مبانی هوش مصنوعی در دیجیتال مارکتینگ: استفاده از یادگیری عمیق برای بازاریابی عمیق‌تر

به عنوان فعال حوزه دیجیتال مارکتینگ شاید این پرسش برایتان تا حالا پیش آمده که «چرا باید درباره LLMها بدانم؟ من که توسعه‌دهنده یا دانشمند داده نیستم!» پاسخ ساده است: چون آن‌ها مستقیماً رفتار مصرف‌کننده، جستجوهای آنلاین، نتایج گوگل، محتوایی که می‌بینید و حتی ایمیلی که دریافت می‌کنید را شکل می‌دهند. امروز در بازاریابی دیجیتال، موفق‌ترین برندها کسانی هستند که توانسته‌اند از مبانی هوش مصنوعی در دیجیتال مارکتینگ بهره ببرند تا پیام خود را نه برای «همه»، بلکه برای «هر فرد» به‌درستی منتقل کنند. و LLMها قلب این فرآیند هستند.

قبلا در سال ۲۰۱۹ مدل BERT معرفی شد که باعث شد گوگل بتواند مفهوم واقعی جملات پرس‌وجو شده را بهتر درک کند؛ یعنی دیگر فقط به کلمات کلیدی توجه نکند، بلکه نیت پشت آن‌ها را بفهمد. حال در سال 2025 الگوریتم‌های هوش مصنوعی پیشرفته‌تر شدند! در اولین دوره از هوش مصنوعی در دیجیتال مارکتینگ کالج تپسل با ما همراه باشید تا شما را با دنیای شگفت انگیز هوش مصنوعی و  LLM ها آشنا کنیم.

کانتنت مارکتینگ در دوران هوش‌مصنوعی خلاق‌تر شده است!

بسیاری از بازاریابان تصور می‌کنند استفاده از AI در تولید محتوا به کاهش خلاقیت منجر می‌شود. اما حقیقت این است که مبانی هوش مصنوعی در دیجیتال مارکتینگ خلاقیت را تقویت می‌کنند، نه جایگزین آن. ابزارهایی مثل DeepSeek و Claude به راحتی می‌توانند با تحلیل داده‌های سرچ کاربران، محتوایی متناسب با نیاز و نیت جستجوی آنها تولید کنند.

ایجاد یک تجربه خاص و  شخصی‌سازی شده برای کاربران

یکی از مهم‌ترین دستاوردهای هوش مصنوعی در بازاریابی دیجیتال، شخصی‌سازی تجربه کاربر است؛ فرآیندی که در آن، محتوای ارائه‌شده بر اساس نیازها، علایق و رفتارهای هر کاربر به‌صورت پویا تنظیم می‌شود. این رویکرد به برندها امکان می‌دهد تا فراتر از یک تعامل عمومی، ارتباطی عمیق و هدفمند با هر مخاطب برقرار کنند. فرض کنید دو کاربر وارد یک وب‌سایت فروش محصولات حیوانات خانگی می‌شوند. یکی پیش‌تر غذا و اسباب‌بازی گربه خریده و دیگری علاقه‌مند به لوازم مخصوص سگ‌هاست. در یک سیستم سنتی، هر دو کاربر با یک محتوای یکسان مواجه می‌شوند. اما در ساختاری مبتنی بر هوش مصنوعی و تحلیل پیش‌بینی‌گر (Predictive Analytics)، تجربه هر کاربر به‌صورت اختصاصی طراحی می‌شود. کاربری که گربه دارد، محصولات متناسب با نیازهای حیوان خانگی‌اش را می‌بیند، پیشنهادهای ویژه دریافت می‌کند و حتی ایمیل‌های تبلیغاتی با محتوای متناسب دریافت خواهد کرد. این در حالی‌ست که کاربر دوم با پیشنهادهایی کاملاً متفاوت روبه‌رو می‌شود.

شخصی‌سازی تنها به نمایش محصولات محدود نمی‌شود. سیستم‌های پیشرفته می‌توانند زمان مناسب برای ارسال پیام، لحن مطلوب، نوع محتوای مورد علاقه و حتی فرکانس ارتباط را نیز تنظیم کنند. نتیجه این فرآیند، افزایش قابل توجه تعامل کاربر با برند، کاهش نرخ پرش، بهبود نرخ تبدیل و رشد ارزش طول عمر مشتری (Customer Lifetime Value) است. در گزارشی از گروه مشاوران بوستون (BCG) آمده که شخصی‌سازی تجربه کاربر (مثل پیشنهادهای مرتبط یا سفارش مجدد ساده) می‌تواند نرخ تبدیل و فروش متقابل را به میزان ۳۰ – ۴۰٪ افزایش دهد، که بر CLV تأثیر قابل‌توجهی دارد.

بهترین ابزارهای هوش مصنوعی در بازاریابی با معرفی نمونه! را در کالج تپسل بخوانید

اتوماتیک شدن ارتباط با مشتریان با کمک چت‌بات‌ها و سیستم‌های پاسخ‌گو

چت‌بات‌ها اکنون می‌توانند تا 80%  از سؤالات متداول کاربران را به‌درستی پاسخ دهند. این تکنولوژی، بر پایه مبانی هوش مصنوعی در دیجیتال مارکتینگ، یک تیر و دو نشان است؛ هم هزینه خدمات پشتیبانی را کاهش می‌دهد و هم رضایت کاربران را نیز افزایش می‌دهد. ادغام این سیستم‌ها با ابزارهای مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) امکان ارائه پاسخ‌های کاملاً مبتنی بر هیستوری تعامل کاربران را فراهم می‌کند.

مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) دقیقاً چه هستند و چطور کار می‌کنند؟

مدل زبانی بزرگ یا LLM نوعی برنامه هوش مصنوعی است که توانایی درک، تحلیل و تولید زبان انسان را دارد. این مدل‌ها با استفاده از میلیاردها قطعه متن از سراسر اینترنت آموزش دیده‌اند تا بتوانند با دقتی بالا، پاسخ‌های منطقی، محتوای متنی، ترجمه، یا حتی کد تولید کنند. آنچه LLMها را خاص می‌کند، استفاده از ساختاری به نام ترنسفورمر است؛ یک شبکه عصبی عمیق که الهام‌گرفته از نحوه توجه ذهن انسان به کلمات در جمله است. به بیان ساده، LLM یک ماشین بسیار هوشمند است که با دیدن میلیون‌ها مثال، یاد گرفته چگونه حرف بزند، گوش دهد، تحلیل کند و حتی بفهمد کاربر دقیقاً چه می‌خواهد. این مدل‌ها در قلب بسیاری از ابزارهای مارکتینگ مدرن حضور دارند: از چت‌بات‌های پاسخ‌گو گرفته تا پلتفرم‌های تولید محتوا، تحلیل احساسات کاربران، خدمات مشتری و حتی تولید ایمیل یا کپشن‌های شبکه‌های اجتماعی. قدرت اصلی آن‌ها در تحلیل داده‌های پیچیده، یادگیری از آن‌ها، و تولید خروجی‌هایی است که به‌شکل حیرت‌انگیزی طبیعی، مرتبط و هدفمند هستند. به همین دلیل است که در مبانی هوش مصنوعی در دیجیتال مارکتینگ، شناخت LLMها دیگر یک «مزیت رقابتی» نیست، بلکه یک «ضرورت» است.

مدل‌های زبانی بزرگ چگونه کار می‌کنند و چه کاربردهایی در دنیای واقعی دارند؟

برای درک عمیق عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) باید ابتدا بدانیم که این مدل‌ها، زبان را نه به‌صورت متنی، بلکه به‌صورت عددی تحلیل می‌کنند. در گذشته، هر کلمه تنها با یک عدد نمایش داده می‌شد؛ اما این روش نمی‌توانست به درک شباهت معنایی بین کلمات پی ببرد.. با پیدایش وُرد امبدینگ‌ها (Word Embeddings)، کلمات به‌صورت بردارهایی چندبعدی نمایش داده می‌شوند؛ طوری‌که کلماتی با معنای مشابه، در فضاهای نزدیک به‌هم قرار می‌گیرند. سپس ترنسفورمرها با کمک این بردارها، معنای جمله و نقش هر کلمه را در آن می‌فهمند. بخش «انکودر» (encoder) متن ورودی را تحلیل می‌کند و «دیکودر» (decoder) براساس آن، متن جدیدی تولید می‌کند. این فرآیند قلب تپنده‌ی LLMهاست که باعث شده آن‌ها بتوانند مثل انسان فکر کنند و بنویسند.

سئوی تکنیکال یا سئوی فنی (Technical SEO) چیست؟ را در کالج تپسل بخوانید

از ChatGPT تا Gemini: مدل‌های زبانی بزرگ(LLMs) چگونه به کمک مارکترها آمدند؟

اگر طی یکی دو سال اخیر، کمی اخبار حوزه دیجیتال مارکتینگ یا فناوری را دنبال کرده باشید، احتمالاً با عباراتی مثل ChatGPT، Claude، Gemini یا GPT-4o برخورد کرده‌اید. این ابزارها چیزی فراتر از چت‌بات هستند؛ آن‌ها نمایندگان مدل‌هایی موسوم به مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models) یا به اختصار LLM هستند؛ مدل‌هایی که اکنون به یکی از ارکان اصلی مبانی هوش مصنوعی در دیجیتال مارکتینگ تبدیل شده‌اند. مدل‌های زبانی بزرگ، به‌زبان ساده، سیستم‌هایی هستند که با یادگیری از میلیاردها کلمه، جمله و تعامل انسانی، توانایی درک و تولید زبان طبیعی را پیدا کرده‌اند. آن‌ها می‌توانند نه‌فقط متنی بنویسند، بلکه «مفهوم‌سازی» کنند، هدف کاربر را بفهمند، و پاسخ‌هایی هوشمندانه و حتی خلاقانه ارائه دهند. همین ویژگی‌ها باعث شده‌اند LLMها به ابزارهایی فوق‌العاده برای تحلیل رفتار مخاطب، تولید محتوای شخصی‌سازی‌شده، بهینه‌سازی کمپین‌ها و حتی طراحی تجربه کاربری تبدیل شوند.

نگاهی بر LLMهای مطرح دنیا و نقش آن‌ها در دیجیتال مارکتینگ

در ادامه برخی از مهم‌ترین مدل‌های زبانی بزرگ که امروزه در مبانی هوش مصنوعی در دیجیتال مارکتینگ به‌کار می‌روند را بررسی می‌کنیم. هدف ما در اینجا این است که شما به‌عنوان یک کارشناس یا علاقه‌مند مارکتینگ، با توانمندی‌ها و کاربردهای این مدل‌ها آشنا شوید و بتوانید تصمیم بگیرید کدام‌یک برای کسب‌وکار یا پروژه شما مناسب‌تر است.

● GPT-4 و GPT-4o (OpenAI)

مشهورترین مدل در حال حاضر، GPT-4o است. این مدل نه‌تنها متن، بلکه تصویر و صدا را هم درک می‌کند؛ یعنی می‌تواند مثلاً از روی اسکرین‌شات سایت شما پیشنهاد سئو بدهد یا با کاربر صحبت کند و پاسخ سؤالاتش را با صدای طبیعی بدهد.  مدل GPT-4o، نسخه‌ای پیشرفته از خانواده GPT-4 محسوب می‌شود که توسط OpenAI معرفی شده و به‌عنوان یکی از تحول‌آفرین‌ترین مدل‌های مولد هوش مصنوعی شناخته می‌شود. حرف “o” در نام آن به معنای “omni” است، یعنی این مدل توانایی پردازش و تولید هم‌زمان متن، تصویر و صوت را دارد. این ویژگی چندوجهی بودن، GPT-4o را به یک دستیار هوشمند همه‌کاره برای کاربردهای مختلف تبدیل کرده است. در حوزه دیجیتال مارکتینگ، برای مثال، یک متخصص سئو می‌تواند اسکرین‌شات صفحه محصول یا بلاگ خود را به GPT-4o بدهد تا تحلیل بصری و متنی دریافت کند؛ از بهینه‌سازی تیترها گرفته تا پیشنهادهای UX و اصلاح ساختار محتوا. همچنین، قابلیت مکالمه صوتی این مدل باعث شده برندها بتوانند تجربه‌های تعاملی‌تری برای کاربران خلق کنند؛ مانند چت‌بات‌هایی با صدای طبیعی که نه‌تنها پاسخ سؤالات مشتری را می‌دهند، بلکه با درک تن صدا و زمینه مکالمه، ارتباط انسانی‌تری برقرار می‌کنند. توانایی تلفیق متن و تصویر در GPT-4o، آن را برای تولید محتوا، تحلیل رفتار کاربر، طراحی کمپین‌های تبلیغاتی و حتی تست A/B خلاقانه، به ابزاری بی‌رقیب تبدیل کرده است. این سطح از درک چندرسانه‌ای، مرز میان ماشین و انسان را کمرنگ‌تر کرده و نقطه‌ی عطفی در مسیر آیندهٔ هوش مصنوعی در دیجیتال مارکتینگ به‌شمار می‌رود.

● Claude (Anthropic)

مدلی که با توجه به آنچه خودش می‌گوید، تمرکزش بر «اخلاق، دقت و مفید بودن» است. Claude به‌ویژه برای تولید محتوای آموزشی، پاسخ‌های دقیق و سنجیده و همچنین تحلیل داده‌های پیچیده کاربرد دارد. در نسخه‌های جدید آن (مانند Claude Opus 4) قابلیت اجرای کد، اتصال به API و حتی تعامل با IDEهای برنامه‌نویسی نیز فراهم شده است. اگر در دیجیتال مارکتینگ پروژه‌ای داده‌محور و چندبخشی دارید، Claude گزینه‌ای عالی است. مدل Claude که توسط شرکت Anthropic توسعه یافته، یکی از پیشرفته‌ترین مدل‌های زبان طبیعی در سال‌های اخیر محسوب می‌شود که تمرکز ویژه‌ای بر «اخلاق‌مداری، دقت علمی و کاربردپذیری بالا» دارد. برخلاف بسیاری از مدل‌های دیگر که صرفاً بر حجم داده یا قدرت پردازش تکیه دارند، Claude با استفاده از رویکردی موسوم به constitutional AI طراحی شده؛ یعنی به‌گونه‌ای آموزش دیده که پاسخ‌های آن از نظر اخلاقی، شفاف و مسئولانه باشند. نسخه‌های جدید این مدل، به‌ویژه Claude Opus 4، قابلیت‌هایی فراتر از تولید متن ساده را ارائه می‌دهند؛ از جمله اجرای مستقیم کدهای برنامه‌نویسی، اتصال به APIها، تحلیل داده‌های ساختاریافته و تعامل با محیط‌های توسعه نرم‌افزار (IDE). به همین دلیل، Claude به گزینه‌ای بسیار کاربردی برای متخصصان داده، محققان، برنامه‌نویسان و همچنین تیم‌های دیجیتال مارکتینگ تبدیل شده که نیاز به بینش تحلیلی دقیق در پروژه‌های چندلایه و داده‌محور دارند. در پروژه‌هایی مانند تحلیل رفتار کاربران، پیش‌بینی روندهای بازار، شخصی‌سازی محتوا یا حتی تولید محتوای آموزشی برای پلتفرم‌های یادگیری، کلود عملکردی دقیق، هوشمند و قابل‌اطمینان از خود نشان می‌دهد. 

● Gemini

Gemini مدل اصلی گوگل است که در بسیاری از سرویس‌های گوگل مثل Gmail، Docs، و حتی Search استفاده می‌شود. جمینای خانواده‌ای از مدل‌های هوش مصنوعی توسعه‌یافته Google است که به‌عنوان هسته اصلی هوش مصنوعی در بسیاری از محصولات گوگل از جمله Gmail، Google Docs، Google Search، Google Ads و Google Analytics مورد استفاده قرار می‌گیرد. این مدل‌ها بر پایه‌ی معماری مولتی‌مودال طراحی شده‌اند، به این معنا که توانایی درک و پردازش هم‌زمان متن، تصویر، و حتی ویدئو را دارند. در حوزه دیجیتال مارکتینگ، استفاده از Gemini به شکل گسترده‌ای باعث افزایش دقت در هدف‌گذاری تبلیغاتی، بهینه‌سازی محتوای تبلیغات، و شخصی‌سازی تجربه کاربری در ابزارهایی نظیر Google Ads شده است. این مدل‌ها با توانایی تحلیل رفتار کاربران در مقیاس وسیع و به‌صورت بلادرنگ، امکان ارائه پیشنهادات هوشمند، تنظیم خودکار بودجه تبلیغاتی، و بهبود نرخ تبدیل را فراهم می‌سازند. همچنین، در ترکیب با Google Analytics، Gemini به بازاریابان این امکان را می‌دهد که با دقت بسیار بالا، مسیر سفر مشتری (customer journey) را شناسایی کرده و تصمیم‌های مبتنی بر داده اتخاذ کنند.

• Grok: مدل زبانی متفاوت از دل X (توییتر سابق)

مدل Grok، محصول شرکت xAI به رهبری ایلان ماسک، یکی از تازه‌ترین بازیگران عرصهٔ مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) است که با رویکردی منحصربه‌فرد وارد میدان شده. برخلاف مدل‌هایی که با تمرکز بر داده‌های علمی یا محتوای وب توسعه یافته‌اند، Grok از داده‌های شبکه اجتماعی X (توییتر سابق) اطلاعات خود را می‌گیرد و همین موضوع باعث شده تا لحن، سبک، و محتوای تولیدی آن بیشتر رنگ و بوی مکالمات واقعی داشته باشد؛ ویژگی‌ای که در کمپین‌های مارکتینگ بر پایهٔ زبان طبیعی و «تعامل‌محور» یک مزیت خوب و ویژه است.

نسخه سوم این مدل یعنی Grok 3، به گفتهٔ توسعه‌دهندگانش، اکنون توان رقابت با دیگر مدل‌های پیشرفته را دارد. این مدل با بهره‌گیری از بزرگ‌ترین خوشهٔ محاسباتی اختصاصی موسوم به Colossus، توانایی تحلیل مسائل پیچیده، استدلال چندمرحله‌ای، و تولید کد را در سطحی بالا ارائه می‌دهد. ویژگی برجسته Grok، استفاده از Reinforcement Learning در لحظه پاسخ‌دهی است؛ به‌طوری‌که مدل می‌تواند مانند انسان، چند ثانیه تا چند دقیقه برای حل مسئله فکر کند، گزینه‌ها را بررسی کند، اشتباهاتش را اصلاح کند و به راه‌حل بهتر برسد. اگرچه هنوز Grok سهم چشم‌گیری از بازار LLM ندارد، اما از آنجایی که پشت آن تیمی رسانه‌ای و با نفوذ قرار دارد، احتمال دیده‌شدنش در آینده بسیار بالاست. برای مارکترها، Grok می‌تواند گزینه‌ای متفاوت برای طراحی تعاملات خلاقانه و شخصی‌سازی‌شده در شبکه‌های اجتماعی باشد. به‌ویژه اگر هدف ایجاد «لحن محاوره‌ای و نزدیک به انسان» است، Grok به‌دلیل آموزش دیدن با داده‌های واقعی کاربران در X، برگ برنده شماست.

LLMها چگونه بازاریابی محتوایی را متحول کرده‌اند؟

پیش از LLMها، تولید محتوا کاری زمان‌بر، پرهزینه و گاهی حدسی و احتمالی بود. امروز اما، LLMها می‌توانند با توجه به لحن برند، پرسونای مخاطب، ساختار فنی SEO، و حتی تقویم محتوایی، به شما در تولید انواع محتوا کمک کنند. با رشد سریع مدل‌های زبانی بزرگ (LLMها) و AI Overviewها، الگوی جستجوی کاربران تغییر کرده و ترافیک بالای قیف (TOFU) که قبلاً از طریق نتایج ارگانیک جذب می‌شد، حالا به این ابزارهای هوش مصنوعی منتقل شده است. اما نکته مثبت اینجاست که برندهایی با استراتژی سئوی قوی، شاهد افزایش چشم‌گیر نمایش (Impression) و کلیک در صفحه اصلی بوده‌اند؛ جایی که نرخ تبدیل کاربر به مشتری به‌مراتب بالاتر است. این یعنی: اگر در جستجوهای مرتبط با محصول حضور دارید، حتی بدون کلیک مستقیم، در ذهن مخاطب ثبت می‌شوید. همین باعث رشد جستجوی برند و در نهایت افزایش لید می‌شود. بنابراین تمرکز بر بهینه‌سازی صفحه اصلی، بهینه‌سازی برای LLMها و سرمایه‌گذاری روی برند، از کلیدی‌ترین اقدامات برای موفقیت در عصر جدید دیجیتال مارکتینگ مبتنی بر هوش مصنوعی هستند. مهمترین ویژگی‌هایی که هوش مصنوعی به تولید محتوا اضافه کرده است را د ادامه برایتان دسته‌بندی کرده‌ایم:

• تولید مقالات وبلاگی ساختارمند با رعایت اصول EEAT

• نگارش ایمیل‌های تبلیغاتی شخصی‌سازی‌شده

• طراحی کپشن‌های اینستاگرام با شناخت الگوریتم‌ها

• پیشنهاد عناوین جذاب برای پادکست یا ویدئو

• تولید خودکار FAQ بر اساس سؤالات پرتکرار کاربران

مفهوم استراتژی محتوا و روش های بهبود آن را در کالج تپسل بخوانید

از آشنایی تا پیاده‌سازی LLM در استراتژی دیجیتال شما

در اولین بخش دوره هوش مصنوعی در دیجیتال مارکتینگ، تلاش کردیم با نگاهی کاربردی، با شما درباره نقش LLMها در دنیای بازاریابی دیجیتال صحبت کنیم. اگر شما به‌عنوان یک دیجیتال مارکتر، محتواساز، یا مدیر کمپین هنوز استفاده از این مدل‌ها را آغاز نکرده‌اید، شاید زمان آن رسیده باشد که قدمی جدید بردارید. این ابزارها فقط برای غول‌های فناوری یا شرکت‌های بزرگ نیستند؛ امروز LLMها در قالب API، افزونه و ابزارهای کم‌هزینه در دسترس کسب‌وکارهای کوچک هم هستند.

در درس‌های آینده در مورد ابزارهای پرکاربرد هوش مصنوعی در زمینه دیجیتال مارکتینگ، کاربردهای هوش مصنوعی در تولید محتوا، بهبود محتوای سوشال، تحلیل عملکردهای پرفورمنس مارکتینگ و مارکتینگ اتومیشن صحبت خواهیم کرد. شما می‌توانید سوالات و نظرات خود در رابطه با درس هوش مصنوعی در دیجیتال مارکتینگ را در قسمت نظرات با ما درمیان بگذارید. با کالج تپسل، دانستن، زیبایی است.

منابع استفاده شده در این دوره:

seo.com , aws.amazon , grok , zapier