Na polskim rynku pojawiło się nowe narzędzie do automatyzacji marketingu online, opracowane przez firmę FastTony. System wykorzystuje własny model językowy oparty na danych z zakresu psychologii behawioralnej i został zaprojektowany z myślą o małych i średnich przedsiębiorstwach.
FastTony działa na rynku od ponad 10 lat, początkowo koncentrując się na rozwiązaniach dla agencji reklamowych i domów mediowych. W 2022 roku firma zmieniła kierunek rozwoju, koncentrując się na narzędziach dostępnych dla mniejszych firm. Efektem tego jest narzędzie POST, które korzysta z własnego, fine-tuningowanego modelu językowego opartego na istniejących architekturach.
System działa na podstawie 27-punktowego formularza, w którym użytkownik opisuje swój biznes i klientów. Na tej podstawie algorytmy tworzą kompletne kampanie marketingowe – od treści, przez grafikę, po rekomendacje dotyczące publikacji i promocji. Model analizuje dane psychograficzne, mikromomenty zakupowe i punkty styku klienta z marką.
Proces generowania kampanii obejmuje 25 etapów analitycznych i kreatywnych. W jego trakcie system m.in. analizuje dane z płatnych baz, segmentuje odbiorców, generuje persony zakupowe i dobiera odpowiednie formy komunikacji. Dodatkowo analizowane są działania konkurencji oraz emocjonalna skuteczność reklam w oparciu o reakcje odbiorców.
W narzędziu zastosowano także tzw. „pixel” – kod umieszczany na stronie internetowej, który analizuje zachowania użytkowników w czasie rzeczywistym. Algorytmy uczą się na podstawie danych o interakcjach użytkownika z treścią strony i wykorzystują te informacje w tworzeniu kolejnych kampanii.
FastTony nie opiera się wyłącznie na własnym modelu językowym. Wykorzystuje także rozwiązania takie jak ChatGPT, Claude, Gemini, LLaMA oraz inne mniej znane modele. Celem tego podejścia jest połączenie uniwersalności dużych modeli z precyzją wyspecjalizowanych narzędzi. Każdy komunikat tworzony przez system jest oceniany pod kątem tzw. wskaźnika Persuasive Fit Index (PFI), mającego określać jego skuteczność.
Model FastTony nie został zbudowany od podstaw, lecz oparty na istniejącej architekturze i dopasowany do konkretnego zastosowania za pomocą fine-tuningu. Takie podejście umożliwia szybsze wdrożenie i niższe koszty operacyjne w porównaniu do tworzenia własnej AI od zera.
W projekcie brali udział także specjaliści z obszaru sztucznej inteligencji, m.in. dr Maciej Chrzanowski z Politechniki Rzeszowskiej, zajmujący się informatyką afektywną i inżynierią społeczną.