genai for marketing

Google Cloudを使用したマーケティングのための生成AI

Googleクラウドでの生成的なAI駆動のマーケティングユースケースを可能にするリソース。

このリポジトリは、Google Cloudの生成AIのマーケティングシナリオへの適用を紹介します。これには、ブログ投稿やソーシャルメディアコンテンツなどのマーケティング資料を作成する機能など、マーケティング中心のAI機能を実装するソリューションを展開するための詳細な段階的な指示が含まれています。このビデオは、ソリューション内の機能を進めます。

展開されたソリューションのアーキテクチャ：

さらに、ユーザーがソリューションで調査された概念を把握するのを支援するために、補足的なJupyterノートブックが提供されています。

目次

• リポジトリ構造
• デモンストレーション
• 展開
• ノートブックとコードサンプル
• 構成
• 助けを得る

リポジトリ構造

 .
├── app
└── backend_apis
└── frontend
└── notebooks
└── templates
└── infra

• /app ：アーキテクチャ図と画像。
• /backend_apis ：バックエンドAPIのソースコード。
• /frontend ：フロントエンドUIのソースコード。
• /infra ：ソリューションを展開するためのスクリプトと構成。
• /notebooks ：ソリューションに含まれるシナリオを含むマーケティングシナリオにGoogle Cloudの生成AIを使用する方法を示すノートブック。
• /templates ：ソリューションで使用されるワークスペーススライド、ドキュメント、シートテンプレート。

デモンストレーション

展開されたソリューションは、次のデモをサポートしています。

• マーケティングの洞察：Lookerダッシュボードを利用して、マーケティングデータにアクセスして視覚化します。マーケティング担当者は、マーケティングデータにアクセスして視覚化してデータ駆動型のマーケティングキャンペーンを構築し、企業がターゲットオーディエンスとより効率的につながるようにし、それによって変換率を改善することができます。
• オーディエンスと洞察のファインダー：自然言語をSQLクエリに変換する会話インターフェイス、非SQLユーザーのデータへのアクセスを民主化するため、マーケティングチームのボトルネックを削除します。
• TrendSpotting ：Looker DashboardのGoogleトレンドデータを分析することにより、市場の新たな傾向を特定し、トップ検索用語に関連するニュースを要約します。これは、企業が競争に先んじて、顧客のニーズと関心を満たす製品とサービスを開発するのに役立ちます。
• コンテンツ検索：ビジネスユーザーの頂点AI検索を使用して、内部または外部コンテンツの検索エクスペリエンスを改善します。
• コンテンツ生成：Vertex Foundationモデルを使用したコンテンツ生成の時間を短縮します。 PMAXの魅力的で魅惑的な電子メールコピー、ウェブサイト記事、ソーシャルメディアの投稿、資産を生成します。すべては、売り上げの増加、リードの生成、ブランド認知度の向上など、特定の目標を達成することを目的としています。これには、頂点言語モデルとビジョンモデルを使用して、テキスト要素と視覚要素の両方が含まれます。
• ワークスペースの統合：生成した洞察とアセットをGoogleワークスペースに転送し、Googleスライド、ドキュメント、シートで視覚化します。

展開

展開ガイドの指示に従って、Terraformを使用して展開します。

このビデオでは、自動展開プロセスを進めます。

ノートブックとコードサンプル

以下にリストされているノートブックは、このソリューションで紹介されている概念を説明するために開発されました。

• Palm APIおよびGoogleSQL（/notebooks/data_qa_with_sql.ipynb）を使用したデータQ＆A：自然言語からGoogleSQLに質問を翻訳して、BigQueryと対話します。
• LangchainエージェントとVertex AI Palm Text Models（news_summarization_langchain_palm.ipynb）とのニュースの要約：LangchainエージェントとReactコンセプトを使用したトップ検索用語に関連するニュース記事を要約します。
• Palm API（Simple_news_summarization.ipynb）によるニュースの要約：トップ検索用語に関連するニュース要約。
• Imagen微調整（Imagen_finetune.ipynb）：微調整Imagenモデル。

次の追加（外部）ノートブックは、このリポジトリで説明した概念に関する補足情報を提供します。

• チューニングジェミニ：モデルの応答を改善するために、ジェミニをデータセットでチューニングする方法の例。これは、ブランドのトーンやスタイルと一致するテキストをモデルが生成できるようにすることができるため、ブランドボイスに役立ちます。
• 文書の要約手法：大きなドキュメントを要約するためのさまざまな手法を説明する2つのノートブック。
• ドキュメントQ＆A：大量のドキュメントでドキュメントQ＆Aを行うためのさまざまな手法を説明する2つのノートブック。
• Vertex AI検索 - Web検索：このデモは、Vertex AI検索を使用してドキュメントのコーパスを検索する方法を示しています。その他の機能には、エンタープライズナレッジグラフAPIを使用してパブリッククラウドナレッジグラフを検索する方法が含まれます。
• 頂点AI検索 - ドキュメント検索：このデモは、Vertex AI検索とVertex AI Palm APIが、生成されたコンテンツが検証済み、関連性、最新の情報に基づいていることを確認する方法を示しています。
• LangchainとVertex AI Palm APIを始めましょう：Langchain + Vertex ai gemini APIを始めます。

構成

ソリューションの動作の一部は、構成を調整することで変更できます。

展開前構成

マーケティングソリューション用のGoogleクラウド生成AIを展開するとき、展開用のさまざまな設定がinfra/variables.tfファイルから引き出されます。

展開のニーズがデフォルトの展開と一致しない場合、展開を開始する前にvariables.tfのデフォルトを調整することにより、展開ニーズの一部が満たされる場合があります。

terraform init実行する前に、 variables.tfを変更し、その後変更を加えると、回復不能な展開障害を含む予期しない動作が発生する可能性があります。

config.toml

展開すると、 terraform apply正常に完了した後、 backend_apis/appにconfig.tomlというファイルがあります。 config.tomlはinfra/templates/config.toml.tftplから生成されます。

config.toml 、マーケティングコンテンツ生成のコントロールセンターとして機能し、パーソナライズされたブランドと一貫性のあるマーケティング資料の作成を自動化するために必要な設定、プロンプト、およびデータを提供します。

config.tomlの値の一部を調整して、展開の動作を変更できます。 config.tomlで値を調整すると、バックエンド展開（ infra/scripts/backend_deployment.sh ）を再実行して、更新されたconfigをバックエンドにプッシュします

以下は、 config.tomlとその関数の重要なセクションです。

グローバル：

• コアプロジェクト設定（プロジェクトID、場所）を設定します。
• ワークスペースアクセスの資格情報を指定します。
• BigQueryデータセットとVertex AIリソースを識別します。
• ワークスペースのドキュメントテンプレートとフォルダーを定義します。
• 資産ストレージ用のGCSバケットを設定します。
• ワークスペースAPIスコープ（許可）を定義します。

プロンプト：

• コンテンツ生成をガイドするために、詳細なブランド情報（名前、ビジョン、ミッションなど）を提供します。
• さまざまなタイプのコンテンツのプロンプトテンプレート（ブランドステートメント、プライマリメッセージ、通信チャネル、電子メール、Web投稿、広告、見出し、説明）を定義します。
• 動的なコンテンツ挿入用のプレースホルダー（{}）が含まれます。

モデル：

• テキストと画像生成に使用するAIモデルの名前を指定します。

データサンプル：

• コンテンツをパーソナライズするためのサンプルデータとオプション（年齢バケット、名前、言語）を提供します。

Lookerダッシュボードを追加します

マーケティングの洞察とキャンペーンのパフォーマンスページに、独自のLookerダッシュボードを表示できます。

マーケティングの洞察については、編集、編集、App/marketing-insights/marketing-insights.component.html、およびキャンペーンパフォーマンス編集編集編集編手順は、これらの両方のファイルで同じです。

1.ドロップダウンにダッシュボード名を追加します

1. line <select class="select-theme-dropdowns" name="state" ngModel (ngModelChange)="onClick($event)"> 。新しい展開を使用している場合、以下の行は<option value="Overview">Overview</option>です。
2. 同様にフォーマットされた別の行を追加します： <option value="Display Name in Dropdown">newdash</option> 。ここで> valueはUIおよび内側に表示されるものと<以下で使用する識別子がダッシュボードにリンクします。この場合、「ドロップダウンのディスプレイ名」として識別されるダッシュボードを追加し、以下にnewdash識別子を使用してこのダッシュボードをリンクします。

2.ダッシュボードリンクを追加します

ファイルの下部にある新しい展開では、次のようなものが表示されます。

 < div *ngIf =" overview " class =" overviewcss " >
  < iframe width =" 1000 " height =" 1000 " src =" https://googledemo.looker.com/embed/dashboards/2131?allow_login_screen=true " > </ iframe >
</ div >

ファイルの最後に、ダッシュボードごとに3つの同様の行を追加し、次のものを置き換えます。

1. ドロップダウンで指定した新しいダッシュボードの識別子に*ngIF=を設定します。 eg <div *ngIf="newdash" class="overviewcss"> 。
2. src=ダッシュ​​ボードに埋め込みリンクに設定します。 allow_login_screen=true in the URLでは、Lookerから認証ページを開き、アカウントへのアクセスを保護します。例、 <iframe width="1000" height="1000" src="https://googledemo.looker.com/embed/dashboards/YOURDASH?allow_login_screen=true" ></iframe>

マーケティング分析のジャンプスタート

Google AdsとGoogle Analytics 4の本番環境アカウントがある場合は、マーケティングUIのMarketing Analytics Jumpstartソリューションを展開し、ダッシュボードを構築し、これらのページにリンクすることができます。

助けを得る

ご質問がある場合、またはこのリポジトリに問題がある場合は、GitHubの問題を通じて報告してください。