LLM nəsil yaratmaqla başlıqların A/B sınaq göndərmə sistemini dizayn edin.

LLM (Böyük Dil Modeli) istifadə edilərək başlıqların variantlarını yaratmaq və A/B testləri ilə e-poçt göndərmə sistemi üçün aşağıdakı memarlıq dizayn edilə bilər:

1. Başlıqların yaradılması:

   • Orijinal mətn və ya göndərmə mövzusu əsasında bir neçə başlıq variantı yaratmaq üçün LLM API-dən (məsələn, OpenAI GPT) istifadə etmək.
   • Yaradılan variantları metadatalarla birlikdə verilənlər bazasında saxlamaq (yaradılma vaxtı, parametrler).

2. Hədəf auditoriyasının seqmentləşdirilməsi:

   • Abunəçi bazasını bərabər ölçülü bir neçə qrupa bölmək (məsələn, A/B/C testləri üçün 2-3 qrup).
   • Hər qrupa bir başlıq variantı təyin etmək.

3. Göndərmə:

   • Hər qrupa uyğun başlıqlarla e-poçtlar göndərmək.
   • Açılma, klik və digər metrikləri qeyd etmək.

4. Təhlil və qalibi seçmək:

   • Hər qrup üçün statistikaları toplamaq.
   • Əsas metriklərə (açılma, CTR) əsasən ən yaxşı başlığı müəyyən etmək.
   • Əsas göndərmə üçün qalibi avtomatik və ya əl ilə seçmək.

5. Avtomatlaşdırma və miqyaslandırma:

   • Variantların dövri yenilənməsi imkanını təmin edən bir pipeline qurmaq.
   • Yaratma, göndərmə və təhlil üçün mesaj növbələri və mikroservislərdən istifadə etmək.

OpenAI API-dən istifadə edərək Python-da başlıq yaradılması üçün sadə nümunə kod:

import openai

openai.api_key = 'SİZİN_API_AÇARSI'

def generate_headlines(topic, n=3):
    prompt = f"{topic} haqqında {n} cəlbedici email mövzu başlığı yaradın:"
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",
        prompt=prompt,
        max_tokens=50,
        n=n,
        stop=None
    )
    return [choice.text.strip() for choice in response.choices]

headlines = generate_headlines('yeni məhsulun təqdimatı')
print(headlines)

Bu yanaşma başlıqları çevik şəkildə yaratmağa və test etməyə imkan verir, bu da göndərişlərin effektivliyini artırır.