Google Feedgen
Google heeft een open-source tool genaamd FeedGen vrijgegeven die Large Language Models (LLM’s) gebruikt om geoptimaliseerde Shopping Ads titels en beschrijvingen te genereren, en ontbrekende attributen in productfeeds aan te vullen. Het helpt retailers en adverteerders om op een eenvoudige en configureerbare manier kwaliteitsproblemen in hun feeds aan het licht te brengen en op te lossen met Generative AI.
Kwaliteit van de feed
Een hoge kwaliteit van de feed is uiterst belangrijk bij het uitvoeren van Google Shopping Ads. Google heeft pas onlangs gedeeld hoe het bepaalde feed-kenmerken weegt in zijn algoritme. Dit kan je helpen om prioriteiten te stellen bij het optimaliseren. Een van de belangrijkste onderdelen om een prominentere plek te krijgen zijn sterke producttitels.
Hallucinatie-effect
Iedereen die regelmatig met ChatGPT en vergelijkbare systemen heeft gewerkt, kent waarschijnlijk het hallucinatie-effect. Het hallucinatie-effect is een fenomeen waarbij het model tekst genereert die onjuist, onzinnig of niet echt is. Dit is iets wat je met alle mogelijke middelen wilt vermijden, omdat dit een verkeerde indruk van het product kan geven aan je (potentiële) klanten. Google Feedgen probeert dit te vermijden door een score voor gegenereerde titels te geven tussen -1 en 1 die fungeert als een kwaliteitsindicator. Positieve scores duiden op verschillende gradaties van goede kwaliteit, terwijl negatieve scores staan voor onzekerheid over de gegenereerde inhoud. Als er nieuwe woorden zijn toegevoegd, zal het model de uitvoer een lage score geven, zodat je deze score kunt gebruiken om te voorkomen dat deze uitvoer wordt gebruikt.
Mijn mening over FeedGen
Google FeedGen heeft een enorm potentieel om snel je producttitels en -beschrijvingen in bulk te verbeteren. Enkele van de belangrijkste voordelen zijn imo:
– Geweldige manier om de kwaliteit van je productfeeds te verbeteren, vooral wanneer je afhankelijk bent van input van derden.
– Erg snel, het doorloopt honderden producten in enkele minuten;
– Het zorgt voor het hallucinatie-effect om ervoor te zorgen dat het geen verzonnen waarden toevoegt aan je titels en beschrijvingen.
– Er is een eenvoudige functie waarmee je de nieuwe titels en beschrijvingen kunt selecteren die je wilt opnemen.
– Wanneer je de nieuwe titels en beschrijvingen hebt geselecteerd die je leuk vindt, kun je deze automatisch converteren naar een aanvullende feed. Dit kan dan worden toegevoegd aan je GMC.
Wat er naar mijn mening verbeterd kan worden:
– Het is geen plug a play oplossing. Je moet een Google Cloud Project maken en de Vertex API inschakelen. Ik raad aan om de video’s van Vertex AI voor ML-bewerkingen te bekijken om u op weg te helpen.
– De uitvoerkwaliteit hangt sterk af van de kwaliteit van je prompts. Voor output van hoge kwaliteit moet je vaardig zijn in het instellen van de juiste promptvoorbeelden.
– Je moet promptvoorbeelden instellen voor elke productcategorie, wat veel tijd in beslag kan nemen als je de functie voor het eerst gebruikt.
– Om output van hoge kwaliteit te garanderen, moet je nog steeds alle producten doorlopen.
– Voorlopig wordt alleen de Engelse taal ondersteund. Je kunt contact opnemen met je Google-vertegenwoordiger als je het in een andere taal wilt toepassen. Ik heb hier nog geen ervaring mee.
