genai for marketing

Генеративный ИИ для маркетинга с использованием Google Cloud

Ресурсы, обеспечивающие генеративные варианты использования маркетинга с AI на Google Cloud.

Этот репозиторий демонстрирует применение генеративного ИИ Google Cloud к сценариям маркетинга. Он содержит подробные, пошаговые инструкции по развертыванию решения, реализуя маркетинговые генеративные возможности искусственного интеллекта, в том числе возможности для создания маркетинговых материалов, таких как посты в блогах и контент в социальных сетях. Это видео проходит функциональность в решении.

Архитектура развернутого решения:

Кроме того, дополнительные ноутбуки Юпитера предоставляются для помощи пользователям в том, чтобы понять концепции, исследуемые в решении.

Оглавление

• Структура репозитория
• Демонстрации
• Развертывание
• Записные книжки и образцы кода
• Конфигурация
• Получить помощь

Структура репозитория

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

• /app : архитектурные диаграммы и изображения.
• /backend_apis : исходный код для API -интерфейсов.
• /frontend : исходный код для пользовательского интерфейса Frontend.
• /infra : сценарии и конфигурация для развертывания решения.
• /notebooks : записные книжки, демонстрирующие и объясняющие, как использовать генеративный ИИ Google Cloud для сценариев маркетинга, включая сценарии, включенные в решение.
• /templates : Шаблоны рабочего пространства, документы и листы, используемые в решении.

Демонстрации

Развернутое решение поддерживает следующие демонстрации:

• Маркетинговые идеи : используйте мониторные панели Looker для доступа и визуализации маркетинговых данных. Маркетологи могут получить доступ и визуализировать маркетинговые данные для создания маркетинговых кампаний, основанных на данных, обеспечивая возможности более эффективно связаться со своей целевой аудиторией, тем самым улучшая коэффициент конверсии.
• Аудитория и поиск Insight : разговорной интерфейс, который переводит естественный язык в запросы SQL, демократизируя доступ к данным для пользователей, не являющихся SQL, таким образом удаляя узкие места для маркетинговых команд.
• TrendsPotting : определить возникающие тенденции на рынке, анализируя данные Google Trends на инструментальной панели Looker, и суммируйте новости, связанные с лучшими поисковыми терминами. Это может помочь предприятиям оставаться впереди конкуренции и разрабатывать продукты и услуги, которые отвечают потребностям и интересам их клиентов.
• Поиск контента : улучшить опыт поиска для внутреннего или внешнего контента с помощью поиска AI Vertex для бизнес -пользователей.
• Генерация контента : сократите время для генерации контента с моделями фонда Vertex. Создайте убедительную и очаровательную копию электронной почты, статьи на веб -сайте, сообщения в социальных сетях и активы для PMAX. Все были направлены на достижение определенных целей, таких как увеличение продаж, создание потенциальных клиентов или повышение узнаваемости бренда. Это охватывает как текстовые, так и визуальные элементы с использованием моделей Vertex Language & Vision.
• Интеграция рабочего пространства : Передача понимания и активов, которые вы генерируете в Google Workspace, и визуализируйте в Google Slides, Docs и Sheets.

Развертывание

Следуйте инструкциям в Руководстве по развертыванию для развертывания с Terraform.

Это видео проходит через процесс автоматического развертывания.

Записные книжки и образцы кода

Записные книжки, перечисленные ниже, были разработаны для объяснения концепций, представленных в этом решении:

• Данные Q & A с PALM API и GooglesQl (/NOTEBOOKS/DATA_QA_WITH_SQL.IPYNB): Перевести вопросы с естественного языка в GoogleSQL, чтобы взаимодействовать с BigQuery.
• Суммизация новостей с агентами Langchain и моделями Vertex AI Palm Text (News_summarization_langchain_palm.ipynb): суммируйте новостные статьи, связанные с лучшими поисковыми терминами с использованием агентов Langchain и концепции React.
• Суммизация новостей с помощью PALM API (Simple_News_summarization.ipynb): Суммизация новостей, связанная с лучшими поисковыми терминами.
• Imagen Fine Tuning (Imagen_finetune.ipynb): модель с тонкой настройкой Imagen.

Следующие дополнительные (внешние) ноутбуки предоставляют дополнительную информацию о концепциях, обсуждаемых в этом хранилище:

• Настройка Близнецов: примеры того, как настроить Близнецы с помощью вашего набора данных, чтобы улучшить ответ модели. Это полезно для голоса бренда, потому что это позволяет вам гарантировать, что модель генерирует текст, который соответствует тону и стилю вашего бренда.
• Методы суммирования документов: две записные книжки, объясняющие различные методы, чтобы суммировать большие документы.
• Вопросы и ответы документа: две записные книжки, объясняющие различные методы для выполнения вопросов и ответов документов на большом количестве документов.
• Поиск AI Vertex - Поиск в Интернете: эта демонстрация иллюстрирует, как искать через корпус документов, используя поиск в вершине ИИ. Дополнительные функции включают в себя поиск на графике общедоступных облачных знаний, используя API Enterprise Knowledge Graph.
• Поиск AI Vertex-Поиск документа: эта демонстрация показывает, как поиск AI Vertex и API Vertex AI API Убедитесь, что сгенерированный контент заземлен в подтвержденной, актуальной и актуальной информации.
• Начало работы с Langchain и Vertex AI Palm Palm API: начало работы с API Langchain + Vertex AI Gemini.

Конфигурация

Некоторые из поведения решения могут быть изменены путем настройки конфигурации.

Конфигурация перед развертыванием

При развертывании Google Cloud Generative AI для маркетингового решения различные настройки для развертывания извлекаются из файла infra/variables.tf .

Если ваши потребности в развертывании не соответствуют развертыванию по умолчанию, некоторые из ваших потребностей в развертывании могут быть удовлетворены путем корректировки дефолтов в variables.tf до начала развертывания.

Внесите изменения в variables.tf До запуска terraform init , внесение изменений впоследствии может привести к неожиданному поведению, включая неурегулируемые сбои развертывания.

Config.toml

При развертывании, после того, как terraform apply завершится успешно, в backend_apis/app будет файл config.toml . config.toml генерируется из infra/templates/config.toml.tftpl .

config.toml выступает в качестве центра управления для генерации маркетинга, предоставляя необходимые настройки, подсказки и данные для автоматизации создания персонализированных и согласованных с брендами маркетинговых материалов.

Вы можете настроить некоторые значения в config.toml чтобы изменить поведение вашего развертывания. Если вы настраиваете значения в config.toml , повторно повторно развертывает развертывание бэкэнд ( infra/scripts/backend_deployment.sh ), чтобы выдвинуть обновленную конфигурацию в бэкэнд

Ниже приведены ключевые разделы config.toml и их функции:

Global:

• Устанавливает основные настройки проекта (идентификатор проекта, местоположение).
• Определяет учетные данные для доступа к рабочей области.
• Определяет наборы данных BigQuery и ресурсы Vertex AI.
• Определяет шаблоны документов Workspace и папки.
• Устанавливает ведро GCS для хранения активов.
• Определяет прицелы API рабочей области (разрешения).

Подсказки:

• Предоставляет подробную информацию о бренде (имя, видение, миссия и т. Д.) Для руководства генерацией контента.
• Определяет шаблоны быстрого для различных типов контента (оператор бренда, первичное сообщение, канал связи, электронная почта, веб -пост, объявление, заголовки, описания).
• Включает заполнители ({}) для динамического введения контента.

Модели:

• Определяет названия моделей ИИ для использования для генерации текста и изображений.

Образец данных:

• Предоставляет образцы данных и варианты (возрастные ведра, имена, языки) для персонализации контента.

Добавление мониторинга Looker

Вы можете отобразить свои собственные мониторные панели Looker в маркетинговых и выступлениях и страницах выступлений.

Для маркетингового понимания, редактируйте/frontend/src/app/marketing-insights/marketing-insights.component.html и для предвыборной деятельности/Frontend/src/app/marketing-insights/marketing-insights.component.html. Процедура одинакова для обоих этих файлов:

1. Добавьте название приборной панели в выпадающий

1. Найдите строку <select class="select-theme-dropdowns" name="state" ngModel (ngModelChange)="onClick($event)"> . Если вы находитесь в свежем развертывании, приведенная ниже строка - <option value="Overview">Overview</option> .
2. Добавьте еще одну аналогичную форматированную строку: <option value="Display Name in Dropdown">newdash</option> , где value - это то, что будет отображаться в пользовательском интерфейсе, а внутри > и < - это идентификатор, который вы используете ниже, чтобы ссылаться на панель инструментов. В этом случае мы добавляем панель инструментов, которая будет идентифицирована как «отображение имени в выпадении», а ниже мы связываем эту панель инструментов с помощью идентификатора newdash .

2. Добавить ссылку на приборную панель

На свежем развертывании в нижней части файла вы увидите что -то вроде этого:

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

В конце файла добавьте три аналогичные строки для каждой панели панели, заменив следующее:

1. Установите *ngIF= идентификатор новой панели инструментов, который вы указали в раскрывающемся спине. Например <div *ngIf="newdash" class="overviewcss"> .
2. Установите src= на ссылку встраивания на панель панели. allow_login_screen=true в URL -адресе откроет страницу аутентификации из Looker, чтобы обеспечить доступ к вашей учетной записи. Например, <iframe width="1000" height="1000" src="https://googledemo.looker.com/embed/dashboards/YOURDASH?allow_login_screen=true" ></iframe>

Маркетинговая аналитика Jumpstart

Если у вас есть учетные записи Google Ads и Google Analytics 4 в производстве, вы можете развернуть решение Marketing Analytics Jumpstart , создать инструментальные панели и связать их на эти страницы в Generative AI для маркетингового пользовательского интерфейса.

Получить помощь

Если у вас есть какие -либо вопросы или если вы нашли какие -либо проблемы с этим хранилищем, сообщите о проблемах GitHub.