಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತೇವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಉತ್ಪನ್ನ ಪಟ್ಟಿಯ ಜಾಹೀರಾತುಗಳ ಸೂಚ್ಯಂಕವು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಜಾಹೀರಾತುಗಳನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯುವಾಗ ಉತ್ಪನ್ನದ ಸಕಾರಾತ್ಮಕ ಅಥವಾ ನಕಾರಾತ್ಮಕ ವಿಮರ್ಶೆಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸುವಂತೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ವಿಮರ್ಶೆಗಳೇ ಇರದ ಇತರ ಜಾಹೀರಾತುಗಳಿಗೆ ಇದು ಅನ್ವಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಬಳಕೆದಾರರ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಸಂಖ್ಯಾ ನಿರೂಪಣೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಅಂದಾಜು ಸಮೀಪದ ನೆರೆಹೊರೆಯ ಹುಡುಕಾಟದ ಯಾವುದಾದರೂ ರೂಪಕ್ಕೆ ಪ್ರತಿ ಸೂಚ್ಯಂಕವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಹುಡುಕಾಟವು ದೊಡ್ಡ ಅರ್ಥಾಧಾರಿತ ಸೂಚ್ಯಂಕಗಳಿಂದ ಹಿಂಪಡೆಯಲು ಬಳಸುವ ಅಂದಾಜು ಕ್ರಮಾವಳಿ. ಅಂದರೆ, “ಏಕೈಕ ಸರಿಯಾದ” ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಹುಡುಕುವ ಬದಲು ಉತ್ತಮ ಪರಿಹಾರಕ್ಕೆ ಸಮೀಪಿಸುವ ಮೂಲಕ ಜಾಹೀರಾತುಗಳನ್ನು ಬಹಳ ವೇಗವಾಗಿ ಪಡೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಜೊತೆಗೆ, ಸೂಕ್ತವಾದ ಸಂಭಾವ್ಯ ಜಾಹೀರಾತುಗಳಲ್ಲಿ ಬಹುತೇಕವನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಸೂಕ್ತತೆ, ಬಿಡ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಬಜೆಟ್‌ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಪ್ರದರ್ಶನ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸದ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭಾವ್ಯ ಜಾಹೀರಾತುಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣನೆಯಿಂದ ಹೊರಗಿಡುವುದೇ ಫಿಲ್ಟರ್‌ನ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ಸಂಭಾವ್ಯ ಜಾಹೀರಾತು ಮತ್ತು ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್‌ಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ, ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್‌ನ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳಲ್ಲಿ ಇವುಗಳು ಸೇರಿರಬಹುದು: ಜಾಹೀರಾತು ಸಾಮಗ್ರಿ ಮತ್ತು ಅಭಿಯಾನದ ಲಭ್ಯತೆ (ಅಭಿಯಾನ ಅಥವಾ ಜಾಹೀರಾತು ಸಾಮಗ್ರಿಗಳು ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿವೆಯೇ), ಅಭಿಯಾನದ ಗುರಿನಿಗದಿ (ಉದಾ., ಅಭಿಯಾನವು ಯಾವ ಭಾಷಾ-ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು), ನೀತಿ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು (ಯಾವುದನ್ನು ಜಾಹೀರಾತು ಮಾಡಬಹುದು ಎಂಬುದರ ಅನುಸರಣೆ ಅಗತ್ಯಗಳು), ಬಜೆಟ್ ಲಭ್ಯತೆ (ಅಭಿಯಾನದಲ್ಲಿ ಇನ್ನೂ ಖರ್ಚು ಮಾಡಲು ಹಣ ಉಳಿದಿದೆಯೇ), ವೆಚ್ಚದ ಗತಿ (ಬಜೆಟ್ ಅನ್ನು ಈಗ ಖರ್ಚು ಮಾಡಬೇಕೇ ಅಥವಾ ದಿನದ ಬೇರೆ ಸಮಯದಲ್ಲೇ), ಪ್ರದರ್ಶನ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ (ಯಾವ ಬಗೆಯ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಈ ಜಾಹೀರಾತು ಅರ್ಹವಾಗಿದೆ) ಮತ್ತು ಜಾಹೀರಾತುದಾರ ಹಾಗೂ ಅಭಿಯಾನದ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಪುನರಾವರ್ತನೆ ನಿವಾರಣೆ (ಉದ್ಯಮಗಳಿಗೆ ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತ ಪಾಲ್ಗೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಖಚಿತಪಡಿಸಲು ಪ್ರತಿ ಜಾಹೀರಾತುದಾರರಿಂದ ಸೂಕ್ತ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಜಾಹೀರಾತುಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು).

ಅರ್ಹತಾ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತೀರ್ಣವಾದ ಜಾಹೀರಾತುಗಳು ಅಂಕ ನಿಗದಿಯ ಹಂತಕ್ಕೆ ಸಾಗುತ್ತವೆ. ಅಲ್ಲಿ ಸಮನ್ವಯಕವು ಪ್ರದರ್ಶನಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ವಿವಿಧ ಅಂಶಗಳಿಗೆ ಅಂಕ ನೀಡುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಕರೆಯುತ್ತದೆ. ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಅರ್ಥಾಧಾರಿತ ಪ್ರಸ್ತುತತೆ (ಜಾಹೀರಾತು ಬಳಕೆದಾರರ ಗುರಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆಯೇ?), ನಿರೀಕ್ಷಿತ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ (ಜಾಹೀರಾತು ವೀಕ್ಷಣೆ, ಕ್ಲಿಕ್ ಮತ್ತು ಜಾಹೀರಾತುದಾರರು ಬಯಸಿದ ಫಲಿತಾಂಶಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆಯೇ?) ಹಾಗೂ ಹಿಂದಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ (ಇದುವರೆಗೆ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ತೋರಿಸಿದಾಗ ಜಾಹೀರಾತು ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶ ನೀಡಿದೆಯೇ?) ಸೇರಿವೆ. ಹರಾಜಿಗೆ ಮುನ್ನ ಪ್ರಸ್ತುತತೆ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಲು ಸಮನ್ವಯಕವು ಜಾಹೀರಾತುಗಳನ್ನು ಮತ್ತೊಮ್ಮೆ ಸೋಸುತ್ತದೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಆಯ್ಕೆಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಕಿರಿದುಗೊಳಿಸಿ, ಹರಾಜಿಗೆ ಸಿದ್ಧವಾದ ಸಣ್ಣ ಜಾಹೀರಾತು ಸಮೂಹವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ. ಆದರೆ ಅಂತಿಮವಾಗಿ ತಲುಪಿಸುವ ಜಾಹೀರಾತನ್ನು ಇನ್ನೂ ನಿರ್ಧರಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

ಸಮನ್ವಯಕವು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿದ ಜಾಹೀರಾತುಗಳನ್ನು ಸಂಭಾಷಣೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ, ಅಂತಿಮ ಹರಾಜಿಗೆ ಪ್ರವೇಶಿಸುವಷ್ಟು ಸೂಕ್ತವಾದವುಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಯಾವ ಜಾಹೀರಾತನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಬೇಕೆಂದು ಸಮನ್ವಯಕವು ನೇರವಾಗಿ ನಿರ್ಧರಿಸುವುದಿಲ್ಲ; ಬೆಲೆಯನ್ನೂ ನಿಗದಿಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಹರಾಜು ಪರಿಕರವು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಜಾಹೀರಾತುಗಳನ್ನು ಅದು ನಾಮನಿರ್ದೇಶನ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಹರಾಜು ಹಂತದಲ್ಲಿ ಅಂತಿಮ ಪ್ರದರ್ಶನ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಹರಾಜಿಗೆ ಪ್ರವೇಶ (ಸೂಕ್ತತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಜನದ ಕನಿಷ್ಠ ಮಿತಿಯನ್ನು ದಾಟುವುದು), ವೆಚ್ಚದ ಗತಿ (ಜಾಹೀರಾತು ಬಜೆಟ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸಮವಾಗಿ ಖರ್ಚು ಮಾಡುವುದು), ಬಿಡ್ ಮತ್ತು ಹರಾಜು ಲಕ್ಷಣಗಳ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ, ಗುಣಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಸರಿಹೊಂದಿಸಿದ ಶ್ರೇಯಾಂಕ, ಬೆಲೆ ನಿಗದಿ ಹಾಗೂ ಅಂತಿಮ ಆಯ್ಕೆ ಸೇರಿವೆ.

ಹರಾಜಿನ ನಂತರವೂ ಎರಡು ಕಾರಣಗಳಿಂದ ಜಾಹೀರಾತು ತಲುಪದೇ ಇರಬಹುದು. ಇವೆರಡೂ ChatGPT ಸಂಭಾಷಣಾ ಮಾಧ್ಯಮಕ್ಕೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿರುತ್ತವೆ.

1. ಚಾಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಜಾಹೀರಾತು ಸೂಕ್ತವೆನಿಸದಿರಬಹುದು: ಜಾಹೀರಾತು ಪ್ರದರ್ಶನ ಯಾವಾಗ ಸೂಕ್ತವೆಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಸುರಕ್ಷತಾ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ಸಂಭಾಷಣೆಯನ್ನು ಜಾಹೀರಾತು ಇರಿಸಲು ಸುರಕ್ಷಿತವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಿದ್ದರೂ, ಜಾಹೀರಾತು ನೀತಿಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿದ್ದರೂ, ಕೆಲವು ಸಂಭಾಷಣೆಗಳ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಅದು ಅನುಚಿತವೆನಿಸಬಹುದು. ಇಂತಹ ಜಾಹೀರಾತುಗಳನ್ನು ತೋರಿಸದಂತೆ ಸಮನ್ವಯಕವು ತಡೆಯುತ್ತದೆ.

2. ಜಾಹೀರಾತಿನ ವಿನಂತಿ ಸಮಯಕ್ಕೆ ತಲುಪದಿರಬಹುದು: ChatGPT ಮಾಡೆಲ್ ಉತ್ತರಿಸಲು ಸಿದ್ಧವಾಗಿದ್ದು, ಜಾಹೀರಾತು ಇನ್ನೂ ಇರಿಸಲು ಸಿದ್ಧವಾಗಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಜಾಹೀರಾತು ವಿನಂತಿಯ ಸಮಯ ಮಿತಿ ಮುಗಿದುಹೋಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಜಾಹೀರಾತು ತಲುಪುವುದಿಲ್ಲ. ಆದ್ದರಿಂದ ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ವೇಗವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಜಾಹೀರಾತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಒಂದು ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ChatGPT ಮಾಡೆಲ್‌ನ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಾ ಸಮಯ ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುತ್ತದೆ. ಜಾಹೀರಾತುಗಳು ಲೋಡ್ ಆಗುವವರೆಗೆ ಕಾಯಲು ನಾವು ಚಾಟ್ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ವಿಳಂಬಗೊಳಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

ಮೇಲಿನ ಎಲ್ಲಾ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು ಪೂರ್ಣಗೊಂಡರೆ, ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ಜಾಹೀರಾತನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರ ಫ್ರಂಟ್‌ಎಂಡ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಕಳುಹಿಸುತ್ತೇವೆ. ಇದನ್ನು ಸರ್ವರ್ ಕಡೆಯಿಂದ ಜಾಹೀರಾತು ತಲುಪಿಸುವಿಕೆ ಎಂದು ನಾವು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತೇವೆ. ಆದರೂ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಜಾಹೀರಾತು ಕಾಣಿಸದಿರಬಹುದು. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿಯೇ ಹೀಗೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.

ChatGPT ಯಂತಹ ಸಂಭಾಷಣಾ ಉತ್ಪನ್ನದಲ್ಲಿ ಸರ್ವರ್ ಕಡೆಯಿಂದ ಜಾಹೀರಾತು ಕ್ರಿಯೇಟಿವ್ ತಲುಪಿದ ಮಾತ್ರಕ್ಕೆ ಅದು ಪ್ರದರ್ಶನಗೊಳ್ಳುವುದು ಖಚಿತವಲ್ಲ. ಪ್ರಸ್ತುತ ಸುತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಲು ಅದು ಸಮಯಕ್ಕೂ ಸರಿಯಾಗಿ ತಲುಪಬೇಕು. ಜಾಹೀರಾತು ಕ್ರಿಯೇಟಿವ್‌ನಲ್ಲಿ ಶೀರ್ಷಿಕೆ, ವಿವರಣೆ, ಡೆಸ್ಟಿನೇಶನ್ ಲಿಂಕ್ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಕ್ರಿಯೆಗೆ ಕರೆ ನೀಡುವ ಸಂದೇಶ ಇರುತ್ತದೆ. ಜೊತೆಗೆ, ಜಾಹೀರಾತಿಗೂ ಸಂಭಾಷಣೆಗೂ ಇರುವ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಚಿಕ್ಕ, ತಟಸ್ಥ ಪೀಠಿಕೆಯನ್ನೂ ಜಾಹೀರಾತು ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಮಾಡೆಲ್ ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ಪೀಠಿಕೆಯನ್ನು ಜಾಹೀರಾತು ಸಾಮಗ್ರಿಯಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿಡುವುದರಿಂದ ಜಾಹೀರಾತುದಾರರ ಸಂದೇಶ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ChatGPT ಯ ಧ್ವನಿಯೂ ತಟಸ್ಥವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ChatGPT ಯ ಫ್ರಂಟ್‌ಎಂಡ್ ಪೀಠಿಕೆ ಮತ್ತು ಜಾಹೀರಾತು ಸಾಮಗ್ರಿಯನ್ನು ಒಟ್ಟಾಗಿ ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ChatGPT ಯ ಉತ್ತರ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ರಚನೆಯಾಗುವ ಮೊದಲು ಅದು ತಲುಪಿದರೆ, ಫ್ರಂಟ್‌ಎಂಡ್ ChatGPT ಯ ಉತ್ತರದ ಕೆಳಗೆ ಪ್ರಾಯೋಜಿತ ಎಂದು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಿ ಜಾಹೀರಾತನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ. ಅದು ತಡವಾಗಿ ತಲುಪಿದರೆ, ಆ ಸುತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಜಾಹೀರಾತನ್ನು ತೋರಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಸರ್ವರ್ ಕಡೆಯಿಂದ ಜಾಹೀರಾತು ತಲುಪಿಸುವುದಕ್ಕೂ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಜಾಹೀರಾತು ಪ್ರದರ್ಶನವಾಗುವುದಕ್ಕೂ ಇರುವ ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಇದಾಗಿದೆ.

ನಮ್ಮ ಜಾಹೀರಾತು ತಂತ್ರವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ದಾಖಲೀಕರಣ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಇದರಿಂದ ಮೂರು ಮುಖ್ಯ ಪ್ರಯೋಜನಗಳಿವೆ: ಜಾಹೀರಾತುದಾರರು ತಮ್ಮ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಮ್ಮ ತಂತ್ರವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಂದಿಗೆ ಸುಲಭವಾಗಿ ಜೋಡಿಸಬಹುದು, ವರದಿಗಳ ಡೇಟಾದಿಂದ ತಮ್ಮ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ತಂಡವು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಿಸಬೇಕಾದ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು. ಈ ವರದಿ ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಪರಿಕರಗಳ ಜೊತೆಗೆ, ಜಾಹೀರಾತು ತಲುಪಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಇತರ ಜಾಹೀರಾತು ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ನಾವು ಉನ್ನತ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮಾಡೆಲ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ. ಇದು ಬಲವಾದ ಸ್ವಯಂ ಸುಧಾರಣಾ ಚಕ್ರವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ.

ಏನಾಯಿತು ಎಂಬುದರ ವಿವರವಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಜಾಹೀರಾತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಭಾಗವನ್ನೂ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿಸಲು ನೆರವಾಗುತ್ತದೆ. ಲಾಗ್‌ಗಳ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಇಂತಹ ಸೂಕ್ಷ್ಮಮಟ್ಟದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನೂ ದಾಖಲಿಸುತ್ತದೆ:

• ಆ ಸುತ್ತು ಜಾಹೀರಾತು ಪ್ರದರ್ಶನಕ್ಕೆ ಅರ್ಹವಾಗಿರಲಿಲ್ಲ.

• ಜಾಹೀರಾತು ಸೆಶನ್ ಆರಂಭವಾಯಿತು, ಆದರೆ ಹಿಂಪಡೆಯುವಿಕೆಗೆ ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಸಲ್ಲಿಸಲಿಲ್ಲ.

• ಹಿಂಪಡೆಯುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಸಂಭಾವ್ಯ ಜಾಹೀರಾತುಗಳು ಸಿಗಲಿಲ್ಲ.

• ಸಂಭಾವ್ಯ ಜಾಹೀರಾತುಗಳನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯಲಾಯಿತು, ಆದರೆ ಅವುಗಳ ಪೂರ್ಣ ವಿವರಗಳನ್ನು ತುಂಬುವ ಅಥವಾ ಅರ್ಹತೆ ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಹಂತದಲ್ಲಿ ವಿಫಲವಾದವು.

• ಜಾಹೀರಾತು ತಲುಪಿತು ಮತ್ತು ನಂತರ ಬಳಕೆದಾರರು ಅದರೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಿದರು.

ಈ ವಿವರವಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳು ಜಾಹೀರಾತು ಪ್ರದರ್ಶನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಭಾಗವನ್ನೂ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಲು ನೆರವಾಗುತ್ತವೆ. ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಸುಧಾರಿಸಲು ಬೇಕಾದ ಸಾಕ್ಷ್ಯಗಳು, ಹಿಂಪಡೆಯುವಿಕೆ, ಸಂಭಾವ್ಯ ಜಾಹೀರಾತುಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟ, ಹರಾಜಿನಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸುವಿಕೆ ಅಥವಾ ತಲುಪಿಸುವಿಕೆಯ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಸುಧಾರಿಸಲು ಬೇಕಾದ ಸಾಕ್ಷ್ಯಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತವೆ.

ಮಾಡೆಲ್ ಆಧಾರಿತ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ಹಿಂದಿನ ಕಲ್ಪನೆ ಇದು: ನಮ್ಮ ಅತ್ಯಂತ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ, ಉನ್ನತ ರೀಜನಿಂಗ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸಿ ನಿರ್ಣಯಿಸುತ್ತವೆ. ನಂತರ ಪೋಸ್ಟ್-ಟ್ರೇಂಡ್ LLM ಇನ್ನಷ್ಟು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವಂತೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಮ್ಮ ಅತ್ಯಂತ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಮಾಡೆಲ್ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ ಸಣ್ಣ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಂತೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿದರೆ, ಸಮನ್ವಯ ಅಥವಾ ಹಿಂಪಡೆಯುವಿಕೆಗಾಗಿ ನಾವು ಚಿಕ್ಕ, ಹೆಚ್ಚು ದಕ್ಷವಾದ ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ ರೀಜನಿಂಗ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

ನಾವು ಮಾನವರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು (ಬಳಕೆದಾರರು ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಜಾಹೀರಾತುಗಳನ್ನು ಮರೆಮಾಡುವುದು), ಬಳಕೆದಾರರ ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಹಾಗೂ ನಮ್ಮ ಜಾಹೀರಾತು ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕದ ಮೂಲಕ ಜಾಹೀರಾತುದಾರರ ನೇರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ, ಅವುಗಳ ಆಧಾರದಲ್ಲಿ ಕ್ರಮ ಕೈಗೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಾಗ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಪಡೆಯಲು ನಮ್ಮ ತಂಡವೂ ಲಭ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ChatGPT ಬಳಕೆದಾರರು ಮತ್ತು ಜಾಹೀರಾತುದಾರರು ಏನು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ನೇರವಾಗಿ ಕೇಳುತ್ತೇವೆ. ಮಾಡೆಲ್‌ನ ಅವಲೋಕನಾಧಾರಿತ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಿಂತಲೂ ಈ ಮೂಲದಿಂದ ಬರುವ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳು ನಮ್ಮ ದಿಕ್ಕನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಭಾವಿಸುತ್ತವೆ. ಸರಿಯಾದ ಉತ್ಪನ್ನ ನಿರ್ಧಾರಗಳತ್ತ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪರಿಷ್ಕರಣೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ನೆರವಾದ ಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಇದೂ ಒಂದು. ಮಾಡೆಲ್ ಬಳಕೆದಾರರ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡು, ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಯೋಚಿಸಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾದುದನ್ನು ನೀಡಬಲ್ಲದು. ಆದರೆ ಅಭಿರುಚಿಯನ್ನು ಜನರೇ ರೂಪಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಒಂದು ವರ್ಷದ ಹಿಂದೆ ನಮ್ಮ ಬಳಿ ಜಾಹೀರಾತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೇ ಇರಲಿಲ್ಲ. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸುತ್ತಿದ್ದವರೂ ಕೆಲವೇ ಜನರಾಗಿದ್ದರು. ಈಗ ನಮ್ಮ ಬಳಿ ವಾರ್ಷಿಕೀಕೃತ ದರದಲ್ಲಿ $1 ಶತಕೋಟಿಗೂ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆದಾಯಕ್ಕೆ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ದೃಢವಾದ ಜಾಹೀರಾತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಿದೆ. ಇದರ ಜಾಹೀರಾತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು LLM ಆಧಾರಿತ ಸಮನ್ವಯಕ ನಡೆಸುತ್ತದೆ. ನಮ್ಮ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹಲವು ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚಿಸಿದ Codex, ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಮೊದಲಿನಿಂದ ರೂಪಿಸಿ ಈ ಪ್ರಮುಖ ಬಳಕೆಯ ಮೈಲಿಗಲ್ಲನ್ನು ಅಭೂತಪೂರ್ವ ವೇಗದಲ್ಲಿ ತಲುಪಲು ಮೂಲಭೂತ ನೆರವು ನೀಡಿತು. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಿ ವಿಸ್ತರಿಸಲು Codex ಬಳಸುವಂತೆ ಆರಂಭದಿಂದಲೇ ತಂಡ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಿದ್ದೆವು. Codex ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯರೂಪಕ್ಕೆ ತರಲು ನಾವು ರಕ್ಷಣಾ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಇದರ ಜೊತೆಯಲ್ಲೇ, ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಣೆಗಳನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸುವ ಪ್ಲಗಿನ್ ಅನ್ನು ಬಹಳಷ್ಟು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು Codex ಗಾಗಿ ಡೇಟಾ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದ ವಿಸ್ತರಣಾ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಹೊಸ ಉತ್ಪನ್ನ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು, ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸುಧಾರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ವ್ಯವಸ್ಥಾ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯೂ ಇದರಲ್ಲಿ ಸೇರಿವೆ.

ನಮ್ಮ ಜಾಹೀರಾತು ತತ್ವಗಳ⁠ ಆಧಾರದಲ್ಲಿ ರೂಪಿಸಿದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮಿತಿಗಳು ಮತ್ತು LLM ಆಧಾರಿತ ಸಮನ್ವಯಕ ಒಟ್ಟಾಗಿ, ಪ್ರತಿ ಸಂಭಾಷಣೆಯನ್ನೂ ಜಾಹೀರಾತಿನ ವಿನಂತಿಯೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸದೆಯೇ ಜಾಹೀರಾತುಗಳನ್ನು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿಸಲು ನೆರವಾಗುತ್ತವೆ. ಮುಂದಿನ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಕೆದಾರರು ಮತ್ತು ಜಾಹೀರಾತುದಾರರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಯೋಜನ ನೀಡಲು ಹೆಚ್ಚು ಸಂವಹನಶೀಲ ಜಾಹೀರಾತು ರೂಪಗಳ ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸುತ್ತೇವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಜಾಹೀರಾತುಗಳ ಮೂಲಕ ಬಳಕೆದಾರರು ನೇರವಾಗಿ ಉದ್ಯಮಗಳೊಂದಿಗೆ ಮಾತನಾಡುವ ಅವಕಾಶ ನೀಡುವುದು. ನಿರಂತರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಾ ಲೂಪ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ OpenAI ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಈ ತಂತ್ರವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸ್ವಯಂ ಸುಧಾರಣಾ ರಚನೆಯು, ಕಾಲಕ್ರಮೇಣ ಸೂಕ್ತತೆ ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತೀಕರಣವನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವ ನಮ್ಮ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.