Utiliser les LLM pour humaniser votre contenu et amplifier vos recherches
par Manuel Cebrian·
Un des principaux sujets abordés concernant les modèles de langage de grande taille (LLMs) est la création de contenu à grande échelle, mais cela peut rapidement devenir un point de dépendance.
Nous manquons tous de temps et cherchons des moyens de simplifier notre quotidien. Que diriez-vous de tirer parti d'outils tels que Claude et ChatGPT pour structurer votre travail de manière à humaniser votre présence en ligne tout en facilitant votre quotidien, plutôt que de perdre la créativité qui l’accompagne ?
Cet article se penche sur comment :
- Analyser les retours et questions des clients à grande échelle.
- Automatiser l'obtention d'informations détaillées et uniques de la part d'experts en la matière.
- Analyser la concurrence.
Bien que toutes ces tâches puissent être exécutées manuellement, elles impliquent souvent des efforts considérables basés sur des données qui se prêtent bien à une certaine automatisation.
Avoir accès à ces informations vous ancrera davantage dans la réalité des clients ou du marché, au lieu de créer votre propre chambre d'écho.
Analyse des retours clients à grande échelle
Une des fonctionnalités remarquables des LLMs est leur capacité à :
- Traiter les données à grande échelle.
- Identifier des motifs.
- Déceler des tendances qui pourraient autrement prendre des heures, des jours ou des semaines à un humain.
À moins d'appartenir à une grande entreprise internationale, il est peu probable que vous disposiez d'une équipe de données possédant cette capacité, d'où l'intérêt d'utiliser un LLM.
Pour cette opportunité particulière, nous examinons les retours clients. Qui souhaite passer des heures à lire 10 000 enquêtes NPS ou formulaires de commentaires ? Pas moi, et probablement pas vous non plus.
Vous pouvez télécharger les données brutes directement dans le projet et laisser votre LLM de choix analyser les informations dans son interface.
Cependant, ma préférence va à l'importation de toutes les données brutes dans BigQuery (ou une autre plateforme si vous préférez) puis à travailler avec votre LLM pour rédiger des requêtes SQL pertinentes afin d'analyser vos données brutes.
Je le fais pour deux raisons :
- Cela me permet d'avoir un aperçu et d'apprendre un peu le langage sous-jacent (ici, SQL) par osmose.
- C'est une sécurité supplémentaire contre d'éventuelles hallucinations.
Lorsque les données brutes sont directement importées dans un LLM et que l'on pose des questions d'analyse, j'ai tendance à faire moins confiance à l'analyse.
Il est beaucoup plus probable que le LLM puisse simplement inventer des résultats.
Si vous séparez les données brutes et collaborez avec le LLM pour créer des requêtes, il est plus probable que les résultats soient valides et véritables, offrant des aperçus utiles pour votre entreprise.
Concrètement, à moins de traiter des ensembles de données d'une taille inquiétante, BigQuery est gratuit (bien qu'il faille peut-être fournir une carte de crédit pour créer un projet).
Et n'ayez pas peur de SQL, surtout en codant avec un LLM – il vous fournira la fonction de requête complète.
Mon flux de travail est généralement comme suit :
- Utiliser la fonction SQL du LLM.
- Déboguer et vérifier les données.
- Entrer les résultats de la requête SQL dans le LLM.
- Générer des visualisations soit avec le LLM, soit grâce à la requête SQL.
- Répéter le processus.
Automatisation des interviews des experts en la matière
Il semble qu'un trait commun des experts en la matière soit leur manque de temps.
Ils ne souhaitent pas passer une heure à discuter avec le département marketing d'une nouvelle fonctionnalité déjà débattue avec le fabricant depuis huit mois.
Et qui pourrait les en blâmer ? Ils en ont probablement déjà discuté longuement.
Cependant, nous avons besoin de ces informations pour élaborer des stratégies de présentation sur notre site et fournir des détails utiles qui ne figurent pas sur la fiche technique.
Comment pouvons-nous donc contacter nos experts ?
En créant un GPT personnalisé qui agit en tant qu'intervieweur.
Avertissement, pour tirer le meilleur parti de ce processus, vous souhaiterez une version unique pour chaque lancement, produit ou service sur lequel vous travaillez.
Devis SEO
Un expert disponible maintenant · Réponse sous 24h · Sans engagement
Il n'est peut-être pas nécessaire d'être aussi précis que l'article le suggère, mais cela pourrait finalement s’avérer pertinent.
Pour ce faire, vous aurez besoin au minimum d'un abonnement ChatGPT Plus.
Les instructions dépendront de votre secteur et de la personnalité de vos experts ou de votre équipe de vente.
Celles-ci devraient inclure :
- Rôle et ton : Comment l'« intervieweur » doit se présenter.
- Contexte : Ce que vous souhaitez apprendre et pourquoi.
- Structure de l’entretien : Comment commencer, les sujets à aborder, comment approfondir les questions.
- Timing : Poser une question, attendre la réponse, approfondir.
- Conclusion : Comment clore l'entretien et quels éléments livrer à la fin.
Une fois que nous avons défini cela, nous testerons le modèle et simulerons nous-mêmes le rôle d'un expert. Ensuite, nous affinerons les instructions.
Avec ce système, vous serez capable de joindre vos experts durant les cinq minutes qu'ils ont entre deux appels.
Et vous pouvez utiliser un LLM pour en extraire les points majeurs, voire même rédiger un projet d'article à partir de leurs réponses.
Analyse de la concurrence pour des insights stratégiques
Cela peut sembler un peu subtil et nécessitera peut-être une réflexion stratégique.
Cependant, il existe plusieurs actions que vous pouvez entreprendre avec des données concurrentielles à grande échelle pour mieux comprendre votre environnement concurrentiel et les lacunes que vous pourriez avoir, telles que :
- Collecter les avis sur vos concurrents pour repérer des thèmes tels que les bénéfices, les valeurs, les plaintes communes et les faiblesses.
- Analyser leur contenu web pour identifier leur positionnement, leur audience implicite et les éventuelles revendications, ainsi que les industries ciblées, le tout en s’appuyant sur des études de cas.
- Grâce à leur contenu et au soutien de Wayback Machine, vous pourriez déceler comment leur message a évolué au fil du temps, à l'aide d'un LLM.
- Les offres d'emploi pourraient révéler leurs priorités stratégiques ou leur intérêt pour de nouvelles initiatives.
- Une fois que nous avons identifié leur positionnement, nous pourrions nous comparer. Où nos messages se rejoignent-ils, et où se distinguent-ils ?
- En analysant leurs interactions sur les réseaux sociaux, nous pourrions comprendre, toujours à grande échelle, où ils répondent aux besoins des clients et où ils pourraient faillir. Quelles questions ne parviennent-ils pas à traiter ?
Élargir la recherche sans perdre le lien humain
Collaborer avec un LLM pour vous ancrer dans la réalité client à partir de grands ensembles de données constitue une opportunité infinie d'obtenir des informations concrètes et spécifiques de manière relativement rapide.
Ces trois avenues constituent de solides points de départ, mais elles ne représentent pas la fin de vos explorations.
Pour aller plus loin, réfléchissez à d'autres sources de données que vous possédez ou auxquelles vous avez accès, telles que :
- Transcriptions d'appels de vente.
- Données de requêtes de Google Search Console.
- Recherches sur le site.
- Cartographie thermique des outils de parcours utilisateur.
Certes, il peut être tentant d'inclure des données analytiques comme Google Analytics, mais je vous conseille de privilégier les données qualitatives ou celles orientées client plutôt que les données quantitatives.
Bonne chasse aux informations !
Ma Vision
À mon sens, l'intégration des LLMs dans la stratégie de recherche et d'analyse des données est une évolution incontournable pour les entreprises. En les utilisant judicieusement, nous pouvons non seulement automatiser des tâches fastidieuses, mais aussi enrichir notre compréhension du client. L'important est de trouver un équilibre entre l'efficacité des données quantitatives et la profondeur des insights qualitatifs. Cela nécessite une réflexion stratégique pour que la technologie ne nous éloigne pas de l'humain, mais au contraire, nous y connecte davantage.
Devis SEO
Un expert disponible maintenant · Réponse sous 24h · Sans engagement