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Cero alucinación de marketing generado por IA Insight

Necesita excelentes datos de marketing y gráficos rápidamente. AI puede entregarlo, pero necesita una garantía de que hay cero alucinaciones

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Desea datos de marketing. Lo quieres rápido. Así que obtienes un poco de ayuda de tus amigos de silicio. ¿Pero es correcto? ¿AI le dirá que tiene 5 millones de instalaciones de aplicaciones en Venus? ¿Reportará tu LLM favorita -3,000 conversiones en tu juego de mejor desempeño 3? En otras palabras, ¿el uso de AI dará como resultado datos malos gracias a una alucinación?

Las alucinaciones son un hecho de la vida con los modernos sistemas AI basados ​​en LLM. 

Es inteligente estar preocupado por ellos. 

Eso es algo que hemos tenido mucho cuidado para evitar con nuestra nueva integración de MCP con Claude de Anthrope .

  • No querrá ser ese abogado que usó ChatGPT para redactar un resumen al que hizo referencia a la jurisprudencia inexistente
  • No querrás ser esa aerolínea cuyo chatbot inventó una política de reembolso compasiva que no existía
  • No querrá ser esa compañía de bienes raíces que anunció vistas al mar en Kansas, gracias a un LLM que confundió 2 nombres de ciudades de aspecto similar.

(Sí, todas las historias reales, por cierto. Lo sé porque Chatgpt me contó sobre ellas).

Desea ser el héroe de marketing que obtiene la información correcta y toma la decisión correcta y ofrece un crecimiento medible. Pero necesitas esos datos. Lo necesitas rápido. Y un par de gráficos sexys tampoco harían doler.

Pero debe ser correcto. Preciso. Verdadero. Procesable.

Además, no es algo por lo que te despidieran.

Cero alucinación de marketing generado por IA Insight

Entonces, ¿cómo evitamos las halucinaciones con nuestra visión de marketing generada por IA ?

Probablemente no haya una solución completamente perfecta, 1000% segura aquí, pero estamos viendo resultados sorprendentes con una precisión de alta gama con un enfoque de 7 pasos múltiples:

  1. Comemos el elefante 1 bocado a la vez que
    dividimos cada pregunta de los usuarios en tareas pequeñas y totalmente probadas. Cada tarea maneja solo una pieza ... fechas, métricas, dimensiones, filtros, desgloses, lo que sea, y luego se ejecuta en paralelo. Desglosar las tareas de esta manera permite que el modelo se centre en 1 cosa a la vez, nos permite validar cada paso y reducir el tiempo de respuesta al tiempo que aumenta la precisión.
  2. Esquemas estrictos
    que hacemos cumplir esquemas estrictos para cada tarea. Si se desconoce una fecha de inicio después de una fecha de finalización o se desconoce un nombre métrico, el flujo se detiene inmediatamente y devuelve un error claro en lugar de inventar datos.
  3. No se permiten adivinanzas
    como una persona competente altamente segura, permitimos que el modelo admita la incertidumbre. Cuando falta la información requerida, el LLM puede responder "No tengo suficiente información", evitando las conjeturas creativas.
  4. KISS: Manténgalo simple, estúpido,
    mantenemos cada inmediato delgado. Nos saltamos las tareas que su respuesta deseada no necesita, como filtrarse cuando el usuario no la pidió. Eso reduce el ruido, la latencia y el uso de tokens.
  5. Pequeño es hermoso,
    diseñamos cada llamada modelo para hacer solo 1 trabajo pequeño: nada más. Las llamadas claras y de propósito único evitan la inyección rápida, manteniendo predecibles las salidas.
  6. Observabilidad, registro, evaluación diaria
    enviamos con plena observabilidad y bucles de evaluación diaria. Cada ejecución es registrada y reproducible, y una combinación de pruebas unitarias, pruebas de integración y una automatizada LLM-as-a-Judge verifica el modelo contra métricas clave, por lo que la calidad mejora con el tiempo.
  7. Fallas amistosas
    que manejamos el fracaso con gracia. Si algo sale mal, los usuarios ven una sugerencia de lenguaje simple como "Pruebe un rango de fecha más corto" en lugar de algún rastro de pila críptica.

Agregue todo y obtendrá paneles confiables que coinciden con lo que vería si retiró todos los datos a la antigua forma de Singular manualmente.

También acelera sus respuestas, porque pequeñas tareas ejecutadas en paralelo a través de indicaciones más pequeñas ofrecen respuestas en segundos.

Bonos adicionales:

  • A prueba de futuro,
    más LLM están entregando capacidades de integración de MCP. Con todos estos pasos, las barandillas permanecen cuando a bordo de los socios adicionales.
  • Tranquilidad
    Los abogados que argumentaron su caso sobre precedentes inexistentes fueron sancionados y multados. Con todos estos controles y equilibrios, puede estar seguro de que los datos que está obteniendo de su ayudante de IA son seguros, validados y mantienen sorpresas al mínimo.

Sume todo, y nuestra integración MCP más nuestras mejores prácticas de integridad de datos nos ayuda a proporcionar datos precisos y fundamentados que se validan continuamente.

Eso significa que sus preguntas simples en inglés se transforman en información confiable de rendimiento. Sin alucinaciones, solo números con los que puedes contar.

El uso está fuera de las listas

Ahora es un buen momento para mencionar, por cierto, que no teníamos idea de cuántos de ustedes estaban esperando este tipo de solución.

El uso está completamente fuera de las listas. Así es como se ve en una cuenta de demostración:

Literalmente hay un CTO de una importante compañía de juegos móviles que está utilizando esto diariamente. (Quiero decir, esperábamos que las personas no técnicas saltaran sobre esto rápidamente, pero resulta que a los nerds entre nosotros también les gustan los datos rápidos y fáciles). Los gráficos que Claude está creando casi instantáneamente para él también son muy geniales: las instalaciones totales, el costo total, los ingresos totales, LTV, ROI, ADAU promedio, ARPU, ARPDAU ... usted mismo ... Nombre.

Y no son solo los datos.

Gracias a la magia de los LLM de súper inteligentes de hoy, la gente está recibiendo ideas, no alucinaciones:

  • Cambio reciente: menor volumen pero mayor calidad
  • Nuevo: Mejora masiva en la rentabilidad
  • Mayor costo de UA en el último mes
  • Mejor monetización en el último mes

Si aún no lo ha probado, échale un vistazo.

Cualquier pregunta, hable con su Singular . Y, si aún no está utilizando el mejor MMP del mundo calificado por los especialistas en marketing, no hay tiempo como el presente.

Estaríamos encantados de chatear.

Sobre el autor
John Koetsier

John Koetsier

John Koetsier es periodista y analista. Es colaborador senior en Forbes y presenta nuestro podcast de Growth Masterminds, así como en el podcast TechFirst. En Singular, sirve como vicepresidente, ideas.

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