Tekoälyn peruskäsitteet markkinoijalle

Miksi markkinoijan kannattaa tuntea peruskäsitteet?

Et tarvitse teknistä taustaa käyttääksesi tekoälytyökaluja. Mutta muutama peruskäsite auttaa ymmärtämään miksi työkalu toimii niin kuin toimii, ja erityisesti miksi se joskus epäonnistuu.

Tämä sanasto etenee perusteista eteenpäin: ensin mitä tekoäly oikeastaan on, sitten miten kielimallit toimivat, ja lopuksi käytännön käsitteet joita kohtaat työkalujen arjessa.

Tekoäly, koneoppiminen ja algoritmit

Nämä kolme termiä menevät helposti sekaisin. Ne ovat kuitenkin eri asioita ja muodostavat eräänlaisen kerroksen:

Tekoäly (AI, Artificial Intelligence) on yläkäsite. Se tarkoittaa järjestelmiä jotka suorittavat tehtäviä joihin on perinteisesti tarvittu ihmisen älykkyyttä: tekstin ymmärtämistä, kuvien tunnistamista, päätöksentekoa tai kielen tuottamista.

Koneoppiminen (ML, Machine Learning) on tekoälyn osa-alue. Sen ydin on yksinkertainen: sen sijaan että ohjelmoija kirjoittaisi säännöt käsin, kone oppii ne datasta. Esimerkiksi Metan mainosalgoritmit oppivat klikkauksista kenelle mainoksia kannattaa näyttää. Googlen hakukone oppii miljardeista hauista mitkä tulokset vastaavat kysymykseen parhaiten.

Syväoppiminen (Deep Learning) on koneoppimisen erikoismuoto joka perustuu neuroverkkoihin. Käytännössä se on tekniikka jonka ansiosta nykypäivän tekoäly osaa tuottaa tekstiä, ymmärtää kuvia ja käydä luontevia keskusteluja. Markkinoijan ei tarvitse tuntea neuroverkkojen toimintaa, mutta termi tulee vastaan artikkeleja lukiessa.

Algoritmi on joukko sääntöjä tai askelia joita kone seuraa tehtävän suorittamiseksi. Somemarkkinoija tuntee termin parhaiten alustojen yhteydestä: “Instagramin algoritmi suosii…”, “LinkedInin algoritmi näyttää…”. Tekoälyn yhteydessä algoritmi tarkoittaa tapaa jolla malli käsittelee tietoa ja tuottaa tuloksia.

Kielimallit ja generatiivinen tekoäly

LLM (Large Language Model) on suuri kielimalli. Se on tekoäly joka on opetettu valtavilla tekstimäärillä internetistä, kirjoista ja muista lähteistä. Koulutuksen tuloksena malli oppii ymmärtämään ja tuottamaan kieltä.

ChatGPT, Claude, Gemini, Grok ja Perplexity ovat kaikki LLM-pohjaisia tuotteita. Niiden taustalla on eri yritysten kehittämiä malleja.

Generatiivinen tekoäly tarkoittaa tekoälyä joka luo uutta sisältöä: tekstiä, kuvia, koodia, ääntä tai videota. Se eroaa aiemmasta tekoälystä joka lähinnä luokitteli tai tunnisti olemassaolevaa aineistoa. Kun markkinoija “käyttää tekoälyä”, hän useimmiten käyttää juuri generatiivista tekoälyä.

GPT on OpenAI:n kehittämän mallin nimi (Generative Pre-trained Transformer). ChatGPT on käyttöliittymä jolla näitä malleja käytetään. Sama ero kuin Spotify (sovellus) ja musiikki (sisältö): ChatGPT on sovellus, GPT on sen taustalla oleva malli.

NLP (Natural Language Processing) eli luonnollisen kielen käsittely on teknologia joka mahdollistaa sen, että tietokone ymmärtää ja tuottaa ihmisen kieltä. Se on kaiken taustalla: chatbottien toiminta, tekstin generointi, sentimenttianalyysi ja automaattikäännökset perustuvat kaikki NLP:hen.

Promptit ja niiden rakenne

Prompt on ohje tai kysymys jonka annat tekoälylle. Kaikki alkaa promptista. Mitä selkeämpi ohje, sitä parempi tulos.

Prompt engineering tarkoittaa taitoa kirjoittaa hyviä ohjeita tekoälylle. Se ei vaadi koodaustaitoja. Kyse on siitä että osaa kertoa tekoälylle roolin, tehtävän, muodon ja kontekstin selkeästi. Lue lisää: Prompt engineering: miten kirjoittaa hyviä ohjeita tekoälylle?

Järjestelmäprompt (system prompt) on piilossa oleva ohjeistus joka määrittää miten tekoäly käyttäytyy ennen kuin käyttäjä kirjoittaa mitään. Yritykset käyttävät järjestelmäprompteja räätälöidäkseen tekoälyn käyttäytymistä omaan käyttötarkoitukseensa. ChatGPT:ssä ja Claudessa näitä voi asettaa pysyvien ohjeiden kautta.

Tokenit ja konteksti

Token on pienin yksikkö jonka tekoäly käsittelee. Yksi token on noin neljä merkkiä tai noin kolme neljäsosaa sanaa. Tekoälypalvelut laskuttavat usein käytetyistä tokeneista.

Konteksti-ikkuna on se määrä tekstiä jonka tekoäly voi pitää “mielessä” yhdessä keskustelussa. Aikaisemmilla malleilla raja tuli nopeasti vastaan. Uudet mallit tukevat hyvin pitkiä konteksteja.

Käytännön merkitys: jos aloitat uuden keskustelun, tekoäly ei muista edellisiä keskusteluja. Tärkeät ohjeet (brändiääni, kohdeyleisö) kannattaa toistaa tai tallentaa pysyviin ohjeisiin ja projekteihin.

Temperature (lämpötila) on asetus joka vaikuttaa tulosten vaihtelevuuteen. Matala temperature tuottaa johdonmukaisia, ennustettavia vastauksia. Korkea temperature tuottaa luovempia ja yllättävämpiä tuloksia. Tämä selittää miksi sama prompt voi antaa hieman eri vastauksen joka kerta. Useimmissa kuluttajatyökaluissa (ChatGPT, Claude) temperature on valmiiksi säädetty, mutta edistyneemmissä asetuksissa sen voi muuttaa.

Hallusinaatiot

Hallusinaatio tarkoittaa tilannetta jossa tekoäly tuottaa tietoa joka kuulostaa uskottavalta mutta pitää sisällään virheitä. Se voi keksiä henkilöiden nimiä, julkaisupäivämääriä, tilastoja tai lainauksia joita ei ole olemassa.

Tämä on tärkeä ymmärtää. Tekoäly ei tiedä mitä se ei tiedä. Se tuottaa vastauksen joka kuulostaa luontevalta, vaikka fakta olisi väärässä.

Käytännön ohje: tarkista aina faktat, nimet, päivämäärät ja tilastot ennen kuin käytät tekoälyn tuottamaa sisältöä julkaisussa.

RAG ja hienosäätö

RAG (Retrieval-Augmented Generation) tarkoittaa arkkitehtuuria jossa tekoäly hakee tietoa ulkoisesta tietokannasta ennen vastauksen muodostamista. Tämä vähentää hallusinaatioita ja mahdollistaa sen, että tekoäly voi käyttää tuoreempaa tai yrityksen omaa tietoa.

Käytännön esimerkki: yrityksen sisäinen chatbotti joka osaa vastata tuotteita koskeviin kysymyksiin hakemalla tiedon tuotekatalogista. Tai verkkosivuston AI-chatbot joka vastaa asiakkaille yrityksen tietojen perusteella.

Hienosäätö (fine-tuning) tarkoittaa mallin jatkoharjoittamista tietyllä aineistolla. Yritys voi hienosäätää perusmallin toimimaan paremmin omalla toimialallaan tai omassa brändiäänessään. Tämä on raskaampi ja kalliimpi prosessi kuin pelkkä promptien parantaminen, eikä useimmille markkinointitiimeille ajankohtainen.

Multimodaalisuus

Multimodaalinen malli osaa käsittelee useampaa kuin yhtä sisältötyyppiä: tekstiä, kuvia, ääntä tai videota. Nykyiset versiot ChatGPT:stä, Claudesta ja Geministä ovat multimodaalisia, eli niille voi antaa kuvan ja pyytää analysoimaan tai selittämään sen sisältöä.

Markkinoijan näkökulmasta tämä tarkoittaa esimerkiksi: voit antaa tekoälylle kuvan mainoksesta ja pyytää palautetta tai variaatioita. Tai syöttää kilpailijan verkkosivun kuvakaappauksen ja pyytää analyysin.

Chatbotit, agentit ja automaatio

Nämä käsitteet liittyvät siihen miten tekoälyä sovelletaan käytännössä.

Chatbot on ohjelma joka käy keskustelua käyttäjän kanssa. Nykyiset AI-chatbotit perustuvat kielimalleihin ja osaavat käydä luontevia keskusteluja, toisin kuin vanhat sääntöpohjaiset chatbotit. Markkinoinnissa chatbot voi toimia esimerkiksi asiakaspalvelijana verkkosivustolla.

AI-agentti on tekoälyjärjestelmä joka tekee asioita itsenäisesti. Kun tavallinen chatbot vastaa yhteen kysymykseen kerrallaan, agentti voi suorittaa useita toimenpiteitä peräkkäin tavoitteen saavuttamiseksi. Esimerkiksi: etsiä tietoa, kirjoittaa yhteenvedon ja lähettää sen sähköpostilla. Lue lisää: Mitä ovat AI-agentit ja miten niitä hyödynnetään markkinoinnissa?

API (Application Programming Interface) on rajapinta jonka kautta eri ohjelmat keskustelevat keskenään. Markkinoija kohtaa termin kun yhdistää työkaluja toisiinsa: esimerkiksi kun CRM-järjestelmä lähettää tietoa tekoälymallille Zapierin tai Maken kautta. Sinun ei tarvitse osata koodata käyttääksesi API-pohjaisia integraatioita, mutta on hyödyllistä ymmärtää mistä on kyse.

Tuotteet ja mallit: kuka tekee mitä?

Tekoälykenttä on täynnä nimiä. Tässä lyhyt kartta:

Mallit kehittyvät nopeasti. Versio joka oli kärjessä puoli vuotta sitten ei välttämättä ole sitä tänään. Käytännössä kannattaa testata muutamaa työkalua ja valita se joka sopii omaan työtapaan.

Lyhyt sanasto

Kirjoittanut

Janne Riihimäki

AI-markkinoinnin asiantuntija · Sofia Digital Oy

Janne auttaa suomalaisia yrityksiä ottamaan tekoälyn käytännöllisesti osaksi markkinointia. Hän pitää workshopeja, koulutuksia ja toimii jatkuvana kumppanina AI-käyttöönotoissa.

Tarvitsetko apua käyttöönottoon?

Ota yhteyttä arrow_forward