“Con OpenAi, ahora tenemos una herramienta que le permite comprender el lenguaje a un nivel mucho más granular y, por lo tanto, hacer conexiones mucho más intencionales entre las piezas de contenido cuando está buscando enlaces”, dijo Lindsay Van Kirk, SVP y GM GM GM de D/Cipher en Dotdash Meredith, en un registro en vivo en el podcast de Digiday Publishing en Live.

En otras palabras, Dotdash Meredith ya había diseñado D/Cipher para poder inferir los intereses de una persona y las posibles intenciones de compras basadas en el artículo que las personas visitan las personas en sus 40 propiedades. Pero el LLM de OpenAI ayuda a hacer conexiones que de otro modo serán más difíciles de dibujar, teniendo en cuenta el contexto más allá de las palabras clave.

“Lo que los modelos de idiomas grandes y las bases de datos ahora nos permiten hacer es dibujar conexiones, no solo de las coincidencias de palabras específicas en las páginas, sino del sentimiento y el tema del que estás hablando”, dijo Van Kirk. Esa mejora ha llevado a una mejora del 30% en las conexiones realizadas en piezas de contenido, dijo.

Este episodio también resume las principales noticias de la semana pasada, incluidas las sombrías perspectivas de anuncios del mercado, las aplicaciones de Apple rastreando los problemas de transparencia y los puntos ciegos BOT de los proveedores de publicidad.

Aquí hay algunos aspectos destacados de la conversación, que se han editado por longitud y claridad.

El contexto es clave

Tenemos una escala de usuarios que vienen a nuestras propiedades en los cientos de millones. Recopilamos más de 10 mil millones de señales que realmente nos permiten comprender el compromiso y el comportamiento del consumidor con tipos de artículos específicos y luego predecir el resultado de lo que ese consumidor hará a continuación.

El gran ascensor del idioma

Lo que el LLM le permite hacer es decir como, ok, usted y yo podríamos tener una conversación sobre el mismo tema exacto. Podríamos estar usando palabras completamente diferentes para hablar sobre eso, y los LLM son muy, muy buenos para ayudarlo a saber que Tim y Lindsay están hablando de lo mismo, a pesar de que estamos usando un lenguaje diferente.

Los datos de primera parte son el controlador

Como editor, tenemos los datos de primera parte en torno a los usuarios, por lo que lo que podemos ver que otros no pueden en estos escenarios son las personas que leen esto también lo leen.

La necesidad de supervisión humana de la IA

Tenemos un equipo de personas que están trabajando en las conexiones y en esta tecnología. Y luego, francamente, cuando vamos a construir D/Cipher, todavía tenemos un elemento humano que analiza el resultado de todas estas conexiones y nos ayuda a tomar buenas decisiones sobre si algo realmente tiene sentido y coincide con la marca para la que realmente estamos tratando de construir esa audiencia. Y por lo tanto, aún debe haber supervisión y intervención humana en todos estos procesos.