首页 > 其他分享 >LLM正当时,火山引擎数智平台如何赋能AIGC增长?

LLM正当时,火山引擎数智平台如何赋能AIGC增长?

时间:2024-09-24 11:52:47浏览次数:11  
标签:LLM 数智 模型 平台 AIGC 用户 营销 套件 应用

更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号回复【1】加入官方交流群


本文将从推广获客、产品优化、用户运营三个角度,分享火山引擎数智平台VeDI旗下营销套件如何多方面为 LLM 领域的相关业务提供深度支持,帮助大模型应用公司在应用推广环节实现健康快速增长。


前言

当今,人工智能大模型技术发展迅猛,应用广泛,其影响力业已进入到科技、产业、经济和社会服务等诸多领域,推动了社会的整体进步。在大模型(Large Language Models)领域,主要可以将其参与者分为两大类:大模型训练厂商及应用公司。大模型训练厂商通过提供先进的模型支持,为应用公司打下坚实的基础;而应用公司则利用这些模型,在知识问答、角色陪伴、AI内容创作、阅读辅助等多个领域,为日常生活和工作带来了前所未有的便利和变革。


火山引擎数智平台VeDI是新一代企业级数据智能平台,基于字节跳动多年的“数据驱动”实践经验,汇集端到端的数智产品、场景化的行业解决方案和专业的企业数智化转型咨询。旗下营销套件产品,涵盖了增长分析平台 DataFinder、A/B 测试平台 DataTester、客户数据平台 VeCDP、增长营销平台 GMP 等全链路用户增长和业务营销工具,已经为业内多家大模型应用公司提供了全方位的增长营销解决方案。本文将从推广获客、产品优化、用户运营三个角度,分享火山引擎营销套件如何帮助大模型应用公司在应用推广环节实现快速增长。


客户痛点

对于大模型应用公司来说,在高速发展且同质化严重的大环境下,为了快速抢占市场并最终实现商业价值,以下三点至关重要:

健康的推广获客&留存客户常常会遇到无法科学评估广告渠道效果优劣的情况,这使得广告投放ROI难以维持在一个健康水平。另外广告引入的用户在应用内(app、小程序、web)的功能使用偏好、用户路径、注册/付费转化卡点等各方面也都需要埋点做数据化的剖析,否则将会面临应用留不住人、商业结果转化不佳的情况。

产品快速迭代LLM应用公司面临着激烈的竞争,对产品功能迭代的时效要求很高,各家公司都在和时间赛跑;产品功能迭代的时候如何高效、科学的选定更优方案对企业是一个大挑战。

用户精细化运营优质人群无法精准定位、客户触达/营销方式单一导致LLM应用公司较大概率存在用户粘性低、单用户商业收益低的难题。


解决方案

以上三大问题,火山引擎数智平台VeDI旗下营销套件能够帮助大模型应用公司很好地解决:

LLM正当时,火山引擎数智平台如何赋能AIGC增长?_数据平台

图:火山引擎营销套件产品功能

推广获客:增长分析平台可提供全面的主流渠道效果评估,帮助优化广告投放 ROI。同时支持多端埋点,搭配完整的分析工具,全面洞察用户在应用内的转化、流失、留存等数据表现。

产品优化A/B测试平台可提供科学实验、快速全量和回滚能力,为高时效的产品迭代提供有效支撑。

用户运营通过客户数据平台和增长营销平台的支持,可对用户进行精细化分层,开展多元化的活动推广和消息推送策略,以提高客户留存率及客户价值挖掘。


典型案例

推广获客

● 业务情况

某大模型应用公司A于2024 年上半年推出了一款可供APP、小程序、Web三端使用的Chatbot。该公司上半年的核心目标是提升Chatbot 的日活用户数(DAU)。为实现这一目标,公司在确认自己业务的核心用户群体是学生后,针对学生常访问的众多渠道(B站、知乎、小红书等)进行了大规模的广告投放。在此背景下,广告投放团队急需透明、公正的指标来衡量各个广告渠道的投放效率,以确保广告投资回报率(ROI)的健康。

● 解决方案

通过增长分析DataFinder的广告监测和行为分析能力,可以监测不同广告渠道的投放效果(曝光、点击、激活等),并将推广渠道和广告特征贯穿于用户的整个生命周期分析中。这样,就能够洞察不同渠道引入的用户在使用产品过程中的行为惯性(如用户A看了小红书广告,下载注册了APP,在APP中完成了多轮chatbot对话,并在次日继续使用chatbot;此用户A的全链路行为数据均可记录分析),以实现全面评估各个渠道、不同终端引入的用户留存、流失、付费等情况。同时,增长分析还可根据上述全链路的数据表现为十数个推广渠道提供科学的效果评估依据,支持优化投放模型。

LLM正当时,火山引擎数智平台如何赋能AIGC增长?_火山引擎_02


产品优化

● 业务情况

某大模型应用公司B,上线了一款角色陪伴App,该App提供了数十种多样化的角色,以满足不同类型用户的需求。在 App相关功能优化迭代过程中,团队面临的一大挑战是如何快速、科学地评估更好的产品交互能力和更具吸引力的新功能。

● 解决方案

最终,B公司选用了A/B测试平台DataTester,在新功能上线前,进行前置的随机公平的A/B测试和定向人群功能测试,对实验用户群进行分流,更科学地确定更优方案。同时,针对更优方案,可一键快速全量发布,有效缩短决策时间和产品迭代发布时间

LLM正当时,火山引擎数智平台如何赋能AIGC增长?_火山引擎_03


用户运营

● 业务情况

某大模型公司C在24年上半年达到了应用月活超过千万的水平,用户群体呈现多元化,包括学生、上班族、老年群体等。不同群体偏好的营销推送方式各有不同,C公司原有的单一PUSH通知已无法满足业务发展的需求。直接数据表现在PUSH的打开率低,包括非活跃用户召回转化率也不及预期。

● 解决方案

该公司利用客户数据平台VeCDP对存量的千万级用户进行分层分类,深入剖析各类型用户的特征和偏好。然后,通过增长营销平台GMP,为不同类型用户定制个性化的营销方案和推送策略。此外,还能根据用户对营销策略的反应,制定新的运营策略。通过这种方式,可以实现流程化、自动化地运营海量用户群体,有效提高消息打开率和非活跃用户的召回率。

LLM正当时,火山引擎数智平台如何赋能AIGC增长?_数据飞轮_04



结语

自2023年底,已有众多大模型应用公司选择了火山引擎数智平台VeDI旗下营销套件产品。依托行业先进的经验和技术能力,火山引擎营销套件解决方案可通过产品工具、方法论和专业的服务等多方面为 LLM 领域的相关业务提供深度支持,助力客户业务实现健康快速增长



点击跳转 火山引擎VeDI 了解更多

标签:LLM,数智,模型,平台,AIGC,用户,营销,套件,应用
From: https://blog.51cto.com/bytedata/12098239

相关文章

  • 2024最新LLM大模型学习:从零开始精通AI大模型,全面详细的入门指南,非常高详细收藏我这一
    一.初聊大模型1.为什么要学习大模型?在学习大模型之前,你不必担心自己缺乏相关知识或认为这太难。我坚信,只要你有学习的意愿并付出努力,你就能够掌握大模型,并能够用它们完成许多有意义的事情。在这个快速变化的时代,虽然新技术和概念不断涌现,但希望你能静下心来,踏实地学习。一......
  • AIGC从入门到实战:AIGC 在教育行业的创新场景—苏格拉底式的问答模式和AIGC 可视化创新
    AIGC从入门到实战:AIGC在教育行业的创新场景—苏格拉底式的问答模式和AIGC可视化创新作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展,人工智能生成内容(AIGC,ArtificialIntelligenceGenera......
  • LLM大模型: Denoising Diffusion Probabilistic Models 原理解析与核心代码
      根据文本生成图片是AI的核心应用之一,2020年后主流的生成方式都是基于DenoisingDiffusionProbabilisticModels原理的,逐渐替代了之前使用GAN的方式生成图片!那么DDPM为啥能取代GAN了?其优势在哪?或者说GAN的劣势在哪?  1、CLIP模型都知道吧?text和image都通过各自的enco......
  • OpenAI o1模型揭秘:通过LLMs学习推理能力
    OpenAI推出了o1,这是一种通过强化学习训练的大型语言模型,专门用于进行复杂的推理任务。o1在回答问题之前会“思考”,能够在响应用户之前生成一条长的内部思维链。在编程竞赛问题(Codeforces)中,OpenAIo1的排名在89%分位,位列美国数学奥林匹克预选赛(AIME)前500名学生之列,并且在物理、生......
  • OpenAI o1模型揭秘:通过LLMs学习推理能力
    OpenAI推出了o1,这是一种通过强化学习训练的大型语言模型,专门用于进行复杂的推理任务。o1在回答问题之前会“思考”,能够在响应用户之前生成一条长的内部思维链。在编程竞赛问题(Codeforces)中,OpenAIo1的排名在89%分位,位列美国数学奥林匹克预选赛(AIME)前500名学生之列,并且在物理、生......
  • AIGC8: 高通骁龙AIPC开发者大会记录B
    图中是一个小男孩在市场卖他的作品。AI应用开发出来之后,无论是个人开发者还是企业开发者。如何推广分发是面临的大问题。做出来的东西一定要符合商业规律。否则就是实验室里面的玩物,或者自嗨的东西。背景上次是回顾和思考前面两个硬件营销总的分享,接下来看软件营销总的分享。......
  • 模型部署系列 | 如何本地部署LLM服务?以ollama为例
    简介小伙伴们好,我是微信公众号《小窗幽记机器学习》的小编:卖沙茶面的小男孩。这篇小作文主要介绍如何使用ollama在本地部署大模型服务。更多关于大模型相关,如模型解读、模型微调、模型部署、推理加速等,可以留意本微信公众号《小窗幽记机器学习》。安装ollama安装过程需要......
  • llm-app-stack
    llm-app-stackhttps://github.com/a16z-infra/llm-app-stackakaEmergingArchitecturesforLLMApplicationsThisisalistofavailabletools,projects,andvendorsateachlayeroftheLLMappstack.  LlamaIndexvsLangChainhttps://www.datacamp.com......
  • 微软:LLM对输入异常敏感
    ......
  • 吉利:探索LLM后训练的数据配比
    ......