Caso de uso da IA generativa: gerar conteúdo para campanhas de marketing personalizadas

Este documento fornece uma arquitetura de alto nível para um aplicativo que usa IA para gerar conteúdo para campanhas de marketing personalizadas.

O público-alvo deste documento inclui arquitetos, desenvolvedores e administradores que criam e gerenciam aplicativos de IA generativa na nuvem para os setores de mídia e marketing. No documento, pressupomos que você tenha uma compreensão básica da IA generativa.

A seção Implantação deste documento fornece links para exemplos de código que ajudam você a testar a implantação de aplicativos de IA generativa para marketing.

Arquitetura

O diagrama a seguir mostra uma arquitetura para um aplicativo em Google Cloud que processa dados do usuário para gerar recursos de mídia para campanhas de marketing personalizadas.

Arquitetura para um aplicativo de IA generativa que cria campanhas de marketing personalizadas. Arquitetura para um aplicativo de IA generativa que cria campanhas de marketing personalizadas.

A arquitetura mostra os seguintes fluxos:

  • Ingerir e processar dados do usuário:

    1. Os dados do usuário de fontes dentro do Google Cloud e de fontes externas são enviados para o BigQuery.
    2. Um pipeline do Dataflow processa os dados enviados e gera insights de marketing, como perfis demográficos, interesses e padrões de compra.
    3. O Eventarc aciona um serviço do Cloud Run.
    4. O serviço do Cloud Run envia os insights de marketing para a API Gemini na Vertex AI, com um comando para gerar recursos de mídia personalizados para campanhas de marketing.
    5. Para cada usuário, o Gemini gera conteúdo de áudio, vídeo e texto para campanhas de marketing on-line.
    6. O serviço do Cloud Run faz upload do conteúdo gerado para um bucket de servidor de conteúdo no Cloud Storage.

  • Veicular recomendações de produtos:

    Quando os usuários acessam o portal da Web da empresa, ele faz o seguinte:

    1. Recupera conteúdo de marketing específico do usuário do servidor de conteúdo do Cloud Storage.
    2. Exibe o conteúdo de marketing nas páginas da Web que os usuários visitam.

Para melhorar a qualidade do conteúdo gerado, considere os seguintes ajustes na arquitetura:

  • Crie um ciclo de feedback para que o modelo aprenda com o impacto das campanhas de marketing.
  • Antes de fazer upload do conteúdo gerado para o Cloud Storage, deixe um usuário humano verificar se ele é seguro e está de acordo com a marca.

Produtos usados

Esta arquitetura de exemplo usa os seguintes produtos Google Cloud :

  • Cloud Run: uma plataforma de computação sem servidor que permite executar contêineres diretamente na infraestrutura escalonável do Google.
  • Vertex AI: uma plataforma de ML que permite treinar e implantar modelos de ML e aplicativos de IA, além de personalizar LLMs para uso em aplicativos com tecnologia de IA.
  • BigQuery: um data warehouse corporativo que ajuda a gerenciar e analisar seus dados com recursos integrados, como análise geoespacial de machine learning e Business Intelligence.
  • Dataflow: um serviço que oferece tratamento unificado de dados de streaming e em lote em larga escala.
  • Eventarc: uma solução sem servidor para rotear de forma assíncrona mensagens acionadas por eventos.
  • Cloud Storage: um armazenamento de objetos de baixo custo e sem limite para diversos tipos de dados. Os dados podem ser acessados de dentro e fora Google Cloude são replicados entre locais para redundância.

Implantação

O repositório IA generativa para marketing no GitHub inclui exemplos de código que podem ser usados para testar a implantação de aplicativos de IA generativa para marketing.

A seguir

Colaboradores

Autor: Kumar Dhanagopal | Desenvolvedor de soluções de vários produtos

Outros colaboradores: